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Titolo: Elenco di oggi dei casi più eclatanti di usenetdipendenti dei NG ICA,ICF,ICR in ordine alfabetico:

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I. 
Un attributo che definisce una caratteristica essenziale della mente è
"analogica": "la mente è strutturata a moduli interconnessi, ognuno
specifico per risolvere determinati problemi disponibili per
affrontare compiti analoghi in ambiti diversi". Per esempio, il modulo
specializzatosi nella visione, diventa disponibile per la produzione
delle immagini mentali, alle quali si riconosce un ruolo fondamentale
nell'elaborazione di informazioni, in assenza di stimoli percettivi; i
moduli senso motori preposti all'elaborazione dei dati spaziali e
temporali sono utilizzati per la manipolazione di concetti di natura
logica o matematica. 
L'interconnessione dei moduli mentali e l'estensione per analogia di
moduli, processi o intere modalità della conoscenza in domini
d'applicazione diversi sono un ovvio vantaggio evolutivo. È possibile,
infatti, usare certi meccanismi già disponibili per dar senso a nuovi
ambiti, mentre la somiglianza, che si conserva tra i due ambiti su un
piano astratto, permette di comprendere il nuovo in termini di
conoscenze più familiari. 
Il modello della mente, presentato da certi autori è caratterizzato
dunque dalle seguenti proprietà: l'essere analogica,
l'interconnessione e la sensibilità alle somiglianze. Queste tre
proprietà stabiliscono quali aspetti della mente e dei processi
cognitivi un modello computazionale deve simulare, per considerarsi un
modello attendibile.
(segue)

 (segue)

...
LG, ridi su stocazzo.

LG, ridi su stocazzo.
Scusa eh, ma in fatto di cazzo il confronto e' tutto a mio favore. 
Ma non vorrei eccitarti.
LG



Sai che ti succede ad esporti cosi'? Che quelli che troveranno il
testo aggiornato ed interessante ti vedranno ancora una volta come il
MINUS HABENS di ICF, talmente accecato da postumi di bruciori da flame
da aver perso qualsiasi senso critico.
LG 

II.
La mente deve essere compresa in relazione all'evoluzione del cervello
e all'apprendimento, necessario all'organismo per interagire
nell'ambiente. Da un lato, la mente si realizza in un corpo, tanto che
è possibile affermare che il cervello realizza i processi della
visione e la mente sperimenta l'atto della visione. Dall'altro,
l'apprendimento consiste nella facilitazione della formazione di una
serie di collegamenti, che inducono la specializzazione di circuiti
neurali complessi adatti a determinate circostanze, che realizzano le
euristiche della mente nella soluzione dei suoi problemi. 
Considerare la mente in relazione al cervello non equivale, però, ad
identificarla senza residui con un oggetto fisico quale il cervello.
In questo modo, la mente sarebbe uno stato della materia, in grado di
produrre un sistema interno da mettere poi in correlazione con gli
stati esterni del mondo. La mente, infatti, è un processo, la cui
caratteristica essenziale è la sua intenzionalità. Il carattere
intenzionale della mente non la pone però in un dominio separato
rispetto alla realtà. La mente è una parte della realtà e, d'altra
parte, tutto ciò che ne diviene oggetto d'esperienza è altrettanto un
evento reale che le accade. I concetti, le rappresentazioni, le
credenze, infatti, entrano a far parte della mente, quando ne
divengono un contenuto, senza per questo perdere il proprio
significato autonomo. 
Se quindi ogni esperienza deve avere una controparte soggettiva,
questa corrisponde alla necessità che ogni dato, per essere
significativo, deve essere intenzionato da un soggetto per il quale
esso possiede un valore informativo. Il carattere soggettivo
dell'esperienza è una necessità del carattere intenzionale della
mente, che non può essere ridotto a una sfumatura intrasogettiva e
solipsistica, se si considera l'esperienza nei limiti in cui essa si
dà (il richiamo è alle Ideen I di Husserl).
(segue)

III.
Da quest'impostazione derivano le definizioni di rappresentazione e di
informazione. Nel mondo fisico, ogni rappresentazione presuppone un
osservatore che ne determini proprietà e contenuto, con la propria
attività intenzionale. L'informazione è invece una relazione di
relazioni intenzionali, vale a dire di rappresentazioni, che risultino
significative per il soggetto, in quanto averle come contenuto mentale
modifica lo stato del soggetto, segnando una differenza che equivale
all'acquisizione di un'informazione sull'ambiente. In base a questa
definizione, la differenza tra la mente e un computer non potrebbe
essere maggiore. Le rappresentazioni di un computer non sono autonome,
come per la mente, bensì assegnate al sistema dall'esterno, attraverso
la definizione della base della conoscenza del sistema e
l'attribuzione di un senso alle rappresentazioni assegnate.
Nel mondo, ogni evento, per il solo fatto di accadere, è un indizio di
informazione, il cui valore rispetto al processo di elaborazione del
cervello o della mente è sotto determinato. Mente e cervello non solo
selezionano differenze pertinenti, ma integrano spesso i dati forniti
dai sensi. Di fronte al numero elevatissimo di potenziali
informazioni, il cervello e la mente sono sensibili alle strutture e
sfruttano il collegamento delle informazioni, per creare un sistema di
rappresentazioni interdipendenti a più livelli, ciascuno dei quali
registra differenti caratteristiche salienti degli insiemi di
informazioni, permettendo quelle associazioni attraverso le quali
l'organismo si appropria dell'esperienza.
È lecito formulare l'ipotesi, allora, che il cervello e la mente
impieghino processi di elaborazione sia sequenziali, basati
sull'elaborazione successiva di simboli in base a regole e iscrizioni
in memoria, sia paralleli, basati sulla distribuzione
dell'elaborazione di un elevato numero di unità che si attivano o
s'inibiscono in parallelo. Da un lato di fronte alla molteplicità dei
potenziali livelli significativi della rappresentazione e
dell'informazione, il cervello deve ricorrere a procedure basate sul
riconoscimento di regolarità nel numero enorme di stimolazioni
ambientali. Dall'altro, l'intenzionalità della mente non è una facoltà
misteriosa di proiezione all'esterno, bensì la caratteristica
essenziale del processo con il quale dà unità ad una molteplicità di
contenuti, che formano una rete di relazioni intenzionali.
Infatti, per un verso, si può ritenere che il modello di elaborazione
sequenziale rappresenti un certo livello dell'attività del cervello
che elabora le informazioni in modo simbolico. D'altronde, è però
necessario integrare la descrizione dell'attività cerebrale con un
modello di elaborazione parallela e distribuita, che rappresenti
l'architettura del cervello, costituito da un centinaio di miliardi di
neuroni, che reagiscono automaticamente a degli stimoli, e la sua
capacità fondamentale di riconoscere ed integrare pattern nella
popolazione di stimoli. Questa capacità può essere spiegata: 
(I) ipotizzando l'intervento di un'elaborazione che agisca
massicciamente in parallelo; 
(II) la conseguente formazione, a livelli inferiori dell'elaborazione,
di connessioni associative tra i dati in ingresso e le configurazioni
che con l'apprendimento si depositano in memoria.
(segue)

IV.
L'architettura dei processi del cervello è basata sul parallelismo dei
neuroni, tra i quali è distribuita l'elaborazione dell'informazione, i
significati della quale emergono statisticamente dalle inibizioni ed
attivazioni tra neuroni attraverso le connessioni sinaptiche e dalla
modificazione che questi segnali inducono nell'architettura delle
connessioni. Analogamente, sebbene il pensiero possieda una natura
sequenziale, la soluzione dei problemi posti dalla visione e
l'incidenza di processi di tipo sintetico ed analogico, come il
riconoscimento di configurazioni globali e la funzione che le immagini
e gli isomorfismi mentali svolgono anche nelle attività di pensiero di
alto livello, basate su un tipo di ragionamento analitico e logico,
indicano che la mente opera anche con processi in parallelo. 
La mente strutturerebbe blocchi d'informazione a partire dal materiale
percettivo immediato, la cui configurazione globale risulta in modo
distribuito dall'attività parallela delle sue unità di elaborazione
interconnesse, per poi estendere la portata di queste strutture con la
costruzione per ricorsione di moduli interconnessi, sempre più ampi.
La mente, quindi, deve la propria potenza alle "capacità combinatorie,
compositive e sintattiche di cui dispone", ma è necessario ipotizzare
un livello inferiore in cui le iscrizioni simboliche e le regole
sintattiche ed inferenziali siano rappresentate da una rete di
elementi che apprendono a riconoscere, associare ed integrare pattern
con pattern già familiari.
Si pensi all'ordine di problemi posto dalla visione. Il cervello e la
mente devono costruire una descrizione del mondo in un contenuto
percettivo, che sia leggibile poi anche per altri moduli, a partire da
un problema di ottica inversa, relativo alla proiezione retinica
bidimensionale, alla quale possono corrispondere infinite forme
d'oggetti in un numero infinito di posizioni. Si tratta, dunque, di un
problema dalla soluzione non univoca, al quale si aggiunge il numero
elevato di immagini, corrispondenti ai movimenti continui dell'occhio,
che ogni secondo il cervello deve elaborare. Il sistema visivo cerca,
dunque, degli indizi di proprietà non accidentali nel campo visivo,
come linee rette o parallele, curve regolari o angoli retti, si affida
al movimento per l'aggregazione di un certo insieme di parti in un
unico oggetto o per individuare un elemento nel campo visivo. Ciò,
tuttavia, non è sufficiente: è necessario che la mente possieda un
insieme di presupposti sul mondo, relativi all'opacità delle ombre,
alla coesione delle superfici, al non allineamento delle forme, o di
vincoli di identificazione degli oggetti, quali la stabilità, la
riconoscibilità e la ricorrenza. Ai presupposti e ai vincoli va
aggiunta la necessità che il sistema visivo interagisca con un pattern
di riferimento memorizzato delle forme che ne conservi la disposizione
delle parti e ne faciliti il riconoscimento in caso di variazione
della loro configurazione per un movimento dell'oggetto o
dell'osservatore. Questo pattern può essere considerato uno schizzo,
un'immagine mentale, la cui realizzazione neurofisiologica
corrisponderebbe ad una mappa corticale organizzata topograficamente,
una zona della corteccia in cui ogni neurone reagirebbe ai dati di una
sola regione del campo visivo e neuroni confinanti a dati di regioni
confinanti. 
Ciò richiede che il cervello e la mente siano selettivi riguardo alle
informazioni pertinenti da estrarre dall'ambiente, che siano in grado
di estrarre una configurazione saliente dagli stimoli visivi, che
siano sensibili per apprendimento a certi pattern e che ricostruiscano
globalmente l'insieme dei dati del problema offerto dalla visione. Una
buona teoria computazionale deve tener conto di questa molteplicità di
livelli del funzionamento del cervello e della mente, e dotarsi di una
nozione adeguata di rappresentazione. 
Un modello è il risultato di un'operazione biunivoca che mette in
relazione gli elementi di un certo insieme con altri elementi che li
rappresentano su un altro insieme. L'operazione di trasformazione su
un insieme dà luogo alla costruzione di un modello dell'insieme di
partenza. Dal momento, però, che ogni trasformazione sceglie di
rappresentare gli elementi dell'insieme di partenza con simboli che
non ne possiedono le stesse proprietà, è necessario che un modello
computazionale scelga una specifica trasformazione. L'adeguatezza del
modello dipenderà, allora, dalla natura della trasformazione specifica
scelta sia per l'informazione sia per il processo di elaborazione. In
base a questa nozione di adeguatezza, una teoria computazionale deve
utilizzare modelli d'elaborazione sia sequenziale sia parallela,
distinguendo un livello simbolico e uno sub-simbolico del trattamento
delle informazioni. I due approcci non sono dunque né alternativi né
incompatibili.
Il libro di Bettelli (in titolo) che ci dice di tutte queste cose si
sofferma ad analizzare proprio i modelli di elaborazione parallela e
distribuita, dei quali le reti neurali costituiscono un esempio. Vi
sono diversi tipi elaborazione parallela: il modello vettoriale, in
cui l'elaborazione è affidata a processori distinti, le cui operazioni
sono sincronizzate; il modello connessionista, in cui l'elaborazione è
affidata all'attivazione/inibizione di neuroni interconnessi, con
conseguente propagazione di un pattern; il modello multiagente, in cui
l'elaborazione è distribuita tra componenti distinti, in grado non
solo di comunicare ma di cambiare postazione con il proprio insieme di
dati. 
Una rete neurale è una forma di intelligenza artificiale costruita
sulla metafora del neurone, che s'ispira all'architettura fisiologica
del cervello, della quale però cattura solo certi aspetti generali. Un
neurone artificiale riceve i segnali elettrici dai neuroni vicini,
sommandone i valori. Se la somma supera un determinato valore di
soglia, allora il neurone emette un segnale ad altri neuroni
interconnessi, contribuendo alla propagazione di un determinato
pattern. Le interazioni tra le singole parti della rete non sono
descrivibili da funzioni lineari e la computazione si realizza con un
processo statistico, in cui il risultato è il prodotto della
cooperazione di un ampio insieme di unità elementari che operano in
parallelo. Una caratteristica essenziale delle reti neurali, che le
propone come seri candidati per la simulazione di certe attività del
cervello e della mente, è la capacità di apprendere attraverso la
modificazione dei pesi assegnati alle connessioni. Le connessioni con
una coincidenza d'attivazione significativa nel caso di risposta
corretta vengono rinforzate. In questo modo, la rete impara a
riconoscere o ad integrare pattern, creando una classificazione degli
stimoli, senza l'implementazione di programmi di analisi simbolica.
Infatti, la rete è in grado di creare una classificazione o con una
rappresentazione interna di dati, creata secondo certi algoritmi, o
automaticamente, attraverso una competizione tra neuroni. In questo
secondo caso, i neuroni sono divisi in un livello di input e uno di
classificazione, all'interno del quale solo certi neuroni vicini sono
collegati da connessioni fisse. Gli schemi di neuroni d'apprendimento
sono in grado di calcolare la distanza e il grado di somiglianza tra
gli input in ingresso al primo livello e le proprie configurazioni,
attraverso semplici operazioni di unione ed intersezione d'insiemi cui
applicano una funzione radiale di distanza. 
La capacità di apprendere dei pattern e di riconoscerne altri, in base
alla somiglianza, è essenziale per la costruzione di modelli che
simulino la soluzione dei problemi della visione. Il modello
connessionista, infatti, permette di utilizzare i principi
dell'associazione e della generalizzazione da esempi, che, se
realizzati in un sistema artificiale di visione, lo mettono in grado
di riconoscere la struttura tridimensionale di un oggetto da un
piccolo numero di vedute, estraendone caratteristiche relativamente
stabili e identificabili, che vincolino il riconoscimento dell'oggetto
al variare della sua posizione e del suo orientamento. È questo il
caso, per esempio, delle reti Hyper BF, che rappresentano oggetti
attraverso una certa classe di funzioni, in base alla norma delle
quali si assegnano pesi alle coordinate d'ingresso, che fungono da
indice d'importanza delle caratteristiche. Si definisce così uno
spazio di caratteristiche, che può essere misurato rispetto al centro
di ogni funzione, il quale ha assunto per apprendimento il valore di
prototipo, rispetto al quale misurare la somiglianza dei dati in
ingresso. La rete è così sensibile a certe caratteristiche invarianti,
in base alle quali può riconoscere stimoli nuovi o deformati. 
Le reti neurali mostrano, dunque, la proprietà essenziale di far
emergere concetti o pattern nuovi ai diversi strati che le compongono.
Questi nuovi fenomeni non possono essere compresi in termini d'analisi
degli elementi dello strato inferiore, rispetto a quello d'emersione,
ma sono funzione del raggruppamento delle unità inferiori.
È allora pensabile la costruzione di una scienza della visione
artificiale, nella quale siano compresenti forme di elaborazione
sequenziale e connessionista. L'apporto di questi diversi modelli di
computazioni dipenderà dal livello di rappresentazione scelto dalla
teoria, mentre la loro unione dipende dalla teoria fisico matematica
impiegata. Le reti Hyper BF, per esempio, implementano la teoria
dell'approssimazione di funzioni a più variabili a partire da insiemi
di esempi.
A parere dell'A., una teoria matematica dotata del concetto di spazio
astratto, nel quale è possibile indurre una metrica, è
sufficientemente potente da permettere di utilizzare i meccanismi di
classificazione, aggregazione, generalizzazione a qualunque livello di
rappresentazione si operi. 
Le stesse proprietà emergenti delle reti neurali possono essere
studiate dalla matematica, dalla statistica e dalle leggi sulle
interazioni parallele, mentre il livello di elaborazione sub simbolico
può essere trattato dalla logica fuzzy e dalla statistica
multivariata. 
Un capitolo è dedicato proprio all'esposizione dell'Harmony Theory,
una teoria matematica che si applica ai sistemi dinamici, in grado di
eseguire compiti cognitivi in accordo al paradigma sub simbolico. Essa
può essere impiegata per descrivere e studiare sistemi che elaborino
inferenze, secondo schemi di livello n, attivati e composti da atomi
di conoscenze, interpretati come tracce mnesiche, di livello n - 1, i
quali si attivano contemporaneamente in parallelo per costruire la
descrizione dello schema corrispondente, in accordo alle circostanze e
al contesto del compito cognitivo. La risposta cognitiva del sistema
consisterà nella costruzione di uno stato cognitivo, attraverso
funzioni di massima consistenza e di armonia, che sia il più completo
tra tutti gli stati possibili attivati, vale a dire quello che
corrisponde al massimo della stima di tutti i possibili stati
dell'ambiente, risultando caratterizzato dal maggior numero di
coincidenze d'attivazione significative. 
(FINE)