Il motivo per cui la memoria funziona per associazioni, partendo dai sensi, probabilmente ha un'origine oltre che evolutiva anche funzionale. E' fondamentale per un animale che si trova davanti a un predatore riconoscerlo immediatamente. Perciò il cervello deve funzionare in modo da richiamare subito alla memoria le caratteristiche della figura che ci si trova davanti. Per fare questo occorre un meccanismo diretto. Se la memoria avesse funzionato come la griglia di un hard disk, in cui per accedere alle informazioni occorre fare una scansione, dell'indice delle informazioni, l'accesso sarebbe stato decisamente più lento. Tutte le funzioni primarie, l'alimentazione, l'accoppiamento, la gestione dei rapporti sociali, esigono un accesso alla memoria molto rapido. Tutte le cose la cui presenza non è immediata naturalmente sono meno urgenti e consentono un pensiero più lento e speculativo. Per questo motivo la memoria è associata in primo luogo ai sensi e in questo modo alla realtà immediata. Le cose non immediatamente presenti, come il ricordo di un fatto avvenuto in passato in un posto lontanto, possono essere richiamate con meno urgenza ed essere oggetto di un pensiero più articolato nel richiamo.
Probabilmente poi c'è anche un motivo evolutivo, legato al fatto che una griglia di informazioni va progettata, è difficile immaginarne una evoluzione da qualcosa di primitivo a qualcosa di più evoluto senza un intervento esterno di progettazione.
giovedì 7 giugno 2012
venerdì 27 aprile 2012
Sintesi vocale naturale
Per realizzare un corretto sintetizzatore vocale il modo più efficiente è probabilmente quello di assegnare a ogni parola, in un dizionario, il suo corrispettivo nell'alfabeto fonetico internazionale (Ipa) e far leggere al sintetizzatore quest'ultimo. In questo modo la lettura, trovando correttamente codificati accenti e suoni, non dovrebbe presentare sorprese (per esempio "asino" letto con la esse dolce e non pronunciata come in Sassari).
Ma le persone non imparano a leggere in questo modo. Noi associamo mnemonicamente dei suoni a dei segni, e in genere buona parte di questi sono parole intere. Quello che un bambino fa, per prima cosa, è creare un dizionario di suoni e segni associati. Le regole fonetiche applicate alle singole lettere si applicano soltanto sulle parole sconosciute, di quelle conosciute la pronuncia è associata alla parola, non alle lettere che la compongono. In italiano una chiara dimostrazione di questo meccanismo emerge dall'uso della s: nessuno confonde la pronuncia da affidare a questa lettera in "sale" o "asta" con quella che alla stessa lettera viene assegnata in "visuale" o "tesoro". Eppure si tratta di due suoni diversi. Ma la cosa più sorprendente è che in genere nessuno si accorge che si tratti di suoni diversi finché la sua attenzione non viene portata sul problema.
Perciò un sintetizzatore che segua il percorso di apprendimento umano deve prima essere educato alle parole intere con un processo di imitazione (pronuncia della parola, comparazione del suono originale con quello pronunciato, correzione e nuova pronuncia, in un ciclo che termina quando la parola pronunciata e quella originale si assomigliano molto) e solo dopo essere educato alle lettere. In questo modo, come nel caso umano, le regole di pronuncia delle lettere saranno applicate alle parole solo in via complementare e non in via prioritaria. Così la pronuncia risulterà naturale e l'apprendimento della macchina risulterà simile a quello umano.
Diversamente, occorrerà associare a ogni parola il suo corrispettivo codice fonetico, che non sempre è disponibile, e il comportamento della macchina sulla pronuncia delle parole sarà molto artificiale e del tutto separato dall'apprendimento del linguaggio (in termini di significato e uso delle parole), a cui invece dovrebbe essere legato.
Ma le persone non imparano a leggere in questo modo. Noi associamo mnemonicamente dei suoni a dei segni, e in genere buona parte di questi sono parole intere. Quello che un bambino fa, per prima cosa, è creare un dizionario di suoni e segni associati. Le regole fonetiche applicate alle singole lettere si applicano soltanto sulle parole sconosciute, di quelle conosciute la pronuncia è associata alla parola, non alle lettere che la compongono. In italiano una chiara dimostrazione di questo meccanismo emerge dall'uso della s: nessuno confonde la pronuncia da affidare a questa lettera in "sale" o "asta" con quella che alla stessa lettera viene assegnata in "visuale" o "tesoro". Eppure si tratta di due suoni diversi. Ma la cosa più sorprendente è che in genere nessuno si accorge che si tratti di suoni diversi finché la sua attenzione non viene portata sul problema.
Perciò un sintetizzatore che segua il percorso di apprendimento umano deve prima essere educato alle parole intere con un processo di imitazione (pronuncia della parola, comparazione del suono originale con quello pronunciato, correzione e nuova pronuncia, in un ciclo che termina quando la parola pronunciata e quella originale si assomigliano molto) e solo dopo essere educato alle lettere. In questo modo, come nel caso umano, le regole di pronuncia delle lettere saranno applicate alle parole solo in via complementare e non in via prioritaria. Così la pronuncia risulterà naturale e l'apprendimento della macchina risulterà simile a quello umano.
Diversamente, occorrerà associare a ogni parola il suo corrispettivo codice fonetico, che non sempre è disponibile, e il comportamento della macchina sulla pronuncia delle parole sarà molto artificiale e del tutto separato dall'apprendimento del linguaggio (in termini di significato e uso delle parole), a cui invece dovrebbe essere legato.
giovedì 26 aprile 2012
Jobs off topic
Questo è un post un po' fuori tema ma ho deciso di pubblicarlo lo stesso, mi sembra pertinente ai problemi dell'intelligenza... :)
Il fatto che Steve jobs sia diventato un leader carismatico è la conseguenza del fatto che viviamo in una società che non crede e non vuole credere più a niente. Tra gli anni 50 e 70 i leader carismatici erano considerati Gandhi, Che Guevara, Mao: persone che, nel bene o nel male, proponevano un cambio radicale della società. Oggi il leader carismatico è un uomo che promuove il sogno di fare dei telefonini migliori, più belli e funzionali. E' il segno che la società non vuole credere in qualcosa, non ne ha più il coraggio, ma ha bisogno di credere in qualcuno e si sceglie dei leader minimalisti. E' ben triste il nostro destino se a cambiare le nostre vite è la grafica rinnovata di un cellulare.
Il fatto che Steve jobs sia diventato un leader carismatico è la conseguenza del fatto che viviamo in una società che non crede e non vuole credere più a niente. Tra gli anni 50 e 70 i leader carismatici erano considerati Gandhi, Che Guevara, Mao: persone che, nel bene o nel male, proponevano un cambio radicale della società. Oggi il leader carismatico è un uomo che promuove il sogno di fare dei telefonini migliori, più belli e funzionali. E' il segno che la società non vuole credere in qualcosa, non ne ha più il coraggio, ma ha bisogno di credere in qualcuno e si sceglie dei leader minimalisti. E' ben triste il nostro destino se a cambiare le nostre vite è la grafica rinnovata di un cellulare.
giovedì 12 aprile 2012
Questo non c'è ciccio
"Questo non c'è ciccio". Mia figlia, 17 mesi, indica la catenina di plastica che serve a evitare che il ciuccio cada per terra quando se lo toglie di bocca. A una estremità della catenita è legata una pinzetta che si stringe sul colletto. All'altra è legata il ciuccio. Solo che, staccato per essere lavato, adesso il ciuccio, il "ciccio" come lo chiama lei, non c'è. La frase vuole dire a tutti gli effetti "Sulla catenina manca il ciuccio". La prima cosa che manca alla frase è la preposizione. Le prime frasi complete dei bambini mancano di preposizioni, o di casi, a seconda delle lingue. Il tipo di complemento (se di termine, di specificazione, oggetto, ecc) si capisce dal contesto. Mia figlia poi usa in modo particolare "c'è", che può assumere vari significati: "è", "c'è", "voglio", "dammi". Per esempio "non c'è pappa" vuol dire "non voglio più pappa".
Oppure "questo è nonno", indicando un'auto, significa "questa è la macchina di nonno". Una cosa che sembra mancare è la nozione di soggetto. Le frasi sembrano essere piane, senza un centro e una periferia, come in genere sono le frasi degli adulti: un soggetto, un'azione, un oggetto e vari complementi, con un progressivo spostamento dal centro dell'azione alla sua periferia. E' difficile stabilirlo però con certezza, potrebbe essere solo una suggestione. O potrebbe indicare che il cervello è più predisposto per una organizzazione piatta del linguaggio che per una gerarchica e funzionale, come quella che si acquisisce da adulti.
Oppure "questo è nonno", indicando un'auto, significa "questa è la macchina di nonno". Una cosa che sembra mancare è la nozione di soggetto. Le frasi sembrano essere piane, senza un centro e una periferia, come in genere sono le frasi degli adulti: un soggetto, un'azione, un oggetto e vari complementi, con un progressivo spostamento dal centro dell'azione alla sua periferia. E' difficile stabilirlo però con certezza, potrebbe essere solo una suggestione. O potrebbe indicare che il cervello è più predisposto per una organizzazione piatta del linguaggio che per una gerarchica e funzionale, come quella che si acquisisce da adulti.
domenica 11 marzo 2012
Massa neurale
Mia figlia ha un anno e mezzo e la sua capacità di apprendimento è impressionante. Ogni giorno non solo apprende cose nuove, ma le mette in relazione e impara ad esprimerle.
Uno dei motivi per i quali un bambino di un anno e mezzo ha una velocità di apprendimento non paragonabile a quello del pur eccezionale robot icub sviluppato a Genova è che la massa cerebrale del bambino cresce. Più punti e più connessioni si sviluppano nella rete neurale di un bambino, mentre la struttura neurale del robot, pur evolvendosi, non cresce in termini quantitativi. Il numero di punti e di connessioni è sostanzialmente stabile. Perciò, anche raffinando ed evolvendo la struttura della rete neurale del robot, non ci potrà mai essere una reale competizione finchè la struttura "cerebrale" della macchina non sarà in grado, oltre che di apprendere nuovi pattern, di accrescere significativamente la propria massa durante l'apprendimento e in funzione di questo.
Uno dei motivi per i quali un bambino di un anno e mezzo ha una velocità di apprendimento non paragonabile a quello del pur eccezionale robot icub sviluppato a Genova è che la massa cerebrale del bambino cresce. Più punti e più connessioni si sviluppano nella rete neurale di un bambino, mentre la struttura neurale del robot, pur evolvendosi, non cresce in termini quantitativi. Il numero di punti e di connessioni è sostanzialmente stabile. Perciò, anche raffinando ed evolvendo la struttura della rete neurale del robot, non ci potrà mai essere una reale competizione finchè la struttura "cerebrale" della macchina non sarà in grado, oltre che di apprendere nuovi pattern, di accrescere significativamente la propria massa durante l'apprendimento e in funzione di questo.
mercoledì 22 febbraio 2012
Cnr studia l'intelligenza della muffa, nuovo modello per Internet
Roma, 22 feb. (LaPresse) - Alcuni studi sperimentali hanno dimostrato che la Physarum Polycephalum, una muffa mucillaginosa di colore giallastro che si nutre di spore e batteri, è in grado di compiere attività sorprendenti per un organismo così semplice, come trovare il cammino più corto in un labirinto. Da questi esperimenti e dal modello matematico da essi ricavato, Vincenzo Bonifaci, dell'Istituto di analisi dei sistemi ed informatica 'Antonio Ruberti' del Consiglio nazionale delle ricerche di Roma (Iasi-Cnr) ha sviluppato un'analisi matematica che conferma come il 'ragionamento' della Physarum Polycephalum sia un 'algoritmo naturale', frutto di un'evoluzione di milioni di anni.
"In questi esperimenti dell'università giapponese dell'Hokkaido, la muffa è stata distribuita uniformemente sopra un labirinto dove sono stati collocati due fiocchi di avena, cibo di cui la muffa è ghiotta. Col passare delle ore, la muffa si ritrae dai percorsi che non portano al cibo, concentrando la massa su quello più corto", premette Bonifaci. "Il nostro studio ha analizzato matematicamente il meccanismo biologico che conduce la muffa a riconfigurarsi nel cammino più breve: ogni 'capillare' della Physarum si espande o si contrae a seconda del maggiore o minore flusso di sostanze nutritive, secondo precise equazioni identificate dai biologi. A sua volta, la maggiore o minore dilatazione del condotto comporta una variazione del flusso attraverso di esso, dando luogo a un processo dinamico".
Lo studio, svolto dal ricercatore del Cnr in collaborazione con colleghi del Max Planck Institute for Informatics tedesco e presentato al convegno internazionale 'Symposium on discrete algorithms' di Kyoto, ha evidenziato come "il meccanismo di regolazione dei 'capillari' sia una conseguenza matematica, indipendente dalla complessità del labirinto sottostante", afferma Bonifaci. "Si potrebbe dire che l'evoluzione, in milioni di anni, ha messo a punto la regolazione dei capillari della Physarum in modo tale da ottenere l'algoritmo giusto per il problema del cammino più breve". Questo tipo di ricerche ha due finalità. "La prima è comprendere i meccanismi alla base del comportamento intelligente degli organismi più semplici: senza questo primo passo non si può sperare di afferrare i medesimi meccanismi negli organismi più evoluti e complessi come gli animali o l'uomo", spiega il ricercatore. "La seconda finalità è trovare approcci alternativi e potenzialmente fruttuosi per l'ottimizzazione di reti, per esempio il progetto di una rete di connettività a basso costo, ma anche per migliorare i metodi di instradamento del traffico Internet e per provare nuovi approcci applicativi nel settore dei trasporti e delle telecomunicazioni".
"In questi esperimenti dell'università giapponese dell'Hokkaido, la muffa è stata distribuita uniformemente sopra un labirinto dove sono stati collocati due fiocchi di avena, cibo di cui la muffa è ghiotta. Col passare delle ore, la muffa si ritrae dai percorsi che non portano al cibo, concentrando la massa su quello più corto", premette Bonifaci. "Il nostro studio ha analizzato matematicamente il meccanismo biologico che conduce la muffa a riconfigurarsi nel cammino più breve: ogni 'capillare' della Physarum si espande o si contrae a seconda del maggiore o minore flusso di sostanze nutritive, secondo precise equazioni identificate dai biologi. A sua volta, la maggiore o minore dilatazione del condotto comporta una variazione del flusso attraverso di esso, dando luogo a un processo dinamico".
Lo studio, svolto dal ricercatore del Cnr in collaborazione con colleghi del Max Planck Institute for Informatics tedesco e presentato al convegno internazionale 'Symposium on discrete algorithms' di Kyoto, ha evidenziato come "il meccanismo di regolazione dei 'capillari' sia una conseguenza matematica, indipendente dalla complessità del labirinto sottostante", afferma Bonifaci. "Si potrebbe dire che l'evoluzione, in milioni di anni, ha messo a punto la regolazione dei capillari della Physarum in modo tale da ottenere l'algoritmo giusto per il problema del cammino più breve". Questo tipo di ricerche ha due finalità. "La prima è comprendere i meccanismi alla base del comportamento intelligente degli organismi più semplici: senza questo primo passo non si può sperare di afferrare i medesimi meccanismi negli organismi più evoluti e complessi come gli animali o l'uomo", spiega il ricercatore. "La seconda finalità è trovare approcci alternativi e potenzialmente fruttuosi per l'ottimizzazione di reti, per esempio il progetto di una rete di connettività a basso costo, ma anche per migliorare i metodi di instradamento del traffico Internet e per provare nuovi approcci applicativi nel settore dei trasporti e delle telecomunicazioni".
giovedì 16 febbraio 2012
filosofia sperimentale
L'interesse della intelligenza artificiale non risiede soltanto nel fatto che si tratta della nuova frontiera della tecnologia, un po' come i microprocessori negli anni 70, o che ha una potenza pedagogica eccezionale, permettendo agli studenti di esplorare un nuovo campo tecnologico a ogni livello, dai bimbi di 6 anni ai ricercatori universitari, e neanche che ti permette di studiare i meccanismi dell'intelligenza con parallelismi con i meccanismi cognitivi e visivi umani. L'interesse è nel fatto che promette di rispondere alle domande fondamentali: cos'è la coscienza, cos'è l'identità, cosa motiva e muove l'intelligenza. In ultima analisi l'intelligenza artificiale promette di rispondere alla domanda alla base di tutte le altre: cosa siamo? Persino i sogni sono oggetto di indagine dell'intelligenza artificiale. Si tratta di filosofia sperimentale. E' la prima volta nella storia del mondo che è possibile indagare su questi temi in modo sperimentale, pezzo per pezzo, in modo analitico.
In realtà si tratta di una materia epistemologica, che ridefinisce i confini della scienza. Inaspettatamente apre anche uno squarcio sul mistico. Il vuoto, il silenzio, l'illuminazione: se questi sono gli elementi che permettono di capire la vita e l'universo, allora siamo di fronte al confine, il punto al quale le macchine non potranno presumibilmente arrivare mai. Potranno essere sempre più intelligenti, analiticamente intelligenti, anche più degli umani. Più forti degli umani, con una più rapida capacità di evolversi e di apprendere dalle generazioni precedenti. Ma difficilmente potranno essere mistici. E se i mistici del medioevo avevano ragione, allora avremo la prima risposta, per sottrazione: l'essere umano è il proprio spirito, la sua anima capace di fare a meno dell'intelligenza e delle passioni. Ciò che le macchine non potranno mai essere. Ma non è detto che i mistici del medioevo avessero ragione, e forse siamo solo materia ben organizzata.
In realtà si tratta di una materia epistemologica, che ridefinisce i confini della scienza. Inaspettatamente apre anche uno squarcio sul mistico. Il vuoto, il silenzio, l'illuminazione: se questi sono gli elementi che permettono di capire la vita e l'universo, allora siamo di fronte al confine, il punto al quale le macchine non potranno presumibilmente arrivare mai. Potranno essere sempre più intelligenti, analiticamente intelligenti, anche più degli umani. Più forti degli umani, con una più rapida capacità di evolversi e di apprendere dalle generazioni precedenti. Ma difficilmente potranno essere mistici. E se i mistici del medioevo avevano ragione, allora avremo la prima risposta, per sottrazione: l'essere umano è il proprio spirito, la sua anima capace di fare a meno dell'intelligenza e delle passioni. Ciò che le macchine non potranno mai essere. Ma non è detto che i mistici del medioevo avessero ragione, e forse siamo solo materia ben organizzata.
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