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Titolo: cosa può apprendere un computer

Cosa può apprendere un computer 
 
Il principale meccanismo di apprendimento di un computer si basa
sul processo di memorizzazione delle informazioni.
Il tipo di codifica porta a stati del tipo tutto o niente, ma
utilizzando una logica fuzzy si puo' memorizzare informazioni
di tipo "sfumato" che consentono di gestire variabili soggette
a incertezza e a conoscenza incompleta.
L'introduzione di algoritmi di tipo caotico consentono di rendere
il sistema imprevedibile fornendo quella caratteristica tipicamente
umana della contingenza e irripetibilita' delle risposte.
Le regole computazionali, con cui le connessioni tra i dati che
costituiscono la memoria sono elaborati, potrebbero essere rafforzate
o indebolite in modo da migliorare le prestazioni globali secondo
criteri determinati dall'ambiente esterno.
E' possibile utilizzare tecniche analoghe a quelle tipiche degli
algoritmi genetici, in cui vi e' una selezione naturale tra differenti
procedure algoritmiche: l'algoritmo piu' efficace nasce per una specie
di sopravvivenza del piu' adatto.
In aggiunta vi possono essere elementi casuali incorporati nel modo
in cui la macchina deve modificare le proprie prestazioni.
In particolare e' possibile utilizzare la variabile temporale per
ottenere, tramite processi caotici, un effetto di pura casualita'.
L'apprendimento puo' essere controllato da un esperto umano oppure
basato su algoritmi di coerenza e non contraddizione.
In particolare possono esistere due tipi di input: quello artificiale
e quello naturale.
Per quanto riguarda l'input artificiale si immagini un insegnante
che comunica alla macchina le verita' matematiche e cerca di guidarlo
verso l'ottenimento di un modo per distinguere le verita' dalle falsita'.
L'insegnante puo' informare la macchina quando ha fatto un errore o
comunicarle vari concetti matematici e differenti metodi accettabili
di dimostrazione matematica.
Per quanto riguarda l'input naturale dall'ambiente fisico si potrebbe
avere "idee" mutuate dal comportamento degli oggetti fisici.
L'ambiente potrebbe anche offrire realizzazioni concrete di concetti
matematici.
Tuttavia con il passare del tempo gli insegnanti e l'ambiente fisico
potrebbero essere sempre meno essenziali per la formazione dei
giudizi della macchina, in particolare diverrebbe sempre piu' importante
la potenza computazionale interna.
Il criterio di non contradditorieta' diverrebbe sempre piu' predominante.
Se la macchina deve avere realmente le capacita' di un essere umano, avra'
bisogno di una specie di concetto di "verita' matematica inconfutabile".
Ora il concetto di "verita' inconfutabile" di un matematico umano non puo'
essere ottenuto da qualsiasi insieme di regole meccaniche che sia
conoscibile e completamente credibile.
Se supponiamo che una macchina sia capace di raggiungere il livello
di capacita' matematica di un matematico umano, allora anche il suo
concetto di verita' matematica inconfutabile deve essere qualcosa che
non puo' essere conseguito da qualsiasi insieme di regole meccaniche
percepito come valido.
Questo punto mette in luce le difficolta' intriseche nella realizzazione
di un algoritmo di apprendimento che possa essere di carattere
generale e nello stesso tempo efficiente.
 
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 conoscibile e completamente credibile.
Non capisco. Il metodo scientifico sperimentale moderno ci dice che:
1) La verita' inconfutabile non esiste
2) Una legge e' "vera", scientificamente quando:
   - permette di fare previsioni che si avverano
   - e' sperimentalmente verificabile
   - e' corretta matematicamente
Tuti e tre i punti possono essere verificati con un insieme di regole 
meccaniche conoscibile e credibile.
Alla scienza non interessano le verita' assolute e indimostrabili, salvo 
usare gli assiomi come punto di partenza per una semplice questione di 
comodita'.
Se non e' cosi', potresti farmi un esempio di quello che dici? Grazie!
-- 
C++U,
  Gio "FrOYd" Caturano
 
http://www.dronez.com

Il concetto di verità inconfutabile viene utilizzato dal matematico
umano quando è sicuro che una proposizione è vera anche se
dal punto di vista procedurale non è dimostrabile.
(vedi godel)
Oscar
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 (vedi godel)
Esattamente. Ma il matematico usa la parola "assioma", e poi chiama 
verita' cio' che e' dimostrabile se si accettano gli assiomi convenuti. 
La matematica non nega validita' alle geometrie iperboliche, basate 
sulla negazione dell'assioma che due rette parallele non si possano 
incrociare.
Mi sembra che il punto di Godel sia l'impossibilita' di riconoscere un 
"assioma" come "autoevidente", ma ha ragione a preoccuparsi: ci sono 
stati assiomi che poi sono stati dimostrati e trasformati in teoremi! ;)
