Logica e filosofia della scienza - scienze cognitive

SCIENZE COGNITIVE

Def. Ricerche interdisciplinari finalizzate allo studio scientifico della mente umana -> Esagono

Cognitivo

Di recente, lo studio scientifico della cognizione (inteso come insieme di processi di acquisizione e

elaborazione di informazioni) è stato esteso anche a sistemi non umani/artificiali.

Scienze cognitive -> servono a dare un contributo per la costruzione di una Teoria scientifica della

mente.

Concetto moderno di MENTE: è il suo aspetto più razionale, che è al centro della riflessione di

Cartesio (importante ruolo durante la Rivoluzione scientifica).

Egli si chiese "qual è il posto della Mente nella Natura?". Egli operò su due piani:

1)della scienza -> fu un contributo per la matematica, la cinematica moderna e per la

meccanicistica.

2)delle indagini filosofiche sulla mente -> primo che pensò la mente = luogo esclusivo di razionalità

(affrontò in modo esplicito il rapporto mente/corpo).

-Obiettivi di Cartesio: 1) giustificazione della conoscenza,2)fondamenti dell'attività razionale.

Egli vuole dimostrare -> 1)la mente esiste, 2)la mente è indipendente dalla materia.

COMPORTAMENTISMO (900) (descrizione fisica della MT o del cervello)

Oggetto studio: il comportamento osservabile della mente, analizzato in termini di stimolo/risposta.

--> Atteggiamento empirista.

Watson -> psicologia = scienza oggettiva, suo scopo -> controllo del comportamento.

MODELLO DI ANALISI: Input(stimolo) --> MENTE(scatola nera) --> Output(risposta

comportamentale).

Modello inadeguato per lo studio dell'apprendimento del linguaggio!!

CHOMSKY: non si può lasciare la mente come una scatola nera, bisogna considerare il livello

mentale (interno).

MODELLO DI ANALISI: Input --> LIVELLO DELLE RAPPRESENTAZIONI (regole, simboli..) -->

Output.

Questo livello intermedio serve a spiegare la varietà del comportamento umano e l'aspetto creativo

del linguaggio.

--> Contributo alla concezione computazionale della mente.

-Computare= rielaborare un insieme di dati al fine di presentarli in una forma di + diretta

comprensione.

MACCHINA DI TURING (1937)

è un computer che realizza un modello di calcolo e ha una proprietà importante per le scienze

cognitive ->

l'Universalità.

--> La MTU può simulare la computazione di MT con argomento qualsiasi x.

"Se MTU può codificare qualsiasi possibile istruzione di MT, allora in questo caso la computazione

di MTU(x)=MT(x)".

Qualunque calcolatore con memoria capiente può manipolare dei simboli e quindi recitare la parte

di MTU.

Conseguenza per la teoria della computabilità -> è irrilevante quale MT calcola!

IMPLICAZIONE: se la mente ha una struttura computazionale, allora essa è indipendente dalle

sue basi materiali.

---> le 2 tesi alle origini delle scienze cognitive:

1)Natura computazionale della cognizione, processi cognitivi = elaborazioni computazionali di

info.

2)Carattere astratto delle computazioni, tale elaborazione non dipende dal supporto materiale. Ciò

implica:

--> PRINCIPIO DI REALIZZABILITA' MULTIPLA (PRM): un processo cognitivo si può realizzare

in più sistemi

cognitivi (umani e artificiali). Tale principio favorisce la ricerca per l' Intelligenza Artificiale

(filone di

scienze cognitive che riproduce le nostre capacità cognitive con programmi adeguati.

Slogan --> hardware:software = cervello:mente (INDIPENDENZA della mente dalla sua struttura

materiale). ALAN TURING E IA

Affronta il problema del rapporto menti/macchine con un esperimento ideale: GIOCO

DELL'IMITAZIONE:

"Possono pensare le macchine?" Se la macchina riesce a rispondere istintivamente come se fosse

un uomo allora le macchine pensano. Finora nessuna macchina ha superato il TEST DI TURING.

PROCEDIMENTO EFFETTIVO (ALGORITMO): è un concetto intuitivo, un procedimento per

essere descrivibile deve avere una combinazione di un numero finito di sottoprocedimenti.

Solo le teorie ricorsive sono calcolabili tramite procedimenti effettivi. E la macchina di Turing sa

calcolare qualsiasi funzione ricorsiva.

--> Tesi di Church: qualunque procedimento effettivo è eseguibile da una macchina di Turing.

FUNZIONALISMO (descrizione astratta dei processi mentali, senza specificare la

realizzazione fisica)

è la dimensione filosofica della computazione.

"Tesi sulla natura degli stati mentali, cioè stati funzionali di un processo computazionale".

La mente = programma del cervello -> non si può ridurre la mente alla sua base materiale.

APPROCCIO COGNITIVO CLASSICO ALLA MENTE:

Teoria computazionale --> cognizione = elaborazioni di rappresentazioni.

Rappresentazioni = materiale base dei processi cognitivi (Information processing->processo

guidato da regole).

- Esempio di questa teoria computazionale: TEORIA DELLA VISIONE DI MARR :

Non basta analizzare l'aspetto neurofisiologico del fenomeno visivo per comprenderne la struttura.

C'è bisogno di 3 livelli di analisi:

a)L. computazionale -> "dire cosa" : organizzazione in sottosistemi della visione nel sistema

cognitivo;

b)L. algoritmico ->"dire come" : specificare gli algoritmi eseguiti da quei sottosistemi;

c)L. implementativo ->"risultato" :specificare la struttura neurale che esegue gli algoritmi.

Questo esempio del fenomeno visivo è simulabile al computer -> fenomeno di visione artificiale.

Perchè l'esempio di Marr è un esempio di scienza cognitiva classica:

-Funzionalismo : i livelli hanno un certo grado di autonomia l'uno dall'altro;

-PRM : a)molti modi per realizzare un algoritmo; b)indipendenza dal livello

implementativo(biologico).

VANTAGGI APPROCCIO CLASSICO (teoria computazionale-rappresentazionale della mente)

-neutrale al problema mente/corpo

-fondato sulla potente teoria della computazione.

SVANTAGGI (problemi tecnici e filosofici)

1)TECNICI = il computer riesce benissimo a risolvere compitivi cognitivi difficili e astratti ma si

trova in seria difficoltà davanti a compiti che per noi sono semplici e banali (come riconoscere un

oggetto). Ciò dipende dalle differenze di struttura tra un computer e un sistema nervoso :

a)Elaborazione parallela: nel sistema nervoso le info si elaborano in parallelo (nei pc no);

b)Elaborazione distribuita: nel s.n. l'info è elaborata in modo distribuito su molti elementi (anche

lontani);

c)Apprendimento: il s.n. apprende dall'esperienza e in modo costante, non viene programmato.

--> da tali osservazioni nasce l'idea delle RETI NEURALI ARTIFICIALI: sistemi di elaborazione di

info ispirati alla struttura neurale biologica.

-Computer (basato sul modello MT): sistema di elaborazione di info simbolici e discreti: funziona

grazie ad un alfabeto discreto di simboli.

-Reti neurali: sistemi di elaborazione di info non simbolici e continui: non hanno alfabeto.

2)FILOSOFICI = come assumono un significato le rappresentazioni? --> SYMBOL GROUNDING

PROBLEM:

questione difficile, l'elaborazione di rappresentazioni è un processo indifferente ai significati. Esso

è un punto critico per l'approccio computazionale e funzionalista, oltre ad altri due punti:

a)Problema della coscienza: la coscienza è ambigua perchè soggettiva. Pone due problemi:

-Problemi facili: sono soggetti direttamente ai metodi correnti della scienza cognitiva mediante

meccanismi computazionali o neurali.(es. differenza tra veglia/sonno, capacità di riferire propri stati

interni..). Facili perchè abbiamo un'idea chiara di cosa voglia dire poterli spiegare.

-Problemi difficili: è l'esperienza, poichè essa è l'aspetto soggettivo della coscienza. Per affrontare

questo problema ci sono due strategie opposte:

a)Dualismo --> la coscienza fenomenica esiste ed è di natura non materiale.

b) Riduzionismo --> La coscienza fenomenica non esiste.

Ma esistono altre strategie:

c)Concezione misterica --> la coscienza è un fenomeno naturale, ma le sue capacità cognitive

sanno sì formulare il problema della coscienza, ma non sanno risolverlo (No

soluzione).

d)Coscienza = fenomeno puramente naturale (Chalmers), è possibile indagare su di essa come si

indaga per esempio per lo spazio, tempo..

b)Argomento Stanza Cinese: (Searle fa il principale attacco alla possibilità di una semantica

artificiale)

-IA DEBOLE : il calcolatore ci permette di formulare, verificare ipotesi in modo + preciso e rigoroso.

-IA FORTE : il calcolatore è una vera mente e capiscono perfettamente (?Test di Turing?)

Io do risposte in cinese manipolando simboli formali non interpretati, mi comporto come un

calcolatore. L'IA FORTE sostiene invece che il computer capisce quello che sta manipolando, ma

non è cosi, manipola senza capire nulla, proprio come potrebbe fare un uomo -> IMPOSSIBILITA'

DI UNA SEMANTICA ARTIFICIALE

SCIENZE COGNITIVE

Due caratteristiche comuni:

1)MECCANICISMO: spiegare un comportamento significa identificarne il meccanismo;

2)Indipendenza dal supporto materiale. (Conta il meccanismo di funzionamento del sistema).

Simulazioni:

1 + 2 --> controllo di teorie sul comportamento attraverso simulazioni.

-Cartesio: Il comportamento degli animali è generato meccanicamente (automatico), quello degli

umani no.

Le macchine però reagiscono a limitate circostanze; l'uomo invece a qualsiasi circostanza.

FISIOLOGIA VITALISTICA (900) - Driesch

In natura esistono forze non fisiche che Dio ha infuso nei sistemi viventi. --> Spiegazione del

comportamento dei sistemi viventi in termini di forza vitale non fisica, spaziale.

900: Si scopre che le macchine possono manifestare capacità prima ritenute di sola pertinenza di

sistemi viventi.

1)Le macchine possono generare comportamenti imprevedibili;

--> Veicoli di Braitenberg: sono veicoli pensanti. Essi si basano sul TROPISMO (reazione di

orientamento causata da agenti chimici o fisici).

--> TEORIA DI LOEB: i movimenti degli esseri viventi sono coatti, dovuti agli effetti dei vari stimoli e

alla particolare disposizione degli organi di senso e di moto nei singoli organismi. (es: falena.

--> James: egli fa una distinzione netta tra:

-Automatismo: Possiamo costruire un sistema nervoso che reagirà in modo infallibile e certo, ma

in un

contesto limitato di cambiamenti ambientali.

-Imprevedibilità: Possiamo costruire un sistema capace di rispondere a una varietà infinita di

situazioni,

ma la sua fallibilità sarà tanta quanto le sue capacità di elaborazione.

--> Tartarughe cibernetiche di Walter: grazie a sensori tattili e fotoelettrici, esse esplorano

l'ambiente attratte da fonti di luce e si allontanano dagli o