Pensiero e intelligenza

Presentazione sul tema: "Pensiero e intelligenza"— Transcript della presentazione:

1 Pensiero e intelligenza
La cognizione Immagini mentali Processi di categorizzazione (prototipo) Problem solving e ragionamento: Deduttivo Induttivo Abduttivo Euristiche: Disponibilità Rappresentatività Ancoraggio Creatività

2 Cognizione Pensiero: termine plurivoco perché include usare il linguaggio, pensare in astratto, usare l’intelligenza, la percezione, il ricordo, l’attenzione, risolvere problemi Studiata dalle scienze cognitive: diversi approcci (filosofico, neuroscienze, intelligenza artificiale, linguistica, psicologia cognitiva) Primo indizio dell’elaborazione mentale: tempi di reazione (Donders, 1869, vedi tabella 9.1 o 7.1-a seconda dell’edizione-del libro di testo; Craik, 1947) Possono rivelare se i processi sono seriali (si svolgono uno dopo l’altro) o paralleli (avvengono nella stessa unità di tempo), se sono automatici o controllati (richiedono attenzione)

3 Immagini mentali Studio funzione immaginativa, intesa come funzione menatale capace di rappresentare ciò che, conosciuto attraverso la vista, viene rappresentato mentalmente in assenza dell’oggetto. Anni ’60. Shepard e Metzler (1971) studiano il rapporto tra funzione immaginativa e funzione percettivo-visiva (rapporto tra percezione e immaginazione) e i meccanismi del processo immaginativo. Ipotesi: esiste una stretta analogia tra percezione e immaginazione. Hanno un rapporto di isomorfismo di secondo ordine (=analogia di tipo funzionale, i due processi funzionano nello stesso modo; quello di primo ordine riguarda invece un’analogia strutturale)

4 Immagini mentali Procedura sperimentale: rotazione mentale di immagini tridimensionali Materiale: 1600 coppie di figure astratte tridimensionali, nella metà dei casi esse contengono la sstessa tessa figura ruotata. Nel caso della figura, la figura di partenza era ruotata o in profondità o sul piano orizzontale a diversi angoli di rotazione. L’ordine di presentazione è randomizzato Si considerano rotazioni della figura di partenza di gradi crescenti (con intervalli di 20°) Per ogni coppia i soggetti devono decidere, nel minor tempo possibile, se le due figure sono le stesse.

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6 Immagini mentali Risultati:
I tempi di reazione aumentano all’aumentare del grado di rotazione della figura di partenza I soggetti compiono mentalmente un movimento di rotazione della figura di partenza tale da sovrapporla alla figura trasformata, percorrendo gli step intermedi di rotazione, proprio come è necessario fare materialmente per ruotare una figura. In tale analogia tra movimento rotatorio materiale, fisico della figura e movimento rotatorio immaginativo sta, secondo Shepard, il supporto all’ipotesi di un isomorfismo funzionale tra percezione visiva e immaginativa Importanza dei tempi di reazione come strumenti di indagine delle immagini mentali e dei processi cognitivi

7 organizzazione tra categorie (Rosch, 1978)
Processi di categorizzazione = processo di segmentazione del flusso continuo della realtà e dell’esperienza in categorie organizzazione tra categorie (Rosch, 1978) Livello superordinato: categorie più astratte (es. arredamento); Livello base: è il livello più importante (categorie di base): -permette la decodifica della forma e della funzione dell’oggetto -infatti dà accesso a un’unica immagine mentale prototipica; (es. sedia, tavolo) - implica un programma motorio appreso -È il primo livello appreso dal bambino Livello subordinato: categorie più specifiche; includono casi con attributi specifici accanto a quelli prototipici del livello di base (es. sedia a dondolo, imbottita ecc.).

8 organizzazione all’interno di ciascuna categoria
Processi di categorizzazione = processo di segmentazione del flusso continuo della realtà e dell’esperienza in categorie organizzazione all’interno di ciascuna categoria Concezione standard del prototipo (anni ‘70): -ogni categoria ha un prototipo = esemplare che meglio rappresenta una data categoria (contiene gli attributi più frequenti di una certa categoria) -in base al principio di somiglianza e analogia con il prototipo, cambia il grado di appartenenza dei membri alla categoria (es. sparviero è più saliente di pinguino nella categoria volatili) i margini tra categorie sono sfumati e le categorie sono graduabili I vari elementi appartengono a una classe se condividono con il prototipo di quella classe alcune qualità essenziali (es. pinguino condivide con sparviero e con la categoria volatili il fatto di avere il becco e di essere oviparo)

9 Processi di categorizzazione = processo di segmentazione del flusso continuo della realtà e dell’esperienza in categorie Limiti della concezione standard: non spiega le ragioni per cui certe proprietà sono tipiche e distintive e altre non lo sono e come esemplari che hanno proprietà tipiche (es. avere le piume per i volatili) siano poco prototipici (es. lo struzzo per i volatili) Il concetto di appartenenza di un esemplare alla categoria (ha bisogno di criteri più forti di quelli di “somiglianza di famiglia” e di confronto con il prototipo

10 Processi di categorizzazione = processo di segmentazione del flusso continuo della realtà e dell’esperienza in categorie Concezione estesa del prototipo (anni ‘90) Le proprietà di una categoria hanno una gerarchia perché possono essere: -ESSENZIALI: Condivise da tutti gli esemplari della categoria (es. avere il becco ed essere oviparo per la categoria «volatile») (la loro mancanza determina l’esclusione dalla categoria) -TIPICHE: non condivise da tutti gli esemplari della categoria (es. avere le piume, saper volare), ma presenti in molti di loro (la loro mancanza non determina l’esclusione dalla categoria) Il prototipo racchiude le proprietà salienti (essenziali e tipiche) della categoria, che permettono alla categoria di distinguersi dalle altre categorie. Gli elementi hanno un rapporto di minore o maggiore salienza con il prototipo

11 Processi di categorizzazione = processo di segmentazione del flusso continuo della realtà e dell’esperienza in categorie Concezione estesa del prototipo (anni ‘90) Il prototipo non è solo un elemento concreto, ma è un costrutto mentale (una rappresentazione mentale del mondo esterno) Concetto di cancellabilità: le proprietà sono modificabili e la distinzione delle categorie sono il frutto di convenzioni (es. la balena fino all’’800 era considerata un pesce)

12 Problem solving Da dove nasce un problema?
Dalla elaborazione mentale che facciamo di una situazione. Ovvero, non esistono svincolati dalla nostra cognizione (Simon, 1955) Un problema, generalmente, è dato dalla discrepanza tra ciò che sappiamo e ciò che vorremmo sapere; in altri termini, è la distanza tra lo stato attuale e uno stato desiderato.

13 Problem solving Problema strutturato:
Ben definito, molte informazioni a riguardo, numero finito di alternative, obiettivi facilmente individuabili, facilmente prevedibile qual è la scelta migliore Problema non strutturato: Definizione vaga, scarse informazioni a riguardo, molte variabili fuori controllo (quindi numero imprecisato di alternative), obiettivi complessi e di difficile definizione, difficile capire da subito qual è la scelta migliore

14 Problem solving Lo spazio del problema (o struttura) (Newell e Simon, 1972): 1)Stato iniziale: informazione incompleta o stato attuale insoddisfacente 2)Stato finale: informazione o stato soddisfacente raggiunto 3) Operatori: passaggi per spostarsi dallo stato iniziale a quello finale

15 Problem solving A volte, è la fissità funzionale a bloccare il raggiungimento della soluzione È un blocco mentale che inibisce la percezione di nuove funzioni da attribuire ad un oggetto che abitualmente è percepito come avere altre funzioni

16 Problem solving e ragionamento
Il ragionamento è una modalità del pensiero che ci aiuta a risolvere i problemi. 3 tipi: Deduttivo Induttivo Abduttivo

17 Problem solving e ragionamento deduttivo
Procede da premesse generali per arrivare a conclusioni particolari Il ragionamento deduttivo non aumenta la quantità di informazioni contenute nelle premesse, ma serve a fare previsioni Es. sillogismo -tutti gli uomini sono mortali (premessa maggiore) -Socrate è un uomo (premessa minore) -Socrate è mortale (risultato)

18 Problem solving e ragionamento deduttivo
Esempio: Problema: sto andando al ristorante e nel tragitto mi accorgo di avere solo la carta di credito Visa e non i contanti. Nel ristorante accetteranno la mia carta Visa? Telefono e mi rispondono che il ristorante accetta tutte le carte di credito Premessa maggiore: il ristorante accetta tutte le carte di credito Premessa minore: la Visa è una carta di credito Conclusione: il ristorante accetta la mia visa

19 Problem solving e ragionamento deduttivo
………MA: Nella vita reale le premesse maggiori non sono sempre chiare A volte eleviamo a premessa maggiore (informazione valida per tutti gli elementi di una categoria) delle credenze (non universali) che abbiamo, per via dell’effetto del bias (distorsione) dovuto alla credenza Si ritengono valide le conclusioni che si ritengono credibili e non valide quelle non credibili

20 Problem solving e ragionamento induttivo
Procede da casi/indizi particolari per arrivare a conclusioni generali che li rappresenti Consente un ampliamento delle conoscenze iniziali, basandosi sulla probabilità Quindi si espone all’errore più del ragionamento deduttivo, ma rispetto a questo apporta conoscenza nuova

21 Problem solving e ragionamento induttivo
Partire dalle caratteristiche (es.: ruote, volante, carrozzeria) per arrivare al concetto di «auto» è un processo di «inferenza induttiva» che consente generalizzazione e previsioni: il futuro modello di auto della casa automobilistica X avrà le ruote, il volante ecc. Anche il procedimento scientifico adopera il metodo induttivo (ad es. raccolta di dati) attraverso il quale giunge a informazioni/leggi generali.

22 Problem solving e ragionamento abduttivo
Si parte da un evento accaduto che si vuole spiegare, andando a ritroso, cercando di indovinarne la causa È altamente probabile e soggetto ad errori Spesso nella vita quotidiana adoperiamo questa strategia per risolvere i problemi, perché non abbiamo conoscenza di informazioni universali (non possiamo usare il r. deduttivo), né abbiamo modo di raccogliere evidenze di tanti elementi particolari (non possiamo usare il r. induttivo)

23 Problem solving e ragionamento abduttivo
Esempi: Problema: perché non si accende la luce della cucina? Premessa 1: la lampadina della cucina non si accende Premessa 2: se c’è un blackout la lampadina della cucina non si accende Conclusione: forse c’è un blackout Problema: da dove è passato l’assassino per entrare in casa? Premessa 1: l’assassino ha sporcato il tappeto di fango Premessa 2: chiunque sia passato dal giardino si è sarebbe sporcato di fango Conclusione: l’assassino forse è passato dal giardino

24 Euristiche Risolvere problemi è alla base del giudizio (=valutazioni) e della presa di decisioni. Ad es. devo risolvere il problema «la persona che ho di fronte è affidabile?» per poter avere un giudizio sulla persona tale che possa decidere di lasciargli il mio numero di telefono o meno I problemi della quotidianità sono complessi, le nostre risorse cognitive sono limitate (procediamo per esplorazione locale del problema), quindi difficilmente sono affrontabili con ragionamento deduttivo e induttivo, ma spesso li affrontiamo affidandoci alle euristiche

25 Euristiche Euristiche:
Scorciatoie cognitive utilizzate ad es. nella soluzione dei problemi Conducono a conclusioni che hanno un’alta probabilità di errore. Quando conducono ad errori, il procedimento dell’euristica viene chiamato distorsione cognitiva o fallacia Si contrappongono all’algoritmo (modo di procedere formale che percorre tutte le possibili alternative, che sono di numero limitato e finito)

26 Euristiche e algoritmi
Ad esempio, fare l’anagramma della seguente stringa di lettere: SAITCPA Utilizzare l’euristica significa partire dagli accoppiamenti plausibili (ta, pa, sa, ti e non tp, ts, cs) Uilizzare l’algoritmo significa percorrere tutte le possibili combinazioni tra le lettere. NB: il numero di combinazioni è finito, quindi posso percorrerle tutte

27 Euristiche e algoritmi
L’ algoritmo, all’opposto dell’euristica: -esplora tutte le possibili combinazioni di un percorso -è praticabile se il problema è ben formalizzato e non ci sono fattori incontrollabili (come spesso accade nella vita quotidiana) è un procedimento ragionativo che garantisce l’esattezza del risultato (non si basa sulla probabilità ma sulla certezza) -richiede notevole dispendio di energie e tempo

28 Euristiche e processo decisionale
Nelle fasi di raccolta e valutazione delle informazioni possono subentrare le seguenti euristiche, a livello più o meno consapevole (Tversky e Kahneman, 1974): Disponibilità Rappresentatività Ancoraggio

29 Euristiche e processo decisionale
euristica della disponibilità: previsione sulla probabilità di un evento sulla base della informazioni che si hanno in memoria rispetto a quell’evento al di là della sua probabilità di accadere. Economia nel reperire le informazioni: vengono considerate quelle maggiormente disponibili in memoria Esempio di distorsione cognitiva conseguente all’euristica della disponibilità: provare maggiormente ansia quando si sale su un aereo rispetto a quando si sale in auto, perché si prevede una più alta probabilità di incidenti aerei rispetto a quelli automobilistici

30 Euristiche e processo decisionale
euristica della rappresentatività: giudizio di probabilità che un oggetto, un evento, una persona A appartenga alla categoria B a partire da un’opinione/informazione generalizzata su quell’evento o persona (economia nel reperire le informazioni) Esempi di distorsioni cognitive conseguenti all’euristica della rappresentatività: Se X è pacato, educato, gentile, non è ritenuto il responsabile di un atto di delinquenza) fallacia del giocatore d’azzardo: ritenere più probabile che siano sorteggiati i numeri precedentemente non estratti

31 Euristiche e processo decisionale
euristica dell’ancoraggio: la stima sulla probabilità di un evento incerto, di cui si hanno scarse informazioni, viene agganciata a una soglia nota. Esempio di distorsioni cognitiva conseguente all’euristica dell’ancoraggio: Ritenere che il prezzo di un oggetto di cui non si sa valutare il costo si discosti poco da una soglia nota.

32 Pensiero divergente e creatività
Pensiero divergente: capacità di fornire soluzioni insolite, creative, innovative ai problemi (es. insight) Pensiero convergente: abilità di combinare diverse informazioni per trovare la soluzione al problema. Valutato con il RAT (Remote Associate Test) = trovare una parola che ne colleghi altre: es. Eva, bruco, verde = mela