Modelli simulativi per le Scienze Cognitive

Presentazione sul tema: "Modelli simulativi per le Scienze Cognitive"— Transcript della presentazione:

1 Modelli simulativi per le Scienze Cognitive
Paolo Bouquet (Università di Trento) Marco Casarotti (Università di Padova) 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

2 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
Modelli neurali Prima parte: introduzione al connessionismo (differenze tra l’approccio tradizionale basato su rappresentazioni simboliche e l’approccio connessionistico basato su rappresentazioni sub-simboliche) problema della plausibilità biologica nell’ambito 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. 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

3 Modelli neurali - Contenuti
Introduzione al connessionismo [2] Elementi teorici delle reti neurali [8] Algoritmi d’apprendimento [4] Le reti neurali come metodo di ricerca [4] Presentazione di modelli rilevanti [2] Esercitazioni pratiche [4] 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

4 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
Bibliografia 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. 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

5 Introduzione al connessionismo
Un passo indietro: Scienze Cognitive Cos’è la mente, come si studia, dove si trova? Problema corpo-mente: Dualismo Monismo 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

6 Funzionalismo computazionale
La mente è il software che gira su un hardware biologico, il cervello (metafora del calcolatore). Ciò che conta sono le ‘computazioni’ eseguite dal programma-mente, non la macchina-cervello che le realizza. In linea di principio la mente può essere riprodotta su qualsiasi macchina non biologica (ipotesi forte dell’IA) 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

7 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
Connessionismo Ispirazione neurale [Rumelhart, 1986]: ‘Il nostro desiderio è quello di sostituire alla «metafora del calcolatore» la «metafora del cervello» come modello di mente’. Il cervello è un calcolatore e come tale può essere riprodotto in una macchina, MA: è un calcolatore che opera in parallelo, diversamente dai calcolatori tradizionali che operano in modo seriale. 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

8 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
Computer seriale Processore molto veloce ( operazioni al secondo) Tre tipi di memoria: memoria che contiene le istruzioni, memoria temporanea per i dati, memoria permanente Programma: istruzioni organizzate in modo gerarchico e tabelle di consultazione L’informazione viene elaborata sequenzialmente utilizzando regole e conoscenze predefinite 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

9 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
Computer seriale [2] Molto rapido ed efficiente in particolare in compiti difficili per gli esseri umani (calcoli complessi, rotazioni di immagini tridimensionali, memorizzazione di grandi quantità di dati), che possiedono una soluzione analitica Inefficienti in compiti facili da risolvere per gli esseri umani (trasformazioni sensorimotorie, riconoscimento visivo) 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

10 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
Cervello neuroni che comunicano in media con altri neuroni Ciascun neurone è un elemento di elaborazione che emette una risposta in funzione del segnale globale in ingresso e della propria soglia di attivazione Non esiste una distinzione tra elementi di elaborazione e sistemi di immagazzinamento dell’informazione Le conoscenze sono ‘incorporate’ nelle connessioni (sinapsi) 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

11 Cervello: il problema della codifica
I neuroni sono cellule molto ramificate che ricevono ed inviano segnali elettro-chimici La frequenza di scarica costituisce il codice fondamentale utilizzato nel cervello per ‘rappresentare’ l’informazione: codifica sub-simbolica. Esempio: la frequenza di scarica di un neurone sensoriale primario codifica l’intensità dello stimolo ed è proporzionale alla interpretazione percettiva dello stimolo. 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

12 Scheda: il problema dei ‘qualia’
Stati mentali caratterizzati da un elemento personale, soggettivo (quale). Per esempio lo stato mentale che si ha ricordando il sapore di un cibo è uno stato mentale di ricordo accompagnato da un quale gustativo. Ricordi, percezioni, qualia: sono il risultato di computazioni specifiche? Problema: nel cervello non esiste nulla che assomigli ad un colore, un sapore, un intenzione. 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

13 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
Scheda [2] Qualia percettivi diversi in assenza di cambiamenti nella stimolazione 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

14 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
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15 Concetto di ‘connessione’
Il cervello è formato da tantissimi processori, le cui connessioni possono modificarsi nel tempo Le connessioni sono sia hardware (entità fisiche) , sia software (si modificano) Rifiuto del dualismo: materialismo 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

16 Modelli Simulativi - a. a. 2004-2005
Differenze cruciali Cervello Elaborazione in parallelo Elaborazione distribuita: molti neuroni sono coinvolti nella stessa operazione Accesso alle conoscenze per contenuto Apprendimento: modifica delle connessioni sinaptiche Codifica sub-simbolica Calcolatore tradizionale Elaborazione seriale Accesso alle conoscenze per indirizzamento Richiedono programmi che contengano tutte le istruzioni necessarie a risolvere un compito Codifica simbolica Manipolazione di simboli 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

17 Modelli Connessionistici
Non esiste una definizione formale, generale dei modelli connessionistici, ci limiteremo a definirli come modelli computazionali accumunati dall’“ispirazione neurale”, ad elaborazione distribuita in parallelo [PDP]. Questi modelli sono noti come “reti neurali artificiali” o, più semplicemente, “reti neurali”. 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

18 Che cosa sono le reti neurali?
Sono sistemi di elaborazione composti da unità di calcolo (nodi, processori) operanti in parallelo, collegati da connessioni (pesi) attraverso cui viene trasferita l’informazione. Ogni unità può ricevere e inviare informazione ad una o più unità contemporaneamente, l’informazione quindi è distribuita nel sistema. 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a

19 Che cosa sono le reti neurali? [2]
Una rete neurale può essere un circuito biologico costituito da cellule nervose (neuroni) interconnesse oppure una descrizione, un programma di tale circuito che può girare su un qualsiasi computer seriale (reti neurali simulate) Punto critico 05/12/2018 Modelli Simulativi - a. a