Conecționism

Conectionismul este o abordare a științei cognitive care speră să explice modul în care funcționează mintea folosind rețelele neuronale artificiale . ^[1]

Răspândirea conexionismului se datorează în principal muncii psihologilor americani David Rumelhart și James McClelland .

Conectionismul în inteligența artificială propune un nou model pentru construcția și programarea hardware-ului și software-ului inspirat de hipersimplificări ale creierului uman, evitând așa-numitul „ blocaj Von Neumann ” al modelelor contemporane, în care toate informațiile trebuie să treacă în serie prin CPU .

În plus, sugerează un model distribuit pentru reprezentarea informațiilor în memorie . Informațiile din cadrul unei rețele neuronale (biologice sau artificiale) sunt distribuite pentru toate nodurile diferite ale rețelei și nu într-un singur „loc”. Prin urmare, nu mai este posibil să indicați o anumită parte a sistemului și să spuneți că această unitate conține anumite informații sau îndeplinește o anumită sarcină specifică.

Conecționismul sugerează, prin urmare, un model de „ Procesare distribuită în paralel ” (PDP): prelucrarea distribuită în paralel a informațiilor.

Din punctul de vedere al filozofiei minții , conexionismul este o alternativă la cognitivism , punând sub semnul întrebării postulatul său fundamental, adică analogia dintre minte și computer . Din punct de vedere conexionist, computerul devine un simplu instrument de calcul pentru cercetător, în timp ce analogia funcțională se mută în creierul uman și în rețelele neuronale biologice. Activitatea minții este distribuită între conexiunile unităților de calcul („neuronii”), prin urmare nu poate fi împărțită în procese cognitive individuale. În acest sens, conexionismul abordează comportamentalismul , care postulează o legătură directă între stimul și răspuns. ^{[2] [3]}

Rețele neuronale artificiale

Într-o rețea neuronală artificială, fiecare „nod” reprezintă simplificarea excesivă a unui neuron biologic. Încearcă să simuleze comportamentul neuronilor cu conexiuni analoge sinapselor unui neuron biologic și printr-o funcție de activare, care determină când neuronul trimite un semnal. În cea mai simplă formă, această funcție de declanșare poate fi generarea unui "1" dacă intrarea însumată este mai mare decât o anumită valoare sau, invers, un "0" dacă semnalul primit rămâne sub pragul funcției de declanșare.

Simbolism și conexionism

Multe ^{[ neclar ]} văd conexionismul opus simbolismului. Simbolismul este o formă specifică de cognitivism care susține că activitatea mentală este doar calcul, ceea ce înseamnă că mintea funcționează în esență ca o mașină de Turing . Diferențele de bază sunt următoarele:

• Simbolistii presupun modele de simboluri care nu seamana deloc cu structura creierului, în timp ce conexionistii cer ca tiparele lor sa semene cu structurile neurologice.
• Simbolistii sunt, în general, interesati doar de structura simbolurilor și de regulile sintactice pentru manipularea lor, în timp ce conexioniștii privesc să învețe din stimuli de mediu și să stocheze aceste informații în legături între neuroni.
• Simbolistii cred că activitatea mentală internă constă în manipularea simbolurilor (ca în teoria limbajului gândirii al lui Jerry Fodor ), în timp ce conexioniștii cred că manipularea simbolurilor este un model foarte slab și simplificat de activitate mentală.

Notă

Bibliografie

• Rosenblatt, Frank (1958), The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain , Cornell Aeronautical Laboratory, Psychological Review, v65, No. 6, pp. 386–408.
• Rumelhart, DE, JL McClelland și PDP Research Group (1986), Prelucrare distribuită în paralel: explorări în microstructura cognitivă. Volumul 1: Fundații , Cambridge, MA: MIT Press
• McClelland, JL, DE Rumelhart și PDP Research Group (1986), Procesare distribuită în paralel: explorări în microstructura cognitivă. Volumul 2: Modele psihologice și biologice , Cambridge, MA: MIT Press

in italiana

• David E. Rumelhart, James L. McClelland. PDP. Microstructura proceselor cognitive , Sistemi Intelligenti, Bologna, Il Mulino , 1991, Traducere de R. Luccio și M. Ricucci, ISBN 978-88-15-02883-9 .
• Domenico Parisi , Interviu pe rețelele neuronale . Bologna, Il Mulino , 1989. ISBN 978-88-15-02301-8 .

Elemente conexe

• John Watson (psiholog)
• Frank Rosenblatt
• Neuronul McCulloch-Pitts
• Perceptron
• Retele neuronale artificiale
• Retea neurala

linkuri externe

• Introducere în conexionism , pe psideco.it .
• Conectism ( PDF )
• (EN) Zalta Edward N. (eds), Connectionism , în Stanford Encyclopedia of Philosophy , Centre for the Study of Language and Information (CSLI), Universitatea Stanford .

Portalul de filosofie

Portal IT