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Modelli simulativi per le Scienze Cognitive Paolo Bouquet (Università di Trento) Marco Casarotti (Università di Padova)

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Presentazione sul tema: "Modelli simulativi per le Scienze Cognitive Paolo Bouquet (Università di Trento) Marco Casarotti (Università di Padova)"— Transcript della presentazione:

1 Modelli simulativi per le Scienze Cognitive Paolo Bouquet (Università di Trento) Marco Casarotti (Università di Padova)

2 Due problemi Quando si parla di macchine e processi cognitivi, spesso si confondono due tipi di questioni: Questione metafisica: cosa vuol dire avere una mente? Questione epistemologica: è metodologicamente corretto usare i computer per simulare processi cognitivi?

3 Domande metafisiche Possono le macchine pensare? Può un computer avere una mente? Lintelligenza è una proprietà esclusiva degli esseri umani, o anche una macchina può averla? Può una macchina avere coscienza? Può una macchina avere auto-coscienza? Può una macchina avere stati intenzionali? Può una macchina avere credenze, desideri, intenzioni? Una macchina intelligente ha dei diritti?....

4 Domande epistemologiche E' la mente un sistema computazionale? Sono le computazioni della mente simili a quelle di un (attuale) computer? Se sì, in che senso? Cosa possiamo imparare dalla simulazione di processi cognitivi su computer? Cosa NON possiamo imparare? Che relazione esiste tra simulare e spiegare un processo cognitivo?

5 Il corso Il corso mira a fornire gli strumenti per rispondere con cognizione di causa a problemi di tipo epistemologico: In particolare: Nots and Bolts: – definizione di funzione, algoritmo, programma – introduzione di una nozione rigorosa di processo computazionale e delle sue proprietà: macchine di Turing due livelli di simulazione: – neurale (sub-simbolico) – rappresentazione della conoscenza (simbolico)

6 Modelli neurali Il modulo ha lo scopo di fornire le basi teoriche, concettuali e pratiche della simulazione dei processi cognitivi con reti neurali artificiali. Prima parte: – introduzione al connessionismo (differenze tra lapproccio tradizionale basato su rappresentazioni simboliche e lapproccio connessionistico basato su rappresentazioni sub-simboliche) – problema della plausibilità biologica nellambito dei modelli simulativi dei processi cognitivi con reti neurali. Seconda parte: aspetti teorici delle reti neurali e algoritmi di apprendimento. Terza parte: utilizzo specifico delle reti neurali come metodo di ricerca nelle scienze cognitive (modelli connessionistici delle funzioni cognitive normali e patologiche). Parte pratica: utilizzo delle reti neurali.

7 Modelli neurali - Contenuti Contenuti1. 1.Introduzione al connessionismo [2] 2.Elementi teorici delle reti neurali [8] 3.Algoritmi dapprendimento [4] 4.Le reti neurali come metodo di ricerca [4] 5.Presentazione di modelli rilevanti [2] 6.Esercitazioni pratiche [4]

8 Modelli neurali - Bibliografia Testi di riferimento D. Parisi (1988). Intervista sulle reti neurali. Il Mulino, Bologna. Floreano D., Mattiussi C. (2002). Manuale sulle reti neurali. Il Mulino, Bologna. Lucidi delle lezioni Approfondimenti: Quinlan P.T. (1994). Connessionismo e psicologia. Il Mulino, Bologna.

9 Modelli simbolici Scopo del modulo è fornire le basi teoriche, concettuali e pratiche della simulazione dei processi cognitivi con strumenti simbolici. Prima parte: – nozioni di problem solving in spazi simbolici – nozioni di rappresentazione della conoscenza – elementi di logica e ragionamento formale Seconda parte: lo studio del ragionamento deduttivo e del ragionamento di senso comune. Terza parte: utilizzo di strumenti di simulazione per il ragionamento.

10 Modelli simbolici - Bibliografia M. Frixione, D. Palladino. Funzioni, macchine, algoritmi. Carocci, Dispensa di logica elementare Articoli su temi specifici Materiale distribuito a lezione


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