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INTELLIGENZA ARTIFICIALE
La piu' nota definizione di Intelligenza Artificiale e' quella che forni' Marvin Minsky, da piu' parte considerato uno dei fondatori del campo disciplinare, nella sua tesi di dottorato del '56. La definizione all'incirca suona cosi':
"E' intelligenza artificiale quel settore dell'informatica che cerca di riprodurre nei computer quel tipo di comportamenti che, quando sono assunti dagli esseri umani, vengono generalmente considerati frutto della loro intelligenza".

Oggi non c'e' piu' manuale o articolo di scienze dell'educazione che non tenga conto del contributo che queste discipline hanno ricevuto dal dibattito sviluppatosi nel campo dell'Intelligenza Artificiale (I.A.). E' questa la ragione per cui riteniamo che alcuni aspetti dell'I.A. facciano ormai parte a pieno titolo del campo d'indagine della Tecnologia Educativa, di cui ci occupiamo qui.

L'Intelligenza Artificiale ha sviluppato al proprio interno diversi filoni (paradigmi) che evidenziano l'esistenza di punti di vista differenti sulle possibilita
' di attuare il suo ambizioso programma. Ognuno di questi paradigmi, in misura diversa influenza i modi in cui ci si puo' rappresentare i processi di apprendimento, le teorie conseguenti e in alcuni casi alcuni aspetti delle pratiche didattiche. E' questa influenza che qui ci preme documentare.

Qui di seguito i due paradigmi principali e alcuni link ai settori di ricerca che maggiormente li qualificano:
Intelligenza Artificiale approccio classico cognitivista
Rappresenta l'approccio top/down (dall'alto verso il basso) e presuppone che la metodologia base dell'I.A. consista nello studiare i processi mentali umani, formalizzarli e poi riprodurli nel computer con opportuni linguaggi. La ricerca in IA contribuisce allo sviluppo della scienza cognitiva e delle metodologie della riflessione epistemologica e metacognitiva in ambito educativo.
Intelligenza Artificiale approccio "emergente"
L'idea principale che influenza questo approccio, detto anche bottom-up (dal basso verso l'alto), presuppone che il modo piu' efficace per pervenire all'I.A. sia quello di simulare sistemi in cui l'intelligenza possa emergere spontaneamente in seguito all'interazione del sistema riprodotto artificialmente con un ambiente naturale o simulato.

Reti neurali
http://www.hyperlabs.net/neurale/

Vita artificiale
http://www.thymos.com/lastampa/life.html

Algoritmi genetici
http://web.tiscali.it/vitaartificiale/algoritm.htm

I sistemi multi-agente 
Come esempio delle problematiche dell'approccio multi-agente linkiamo un divertente gioco:
http://medialab.di.unipi.it/Project/Robocup/robocup_talk/index.htm
http://medialab.di.unipi.it/Project/Robocup/team.html


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