Fabio Ruini’s blog

Le ecological neural networks trovano la loro collocazione naturale all’interno di una paradigma di ricerca più ampio. Si tratta della Embodied Cognitive Science, che ha recentemente sfidato il punto di vista del connessionismo tradizionale, secondo cui l’intelligenza è un processo astratto che può pertanto essere studiato senza prendere in considerazione le caratteristiche fisiche dei sistemi naturali.

In contrasto al precedente approccio, i ricercatori che fanno riferimento a questo nuovo paradigma scientifico tendono a focalizzarsi in particolare su due aspetti teorico/metodologici:

• situatedness: lo studio di sistemi che sono “situati”, collocati all’interno di un certo contesto ambientale. L’introdurre una dimensione ambientale allo studio della mente si basa sull’ipotesi che i fenomeni interessanti a cui guardare non siano quelli che avvengano “in astratto”, o che, addirittura, la mente degli esseri viventi non operi mai astrattamente, ma sempre e comunque in relazione ad un qualcosa che avviene nell’ambiente circostante;
• embodiment: lo studio di sistemi dove le reti neurali utilizzate sono inserite all’interno di un corpo fisico, ricevono gli input dai suoi sensori (corrispondenti alle percezioni sensoriali provenienti dall’interno del corpo oppure dall’ambiente, eventualmente anche sociale, esterno) e producono risposte motorie come output (l’ipotesi è che i neuroni di output della rete neurale siano direttamente connessi alle terminazioni nervose degli effettori muscolari del corpo). Il fatto che una rete neurale possa determinare gli spostamenti del corpo all’interno del quale è contenuta, comporta una rottura molto profonda nei confronti del connessionismo “tradizionale”. In questo modo è la rete neurale (e non un “addestratore” esterno) ad essere responsabile della sequenza di input sensoriali cui si sottopone nel corso del tempo. E’ dal suo comportamento, dalla risposta motoria innescata dal suo output, che dipende il successivo pattern di input percepito. Il processo si ripete, naturalmente, a catena.

Tali due prerogative permettono di guardare al comportamento, ed in senso più ampio all’intelligenza, come il risultato emergente di una moltitudine di micro-interazioni (“micro” nel senso che hanno luogo su scale temporali ristrette rispetto a quelle, più dilazionate nel tempo, alle quali è generalmente osservabile il comportamento) che agiscono tra il sistema di controllo dell’agente/organismo e l’ambiente, nonché tra le parti costituenti dell’organismo ed il suo sistema di controllo.

Un’importante conseguenza di questo modo di guardare ai modelli simulativi è che l’agente/organismo e l’ambiente costituiscono, nel loro insieme, un singolo sistema. I due aspetti, in sostanza, sono così intimamente connessi che la descrizione di ciascuno di essi, in isolamento, sarebbe sì possibile, ma oltremodo povera. Quello che si osserva a livello “micro”, all’interno della rete neurale, è ciò che determina il comportamento motorio osservato al livello superiore. A sua volta, il comportamento di alto livello determina ciò che succederà successivamente a livello più basso: le relazioni causali tra i due livelli sono dunque di tipo circolare.

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