import {Component} from 'preact'
import Section from "../components/Elements/Section";
import Panel from "../components/Elements/Panel";
import Example from "../components/Elements/Example";
import Code from "../components/Rendering/Code";
import Timer from "../components/Elements/Timer";


export default function(props) {
    return (
        <div>
            <h1>Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali</h1>
            <Section title={"Informazioni"}>
                <Panel title={"Contatti"}>
                    <ul>
                        <li><a href={"mailto:marco.villani@unimore.it"}>Prof. Marco Villani</a></li>
                    </ul>
                </Panel>
                <Panel title={"Archivio"}>
                    <p>
                        Se sei uno <b>studente dell'Unimore</b>, puoi accedere all'<b><a href={"https://drive.google.com/drive/folders/1GcjP1Z5UtRjyAag7qjFQ-kx3s06G8ZoP"}>archivio del corso su Google Drive</a>.</b>.
                    </p>
                </Panel>
            </Section>
            <Section title={"Esame"}>
                <Panel title={"Scritto"}>
                    <ul>
                        <li>Scegli 2 tra 6 domande possibili</li>
                        <li>90 minuti</li>
                    </ul>
                </Panel>
                <Panel title={"Appelli"}>
                    <ol>
                        <li><Timer to={"2020-06-23"}/></li>
                        <li><Timer to={"2020-07-08"}/></li>
                        <li><Timer to={"2020-07-22"}/></li>
                    </ol>
                </Panel>
            </Section>
            <Section title={"NetLogo"}>
                <Panel title={"Cos'è?"}>
                    <p>
                        NetLogo è un software di modellazione sistemi multiagente, da noi usato per le lezioni di laboratorio.
                    </p>
                    <p>
                        Si può <a href={"https://ccl.northwestern.edu/netlogo/download.shtml"}>scaricare</a> o <a href={"https://www.netlogoweb.org/launch"}>usare da browser</a>.
                    </p>
                    <p>
                        Il suo codice sorgente è disponibile su <a href={"https://github.com/NetLogo/NetLogo"}>GitHub</a>, e ha una pagina di <a href={"https://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/dictionary.html"}>documentazione</a>.
                    </p>
                    <p>
                        <b style={"font-size: x-large;"}><a href={"/apprendimento/netlogo"}>Consulta i miei appunti su NetLogo qui!</a></b>
                    </p>
                </Panel>
            </Section>
            <Section title={"Agenti"}>
                <Panel title={"Secondo il paradigma debole"}>
                    <p>
                        Sono <b>sistemi</b> con le seguenti caratteristiche:
                    </p>
                    <ul>
                        <li><b>Autonomia</b>: agiscono gli uni indipendentemente dagli altri</li>
                        <li><b>Reattività</b>: percepiscono ciò che sta nel loro ambiente e <i>reagiscono</i> ai cambiamenti di quest'ultimo</li>
                        <li><b>Proattività</b>: agiscono in maniera tale da portare a termine i loro obiettivi</li>
                        <li><b>Socialità</b>: comunicano con gli altri agenti, scambiando informazioni</li>
                    </ul>
                </Panel>
                <Panel title={"Secondo il paradigma forte"}>
                    <p>
                        Hanno anche caratteristiche di livello più alto derivate dalle quattro precedenti:
                    </p>
                    <ul>
                        <li>Conoscenza</li>
                        <li>Intenzioni</li>
                        <li>Emozioni</li>
                        <li>Obblighi</li>
                        <li>Obiettivi</li>
                        <li>etc...</li>
                    </ul>
                </Panel>
                <Panel title={"Caratteristiche aggiuntive"}>
                    <p>
                        Gli agenti solitamente hanno anche:
                    </p>
                    <ul>
                        <li><b>Mobilità</b>: possono muoversi nell'ambiente</li>
                        <li><b>Veridicità</b>: producono informazioni corrette</li>
                        <li><b>Benevolenza</b>: agiscono nel modo corretto</li>
                        <li><b>Razionalità</b>: compiono le azioni necessarie per raggiungere i loro obiettivi, e non altre che glielo impedirebbero</li>
                    </ul>
                </Panel>
            </Section>
            <Section title={"Architetture di agente"}>
                <Panel title={"Classe"}>
                    <p>
                        Classificazione in base a <b>come prende le decisioni</b> un agente:
                    </p>
                    <ul>
                        <li><b>Logic-based</b>: prende le decisioni attraverso deduzioni <i>logiche</i></li>
                        <li><b>Reactive</b>: mappa una <i>reazione</i> a ogni situazione dell'ambiente</li>
                        <li><b>Belief-desire-intention</b>: per decidere, considera le proprie <i>assunzioni sul mondo</i> (<i>belief</i>), i propri <i>desideri</i> (<i>desire</i>) e le sue <i>intenzioni</i> correnti (<i>intention</i>)</li>
                        <li><b>Layered</b>: utilizza diversi <i>strati</i> di capacità cognitive per giungere a una decisione</li>
                    </ul>
                </Panel>
                <Panel title={"Comportamento"}>
                    <p>
                        Classificazione in base a <b>come sono definiti gli obiettivi</b> di un agente:
                    </p>
                    <ul>
                        <li><b>Teleonomico</b>: gli obiettivi sono predefiniti ed espliciti</li>
                        <li><b>Riflessivo</b>: l'agente è libero di scegliere il suo obiettivo in base alle proprie percezioni interne</li>
                    </ul>
                </Panel>
                <Panel title={"Conoscenze"}>
                    <p>
                        Classificazione in base a <b>quanto conosce dell'ambiente</b> un agente:
                    </p>
                    <ul>
                        <li><b>Cognitivo</b>: l'agente è immediatamente a conoscenza di <b>tutto l'ambiente</b></li>
                        <li><b>Reattivo</b>: l'agente deve scoprire l'ambiente con le sue capacità sensoriali</li>
                    </ul>
                </Panel>
            </Section>
            <Section title={"Sistemi multi-agente"}>
                <Panel title={"Vantaggi"}>
                    <ul>
                        <li><b>Distribuzione</b>: più agenti possono coprire aree di ambiente più vaste, o elaborare più in fretta zone più dense di informazione</li>
                        <li><b>Rappresentazione</b>: i sistemi multi-agente modellano più accuratamente il mondo reale</li>
                    </ul>
                </Panel>
            </Section>
        </div>
    )
}