Questo report analizza l'addestramento di un agente basato sul Reinforcement Learning (Apprendimento per Rinforzo) e sull'algoritmo Q-learning per navigare in un mondo a griglia. Attraverso una serie di esperimenti progressivi, si dimostra come l'intelligenza artificiale non ragioni in modo visivo o geometrico, ma impari a ottimizzare le proprie azioni basandosi unicamente su un sistema di premi e penalità. Partendo dalla ricerca del percorso più breve in un ambiente semplice (distanza di Manhattan), l'agente è stato successivamente sfidato a deviare per un premio intermedio e a navigare attorno a un ostacolo. I risultati mostrano che la capacità di adattamento dell'agente e la robustezza del suo apprendimento sono determinate dalla logica numerica della sua Q-table, offrendo un'analogia chiara e intuitiva per la comprensione dei meccanismi alla base dell'AI.
Pensare Oltre l'Evidenza: Come l'Intelligenza Artificiale Specializzata Ragiona / Sparavigna, Amelia Carolina. - ELETTRONICO. - (2025). [10.5281/zenodo.17241096]
Pensare Oltre l'Evidenza: Come l'Intelligenza Artificiale Specializzata Ragiona
Amelia Carolina Sparavigna
2025
Abstract
Questo report analizza l'addestramento di un agente basato sul Reinforcement Learning (Apprendimento per Rinforzo) e sull'algoritmo Q-learning per navigare in un mondo a griglia. Attraverso una serie di esperimenti progressivi, si dimostra come l'intelligenza artificiale non ragioni in modo visivo o geometrico, ma impari a ottimizzare le proprie azioni basandosi unicamente su un sistema di premi e penalità. Partendo dalla ricerca del percorso più breve in un ambiente semplice (distanza di Manhattan), l'agente è stato successivamente sfidato a deviare per un premio intermedio e a navigare attorno a un ostacolo. I risultati mostrano che la capacità di adattamento dell'agente e la robustezza del suo apprendimento sono determinate dalla logica numerica della sua Q-table, offrendo un'analogia chiara e intuitiva per la comprensione dei meccanismi alla base dell'AI.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/11583/3003538
			
		
	
	
	
			      	