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Lintelligenza artificiale - Piero S.

Piero S. Lintelligenza artificiale - Fanco muzzio editore , 1987. - 282 p.
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I sistemi esperti presero piede soprattutto in due classi di industrie: quella aeronautica e quella petrolifera. Queste industrie svolgono spesso nella societa americana il ruolo di "mecenate": sono Ie ricche, in termini di fatturato, e Ie sensibili all'avvento dell'Alta Tecnologia.

In breve Boeing, Douglas-McDonnell, Martin-Marietta, Lockheed, Hughes da un lato, e Exxon, Texaco, Shell, Total dall'altro, cominciarono a sviluppare sistemi esperti per propri usi interni, Per esempio, la FMC di Santa Clara, che opera prevalentemente per il Ministero della Difesa e nel campo petrolifero, ha deciso di costruire un centro apposito per ospitare un centinaio di knowledge engineer.

Per tutti gli anni settanta la Digital fu il principale fornitore di hardware per la comunita di LA, e, quando adotto il configuratore hardware R1, fu anche una delle prime societa di computer a sottoscrivere l'Intelligenza Artificiale. Nel 1982 ad XCON (cioe Rl) si era gia affiancato XSEL, un sistema esperto cugino che assiste SISTEMI ESPERTI 163

nella vendita al cliente di un sistema fatto su misura pet Ie sue esigenze. In bieve la tecnologia stata applicata un po' dappeitutto: dalla piogettazione di ciicuiti stampati alia diagnosi di guasti hardware. Oggi la Digital mantiene un gruppo di circa duecento persone.

La IBM ha un gruppo di knowledge engineer a Yorktown. Un sistema esperto gia in uso: si tratta di un ausilio per gli operatori della sala macchine per monitoraggio di un sistema di parecchi MVS. Altri progetti in corso sono: un query relazionale in inglese, un aiuto alia scrittura di documenti in grado di correggere errori ortografici e grammaticali, strumenti per Io sviluppo di sistemi esperti (tutti per mainframe). Come al solito la IBM si limita a riciclare idee introdotte da altri, ma il suo avvallo avra, come al solito, un'importanzanotevole nel lanciare ò commercialmente.

7.1.10. L'era delle start-up

E si arriva ad oggi, 1986, con una cinquantina di software house specializzate in sistemi esperti e strumenti per costruire sistemi esperti: IntelliCorp, Carnegie Group, Teknowledge, Inference Corporation, ecc. Le due zone ricche di societa specializzate in IA sono naturalmente quella intorno a Stanford (Palo Alto) e quella intorno al MIT (Boston). Edward Feigenbaum, per esempio, ha contribuito a fondare due delle societa principali, la Teknowledge e la Intelli-Corp, entrambe basate nella zona di Palo Alto. L'esplosione demografica dei sistemi esperti dovuta a diversi fattori:

1. Sono ormai moltissime Ie Universita americane che studiano la materia.

2. Molte Corporation, soprattutto nei campi petrolifero, aeronautico, e finanziario hanno creato team interni per Io sviluppo di sistemi ad hoc,

3. Anche in Europa, soprattutto in Germania e Gran Bretagna, vengono impiegati sistemi esperti nell'mdustria privata e istituzioni come l'Universita di Kaiserslautern l'lmperial Software Technology hanno ormai una notevole dimestichezza con l'argomento.

Finora gran parte del commercio di IA era stato product-based, cioe Ie compa-gnie nascevano e vivevano contando su un loro prodotto. Pochissime erano Ii a servire il cliente che ha un problema specifico, Questo squilibrio ha fatto si che tutte Ie grosse Corporation si siano costruite team interni. Ora che Ie compagnie product-based cominciano a mostrare la corda, si fa avanti una nuova genera- 164 SISTEMI ESPERTI

zione di software house, vicine al mondo applicativo, che lavorano su commessa. Non a caso quasi tutte Ie software house che lavorano a commessa risiedono ad Est, mentre il boom delle compagnie product-based ebbe luogo prevalentemente ad Ovest.

Ormai Ie societa che fanno IA sono Ie gettonate dai venture capitalist. Non si tratta di avventurosi team universitari, ma di ben calcolati investimenti finanziari. E significativo il fatto che Ie ultime nate abbiano come obiettivo un mercato ben preciso: non "facciamo sistemi esperti", ma "facciamo sistemi esperti per questo tipo di applicazioni".

7.1.11. Ragionamento ipotetico-deduttivo

Gran parte dei sistemi esperti di diagnosi medica eseguivano una forma di deduzione ipotetico-deduttiva: dati alcuni sintomi, prendere in considerazione un insieme di ipotesi, geneiare altri test e quindi rilevare altri dati, rivedere l'insieme di ipotesi, ecc.

Un primo problema che si presento fu quello di ridurre il numero delle ipotesi attive. Percio si giunse all'organizzazione delle ipotesi in gerarchie. La gerarchia puo essere percorsa top-down (dall'alto verso il basso), cioe raffinando progressivamente l'ipotesi sulla base dei dati man mano disponibili, oppure bottom-up (dal basso verso l'alto), cioe aggregando ipotesi dettagliate in ipotesi sempre generali sulla base dei dati man mano disponibili. In gener ale nessuno dei due metodi perfetto, e occorre bilanciarli opportunamente. assai utile, laddove possibile, organizzare Ie ipotesi in gerarchie distinte: Ie ipotesi possono essere organizzate secondo diversi fattori e ciascun fattore da luogo a una diversa gerarchia. In tal modo 1""intersezione" delle gerarchie consente di procedere velocemente e accuratamente. La situazione spesso complicata dal fatto che sintomi possono essere dovuti cause, e spesso possono anche essere in relazione fra di loro. In questi casi occorre costruire ipotesi "composte", che spesso richiedono modelli causali, quali a loro volta richiedono di poter ragionare su un modello del paziente. Un sistema esperto che tratta questi livelli di complessita ABEL di Ramesh Patil (MIT, 1981). ABEL non tenta di classificare Ia malattia del paziente in una delle categorie note, ma costruisce una teoria che spieghi quella malattia in quel paziente.
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