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ⓘ Connessionismo




                                     

ⓘ Connessionismo

Il connessionismo è un approccio delle scienze cognitive che spera di spiegare il funzionamento della mente usando reti neurali artificiali.

La diffusione del connessionismo si deve soprattutto al lavoro degli psicologi americani David Rumelhart e James McClelland.

Il connessionismo nellintelligenza artificiale propone un nuovo modello per la costruzione e programmazione di hardware e software ispirati ad ipersemplificazioni del cervello umano, evitando il cosiddetto Von Neumann bottleneck dei modelli contemporanei, dove tutte le informazioni devono passare per la CPU serialmente.

Oltre a questo suggerisce un modello distribuito per la rappresentazione delle informazioni nella memoria. Le informazioni allinterno di una rete neurale biologica o artificiale che sia sono distribuite per tutti i vari nodi della rete e non in un "posto" singolo. Non si può più quindi puntare ad una parte determinata del sistema e dire che questa unità contiene una determinata informazione o svolge un determinato compito specifico.

Il connessionismo suggerisce quindi un modello di Parallel Distributed Processing PDP: Elaborazione a parallelismo distribuito delle informazioni.

Dal punto di vista della filosofia della mente, il connessionismo si pone come alternativa al cognitivismo, mettendone in discussione il postulato fondamentale, ovvero lanalogia tra mente e computer. Nellottica connessionista, il computer diviene mero strumento di calcolo del ricercatore, mentre lanalogia funzionale si sposta sul cervello umano e sulle reti neurali biologiche. Lattività della mente è distribuita tra le connessioni delle unità di calcolo i "neuroni", perciò non scomponibile nei singoli processi cognitivi. In questo, il connessionismo si avvicina al comportamentismo, che postula una connessione diretta tra stimolo e risposta.

                                     

1. Reti Neurali Artificiali

In una rete neurale artificiale ogni "nodo" rappresenta lipersemplificazione di un neurone biologico. Esso tenta di simulare il comportamento dei neuroni con connessioni analoghe alle sinapsi di un neurone biologico e tramite una funzione di attivazione, che stabilisce quando il neurone invia un segnale. Nella forma più semplice, questa funzione di attivazione può essere di generare un "1" se linput sommato è più grande di un certo valore, o al contrario uno "0" se il segnale ricevuto rimane sotto la soglia della funzione di attivazione.

                                     

2. Simbolismo e Connessionismo

Molti vedono il connessionismo in opposizione al simbolismo. Il simbolismo è una forma specifica del cognitivismo che sostiene che lattività mentale sia solo calcolo, cioè che la mente funziona essenzialmente come una macchina di Turing. Le differenze di fondo sono le seguenti:

  • I simbolisti presuppongono modelli di simboli che non assomigliano per niente alla struttura del cervello, mentre i connessionisti esigono che i loro modelli assomiglino alle strutture neurologiche.
  • I simbolisti credono che lattività mentale interna consista nella manipolazione dei simboli come nella teoria del linguaggio del pensiero di Jerry Fodor, mentre i connessionisti credono che la manipolazione di simboli sia un modello dellattività mentale molto povero e semplificato.
  • I simbolisti generalmente si interessano solo alla struttura dei simboli e delle regole sintattiche per la loro manipolazione, mentre i connessionisti guardano allapprendimento da stimoli ambientali e alla memorizzazione di queste informazioni nei collegamenti fra neuroni.
                                     
  • Relativamente ai modelli computerizzati di reti neurali, i limiti del connessionismo sono evidenti: principi logici come composizionalità, quantificazione
  • orientamento della scienza cognitiva si è sviluppato sotto il nome di connessionismo La sua caratteristica principale è il superamento della concezione

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