| Nel campo dell'Intelligenza Artificiale si sta
assistendo in questi ultimi anni ad un rivolgimento radicale, le cui radici affondano in
una serie di studi, iniziati negli anni '40, relativi alla possibilità di costruire una mente
artificiale basata sui principi di funzionamento del sistema nervoso animale, e
tuttavia bruscamente interrotti alla fine degli anni '60 a favore di una visione algoritmico-simbolica
dell'intelligenza e dei processi cognitivi, che ha poi dominato la ricerca nei successivi
15 anni. Ai giorni nostri, però, il sostanziale fallimento dell'approccio simbolico ha in
qualche modo chiarito le idee su come non possa essere costruita una macchina
intelligente, ed ha inoltre riportato all'attenzione dei ricercatori quelle vecchie
teorie, opportunamente modificate ed aggiornate, con le quali sembrano adesso esservi
speranze molto più fondate di avvicinarsi all'obiettivo finora mancato. Queste
tecniche nuove (ma non troppo) sembrano dunque schiudere rinnovate possibilità di
soluzione a problemi finora affrontati con difficoltà più o meno grandi mediante
metodologie algoritmiche tradizionali. Uno di tali problemi è costituito senza alcun
dubbio dal riconoscimento automatico di configurazioni in generale, e dalla lettura di
testi in particolare, problema sempre considerato di enorme complessità nonostante
l'apparente facilità e naturalezza con cui operazioni analoghe vengono quotidianamente
svolte dagli esseri umani.
Il presente rapporto costituisce il resoconto delle attività di ricerca e
progettazione condotte dall'Autore per conto della Stelit Sistemi S.p.A., Roma, dietro
incarico dell'Ente Nazionale per le Energie Alternative (ENEA) e in collaborazione con
quest'ultimo, relativamente all'esplorazione e alla valutazione della fattibilità di un
sistema per il riconoscimento automatico di testi basato su computer IBM-PC compatibile e
facente uso di reti neurali come dispositivi avanzati di pattern recognition. |
Rapporto interno Stelit Sistemi SpA
Marzo 1991, Roma |
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