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Riassunto esame Logica ed epistemologia della comunicazione, prof. Di Caro, libro consigliato La singolarità è vicina, Kurzveil

Riassunto studiato per l'esame di Logica ed epistemologia della comunicazione, basato sullo studio autonomo del libro consigliato dal prof. Di Caro: "La singolarità è vicina", Kurzveil. Università degli studi Carlo Bo - Uniurb, facoltà di Scienze della comunicazione. Scarica il file in PDF!

Esame di Logica ed epistemologia della comunicazione docente Prof. A. Di Caro

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Sono quindi state elaborate alcune strategie.

Creando nanobot abbastanza piccoli da scivolare attraverso la barriera, le

• dimensioni limiterebbero pesantemente le funzionalità degli stessi.

Mantenendo il nanobot nel flusso sanguigno, si potrebbe far sì che esso

• estenda un braccio robotica attraverso la barriera e nel fluido extracellulare

che riveste le cellule neurali.

Un altro approccio lascerebbe invece i nanobot nei capillari, usando forme di

• scansione non invasiva, ma miniaturizzandolo significativamente.

Un insieme di nanobot potrebbe invece emettere segnali focalizzati a un altro

• gruppo di nanobot deputati alla ricezione della trasmissione, determinando la

topologia del tessuto analizzando l’influenza sul segnale ricevuto.

Freitas ha invece proposto di far sfondare la barriera dal nanobot, che

• successivamente ritornerà nel vaso sanguigno a riparare il danno. Utilizzando

una configurazione simile a quella del diamante, infatti, esso potrebbe essere

molto più forte del tessuto biologico, distruggendo quindi un minimo numero

di contatti adesivi fra cellule e riducendo al minimo la biointrusione.

Un’altra idea suggerita dagli studi contemporanei sul cancro è quella di

• rompere selettivamente la barriera, che si apre in risposta a fattori diverse

come proteine, ipertensione localizzata, concentrazione di sostanze,

radiazione, infezioni e infiammazioni. Vi sono inoltre processi specializzati che

traghettano sostanze necessarie come il glucosio, ma che potrebbero

trasportare anche composti in grado di aprire la barriera, ad esempio grazie

al mannitolo, che provoca una contrazione temporanea delle cellule

endoteliali.

Iniettando i nanobot in aree del cervello con accesso diretto al tessuto

• neurale, sarebbe invece possibile far sì che i nuovi neuroni migrino dai

ventricoli da altre parti del cervello, aprendo la strada ai nanobot.

Freitas ha inoltre descritto tecniche per il rilevamento di segnali sensoriali da

• parte dei nanobot, che potrebbero servire a creare realtà virtuali a

immersione completa dall’interno del sistema nervoso. Egli propone infatti

nanodispositivi mobili in grado di rilevare, registrare e ritrasmettere tutto il

traffico neurale uditivo, olfattivo e gustativo, ma anche di nanomonitor

appositi per le “sensazioni di gravità, rotazione e accelerazione”. La “gestione

sensoriale cinestetica” permette invece di tenere traccia dei movimenti e delle

posizioni degli arti, nonché di attività muscolari specifiche, ma addirittura

anche di esercitare un controllo. I segnali del dolore possono inoltre essere

registrati o modificati, così come gli impulsi nervosi meccanici e di

temperatura, grazie a recettori che si trovano nella pelle. Inoltre, anche la

retina presenta vasi sanguigni che consentono facile accesso a neuroni

fotorecettori e integratori: rilevando i segnali di ogni fibra del nervo ottico

saremmo, quindi, in grado di conoscere come i segnali vengono codificati.

I segnali grezzi provenienti dal corpo sono sottoposti a vari livelli di

elaborazione prima di essere aggregati in rappresentazioni dinamiche compatte

in due piccoli organi della corteccia cerebrale, l’isola destra e sinistra. Per

retroingegnerizzare il cervello è infine necessario esplorare le connessioni in

una regione quanto basta a capirne la configurazione fondamentale, poiché

ogni particolare regione contiene un numero limitato di tipi di neuroni. Questi

ultimi, così come le connessioni sinaptiche, sono già osservabili grazie a

tecnologie ad alta risoluzione.

La costruzione di modelli del cervello

5.

Spesso non è necessario esprimere risultati di livello più alto utilizzando la

complessità della dinamica dei sistemi di livello inferiore, pur essendo

indispensabile che essi siano compresi. Anche nelle regioni cerebrali, infatti, i

modelli, seppur complessi, sono più semplici delle descrizioni matematiche di una

singola cellula o sinapsi. Kramer afferma che: “Se la mente fosse abbastanza

semplice perché noi potessimo comprenderla, saremmo troppo semplici per

comprenderla”.

E’ tuttavia possibile costruire modelli matematici precisi dei nostri cervelli, e

simularli grazie a strumenti informatici, una volta disponibile la raccolta dei dati.

I modelli subneurali enfatizzano il ruolo svolto dalle sinapsi. LeDoux (della New

• York University) afferma infatti che se quello che siamo è foggiato da quel che

ricordiamo, le sinapsi (ovvero le interfacce attraverso cui i neuroni comunicano

tra loro e con le strutture fisiche in cui sono codificati i ricordi), sono le unità

fondamentali del sé, che diviene quindi la somma dei sottosistemi del cervello,

ciascuno con la propria forma di “memoria”. Senza la plasticità sinaptica, ossia

la capacità delle sinapsi di variare la facilità con cui trasmettere segnali da un

neurone all’altro, i cambiamenti nei sistemi necessari per l’apprendimento

sarebbero impossibili. Se la connessione è favorevole, le sinapsi si stabilizzano

e diventano permanenti. I primi modelli trattavano il neurone come unità

principale della trasformazione dell’informazione, sottovalutando il ruolo dei

componenti subcellulari. La risposta sinaptica è infatti influenzata da una serie

di fattori. I progressi notevoli nello sviluppo delle formule matematiche

sottostanti al comportamento di neuroni, dendriti e sinapsi, hanno portato a

formulare modelli per la biofisica di corpi neuronali, sinapsi e per l’azione delle

reti di neuroni a feedforward (come quelle della retina e dei nervi ottici). Hebb,

studiando il funzionamento della memoria a breve termine, ha osservato i

cambiamenti che avvengono nelle sinapsi e rafforzano o inibiscono i segnali

ricevuti, nel controverso circuito di riverberazione. Egli propose anche la teoria

secondo cui il cambiamento di stato di un neurone svolgerebbe la funzione di

memoria nel corpo cellulare: le sinapsi possono infatti variare rapidamente il

loro stato, ma cominciano a decadere lentamente se la stimolazione continua

o manca. La topografia delle sinapsi stesse e delle connessioni che formano

cambiano continuamente, come osservato grazie a un sistema di esplorazione

innovativo che richiede un animale geneticamente modificato, i cui neuroni

emettono una luce verde, consentendo la realizzazione di immagini del tessuto

neurale vivente. Malgrado uno stimolo ripetuto diminuisca le risposte neurali

(secondo un adattamento che attribuisce, quindi, la priorità a nuovi schemi

stimolatori), Gan spiega, infatti, che modificando la forza delle sinapsi

preesistenti per l’apprendimento e la memoria a breve termine, non è

necessario liberarsi di quelle vecchie, ma è probabile che ciò avvenga per

ottenere la memoria a lungo termine. I ricordi rimangono, tuttavia, intatti,

anche se 3/4 delle connessioni scompaiono, proprio perché il cervello utilizza

un metodo di codifica simile a quello di ologramma, che memorizza le

informazioni in uno schema diffuso. Esso distribuisce, cioè, i ricordi, in una

regione di neuroni, in modo tale che essi sembrano solo sbiadire, poiché

diminuisce la loro risoluzione.

I modelli dei neuroni vedono questi divisi a seconda degli speciali compiti di

• riconoscimento che svolgono. L’Università della California ha dimostrato che i

neuroni elettronici possono emulare quelli biologici, in quanto entrambi sono

esempi di computazione caotica. Ogni neurone agisce, cioè, in modo

sostanzialmente imprevedibile, nel momento in cui un’intera rete di neuroni

riceve un input. Successivamente, la comunicazione di neuroni si rilassa ed

emerge una configurazione stabile di attivazione, che rappresenta la

“decisione” della rete neurale (ad esempio nel riconoscimento di forme).

Collegando neuroni reali a neuroni artificiali, infatti, essi sono stati accettati.

Nel 1861, Broca osservò il rapporto tra regioni del cervello colpite da ferite o

• interventi chirurgici, con le abilità perse, notando come sebbene certe aree del

cervello siano tendenzialmente usate per particolari tipi di abilità, le

assegnazioni possono essere modificate in seguito a traumi del cervello,

attraverso una riorganizzazione simile a quella che avviene durante la

formazione di abilità. Non è infatti necessario neppure esprimere i propri

pensieri in azioni concrete, poiché le connessioni interneuronali sono in grado

di modificarsi rapidamente nel corso di una singola sessione di apprendimento,

con una velocità di cambiamento delle cellule della corteccia parietale

posteriore direttamente proporzionale. All’Università della California, con un

metodo di scansione ad alta risoluzione, si è riusciti a vedere modificazioni

chimiche nelle sinapsi dell’ippocampo, la regione cerebrale associata alla

formazione della memoria a lungo termine. Ciò ha permesso di scoprire che,

quando una cellula veniva inizialmente stimolata, una sostanza neurochimica

chiamata actina si spostava verso i neuroni a cui la sinapsi era collegata. Ciò

stimolava l’actina delle cellule adiacenti ad allontanarsi dalla cellula attivata.

Se tale stimolazione dei neuroni veniva ripetuta 4 volte in un’ora, il

cambiamento diventava significativo. Gli studi basati sulla scansione del

cervello rivelano anche i meccanismi per inibire i ricordi non necessari o

indesiderati, confermando l’esistenza di un processo attivo biologico del

dimenticare e stabilendo un modello neurobiologico che può guidare la ricerca

sull’oblio motivato. Il cervello può infatti creare nuovi neuroni da cellule del

tronco neurale, che si replicano, allontanandosi dalla fonte iniziale nei

ventricoli del cervello, così che solo una parte dei primi neuroni sviluppati nel

cervello sopravvive. Gli scienziati sperano di aggirare questa migrazione

neurale iniettando cellule neurali direttamente nelle regioni, o creando farmaci

che promuovano la neurogenesi (ossia la creazione di nuovi neuroni, già

stimolata dall’esperienza), per riparare danni cerebrali dovuti a traumi e

malattie.

I modelli di regioni del cervello propongono invece una visione del cervello

• come un insieme di sistemi distribuiti relativamente piccoli, disposti in una

società complessa controllata da sistemi seriali, simbolici e aggiunti in un

secondo momento. Le simulazioni di regioni che conservano i ricordi e le

competenze in singoli neuroni e connessioni usano modelli dettagliati, ma che

richiedono una capacità di calcolo inferiore a quella delle componenti neurali.

Un modello neuroformico: il cervelletto

6.

I problemi derivanti dalla necessità di movimento non vengono risolti costruendo

un modello mentale del movimento in 3 dimensioni, ma traducendo i movimenti

esterni osservati in movimenti opportuni e cambiamenti nella configurazione degli

arti o delle altre parti del corpo, attraverso quelle che gli studiosi dell’Università

di Washington chiamano “funzioni matematiche di base”, apprese e applicate dai

circuiti neurali del cervelletto. Procedendo per prove ed errori nello svolgimento

di un compito sensomotorio, addestriamo i potenziali sinaptici delle sinapsi del

cervelletto, ottenendo il passaggio da un risultato desiderato a un’azione (grazie

ai “modelli interni inversi”) e da un possibile insieme di azioni a un risultato

previsto (tramite i “modelli interni diretti”).

La regione grigia e bianca che chiamiamo cervelletto si trova sul tronco cerebrale

e comprende più della metà dei neuroni del cervello, addetti al coordinamento

sensomotorio, all’equilibrio e alla previsione dei risultati.

Il cervelletto è, infatti, deputato all’ampia gamma di funzioni legate alla varietà di

input che riceve.

La notevole capacità del cervello eccede il genoma compatto, in quanto gran

parte del genoma dedicato al cervello descrive la struttura dettagliata di ogni tipo

di cellula neurale e come queste strutture rispondono a stimoli e cambiamenti,

ma specifica solo i vincoli sulla ripetizione della struttura dei processi che

avvengono effettivamente nel cerveletto.

Gli input che arrivano ai neuroni motori alfa non specificano direttamente i

movimenti di ciascun muscolo, determinati invece nel tronco cerebrale e nel

midollo spinale. Il sistema nervoso centrale invia infatti comandi a ciascuno dei

suoi tentacoli, lasciando al sistema nervoso periferico indipendente il compito di

portare a termine la missione.

I neuroni chiamati “fibre rampicanti” forniscono i segnali per l’addestramento del

cervelletto, i cui output derivano dalle grandi cellule di Purkinje, che ricevono

circa 200mila input, ossia sinapsi, dalle cellule granulari (i neuroni più piccoli).

Esse campionano quindi la sequenza dei movimenti, sotto la guida percettiva

della corteccia visiva.

All’Università del Texas è stata progettata una simulazione discendente

dettagliata del cervelletto, con tutti i tipi di cellule che lo compongono.

I risultati sono stati confrontati con quelli degli esprimenti sull’effettivo

condizionamento umano, come ad esempio quello in cui uno sbuffo d’aria

associato a un suono causava l’apprendimento dell’associazione, spingendo il

soggetto a chiudere l’occhio solo sentendo il suono. Se poi esso veniva

presentato ripetutamente senza lo sbuffo d’aria, il soggetto imparava a dissociare

i due stimoli. L’”estinzione della risposta” stabiliva quindi l’esistenza di un

apprendimento bidirezionale.

Un altro esempio: il modello di Watts delle regioni uditive

7.

Per creare un’intelligenza simile a quella del cervello è necessario, secondo

Watts, creare un sistema modello funzionante in tempo reale che esprime

l’essenza di ogni computazione eseguita, in modo da intuire quali informazioni

sono rappresentate a ogni stadio. Secondo Mead, inoltre, lo sviluppo del modello

comincia necessariamente ai confini del sistema (cioè dai sensori), per poi

procedere verso le regioni meno conosciute, dando origine, quindi, alla

retroingegnerizzazione del cervello.

Un esempio di modellizzazione neuromorfica di una regione del cervello è infatti

l’ampia replica di una parte significativa del sistema umano di elaborazione dei

segnali acustici, sviluppata da Watts. Essa si basa su studi neurobiologici

riguardanti i tipi di neuroni e i collegamenti fra neuroni. Seguendo 5 percorsi

paralleli di elaborazione delle informazioni acustiche, esso permetteva di

comprendere le rappresentazioni intermedie delle informazioni a ogni stadio

dell’elaborazione neurale.

Tale metodo è stato utilizzato come preprocessore in sistemi di riconoscimento

del parlato e ha dimostrato la sua capacità di estrarre suoni di un altoparlante da

quelli di fondo.

Esso è infatti dotato di sensibilità spettrale (ovvero della capacità di sentire

meglio determinate frequenze), risposte temporali (ossia di una maggiore

sensibilità alla distribuzione temporale dei suoni, che crea la sensazione della loro

posizione), ma anche della capacità di percepire suoni forti e deboli e

l’amplificazione.

Il sistema visivo

8.

I progressi nella comprensione della codifica delle informazioni visive consentono

di sviluppare e innestare chirurgicamente impianti retinici sperimentali.

Pioniere nello studio dell’elaborazione visiva è Tommaso Poggio del MIT, che ha

distinto l’attività di identificazione da quella di categorizzazione, ossia la capacità

di distinzione. Abbiamo infatti già progettato sistemi sperimentali e commerciali

che riescono abbastanza bene a identificare i volti.

Gli strati del sistema visivo rilevano caratteristiche sempre più raffinate. Esso

richiede infatti circa 150 millisecondi per rilevare un oggetto, il tempo

corrispondente alla latenza delle cellule per il rilevamento di tratti nella corteccia

infero-temporale.

Esperimenti recenti hanno usato un approccio gerarchico, secondo cui le

caratteristiche rilevate vengono analizzate da ulteriori strati del sistema. La

maggior parte dei neuroni risponde infatti solo a una particolare vista

dell’oggetto, ma alcuni sono in grado di rispondere indipendentemente dalla

prospettiva.

La corteccia formula una congettura su ciò che vede e poi stabilisce se le

caratteristiche di ciò che si trova nel suo campo visivo corrispondono alla sua

ipotesi. Tale maccanismo di “ipotesi e test” è una strategia utile anche nei sistemi

di riconoscimento di forme basati su computer.

Noi, quindi, ci illudiamo di ricevere dai nostri occhi immagini ad alta risoluzione,

poiché ciò che il nervo ottico invia al cervello sono solo contorni e indizi. Di

conseguenza, noi fingiamo il mondo a partire da ricordi corticali. Un gruppo di

cellule gangliari invia informazioni sui bordi, mentre un altro rileva grandi aree di

colore uniforme e un terzo è sensibile allo sfondo. Ciò che riceviamo sono quindi

suggerimenti.

Solo recentemente gli strumenti hanno avuto una sufficiente potenza di

elaborazione nei microprocessori per replicare la capacità di rilevamento di

caratteristiche a livello umano, al punto che Moravec ha applicato le sue

simulazioni al computer a una nuova generazione di robot in grado di navigare in

ambienti complessi.

Mead ha inoltre dimostrato un chip che svolge le funzioni della retina e le prime

trasformazioni del nervo ottico.

Un altro tipo particolare di riconoscimento visivo è il rilevamento del movimento,

che avviene secondo un modello di ricerca di base semplice, che confronta il

segnale a un recettore con un segnale ritardato al recettore adiacente. Tuttavia,

ulteriori aumenti della velocità di un oggetto osservato diminuiscono la risposta

del rilevatore.

Altri lavori in corso: un ippocampo artificiale e una regione olivocerebellare

9. artificiale

L’ippocampo è fondamentale per l’apprendimento di nuove informazioni e la

conservazione a lungo termine dei ricordi. L’Università della California ha

mappato gli schemi di segnale stimolando sezioni di ippocampo di topo con

segnali elettrici, per stabilire quali input producessero un output corrispondente.

E’ stato quindi sviluppato un modello matematico delle trasformazioni eseguite

dagli strati dell’ippocampo, allo scopo di stabilire se la funzione mentale può

essere ripristinata installando il chip ippocampale al posto della regione

disabilitata.

In pazienti colpiti da ictus, epilessia e morbo di Alzheimer, un chip posizionato sul

cranio potrebbe comunicare col cervello attraverso due schiere di elettrodi

collocate ai due lati della sezione danneggiata, di cui una registrerebbe l’attività

elettrica proveniente dal resto del cervello e l’altra invierebbe le istruzioni

necessarie al cervello.

Un’altra regione del cervello di cui si costruiscono modelli è quella

olivocerebellare, da cui dipendono equilibrio e coordinazione del movimento degli

arti, con l’obiettivo di applicare un circuito olivocerebellare artificiale a robot

militari e che assistano persone disabili.

Avendo ottenuto prestazioni buone, si può pensare che le attività comuni per un

paziente paralizzato possano essere svolte da assistenti robotici, dando al

soggetto una maggiore indipendenza.

Funzioni di livello superiore: imitazione, previsione, emozione

10.

La parte che conosciamo meno del cervello è la corteccia cerebrale, regione

situata in cima alla gerarchia neurale e costituita da 6 strati sottili nelle aree

esterne degli emisferi cerebrali. Essa contiene miliardi di neuroni da cui

dipendono percezione, pianificazione, decisioni, pensiero cosciente e capacità di

usare il linguaggio.

Rizzolatti e Arbib hanno avanzato l’ipotesi che il linguaggio sia emerso da gesti

manuali, che necessitano, per essere eseguiti, della capacità di correlare

mentalmente la prestazione e l’osservazione dei movimenti della mano. L’”ipotesi

del sistema specchio” sostiene che la chiave per l’evoluzione del linguaggio sia

una proprietà chiamata “parità”, che è la comprensione che il gesto o l’emissione

verbale abbiano lo stesso significato per chi lo compie e per chi lo riceve, cosa

che gli animali non riescono a capire.

La capacità di imitare i movimenti degli altri appare, quindi, un fattore critico per

lo sviluppo del linguaggio.

Essa si realizza attraverso la ricorsione, citata da Chomsky nelle sue prime teorie

del linguaggio umano, in cui sottolineava la presenza di molti attributi comuni per

spiegare le somiglianze fra lingue. La ricorsione è, quindi, la capacità di

assemblare parti piccole in un blocco grande, e continuare questo processo

infinitamente, così come facciamo per costruire complesse strutture di frasi e

periodi da un insieme limitato di parole.

Un’altra caratteristica chiave del cervello umano è la capacità di fare previsioni,

fra cui quelle relative ai risultati delle proprie decisioni ed azioni. Libet ha infatti

dimostrato che l’attività neurale che avvia un’azione si verifica effettivamente

circa un terzo di secondo prima che il cervello abbia preso la decisione di

intraprendere l’azione. la decisione è quindi un’illusione, poiché, come sostenuto

da Dennet, l’azione viene inizialmente avviata nel cervello, e solo poi partono i

segnali verso i muscoli, che si fermano per dire all’agente cosciente cosa

succede.

I neurofisiologi stimolavano elettronicamente dei punti del cervello per indurre

particolari sensazioni emotive, che spingevano i soggetti a formulare subito delle

spiegazioni alle emozioni provate. Nei pazienti in cui le due metà del cervello

sono scollegate, la parte sinistra (legata all’espressione verbale) crea complesse

“confabulazioni” per le azioni avviate dall’altra metà.

La capacità più complessa del cervello umano è tuttavia l’intelligenza emozionale,

sebbene ovviamente l’elaborazione emozionale del cervello sia alimentata dalle

funzioni di percezione ed analisi.

Gli esseri umani hanno una corteccia più grande degli animali, che riflette la

nostra migliore capacità di pensiero critico ed analitico, pianificazione e decisione.

Le situazioni emotivamente cariche sono ugualmente trattate da cellule fusiformi,

dotate di dendriti apicali che collegano fra loro i segnali provenienti da molte altre

regioni del cervello.

La maggiore concentrazione di neuroni spiega la percezione che l’intelligenza

emotiva sia campo d’azione dell’emisfero destro.

Gli input provenienti dall’organismo fluiscono, infatti, nel midollo spinale

superiore, portando messaggi e dati elaborati nel tronco cerebrale e nel

mesencefalo, e successivamente utili ai neuroni Lamina 1 per creare una mappa

del corpo che ne rappresenta lo stato attuale.

Le informazioni passano poi attraverso una regione a forma di nocciolina, il

nucleo ventromediale posteriore, che calcola reazioni complesse agli stati

dell’organismo. Esse, sempre più raffinate, finiscono infine nelle regioni della

corteccia chiamate insula e collocate sul fianco sinistro e destro della corteccia.

Tali regioni sono fondamentali per l’autocoscienza e le emozioni complesse,

strettamente collegate ad aree del cervello che contengono mappe

dell’organismo, in quanto gran parte del nostro pensiero è rivolto al nostro corpo.

I dati delle due regioni insula vanno a una piccola area di fronte l’insula destra, la

corteccia frontoinsulare, regione che contiene le cellule fusiformi. Le scansioni

fMRI hanno infatti rilevato come esse vengano intensamente attivate.

Le cellule fusiformi appaiono solo all’età di 4 mesi e aumentano

significativamente fino ai 3 anni, sviluppando la capacità di affrontare problemi

morali e percepire emozioni di alto livello, influenzate da tutte le regioni

percettive e cognitive. Ciò rende difficile retroingerizzare l’azione delle cellule


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DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in Informazione, media e pubblicità
SSD:
Università: Carlo Bo - Uniurb
A.A.: 2015-2016

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher GiovannaUrb di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Logica ed epistemologia della comunicazione e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Carlo Bo - Uniurb o del prof Di Caro Alessandro.

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