L’approccio neuro-simbolico intuitivo e razionale

L’approccio neuro-simbolico intuitivo e razionale

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I modelli di deep learning possono essere visti come analoghi all’intuizione di un esperto in vari modi. Proprio come un esperto fa affidamento su anni di esperienza per fare valutazioni e decisioni quasi istintive, i modelli di deep learning elaborano grandi quantità di dati attraverso reti neurali complesse per identificare pattern e correlazioni che non sono immediatamente evidenti.

Sia gli esperti che i modelli di deep learning sviluppano le loro capacità “intuitive” attraverso l’esposizione a numerosi esempi, imparando da successi e fallimenti passati.

Così come un esperto può faticare a spiegare il processo esatto dietro a una decisione intuitiva, i modelli di deep learning spesso non possono fornire spiegazioni chiare e comprensibili delle loro previsioni o decisioni a causa della loro natura “black box”.

Le reti neurali profonde possono avere milioni o addirittura miliardi di parametri, rendendo estremamente complesso tracciare il percorso che l’input segue attraverso la rete per produrre un output. A differenza dei metodi di apprendimento automatico più tradizionali, che possono offrire regole o alberi decisionali facilmente interpretabili, i modelli di deep learning non forniscono una spiegazione chiara o diretta del loro processo decisionale.

L’inesplicabilità dei modelli di deep learning porta a diverse conseguenze significative:

La mancanza di trasparenza può ridurre la fiducia degli utenti nei modelli, soprattutto in ambiti critici come la medicina o il trasporto autonomo, dove comprendere il “perché” dietro una decisione è cruciale. È difficile valutare la sicurezza e la robustezza dei modelli se non si comprende come elaborano le informazioni o come potrebbero reagire a input inaspettati. Senza la capacità di spiegare le decisioni di un modello, è problematico identificare e correggere i bias nei dati o nella metodologia di apprendimento che potrebbero portare a decisioni ingiuste o discriminatorie. La crescente richiesta di leggi e normative che richiedono la trasparenza e l’esplicabilità nei sistemi AI pone sfide alla diffusione di modelli puramente basati su deep learning.

Per affrontare il problema dell’inesplicabilità, alcuni ricercatori stanno esplorando l’integrazione dei modelli neurali con il ragionamento simbolico. Questo approccio combina la potenza di elaborazione dei dati dei modelli neurali con la chiarezza e l’interpretabilità del ragionamento basato su simboli e regole.

Il ragionamento simbolico si basa su logiche formali e rappresentazioni esplicite di conoscenza, che possono offrire spiegazioni comprensibili delle decisioni o delle previsioni del sistema.

Integrare il deep learning con il ragionamento simbolico può portare a sistemi AI più potenti che non solo apprendono dai dati ma anche ragionano in modo trasparente e spiegabile. Questo approccio ibrido può migliorare la fiducia, la sicurezza e la conformità etica dei sistemi AI, rendendoli più adatti per applicazioni critiche e interazioni naturali con gli utenti umani.

Questi modelli assomigliano di più alla parte razionale dell’essere umano perché utilizzano regole logiche esplicite e strutture di conoscenza formalizzate per prendere decisioni, simili al modo in cui la razionalità umana segue principi logici e deduttivi. Proprio come gli esseri umani possono spiegare il loro pensiero razionale attraverso il linguaggio e la logica, i modelli basati sul ragionamento simbolico possono offrire giustificazioni chiare e dettagliate per le loro conclusioni, rendendo il processo decisionale trasparente.

Analogamente a come gli esseri umani integrano intuizione ed elaborazione razionale per prendere decisioni complesse, l’approccio ibrido nell’IA cerca di combinare il deep learning (per l’intuizione basata sui dati) con il ragionamento simbolico (per la logica e la spiegazione) per creare sistemi più completi e affidabili.

Il ragionamento simbolico

Il ragionamento simbolico nell’intelligenza artificiale (AI) si riferisce all’abilità di un sistema computazionale di manipolare simboli o concetti astratti per dedurre nuove informazioni o giungere a conclusioni basate su un set di regole logiche. A differenza degli approcci basati su reti neurali che lavorano principalmente con dati numerici e pattern di apprendimento da esempi, il ragionamento simbolico si avvale della manipolazione diretta di entità simboliche che rappresentano idee, oggetti, o relazioni nel mondo reale.

Un esempio classico di ragionamento simbolico nell’AI è il programma di scacchi. In questi programmi, le posizioni delle pedine sulla scacchiera sono rappresentate da simboli, e le regole del gioco sono codificate in una forma che permette al computer di valutare mosse possibili, prevedere le mosse dell’avversario e decidere la strategia migliore. Questo tipo di AI utilizza la ricerca albero e algoritmi come minimax per ottimizzare le decisioni in base alle regole simboliche definite.

L’applicazione del ragionamento simbolico negli algoritmi del gioco degli scacchi rappresenta un esempio classico di come l’intelligenza artificiale (IA) può gestire problemi complessi. Il ragionamento simbolico, nell’ambito degli scacchi, coinvolge la manipolazione di simboli che rappresentano gli elementi del gioco (come pezzi, posizioni, mosse) e le regole che governano le interazioni tra questi elementi.

Innanzitutto, viene definita una rappresentazione simbolica della scacchiera e dei pezzi. La scacchiera è tipicamente rappresentata come una matrice 8×8, dove ogni cella può contenere un simbolo che rappresenta un pezzo specifico (come R per il re, D per la regina, C per il cavallo, etc.) o può essere vuota. I colori dei pezzi (bianco e nero) sono anch’essi rappresentati simbolicamente.

Le mosse vengono rappresentate come trasformazioni simboliche che cambiano lo stato della scacchiera. Ogni mossa è definita dalla posizione iniziale e finale del pezzo, insieme a eventuali effetti speciali come l’arrocco, la presa en passant, o la promozione del pedone.

Le regole degli scacchi sono codificate come un insieme di vincoli e procedure che determinano la validità delle mosse. Queste regole includono i movimenti legali per ogni tipo di pezzo, le condizioni di scacco e scacco matto, e le regole speciali come quelle menzionate prima.

Gli algoritmi del gioco degli scacchi usano tecniche di ricerca come la ricerca ad albero per esplorare lo spazio delle possibili mosse. Ogni nodo dell’albero rappresenta uno stato della scacchiera, e i collegamenti tra i nodi rappresentano le mosse. Gli algoritmi valutano queste mosse utilizzando funzioni di valutazione che assegnano un punteggio simbolico allo stato della scacchiera basato sulla posizione e sul valore dei pezzi, la sicurezza del re, il controllo dello spazio, e altri fattori strategici.

Per ridurre il numero di nodi esplorati, vengono applicate tecniche di potatura come l’algoritmo Minimax con potatura Alpha-Beta. Queste tecniche eliminano i rami dell’albero di ricerca che non porteranno a un esito migliore rispetto a quello già trovato, permettendo all’algoritmo di concentrarsi sulle mosse più promettenti.

L’aritmetica, come campo fondamentale della matematica, è anch’essa profondamente radicata nel ragionamento simbolico. L’aritmetica utilizza numeri e simboli (come +, -, ×, ÷) per rappresentare quantità e le operazioni tra di esse. Questi simboli servono come astrazioni che permettono di manipolare concetti matematici in modo preciso e conciso.

Il ragionamento simbolico nell’aritmetica si manifesta attraverso l’applicazione di regole operative ben definite, come le proprietà delle operazioni (associativa, commutativa, distributiva) e le regole per l’esecuzione di calcoli (ad esempio, l’ordine delle operazioni).

I sistemi esperti sono un’altra applicazione del ragionamento simbolico, dove il sistema utilizza una base di conoscenza di fatti e regole in un dominio specifico (come medicina o ingegneria) per fornire consulenze o prendere decisioni. Questi sistemi ragionano su questi simboli attraverso inferenze logiche, simulando l’esperto umano nel campo. Un esempio è MYCIN, sviluppato negli anni ’70 per diagnosticare malattie batteriche e raccomandare antibiotici.

Nell’NLP, il ragionamento simbolico è utilizzato per comprendere e generare linguaggio umano. Questo avviene tramite la manipolazione di simboli che rappresentano parole, concetti e relazioni grammaticali. Un’applicazione può essere un sistema di traduzione automatica che utilizza regole simboliche per convertire testo da una lingua all’altra, mantenendo il significato corretto delle frasi.

Nella robotica, il ragionamento simbolico aiuta i robot a navigare in ambienti o a manipolare oggetti basandosi su una comprensione simbolica dello spazio e delle relazioni tra oggetti. Ad esempio, un robot potrebbe utilizzare simboli per rappresentare la posizione degli oggetti in una stanza e regole per pianificare un percorso di movimento che eviti ostacoli.

Nel web semantico, il ragionamento simbolico è impiegato per interpretare e collegare dati strutturati da diverse fonti su internet. Le ontologie definiscono un vocabolario comune di simboli e relazioni per un dominio specifico, consentendo ai sistemi di effettuare inferenze e scoprire nuove informazioni combinando dati da fonti disparate.

L’approccio neuro-simbolico

L’approccio neuro-simbolico nell’intelligenza artificiale combina le capacità delle reti neurali profonde di apprendere direttamente dai dati con il ragionamento simbolico basato su regole esplicite e logica.

Questo ibrido mira a sfruttare i punti di forza di entrambi gli approcci per superare le loro rispettive limitazioni, risultando in un sistema più preciso, versatile e capace di generalizzazione. Ecco alcuni motivi per cui l’approccio neuro-simbolico tende ad essere più preciso rispetto alle sole reti neurali profonde:

Mentre le reti neurali apprendono riconoscendo pattern nei dati, la programmazione simbolica permette di implementare regole logiche e relazioni causali esplicite. Questo significa che un sistema neuro-simbolico può comprendere il “perché” dietro le sue decisioni, migliorando la sua capacità di fare inferenze precise e correggere autonomamente gli errori di ragionamento.

I sistemi basati esclusivamente su reti neurali sono spesso considerati “scatole nere” perché è difficile interpretare come giungono alle loro conclusioni. L’elemento simbolico introduce una struttura e una logica che possono essere seguite e comprese sia dagli sviluppatori che dagli utenti finali, migliorando la fiducia nelle decisioni del sistema.

Le reti neurali richiedono grandi quantità di dati per apprendere efficacemente. L’aggiunta di una componente simbolica permette ai sistemi di apprendere da un numero minore di esempi, interpretando le regole e generalizzando da casi specifici a situazioni più ampie, il che è particolarmente utile in domini dove i dati sono limitati o costosi da raccogli

L’approccio neuro-simbolico può manipolare concetti astratti e relazioni tra questi concetti in modo più efficace delle reti neurali da sole. Ciò permette di modellare situazioni complesse e di eseguire ragionamenti astratti, migliorando la precisione in compiti come la risoluzione di problemi e la pianificazione.

Integrare la conoscenza simbolica esplicita aiuta a guidare l’apprendimento delle reti neurali, riducendo il rischio di overfitting sui dati di addestramento e migliorando la capacità del modello di generalizzare a nuovi dati non visti.

Un sistema neuro-simbolico può adattarsi più facilmente a cambiamenti nel dominio di applicazione o nelle specifiche del problema, poiché le modifiche alle regole simboliche o alla base di conoscenza possono essere implementate direttamente senza la necessità di raccogliere e riaddestrare su nuovi dataset.

Esempio

Immaginiamo uno scenario in cui un sistema di intelligenza artificiale debba pianificare la consegna di pacchi in una città usando un approccio neuro-simbolico. In questo contesto, le componenti neurali e simboliche del sistema lavorano insieme per ottimizzare i percorsi di consegna tenendo conto delle condizioni stradali attuali, del traffico e delle preferenze dei clienti.

Fase 1: Apprendimento e comprensione del contesto (rete neurale)

All’inizio, la rete neurale entra in gioco per analizzare e interpretare i vasti dati relativi al traffico cittadino, alle condizioni meteorologiche, agli orari di maggiore affluenza e alle preferenze passate dei clienti in termini di orari di consegna. Questa fase sfrutta la capacità delle reti neurali di estrarre pattern e correlazioni complesse dai dati, che non sarebbero facilmente deducibili tramite un’analisi simbolica classica.

Fase 2: Pianificazione e ragionamento (componente simbolica)

Sulla base delle intuizioni apprese dalla rete neurale, la componente simbolica del sistema entra in azione. Questa parte utilizza regole logiche e conoscenza esplicita del dominio per elaborare un piano di consegna ottimale. Ad esempio, potrebbe applicare regole come “evitare le strade chiuse per lavori” o “priorizzare le consegne urgenti”. In questa fase, la componente simbolica fa affidamento sul suo framework di ragionamento logico per manipolare i concetti estratti e applicare regole specifiche che guidano la decisione su quale percorso è il migliore.

Interazione tra le componenti

L’interazione tra le componenti avviene quando la rete neurale fornisce input dinamici e aggiornati che influenzano il processo di ragionamento simbolico. Ad esempio, se la rete neurale identifica un improvviso aumento del traffico in una certa area, questa informazione viene trasmessa alla componente simbolica, che poi adatta il piano di consegna per evitare quella zona.

Parallelamente, la componente simbolica può fornire feedback alla rete neurale, suggerendo aree di focus per ulteriori analisi basate sui risultati del ragionamento simbolico. Se, per esempio, il sistema simbolico rileva che le consegne in una particolare zona sono sistematicamente in ritardo rispetto al piano, potrebbe richiedere alla componente neurale di analizzare più a fondo i dati relativi a quella zona per capire se ci sono fattori ricorrenti che causano ritardi.

In questo scenario, la rete neurale lavora principalmente all’inizio per comprendere il contesto e durante il processo per aggiornamenti dinamici, mentre la componente simbolica prende il sopravvento per la pianificazione e il ragionamento basato su regole. L’approccio neuro-simbolico permette quindi di combinare l’efficienza del deep learning nell’analisi dei dati con la precisione e l’interpretabilità del ragionamento simbolico, offrendo soluzioni ottimizzate e adattabili alle condizioni in tempo reale.