Gli agenti di intelligenza artificiale (AI) sono entità autonome che percepiscono il loro ambiente (sia fisico che virtuale) attraverso sensori e agiscono su di esso attraverso attuatori per raggiungere obiettivi specifici.
In un agente fisico, i sensori possono essere telecamere, microfoni o rilevatori di prossimità e gli attuatori, motori o altoparlanti. In un agente software, i sensori sono dati di input (come testo, clic o registri di attività) e gli attuatori sono i loro output (risposte, consigli o azioni in un sistema).
Un errore comune quando si inizia a lavorare in questo campo è confondere il termine operatore con un tipo di agente. In realtà un operatore è un’azione elementare che un agente esegue, come “apri una porta”, “spostati a sinistra” o “invia un messaggio”. Sono i blocchi di base con cui gli agenti costruiscono comportamenti più complessi.
Con queste basi chiare, possiamo esplorare la classificazione degli agenti proposta da Russell e Norvig, che spazia da sistemi semplici ad altri capaci di ragionare, pianificare e apprendere dall’esperienza.
Agenti reattivi semplici
Sono i più basilari. Seguono regole come “se succede X, fai Y”. Mancano di memoria e non considerano le conseguenze future: reagiscono solo a ciò che percepiscono in questo momento.
Come funzionano: utilizzando regole di condizione-azione predefinite.
A cosa servono: attività semplici in ambienti completamente osservabili.
Esempio reale: un termostato che accende il riscaldamento quando la temperatura scende sotto una soglia, o un robot aspirapolvere che si ritrae quando colpisce un ostacolo.
Agenti reattivi basati su modelli
Costituiscono un miglioramento fondamentale: mantengono un modello interno dell’ambiente. Ciò consente loro di agire anche quando non tutte le informazioni sono immediatamente osservabili.
Come funzionano: aggiornano uno stato interno basato su percezioni passate e presenti.
A cosa servono: attività in ambienti parzialmente osservabili.
Esempio reale: un aspirapolvere Roomba avanzato che crea una mappa della stanza, ricorda le aree già pulite e localizza gli ostacoli.
##Agenti basati sugli obiettivi
Questi agenti non si limitano a reagire: pianificano. Valutano diverse sequenze di azioni per raggiungere un obiettivo specifico.
Come funzionano: applicano algoritmi di ricerca e pianificazione.
A cosa servono: problemi che richiedono la ricerca di percorsi o strategie.
Esempio reale: applicazioni come Google Maps o Waze. Il tuo obiettivo è tornare a casa e l’agente calcola il percorso migliore considerando traffico, distanze e chiusure. Se le condizioni cambiano, ricalcolare il piano.
Agenti basati su utilità
Fanno un ulteriore passo avanti: non solo cercano di raggiungere un obiettivo, ma lo fanno nel miglior modo possibile. Usano una funzione di utilità che misura la qualità del risultato, bilanciando fattori come rischio, costo o tempo.
Come funzionano: confrontano le alternative in base alla loro utilità attesa.
A cosa servono: Decisioni complesse con più variabili.
Esempio reale: un’auto autonoma. Non basta arrivare a destinazione: devi farlo massimizzando sicurezza, comfort, efficienza energetica e velocità.
Agenti di apprendimento
Sono i più avanzati: migliorano con l’esperienza. Incorporano un meccanismo di apprendimento che analizza i risultati delle loro azioni e adatta il loro comportamento futuro. Questo è il tipo di agenti IA con il maggior sviluppo al giorno d’oggi.
Come funzionano: applicano tecniche di machine learning e apprendimento per rinforzo.
A cosa servono: ambienti dinamici e in evoluzione.
Esempio reale: I sistemi di raccomandazione di Netflix o Spotify, che imparano dalle tue abitudini per suggerirti contenuti sempre più adatti ai tuoi gusti.
Il futuro: agenti emergenti
Al di là di questa classificazione, l’evoluzione dell’IA ci mostra nuove tendenze:
- Agenti basati su modelli linguistici (LLM): come ChatGPT con strumenti o plugin, in grado di ragionare e adattarsi a molteplici attività.
- Sistemi multi-agente: in cui diversi agenti collaborano o competono, come nelle simulazioni di traffico di Waymo per addestrare veicoli autonomi.
Questi sviluppi riflettono un percorso chiaro: dalla semplice reazione all’adattamento continuo e al ragionamento complesso.
Gli agenti di intelligenza artificiale, in tutte le loro forme, mostrano come un insieme di regole, obiettivi e apprendimento possano essere trasformati in sistemi in grado di affrontare qualsiasi cosa, dai compiti di routine ai problemi aperti e in evoluzione.
Comprenderne le tipologie (e il ruolo svolto dai trader come titoli fondamentali) è il primo passo per esplorare il futuro dell’intelligenza artificiale e le sue applicazioni nel mondo reale.
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