Il termine “satisfice” significa soddisfare. Simon lo usa in [38], per carat- terizzare un modello di comportamento razionale gi`a presentato in [36] (vedi anche [25], [42], [44]).
Il funzionamento di un processo di scelta dinamico del tipo satisficing `e illustrato dalla figura 5.1. Un agente ha a disposizione alcune alternative e ne deve scegliere una. La valutazione delle alternative avviene in un certo ordine (ad esempio, seguendo una lista numerata). L’agente valuta allora la prima alternativa, a cui attribuisce un certo valore (o un valore atteso); se il valore `
e alto, l’agente `e pi´u soddisfatto, se il valore `e basso, lo `e meno. L’agente ha un certo livello di aspirazione, al di sotto del quale un’alternativa non lo soddisfa; naturalmente, pi´u alto `e il livello di aspirazione, pi´u alternative sono ritenute insoddisfacenti. Perci`o:
• se la prima alternativa considerata `e ritenuta insoddisfacente, l’agente continua la ricerca e valuta la seconda alternativa come ha fatto per la prima;
• se invece la prima alternativa `e soddisfacente, l’agente pu`o o fermare la ricerca, o continuarla innalzando il livello di aspirazione: in questo secondo caso, la ricerca viene raffinata.
Infine, se tutte le alternative hanno un valore inferiore al livello di aspirazio- ne, questo viene abbassato e la ricerca riprende da capo.
In questo modello, naturalmente, le richieste sulle capacit`a computazio- nali e sull’informazione degli agenti sono pi´u deboli che in quello classico. Non `e necessario che l’agente conosca dall’inizio tutte le alternative, per sce- gliere “la migliore”. Coerentemente con ci`o, il valore attribuito a ciascuna alternativa `e il valore (binario) del confronto dell’alternativa in esame con il livello di aspirazione, e non con tutte le altre alternative. Tanto l’informazio- ne iniziale, quanto l’impegno computazionale sono sensibilmente ridotti. Ci`o pu`o essere illustrato da un esempio dello stesso Simon (vedi [36])
Valore atteso Soddisfazione Ricerca Livello di aspirazione + + − − +
Figura 5.1: Un modello di comportamento adattativo satisficing, da [25].
La situazione `e la vendita di una casa, attraverso la valutazione di offerte successive. Il venditore fissa in anticipo un certo livello di aspirazione, cio`e un prezzo al di sotto del quale non `e disposto a vendere; se la prima offerta `
e inferiore al livello di aspirazione, il venditore la rifiuta e passa a valutare la seconda. Se invece la prima offerta `e soddisfacente, il venditore la pu`o accettare subito e interrompere la ricerca; oppure pu`o innalzare il livello di aspirazione, per vedere se altri offerenti sono disposti a pagare di pi´u. Il li- vello di aspirazione `e abbassato, invece, se dopo un certo numero di offerte, nessuna `e ancora soddisfacente.
Il modello di Simon riesce a rendere conto anche delle strategie seguite dai giocatori esperti nel gioco degli scacchi. Gli scacchi sono un gioco finito di informazione perfetta, perci`o esiste una strategia vincente per il bianco, o una strategia vincente per il nero, o una strategia che porta al pareggio. La strategia vincente per un giocatore in linea di principio `e computabile, ma la complessit`a computazionale `e molto alta: considerando che le posizioni valide delle pedine sulla scacchiera sono all’incirca 1047, un agente reale non
pu`o certamente rappresentarsi l’albero di un’intera partita e valutare ramo per ramo. Senz’altro, nemmeno i giocatori esperti prendono in considera- zione tutte le strategie e calcolano quale d`a l’esito migliore, conformemente ad una procedura di ottimizzazione. Pi´u realisticamente, l’esperienza accu- mulata nelle partite precedenti fa s´ı che essi conoscano un buon numero di
posizioni “vantaggiose” delle pedine, cio`e di posizioni particolarmente ricche per possibilit`a di attacco o di difesa (vedi [38]). Data una certa posizione delle pedine, quindi, il giocatore sceglie le mosse adatte per raggiungere una qua- lunque delle posizioni “vantaggiose” per lui. Per fare ci`o, in generale, non deve ispezionare rami molto lunghi dell’albero del gioco; anzi, il numero di mos- se che deve prendere in considerazione `e tanto minore, quante pi´u posizioni “vantaggiose” conosce, perch´e aumenta il numero di posizioni “vantaggiose” raggiungibili in meno di n passi. L’esperienza e la memoria riducono dunque la richiesta di capacit`a computazionali, se il processo di decisione seguito dal giocatore `e di tipo satisficing1.
Il gioco degli scacchi `e un esempio di situazione di decisione in cui il satisficing d`a ad un agente reale risultati migliori di una procedura di ot- timizzazione (i.e., la valutazione ramo per ramo dell’albero della partita): l’informazione a disposizione dell’agente `e perfetta, ma la complessit`a della computazione per l’ottimizzazione `e fuori dalla portata di un cervello reale. La stessa cosa capita nei contesti di radicale incertezza, dove l’informazione a disposizione dell’agente `e molto inadeguata. In tal caso, se le decisioni sono ripetute, un processo dinamico di satisficing con un livello di aspirazione ini- ziale piuttosto basso permette di esplorare lo spazio delle alternative, senza rimandare troppo il conseguimento degli obiettivi dell’agente. Ad esempio: un nuovo abitante di una citt`a, che consuma ogni giorno una certa quantit`a di frutta, esplora progressivamente i fruttivendoli della sua zona, alla ricerca del prezzo migliore. Il primo giorno acquista la frutta a un certo prezzo; nei gior- ni successivi, cerca un fruttivendolo pi´u economico, ma continua ogni giorno a comprare la stessa quantit`a di frutta, senza aspettare di avere un’informa- zione completa su tutti i fruttivendoli del quartiere. La scelta dell’ottimo, cio`e del fruttivendolo con i prezzi migliori, non `e semplicemente possibile finch´e non sia stata compiuta una certa esplorazione delle alternative. A cau- sa dei limiti nell’informazione iniziale, l’ottimizzazione `e impraticabile e il satisficing d`a buoni risultati.
1L’innalzamento del livello di aspirazione, in questo esempio, si ha solo quando a partire
da una certa posizione delle pedine varie posizioni “vantaggiose” sono raggiungibili in poche mosse.