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All'interno dello studio dell'intelligenza artificiale possiamo distinguere due gruppi principali di teorie.
Cognitivismo-simbolismo
Autori principali:
- Jean Piaget: Teoria dello sviluppo cognitivo.
- Lev Vigostky: teoria socioculturale.
- David Ausubel: Teoria dell'apprendimento significativo.
- Howard Gardner: Teoria delle intelligenze multiple
- Jerone Druner: Teoria dell’istruzione.
All'inizio del XX secolo, grazie al lavoro di Alan Turing, si iniziarono a sviluppare i concetti di calcolo computazionale e algoritmo e la similitudine della mente con un grande calcolatore.
Secondo la teoria simbolista, il ragionamento richiede la conoscenza dell'ambiente e l'intelligenza è la rappresentazione astratta di questa conoscenza attraverso i simboli.
C'è un mondo reale e un mondo mentale, una rappresentazione cognitiva del mondo reale e un modello di questa rappresentazione mentale.
Questa rappresentazione avviene attraverso simboli come i sistemi matematici formali.
La mente è rappresentata come un computer, per la sua analoga capacità di usare ed elaborare rappresentazioni, simboli codificati.
In teoria, una macchina universale, conosciuta come una macchina di Turing universale, potrebbe essere programmata per calcolare qualsiasi funzione che può essere espressa in un linguaggio matematico formale mettendo in relazione i simboli mediante delle regole di sintassi, come nelle lingue.
Questa analogia ha portato alla creazione di modelli computazionali simbolici nel campo della psicologia.
L'architettura computazionale di base è organizzata in tre livelli, vediamoli con l'esempio di una semplice calcolatrice:
Il livello semantico: i sistemi comprendono le istruzioni e la risposta attesa.
Se siamo 3 amici che vogliono dividere i 30 € del conto del ristorante e vogliono calcolare quanto ciascuno deve mettere, devo dare istruzioni chiare alla calcolatrice sulla sequenza di operazioni da eseguire per raggiungere il risultato, senza possibilità di equivoci, in questo caso dividere 30 per 3.Il livello simbolico: codifica il contesto semantico per mezzo di simboli. Quanto sopra lo devo tradurre in un linguaggio matematico che la calcolatrice è in grado di capire, per esempio 30:3= o 30/3= a seconda del linguaggio utilizzato per programmarla.
Il livello fisico: supporto materiale del sistema, tasti, schermo, circuiti che mi permettono di introdurre le istruzioni, elaborarle e visualizzare il risultato.
Come in un computer, nella metafora della mente computazionale, l'individuo confronterà le informazioni con gli schemi che già possiede e li adatterà ad ogni situazione.
Questo modello simbolico peró ha i suoi limiti.
Per ottenere questa macchina universale capace di calcolare tutto, la quantità di dati e funzioni da introdurre sarebbe enorme, rallentando enormemente l'elaborazione, quindi non è un modello molto scalabile.
Comportamentismo-connessionismo:
Autori principali:
- John Watson: Teoria del comportamentismo
- Pavlov: Comportamentismo classico
- John Locke: Associazionism.
- Barrus Skinner
- Albert Bandura
Il cervello umano, sebbene possa funzionare secondo il modello simbolico in molte occasioni, in altre è molto più veloce e le nuove scoperte della neuroscienza sulle connessioni tra neuroni hanno aperto le possibilità a nuovi modelli.
La teoria comportamentista si concentra su comportamenti identificabili e misurabili da un osservatore esterno, lasciando da parte l'universo interiore di sentimenti, emozioni, pensieri, in contrasto con la psicologia introspettiva.
Questi modelli provengono da esperimenti condotti sui modi in cui gli animali imparano, giungendo alla conclusione che non imparano razionalmente, ricorrendo ad astrazioni simboliche come fanno gli umani, ma con qualcosa di più simile al metodo di prova ed errore.
I modelli connessionisti cercano di imitare il modello neurale naturale, almeno alcune delle caratteristiche che abbiamo scoperto finora.
Alcuni punti chiave di questo modello sono:
- I processi di apprendimento derivano dall'associazione di idee.
- L'associazione si rafforza con l'esercizio e la pratica e si indebolisce quando non viene più utilizzata, il che potrebbe essere chiamato esperienza.
- Il rafforzamento delle associazioni aumenta la probabilità di utilizzare gli stessi percorsi in caso di necessità.
La risposta a un input è rafforzata a seconda del suo effetto. Può essere che la risposta si rafforzi se produce un effetto positivo o si indebolisca se produce dolore, ma non è sempre così, sappiamo tutti che possiamo ottenere qualcosa di buono anche da esperienze negative. Ciò che può determinare una maggiore o minore connessione tra la risposta è l'intensità dell'esperienza, così che dettagli di minore impatto, ma non meno rilevanti, possono passare inosservati.
Come nella mente umana, il concetto di casa, oltre ad avere una descrizione e definizione formale nella nostra mente simbolista, è collegato attraverso la rete neurale ad altri concetti che sono il frutto delle nostre esperienze e sensazioni personali. Per qualcuno può essere collegato alla famiglia, per altri alla solitudine, per alcuni alla ricchezza e per altri al debito.
Uno dei primi connessionisti fu Friederick Hayek, il padre del neoliberalismo.
Nel suo libro del 1952, L'ordine sensoriale. I fondamenti della psicologia teorica, contempla una separazione tra il mondo esterno, "naturale", e l'imperscrutabile e misterioso mondo sensoriale interno della mente, che è unico per ogni individuo.
Proprio come nella visione neoliberale dei mercati, imparziali e insensibili, che si muovono e si equilibrano nonostante i pregiudizi e le debolezze umane, questa componente casuale e personale di ogni individuo, secondo Hayek, deve essere ignorata nella costruzione di un modello del mondo.
Nel suo modello della mente "la conoscenza è dispersa e distribuita in diverse parti della corteccia cerebrale, nello stesso modo in cui nel mercato è distribuita tra diversi individui".
Nella sua opera La strada per la schiavitù, Hayek afferma che "tutte le forme di collettivismo portano inesorabilmente al totalitarismo".
Queste teorie sono state riprese dai neuroscienziati della scuola austriaca, che credono che ci sia un ordine naturale nel mondo, che emerge quando i processi legati alla conoscenza sono liberi da pregiudizi umani.
[Nueva era oscura, James Brindle].
Proprio come nelle reti neurali la decentralizzazione, l'autonomia e la specializzazione delle singole cellule permettono una migliore performance ed efficienza dell'intero sistema, così nei modelli connessionisti di machine learning si ottengono risposte migliori e più veloci.
Ci sono nuovi sistemi ibridi che cercano di simulare la mente umana contemplando entrambi i modelli.
Il riconoscimento neurale dei modelli permette al sistema di vedere, mentre i programmi simbolici fanno ragionare il sistema. Combinandoli, l'approccio va oltre quello che gli attuali sistemi di deep learning possono fare.
Fonte Technologyreview.
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REFERENZE:
La nueva edad oscura, James Bridle
Joaquín Fuster, Hayeck in Today's Cognitive Neuroscience
El problema mente-cuerpo y su interconexión
Conciencia e Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial y la conquista de lo mental
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Dentro del estudio de la inteligencia artificial podemos distinguir dos grandes grupos de teorías:
Cognitivismo-simbolismo:
Principales autores:
- Jean Piaget: Teoría del desarrollo cognitivo
- Lev Vigostky: Teoría sociocultural
- David Ausubel: Teoría del aprendizaje significativo
- Howard Gardner: Teoría de las inteligencias múltiples
- Jerone Druner: Teoría del aprendizaje por descubrimiento.
Al principio del siglo XX, gracias al trabajo de Alan Turing se empezaron a desarrollar los conceptos de cálculo computacional y algoritmos y la similitud de la mente con un gran calculador.
Para la teoría simbolista el razonamiento necesita del conocimiento del medio y la inteligencia es la representación abstracta de este conocimiento mediante los símbolos.
Existe un mundo real y un mundo mental, una representación cognitiva del mundo real, y un modelo de dicha representación mental.
Esta representación se realiza a través de símbolos como por ejemplo los sistemas matemáticos formales.
La mente se representa como un ordenador, por su análoga capacidad de utilizar y procesar representaciones, símbolos codificados.
En teoría, una máquina universal, conocida como máquina universal de Turing, se podría programar para calcular cualquier función que se pueda expresar en un lenguaje matemático formal relacionando los símbolos mediante una reglas de sintaxis, como los lenguajes.
Esta analogía impulsó la creación de modelos simbólicos computacionales en el campo de la psicología.
La arquitectura básica computacional se organiza en tres niveles, veámoslos con el ejemplo de una simple calculadora:
• El nivel semántico: los sistemas entienden las instrucciones y la respuesta esperada.
Si somos 3 amigos que quieren dividir los 30 € de la cuenta del restaurante y quieren calcular cuánto tiene que poner cada uno, tengo que dar instrucciones claras a la calculadora sobre la secuencia de operaciones a realizar para llegar al resultado, sin que haya posibilidades de equívocos, en este caso dividir 30 entre 3.
• El nivel simbólico: codifica mediante símbolos el contexto semántico. Lo anterior tengo que traducirlo a un lenguaje matemático que la calculadora sea en grado de entender, por ejemplo 30:3= o 30/3= dependiendo del lenguaje usado para programarla.
• El nivel físico: soporte material del sistema, teclas, pantalla, circuitos que me permiten introducir las instrucciones, procesarlas y visualizar el resultado.
Como en un ordenador, en la metáfora de la mente computacional el individuo va a comparar la información con los esquemas que ya tiene y los va adaptando a cada situación.
Este modelo simbólico pero tiene sus límites.
Para poder llegar a esta máquina universal capaz de calcularlo todo la cantidad de datos y funciones a introducir sería enorme ralentizando enormemente el procesamiento, por lo que es un modelo poco escalable.
Conductismo-conexionismo:
Principales autores:
- John Watson: Teoría del Conductismo
- Pavlov: Conductismo clásico
- John Locke: Asociacionismo.
- Barrus Skinner
- Albert Bandura
El cerebro humano, aunque puede funcionar según el modelo simbólico en muchas ocasiones, en otras es mucho más rápido y los nuevos descubrimientos en neurociencia sobre las conexiones entre las neuronas han abierto las posibilidades a nuevos modelos.
La teoría conductista se enfoca en las conductas identificables y medibles por parte de un observador externo, dejando de lado el universo interior de los sentimientos, emociones, pensamientos, en contraste con la psicología introspectiva.
Estos modelos vienen de los experimentos sobre las formas de aprendizajes de los animales, llegando a la conclusión de que no aprenden de forma racional, recurriendo a abstracciones simbólicas como los humanos, sino por algo más parecido al método ensayo-error.
Los modelos conexionistas intentan imitar el modelo neuronal natural, por lo menos algunas de las características que hemos descubierto hasta el momento.
Algunos puntos claves de este modelo son:
• Los procesos de aprendizajes proceden de la asociación de ideas.
• La asociación se refuerza con el ejercicio y la practica y se debilita cuando se deja de utilizarla, lo que se podría llamar experiencia.
• Fortalecimiento de las asociaciones, se aumenta la probabilidad de utilizar las mismas vías cuando se vuelva a necesitar.
La respuesta a un input se fortalece en función de su efecto. Puede que la respuesta se fortalezca si produce un efecto positivo o se debilita si produce dolor, pero no siempre es así, todos sabemos que también de experiencias negativas podemos sacar algo de bueno. Lo que puede determinar mayor o menor conexión entre la respuesta es la intensidad de la experiencia, haciendo que puedan pasar desapercibidos detalles de menor impacto, pero no por eso menos relevantes
Como en la mente humana, el concepto casa, además de tener una descripción y definición formal en nuestra mente simbolista, está conectado mediante la red neuronal a otros conceptos frutos de nuestras experiencias y sensaciones personales. Para alguien puede estar conectados con la familia, para otros con la soledad, para algunos con riqueza y para otros con las deudas.
Uno de los primeros conexionistas fue Friederick Hayek, padre del neoliberalismo.
En su libro del 1952, El orden sensorial. Los fundamentos de la psicología teórica, contempla una separación entre el mundo el exterior, "natural", y el mundo interior sensorial de la mente, inescrutable y misterioso y propio de cada individuo.
Igual que en la visión neoliberal de los mercados, imparciales y carentes de sentimientos, que se mueven y se equilibran a pesar de los sesgos y debilidades humanas, este componente aleatorio y personal de cada individuo, según Hayek, debe ser ignorado en la construcción de un modelo del mundo.
En el modelo de la mente de Hayek , el conocimiento está disperso y distribuido en distintas partes de la corteza cerebral, de la misma manera que en el mercado está repartido entre los distintos individuos.
En su obra el Camino a la servidumbre, Hayek afirma que "todas las formas de colectivismo conducen inexorablemente al totalitarismo".
Estas teorías han sido retomadas por los neurocientíficos afines a la escuela austriaca, que creen que hay un orden natural en el mundo que emerge cuándo en los procesos relacionados con el conocimiento no interviene el sesgo humano.
[La nueva edad oscura, James Brindle].
Igual que en las redes neuronales la descentralización, autonomía y especialización de las células individuales permiten mejores prestaciones y eficiencia del entero sistema, así en los modelos conexionistas de aprendizaje automático se obtienen respuestas mejores y más rápidas.
Existen nuevos sistemas híbridos que intentan simular la mente humana contemplando ambos modelos.
El reconocimiento de patrones neuronales permite que el sistema vea, mientras que los programas simbólicos hacen que el sistema razone. Al combinarlos, el enfoque va más allá de lo que pueden hacer los sistemas actuales de aprendizaje profundo.
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La nueva edad oscura, James Bridle
Joaquín Fuster, Hayeck in Today's Cognitive Neuroscience
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Conciencia e Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial y la conquista de lo mental
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