La teoria degli automi

La  cibernetica considera gli organismi, siano essi naturali o artificiali, come enti complessi costituiti da parti elementari, entro certi limiti indipendenti, e con caratteristiche funzionali ben definite, anche se non ne è nota, o se non interessa conoscerne, la struttura interna (da cui la denominazione di "scatola nera" loro attribuita). Questi elementi reagiscono senza ambiguità a stimoli esterni ben definiti; la risposta è dello stesso tipo dello stimolo applicato, anche se l'energia collegata alla risposta non è stata fornita dallo stimolo, ma da una sorgente apposita, che lo stimolo si limita a controllare.

Per la conoscenza di un organismo è indispensabile che se ne conoscano gli elementi, le singole modalità di funzionamento e le loro interconnessioni. Un esempio di organismo naturale è il corpo umano (10¹⁵-l0¹⁶ cellule; 10¹º neuroni); un organismo artificiale, o automa, è di gran lunga meno complesso (10⁴- 10⁷ elementi).

La teoria degli automi studia gli organismi artificiali e le loro caratteristiche: come si verifica per gli organismi, un automa complesso (automa finito) è un insieme di automi elementari. Ciascun automa elementare è dotato di una o più entrate e di una sola uscita; nell'interconnessione tra automi elementari un'uscita può essere collegata a una o più entrate di altri elementi, ma ogni entrata è collegata a una sola uscita di un altro automa elementare. L'automa finito ha un numero finito sia di entrate sia di uscite; il segnale di entrata è un segnale che viene immesso nell'automa dal suo esterno, attraverso un insieme di variabili, dette appunto di entrata. Il segnale d'uscita, anch'esso espresso mediante un insieme di variabili, dette d'uscita, non è soltanto funzione del segnale d'entrata applicato in un dato istante agli ingressi ma anche di un certo numero, finito, di precedenti segnali d'entrata, e della sequenza in cui questi si sono presentati. Per poter ricordare questa sequenza sono necessari degli elementi interni all'automa finito, che intervengano al momento opportuno per determinare la conurazione finale delle variabili d'uscita. Le conurazioni successive delle variabili interne, generate dai corrispondenti elementi interni, si chiamano "stati interni" del sistema. In conclusione, si può allora dire che un automa finito è un organismo artificiale per il quale la conurazione delle variabili d'uscita in un certo istante è una funzione dello stato interno dell'automa nell'intervallo di tempo considerato, e che detto stato interno è a sua volta funzione delle variabili d'entrata e dello stato interno relativi all'intervallo di tempo immediatamente precedente.

È interessante osservare le differenze principali che intercorrono tra la logica che governa un organismo naturale e quella relativa a un automa. In una catena di operazioni relativamente lunga (al limite, la vita dell'organismo), un organismo naturale è in grado di correggere in maniera autonoma, cioè senza intervento esterno, i malfunzionamenti di qualche elemento, effettuando una diagnosi dell'errore e minimizzandone gli effetti attraverso un riadattamento dell'intero organismo, che può portare, se necessario, al blocco permanente dell'elemento danneggiato. Nel caso di un automa, al contrario, per rendere più efficiente e attuare più rapidamente la diagnosi, occorre fare in modo che l'errore, quando si presenta, sia evidenziato al massimo, per rendere più facile l'individuazione dell'elemento difettoso, che deve essere sostituito. Inoltre, se l'organismo naturale può funzionare in modo ancora soddisfacente anche malgrado disfunzioni interne (che, tra l'altro, esso stesso tende col tempo a far regredire), l'automa richiede interventi sostitutivi rapidi, data la sua carenza, in genere, di capacità d'autocompensazione, che ne rende rapidamente degenere la possibilità di operare. Gli sviluppi più recenti in questo campo iniziano a rendere quanto più possibile autonomo il fenomeno du reazione delle macchine agli stimoli esterni mediante l'uso di intelligenze artificiali. In questo modo l'automa apprende dall'ambiente esterno le procedure adatte alle proprie funzioni. Gli sviluppi più recenti in questo campo iniziano a rendere quanto più possibile autonomo il fenomeno di reazione delle macchine agli stimoli esterni mediante l'uso di intelligenze artificiali. In questo modo l'automa apprende dall'ambiente esterno le procedure adatte alle proprie funzioni.