//
stai leggendo...
Archivio, Conoscenza Efficiente ITKS, Impresa

Computazione Non-Deterministica

Computazione Non-Deterministica: i Modelli Matematici possono essere considerati come un particolare sottoinsieme dei Modelli di Conoscenza, ma mentre nei primi si rappresenta la realtà dei fenomeni secondo procedimenti  deterministici e subordinata in genere a delle ipotesi iniziali semplificative, nei modelli di conoscenza la realtà è rappresentata anche nella propria natura non-deterministica, attraverso un approccio sistemico e procedimenti che tengono conto della “naturale” incertezza nei dati e nelle informazioni, rispetto alla minimizzazione degli errori e alla ricerca di soluzioni di “buon senso” (common sense).  Poniamoci infatti, la seguente domanda: nel ragionare e prendere ad es. una decisione, il nostro cervello risolve un sistema di equazioni o risolve per caso un’espressione algebrica? Certo che no. Allora forse c’è un “gap” tra quello che ci hanno insegnato a scuola nell’ambito delle computazione di dati (v. Matematica) e il modo “naturale” di computare informazioni proprie del nostro cervello e poi trasferito alle macchine (v. Intelligenza Artificiale). La computazione non deterministica ci consente di fare operazioni con le informazioni quali-quantitative anziché con i dati, ovvero  con il contenuto informativo che i dati possono o meno esprimere. Un dato può essere considerato come un “insieme” che ha un contenuto informativo percentualmente differente a seconda del contesto e del target a cui è destinato. Ritornando all’esempio precedente sulle condizioni atmosferiche, un valore di temperatura dell’aria esterna di 15 °C rispetto alla scelta di vestirsi in maniera adeguata per uscire di casa fornisce una indicazione decisionale solo parziale (% certezza), se non è sovrapposta alle altre informazioni come ad es. la pressione atmosferica e l’umidità relativa. L’insieme risultante dall’intersezione dei tre insiemi di partenza ottenibile rispetto ad un target di “tempo di pioggia” o di “tempo soleggiato”, fornisce un valore % risultante di certezza più elevato rispetto a quello che ciascun dato di partenza può esprimere singolarmente: se consideriamo che la temperatura di 15°C rispetto al target “meteo-pioggia”, contribuisce per il 30%, mentre la pressione atmosferica per il 25% e l’umidità relativa per il 35%, si avrebbe che la decisione di vestirsi in un certo modo piuttosto che in un altro avrebbe un grado di certezza complessivo del 65,875% (somma insiemistica), che è superiore al 50% di soglia, anche se con ancora un 34,125% di % incertezza che potrebbe essere soddisfatto da un’altra “intersezione insiemistica” fornito da un ulteriore dato (ad es. dal valore della velocità del vento). Alle stesse conclusioni si potrebbe arrivare con dati differenti (v. es. millimetri di pioggia), sia in termini di contenuto informativo che  numerici.

Annunci

Informazioni su Giovanni Mappa

Ingegnere tecnologo/ricercatore senior, operante nell’ambito delle applicazioni reali dell’Ingegneria della Conoscenza finalizzate al Monitoraggio e Controllo dei Processi Ambientali/Energetici - Formatore KWI "Knowledge Working Interdisciplinare/Innovativo".

Discussione

Non c'è ancora nessun commento.

Rispondi

Inserisci i tuoi dati qui sotto o clicca su un'icona per effettuare l'accesso:

Logo WordPress.com

Stai commentando usando il tuo account WordPress.com. Chiudi sessione / Modifica )

Foto Twitter

Stai commentando usando il tuo account Twitter. Chiudi sessione / Modifica )

Foto di Facebook

Stai commentando usando il tuo account Facebook. Chiudi sessione / Modifica )

Google+ photo

Stai commentando usando il tuo account Google+. Chiudi sessione / Modifica )

Connessione a %s...

febbraio: 2014
L M M G V S D
« Gen   Mar »
 12
3456789
10111213141516
17181920212223
2425262728  
%d blogger hanno fatto clic su Mi Piace per questo: