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La moderna definizione di intelligenza artificiale (Artificial Intelligence - AI) è “lo studio e la progettazione (design) di agenti intelligenti” in cui un agente intelligente è un sistema che percepisce il proprio ambiente e decide di eseguire azioni che massimizzano le sue probabilità di successo. Nel campo dell’informatica (Computer Science) la Evolutionary Computation (EC) è un sub-campo della AI ed è il termine comunemente usato per indicare una serie di tecniche che sono basate per certi aspetti sull’evoluzione della vita biologica nel mondo naturale. La EC usa progressi iterativi, quali crescita o sviluppo in una popolazione. Questa popolazione è quindi selezionata attraverso una ricerca casuale guidata usando processazione parallela per giungere allo stadio finale desiderato. Nella biologia, l’evoluzione è un cambiamento nei tratti (trait: un distinto carattere fenotipico di un organismo che può essere ereditato, determinato dall’ambiente oppure in una via di mezzo; es. il colore degli occhi è un carattere, mentre blu, marrone o grigio sono tratti _ fonte: wikipedia) ereditari di una popolazione da una generazione alla successiva. Questo processo causa cambiamenti agli organismi nel tempo. I tratti ereditari sono espressione di geni che vengono passati per diffondersi durante la riproduzione. Le mutazioni nei geni possono produrre tratti nuovi o alterati, con il risultato della comparsa di differenze ereditabili tra organismi. Questi nuovi tratti vengono anche dal trasferimento di geni tra popolazioni, come nella migrazione, o tra specie, in un trasferimento orizzontale di geni. L’evoluzione avviene quando queste differenze ereditabili divengono più comuni o rare in una popolazione, sia non casualmente attraverso la selezione naturale o casualmente attraverso uno slittamento genetico. Gli Evolutionary Algorhythms (EA) formano un sottoinsieme della EC nel senso che essa generalmente include tecniche che implementano meccanismi ispirati all’evoluzione biologica quali riproduzione, mutazione, ricombinazione, selezione naturale e sopravvivenza del più adatto. Genr(8) è un plugin per Autodesk Maya™, sviluppato da Martin Emberg, Peter Testa e Una-May O’Reilly al MIT; si tratta di una applicazione basata sugli EA, in particolare su un algoritmo chiamato Grammatical Evolution (GE), una forma di L-system (Lindenmayer system) mappato, progettato per far crescere morfologie complesse in ambienti fisici simulati. Il progetto indaga il comportamento di Genr(8) in funzione del mutamento di alcune variabili chiave e del tipo di ambiente (environment) simulato scelto: closed environment (ambiente limitato al volume di un oggetto), in-between environment (la condizione di spazio tra due oggetti) e open environment (spazio libero). Le forme risultanti sono poi state utilizzate per essere tradotte in una architettura per un “possible future”. La forma trove le sue possibili funzioni e applicazioni.