Riassunto esame Logica e filosofia della scienza, prof. Laudisa, libro consigliato Filosofia delle scienze cognitive, Datteri

Introduzione

Molte discipline di ricerca hanno come obiettivo comprendere i meccanismi che stanno alla base della cognizione e dell’intelligenza. Questo aspetto solleva due problemi, uno di tipo ontologico che si riferisce al rapporto tra mente e attività cerebrale, l’altro di tipo epistemologico e si riferisce alla conoscenza scientifica delle cose esistenti. Queste due tematiche sono state affrontate nelle scienze cognitive, in particolare alcuni ricercatori statunitensi hanno costruito un robot facendo sì che attuasse un meccanismo chiamato simulazione che viene confrontato con il meccanismo della simulazione con quello che costituisce l’oggetto della spiegazione. La macchina viene quindi considerata come strumento sperimentale, e questa ipotesi è condivisa da gran parte dei ricercatori.

Capitolo 1: Il dibattito contemporaneo sulla natura dei processi cognitivi

Tra il XVI e il XVII secolo nacque il meccanicismo che impone di spiegare i processi cognitivi e i comportamenti in termini puramente meccanici, quindi spiegare gli eventi nei termini del meccanismo che lo ha prodotto, identificandone le componenti e le relazioni tra componenti e loro proprietà. Tuttavia alcuni studiosi si chiesero se questo aspetto poteva essere applicato anche ai sistemi viventi, in particolare Driesh sosteneva che la spiegazione del comportamento dei sistemi viventi doveva essere vista nei termini di forza vitale non fisica, non spaziale, qualitativa.

A partire dagli anni '50 ci fu l’invenzione di molte macchine che miravano a dimostrare la validità della teoria meccanicistiche. Un autore importante è Ashby il quale introdusse due concetti fondamentali degli organismi viventi, il primo è l’equilibrio stabile affermando che un organismo è in equilibrio stabile se, quando perturbato, intervengono forze che agiscono in modo da opporsi agli eventi esterni. Il secondo è la capacità di adattamento cioè la capacità di mantenersi in un intervallo di equilibrio. Altri approcci hanno preso le distanze dal meccanicismo in particolare:

• Neuroscienziati: intendono il termine meccanicismo per spiegare delle ipotesi traducibili in termini neuroscientifici, occorrerà identificare i meccanismi di traduzione adeguati.
• Riduzione del tutto alle parti: meccanicismo contrapposto all’olismo, secondo il quale per studiare il comportamento di un sistema complesso occorre considerarlo nel suo insieme. Il meccanicismo implicherebbe l’olismo.
• Meccanicismo, ambiente e società: attenzione ai processi interni che apparentemente esclude l’influenza dell’ambiente e della società, in particolare le scienze cognitive fanno riferimento a meccanismi e organismi che sono interni al sistema ma che sono influenzati dall’ambiente e producono i cambiamenti attraverso l’azione.

È possibile individuare due fasi storiche della scienza cognitiva, la prima si riferisce alle scienze cognitive della cognizione situata, la seconda alle scienze cognitive classiche. Le prime si interessano alla soluzione di problemi non umani, la seconda si concentra sui meccanismi di ragionamento tipicamente umani. Per quanto riguarda il secondo approccio l’esempio maggiormente esplicativo è quello dei meccanismi di ricerca in alberi di decisione. In questo caso l’obiettivo è quello di trovare meccanismi per la risoluzione automatica di problemi semplici e provare ad applicarli a problemi meno semplici mediante la rappresentazione.

Infatti quando noi cerchiamo di risolvere un problema tendiamo a risolverlo facendo riferimento agli stati di cose intese come situazioni e si colloca all’inizio del ragionamento, lo stato finale si colloca invece quando l’obiettivo è stato raggiunto. Per arrivare alla soluzione noi utilizziamo delle operazioni ovvero tutte le azioni che si potrebbero compiere nello scenario del problema, identificandone una sequenza che permetta di raggiungere lo stato finale. Ad esempio se consideriamo un insieme di stati S che inizialmente corrisponde al solo stato iniziale. Generiamo e annotiamo tutti gli stati che risultano dall’applicazione di tutte le operazioni ammissibili a partire da ogni stato appartenente all’insieme S, e chiediamoci se in questo insieme di stati risultanti vi sia quello finale. No? Allora stabiliamo che l’insieme S costituisce non più quello definito al passo 1, bensì l’insieme di tutti gli stati generati al passo precedente; poi torniamo al punto 2. Sì? Allora annotiamo la sequenza di operazioni che, a partire dallo stato iniziale, hanno permesso di raggiungere lo stato finale. Questa sequenza di operazioni è la soluzione del problema.

Questo meccanismo coinvolge rappresentazioni di stati di cose e operazioni, per cercare una soluzione si parte da uno stato iniziale generando tutte le conseguenze a partire dal livello precedente. Occorre definire cosa si intende per rappresentazione, la definizione più comune è quella di qualcosa che sta per qualcos’altro. Per risolvere i rompicapi semplici come quello del lupo-capra-cavolo o della ricerca dell’albero devono essere messi in atto meccanismi più complessi, in particolare:

• Includere un grande numero di elementi nella rappresentazione dell’ambiente.
• Valutare un numero enorme di azioni possibili.

Tuttavia questo tipo di pianificazione sarebbe molto lunga, inoltre i continui cambiamenti dell’ambiente renderebbero la pianificazione inutile ed obsoleta. Si potrebbero usare anche dei meccanismi cosiddetti euristici valutando dei sottoinsiemi azioni passo passo riducendo il tempo di ricerca.

Tornando alla scienza cognitiva di tipo situato, la maggior parte degli studi si è focalizzata sugli insetti, in particolare il documento di Darmouth ha evidenziato che:

• Esaminare ogni aspetto dell’apprendimento o qualsiasi altra caratteristica dell’intelligenza può in linea di principio essere specificata con precisione tale che diventi possibile costruire una macchina che la simuli.
• I problemi di difficile risoluzione sono quelli legati alle abilità percettive e motorie.
• Trovare meccanismi per la risoluzione automatica di problemi “semplici” in “ambienti non ostili” e provare ad applicarli a problemi meno semplici, e in ambienti meno ostili ideando metodi per la soluzione di rompicapi “semplici” (la torre di Hanoi) e metodi per la soluzione di rompicapi meno semplici (giocare a scacchi, dimostrare teoremi, interagire con l’ambiente).

Occorre quindi evidenziare alcuni elementi di distinzione tra scienze cognitive e scienze situate:

• Contrapposizione tra le concezioni di intelligenza e cognizione.
• Interesse delle scienze cognitive per un raziocinio logico e formale.
• Cognizione e intelligenza sono embodied (cioè legate) secondo le scienze cognitive situate.
• Cognizione e intelligenza sono un processo astratto, generico e distaccato di raziocinio logico e formale.

Capitolo 2: Comprendere costruendo

Il meccanicismo afferma che il comportamento dei sistemi viventi può essere spiegato in termini puramente meccanici. In questo capitolo verrà evidenziato il concetto di giustificazione delle procedure sperimentali simulative mediante lo studio delle tecnologie robotiche, in particolare verrà evidenziato che la simulazione robotica non riesce a produrre i comportamenti da spiegare. Un esempio di studio più noto è quello del RoboLobster ovvero un robot che è in grado di muoversi sott’acqua. Gli astici a cui il robot si è ispirato, seppur nella forma non somigliasse ad un astice, tendono a seguire le scie chimiche emesse dal cibo mediante le due antennine che sono chemiorecettori del cibo. L’idea di base del robot era quella di inserire il robot in un ambiente tipico in cui il crostaceo attua il suo comportamento.

Il Roboloster è un robot di circa 24 centimetri che si muove con delle rotelle che deviano il movimento nel momento in cui percepiscono segnali chimici di cibo. I risultati ottenuti dagli sperimentatori non sono omogenei, in fatti se il Robolobster era posto a circa 60 cm dal cibo riusciva a raggiungerlo, ma se il robot viene posto ad una distanza maggiore non riesce a raggiungere il cibo. Gli autori di questo studio eseguono altri esperimenti variando la distanza tra le antenne e l’angolo di rotazione iniziale. Ma il risultato finale non cambia. Il fallimento non è da imputarsi alla distanza tra i sensori né all’ orientazione iniziale. Potrebbero ancora esservi spiegazioni alternative. Gli autori però non riescono a identificarne altre e concludono le loro riflessioni puntando il dito contro il meccanismo implementato in RobotLobster; quel meccanismo è troppo semplice per guidare con successo un sistema alla sorgente della traccia chimica.

Tale conclusione può essere estesa agli astici. Lo scopo di questo studio non era quello di replicare con successo i comportamenti animali bensì quello di sottoporre un’ ipotesi teorica a controllo sperimentale: il fallimento di RobotLobster ha condotto gli autori a un risultato teorico comunque interessante, dato che li ha portati a screditare una loro ipotesi teorica. La conclusione teorica a cui si giunge al termine di questo studio non riguarda solo il meccanismo di navigazione che regola il comportamento dell’animale ma anche la struttura dell’ambiente circostante. È la scia chimica che gli algoritmi messi in atto dall’astice, a essere oggetto primario di questi esperimenti. Ruolo non solo significativo, ma persino indispensabile alla costruzione di sistemi artificiali nella ricerca sui meccanismi cerebrali.

Le radici concettuali e metodologiche degli studi simulativi condotti nella seconda metà del 20^° secolo affondano nella cibernetica degli anni quaranta e nella biologia anti-vitalista degli inizi del 20^° secolo che ha stimolato la costruzione di molte proto-simulazioni robotiche. Simili metodologie di indagine accomunano questi studi con i più recenti esperimenti biorobotici. Intuizione di senso comune: se vuoi capire veramente come funziona un oggetto devi cercare di costruirlo. Problemi di giustificare strumenti di analisi e le procedure sperimentali ed esplicative. Affermare che un sistema possiede una certa capacità Cv significa affermare che alcuni aspetti del suo comportamento obbediscono a certe regolarità. L’elemento centrale della proposta teorica è descrizione di meccanismo Mv, proporzionalità diretta tra stimolazione chimica alle antenne e velocità di movimento dei lati destro e sinistro dell’animale.