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Redazione RHC : 30 Novembre 2025 09:15
Quasi tutto ciò che l’intelligenza artificiale fa oggi si basa su un’idea semplice ma fondamentale: qualsiasi problema può essere ridotto alla ricerca di un percorso da un punto di partenza a un obiettivo.
Il computer considera diversi stati, valuta quali sono più vicini al risultato e procede in sequenza fino a trovare una soluzione.
Il paragone più ovvio è la navigazione. Quando una persona traccia un percorso sulla metropolitana di Londra, diciamo da Bond Street a King’s Cross, considera mentalmente le opzioni: la Central Line fino a Oxford Circus, il cambio sulla Victoria Line, Warren Street, Euston e infine la destinazione finale.
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Un computer fa lo stesso, solo più velocemente e senza ipotesi. Cerca sistematicamente un percorso, scegliendo i passaggi più efficienti.
Uno dei primi e ancora più noti algoritmi per tale ricerca è A* (pronunciato “ay-star”). Fu ideato nel 1968, quando gli ingegneri cercavano di insegnare a un robot a muoversi autonomamente in una stanza .
Questo robot, chiamato Shakey, fu creato presso lo Stanford Research Institute di Menlo Park. Sembrava goffo, ma era una vera svolta per l’epoca: una telecamera, un microfono, un telemetro, sensori di collisione, ruote motorizzate e un computer personale.
Se gli veniva detto di “andare in biblioteca a prendere un oggetto”, tracciava un percorso utilizzando una mappa interna, calcolava i passi e iniziava a muoversi, confrontando il suo percorso con le letture dei sensori. Shakey fu il primo robot a prendere decisioni autonomamente, anziché limitarsi a eseguire dei comandi.
Nel 2004, è stato inserito nella Carnegie Mellon University Robotics Hall of Fame, insieme a HAL 9000, R2-D2 e altre icone dell’epoca.
L’algoritmo A* si è dimostrato così accurato da diventare rapidamente un classico. Se esiste un percorso tra due punti, lo trova. Se ci sono più percorsi, sceglie il più breve. Non spreca risorse in deviazioni inutili: funziona nel modo più economico possibile.
Questo è esattamente il principio utilizzato nei dispositivi GPS odierni: mentre un telefono traccia istantaneamente un percorso tenendo conto di ingorghi e blocchi stradali, una versione migliorata di A* lavora dietro le quinte. L’ironia è che un algoritmo progettato per controllare i robot ora aiuta le persone a navigare nel mondo reale ogni giorno.
Ma l’idea di ricerca non funziona solo nello spazio. Può essere applicata anche a problemi logici, che non hanno strade o mappe, ma piuttosto possibili stati e transizioni tra di essi. Un chiaro esempio è il puzzle “a otto cifre”: una griglia 3×3, otto tessere numerate e una cella vuota. Il compito è riorganizzare le tessere in modo che siano in ordine. Ogni spostamento crea un nuovo stato e la soluzione si riduce a trovare una sequenza di passaggi che conduca dalla combinazione iniziale a quella ideale.
Negli anni ’50, due ricercatori americani, Allen Newell e Herbert Simon, decisero che lo stesso principio poteva essere applicato al pensiero umano. In una conferenza a Dartmouth nel 1956, presentarono il programma Logic Theorist , un sistema che cercava dimostrazioni di teoremi matematici. Newell lavorava allora alla RAND Corporation e in seguito si trasferì alla Carnegie Mellon, dove continuò a collaborare con Simon. Simon, professore di scienze gestionali, vinse in seguito il Premio Nobel per l’economia per le sue ricerche su come gli esseri umani prendono decisioni con conoscenze e tempo limitati. Il loro obiettivo comune era semplice: capire se fosse possibile addestrare una macchina a ragionare secondo gli stessi principi degli esseri umani.
Logic Theorist fu il primo “matematico ” artificiale. Il programma considerava le dimostrazioni come catene di passaggi logici che conducevano dagli assiomi alle conclusioni. Dimostrò 38 dei 52 teoremi contenuti nella famosa opera di Bertrand Russell e Alfred Whitehead, Principia Mathematica , e alcuni in modo ancora più conciso ed elegante dell’originale. In sostanza, Logic Theorist fece la stessa cosa di A*: trovò un percorso, solo che non a partire da una mappa, bensì in uno spazio di formule.
Lo stesso Principia Mathematica , scritto all’inizio del XX secolo, tentò di creare una logica su cui costruire tutta la matematica. Un esempio è la legge del modus tollens : se la verità di P implica Q, allora la falsità di Q implica che anche P sia falsa. In un esempio moderno, se vincere alla lotteria rende qualcuno felice, allora la persona infelice non ha certamente vinto. Logic Theorist è stata in grado di trovare tali connessioni da sola, partendo dalle premesse e applicando regole logiche fino a raggiungere la conclusione desiderata.
Questo risultato fu una pietra miliare. Per la prima volta, una macchina non si limitò a calcolare, ma ragionò, dimostrano, passo dopo passo, affermazioni considerate appannaggio della ragione umana. Gli storici dell’intelligenza artificiale in seguito definirono il Teorico della Logica il momento in cui il calcolo divenne ragionamento. Il programma di Newell e Simon dimostrò che il processo di pensiero poteva essere rappresentato come la ricerca di una soluzione all’interno di un vasto spazio di possibili passaggi.
Così, l’idea di ricerca – movimento da un punto a un altro – è diventata il cuore dell’intelligenza artificiale. Dal robot Shakey, che sceglie un percorso attraverso un laboratorio, a un programma in grado di dimostrare verità matematiche, tutti sono manifestazioni di un unico principio: per pensare e prendere decisioni, bisogna essere in grado di trovare una strada verso un obiettivo, anche se la mappa esiste solo nell’immaginazione della macchina.
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