Macchine come noi. L intelligenza artificiale: parte seconda

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Transcript:

The question is not whether intelligent machines can have emotions, but whether machines can be intelligent without any emotions. [M. Minsky] Macchine come noi L intelligenza artificiale: parte seconda 08/04/13

Frame e Script: organizzare la conoscenza Interpretiamo il linguaggio facendo leva sulla nostra memoria Entrò in cucina e si mise a sedere Dove? Perché? andò al ristorante, ordinò la bistecca, pagò il conto e andò via Ha mangiato la bistecca?

La conoscenza Ciascuno di noi possiede una mappa mentale in cui sono organizzate tutte le conoscenze personali. Questa macro-mappa è un insieme di schemi mentali interconnessi, costituiti da reti concettuali di oggetti e di eventi. I concetti di oggetti permettono di costruire rappresentazioni iconiche, Quelli di eventi le rappresentazioni proposizionali. Se esaminiamo lo schema di conoscenze di SCUOLA a ciascuno verranno in mente rappresentazioni di oggetti (aule, banchi, astucci libri ) di azioni e situazioni (lezione, lettura, ricreazione, dibattito, verifica ) Oggetti ed azioni si integrano: per formulare o interpretare correttamente la situazione: l insegnante spiega il testo di scienze dovrò avere una rappresentazione iconica di insegnante e di testo di scienze dell azione dello spiegare

Rappresentazioni iconiche e proposizionali Concetti che riguardano: oggetti concreti ed astratti, loro parti strutturali e relazioni tra esse, ad esempio il concetto di sedia implica la seduta, le gambe, lo schienale, per arrivare a tutte le tipologie di sedie possibili. Concetti che sottendono la narrazione, la scansione temporale di un avvenimento o di una procedura, ad esempio il concetto di nutrizione, di gioco, di vendita.

Frame e Script Il processo di concettualizzazione avviene quindi attraverso due fondamentali meccanismi che si strutturano a partire dall esperienza: v la rappresentazione mentale degli oggetti e delle loro caratteristiche, per arrivare infine alla costruzione di categorie, che associano oggetti funzionalmente simili, schematizzati nel frame v la strutturazione formale degli eventi, cioè la costruzione di script Questi due modelli convivono nella mappa concettuale Se la mente funziona in questo modo, posso far utilizzare la stessa procedura ad un computer?

La risposta alla domanda fondamentale sulla vita, l'universo e tutto quanto "Quarantadue!" urlò Loonquawl. "Questo è tutto ciò che sai dire dopo un lavoro di sette milioni e mezzo di anni?" "Ho controllato molto approfonditamente," disse il computer, "e questa è sicuramente la risposta. Ad essere sinceri, penso che il problema sia che voi non abbiate mai saputo veramente qual è la domanda." [Douglas Adams, La vita, l universo e tutto quanto]

Il dibattito sulla I.A. Le macchine possono pensare? Mente e macchine manipolano i simboli allo stesso modo? La maggioranza degli studiosi oggi dice di no Oggi gli uomini dell IA cercano di emulare, non imitare la mente Esempi: DeepBlue (scacchi, 1996-97) riconoscitori del parlato Anche i migliori esempi appaiono comunque strutturalmente diversi dalla mente umana

Forte e debole Intelligenza Artificiale debole: il calcolatore è uno strumento che permette di formulare ipotesi sulla mente in modo preciso e rigoroso: il calcolatore non capisce Intelligenza Artificiale forte: i calcolatori, una volta programmati, capiscono e posseggono stati cognitivi. I programmi spiegano il funzionamento della mente.

I.A. forte Un sistema fisico di simboli costituisce la condizione necessaria e sufficiente per ottenere un comportamento intelligente (Newell e Simon, 1976) Ogni sistema che manifesti un comportamento intelligente deve essere un sistema fisico di simboli Ogni sistema fisico di simboli è potenzialmente in grado di comportarsi in modo intelligente L intelligenza non è quindi una proprietà esclusiva della natura umana: essa è il risultato di manipolazione di strutture simboliche Le macchine possono pensare perché il pensare è un processo computazionale, tramite il quale si manipolano sistemi simbolici.

L opposizione: John Searle «Quando pensiamo a qualcosa, i termini e i concetti utilizzati non rappresentano solo simboli formali, ma possiedono per noi un significato, una semantica, cosa che non sarà mai possibile per una macchina».

Searle e la stanza cinese Ipotesi: costruire un computer che risponda a domande in cinese, pur non conoscendolo e quindi superando il test di Turing I sostenitori dell I.A. forte concludono che il computer capisce la lingua cinese, come farebbe una persona, in quanto non c'è nessuna differenza tra il comportamento della macchina e di un uomo che conosce il cinese.

Searle ipotizza poi di mettersi all interno del computer e di utilizzare delle tabelle di conversione dei caratteri cinesi per rispondere alle domande in ingresso, simulando l algoritmo eseguito dal calcolatore Lui non capisce il cinese, e nemmeno il calcolatore: sono solo manipolatori di simboli

Filmografia A.I. - Intelligenza Artificiale (USA), Fantascienza, 145 min, 2001, di Steven Spielberg, con Jude Law, William Hurt 2001, Odissea nello spazio 1968, 141 min, di Stanley Kubrick, con Keir Dullea, Gary Lockwood Blade runner, 1982, 124 min., di Ridley Scott, con Harrison Ford, Rutger Hauer.

Bibliografia Bateson, G.; Bateson, M. C., Dove gli angeli esitano. Verso un'epistemologia del sacro, Milano, Adelphi, 1989 Bateson, G., Verso un'ecologia della mente, Milano, Adelphi, 1977 Montagnini, Leone, Le armonie del disordine. Norbert Wiener matematicofilosofo del Novecento, Istituto Veneto di Scienze Lettere ed Arti, Venezia, 2005

Bibliografia Adams, Douglas, Guida galattica per gli autostoppisti, Mondadori, Piccola biblioteca oscar, 1999

Sitografia http://www.circolobateson.it/ [Circolo Bateson di Roma] http://lgxserver.uniba.it/lei/rassegna/ bateson.htm [Raccolta di articoli su Bateson]