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La competenza semantica negli esseri umani e nelle macchine. Teorie a confronto

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Anteprima della tesi: La competenza semantica negli esseri umani e nelle macchine. Teorie a confronto, Pagina 4
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tabella di istruzioni che specifica, per ogni possibile stato
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 in cui si trova la 
testina e ogni possibile simbolo presente sulla casella corrente, qual è lo stato 
successivo e qual è l’azione da compiere. La capacità operativa di una MT, 
quindi, è determinata dalla tavola delle regole condizionali, cioè regole che 
definiscono il comportamento della macchina su un nastro di Input-Output 
(lettura e scrittura), le quali indicano cosa fare in corrispondenza della 
combinazione di stati e di simboli letti sul nastro: se la macchina si trova nello 
stato 0 e legge il simbolo A, allora passa allo stato 1 e scrive il simbolo B. 
Queste regole consentono alla macchina di produrre in output un certo 
risultato, sulla base dell’input opportunamente codificato.  
Nonostante la sua semplicità, la MT è in grado di risolvere qualsiasi 
problema per il quale esista un algoritmo di soluzione; si tratta solo di 
scomporre il problema in passi così elementari da poter essere eseguiti tramite 
una delle operazioni alla portata della macchina. Ogni funzione computabile 
per mezzo di un algoritmo è, infatti, calcolabile da una MT, e tale capacità è 
resa ancora più evidente dal fatto che è possibile una MT universale, cioè una 
macchina capace di simulare il comportamento di qualsiasi MT e quindi di 
computare qualsiasi funzione calcolabile mediante un algoritmo.  
Quindi, per tornare a quanto si diceva, se la MT può eseguire qualsiasi 
funzione calcolabile e se il pensiero è una forma di calcolo, allora il computer 
è una metafora adeguata dei processi mentali. Fodor è convinto che la mente 
umana funzioni come un computer e questa convinzione è strettamente legata 
alla necessità di postulare il linguaggio del pensiero, un linguaggio universale, 
innato. Egli ritiene che la mente umana sia una MT perché parte dal 
presupposto che nel cervello abbiano luogo dei processi fisici che, se solo ne 
avessimo una conoscenza adeguata, potremmo descrivere come 
trasformazioni di espressioni secondo regole determinate. Questo sistema di 
regole che governa i processi di trasformazione – una sorta di algoritmo della 
mente – è anch’esso parte del nostro patrimonio biologico, ma la sua 
complessità è enorme, quindi è decisamente improbabile che si possa 
giungere ad una sua caratterizzazione completa.  
Quando si dice che la MT “legge” i simboli contenuti nelle caselle del 
nastro, ciò che si vuole dire è che essa ne percepisce la forma grafica, non che 
ne colga il significato. Stessa cosa per il cervello, in quanto lavora 
                                                             
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 Non si deve pensare agli stati della macchina come a oggetti ad essa interni, ma come a 
forme delle diverse fasi della computazione. Tenere traccia dello stato è indispensabile per 
far dipendere l’azione della macchina non solo dal simbolo letto, ma anche dall’istante in cu 
viene letto, cioè dalla particolare fase della computazione in cui si trova. Una macchina priva 
di stati (cioè, una macchina che si ritrova sempre nel medesimo stato) è capace solo di 
rispondere in un certo modo a un certo simbolo e non potrebbe eseguire un procedimento, 
che è qualcosa che si dispiega nel tempo. Lo stato è una sorta d memoria cumulativa delle 
mosse compite fino a quell’istante.

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Informazioni tesi

  Autore: Eleonora Anna Degasperi
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2013-14
  Università: Università degli Studi di Torino
  Facoltà: Lettere e Filosofia
  Corso: Filosofia
  Relatore: Diego  Marconi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 111

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linguaggio
intenzionalità
searle
wittgenstein
turing
fodor
stanza cinese
seguire la regola
semantica e significato
regole ed usi

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