Lezioni, Psicologia Cognitiva

Appunti  Psicologia  Cognitiva  –  Salvatore  Tropea  –  LUMSA  2011/2012  

PSICOLOGIA  COGNITIVA  

PERCEZIONE  e   ATTENZIONE,  analisi  del  linguaggio  (per  poter  essere  in  grado  di  rispondere  ad  una  domanda  

anche  se  apparentemente  banale).     PROBLEM   SOLVING  

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I   GHESTALTISTI  (psicologi  degli  anni  ’20  e  ’30),  orientati  verso  lo  studio  di  percezioni  visive  e  processi  di  

risoluzione  dei  problemi  (appunto,  Problem  Solving).  Quando  questi  problemi  non  si  riescono  a  risolvere,  la  

persona  si  trova  in  uno  stato  di  fissità  funzionale  (visione  abitudinaria).  Dalla  visione  abitudinaria  si  passa  

alla  visione  INSIGT,  ovvero  percepire  gli  oggetti  con  “un  altro  occhio”,  non  nelle  loro  forme  normali  

LA   PSICOLOGIA   COGNITIVA  nasce  tra  gli  anni  ’50  e  ’60;  la  psicologia  prima  era  impregnata  dei  concetti  del  

Comportamentismo  (studio  dei  comportamenti  in  relazione  soltanto  a  stimoli/risposte).  La  psicologia  

cognitiva  lo  supera  e  mette  in  mezzo  l’organismo     STIMOLO  –   ORGANISMO  –   RIPSOSTA                                  

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Nel  caso  dell’uomo  che  è  il  sistema  cognitivo  più  complesso,  è  necessario  introdurre  l’elemento  

dell’ORGANISMO.  Il   COGNITIVISMO  nasce  nel  1967  con  la  pubblicazione  del  libro  “Psicologia  Cognitiva”  di  

Naisser.  Per  esempio  lo  scaldabagno  funzione  come  un   FEEDBACK   NEGATIVO  (col  termostato,  arrivati  ad  

una  certa  temperatura  si  spegne);  può  essere  una  metafora  per  spiegare  delle  relazioni  fra  due  persone  

(per  esempio  in  una  discussione  si  raggiunge  un  limite  e  si  può  tendere  ad  abbassare  i  toni).  Invece  il  

FEEDBACK   POSITIVO  avviene  quando  si  supera  questo  limite  e  non  si  abbassano  i  toni  ma  si  va  oltre.                                                                  

I  primi  Cognitivisti  hanno  adottato  un  approccio  computazionale  simbolico,  ovvero  si  ipotizza  che  la  mente  

umana  funzioni  come  un  computer  digitale  (quindi  come  un  calcolatore  che  reagisce  agli  stimoli).  Noi  

abbiamo  10⁹  /  10¹⁰  NEURONI  (più  la  vita  scorre  meno  neuroni  abbiamo  ma  ci  sono  più  connessioni).  Per  

esempio:  il  nostro  ricordo  della  “nonna”  (che  risale  alla  nostra  infanzia)  è  diffuso  in  moltissimi  neuroni  (ma  

non  in  tutti,  ognuno  dei  quali  contiene  una  piccola  parte  di  questo  ricordo),  in  modo  tale  che  con  la  morte  

costante  dei  neuroni  non  si  corre  il  rischio  che  questo  ricordo  si  possa  perdere.  I  ricordi  non  si  cancellano  

mai,  però  ci  sono  casi  in  cui  non  si  può  più  accedere  a  determinati  ricordi.    

Lo   HUMAN   INFORMATION   PROCESSING  ( HIP,  è  un  processo  simbolico)  come  un  calcolatore.  Secondo  i  

sostenitori  di  tale  teoria,  si  potrebbero  creare  Intelligenze  Artificiali  esattamente  uguali  alle  intelligenze  

biologiche.  E  quindi  ci  sono  i  concetti  di   Intelligenza  Artificiale  Forte  (che  afferma  che  ci  sono  macchine  che  

possono  pensare  e  che  la  loro  creazione  è  solo  questione  di  tempo  e  soldi)  e  

Intelligenza  Artificiale  Debole  

(che  afferma  che  non  ha  senso  occuparsi  del  pensiero  delle  macchine  ma  si  debba  migliorare  le  prestazioni  

di  quelle  esistenti).  

Metodo  scientifico:  Osservazione  –  Ipotesi  –  Sperimentazione…  ragionamento  induttivo,  invece  il  

ragionamento   DEDUTTIVO  possiamo  dire  che  abbia  i  risultati  già  insiti  nelle  domande  e  quindi  non  porta  a  

maggiori  conoscenze.                                                                                                                              

Da  una  parte   l’HIP  (processo  simbolico,  seriale,  a  stadi);  dall’altra  parte  il   CONNESSIONISMO  (sub  simbolico,  

c’è  un  parallelismo  e  quindi  una  grande  interazione  tra  i  vari  neuroni).  Il  migliore  approccio  è  una  via  di  

mezzo  perché  il  processo   HIP  si  può  interrompere  e  non  potrebbe  andare  avanti;  mentre  il  secondo  

processo  non  ha  un  vero  inizio  e  non  una  vera  fine  e  non  ha,  quindi,  un  percorso  troppo  standardizzato  e  

ciò  fa  sì  che  molto  più  “biologico”  del  primo.  Sono  due  paradigmi  molto  diversi:  il  primo  che  va  avanti  per  

gradi  e  che  non  impara  ma  che  però  ha  elementi  più  specializzati;  il  secondo,  invece,  impara  a  seguito  di  

input  e  dei  processi  che  ne  susseguono.  Secondo   l’HIP  la  mente  è  modulare,  ovvero  basata  su  dei  moduli  

Appunti  Psicologia  Cognitiva  –  Salvatore  Tropea  –  LUMSA  2011/2012  

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  Appunti  Psicologia  Cognitiva  –  Salvatore  Tropea  –  LUMSA  2011/2012  

indipendenti  tra  loro,  sono  innati  e  non  dipendono  dalle  esperienze;  non  sono  astratti  ma  sono  costituiti  da  

una  serie  di  neuroni;  sono  localizzati,  molto  veloci  e  possono  presentare  delle  disfunzioni.  Secondo  

l’HIP  le  

DISFUNZIONI  possono  derivare  da  singoli  neuroni  specializzati  in  un  determinato  argomento.  Mentre  per  i  

“collettivisti”  le  disfunzioni  sono  presenti  nelle  varie  connessioni  tra  neuroni.                                                                                                                                

Non  si  può  sapere  cosa  sta  pensando  una  persona  però  si  possono  fare  delle  ipotesi  sui  processi  mentali  

degli  altri  e  sui  propri.  Questo  processo  si  chiama   METACOGNIZIONE.    

I  SISTEMI  ESPERTI  sono  sistemi  sofisticati  che  riproducono  la  complessità  delle  conoscenze  umane  (un  

pezzetto  specifico  di  esse).  Se  un  Sistema  Esperto  riesce  a  riprodurre  perfettamente  una  conoscenza  umana  

(e  quindi  fornire  risposte  come  se  fosse  un  essere  umano),  si  dice  che  ha  superato  il   TEST   DI   TOURING.  Però  

la  conoscenza  di  questi  sistemi  non  può  ampliarsi  da  sola  e  avrà  sempre  bisogno  di  un  impulso  e  quindi  non  

sarà  mai  perfetto  perché  fa  un  “copia  e  incolla”  e  non  comprende  ciò  che  esso  stesso  fa.  La  differenza  con  

la  mente  umana  è  che  non  riesce  ad  uscire  fuori  dagli  schemi  e  quindi  non  può  nemmeno  sbagliare  

(soprattutto  sbagliare,  infatti,  è  una  caratteristica  dell’intelligenza  umana).                                                            

Ogni  unità  che  compone  una   RETE   NEURONALE  (quindi  si  parla  di  Connessionismo),  contiene  un  pezzetto  di  

informazione  ( si  può  dire  che  la  conoscenza  sta  dappertutto  e  in  nessun  luogo)  perché  le  informazioni  

sono  distribuite  sia  tra  moltissimi  neuroni  (ma  non  proprio  tutti),  sia  tra  le  varie  connessioni  (ma  non  

proprio  tutte).  Nell’approccio  Sub  simbolico  i  processi  cognitivi  sono  caratterizzati  da  qualcosa  che  è  più  

grande  della  semplice  somma  dei  componenti  (si  parla  di  emergenza)  e  inoltre  (a  differenza  dell’HIP),  la  

rete  neuronale  si  auto  organizza  e,  appunto,  può  uscire  dagli  schermi.  La  rete  neuronale  è  di  tipo  plastico  e  

quindi  si  adatta.  Plasticità  significa  anche  che  la  rete  resiste  al  rumore  e  alle  lesioni,  e  continuano  a  lavorare  

riorganizzandosi.  Chiaramente  ciò  può  avvenire  entro  un  certo  limite  dopo  il  quale  la  rete  non  riesce  ad  

auto-­‐organizzarsi  più.  Invece,  la  rete  seriale  (HIP)  non  lo  può  mai  fare.  Le  reti  neuronali  sono  caratterizzate  

dal  parallelismo  e  non  da  vari  stadi.  Nelle  reti  neuronali  ci  sono  processi  omeostatici  in  modo  che  i  neuroni  

rimasti  facciano  il  lavoro  dei  neuroni  lesionati  e  perduti.  Approccio  “sub  simbolico”  vuol  dire,  appunto,  che  

ogni  unità  contiene  un  pezzetto  dell’informazione.  Le  reti  neuronali  apprendono,  generalizzano,  sono  

resistenti  al  rumore  e  alle  lesioni.                                                                    

BACK   PROPAGATION:   APPRENDIMENTO   SUPERVISIONATO:  inizialmente  la  rete  risponde  con  un  grande  

scarto  di  errore  per  poi  tornare  sempre  più  indietro  riducendo  l’errore.  Si  dice  supervisionato  perché  si  

impostano  già  dei  valori  rispetto  a  delle  risposte  già  note  in  anticipo.                                                                                                      

L’APPRENDIMENTO   NON   SUPERVISIONATO:  in  questo  modo  la  rete  diventa  somigliante  con  lo  stimolo  che  

gli  viene  presentato  (diventa  quindi  come  un  rilevatore  statistico).  Questo  processo  viene  chiamato  anche  

COMPUTER   LEARNING  dove  non  si  hanno  risposte  esatte  ma  si  hanno  osservazioni  statistiche  (es.:  

l’identikit).    

CAOS  DETERMINISTICO  (o  Sistemi  Dinamici  Non-­‐Lineari)  

Questi  sistemi  ci  fanno