Un'applicazione dell'intelligenza artificiale ai processi decisionali: i processi di Markov

L’Intelligenza Artificiale (IA) è una tecnologia recente che nasce a partire dagli anni Cinquanta con Alan Turing, successivamente si prosegue con le prime teorie di reti neurali, di IA forte e di IA debole, con le prime applicazioni industriali degli anni Ottanta fino ai giorni d’oggi, giorni in cui l’Intelligenza Artificiale è ormai al centro delle scelte tecnologiche di imprese e governi, nonché parte della vita quotidiana di tutti noi. Grazie al lavoro di Alan Turing, nacquero diversi approcci nei confronti dell’AI, ricevendo una forte attenzione da parte della comunità scientifica: fra tutti, i principali furono la logica matematica (per la dimostrazione di teoremi e l’inferenza di nuova conoscenza) e le reti neurali (nell’ultimo decennio la loro tecnologia è stata implementata e oggi vengono applicate nell’ambito del Deep Learning, un ramo del Machine Learning). L’intelligenza artificiale al giorno d’oggi sta prendendo piede sempre più in diversi ambiti. Molteplici sono le teorie matematiche alla base dei diversi processi informatici su cui si fonda l’intelligenza artificiale. In questo elaborato si citano alcune definizioni di teoria base della probabilità, facendo riferimento ai processi stocastici (processo di Poisson), le catene di Markov ed infine il processo decisionale di Markov con l’equazione di Bellman. Come già detto in precedenza, gli utilizzi dei sistemi di AI sono molteplici, nelle fabbriche moderne, ove molte operazioni vengono effettuate da macchine AI piuttosto che dall’uomo, nel marketing, analizzando big data. Gli strumenti di AI vengono anche utilizzati per il supporto della sicurezza informatica nell’ambito chiamato cyber security. Altri due ambiti di applicazione dell’AI sono la Pubblica sicurezza e la sanità. Per quanto concerne il primo, nei capitoli successivi si descrive un esempio per la gestione di un semaforo al fine di ridurre il traffico stradale e per il secondo un esempio riguardante la gestione dell’ammissione di pazienti attraverso il processo decisionale di Markov. La prontezza e la velocità in alcune situazioni può essere determinante nell’ambito militare, proprio per questo motivo l’ultimo ambito che si prende in considerazione in in questo elaborato è quello militare, poiché l’intelligenza artificiale è in grado di influenzare notevolmente le attività militari. Molte delle applicazioni sono già in uso ed altre in via di sviluppo grazie alla crescita esponenziale degli ultimi anni. Nell’ultimo capitolo viene trattato un caso pubblicato dall’Air Force Institute ove il processo decisionale di Markov viene utilizzato per la gestione di un’evacuazione medica militare. L’obiettivo principale è quello di salvare più persone nel minor tempo possibile e questo viene però messo a sistema con la gravità del ferito e la disponibilità dei mezzi a disposizione.