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Cenni introduttivi
Non possiamo concludere questi appunti senza un accenno ai sistemi esperti.
Questi sistemi, per la verità, non rappresentano l’ultimo grido in tema di intelligenza artificiale.
Infatti, hanno avuto un momento di gloria verso la metà degli anni ’80, quando i giapponesi intendevano costruire attorno ad essi i computer della quinta generazione.
Successivamente si è scoperto che, per la loro particolare architettura, presentavano molti limiti:
- era necessaria, anzitutto, la presenza di un esperto umano (ingegnere della conoscenza) che ne codificasse le regole di funzionamento basate su metodi del tutto diversi da quelli della normale programmazione;
- era necessaria la presenza di un altro esperto che trasmettesse al sistema le conoscenze relative a un determinato argomento (dominio);
- l’espressione “sistema esperto” non risultava appropriata; infatti il sistema appariva abbastanza stupido in quanto si limitava a estrarre deterministicamente delle conclusioni da alcune premesse sulla base delle conoscenze trasmessegli e delle regole di funzionamento insegnategli.
Inoltre è risultato presto evidente che ai computers non poteva essere trasmessa la capacità dell’uomo di utilizzare, per le sue decisioni, una serie di conoscenze empiriche, non codificate, non formali che normalmente si aggiungono a quelle strutturate.
Tutte queste considerazioni, unite all’avvento delle reti neurali, dei sistemi fuzzy e degli algoritmi genetici, strumenti sicuramente più versatili, hanno portato all’accantonamento temporaneo dei sistemi esperti.
Da qualche tempo, tuttavia, si assiste a una rinascita di interesse grazie all’individuazione di differenti modalità di utilizzo.
Non è possibile, in poco spazio, esporre compiutamente i complessi concetti relativi alla costruzione e al funzionamento di un sistema esperto. E’ possibile, però, sintetizzarne i concetti di base così che possa esserne correttamente valutata l’opportunità di un approfondimento per l’eventuale utilizzo nel dominio delle applicazioni finanziarie.

Definizione di sistema esperto
Il sistema esperto è un programma strutturato su tre livelli:
- base di conoscenza;
- motore inferenziale;
- interfaccia con l’utente.
La base di conoscenza è l’insieme delle informazioni che dovrebbe mettere il programma in grado di competere con l’esperto umano su un determinato argomento (dominio). Come già detto, l’impossibilità di codificare meccanicamente una molteplicità di informazioni in possesso dell’uomo ha costituito il principale punto di debolezza dei sistemi esperti.
Il motore inferenziale è costituito da un insieme di regole del tipo SE........ALLORA....... che, date certe premesse, permettono di arrivare a una conclusione. Queste regole, per quanto simili nella struttura a quelle dei sistemi fuzzy, sono del tutto diverse nelle finalità. Il loro scopo, infatti, non è quello di quantificare il grado di validità di una decisione ma quello di arrivare, tra molte opzioni possibili, a una conclusione univoca.
L’interfaccia con l’utente è un rivestimento relazionale che permette al sistema di dialogare con l’utente le cui esigenze vengono prese in considerazione per l’individuazione della risposta più adeguata.
Rispetto ai programmi tradizionali, i sistemi esperti fondano la loro struttura su un insieme di dati (conoscenza) e non su un procedura algoritmica predefinita. Sono in grado, in altri termini, di scegliere la migliore delle alternative tra tutte quelle disponibili elaborando opportunamente, col motore inferenziale, la base di conoscenza.
Ipotizziamo, ad esempio, di predisporre un programma che divida per 2 alcuni numeri ed esponga quelli che presentano un resto; questo sarebbe solo un algoritmo per l’individuazione dei numeri dispari, tra quelli esaminati, e non certo un programma di intelligenza artificiale.
Supponiamo, ora, di fornire alcuni numeri al computer (base di conoscenza).
Supponiamo anche di dargli la regola in base alla quale si definiscono numeri dispari quelli che, divisi per 2, presentano un resto. Richiediamo, infine, l’estrazione dei numeri dispari dalla base di conoscenza. Il computer, per assolvere al suo compito, dovrebbe “ragionare” e legare opportunamente la regola in suo possesso alla base di conoscenza. Questo sarebbe un sistema “intelligente”, un mini-sistema esperto.
La banalità dell’esempio non deve indurre a sottovalutare le potenzialità di fondo dei sistemi esperti i cui effetti, su una base di conoscenza ben costruita e con un motore inferenziale strutturato su un sistema complesso di regole, possono essere di un’efficacia straordinaria.

Rinnovato interesse
Da qualche tempo si è scoperto che la base di conoscenza dei sistemi esperti può essere costruita ricorrendo solo parzialmente all’elemento umano; per gli aspetti informali, non codificati o non del tutto definiti, l’informazione può essere fornita da una rete neurale o da un sistema fuzzy, strumenti che, addirittura, vengono a trovare il loro sbocco naturale in un buon sistema esperto.
Quest’ultimo, infatti, possiede le potenzialità per sfruttare “logicamente” le informazioni provenienti da altre fonti riuscendo non solo a collegarle tra di loro, ma anche ad adeguarle alle esigenze di volta in volta manifestate dall’utente attraverso un’adeguata interfaccia.
Pensiamo, solo per fare qualche esempio relativo ai mercati finanziari, alla possibilità di legare una decisione sia alla situazione di mercato che alla propensione al rischio manifestata dall’investitore in un determinato momento e all’entità degli investimenti nei quali egli si trova già, di volta in volta, impegnato; pensiamo ancora alla possibilità di gestire dinamicamente i punti di stop loss e profit taking sganciandoli da soglie predefinite, sia pure variabili, ed ancorandoli ad un sistema complesso ma flessibile di parametri; pensiamo alla possibilità di far scegliere al sistema esperto il momento più opportuno per l’abbandono di un mercato e l’ingresso in un altro e, soprattutto, alla possibilità di fargli scegliere, in relazione alla situazione di mercato di volta in volta individuata e tra più sistemi disponibili, il trading system di volta in volta più adeguato.
Non si tratta di fantasie ma di tecniche reali, utilizzate solo parzialmente sia per l’ancora esistente prevenzione nei confronti dei sistemi esperti che per l’entità degli investimenti, in termini di risorse umane ed economiche, che la loro costruzione normalmente esige.