Sincronicità: un paradigma per la mente

Riflessioni sull'intelligenza artificiale - Oscar Bettelli

06) La rappresentazione

Il punto critico risiede nella rappresentazione; nei modelli che abbiamo a disposizione.

Un bicchiere d'acqua può essere un modello del mare?

Entrambi contengono dell'acqua. Ovviamente non tutti i fenomeni che si producono nel mare possiedono un corrispettivo nel bicchiere d'acqua.
L'acqua del bicchiere bagna come quella del mare ma difficilmente si annega in un bicchiere d'acqua, non ci sono tempeste od onde gigantesche.
In effetti è notevole che in un modello possano esistere gli stessi rapporti che valgono nella realtà.

Un modello è forzatamente solo una parte del reale,

come può rappresentare fedelmente tutta la realtà?

Un modello particolarmente potente è costituito dalla matematica.
L'intelligenza artificiale utilizza modelli matematici.
Si possono fare alcune considerazioni filosofiche sull'intelligenza artificiale.
Vi sono alcuni quesiti che questa disciplina pone:

• riuscirà una macchina a comportarsi in maniera intelligente?
• riuscirà una macchina a comprendere il linguaggio?
• riuscirà una macchina ad affrontare problemi non strutturati?
• riuscirà una macchina ad emulare il comportamento umano?
• esiste un limite di complessità per un computer?

Tutte queste domande scaturiscono dal confronto tra le prestazioni di un programma per calcolatore e le prestazioni umane.
A questo punto sorge una domanda inquietante:
sarà mai possibile per un computer emulare la coscienza umana?
Nel tentativo di fornire una risposta a queste domande si è cercato di definire un ambito adeguato alle caratteristiche dei computer.
In particolare si è sostenuto che l'importante è il comportamento complessivo del sistema e non i principi che sottostanno al funzionamento del sistema stesso. Pragmaticamente, in sostanza, sono state definite delle caratteristiche comportamentali che ipotizzano un comportamento intelligente: se la macchina risponde in maniera intelligente allora se ne deduce che effettivamente è intelligente.
Da questo punto di vista non si cerca più di fornire di anima la macchina, ma piuttosto di costruire algoritmi di risoluzione che funzionino anche in ambito di incertezza: un risultato notevole è costituito dai programmi che giocano a scacchi.
Purtroppo risultati altrettanto brillanti non si riescono ad ottenere quando si affrontano problemi meno strutturati come per esempio la comprensione del linguaggio.
L'analisi comparata della psicologia cognitiva e delle tecniche di intelligenza artificiale può portare alcuni chiarimenti sulle impreviste difficoltà incontrate dai computer.
Un aspetto critico in tal senso risiede nel processo di rappresentazione delle informazioni nella base di conoscenza.
Possiamo individuare delle catene causali nel processo conoscitivo umano esattamente allo stesso modo in cui le troviamo nel flusso di input/output in un computer.
In un uomo le informazioni sono differenziate in maniera maggiore a causa della varietà degli input sensoriali e vengono eleborate fin dall'inizio del processo di percezione, ma sostanzialmente ogni informazione per essere percepita deve essere "codificata" e "trasportata" all'interno del sistema nervoso.
Le tecniche di codifica delle informazioni sono state analizzate a fondo dai moderni informatici e il supporto magnetico attuale presenta una potenzialità ed efficacia notevoli.

Un aspetto fondamentale in ogni rappresentazione parte dal presupposto che esista una corrispondenza definita tra l'informazione e il dato codificato; è proprio a questo livello che sorgono i problemi maggiori.
In sostanza deve esistere una sincronicità essenziale tra il mondo reale e la sua rappresentazione. La relazione più semplice che può esistere tra due dati è l'associazione e un colloquio procede per associazioni.
Le associazioni possono essere rappresentate tramite coppie di puntatori memorizzati in posizioni contigue spazialmente: una relazione logica viene tradotta in una relazione spaziale.
Seguendo queste idee si possono sviluppare programmi che gestiscono le informazioni in termini di associazioni.
Lo scopo principale consiste nello studiare il comportamento di tali programmi in ambito di incertezza e verificare l'efficenza di comportamento nella risoluzione di problemi, nel sostenere un colloquio uomo-macchina e nella comprensione del linguaggio.
Nel modello relazionale di database i dati sono organizzati in classi omogenee, in particolare si manipolano tabelle di domini predefiniti.
Il processo di astrazione si sviluppa sia riconoscendo informazioni come appartenenti ad un determinato dominio sia creando nuovi domini sulla base delle informazioni elaborate.
Il processo conoscitivo è elastico e procede nei due sensi della catalogazione e creazione delle categorie.
Se consideriamo catene associative possiamo individuare delle soglie che determinano il riconoscimento di una informazione in un gruppo o viceversa la creazione di un nuovo raggruppamento.
Le associazioni possono essere determinate da somiglianze o coincidenze nell'input percettivo, oppure possono essere generate da legami di causa ed effetto sulle stimolazioni nervose.
Il supporto fisico su cui le informazioni sono codificate non è per nulla trascurabile; infatti quando tentiamo di utilizzare il calcolatore per simulare un simile processo siamo costretti ad individuare come criteri di somiglianza delle caratteristiche fisiche di registrazione, per esempio la continuità spaziale.
Per un calcolatore le relazioni logiche sono tradotte in legami o connessioni tra dati, principalmente di tipo spaziale; probabilmente una codifica analoga avviene anche nel sistema nervoso centrale.

I problemi di aggiornamento sono tra i più studiati dal punto di vista informatico.
Se i domini non sono corrispondenti a classi ben definite e stabili nella realtà allora il data base degrada rapidamente.
Anche se i domini sono stabili si verificano spesso anomalie di aggiornamento dovute alla dipendenza funzionale tra i dati.
In particolare anche le relazioni debbono essere stabili: se un dato dipende da un'altro allora deve possedere la stessa dinamica di aggiornamento per evitare incongruenze nel data base.
Appare evidente come un buon disegno di database scaturisca da una analisi di una realtà completamente strutturata.
In casi reali le informazioni non sono affatto strutturate, esse debbono strutturarsi man mano che il processo di memorizzazione procede.
Per affrontare questo problema occorre individuare una relazione generale che possa valere in tutti i casi; una tale relazione non può essere disgiunta dal supporto fisico utilizzato.
Una correlazione che comprenda tutte le informazioni rappresentabili potrebbe essere utile allo scopo; occorre però un processo di differenziazione che tenga conto delle numerose relazioni particolari che sussistono tra le informazioni stesse.
Per esempio: un canarino è un uccello, un uccello è un animale, un animale è un essere vivente, anche un gatto è un essere vivente; esiste quindi una relazione tra un canarino e un gatto, ma esiste anche la possibilità che il gatto si mangi il canarino.
Per descrivere questo stato di cose non è sufficiente costruire le categorie sulla base dell'appartenenza, occorre gestire anche relazioni funzionali basate sulle interazioni tra gli oggetti rappresentati.
Queste relazioni sono trasversali e rendono difficile la progettazione di un data base che le contempli.
L'individuazione degli oggetti nella loro individualità sta alla base di un buon progetto di data base, ma questo processo non è affatto banale: pensiamo alle difficoltà che si incontrano nel determinare i contorni degli oggetti presenti in un'immagine.
Il processo riconoscitivo per cui un volto si staglia sullo sfondo è incredibilmente complesso, come dimostrano gli studi in corso sul problema del riconoscimento automatico delle immagini.
Il concetto di "oggetto" esula e va oltre il processo percettivo. Possiamo infatti definire oggetti completamente astratti.
Per memorizzare in maniera efficace delle informazioni occorre quindi individuare gli oggetti a cui esse stesse si riferiscono, occorre una rappresentazione di tali oggetti e non ultimo è necessario definire le relazioni logiche che tra di essi sussistono.
Per concludere queste riflessioni accennerò al fatto che la realtà è in evoluzione e quindi gli oggetti e le relazioni mutano nel tempo, con ritmi diversi più o meno celeri, la base di conoscenza deve essere in grado non solo di strutturarsi ma anche di modificare la propria struttura.