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Interazioni tra reti neurali. Applicazioni pratiche

Informazioni tesi

  Autore: David Mussati
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2000-01
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Lettere e Filosofia
  Corso: Filosofia
  Relatore: Nicoletta Caramelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 156

Negli esperimenti descritti nelle pagine seguenti, simulati grazie all'uso del programma Tlearn (K.Plunkett-J.Elman, 1997), vogliamo dare dimostrazione di una piccola parte della teoria interazionista del linguaggio. Partendo dall'ipotesi che la funzione referenziale del linguaggio non sia innata, ma sia il prodotto tra l'interazione tra sistema percettivo-visivo e sistema uditivo, abbiamo studiato il collegamento che si instaura tra linguaggio e realtà.
Nel primo esperimento costruiamo una semplice rete neurale che simula un sistema visivo.
Questa rete neurale è un sistema di riconoscimento: il suo input è un display sul quale vengono presentate due tipi di figure: i numeri e i non numeri. Il compito della rete è crearsi una rappresentazione interna dei diversi numeri. Nel fare ciò la rete costruisce anche una rappresentazione della categoria Numero anche se non ha ricevuto istruzioni per tale compito.
Nel secondo esperimento simuliamo l'associazione sillabica tra consonante e vocale. La rete neurale, attraverso unità di contesto, deve ascoltare una coppia di suoni con una certa rappresentazione e apprendere ad unirli in una rappresentazione diversa.
Nel terzo esperimento facciamo interagire le reti testate in precedenza: l'output del primo esperimento diventa parte dell'input della seconda rete. La struttura così ottenuta deve associare una coppia di suoni ad una configurazione del display e riprodurre una sillaba che corrisponde al nome del numero sul display.
I moduli che compongono la rete neurale apprendono i rispettivi compiti e interagiscono sincronizzandosi durante la fase di training.
Nel quarto esperimento utilizziamo la stessa rete dell'esperimento precedente composta, cioè, dal modulo visivo e da quello sonoro interconnessi sfruttando, in questo caso, l'apprendimento ottenuto nell'esperimento N.1. Dimostreremo, così, che le esperienze percettive precedenti sono indispensabili per un rapido ed efficiente apprendimento linguistico. L'antecedenza della formazione delle attività percettive rispetto a quelle linguistiche porta, così, alla negazione dell'ipotesi Sapir-Whorf e all'affermazione di un realismo ontologico che permette di parlare anche di oggetti astratti e mitologici, di scoperte scientifiche e di creazioni culturali.

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 Capitolo 1 LE RETI NEURALI ARTIFICIALI. Cos Ł una rete neurale? Se chi risponde crede fortemente nel connessionismo come teoria della mente, egli specificher c he quando si parla di reti neurali s intende parlare di reti neurali artificiali, per distinguerle dalle reti neurali naturali, cioŁ le strutture cerebrali biologiche. Una rete neurale (da adesso in poi tralasceremo l aggettivo artificiale) Ł uno strumento di elaborazione dell informazione, che prende come modello i sistemi nervosi biologici; Ł composta da una struttura di strati di nodi e di connessioni che vorrebbero essere gli equivalenti semplificati dei neuroni e delle sinapsi. Se la risposta Ł data da un matematico, una rete neurale Ł una formula matematica che, applicata reiteratamente, permette la trasformazione di n vettori I-dimensionali in altrettanti n vettori J-dimensionali. Oppure Ł una sequenza di matrici che permette di trasporre una qualsiasi matrice di input nella matrice degli output desiderata. Se interpellate un cognitivista critico del connessionismo, egli replicher c he si tratta di statistica per ignoranti, nel senso che una rete neurale Ł un meccanismo di tipo matematico-statistico, che fornisce risultati quantitativi senza permettere di vedere i calcoli che li producono. Se si tratta di una persona particolarmente feroce nelle sue valutazioni, sosterr c he non si tratta altro che di comportamentismo, magari di tipo mediazionista che all interno dell associazione classica Stimolo                                   interne, non direttamente osservabili, creando la sequenza Stimolo                          ff fi fl    ffi       uno studioso particolarmente legato al modello cognitivo HIP (Human

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Parole chiave

interazionismo
modularismo
reti neurali
scienze cognitive
uso referenziale delle parole

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