Fabio Ruini’s blog

Ormai siamo alle battute finali per quanto riguarda la Tesi. Dubito di riuscire a consegnare tutto questo venerdì, quindi passerò con ogni probabilità al termine di consegna fortemente deprecated dalla nostra Facoltà, ovvero martedì 10. Ancora non sono stati nominate le commissioni e di conseguenza il controrelatore. Ammetto di essere curioso di sapere chi mi capiterà a tiro. Persona dalla quale, con ogni probabilità, dipenderà la mia eventuale lode.

Ad ogni modo, la struttura della mia Tesi è ormai definita. L’introduzione, per ora, è solo abbozzata, ma ho intenzione di farla comunque molto leggera, a mo di abstract. Le conclusioni a loro volta sono da fare, mentre un sacco di paragrafi sono ancora da scrivere o comunque da revisionare. Sul fronte simulazioni, in coda sul cluster dell’ISTC c’è una delle ultime di cui voglio pubblicare i risultati. Dopodichè mi piacerebbe riuscire ad elaborarne un’altra, introducendo la fame patita mediamente durante la vita degli organismi come variabile aggiuntiva nella formula di fitness, e confrontando un’architettura che segnala in tempo reale la fame all’organismo, con una che invece non lo fa. Presumo che nella prima si vedano gli organismi che si fanno catturare un po’ più spesso per mangiare in maniera più regolare. Ma, di solito, queste previsioni non le azzecco mai. Pertanto, prima di parlare aspettiamo di vedere cosa verrà fuori se farò in tempo a scrivere il codice…

Sì, insomma. A pensarci a modo, di lavoro ce n’è ancora un sacco. Ed il mio ritmo non è proprio quello di uno con l’acqua alla gola. Non pensavo che, considerate anche le mie paranoie di un paio di settimane fa, sarei stato capace di prendere questa Tesi con così tanto relax, onestamente. Relax fin eccessivo, forse, dato che ormai il tempo stringe e mi mancano ancora un sacco di pagine. Giusto. Per la cronaca, sono oltre quota 180. Dovrei passare abbondantemente le 200. E sto valutando di passare anche io, come ha fatto il buon Ale, all’interlinea 1.5. Vedremo…

Ad ogni modo questo è l’indice, quasi definitivo, della mia Tesi. Lo metto qua dentro, tutto bello colorato, così che anche io riesca a capire di preciso cosa mi rimane da fare.

INDICE…

INTRODUZIONE

RINGRAZIAMENTI

CAPITOLO 1: LO STUDIO DELLA MENTE. DALLO STRUTTURALISMO ALLA EMBODIED COGNITIVE SCIENCE
1.1 Strutturalismo
1.2 Comportamentismo
1.3 Embodied Cognitive Science
1.4 Ecological Neural Networks

CAPITOLO 2: SISTEMA NERVOSO, RETI NEURALI, ALGORITMI GENETICI ED ARTIFICIAL LIFE: UNO SGUARDO D’INSIEME
2.1 Il sistema nervoso
2.2 Organizzazione del sistema nervoso umano
2.3 Le cellule neuronali
2.4 Sistema nervoso autonomo
2.5 Neuroni afferenti, efferenti ed interneuroni
2.6 Materia grigia, materia bianca, nuclei e tratte
2.7 Le Reti Neurali Artificiali
2.8 Neuroni artificiali: il modello di McCulloch e Pitts
2.9 Una semplice architettura neurale: il percettrone
2.10 Apprendimento nei percettroni
2.11 Percettroni multi-strato (MLP)
2.12 Backpropagation
2.13 Gli algoritmi evolutivi: i GA
2.14 Evoluzione genetica di reti neurali

CAPITOLO 3: LA MOTIVAZIONE. RASSEGNA DELLE TEORIE PSICOLOGICHE
3.1 La motivazione
3.2 I diversi livelli della motivazione
3.3 I riflessi
3.4 Un esempio di riflesso: la “startle response”
3.5 I comportamenti istintivi
3.6 …
3.7 …
3.8 La piramide di Maslow
3.9 Un esempio di motivazione primaria: la fame
…
3.10 La motivazione da un punto di vista neuro

CAPITOLO 4: THE PREDATOR. UNA SIMULAZIONE DI ARTIFICIAL LIFE PER LO STUDIO DELLA MOTIVAZIONE
4.1 Descrizione del modello
4.2 L’architettura neurale dell’organismo
4.3 Il funzionamento della simulazione
4.4 Implementazione tecnica del modello
4.5 I primi risultati: capture damage = 0
4.6 Discriminare tra gli input sensoriali: l’emergere di un meccanismo di attenzione selettiva
4.7 Variare l’importanza relativa delle motivazioni: capture damage = 5 e capture damage = 50
4.8 Un caso particolare: capture damage = 0
4.9 White noise vs. rumore “direzionato”: l’impatto sulla distribuzione della fitness durante l’evoluzione genetica
4.10 Il rumore “direzionato” è utile?
4.11 Rumore gaussiano
4.12 Una chance in più per gli organismi: il freezing
4.13 Cortical e sub-cortical pathways
4.14 Malfunzionamenti del circuito emozionale
4.15 Non una questione computazionale: confronto con altre architetture neurali
4.16 Verso organismi biologicamente più plausibili: la fame come bisogno fisiologico indispensabile
4.17 L’utilità della percezione degli stimoli interni

CAPITOLO 5: IL COMPORTAMENTO VISTO COME UN FENOMENO COMPLESSO
5.1 Ecological Neural Networks e complessità
5.2 Il comportamento individuale come un processo dinamico risultante da sequenze di micro-interazioni
5.3 L’esigenza di utilizzare metodologie di progettazione self-organizing
5.4 Un’ulteriore livello di complessità: il comportamento collettivo

CONCLUSIONI

BIBLIOGRAFIA

Legenda:
Già revisionato
Da revisionare
Da finire
Da scrivere

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