Alternative al Paradigma Rappresentazionale

Presentazione sul tema: "Alternative al Paradigma Rappresentazionale"— Transcript della presentazione:

1 Alternative al Paradigma Rappresentazionale
FILOSOFIA DELLA MENTE Giacomo Romano a. a. 2007/2008: I° Quarto, Modulo 1 Alternative al Paradigma Rappresentazionale 16/10/07

2 Alternative alla TMCR Perché gli stati e i processi mentali devono essere concepiti in termini linguistici? Che cosa induce a pensare che una rappresentazione mentale sia codificata alla stregua di un enunciato linguistico? Le informazioni potrebbero essere codificate in immagini e/o modelli mentali simili a quelle elaborate con la percezione visiva, quindi, in modo non-proposizionale (cfr. la ricerca sulla mental imagery di Kosslyn e la teoria dei modelli mentali di Johnson-Laird)

3 Computazioni e livelli di spiegazioni
L’errore del funzionalismo potrebbe essere quello di insistere su un livello di spiegazione dei processi mentali che è troppo diverso rispetto al modo in cui effettivamente opera il nostro cervello Perché non si studiano i processi mentali al livello base in cui noi li collochiamo, cioè, utilizzando un modello che, per quanto possibile, simula il cervello?

4 Modelli di computazioni reali
L’informazione forse va concepita come veicolata da quelli che sono effettivamente i sistemi di comunicazione del nostro sistema nervoso: come se fosse trasmessa da Reti Neurali, vale a dire, sistemi di unità nervose (cellule nervose, o neuroni) interconnesse l’una con l’altra in un rapporto dinamico (programma di ricerca del Connessionismo)

5 Il Connessionismo e il Mentale
L’idea fondamentale del connessionismo consiste nel simulare il sistema di trasmissione di informazione del nostro sistema nervoso per mezzo di Reti Neurali Le Reti Neurali sono modelli idealizzati e astratti di strutture neurali costituite da cellule nervose o neuroni reciprocamente collegati da particolari connessioni o sinapsi

6 Reti Neurali e Neuroni Nelle reti neurali le singole unità rappresentano neuroni che hanno un determinato stato di attivazione (definito con un valore numerico) che determina la soglia alla quale un determinato neurone ‘spara’ segnali (elettrici ed elettrochimici) ad altri neuroni mediante le sue connessioni

7 Neurone

8 Raffigurazione di un Neurone

9 Schema di un Neurone

10 Schema della codificazione neurale dell’informazione

11 Modelli di Reti Neurali

12 Computazione Neurale Le informazioni attraversano le connessioni neurali, che hanno un peso (valore numerico) che codifica l’intensità della connessione: la sua importanza complessiva deriva dalla soglia di attivazione di una unità moltiplicata per il peso della connessione Anche in questo caso abbiamo a che fare con una forma di computazione

13 Plasticità Neurale La struttura di calcolo delle Reti Neurali consente loro di essere addestrate sintonizzando il loro meccanismo di attivazione sui risultati ottenuti dai valori che si trovano nelle unità di output (back-propagation) definendo una forma di autoregolazione calibrata su una configurazione stabile

14 Simboli e Neuroni Qual è la differenza tra una computazioni su base neurale e computazioni su base rappresentazionale/proposizionale? NON NECESSARIAMENTE ALLE SINGOLE UNITA’ DELLA RETE SONO ASSOCIATE UNITA’ SEMANTICHE COMPLETE! Alle singole unità (neuroni) possono corrispondere semplici valori vettoriali (rappresentazione distribuita)

15 Rappresentazioni non-simboliche
Le computazioni con cui opera una rete neurale (distribuita) non si applicano a entità interpretabili semanticamente, come ad es. termini e stringhe di un linguaggio Il peso di ciascuna unità può contribuire a definire gli schemi di attivazione di più reti Una rete neurale distribuita in questo modo può render conto della gradualità dei processi di riconoscimento (non 1-0!)

16 I pro e i contro del Connessionismo
Le computazioni effettuate tramite reti neurali sembrano simulare in maniera più veridica il modo in cui il nostro cervello manipola informazioni (soprattutto in compiti di categorizzazione) Tuttavia, possono queste computazioni render conto degli aspetti ricorsivi e composizionali del pensiero?

17 Computazioni neurali e rappresentazioni I
Ma non è possibile considerare i modelli connessionistici come forme di rappresentazione? Le RN sono molto diverse dalle computazioni su simboli: a) Elaborazione sequenziale VS distribuita (un programma si svolge mediante il processing di una istruzione alla volta)

18 Computazioni neurali e rappresentazioni II
b) I valori delle unità di una RN sono numeri reali, non sono caratterizzati digitalmente (1-0) c) In una RN ci sono input, output e aggiustamenti degli input, non c’è un vero e proprio sistema di istruzioni da eseguire sequenzialmente. Le regole per eseguire un programma dei sistemi classici non sono soggette ad evoluzione e non sono integrate nell’informazione che guida l’aggiustamento dei pesi delle unità. Le RN non hanno regole esplicite! Una rappresentazione coincide con lo stato di un’intera RN!

19 Rappresentazioni neurocomputazionali
Tuttavia il Connessionismo non ha confutato l’idea che gli stati mentali sono computazioni su rappresentazioni Certo, le RN adottano forme di calcolo diverse, ma non sono pur sempre dei sistemi computazionali? Con le RN abbiamo computazioni di rappresentazioni, ma NON in base a regole esplicite e definite; eppure sono computazioni che codificano informazione. Inoltre, le RN potrebbero essere computazioni sottostanti alle rappresentazioni classiche

20 Perché il Connessionismo NON è una forma di Funzionalismo?
{Le unità delle RN NON sono rappresentazioni discrete} {Le RN sono sistemi computazionali che dipendono dal sostrato di implementazione delle computazioni} Ma non è sufficiente identificare gli stati mentali rappresentazionali in termini computazionali per identificarli come stati funzionali?

21 Connessionismo: Funzionalismo Biologico?
Per il Connessionismo le computazioni delle Reti Neurali possono essere identificate come funzioni, ma come funzioni che possono essere realizzate da un preciso hardware: il cervello (oppure un hardware o wetware estremamente simile a quello neurofisiologico … se esiste …) Ma quale rapporto sussiste tra stati computazionali neurali e stati mentali come descritti dalla psicologia del senso comune?

22 Connessionismo ed Eliminativismo
Nella TCRM gli stati mentali della psicologia ingenua sono considerati come formalizzabili in termini di computazione: c’è una forma di corrispondenza diretta Per alcuni Connessionisti (Eliminativisti: i coniugi Churchland!) degli stati mentali caratterizzati dal senso comune si può dire solo una cosa: HUMBUG! Sono ammissibili solo gli stati mentali intesi come computazioni di Reti Neurali

23 Il Mentale senza Rappresentazioni
Nella concezione della mente incorporata/situata (Dinamicismo, Robotica Situata) c’è solo un flusso di informazione che è estratto dall’ambiente mediante sistemi (situati) di decodificazione ed elaborazione specifici ed elementari: non realizzano alcun tipo di rappresentazione, ma sono subordinati esclusivamente ad una coordinazione di tipo senso-motorio