Il termine emergenza si riferisce ad un fenomeno che produce un effetto non riportabile alla mera somma delle parti. In natura si possono trovare alcuni esempi studiando il comportamento di animali sociali come le api, le formiche o le termiti. Anche se i singoli individui sono dotati di capacità cognitive minime, i comportamenti della colonia presentano un alto grado di organizzazione ed intelligenza: ad esempio nelle modalità di costruzione del nido, nell’individuazione delle sorgenti di cibo o nella selezione del migliore cammino per raggiungerle. Esperimenti condotti sul comportamento della formica argentina Linepithema Humile, in cui sono stati approntati diversi nidi connessi da cammini ponte, hanno rivelato che questi animali sono in grado di risolvere il problema del minimum spanning tree.
Una questione fondamentale è come possa emergere un comportamento intelligente che vede l’azione coordinata di migliaia di individui se manca una mente unica capace di comprendere il problema nella sua globalità e di impartire alla colonia le necessarie istruzioni. Una possibile risposta è che il sistema sia auto organizzante ed a questo tipo di intelligenza collettiva viene dato il nome di intelligenza dello sciame o “swarm intelligence”. L’auto organizzazione è un meccanismo attraverso cui si realizzano strutture a livello globale a partire da interazioni tra componenti di livello più basso. Le regole che guidano l’interazione di queste componenti sono basate solo sull’informazione a livello locale senza alcun riferimento al comportamento globale che emerge come una proprietà del sistema. L’auto organizzazione si basa su quattro presupposti:
Una questione fondamentale è come possa emergere un comportamento intelligente che vede l’azione coordinata di migliaia di individui se manca una mente unica capace di comprendere il problema nella sua globalità e di impartire alla colonia le necessarie istruzioni. Una possibile risposta è che il sistema sia auto organizzante ed a questo tipo di intelligenza collettiva viene dato il nome di intelligenza dello sciame o “swarm intelligence”. L’auto organizzazione è un meccanismo attraverso cui si realizzano strutture a livello globale a partire da interazioni tra componenti di livello più basso. Le regole che guidano l’interazione di queste componenti sono basate solo sull’informazione a livello locale senza alcun riferimento al comportamento globale che emerge come una proprietà del sistema. L’auto organizzazione si basa su quattro presupposti:- Amplificazione di un feedback positivo (ad esempio le formiche rilevano/rilasciano una traccia di feromone durante la loro esplorazione)
- Presenza di un feedback negativo che possa fare da bilanciamento e stabilizzare il comportamento collettivo
- Amplificazione di fluttuazioni casuali
- Interazione multipla tra le diverse componenti
Gli studi in questo campo hanno portato alla formulazione degli algoritmi ACO – Ant Colony Optimization ed alla loro applicazione ai problemi più studiati per la loro complessità computazionale: TSP (Travel Salesman Problem), GCP (Graph Coloring Problem), QSP (Quadratic Assignment Problem), JSP (Job Shop Scheduling Problem), VRP (Vehicle Routing Problem). L’idea alla base di questi algoritmi è quella di usare un meccanismo di feedback positivo (ad esempio lasciando una traccia di feronome virtuale) per rafforzare quelle parti di soluzioni che contribuiscono al raggiungimento di una buona soluzione finale. Per evitare la convergenza prematura verso soluzioni non molto buone viene utilizzato contestualmente un meccanismo di feedback negativo (ad esempio l’ “evaporazione” della traccia di feromone virtuale) che introduce una componente temporale nell’algoritmo. Un ulteriore campo di applicazione di questi algoritmi è dato dalla ricerca di soluzioni al problema del routing nelle reti di telecomunicazioni (le formiche virtuali lasciano tracce di feromone sulle tabelle di routing dei singoli nodi che hanno attraversato). Il metodo ACO può tuttavia essere applicato anche ai sistemi sociali ed in tutti quei casi in cui sia possibile dare una rappresentazione del problema che consenta di:
- Incrementare/modificare la soluzione mediante l’applicazione di una regola di transizione probabilistica
- Individuare un grado di desiderabilità o appetibilità euristica della scelta da prendere
- Disporre di un metodo di soddisfacimento di un vincolo per costruire soluzioni ammissibili
- Disporre di una regola di aggiornamento della “traccia di feromone” lasciata sulla soluzione parziale trovata
Ai lettori interessati consiglio questa pubblicazione. Segnalo inoltre l’ottimo libro di Marco Dorigo dal titolo Swarm Intelligence ed il sito della Icosystem di cui Eric Bonabeau (uno degli autori del libro) è Chief Executive Officer e Chief Scientific Officer.
2 Responses
[...] intelligence – seconda parte di Donato Moscara, 09/11/2009 Nel mio post precedente ho parlato del fenomeno dell’emergenza, degli algoritmi ACO – Ant Colony [...]
E’ da poco uscito il testo di Carlo Scataglini
“Le formiche sono più forti del terremoto”
Una favola sulle emozioni, l’amicizia, la cooperazione, la rinascita.
Edizioni Erikson