Neuroingegneria.com

Lecture at the COMMUNICATION CAMPUS in HENIOLA FINLAND June 2005.
http://viekas.fi/uusi/ by : PAOLO MANZELLI <LRE@Unifi.it>

Human memory can be understand starting to develop a cognitive science about  the two kinds >of memory processing : A) SHORT TERM MEMORY (STM) B) LONG TERM MEMORY(LTM).This two memorizing neuronal processes are distinct not only in the time necessary to recall and remembering , but they are different in the structural bio-chemical encoding and reconstruction procedures that underline the neuronal connectivity of different areas of the brain.

>A) STM (SHORT TERM MEMORY ) , is a consequence of the clustering integration of neurons, that works together in a resonance effect to stabilize memory encoding and recalling processes from episodic to more permanent time in remembering the encoded events. The integration area of the brain related to STM , concerns less emotional interaction so that STM mnemonic strategy generates an integration extended principally on the sensory cortex of the brain.

> B) LTM ( LONG TERM MEMORY ) , utilizes a different area of integration focused on the emotional limbic system of the brain , and the recall of memory include non only periodic changes at the synapses , and an increase of dendritic growth ( as well as the STM) ,  but surely goes more in deeper of the brain-biology of proteins production, involving the genetic reproduction of proteins.

In relation to the two memorization procedures related to the learning process , the STM is more connected with the encoding of implicit skills , while the LTM is more related to the ability of semantic recognition , i. e. a process where is necessary to realise a comparison of new and previous information codified in a long  time before.

Certainly the two typologies of mnemonic processes are interacting more or less efficiently in the brain because LTM compare successive long time storages of memory , and STM connects contemporary events.

Knowing those fundamental diversities of encoding and retreating information processes through the two kind of brain processing of memory, we can observe that enlarging the dynamic of information ,in our contemporary society, it becomes easy to understand  that today students exercise principally the STM procedures in respect to LTM ones, and as a consequence youth is more inclined to avoid the LTM approach generally super imposed by  the traditional teaching approach in the old schooling systems.

As a matter of facts students working with Information Communication Technology are more able to learn skills in a unconscious methodology of STM;  therefore the LRE/EGOCREANET Educational research helps teachers to understand better the dynamic the relationships between learning and memorizing processes in the brain  In the  research application of the project entitled  “BRAIN LANDING” , the EGOCREANET University’s School Group , experimented that the children at level of elementary schools can be able to acquire and elaborate a theory of the MIND/BRAIN evolutionary  relationships and acquire a mode of though based on the knowing the more advanced knowledge of brain functioning. In fact the pupils know that the more immediate clustering of neurons , becomes more useful in a quick encoding and retrieval of information. So that can be conscious that the result is a restriction of LTM procedures , due to a retrieval failures , that accelerate the repression of LTM brain´ s method of recalling memory ,  within a result of an increased brain plasticity of the learning that the old methodology of learning obstructs , blocking the new opportunities of Human and Social Evolution of the Brain’s creativity.

Hence aiming to enhance the new opportunities of Internet Distance Learning for  developing  a more flexible and sensitive brain functioning schooling system need a conceptual innovation  based on the consideration of the advanced brain research on neurophysiology of learning for improving a change of the old traditional system of schooling based on the repetition of disciplinary books instead of a trans-disciplinary method of e. learning based on the better understanding of brain memory evolutionary functions.

- General Principles of Underlying Memory encoding and retrieving processes .

It is important to remember that adrenalin potentiate the activation function of linking the emotional sectors of the brain to Amigdala favouring LTM encoding procedures. . At the contrary is experimented that a chemical substance named “propranololo” , working on the receptors of the limbic systems help to forget emotional part of the memory processes blocking the retrieval of memorial stressing events due to a emotional trauma. This notion reinforce the idea that the STM and LTM corresponds to different circuits of the memory processing the working brain, so that is more easy to understand that Short Term Memory  cannot be simply translated in longer term storage in the brain.

As a matter of fact the two procedure STM and LTM of memorizing process do not correspond to an unique reorganization path of acquired knowledge in the short to long time through subsequent stages memory informational codification and storage of a single neuronal dynamics. In fact there are not signal selection and transduction from STM and LTM in a same working linear biochemical trail. This consideration reinforce the fact that STM and LTM correspond  to a different interactive brain procedures that link different circuits and areas of the brain and also to diverse approaches of memory consolidation.

STM is a networking  procedure that change synapses excitability and sensitivity and implies the activation of growth factors for expanding the clusters of dendrites building up the brain  plasticity.

LTM - provide a different insights of genetic reproduction of metabolic
proteins preferentially  in a working integration areas focused in the hippocampus were the emotion can be stored , and as a consequence  LTM procedure is reducing the brain plasticity.

From the history of the science of memory can be recognized that in the antique Greece there are two different conception about the learning to utilize the memory. For Plato the knowledge is a reorganization of information by means a “Reminiscence” system , whereas for  Aristotele the memory process is due to recognize the “shadows of ideas” that people can evocate and rebuilt.   So that the existence of two different typology of memory has also an historical fundamental character.

Today science of Neurobiology of learning and memory knows that STM implies a plastic modification of biochemical processes that underline changes in neuronal connectivity linking various areas of the brain functioning to get a selective retention of the most relevant information through a resonance effect well described by Donald Hebb that in 1949 wrote <<Neurons that fire together wire together>>.

At the contrary LTM includes a more deep gene expression of protein synthesis reorganization;  so that the LTM model of memory is depending more strongly by the DNA reproduction of proteins . In fact if the protein synthesis is blocked  as a consequence of a neuronal disease, the LTM process of long term memory is quite completely loss, but survive the STM ability to remember.

Finally I remember that those distinction between STM and LTM neuronal memorizing procedures are fundamental for getting a more precise representation how people can learn by the construction of mental maps and representation patterns in high condition of brain plasticity and how people can difficult  change the mentality in relation to the more deep LTM storage of internalized representation.

Paolo Manzelli 13/JUNE/2005
From : HEINOLA . COMMUNICATION CAMP in FINLAND

On Line Bibliography.

1) COMMUNICATION CAMPUS in HENIOLA FINLAND :http://viekas.fi/uusi/
2) Donal Hebb : http://hebb.mit.edu/courses/8.515/lecture2/sld013.htm
3) Human Memory: http://brain.web-us.com/memory/human_memory.htm
4) The brain Centre: http://www.nutramed.com/brain/memory.htm

Redazione :: Giu.28.2005 :: Scienze Cognitive :: Comments Off

Origini delle scienze della vita

Ai tempi della Magna Grecia la scienza antica era chiamata “Physica”, parola che significa Natura. L’uomo veniva considerato parte integrante della natura e pertanto quanto oggi definiamo come studio della Biologia (da Bios vita), era connaturato e del tutto inserito nella scienza fisica.

L’idea sostanziale era quella che tutto il cosmo fosse animato e quindi partecipasse alla vita; la vita vissuta cioè, rappresentava un ordine di complessità maggiore del sistema universo che la conteneva.

Superando la precedente logica animistica, di antica tradizione concettuale, la scienza dei tempi della Magna Grecia, dette il significato fondamentale al concetto di scoperta scientifica, correlandolo ad una metodologia di ricerca; infatti in precedenza la scoperta, era correlata a un concetti di “rivelazione” di indole divinatoria o magica, e quindi non era posta in relazione a quel sistema di indagine cognitiva razionale che oggi chiamiamo scienza.

Come già descrive Ippocrate di Cos (460-370 a.C.) in relazione al metodo Ippocratico della scienza medica, l’atteggiamento scientifico viene indotto dalla riflessione sulla esperienza umana, da cui si traggono ipotesi, che permettono al medico di fare previsioni e pronostici per aiutare la natura a debellare al malattia.

In tale quadro cognitivo originario le scienze della vita, iniziarono con lo studio di Ippocrate sul “Cervello”. Per Ippocrate infatti quanto conosciamo dipende dalla corretta utilizzazione della creatività del cervello dell’uomo. Ippocrate, fu infatti interprete primo di un approccio sistemico della scienza, ed egli si rese conto che tutte le nostre funzioni vitali, pensiero incluso, sono controllate dal cervello sia in modo involontario che volontario; egli descrisse anche come le sensazioni ed e i processi di memorizzazione ed apprendimento delle esperienze siano una funzione delle attività cerebrali. In pratica Ippocrate, pur criticando la credenza della rivelazione di origine divinatoria o magica della scoperta scientifica ritenne, ritenne che l’uomo era capace, sulla base di un metodo razionale, di accedere alla rivelazione dei segreti propri della intelligenza di una natura di cui eravamo parte integrante; questa impostazione della scienza non più animistica, dette inizio ad una concezione “vitalistica” della scienza, fondata più che su una concezione oggettiva della realtà esterna all’uomo, su una centralità vitale dell’uomo nell’effettuare la conoscenza dell’universo (parola quest’ultima che infatti significa -VERSUM-UNUM).

Ma in seguito, la importazione vitalistica di Ippocrate della “Phisica”, venne meno nella storia della scienza, sia pure con molta gradualità.

La scienza ha infatti assunto un atteggiamento riduzionista correlato a modelli di pensiero di ampio riferimento meccanico, limitati alla osservazione degli esperimenti, con atteggiamento di indagine di carattere analitico e sistematico, il cui oggetto di studio è il mondo esterno all’uomo e non più attenta al reale soggetto della conoscenza.

Il principale esponente dello studio oggettivo della scienza, fu Aristotele (384-321 a.C.), discepolo di Platone, il quale non ritenne neppure che le idee fossero proprietà del funzionamento cerebrale dell’uomo. Aristotele infatti tenne di poco conto la influenza cerebrale sulla stessa elaborazione delle nostre conoscenze, ed infatti giudicò che, il cervello, composto principalmente di acqua, avesse la semplice funzione meccanica principale di raffreddare il sangue.

Solo la scuola biologica di Alessandrina prosegui la impostazione dello studio scientifico dell’ uomo, quale artefice di conoscenza; in particolare Erofilo (300 a.C.) e il suo discepolo Erasistrato (250 a.C.) studiarono gli organi del corpo umano ed in particolare il cervello, distinguendo ad es. le funzioni del cervello, da quelle motorie del “cerebellum” (cervelletto); distinsero anche i nervi sensori ( che ricevono sensazioni) da quelli motori (che inducono movimenti dei muscoli), distinsero inoltre le arterie dalle vene, riconoscendo che le prime pulsavano mentre le seconde no, ed infine attribuirono la superiorità della creatività umana rispetto agli animali correlando le numerose circonvoluzioni del cervello dell’uomo alla sua maggiore intelligenza.

L’ultimo medico-anatomista fu Galeno (130-200 d.C), chirurgo dei gladiatori a Roma, proveniente dalla scuola Alessandrina, a cui per moltissimi anni si fece riferimento per la conoscenza degli organi interni dell’uomo e delle loro funzioni.

Infatti dopo Galeno la impostazione anatomica della scienza medica fu abbandonata, e la medicina divenne principalmente studio di indole farmacologica, finalizzato alla cura delle malattie tramite l’utilizzazione di decotti di erbe e di purghe di sali, in quanto, con la diffusione delle religioni monoteistiche (ebraismo, cristianesimo ed islamismo), fu proibita, in quanto sacrilega, la dissezione del corpo umano. Ciò in seguito alla distinzione tra la natura inanimata e la natura dell’uomo dotato di anima di origine divina e di vita ultraterrena; pertanto il corpo umano doveva presentarsi integro al giudizio divino, dopo la morte ed in particolare, in epoca medievale, venne perseguitata ogni forma di studio dell’uomo che ricorresse alla dissezione della integrità biologica del corpo umano.

L’epoca del Rinascimento Italiano

Lo studio anatomico del corpo umano venne riabilitato della Università di Bologna (attorno al 1200 d.C.) nella facoltà di Legge, in quanto l’autopsia era di frequente il mezzo migliore per dirimere questioni legali relative alla causa della morte e quindi, si trovo il modo di giustificare legalmente la dissezione del corpo umano. Per questa via di accettazione legale, la scuola di medicina di Bologna e poi di Salerno, iniziarono a sviluppare la moderna anatomia, che fu l’inizio della rinascita del sapere biologico. La anatomia del corpo umano fu importante anche per l’arte rinascimentale. Il più celebre degli artisti-anatomici è stato Leonardo Da Vinci (1452-1519) il quale comparando le strutture biologiche dell’uomo e degli animali, contribuì a gettare le basi cognitive ad osservazioni che condurranno in seguito alle concezioni della evoluzione naturale.

La nascita moderne concezioni delle scienze della vita

La fase della biologia-anatomica portò a varie scoperte tra cui molto importante fu quella di William Harvey (1578-1657), un medico inglese di Canterbury, che si laureò in Medicina alla Università di Padova.

Harvey studiò la circolazione del sangue e con i suoi studi favorì un profondo cambiamento nel modo di pensare. Il fatto che si fosse verificato (anche in seguito agli studi di Marcello Malpighi (1628-1694 /Professore di Medicina alla Università di Bologna e di Pisa), che i polmoni purificano il sangue venoso in arterioso, parzialmente riproponeva quella unificazione tra uomo e natura, che si era concettualmente perduta e che quindi iniziava a ricomporsi nella scienza.

Bisogna a questo proposito ricordare come a volte siano proprio le significazioni semplicistiche delle osservazioni scientifiche a determinare concezioni parzialmente valide, che accettate senza alcun dubbio, divengono prigioni cognitive del pensiero creativo dell’uomo.

Il fatto che il sangue potesse essere rivitalizzato dall’aria nei polmoni, si scontrava con la concezione che distingueva la vita animata dalla materia inanimata; nella concezione “vitatalisica-medioevale”, si ritenne infatti che nulla potesse essere appreso sulla natura della vita, sulla base dello studio di oggetti inanimati, e cioè viceversa, che lo studio della vita venisse a dipendere da leggi naturali distinte da quelle descritte per la materia. Cosi, dato che le arterie di un morto si osservano vuote, mentre gli unici vasi sanguigni risultano essere le vene, prima di Harwey, si ritenne che le arterie fossero percorse da un fluido vitale.

Pertanto in seguito alle scoperte di Harvey il cuore diviene una pompa meccanica per la circolazione del sangue, e quindi perse tutti quegli attributi vitalistici, che ne facevano centro di attività animate, quali gli affetti e le sensazioni d’amore o di odio caratteristiche fondamentali del comportamento degli esseri viventi.

Lo strumento che dette un grandi possibilità di sviluppo alle scienze della vita fu la invenzione del “microscopio” da parte di Anton Van Leuwenhoek (1632-1723), un mercante olandese, che per hobby costruì il primo strumento e per primo riuscì a vedere i microscopici “batteri” in una goccia di acqua. Il microscopio nel micro-cosmo, come il cannocchiale di Galieo per la astronomia nel macro-cosmo, dette in seguito la possibilità di sviluppare la scienza della micro-biologia.

In breve furono scoperti e semi della vita, gli spermatozoi e gli ovuli, sia della specie umana che degli animali e delle piante sessuate e la loro struttura cellulare.

Prima di queste scoperte la generazione di una nuova vita si riteneva “spontanea”, in quanto nell’aria e negli elementi terreni si ritenevano esistenti influssi vitali, di non ben specificata origine, ma che comunque risentivano della influenza delle stelle e dei pianeti quali generatori della vita. Ad esempio si pensava che le mosche nascessero per generazione spontanea dalla carne in putrefazione. A tal proposito Francesco Redi (Arezzo 1626 - Pisa 1698), medico che fu ricercatore presso l’Accademia della Crusca ed in seguito fu tra i promotori dell’accademia del Cimento a Firenze, riuscì, con un suo famoso esperimento (”Esperienze intorno alla generazione degli insetti”-1668), a confutare la concezione vitalistica della generazione spontanea, confrontando la putrefazione di un pezzo di carne esposto all’aria con un altro pezzo della stessa carne, protetto dal contatto con l’aria e dalle possibili contaminazioni di depositi di uova di mosca e quindi immune dalla loro fecondazione. Inoltre anche il medico Lazzaro Spallanzani (1729-1799), bollendo e poi chiudendo ermeticamente un brodo di carne, dimostrò che, con tale trattamento, anche i microrganismi venivano sterilizzati e pertanto non si verificava alcuna generazione di tipo spontaneo.

La antica credenza della “generazione spontanea” non fu superata con immediatezza, perché si pensò che tali trattamenti di assenza di aria o di innalzamento della temperatura, ponessero le condizioni di distruzione del misterioso “fluido vitale”; molti intellettuali inoltre ritennero che fosse possibile concepire una teoria “pre-formazionista”.

La osservazione di ovuli e spermatozoi, con la potenza risolutiva dei microscopi di allora, era grossolana, così che immaginarono che le cellule germinali, rappresentassero forme di organismi adulti in miniatura a cui il concetto di generazione vitale spontanea poteva ancora essere applicato. Alcuni pre-formazionisti fecero notare ad es. che un Elefante Africano accoppiato con una femmina di Elefante Indiano (o viceversa) non genera figli per quanto le specie sembrino simili e gli ovuli e spermatozoi fossero perfettamente uguali alla osservazione del microscopio. Pensarono quindi che non era sufficiente la percezione al microscopio per osservare le forme differenti dei semi delle due specie, e quindi la idea della generazione spontanea, che si associava perfettamente alla concezione Biblica, là dove si dice che Dio creò tutte le specie, rimase concepibilmente accettata in termini di pre-formazione.

La idea che le specie fossero fissate in natura una volta per tutte (creazionismo), si scontrò quanti studiando l’anatomia comparata di piante ed animali iniziarono a ritenere la possibilità di trasformazioni delle specie in natura. Il medico-naturalista svedese Karl von Linee (latinizzato in Carlo Linneo 1707-1778) pubblicò una articolata e vasta classificazione di animali e piante intitolata “Systema Naturae”, che fu considerata dai ricercatori un ampio riferimento tassonomico per analizzare comparativamente le nuove specie che man mano si andavano scoprendo nel mondo; si notò allora che il sistema della natura, sembrava crescere ad albero e cioè si sviluppava come se alcuni generi più giovani provenissero da un antenato comune.

Però Linneo, educato cristianamente, considerava sacrilego persino il dubbio che le specie potessero evolversi.

Le teorie della Evoluzione

Il medico embriologo K.F. Wolf (1734-94) scrisse un libro dal titolo “Theoria Generationis”, in cui riportava le sue osservazioni sulla trasformazioni di un embrione di pollo; iniziò così a dare sviluppo ad una concezione “epigenetica” per la quale si ritiene che l’embrione di ciascuna specie si sviluppi mediante una evoluzione di forme, che inizia da tracce di quelle primordiali a quelle specifiche del soggetto adulto. L’ontogenesi come traccia della filogenesi fu affermata da successivi studi dell’embriologo tedesco, Ernst H. Haeckel (1834-1919).

Siamo ormai nel 1800 ed il termine BIOLOGIA inizia ad essere utilizzato in relazione alle possibilità di evoluzione del sistema vivente. Ormai la rivoluzione francese aveva inciso fortemente sulla cultura dell’epoca e la paura di essere considerati sacrileghi era ormai limitata ed il pericolo di condanna per eresia era divenuto solo un retaggio del passato. In tale contesto storico lo zoologo francese Jean Baptiste de Monet, cavaliere di Lamark (1744-1829) introdusse per primo il concetto di “evoluzione” visto in termini di “ereditarietà dei caratteri acquisiti dall’ambiente”.

Lamark (nome con cui si firmava), citò il caso delle giraffe, ritenendo che il collo lungo potesse essere attribuito ad un adattamento ambientale, là dove le giraffe erano costrette a brucare foglie di alberi mediamente alti della savana. Il criterio di semplice dell’adattamento all’ambiente proposto da Lamark, che non considerava di alcun conto predisposizioni interiori della definizione di una specie, ebbe molte critiche che ne inficiarono la validità.

Allo stesso tempo altri due ricercatori naturalisti inglesi Charles Robert Darwin (1808-1882), Alfred Russel Wallace (1823-1813), esplorando il primo l’America Latina con la celebre missione scientifica effettuata con la nave inglese Beagle, e il secondo con una spedizione in estremo oriente ed in Australia, si resero entrambi conto che l’evoluzione delle specie era ragionevolmente concepibile ed infatti ritennero che la evoluzione fosse il risultato di una successione di mutazioni interne a ciascuna specie, le migliori delle quali venivano selezionate dal cambiamento delle condizioni ambientali. Già l’uomo di fatto aveva selezionato specie animali valorizzando le caratteristiche peculiari di alcune combinazioni fortuite incrociando maschi e femmine per selezionare una nuova razza. Così ad es. era stato per il cane bassotto, che aveva il vantaggio di non essere capace di saltare il recinto del cortile di casa e quindi poteva fare buona guardia senza scappare dalla staccionata.

L’esempio classico riportato a favore della teoria evolutiva di Darwin fu quello del muro bianco su cui si poggiano le farfalle bianche per sfuggire alla vista degli uccelli. La mutazione casuale in farfalla nera, non avrebbe avuto alcun successo evolutivo, fino a quando il muro, a causa di una ciminiera fumosa di una fabbrica, non avesse assunto il colore nero; quest’ultimo fattore ambientale causava una forte localizzazione per gli uccelli predatori delle farfalle bianche, favorendo lo sviluppo e la crescita della specie con le ali nere. Con queste convinzioni Darwin pubblicò nel 1859 il suo primo libro su “L’origine della Specie”. Il libro fu ampiamente criticato e preso in giro; si ricordano delle vignette sui giornali che facevano risalire l’origine della amata regina di Inghilterra alla sua parentela scimmiesca.

Wallace a causa delle forti critiche ritirò le sue convinzioni ritornando ad uno spiritualismo vetusto, mentre Darwin, pur ammettendo l’incompletezza della sua ipotesi evoluzionista, migliorò la sua teorizzazione pubblicando altri libri tra cui il famoso “The descent of man” (L’origine dell’uomo-1871).

In vero alcune critiche alla concezione evolutiva di Darwin non furono di poco conto, dato che ancora oggi non sarebbe facile rispondere ad esse.

Una critica semplice ma efficace, emerge in seguito alla difficoltà di dare una risposta alla domanda: se il meccanismo naturale è selettivo delle specie migliori, allora perché il numero delle specie non si riduce invece di crescere ad albero differenziandosi, dimostrando cioè una ampia gamma di flessibilità creativa della organizzazione della vita in natura?

La seconda critica alla teoria della evoluzione era relativa alla necessità di capire quale fosse il meccanismo evolutivo che dà luogo alla mutazione, e se esso risponde a criteri casuali o programmati da leggi ancora incognite?

La concezione Darwiniana ottenne anche vari sostenitori sia nel campo della scienza che nel campo della nascente sociologia della società industriale capitalistica. Cosi ad es. il sociologo inglese Albert Spencer (1820-1903), sostenne come fatto evolutivo la concorrenza libera, come unica legge naturale evoluzionistica, a suo avviso la legge del più forte, dava adito alla evoluzione sociale, mentre vide nel concetto di solidarietà, qualcosa di innaturale ed estremamente nocivo al progresso umano e giunse quindi a giustificare le guerre dell’imperialismo britannico come salutari per l’evoluzione della specie umana. Altri come Francis Galton (1822-1811), cugino di Darwin, studiando l’influenza dell’ambiente su gemelli identici (monozigoti), volle favorire concetti razzisti, poi malauguratamente ripresi da Adolf Hitler sulle origini e sul miglioramento della razza umana.

Le precedenti osservazioni rappresentano una digressione importante per comprendere come la scienza moderna non possa più essere considerata legata solo ad ideali scientifici neutrali, come forse lo era stata nei tempi antichi; ormai in una società industriale, dove la scienza e la tecnologia hanno un impatto profondo sulla società ed il suo sviluppo, le concezioni scientifiche divengono strettamente correlate alle ragioni e le ideologie politiche del tempo.

Le origini della Genetica

Comunque la scienza prosegue anche con una certa indipendenza. Infatti ben lontano dal chiasso delle interpretazioni sociologiche e filosofiche, l’abate austriaco Gregor Johann Mendel (1822-1884), botanico dilettante, sulla base di incroci e di studi statistici, si pose il problema di indagare come la natura agisca nella evoluzione generando specie differenti. Per vari anni alla insaputa di tutti, il frate Mendel si mise ad impollinare piselli di due specie differenti: la prima a pianta alta (A) e l’altra, nana (n), e studiò la composizione statistica degli ibridi. I suoi lavori vennero scoperti e divulgati vari anni dopo la loro pubblicazione datata nel 1866, e sono di importanza tale da far considerare Mendel il fondatore della genetica.

Mendel si accorse che se ibridava piselli di tipo (A) con quelli di tipo (n) otteneva in una prima generazione piselli ibridi di tipo (A/n) a pianta Alta (carattere dominante); se poi incrociava piselli ibridi otteneva figli di tipo (A) e di tipo (n), e di ibrido (A/n), nella proporzione statistica di (1A): (1n) : (2A/n ).

Mendel si rese conto dai suoi rilievi statistici che i caratteri genetici, quando perdono flessibilità di adattamento ambientale scompaiono, dando quindi ulteriore credito scientifico alla teoria della evoluzione Darwiniana. Inoltre il botanico scozzese Robert Brown (1773-1858), noto per gli studi sul moto casuale detto Browniano del polline in un liquido, analizzando le cellule di varie piante ed animali scoprì in ognuna di esse esisteva un “nucleo” più denso.

Molti biologi successivamente si misero a studiare il nucleo delle cellule e in particolare il citologo tedesco Whalter Flemming (1843-1905) riuscì a trovare che alcuni coloranti mettevano in evidenza una sostanza (che oggi sappiamo essere il DNA), che egli chiamo “cromatina”; dentro il nucleo delle cellule e W. Flemming riuscì ad individuare le trasformazioni di sezioni filiformi della cromatina (che in seguito furono chiamati cromosomi - ovvero corpi colorati), che si accompagnavano alla suddivisione cellulare di un ovulo fecondato. W. Flemming chiamò tale processo di suddivisione Mitosi (dalla parola greca che significa Filo).

Infine il citologo americano Walter S. Sutton (1876-1916), osservò che i cromosomi sono in numero caratteristico di ciascuna specie (ogni cellula umana ad es contiene 46 cromosomi, 23 provenienti dal padre e 23 dalla madre durante la fecondazione) e che i cromosomi si comportavano come i responsabili dei fattori ereditari che causano dell’andamento statistico della genetica studiata da Mendel.

Siamo ormai al sorgere del XX Secolo, epoca contemporanea, in cui gli studi di biologia animale e vegetale hanno avuto grandi successi ed oggi sono in rapido e veramente problematico sviluppo.

Gli studi biologici e la lotta contro la malattia

Come intuì Ippocrate di Cos, gli studi scientifici sono necessari al medico per debellare la malattia.

Nella pratica medica notevoli sono stati e progressi nel coadiuvare la salute nella vita dell’uomo.

Di fatto possiamo constatare che, la probabilità media di vita di un essere umano era ai tempi della antica Grecia inferiore ai 40 anni, alla fine del secolo scorso era salita attorno ai 50 anni, ed oggi si aggira oltre i 70 anni di età.

La scoperta del microscopio aiutò molto ad identificare i batteri come causa di molteplici malattie. Louis Pasteur ( 1822-1895) un bio-chimico francese, occupandosi del problema della fermentazione alcolica, al fine di non fare andare in aceto il vino, ed inacidire la birra con l’invecchiamento, scoprì che i fermenti nel mosto, erano micro-organismi (aceto-batteri), che producono sostanze oggi dette enzimi le quali catalizzano le trasformazioni chimiche. Pertanto riscaldando il vino Pasteur riuscì a bloccare il processo di acidificazione. In seguito agli studi di Pasteur, che si interessò anche del problema di scoprire i germi delle malattie infettive, il medico chirurgo inglese Joseph Lister (1827-1912), riuscì a debellare la grande mortalità post-operatoria che falcidiava numerose vittime anche in occasione del parto, con tecniche antiseptiche per la sterilizzazione dei microbi negli ambienti operatori.

Lo studio della batteriologia iniziato da Pasteur, portò molti altri benefici per la cura delle malattie. Il medico inglese Edward Jenner (1749-1823), comprese che quanti si ammalavano di “vaiolo vaccino” (una malattia blanda comune tra i bovini che assomigliava per certi aspetti al vaiolo mortale dell’uomo), diventavano non solo immuni a successive ricadute della malattia contagiata dalle mucche, ma erano anche attivamente immuni al virus (parola che deriva da Veleno) del vaiolo mortale per l’uomo. Egli fu il primo ad utilizzare la vaccinazione (così lui chiamo dal nome della Vacca, il sistema di somministrazione di virus morti o indeboliti da opportuni trattamenti con il calore od altri metodologie) a prevenzione di immunità.

Con l’utilizzazione delle vaccinazioni l’uomo ha debellato molte epidemie che decimavano periodicamente intere popolazioni, quali il vaiolo, la peste, il colera, la febbre gialla ecc.. ecc).

In breve ci si rese conto che nella lotta contro batteri, microbi e virus non meglio identificati, che la natura si autodifende creando “anticorpi” la cui produzione può essere attivata da opportuni vaccini, ma si comprese come al medesimo tempo che anche i sistemi batterici microbici o virali si difendono seguendo la legge della evoluzione darwiniana, e cioè generando mutazioni che sopravvivono al cambiamento delle condizioni ambientali.

Esponente principale degli studi batteriologici moderni fu il medico scozzese Alexander Flemming (1881-1955) scopritore dell’agente antibatterico la Penicillina. Studiando culture batteriche di staffilococchi, A. Flemming si accorse che una muffa li uccideva. La produzione su larga scala della penicillina fu ottenuta negli USA dal collega australiano H Walter Flory, (1998-1968) e dal chimico tedesco, Ernst B. Chain (1906-1979), che assieme a Flemming, vinsero il premio Nobel per la Medicina nel 1945.

Da allora la lotta della scienza biologica contro i micro-organismi si è fatta sempre più attiva e sofisticata ed ancora molto è da comprendere nel campo delle biologia e della genetica e della sperimentazione medica, per debellare le malattie micro-batteriche e virali, proprio in quanto ancora oggi le nostre conoscenze sulla dinamica evolutiva della vita sono ancora incomplete.

Sempre nuovi anti-biotici (termine che riferito ai batteri significa “contro la vita”) sono studiati da equipes interdisciplinari, e questo è il campo di ricerca sviluppo delle industrie farmaceutiche quali la Bristol-Myers Squibb, che con noi collabora qui a Latina, per coadiuvare la crescita delle nostre conoscenze scientifiche nei giovani, e quindi della creatività cerebrale dell’uomo, che come abbiamo appreso, è, come ritenne Ippocrate, il vero medicamento per la salute dell’umanità nel futuro.

Bibliografia:

- Isaac Asimov - Breve Storia della Biologia, Zanichelli, Bologna, 1979

- “History of Biology List”, Bibliografia dei personaggi storici della Biologia
http://www.ucmp.berkeley.edu/help/topic/history.html

Redazione :: Mag.14.2005 :: Scienze Cognitive :: Comments Off

L’indagine sul significato delle parole, da un punto di vista neuro-etimologico, cioè da una fonte più ricca ed attendibile, rivela che molti vocaboli hanno un senso più specifico di quello che abitualmente si è portati a recepire. Molti termini, infatti, ritraggono funzioni di uno o entrambi gli emisferi cerebrali.
Il termine ‘astrazione’, ad esempio, raffigura il processo di costruzione di suoni, immagini e sensazioni che si sviluppa nell’emisfero sinistro del nostro cervello.
‘Apprendimento’, invece, è una parola che indica un procedimento che è stato trasferito nell’emisfero destro, un qualcosa che è stato appreso, memorizzato e divenuto automatico.
La parola ‘capire’ è una funzione dell’emisfero sinistro o, volendo, di entrambi gli emisferi. Infatti, la sua nominalizzazione ‘comprensione’, può essere intesa come una funzione dell’emisfero destro perché esiste anche una comprensione inconsapevole delle cose per l’inaccessibilità a certi livelli di memoria.
Un termine che ci ha destato curiosità è ‘rielaborazione’. Che cosa potrà rappresentare una parola del genere? Dopo averla denominalizzata otteniamo ‘rielaborare’, un verbo associato a cancellazione: rielaborare che cosa? Nel manuale di Neuro-programmazione digitale abbiamo usato la parola ‘elaborazione’, con l’intento di rappresentare l’atto della costruzione, da parte dell’emisfero sinistro, di esperienze, idee o informazioni, ma non abbiamo aggiunto, che queste, se non arrivino in modo celere al destinatario, cioè all’emisfero destro, saranno dimenticate.
Non si spiega, comunque, l’aggiunta del prefisso ‘ri ’. Rielaborare vuol dire elaborare nuovamente o elaborare più volte, ma a quale scopo? Forse chi elabora più volte aumenta le capacità d’elaborazione?
Probabilmente la rielaborazione rappresenta l’atto d’arrivo in memoria delle informazioni elaborate o costruite nell’emisfero sinistro. Le informazioni sono rielaborate per fare un confronto con quelle di prima elaborazione, un controllo, attraverso un sistema rappresentazionale, per stabilire che il materiale trasferito nell’emisfero destro sia fedele all’originale, conforme a quello elaborato, in modo da garantire che nessuna informazione sia persa durante il trasferimento.
Che cosa dire delle parole ‘analisi’ e ‘sintesi’? Trasformando le nominalizzazioni in verbi otteniamo “analizzare” e “sintetizzare” e probabilmente si tratta di due processi che avvengono nell’emisfero sinistro.
Analizzare qualcosa potrebbe richiedere una certa elaborazione.
Ma perché sintetizzarle?
Presumibilmente, le cose stanno in questo modo: il materiale o le informazioni pervenute nell’emisfero sinistro, prima di essere inviate nel destro, sono sottoposte ad analisi; inoltre c’è bisogno di effettuare il salvataggio (la sintesi delle informazioni) in modo da evitare, in caso di mancato invio, la perdita di tutto il materiale analizzato. La sintesi potrebbe rappresentare un mezzo d’identificazione e di ricerca di enunciazioni o programmi da poco elaborati (non dimentichiamo che a livello dell’emisfero sinistro ci troviamo a memoria zero).
Facciamo un esempio: ci è venuta una buona idea, ne facciamo immediatamente la sintesi in modo da poterla recuperare in caso dovessimo dimenticarla.
Per sperare di recuperare idee, informazioni o dati, da poco elaborarti, ma persi a causa di una mancata sintesi, dovremmo sederci nuovamente sulla stessa poltrona, ricordare qualcosa di specifico che avevamo pensato prima di sederci…
L‘<individualizzazione dell’insegnamento> è una doppia nominalizzazione.
Già una sola nominalizzazione ha un significato diverso per ognuno di noi, figuriamocene due!
In ogni modo, dopo aver denominalizzato il prima termine, otteniamo il verbo “individualizzare”, ma a quale processo si riferisce? Coniugando il verbo individualizzare otteniamo: io individualizzo, tu individualizzi, egli individualizza, ecc. otteniamo qualcosa di poco logico.
Ci interessammo a questa parola alcuni anni fa perché non riuscivamo a trovarla sul vocabolario. La scovammo sul dizionario di francese ‘individualizer’ e, in quella lingua, probabilmente, il termine corrisponde qualche particolare processo o rapporto. Attualmente, in quasi tutti i vocabolari rinveniamo la parola “individualizzare”, ma a quale processo logico si riferisce?
I vocaboli ‘conoscere’ e ‘sapere’ in inglese sono tradotte in una sola parola: ‘know’. In questa lingua “sapere” e “conoscere” rappresentano lo stesso processo, mentre in italiano sono due cose abbastanza diverse e non indicano le stesse esperienze.
In inglese sapere qualcosa corrisponde a conoscerla e conoscere qualcosa vuol dire saperla.
In italiano, sapere qualcosa non implica automaticamente che la si debba conoscere, cioè conosciamo cose senza sapere di saperlo.
Queste affermazioni coincidono con i processi sensoriali sottesi all’emisfero non dominante, i processi di memorizzazione e la sua accessibilità. Conosciamo molte cose, ma non sempre ne siamo a conoscenza diretta; o meglio: sappiamo molte cose, ma non ne siamo coscienti.
Per fare un esempio, le persone non sempre sono a conoscenza del vantaggio secondario di un loro comportamento.
Per essere più precisi, durante le investigazioni ipnotiche emergono delle conoscenze di cui la persona non è consapevole, quindi, il significato più giusto è da attribuire alla lingua italiana.

Redazione :: Mag.07.2005 :: Scienze Cognitive :: Comments Off

Natura diversifica e imita:
artificio imita e diversifica
Blaise Pascal

Dati gli elementi di un insieme, implicano diversità tutte quelle relazioni che un elemento non sviluppa con se stesso. Nel contesto delle scienze biologiche, l’ambiente può essere definito come “il dominio delle relazioni che implicano diversità”. Ogni essere vivente si differenzia nell’ambiente, senza rinunciare all’omologia con la specie d’origine. Tuttavia, l’uniformità esiste e si manifesta nella sostanziale somiglianza dei fenomeni vitali. Le teorie sull’evoluzione, indipendentemente dalla loro ragione storico-filosofica e scientifica, hanno avuto il compito di riconciliare questi due concetti. Come suggerito dal filosofo francese, l’artificiosità dell’opera umana, di per sé ispirata all’uniformità presente in natura, si diversifica per effetto della conoscenza scientifica. Al di là della giustificazione etica, questo non è sufficiente a determinare la liceità di tutte le scelte socio-politiche ed economiche fondate sull’utilizzo della ingegneria genetica. La scienza della complessità [1] divide i problemi tecnologici in due classi principali: a) quelli che possono essere risolti facilmente; b) quelli di cui è possibile soltanto controllare la soluzione proposta. Gli OGM (organismi geneticamente modificati) rappresentano l’esempio tipico di quest’ultima classe. Dato che la complessità poggia su fondamenta ragionevoli, ma non dimostrate, il principio di precauzione [2] fornisce gli orientamenti per stabilire il corretto equilibrio tra poteri politici, organi scientifici ed operatori economici nella protezione della salute umana.
Il Consiglio Europeo ritiene indispensabile disporre di un contesto di ricerca appropriato, nell’ambito del quale la valutazione del rischio biologico “…deve essere svolta in modo pluridisciplinare, contraddittorio, indipendente e trasparente” (punto 9 del testo citato).
Il focus dell’informazione sull’inquinamento genetico, quindi, dovrebbe abbandonare tanto l’area delle intuizioni soggettive, quanto quella dei dati statistici. Infatti, per far sì che la contaminazione ambientale sia minima, a tal punto da attribuirgli un ruolo semplicemente “ideologico”, si deve mettere l’opinione pubblica nelle condizioni di comprendere la reale capacità di controllo della scienza. Tullio Regge, del quale abbiamo condiviso sia la cautela che le perplessità espresse sull’applicazione del principio di precauzione [3], ha illustrato la necessità di arginare l’inferenza della statistica [4]. In effetti, ad uno strumento in grado di descrivere, misurare e controllare, ma che utilizza regole precodificate, dovrebbe sostituirsi un metodo analitico, dove siano gli stessi dati a far evolvere la messa a punto del modello. Ci riferiamo ai sistemi dinamici adattivi (ad esempio le reti neurali), per i quali l’errore è un fattore fondamentale e decisivo per accrescere la propria conoscenza. Il fisico Freeman Dyson scrive [5]: ”La progettazione dei genomi sarà una nuova forma d’arte, creativa quanto la pittura e la scultura”. L’ingegneria genetica tende a sostituirsi all’evoluzione biologica, come motore del cambiamento, riproponendo quel trasferimento genico orizzontale che aveva caratterizzato la fase evolutiva pre-darwiniana. Quest’ultima mostra una similitudine rispetto all’evoluzione culturale, iniziata 10 mila anni fa con l’Homo Sapiens e basata sullo scambio orizzontale di idee. Dato il declino della biologia riduzionista, dobbiamo attenderci che lo sviluppo della biodiversità, nella fauna e nella flora, sarà in futuro garantito soprattutto dall’omogeneità tra le varie forme di evoluzione, piuttosto che dalla varietà delle creazioni!

Ermanno De Fazi, medico, è Docente di Patologia generale (MED/04) – Anno Accademico 2004/’05 – Corso di Laurea in Tecnica della Riabilitazione psichiatrica – II Facoltà di Medicina e Chirurgia, Università degli Studi di Roma “La Sapienza”.

Roberto Villa, ingegnere, è Docente di Informatica (INF/01) – Anno Accademico 2004/’05 – Corso di Laurea in Tecnica della Riabilitazione psichiatrica – II Facoltà di Medicina e Chirurgia, Università degli Studi di Roma “La Sapienza”.

BIBLIOGRAFIA

[1] P. Zellini. Il calcolo e la scoperta della complessità. In: Caos e complessità. Ed. CUEN s.r.l. Napoli (1996)
[2] Bollettino UE, Allegato III: Risoluzione del Consiglio sul Principio di Precauzione (12 – 2000).
[3] T. Regge. I paraocchi sull’ambiente. La Repubblica (12 aprile 2002).
[4] T. Regge. “L’opinione” in: Le Scienze, n.421. Le Scienze S.p.A., Roma (2003).
[5] F. Dyson. L’interludio darwiniano. Tecnology Review (Edizione Italiana). Tech.Rev. Srl, anno XVII, n°3, Roma (2005).

Redazione :: Mar.16.2005 :: Intelligenza Artificiale, Scienze Cognitive :: Comments Off

Negli anni 90 la costruzione di Magnus ha contribuito ad alimentare entusiasmi e polemiche circa la controversa possibilità di dar vita a un sistema artificiale umanoide.
Magnus è una struttura neurale a molti automi, (realizzata da Aleksander nel 1992), che riceve come input immagini visive di un mondo virtuale bidimensionale immagazzinato in un computer. Magnus è in grado di formarsi delle rappresentazioni interne (gli automi) delle immagini che vede e che corrispondono, nello spazio dei pesi della sua rete neurale, a degli avvallamenti, cioè a un punto o un insieme di punti attrattori. Una delle capacità più sofisticate del sistema è la visualizzazione guidata dalle parole; nella fase di addestramento Magnus impara ad associare i nomi degli oggetti alle immagini di questi ultimi, grazie alla presentazione simultanea dei due stimoli. Nella fase successiva egli è in grado, dato il nome di un oggetto, di immaginarlo senza disporre dell’input visivo corrispondente (ciò che Magnus immagina appare su uno schermo collegato alla sua rete neurale). Inoltre, se gli viene fornito il nome di un altro oggetto, i suoi pensieri mostrano la giusta traiettoria nello spazio: se vi sono oggetti tra il primo e il secondo, il sistema li immagina. Il suo costruttore spiega quale sia il risultato principale ottenuto con Magnus: ”Seguendo attentamente la conoscenza dell’anatomia del sistema visivo, riuscii a dimostrare che potrebbe esistere un’area neurale che rappresenta coerentemente il mondo dal punto di vista dell’osservatore. E’ un’area che riceve segnali sia attraverso i canali visivi sia dalle attività muscolari del sistema e questo le conferisce la capacità di ricostruire un oggetto così com’è nel mondo, ma visto dalla prospettiva dell’osservatore. Si chiama ‘rappresentazione del mondo centrata sull’ego’ e si contrappone alle immagini che cadono sulla retina dell’occhio ed esistono nella corteccia visiva primaria. Tali rappresentazioni sono ‘centrate sull’occhio’e sono incoerenti l’una con l’altra al passare del tempo. L’area centrata sull’ego rappresenta il mondo come apparente estensione di se stessi, più che come viene colto dagli occhi. Siamo anche riusciti a dimostrare che quest’area può ricostruire ‘immagini mentali’ partendo da semplici espressioni costituite da un sostantivo e un aggettivo (un cerchio blu, un triangolo giallo). Questo sistema è effettivamente in grado di immaginare ‘una banana blu a pallini rossi’ anche se tale oggetto non ha mai fatto parte della sua esperienza di apprendimento. In breve, il processo è il seguente: le parole stimolano aree specializzate centrate sui sensori le quali rappresentano la ‘bluità’, la ‘bananità’ e così via, mentre l’area per il mondo centrato sull’ego fa il resto. E’ questa capacità di creare le rappresentazioni centrate sull’ego che a mio avviso conferma qual è la proprietà ingegneristica essenziale di cui ha bisogno un sistema neurale al fine di diventare visivamente consapevole”1.
Per chiarire l’idea che gli stati interni del sistema siano centrati sull’ego, analizziamo il meccanismo della ‘centratura sull’ego’ nel sistema visivo. Il compito che il sistema visivo svolge è quello di separare le caratteristiche delle scariche della retina (colore, intensità, bordi, movimento); questo avviene al livello della corteccia visiva primaria. Ma, in base ad esperimenti su soggetti con lesioni, è emerso che la nostra consapevolezza visiva scaturisce da aree più profonde del sistema visivo, quelle frontali, dove i neuroni ricevono informazioni sulle scariche dei neuroni muscolari che controllano la posizione degli occhi e della testa. In queste aree si vengono a creare mappe delle informazioni relative alla forma e al colore dell’immagine visualizzata che incorporano una compensazione della posizione degli occhi e della testa. In sostanza, la parte centrale della retina (fovea) “dipinge” un’immagine neurale integrando l’informazione proveniente dai segnali muscolari, mentre il resto della retina serve ad attirare la posizione dell’occhio verso cose del mondo il cui contenuto è importante per l’organismo. Queste superfici “dipinte” sono il luogo dove si creano le rappresentazioni centrate sull’ego e si realizza la consapevolezza visiva.
Tutto ciò suggerisce che il modo in cui un organismo percepisce un’immagine visiva sia sottoposto a fattori autoctoni di organizzazione dipendenti dal funzionamento dei processi percettivi (e non da credenze e condizionamenti culturali, generatori di un’attività inferenziale inconscia). Se le leggi della psicologia della Gestalt2, esposte da Wertheimer nel 1912, non sono indotte dall’esperienza percettiva ma ne sono costitutive, allora non possiamo scegliere cosa percepire ma l’organizzazione percettiva ci s’impone e la centratura sull’ego delle nostre rappresentazioni dipende semplicemente dalla centratura sull’ego delle nostre percezioni e questa, a sua volta, non è che un meccanismo percettivo non troppo dissimile dalle leggi della Gestalt, una sorta di modalità organizzativa del materiale sensibile. Queste idee ricordano fortemente i risultati ottenuti da Rosch nei suoi esperimenti sulla percezione dei colori e in particolare il fatto che la determinazione dei prototipi all’interno delle categorie naturali non ha natura inferenziale, né tanto meno linguistica.
“Insomma, i risultati dei gestaltisti e quelli sulle categorie basiche orientano verso soluzioni antitetiche agli esiti olistici della filosofia analitica e alla loro riproposizione da parte dei cognitivisti, suffragando una non totale indeterminatezza della traduzione (processi percettivi e processi interpretativi sono separabili o, quanto meno, i primi non sono plasmabili a piacere dai secondi), una non totale inscrutabilità del riferimento (veridicità delle percezioni, loro univocità sul piano fenomenologico e loro autonomia dai sistemi di credenze) e un non globale olismo”3.
Se finora la centratura sull’ego è parsa un meccanismo intrinseco al processo dell’organizzazione percettiva, simile alle operazioni di integrazione dell’immagine dei gestaltisti e indipendente dai processi interpretativi di tipo inferenziale (radicati a loro volta nella cultura, in un sistema di credenze, nel linguaggio, ecc), tale impressione sembra essere messa in crisi da queste parole diAleksander:”Oltre a ricreare quadri nella testa, le rappresentazioni centrate sull’ego fanno molto altro. Possono semplicemente ricreare quadri, però codificano qualsiasi cosa che sia attinente ai generatori di tali immagini del mondo e alla relazione tra l’organismo e tali oggetti. La parola ‘tazza’ non crea soltanto rappresentazioni neurali di un’immagine della tazza: la sua centratura sull’ego può comprendere rappresentazioni in aree motorie di come potrei afferrarla, riempirla, bervi e di come si potrebbe rompere se la lasciassi cadere. In altre parole, le rappresentazioni centrate sull’ego codificano tutta la mia esperienza di che cosa significa ‘tazza’ per me”4.
Sembra dunque che in questo caso la centratura sull’ego sia qualcosa di più di un meccanismo percettivo, qualcosa che richiede di richiamare alla memoria schemi d’azione fondati sull’esperienza precedente, l’ambiente con il quale si è interagito, le proprietà degli oggetti in esso incontrati e, non ultimo, il ruolo del “sé” nell’interazione con l’ambiente e con gli oggetti: in breve, un insieme di conoscenze sul mondo insieme alla consapevolezza che “io ne faccio parte”. Tutto questo mi pare abbia a che fare con il radicamento del soggetto in un contesto socio-culturale e linguistico che Aleksander omette di sottolineare. La mia rappresentazione di ‘tazza’dipenderà, oltre che dalla mia personale esperienza, dagli usi che nella società a cui appartengo se ne fanno e dalle credenze ad essi associate. Sembra allora che l’impostazione delineata dalla Gestalt necessiti di essere integrata con un modello della percezione e della cognizione che tenga in maggior conto l’interazione tra l’individuo e il suo contesto.
Capire la natura di ciò che Aleksander definisce “centratura sull’ego” significa capire le relazione intercorrente tra individuo e ambiente all’interno del dibattito tra soggettivisti e oggettivisti. Per questi ultimi, il mondo è come ci appare anche prima di essere conosciuto e la conoscenza non è altro che rispecchiamento di una realtà data. Nel caso della visione, ad esempio, ne deriva che i colori sono attributi intrinseci delle superfici in quanto determinati da proprietà fisiche. Secondo questa impostazione, le azioni sono capaci di adattarsi al mondo in quanto le caratteristiche del mondo esterno corrispondono a rappresentazioni all’interno del sistema.
E’ noto che nel funzionalismo quest’idea viene riformulata in chiave informatica: un sistema cognitivo diventa un elaboratore di informazioni che opera su simboli formali attraverso l’applicazione di regole codificate nel sistema e la mente diventa il filtro attraverso cui passano gli input per essere trasformati in output. Nonostante qui, diversamente da quanto accadeva nel comportamentismo, si guardi ai processi interni del sistema (dentro ‘la scatola nera’), l’idea di fondo è ancora quella secondo cui l’esterno causa l’interno, l’ambiente produce dei cambiamenti nel sistema e il rapporto tra l’attività cognitiva e il mondo è spiegato ipotizzando l’esistenza di rappresentazioni mentali all’interno del sistema, rappresentazioni che ri-costruiscono aspetti ambientali estrinseci e indipendenti. Sul versante opposto del dibattito troviamo gli idealisti che pongono l’accento sul fatto che non possiamo avere accesso al mondo se non attraverso le nostre rappresentazioni. Poiché non possiamo uscire da noi stessi per vedere quanto le nostre rappresentazioni siano in accordo con il mondo, noi semplicemente non abbiamo idea di cosa il mondo sia: esso è il presunto oggetto delle nostre rappresentazioni, o in maniera più estrema, una rappresentazione di second’ordine. Dunque, venuta meno la possibilità di radicarci in un fondamento esterno, non ci resta che aggrapparci alle nostre rappresentazioni interne. Per superare questo empasse filosofico, sono sorte concezioni naturalizzate della cognizione: sulla linea di pensiero oggettivista, ma non su quella che identifica conoscenza e rappresentazione, si colloca, ad esempio, l’approccio “ecologico”, così definito non solo perché tiene in alta considerazione la relazione tra l’individuo e l’ambiente ma anche perché ritiene che il significato sia già tutto nell’ambiente. Uno dei suoi principali sostenitori è James Gibson (The ecological approach to visual perception, 1979) secondo il quale gli organismi sono fatti in modo tale da estrarre dall’ambiente in cui vivono l’informazione necessaria per agire con successo, senza bisogno di utilizzare costruzioni mentali, interpretazioni o conferimenti di senso. Per Gibson, la percezione è un sistema d’estrazione e ciò che si estrae sono informazioni che identificano le proprietà topologiche e metriche dello spazio e le proprietà invarianti degli oggetti. Qui si pongono almeno due problemi: il primo legato al fatto che la percezione, per quanto diretta (cioè non mediata da credenze e aspettative), non esaurisce la cognizione e dunque si dovrà andare alla ricerca di principi organizzativi che, a partire dall’informazione sensoriale, diano vita a strutture di pensiero; il secondo riguarda la costanza percettiva: il riconoscimento di qualcosa che resta invariato richiede una qualche elaborazione dell’informazione.
La critica più aspra è venuta da Fodor e Pylyshyn ed ha preso di mira la nozione di ‘affordance’, che, nella teoria di Gibson, indica l’insieme di potenzialità che un oggetto, azione o situazione ha relativamente a un organismo che si trova in rapporto con esso/a ( ad esempio, noi afferriamo cose che si prestano ad essere afferrate dalla mano umana, i cani mangiano cose che hanno l’affordance della commestibilità, ecc). Fodor e Pylyshyn obiettano che qualunque cosa può essere nelle circostanze adatte una affordance per un organismo e che dunque il significato della cosa in questione è per l’organismo completamene indeterminato. Se poi, per rispondere all’obiezione, ci si appella all’atteggiamento dell’individuo verso l’oggetto o la situazione (nel senso che è questo atteggiamento a decidere del significato) non si può fare a meno di notare che esso è intriso di credenze, aspettative, scopi. Sembra dunque che non esistano informazioni neutrali, completamente scevre di contributi soggettivi. Gibson sottolinea, a sua volta, che esistono dei vincoli che delimitano le affordances possibili; ad esempio, tutti noi possiamo vedere l’ellisse (in prospettiva) di una moneta, ma non possiamo vederla come un cubo; se fosse questione di elaborazione mentale potremmo vederla come ci pare. Dunque, tali vincoli sono inscritti nelle leggi della percezione che governano l’interfaccia organismo-ambiente.
Gli esseri umani non hanno bisogno di rappresentarsi l’ambiente per interagire efficacemente con esso, così come l’edera non ha bisogno di formarsi un concetto delle superfici a cui può attaccarsi. Questa concezione, sebbene abbia il merito di avvalorare la relazione individuo-ambiente, non costituisce un’autentica alternativa al realismo cognitivo.
In Autopoiesis and Cognition (1980), Maturana e Varela presentano un modello alternativo della cognizione in cui l’organismo e il suo ambiente non sono più descrivibili l’uno indipendentemente dall’altro e in cui il modello di un mondo esterno già dato viene sostituito da quello di una realtà costruita. Un sistema autopoietico è innanzitutto un sistema autonomo, cioè distinguibile rispetto all’ambiente in cui vive e caratterizzabile come unità composta (fatta di diverse parti). In quanto tale, esso gode di struttura e di organizzazione. Quest’ultima realizza l’insieme delle relazioni che devono restare invariate perché l’unità composta non cambi la sua identità o si disintegri mentre la struttura può, anzi, deve assumere diverse forme all’interno della stessa organizzazione per garantirne l’invarianza. Un sistema è autopoietico se è in grado di guidare i propri processi di riproduzione, ossia se è dotato di chiusura operazionale. Il concetto di chiusura operazionale è stato introdotto per la prima volta nell’ambito delle neuroscienze per descrivere l’attività di automodifica del cervello. Più in generale:
“Un sistema operazionalmente chiuso è tale che il risultato dei suoi processi coincida con quegli stessi processi. Il concetto di chiusura operazionale è pertanto un modo per specificare classi di processi che, nel loro funzionamento, si rinchiudono su se stessi a formare reti autonome. Tali reti non ricadono nella classe dei sistemi definiti da meccanismi di controllo esterni (eteronomi) ma al contrario in quella definita da meccanismi interni di auto-organizzazione (autonomi)”5.
Dunque tutti gli esseri viventi sono autopoietici nella misura in cui gli unici prodotti della loro organizzazione sono loro stessi. Quando un individuo autopoietico interagisce con un ambiente, i cambiamenti strutturali che subisce sono innescati dall’ambiente ma determinati da lui stesso. Contrariamente a quanto accadeva nell’approccio ecologico alla cognizione, qui l’ambiente è una fonte di perturbazioni ma non di istruzioni mentre è la struttura stessa dell’essere vivente a determinare il suo cambiamento in rapporto alla perturbazione. Su queste basi Varela, Thompson e Rosch delineano la ‘via di mezzo della conoscenza’ che si allontana tanto dall’oggettivismo quanto dal soggettivismo, tanto dal realismo quanto dall’idealismo. La conoscenza è una struttura auto-organizzata e non consiste in statici rapporti di rappresentazione: essa è piuttosto ‘azione incarnata’o enazione ( tra i cui significati c’è ‘produrre’, ‘promulgare’, ‘emanare’):
“La cognizione dipende dal tipo di esperienza derivante dal possedere un corpo con diverse capacità sensomotorie” e “tali capacità sensomotorie individuali sono esse stesse incluse in un contesto biologico, psicologico e culturale più ampio”6.
Di nuovo, emerge l’importanza per un sistema cognitivo di avere un corpo e di essere collocato in un contesto più ampio di quello individuale, fattori a cui l’Intelligenza Artificiale simbolica è rimasta insensibile.
“Il significato non nasce con le manipolazioni di simboli, non è automaticamente secreto da una miracolosa materia grigia, e neppure è dono esclusivo della cultura. Abita però tutti e tre gli ambienti. Avere un corpo non vuol dire partecipare di un sistema di credenze condivise che guidano i comportamenti sociali; le strutture della corporeità non dipendono da strutture sociali e da codici comunicativi; semmai sono la cornice per tutte le possibili variazioni culturali. Il significato emerge tanto dall’accoppiamento tra organismo e ambiente (incluso l’ambiente culturale) quanto dalla separabilità, seppur parziale e virtuale, dell’organismo dall’ambiente (incluso l’ambiente culturale). Insomma, il significato non scaturisce né dall’interno, né dall’esterno, bensì dall’interfaccia tra l’uno e l’altro”7.
La distanza da Gibson è notevole:
“Mentre Gibson dichiara che l’ambiente è indipendente, noi sosteniamo che esso è prodotto (da storie di accoppiamento). Gibson dichiara che la percezione è rilevamento diretto, noi invece sosteniamo che essa sia enazione sensomotoria. Perciò anche le strategie di ricerca risultanti sono fondamentalmente diverse: i gibsoniani interpretano la percezione in larga misura in termini ottici (anche se ecologici) e pertanto cercano di costruire la loro teoria della percezione quasi interamente a partire dall’ambiente. Il nostro approccio, invece, procede specificando gli schemi sensomotori che consentono all’azione di essere guidata percettivamente, e pertanto noi costruiamo la teoria della percezione a partire dall’accoppiamento strutturale dell’animale”8.
In linea con l’epistemologia genetica di Piaget che spiegava come l’intelligenza sensomotoria del bambino potesse svilupparsi fino all’elaborazione di una concezione del mondo fatto di oggetti permanentemente situati nello spazio e nel tempo, Varela sottolinea la centralità dell’attività percettiva nella formazione delle strutture cognitive9. La percezione consiste in un’azione a sua volta guidata dalla percezione, il che equivale a dire che i processi sensori e motori sono inscindibili e che le strutture cognitive emergono da schemi senso-motori ricorrenti10. Questo approccio alla percezione fu, come Varela sottolinea, una delle intuizioni fondamentali dell’analisi di Merleau-Ponty, secondo il quale la percezione non è semplicemente vincolata dal mondo esterno ma contribuisce anche alla sua produzione/enazione:
“E’ proprio l’organismo, secondo la natura dei propri recettori, secondo le soglie dei suoi centri nervosi, secondo i movimenti degli organi, che trasceglie nel mondo fisico gli stimoli ai quali sarà sensibile. L’ambiente si costituisce nel mondo secondo l’essere dell’organismo, restando inteso che un organismo può sussistere soltanto a patto di trovare nel mondo un ambiente adeguato”11.
Tuttavia, l’attività percettiva non esaurisce la cognizione ma si limita a porle dei vincoli, peraltro già messi in luce dall’articolo:”What the frog’s eye tells the frog’s brain”(1959) in cui Maturana, Lettvin, McCulloch e Pitts esponevano i dati raccolti sul sistema ottico delle rane, sostenendo che il mondo percepito dalla rana fosse profondamente diverso da quello cui ha accesso la mosca. Ad esempio la rana identifica una mosca come possibile preda solo se questa è in movimento e, viceversa, qualsiasi cosa che si muovesse come una mosca sarebbe una mosca per la rana. Dunque, il sistema ottico della rana, così come quello di ogni essere vivente, vincola la sua visione del mondo. Ora, se nel caso della rana questo vincolo è probabilmente esaustivo di ciò che per lei è il mondo, lo stesso non si può dire per gli organismi dotati di un retroterra culturale, linguistico, sociale, ecc: quanto più il mondo culturale è ricco, tanto più le risorse percettive sono riorientabili. “L’intuizione centrale di quest’orientamento non oggettivista è la concezione secondo la quale la conoscenza sarebbe il risultato di un’incessante interpretazione che emerge dalle nostre capacità di comprensione. Queste capacità sono radicate nelle strutture della nostra corporeità biologica, ma sono vissute e sperimentate in un ambito di azione consensuale e di storia culturale”12. Il riconoscimento dei colori, ad esempio, sembra coinvolgere operazioni di diversa natura: in particolare, mentre alcune categorie (rosso, giallo, blu, verde, nero e bianco) sono interamente determinate da schemi emergenti di attività neuronale nel sistema visivo, altre (arancione, porpora, marrone e rosa) richiedono operazioni cognitive di due tipi: universale per la nostra specie e cultura-specifica13. Lo studio sulla categorizzazione dei colori ci permette di affermare che:
“I colori non sono ‘là fuori’, indipendentemente dalle nostre capacità percettive e cognitive, e che essi non sono neppure ‘qui dentro’, indipendentemente dal mondo biologico e culturale che ci circonda. Contrariamente alla concezione oggettivista, le categorie dei colori sono esperenziali; contrariamente a quella soggettivista, esse appartengono al nostro mondo biologico e culturale condiviso”14. Abbandonando la concezione rappresentazionalista e ponendo l’accento sul mutuo forgiarsi di organismo e ambiente, peraltro già messo in luce da Merleau-Ponty, la via di mezzo della conoscenza si colloca al livello dell’interfaccia tra mente, società e cultura.

La scienza cognitiva enattiva trova la sua principale applicazione nell’ambito della robotica enattiva di Rodney Brooks. Lo scopo di Brooks è quello di costruire un robot completamente autonomo che interagisca liberamente con l’ambiente reale:
“L’idea è quella di costruire dapprima un sistema autonomo completo molto semplice, e nel metterlo alla prova nel mondo reale. Il nostro esempio preferito di tale sistema è una Creatura, in realtà un robot mobile, che eviti di urtare gli oggetti. Esso avverte la presenza degli oggetti nelle sue immediate vicinanze e si allontana da essi, fermandosi se percepisce qualcosa sul suo cammino. Anche se per costruire questo sistema è ancora necessaria la sua scomposizione in parti, tuttavia non è necessaria alcuna netta distinzione tra un ‘sottosistema percettivo’, un ‘sistema centrale’, e un ‘sistema dell’azione’. In realtà potrebbero benissimo esserci due canali indipendenti che mettano in connessione la percezione e l’azione, in modo che non ci sia un unico sito a livello del quale la percezione produca una rappresentazione del mondo nel senso tradizionale”15 . Varela, Thompson e Rosch fanno notare quanto, in continuità con l’approccio enattivo, Brooks concentri l’attenzione sui problemi dell’interazione senso-motoria dell’agente con l’ambiente e l’assenza di rappresentazioni esplicite nei vari livelli dell’architettura. La robotica alla Brooks ha incontrato, però, delle serie difficoltà allorché ha tentato di sviluppare le capacità dei robots da un livello meramente reattivo a un livello cognitivo più complesso , difficoltà di cui i sostenitori dell’approccio enattivo non fanno menzione. In particolare, più si riducono le restrizioni sull’ambiente, più i robots perdono l’abilità di affrontare i compiti che prima affrontavano con successo. In un articolo più recente, Brooks, descrivendo Cog, un’altra creatura robotica, afferma:
“L’accoppiamento fisico diretto tra azione e percezione riduce la necessità di una rappresentazione intermediaria. Per un sistema dotato di un corpo le rappresentazioni possono, in ultima analisi essere fondate nelle interazioni senso-motorie con il mondo. I nostri sistemi sono fisicamente accoppiati con l’ambiente e operano direttamente nell’ambiente stesso senza nessuna esplicita rappresentazione di esso. Ci sono rappresentazioni, o accumuli di stati, ma queste si riferiscono soltanto ai processi interni del sistema e sono prive di significato senza interazione con l’ambiente esterno”16.
Dunque, nonostante le dichiarazioni d’intenti, sembra che le rappresentazioni, anche se solo come modelli parziali del mondo relativi allo svolgimento di certi compiti, non siano del tutto assenti (tant’è che Brooks stesso ha proposto un nuovo slogan: non più ‘intelligenza senza rappresentazione’, bensì ‘intelligenza senza ragione’ in polemica con il razionalismo dell’I.A.). In realtà, questo non vale solo per gli sviluppi più recenti della robotica di Brooks (behavior based) ma anche per i suoi primi robots; Allen, per esempio, era munito di un sonar per rilevare gli ostacoli lungo il proprio percorso: la ricezione dei segnali di ritorno funzionava come “rappresentazione interna” degli oggetti che il robot doveva evitare. Una tale rappresentazione ha carattere analogico e distribuito (in un modello connessionista essa corrisponde a un certo valore di attivazione). Stabilire se essa sia anche simbolica è questione controversa. Criticando la robotica behavior-based, Vera e Simon ritengono che l’interazione senso-motoria di un agente con l’ambiente non può che essere considerata se non come manipolazione simbolica (le rappresentazioni di Allen sono per loro pienamente simboliche). L’informazione sensoriale captata dal robot sarebbe convertita in simboli, i quali sarebbero manipolati al fine di determinare gli appropriati simboli motori che evocano o modificano un certo comportamento. Nell’interazione con l’ambiente, un agente ha un’attività rappresentazionale che è data dalle caratteristiche specifiche del suo apparato fisico di codifica-elaborazione-decodifica di simboli. Non parlare di rappresentazioni interne e limitarsi a dire che un agente intrattiene “certe relazioni causali con il mondo, non spiega come queste relazioni vengono mantenute. E’ del tutto ragionevole sostenere che un agente mantiene un orientamento verso un oggetto tramite una relazione causale con esso e che tale relazione è un pattern di interazione, ma non ha senso pensare che tale pattern venga prodotto per magia, senza un corrispondente cambiamento di stato rappresentazionale dell’agente, ovvero che esso possa aver luogo senza una rappresentazione interna fosse pur minima”17.
Per Vera e Simon un sistema fisico simbolico (PSSH) interagisce con l’ambiente in due modi; da un lato riceve stimoli sensoriali e li converte in strutture di simboli (rappresentazioni interne), dall’altro agisce nell’ambiente in modi che sono determinati dai simboli motori che esso stesso ha prodotto. L’informazione sensoriale viene perciò convertita in simboli che, a loro volta, vengono processati e valutati al fine di determinare i simboli motori appropriati a dar vita al comportamento. Questa visione si scontra con un primo ordine di problemi messi in luce da Nolfi:
“Purtroppo, estrarre dal mondo attraverso dei sensori fisici una descrizione simbolica dell’ambiente esterno è tutt’altro che ovvio e può rivelarsi un’impresa impossibile se ci si aspetta una rappresentazione esatta e completa dell’ambiente esterno. Ciò è dovuto a una serie di difficoltà: i sensori sono in grado di misurare informazioni quantitative non simboliche; i valori misurati dai sensori sono un’indicazione molto indiretta e rumorosa delle quantità misurate; il mondo reale è pieno di ambiguità e spesso in continuo cambiamento”18.
Un secondo ordine di problemi riguarda proprio la nozione di simbolo: la funzione di denotazione è quella che dà al simbolo la sua capacità rappresentazionale: un simbolo è un pattern19 che denota un altro simbolo, ma può anche denotare il pattern di uno stimolo sensoriale o un’azione motoria.
Nella loro risposta a Vera e Simon, Touretzky e Pomerleau affermano:
“Il primo errore nell’argomento di Vera e Simon è di confondere ‘segnale’ con ‘simbolo’:’chiamiamo patterns i simboli quando possono designare o denotare’(p.9). Questo non lascia nessuna possibilità alle rappresentazioni non simboliche. Secondo questo punto di vista, i patterns di attività neuronale nella retina, e presumibilmente anche le convenzioni segnaletiche elementari dei campanelli o dei distributori automatici sono elevati a sistemi simbolici, rendendo il concetto di ‘simbolo’ privo di significato”20.
Tourketzky e Pomerleau tracciano una distinzione tra “segnali” e “simboli”, basata su una definizione di Hanard, secondo la quale: 1) i simboli hanno forme arbitrarie prive di correlazione con i loro significati, 2) le strutture di simboli possono essere composte in rappresentazioni, secondo regole ricorsive. Dunque, diversamente da Vera e Simon, secondo i quali qualsiasi cosa in grado di denotare è un simbolo, una rappresentazione è un simbolo solo se è capace di designazione arbitraria e di potere combinatorio.
Vera e Simon sottolineano anche che, troppo spesso, il carattere simbolico delle rappresentazioni mentali viene misconosciuto perché confuso con il loro statuto non conscio:
“Il fatto che molti processi mentali siano senza dubbio inconsci o subconsci non dice niente sulla questione se siano o meno simbolici. Inoltre, “simbolico” non è sinonimo di “verbale”: le strutture simboliche possono designare parole, immagini mentali o diagrammi, così come altre rappresentazioni di informazione”21.
Mentre la prima parte del loro discorso, relativa ai rapporti tra simbolicità e coscienza, incontra il favore di Tourketzy e Pomerleau, la seconda appare molto più controversa: accomunando sotto il marchio del ‘simbolico’ parole, immagini mentali e diagrammi Vera e Simon parlano in maniera indifferenziata di cose piuttosto eterogenee. In particolare, esiste una sostanziale differenza tra rappresentazioni simboliche come le parole e rappresentazioni analogiche come i diagrammi. Le parole sono genuinamente simboliche (nel senso specificato da Tourketzy e Pomerleau) in quanto le relazioni che intrattengono con i loro significati sono arbitrarie (convenzionali) e in quanto possono essere combinate secondo regole ricorsive per creare strutture linguistiche più complesse; le rappresentazioni analogiche, al contrario, non denotano oggetti arbitrariamente ma in virtù della loro somiglianza con essi (si può pensare, per esempio, all’omomorfismo tra i livelli di voltaggio di un termostato e i valori della temperatura in una stanza). Per quanto riguarda le immagini mentali, sembra particolarmente di rilievo, ai fini di questa discussione, capirne la natura.
Vera e Simon affermano che: “ La ricezione di certi patterns relativi ad uno stimolo sensoriale (dire GATTO) può causare la creazione nella memoria del simbolo che designa un gatto (non la parola “gatto” ma l’animale)”22. Il simbolo in questione, quello che si viene a creare nella mente di chi sente la parola”gatto”, è appunto un’immagine mentale. Per Vera e Simon essa ha carattere simbolico in quanto denota un oggetto del mondo ma, argomentano Tourketzy e Pomerleau, “ i concetti nelle nostre teste, come “ragazzo” o “dare”, difficilmente sono atomici. Essi sono complesse reti di riferimento ad altri concetti e impressioni sensoriali, aventi forme lontane dall’arbitrarietà”23.
Già Hanard, affrontando la questione del symbol grounding nelle reti neurali artificiali, aveva messo in luce che il fondamento dei simboli nei predicati analogici facenti riferimento all’esperienza sensoria è una caratteristica fondamentale dell’intelligenza umana che influenza anche le nostre più astratte concettualizzazioni. Come ipotizzano Tourketzy e Pomerleau, l’evoluzione potrebbe aver “favorito” l’assimilazione da parte delle nostre rappresentazioni mentali di proprietà del mondo rilevanti ai fini della sopravvivenza; “ad esempio, i simboli LEONE e TIGRE potrebbero avere realizzazioni neurali simili se la Natura lo trovasse utile al fine di implementare un comportamento intelligente in tempo reale”24. Se questo fosse vero avremmo una concatenazione di livelli ascendenti in cui le rappresentazioni non simboliche (iconiche) del livello inferiore fondano quelle simboliche del livello superiore.
Ciò che emerge da un confronto critico tra le posizioni di Vera e Simon da un lato e Touretzy e Pomerleau dall’altro, è un sostanziale accordo riguardo alla necessità di reintrodurre, a un qualche livello della cognizione, quelle rappresentazioni di cui Brooks voleva fare a meno, ma una altrettanto sostanziale divergenza nel modo di caratterizzare queste rappresentazioni: per i primi le rappresentazioni sono modelli semplificati di una situazione reale che è troppo complessa per permettere ad un agente di coglierla nella sua integrità allo scopo di generare un comportamento efficace in tempo reale; sostenendo la necessità di un processo simbolico intermediario tra percezione e azione, essi assumono implicitamente che la percezione diretta debba necessariamente cogliere tutti gli aspetti di una situazione, di una scena o semplicemente di un oggetto percepito. Ci sono però buone ragioni per ritenere che questo non sia vero: Ballard, ad esempio, ha mostrato che gli agenti umani non costruiscono un modello interno dell’intera scena visibile con la quale sono chiamati ad interagire, ma si rappresentano solo ciò che è immediatamente rilevante. In soggetti ai quali era stato chiesto di eseguire un compito complesso come quello di costruire una copia di un’immagine contenente la dislocazione di certi blocchi, si è notato che, cambiando l’immagine a loro insaputa, questi notavano soltanto il cambiamento più drastico. Sembrerebbe allora superfluo ricorrere alla manipolazione di strutture simboliche quando è la percezione stessa a selezionare l’informazione rilevante per la costruzione di una rappresentazione analogica di una scena visiva. Riferendosi alla posizione di Vera e Simon, Greeno and Moore affermano:
“Essi sostengono che i modelli che ipotizzano processi simbolici siano sufficienti a render conto dei fenomeni complessi in un ambiente che cambia dinamicamente. Secondo noi, la questione non dovrebbe essere se un sistema che usa processi simbolici è sufficiente, ma se i processi simbolici ipotizzati sono necessari”25.

Il dibattito tra l’approccio simbolico e quello ibrido (in parte simbolico, in parte subsimbolico) si fa particolarmente serrato e significativo intorno al sistema robotico di guida Navlab (Pomerleau, Gowdy, Thorpe, 1991).
Navlab ha molte componenti: un sistema di percezione, uno di attuazione e uno di decisione reciprocamente indipendenti che sono in grado di determinare la posizione del veicolo, la meta che vuole raggiungere e il modo di raggiungerla. L’informazione estratta da ogni modulo viene poi integrata per dar vita ad un’azione in tempo reale. Concentriamo l’attenzione su due componenti fondamentali del sistema: la sua rete neurale che gestisce le manovre di guida e la sua mappa interna che contiene informazioni sulla disposizione delle strade, sui punti di riferimento presenti nell’area che il veicolo deve attraversare e sulla posizione del veicolo stesso. Nella fase di apprendimento, un conducente umano guida il veicolo attraversando una strada uguale a quella che attraverserà il robot più tardi e i pesi vengono corretti con backpropagation usando come input l’immagine proveniente da uno schermo su cui è proiettata la strada e come output desiderato la posizione del volante. Per Vera e Simon Navlab, compresa la sua rete neurale, è un sistema simbolico. Riferendosi alla situazione di guida, essi scrivono:
“Questa azione situata non può durare a lungo senza una rappresentazione interna. La sua rappresentazione è il risultato di una complessa traduzione in termini funzionali di una situazione fisica il cui significato funzionale è implicito”26.
Fare riferimento al linguaggio funzionale significa appellarsi a regole del tipo:”Se la curva è a sinistra, allora gira a sinistra”. Il vantaggio di queste regole consisterebbe, secondo i due autori, nella loro immediata applicabilità; esse consentirebbero di generare un’azione in tempo reale, senza bisogno di evocare i livelli più bassi della cognizione aventi a che fare con l’elaborazione di piani e strategie di soluzione che intervengono nelle fase di apprendimento (quando si impara ad affrontare le curve).
“Insomma in questa interpretazione di Simon e Vera l’interazione in tempo reale dell’agente con l’ambiente è data non dal fatto di essere non simbolica e di non poter essere modellizzata mediante regole di produzione, ma dal fatto di non dover accedere, per dare la riposta corretta, alla complessità delle procedure di elaborazione simbolica dei livelli soggiacenti a quello “alto”27.
Nella loro analisi di Navlab, Greeno e Moore distinguono invece processi simbolici e processi non simbolici. In particolare essi ritengono che le attivazioni della rete che connettono gli inputs sensoriali con i cambiamenti nella posizione del volante non possano essere caratterizzati come processi simbolici:
“C’è una relazione causale tra le proprietà dell’ambiente fisico e i patterns di attivazione nella rete, ma non c’è un processo di interpretazione semantica con il quale sia conferito un significato referenziale a questi patterns”28.
Ciò che per loro contraddistingue i simboli è il fatto che siano semanticamente interpretabili; sulla base di questo criterio, essi ritengono che il processo di riconoscimento di punti di riferimento che corrispondono a simboli nella mappa di Navlab sia simbolico, così come il processo di determinazione della posizione del veicolo. In entrambi i casi, infatti, abbiamo a che fare con simboli sulla mappa e con un processo di accoppiamento referenziale tra questi simboli e gli oggetti per cui essi stanno. Questo sembra essere il pomo della discordia: Touretzky e Pomerleau obiettano:
“La distinzione cruciale tra la rete neurale di Navlab e le componenti simboliche della mappa è che in queste ultime le relazioni tra i patterns e i loro referenti sono arbitrarie. La mappa richiede un’interpretazione che connetta i suoi simboli formali e arbitrari alle caratteristiche dell’ambiente che essi designano. Ma ALVINN29 non è capace di designazione arbitraria; i suoi patterns di attivazione sono correlati analogicamente a specifici stati del mondo. ALVINN è un esempio di percezione diretta che non richiede interpretazione; i suoi simboli hanno significato intrinseco, non referenziale”30.
Quest’ultima interpretazione appare molto più coerente col modo di funzionare di una rete neurale; è vero che i simboli di cui si sta parlando occorrono nella mappa (e non nella rete) ma, in ultima analisi, chi dovrebbe interpretarli? Da dove dovrebbe scaturire la semantica? Se la loro designazione fosse completamente arbitraria, come la nozione di simbolo richiederebbe, né una rete neurale, né un computer seriale sarebbe in grado di associare ad essi oggetti del mondo. O la semantica non c’è, come accade nei calcolatori tradizionali in cui è il fruitore a dover attribuire un significato ai simboli, o essa viene introdotta come nei sistemi esperti ma è limitata a domini di competenza molto ristretti, o, infine, essa è incorporata come accade nei modelli connessionisti in cui le rappresentazioni analogiche si traducono in spazi di somiglianza che fondano dal basso le rappresentazioni simboliche necessarie nei processi ‘alti’della cognizione (linguaggio, categorizzazione, interazione ambientale e sociale, ecc..).
Tourektzy e Pomerleau concludono:
“Siamo guidati da un modello della cognizione nel quale la manipolazione simbolica conscia e deliberata si colloca al livello più alto, i processi simbolici subconsci costituiscono il livello intermedio e specializzati moduli non simbolici appaiono al livello più basso”31.
Nonostante la divergenza sull’interpretazione della mappa di ALVINN, anche Greeno e Moore sembrano trarre una conclusione simile:
“Crediamo che la struttura del processamento simbolico dovrebbe essere sussunta da una teoria nella quale i processi simbolici sono considerati come un tipo di attività cognitiva”32.
Da questa analisi dovrebbe essere emersa la necessità di reintrodurre le rappresentazioni nella conoscenza, ma anche il fatto che parlare di rappresentazioni non significa esclusivamente parlare di manipolazione formale di simboli. L’approccio che meglio risponde ad entrambe queste esigenze sembra essere quello ibrido che ammette la complementarietà dei processi simbolici e subsimbolici. Se da un lato, la concezione enattiva di Varela giustamente rivendicava il ruolo centrale dell’interazione individuo-ambiente ma riabilitava il soggetto dalla passività con cui l’approccio ecologico lo aveva descritto, dall’altro, essa abbracciava progetti radicali come quelli della robotica enattiva che implicitamente negavano proprio quella riabilitazione, privilegiando la conoscenza tramite percezione diretta a discapito del paradigma rappresentazionale. Riconoscere l’indispensabilità di quest’ultimo, d’altra parte, non deve tradursi nel vedere simboli ovunque, ossia nell’adesione a un modello come quello di Vera e Simon, in cui la cognizione è interamente ed indiscriminatamente simbolica. Mi pare, piuttosto, che la via di mezzo della conoscenza, tracciata nelle sue direttive teoriche da Varela, Thompson e Rosch, sarebbe veramente tale solo se sposasse visioni ibride della cognizione come quelle di Touretzky e Pomerleau o di Greeno e Moore nel fondamentale riconoscimento che i modelli connessionisti sono in grado di implementarle grazie al processo del symbol grounding.

NOTE:

1. Aleksander, Come si costruisce una mente, Einaudi, Torino, 2001, p.178
2. Le tre leggi sono: prossimità (oggetti vicini tendono ad essere raggruppati), simmetria (regioni chiuse e simmetriche tendono a corrispondere ad oggetti più di regioni asimetriche), buona continuazione (minimizzazione delle interruzioni e delle discontinuità).
3. Peruzzi, Il significato inesistente: Lezioni sulla semantica, University Press, Firenze, 2004, p.483
4. Aleksander, op. cit., p.188
5. Varela, Thompson, Rosch, La via di mezzo della conoscenza, Feltrinelli, Milano 1992, p.170
6. ivi , p.206
7. Peruzzi, op. cit, p.523
8. Varela, Thompson, Rosch, op. cit., p.240. Con l’espressione “accoppiamento strutturale” gli autori si riferiscono all’interazione individuo-ambiente.
9. Una non trascurabile differenza allontana però Varela da Piaget. Lo stesso Varela fa notare che “Piaget, tuttavia, come teorico non sembrò mai dubitare dell’esistenza di un mondo prestabilito e di un soggetto conoscente indipendente con una meta logica prestabilita per lo sviluppo cognitivo. Le leggi di tale sviluppo, anche allo stadio sensomotorio, consistono in un’assimilazione di quel mondo prestabilito e in un accomodamento nei suoi confronti” (Varela, Thompson, Rosch, op. cit, p.210).
10. Un esempio di guida percettiva dell’azione ci è offerto dagli studi di Held e Hein, i quali allevarono dei gattini al buio e li esposero alla luce solo in condizioni controllate. Ad un primo gruppo di animali fu consentito di muoversi normalmente ma ciascuno di essi trainava un carrello su cui si trovava un animale del secondo gruppo. I due gruppi condividevano la stessa esperienza visiva ma il secondo era completamente passivo. Quando gli animali furono liberati, quelli del secondo gruppo si comportarono come se fossero stati ciechi, urtando contro gli oggetti e cadendo. Questo esperimento avvalora la concezione enattiva secondo cui gli oggetti non vengono visti tramite l’estrazione di caratteristiche da parte del sistema visivo ma piuttosto attraverso la guida visiva dell’azione.
11. Merleau-Ponty, La struttura del comportamento, Bompiani 1973, p.37
12. Varela, Thompson, Rosch, op. cit., p.180
13. Le operazioni del primo tipo sono operazioni di intersezione tra insiemi sfumati, ossia insiemi che ammettono diversi gradi di appartenenza. Il grado di appartenenza è specificato da una funzione che assegna a ciascun membro dell’insieme un valore compreso tra 0 e 1. Il secondo tipo di operazioni dipende dalla cultura e dalla lingua di appartenenza. Ad esempio, secondo uno studio di MacLaury, il porpora è a volte situato nella gamma dei colori freddi, altre volte al confine tra i colori freddi e il rosso, mentre il marrone viene collocato talvolta nella categoria del giallo, talvolta in quella del nero.
14. Varela, Thompson, Rosch, op. cit., p. 205
15. Brooks, Intelligence without representation, MIT AI Report, 1987, cit. in Varela, Thompson, Rosch, op. cit., p.247
16. Brooks, Braezeal, Marjanovic, Scassellati, Williamson, The Cog project: Building an Humanoid Robot, MIT AI, 1998, trad. mia
17. Vera, Simon, Situated action: a symbolic interpretation,in Cognitive Science, n. 17, 1993, trad. mia
18. Nolfi, Pianificazione e robotica, in Burattini , Cordeschi, L’Intelligenza Artificiale, Carocci, Roma 2001
19. Per pattern si intende una struttura fisica, biologica o inorganica (sistema nervoso, computer) che può essere oggetto di procesi computazionali quali codifica, decodifica, registrazione, cancellazione, cambiamento, confronto.
20. Touretzky, Pomerleau, Reconstructing Phisical Systems, in Cognitive Science, n. 18, p.345
21. Vera, Simon, op. cit., p.10, trad. mia.
22. ivi. p.9 , trad. mia
23. Touretzy, Pomerleau, op. cit., p.350, trad. mia
24. ivi. p.349
25. Greeno, Moore, Situativity and Symbols: Response to Vera and Simon, in Cognitive Science, n.17, 1993, p.56, trad. mia
26. Vera, Simon, op. cit., p.14, trad. mia
27. Cordeschi, Vecchi problemi filosofici per la nuova Intelligenza Artificiale, http://lgxserve.ciseca.uniba.it, p.19
28. Greeno, Moore, op. cit., p.54, trad. mia
29. Alvinn è il nome dell’intero sistema robotico, mentre Navlab è il nome della sua componente connessionista
30. Tourektzy e Pomerleau, op. cit., p. 349, trad. mia
31. vi, p.351, trad mia
32. Greeno, Moore, op. cit., p.57, trad. mia

OPERE DI RIFERIMENTO:

Aleksander, Come si costruisce una mente, Einaudi, Torino, 2001

Brooks, Braezeal, Marjanovic, Scassellati, Williamson, The Cog project: building an humanoid robot, MIT press, 1998

Cordeschi, Vecchi problemi filosofici per la nuova Intelligemza Artificiale, http.//lgxserve.uniba.it, 2001

Greco, Cangelosi, Riga, Il fondamento dei simboli attraverso l’esperienza con il mondo: u approccio connessionista, in Sistemi Intelligenti, n.1, Il Mulino, Bologna, 2004

Greeno, Moore, Situativity and Symbols: Response to Vera and Simon, in Cognitive Science, n.17, 1993

Nolfi, Pianificazione Robotic, in Burattini, Cordeschi, L’intelligenza Artificiale, Carocci, Roma, 2001

Peruzzi, Il significato inesistente:lezioni sulla semantica, University Press, Firenze, 2004

Touretztky, Pomerleau, Reconstructing Phisical Systems, in Cognitive Science, n.18, 1993

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Ilaria Mavilla (email) svolge la sua attività presso il Dipartimento di Filosofia dell’Università di Firenze.

Redazione :: Nov.13.2004 :: Intelligenza Artificiale, Scienze Cognitive :: Comments Off

Le simulazioni sono teorie interpretative dei fenomeni della realta’ formulate come un programma che gira in un computer. Le teorie della scienza mirano a identificare i meccanismi, i processi, i fattori che stanno dietro ai fenomeni e che spiegano i fenomeni, ce li fanno capire. Adottare il metodo della simulazione significa tradurre una teoria in un programma di computer, far girare il programma nel computer e verificare se il programma, cioe’ la simulazione, riproduce i fenomeni che la teoria intende spiegare. Le simulazioni sono il terzo strumento della scienza, uno strumento che si e’ aggiunto abbastanza di recente, cioe’ da quando computer veloci e potenti sono divenuti accessibili a qualunque scienzato, ai due strumenti di ricerca tradizionali: le teorie e gli esperimenti di laboratorio. In che senso le simulazioni sono un nuovo strumento della ricerca scientifica?

Nelle scienze piu’ mature e consolidate, cioe’ nelle scienze della natura (fisica, chimica e biologia), teorie e dati sperimentali interagiscono costantemente e in modo ravvicinato. Lo scienziato formula la sua teoria, deriva dalla teoria determinate predizioni empiriche e verifica in laboratorio se queste predizioni empiriche sono corrette oppure no. Se non lo sono, modifica la teoria. La verifica mediante gli esperimenti di laboratorio e’ in genere piu’ robusta e dettagliata di quella offerta dall’osservazione dei fenomeni cosi’ come si verificano spontaneamente nella realta’. Intanto i fenomeni osservati in laboratorio dallo scienziato avvengono in condizioni che sono sotto il controllo dello scienziato, e questo permette allo scienziato di escludere tutta una serie di fattori come cause dei fenomeni. In secondo luogo, in laboratorio lo scienziato manipola, modifica alcuni aspetti dei fenomeni (le variabili indipendenti), e poi osserva le conseguenze di queste sue manipolazioni su altri aspetti dei fenomeni (le variabili dipendenti). In questo modo puo’ giungere a conclusioni piu’ stringenti su quali sono i meccanismi, i processi e i fattori responsabili del verificarsi dei fenomeni.

Le simulazioni sono uno strumento nuovo di indagine scientifica perche’ hanno alcune delle caratteristiche delle teorie, alcune caratteristiche degli esperimenti, e alcune caratteristiche completamente nuove. Le teorie come sono formulate tradizionalmente nella scienza stanno dentro la testa dello scienziato, oppure nei suoi discorsi (ai convegni scientifici) o nei suoi libri. I dati empirici stanno nella realta’, dentro o fuori il laboratorio. Con le simulazioni sia le teorie che i dati empirici stanno dentro al computer. Le teorie sono incorporate nel programma del computer e i dati empirici emergono quando il programma gira nel computer. Una simulazione funziona come un laboratorio sperimentale virtuale, nel quale lo scienziato, come nel laboratorio reale, osserva i fenomeni (simulati) in condizioni controllate, manipola le variabili e osserva gli effetti delle sue manipolazioni.

Ovviamente, la verifica ultima di una simulazione e’ che i dati empirici cosi’ come emergono nella simulazione corrispondono ai dati empirici cosi’ come si osservano nella realta’. Ma intanto le simulazioni offrono una serie di vantaggi, e sono questi vantaggi che spiegano perche’ le simulazioni stanno diventando uno strumento di ricerca sempre piu’ usato in tutte le discipline scientifiche, dalle scienze naturali alle scienze cognitive, dalle scienze sociali a quelle storiche.

Quali sono questi vantaggi?

Il primo vantaggio e’ che esprimere una teoria come un programma di computer costringe a formulare la teoria in modi necessariamente chiari, espliciti, univoci, senza “buchi” e contraddizioni nascoste. La ragione e’ che se non e’ formulata in questo modo, una teoria non puo’ essere tradotta in un programma di computer oppure il programma non gira nel computer.

Questo e’ un vantaggio specialmente importante per quelle discipline, come le scienze dell’uomo (le scienze cognitive, sociali e storiche), che spesso non riescono a formulare le loro teorie in modo chiaro, esplicito e univoco. I concetti teorici delle scienze dell’uomo non sono in genere concetti quantitativi, matematici, i quali sono per definizione chiari, espliciti e univoci, e inoltre non si connettono in modo diretto con la realta’ osservabile con i sensi. Quando uno storico dell’antichita’ parla di “citta’” o di “stato”, non esprime qualcosa di quantitativo e neppure qualcosa che sia direttamente osservabile nei “documenti” empirici, cioe’ nei resti archeologici o nei testi scritti. Il risultato e’ che i concetti teorici delle scienze dell’uomo spesso significano cose diverse per scienziati diversi e tendono al nominalismo e all’essenzialismo, cioe’ trasformano le discussioni scientifiche in discussioni sulle parole piuttosto che sui fenomeni della realta’ e assumono implicitamente ma erroneamente che, come le parole, anche i fenomeni della realta’ abbiano confini ben definiti, siano uniformi e immutabili.

Le simulazioni cambiano tutto cio’. Se una teoria interpretativa si presenta come una simulazione, i suoi concetti non possono non essere chiari, espliciti e univoci. Il significato dei concetti e’ tradotto interamente nei termini operativi della simulazione. Non c’e’ una “citta’”, ma un insediamento di determinate dimensioni, con determinate caratteristiche costruttive, che funziona in un determinato modo, situato in una certa zona geografica, e cosi’ via. Quello che uno scienziato intende veramente con il concetto di “citta’” viene fuori esplicitamente e chiaramente dalla simulazione e il rischio che scienziati diversi usino le stesse parole con significati diversi diminuisce. Quando si discute, si discute non del concetto di “citta’” ma di quali siano le cause e gli effetti delle dimensioni dell’insediamento, delle sue caratteristiche costruttive, del suo modo di funzionare, dell’essere situato in una certa zona geografica invece che in un’altra. Non esiste piu’ una essenza platonica chiamata “citta’”, ma esistono vari insediamenti in varie zone del mondo, ciascuno diverso dagli altri, ciascuno che cambia continuamente nel tempo.

Il secondo vantaggio delle simulazioni e’ che esse permettono un tipo di verifica completamente nuovo delle teorie. Con gli strumenti tradizionali della scienza, una teoria puo’ essere verificata, come abbiamo visto, traendo da essa delle predizioni empiriche e verificando queste predizioni. Le simulazioni si inseriscono a mezza strada tra teorie e dati empirici della realta’. Una simulazione permette di verificare se le predizioni che lo scienziato trae dalla sua teoria discendono effettivamente dalla teoria oppure no. Una teoria, per lo scienziato che la formula, pretende di spiegare certi fatti. Le simulazioni permettono di verificare prima di tutto se effettivamente la teoria spiega tali fatti. Poniamo che con la sua teoria uno scienziato pretenda di spiegare perche’ e in quali condizioni emergono insediamenti umani con certe caratteristiche (quelli che, volendo, possiamo chiamare “citta’”). Lo scienziato identifica meccanismi, processi e fattori che a suo avviso portano (a parita’ di altre condizioni) all’emergere delle “citta’”. Se la teoria rimane, come avviene tradizionalmente, una fomulazione puramente verbale, non c’e’ molto modo di verificare se effettivamente i meccanismi, processi e fattori indicati dallo scienzato portino alla comparsa delle “citta’”. In genere i dati empirici sono insufficienti a stabilire questo in modo sufficientemente sicuro. Ma poniamo che la teoria dello scienziato sia formulata come una simulazione. I meccanismi, processi e fattori postulati dallo scienziato sono incorporati nel programma della simulazione. Facendo girare la simulazione, si puo’ verificare se effettivamente, sotto l’azione di quei meccanismi, processi e fattori (che peraltro nella simulazione dovranno essere definiti in modo piu’ chiaro, esplicito e univoco di quanto normalmente non accada nella formulazione verbale della teoria), emergono le “citta’”.

Il terzo vantaggio delle simulazioni e’ che, come abbiamo gia’ detto, le simulazioni sono laboratori sperimentali. Se una teoria, espressa come una simulazione, non produce i risultati aspettati, e’ possibile variare i valori delle variabili oppure cambiare le stesse variabili scelte e cercare di ottenere cosi’ i risultati desiderati cambiando la teoria. Si realizza cosi’ quello stesso scambio e “circolo virtuoso” tra teoria e dati empirici che, come abbiamo visto, e’ alla base delle scienze mature e consolidate. Anzi i “gradi di liberta’” dello scienziato nella manipolazione delle variabili tendono ad essere molto maggiori in una simulazione che nel laboratorio reale. Inoltre le simulazioni possono mettere lo scienziato di fronte a fatti empirici (simulati) non previsti, cosi’ come fanno gli esperimenti di laboratorio. Una verifica attraverso una simulazione non ci permette soltanto di scoprire se certe conseguenze previste effettivamente conseguono dalle nostre teorie, ma anche di scoprire conseguenze delle nostre teorie che non avevamo previsto.

Il quarto e ultimo vantaggio delle simulazioni e’ che esser permettono di simulare tutto, mentre in laboratorio si possono studiare solo alcuni fenomeni, e in condizioni cosi’ artificiali che, per certe discipline, l’utilita’ degli esperimenti di laboratorio e’ inevitabilmente limitata. In effetti, l’impossibilita’ per le scienze dell’uomo di usare il laboratorio sperimentale cosi’ come fanno le scienze della natura e’ l’altra causa della loro debolezza e della loro immaturita’ rispetto alle scienze della natura, accanto al carattere poco chiaro, preciso e univoco dei loro concetti teorici che abbiamo gia’ sottolineato piu’ sopra. Ma anche nelle scienze della natura il laboratorio sperimentale ha dei limiti di utilita’. In genere si possono studiare in laboratorio i fenomeni che costituiscono “sistemi semplici”, cioe’ effetti lineari di poche variabili, ma non i fenomeni che costituiscono “sistemi complessi”, cioe’ effetti altamente nonlineari di moltissime variabili. In laboratorio si manipola una variabile, si fa una predizione sugli effetti di tale manipolazione e si verifica la predizione. Questo funziona per i “sistemi semplici”, che sono prevedibili e che cambiano in modo prevedibile, molto meno per i “sistemi complessi”, che hanno caratteristiche difficilmente prevedibili sulla base di una conoscenza dei loro elementi e dei fattori che agiscono su di loro. Se per studiare i “sistemi semplici” il laboratorio sperimentale appare lo strumento ideale, per studiare i “sistemi complessi” lo strumento appropriato sono le simulazioni. In una simulazione si possono simulare moltissime entita’, ciascuna con le sue caratteristiche, stabilire le “regole di interazione” locali tra entita’, e osservare (senza essere in grado di prevedere) gli effetti globali di queste interazioni.

“Sistemi complessi” sono quasi tutti i fenomeni di cui si occupano le scienze dell’uomo – e questa e’ un’altra ragione per pensare che le simulazioni faranno una grande differenza soprattutto per queste scienze – ma anche le scienze della natura stanno accorgendosi che molti dei fenomeni a cui esse sono interessate sono “sistemi complessi”. In effetti le scienze della natura riescono (molto bene) a studiare in laboratorio i processi elementari che sono alla base di molti fenomeni naturali ma per studiare questi fenomeni naturali cosi’ come realmente avvengono (il funzionamento e la storia del cosmo, il funzionamento degli oceani, il tempo meteorologico, il risultato dell’azione di 100 miliardi di neuroni in un sistema nervoso umano) il laboratorio e’ scarsamente utile. Servono le simulazioni.

Ma le simulazioni possono essere usate per studiare molti fenomeni che non possono essere studiati nel laboratorio sperimentale anche per ragioni piu’ ovvie. In un laboratorio, ma anche con metodi di osservazione sul campo, non possono essere studiati fenomeni e entita’ troppo grandi o che durano troppo nel tempo o che sono successi in passato e ora non sono piu’ (come tutti gli eventi e le entita’ storiche) o che non si possono manipolare a piacere per ragioni etiche. Tutti questi fenomeni invece possono essere simulati.

Le simulazioni quindi offrono molti vantaggi alla ricerca scientifica, specie a quella delle scienze dell’uomo. Prima di concludere discutiamo due altri aspetti di questo nuovo metodo della ricerca.

Le simulazioni tendono ad avere una verifica a due livelli. Il primo livello e’ quello in cui si verifica se la teoria incorporata nella simulazione effettivamente produce i risultati previsti. In questa prima verifica si assumono certi dati empirici, considerati pero’ in modo un po’ globale e gia’ noti, e si verifica se la simulazione li riproduce. Ma in realta’ quello che si verifica in questo primo livello e’ la coerenze interna della teoria, la chiarezza, esplicitezza, e univocita’ dei suoi concetti, la sua completezza e capacita’ di riprodurre effettivamente determinate predizioni empiriche. Il secondo livello di verifica di una simulazione e’ quello della verifica empirica reale. Ora bisogna accertare se i risultati della simulazione corrispondono con i fatti della realta’, cioe’ se la simulazione riesce a riprodurre nel dettaglio i dati empirici e se riesce a fare predizioni su fatti empirici ancora non noti.

Spesso nelle scienze dell’uomo, in particolare nel campo oggi molto attivo della simulazione di fenomeni sociali e economici, le simulazioni si fermano al primo tipo di verifica. Le simulazioni hanno come oggetto “organismi artificiali”, “ecologie artificiali”, “societa’ artificiali”, “mercati artificiali”, tutti molto idealizzati, astratti, astorici. Questo tipo di simulazioni hanno una loro utilita’ come strumenti di verifica interna delle teorie e della sufficienza dei concetti messi in campo per dar conto di certi fenomeni. Tuttavia la ricerca non puo’ fermarsi a questo tipo di simulazioni. E’ necessario procedere a fare anche le simulazioni che si confrontano in modo piu’ puntuale con i dettagli dei fenomeni empirici e storici e cosi’ facendo individuano nuove domande a cui la ricerca empirica, non simulativa, deve cercare di rispondere. E’ in questo modo che le simulazioni potranno integrarsi meglio con la ricerca tradizionale della scienza.

Il problema, come si e’ detto, esiste soprattutto nel campo delle scienze dell’uomo (ma anche nel nuovo campo di studi chiamato Vita Artificiale), per la semplice ragione che nelle scienze dell’uomo, rispetto alle scienze della natura, i dati empirici sono di meno facile identificazione, sono meno quantitativi, e “parlano” meno direttamente alle teorie. Ma c’e’ il rischio che limitandosi a simulazioni la cui verifica e’ soprattutto interna e che servono soprattutto a mostrare che certi fenomeni ben noti si possono riprodurre, le scienze dell’uomo continuino a somigliare troppo alla filosofia, dalla quale sono riuscite fino ad oggi ad autonomizzarsi meno delle scienze della natura. La filosofia e’ soprattutto analisi concettuale, esame interno dei nostri concetti e dei nostri modelli mentali della realta’, mentre la scienza ha in piu’, rispetto alla filosofia, l’interesse per la realta’ empirica, per i dati e i fatti della realta’ da studiare in tutto il loro dettaglio, e con cui confrontare i nostri “pensieri” (teorie) sbattendo eventualmente la faccia contro di essi. Galileo, a cui le scienze della natura debbono in buona parte il fatto di essere diventate autonome dalla filosofia, diceva di stimare di piu’ “il trovare un vero, benche’ di cosa leggiera, ch’il disputar lungamente delle massime questioni senza conseguir verita’ nissuna”. Se le scienze dell’uomo debbono affrancarsi dalla filosofia come hanno fatto le scienze della natura e se questa e’ una condizione, probabilmente necessaria, perche’ essi diventino scienze mature e consolidate come le scienze della natura, le simulazioni potranno esprimere tutti i loro grandi potenziali vantaggi per queste discipline soltanto se esse saranno non soltanto un nuovo strumento di lavoro intellettuale per lo scienziato ma anche uno strumento di interazione stretta tra teorie e dati della realta’.

L’ultimo aspetto che vogliamo discutere delle simulazioni come nuovo strumento di ricerca e’ una questione apparentemente piu’ strettamente tecnica. Esistono due tipi di simulazioni che si distinguono in funzione del modo scelto per presentare al ricercatore i risultati della simulazione. Il primo tipo di simulazione presenta i risultati al ricercatore sotto la forma di formule, grafici, tabelli. Questa forma e’ simbolica e riassuntiva, e corrisponde ai modi tradizionale di presentare le analisi e i risultati nella ricerca scientifica, specie nelle scienze della natura. Il secondo tipo di simulazione e’ piu’ innovativo. Per capire bene questo secondo tipo di simulazioni bisogna riflettere sul computer come strumento per fare le simulazioni.

Il computer non e’ solo uno strumento che puo’ incorporare una teoria scientifica nel programma che gira dentro di esso, e in questo modo simulare la teoria, cioe’ riprodurre i meccanismi, processi e fattori postulati dalla teoria per dar conto di certi fenomeni empirici. E’ anche uno strumento capace di simulare, cioe’ di riprodurre i fenomeni empirici spiegati dalla teoria. Il metodo della simulazione dispiega tutte le sue grandi potenzialita’ quando riproduce i fenomeni non riassumendoli nella forma simbolica di formule, grafici e tabelle, ma facendo vedere, alla lettera, i fenomeni risultanti dalla simulazione. Questo puo’ sembrare ovvio quando i fenomeni in questione sono gia’ di per se’ qualcosa di visibile nella realta’: un oggetto, un organismo, un artefatto tecnologico, un’area geografica di piccole dimensioni. Ma le tecniche di visualizzazione oggi in pieno sviluppo (tecniche sia in senso informatico sia in senso cognitivo e comunicativo) permettono e sempre piu’ permetteranno in futuro di rendere visibile anche quello che nella realta’ non lo e’: entita’ troppo grandi e processi che durano troppo a lungo per essere percepibili da un essere umano, fenomeni troppo complicati e anche fenomeni astratti.

Questo apre nuove interessanti prospettive per la ricerca scientifica perche’ lo scienziato non e’ piu’ costretto a interagire con un set limitato di fenomeni empirici direttamente percepibili e poi con una grande quantita’ di espressioni simboliche che riassumono i dati empirici ma sono solo arbitrariamente connesse con la realta’ empirica: parole, simboli matematici, formule, grafici, tabelle. Con le visualizzazioni che sono spesso associate alle simulazioni lo scienziato puo’ “vedere” molto di piu’ della realta’ di quanto non possa fare con la realta’ “reale” e puo’ sviluppare una comprensione intuitiva, perche’ senso-motoria e non simbolica, della realta’ che finora gli era preclusa.

Redazione :: Ott.19.2004 :: Filosofia della Mente, Intelligenza Artificiale, Scienze Cognitive, Generico :: Comments Off

Negli organismi, diciamo negli esseri umani, le emozioni hanno due facce, una faccia esterna, rivolta alle altre persone, e una faccia interna, rivolta alla persona stessa che ha l’emozione. La prima faccia, quella esterna, sociale, e’ quella che gia’ Darwin chiamava “espressione delle emozioni”. Il volto, le mani, il corpo assumono forme, posture, compiono movimenti, che vengono percepiti dagli altri e comunicano agli altri varie cose della persona che si comporta in tale modo. Con l’espressione delle emozioni la persona chiede aiuto agli altri, li minaccia, comunica perplessita’, sorpresa, gioia, tristezza, ecc. L’essenziale per questa faccia esterna delle emozioni e’ che, come in ogni sistema di comunicazione, le appropriate espressioni siano prodotte nelle appropriate circostanze e che l’altro capisca ciascuna espressione e reagisca nella maniera appropriata.

La seconda faccia delle emozioni e’ la faccia privata. Un individuo puo’ fare qualcosa, puo’ pensare qualcosa, ma puo’ anche sentire qualcosa. Tra le cose che un individuo puo’ sentire ci sono le emozioni. Mentre le emozioni in quanto espressione delle emozioni sono pubbliche, accessibili in linea di principio a chiunque, le emozioni nel senso di sentire un’emozione sono private nel senso che sono accessibili solo alla persona che ha l’emozione. La distinzione tra le due facce delle emozioni risulta evidente se pensiamo che un individuo puo’ fingere o recitare una emozione, cioe’ puo’ produrre l’espressione tipica di una emozione senza sentire l’emozione. (Anche se bisogna riflettere sul fatto che questo e’ possibile solo per certe persone e solo fino a un certo punto e che un attore per essere bravo deve in qualche modo sentire le emozioni che recita.)

Questo per quanto gli organismi biologici. E i sistemi artificiali? Immaginiamo di voler costruire un sistema artificiale dotato di emozioni. Vogliamo che il sistema sia in grado di produrre e capire le espressioni delle emozioni o vogliamo che il sistema senta emozioni?

Costruire sistem