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Simbolico e sub-simbolico nei paradigmi dell'Intelligenza Artificiale

Informazioni tesi

  Autore: Andrea Piccart
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Lettere e Filosofia
  Corso: Filosofia
  Relatore: Stefania Stame
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 130

Partendo dal presupposto che alla base delle diverse teorie dell’Intelligenza Artificiale si possono riconoscere principalmente due paradigmi, in questa tesi ci si propone di confrontarli, esaminando alcuni degli studi più rappresentativi di entrambi in materia di «macchine intelligenti».
Il primo paradigma viene comunemente detto simbolico e trae le sue origini dagli studi della scienza cognitiva. In quest’ottica, l’intelligenza dell’uomo deriva dalle sue capacità mentali, che gli consentono di trasformare gli stimoli percettivi in simboli e di attribuire un significato al mondo, elaborandoli secondo delle regole più o meno formali.
Dalle teorie del connessionismo, invece, nasce il paradigma sub-simbolico. Strettamente legato agli studi delle neuroscienze, questo paradigma attribuisce le cause dell’emergere dell’intelligenza alle dinamiche fisiche del cervello. Il modo nel quale i neuroni si trasmettono l’informazione dà l’impressione che vengano seguite delle vere e proprie regole nell’elaborazione. In realtà, tali regole sono sub-simboliche, cioè non esplicite, non isolabili e non identificabili nei comportamenti delle singole unità, ma solo nel sistema in generale.
Al fine di evidenziare le differenze tra questi due paradigmi, in questa tesi vengono analizzate le conseguenze che essi hanno sulle concezioni di quelli che sono i concetti salienti della conoscenza.
Nel primo capitolo si cerca di inquadrare le origini teoriche dei due paradigmi, introducendo le differenze che essi comportano negli studi dell’Intelligenza Artificiale.
Nel secondo capitolo vengono presentati i concetti di base delle teorie simboliche e sub-simboliche, proprio attraverso l’analisi della diversa concezione delle regole che sottostanno al ragionamento intelligente.
Il terzo capitolo si propone di essere un analisi generale delle molteplici teorie sull’apprendimento nell’Intelligenza Artificiale, con l’intento di sottolineare l’influenza dei due paradigmi sulla creazione dei diversi modelli.
Nel quarto capitolo vengono esaminate le differenti concezioni della memoria, derivanti dalla visione simbolica e sub-simbolica della conoscenza. Viene sottolineato quanto sia importante, per entrambi i paradigmi, la presenza di un qualche tipo di ricordo del passato per lo sviluppo dell’intelligenza e della capacità di apprendere.
Nel quinto capitolo vengono analizzate le diverse concezioni del rapporto tra mente e corpo nei due paradigmi, evidenziando l’importanza del corpo per la formazione di un adeguata conoscenza del mondo.
Nel corso della tesi si è cercato di chiarire le divergenze e i punti di contatto delle diverse teorie, evidenziando i successi e gli insuccessi ottenuti in materia di Intelligenza Artificiale, ma anche valutando gli apporti teorici dei due paradigmi al fine della realizzazione di un intelligenza costruita artificialmente.

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5INTRODUZIONE  1- Metodo e scopi Il tema della conoscenza umana è forse uno dei più dibattuti e controversi di sempre. Le teorie riguardanti le origini e le dinamiche che sottostanno alla conoscenza, fin dalla nascita della filosofia, sono state fonte di accese discussioni che si sono protratte nel tempo. In epoca più recente, l’interesse per l’argomento si è diffuso anche in altri ambiti, coinvolgendo studiosi di diversa formazione, anche in conseguenza alla nascita di scienze specifiche per queste tematiche (prima fra tutte la psicologia). Per questo, risulta difficilmente realizzabile un lavoro che possa definirsi storicamente esaustivo, comprendendo tutte le teorie ed esperimenti volti alla risoluzione di questa annosa tematica, se pure da una angolatura molto specifica. Il concetto di «conoscenza» e quello di «intelligenza» sono strettamente legati. Essendo l’Intelligenza Artificiale una scienza che cerca di riprodurre comportamenti intelligenti su di una macchina, le teorie che sottostanno alle ricerche in questo ambito rientrano di diritto tra quelli che si definiscono studi sulla conoscenza umana. Per quanto questa scienza sia relativamente «giovane», i paradigmi presi in considerazione nel corso di questi ultimi decenni di sperimentazioni, sono stati molteplici e spesso controversi. Pertanto, in questa sede, non ci si propone certo di riportare un analisi esaustiva di quanto è stato detto e fatto in materia di Intelligenza Artificiale. Partendo dal presupposto che alla base delle diverse teorie dell’Intelligenza Artificiale si possono riconoscere principalmente due paradigmi, in questa tesi ci si propone di confrontarli, esaminando alcuni degli studi più rappresentativi di entrambi in materia di «macchine intelligenti».

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Parole chiave

algoritmi genetici
back propagation
behavior based
cognitivismo
computer science
connessionismo
informatica
intelligenza artificiale
mente cervello
reti neurali

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