In termini generali, lo scopo dichiarato dei modelli subcognitivi che operano nei microdomini è quello di capire non che cosa un programma comprende, ma come un programma comprende, ovvero implementare un’architettura che è alla base del processo di comprensione, attraverso la simulazione del meccanismo della fluidità concettuale, sotteso alla percezione di alto livello, che costituisce, a sua volta, il nucleo dei processi analogici lato sensu. Strettamente parlando, l’idea di fondo è che per capire che cosa un modello cognitivo comprende occorre capire in che modo può essere messo in grado di comprendere. Considerare le cose da questo punto di vista indebolisce la questione del microdominio fino a riportarla alla valutazione dell’adeguatezza del modo in cui vengono condotti gli esperimenti in psicologia, la cui metodologia della ricerca prevede prevalentemente una circoscrizione della prestazione analizzata a domini ristretti e idealizzati al fine di verificare o falsificare gli assunti principali di una teoria o di un insieme di teorie.
La domanda sulla validità di tale approccio si sposta, di conseguenza, sugli assunti della teoria e sulle modalità della sua implementazione algoritmica. Vale a dire, che tipo di architettura impiegano questi modelli ai fini della simulazione della capacità di comprensione? Il che equivale a chiedersi: quali meccanismi permettono la percezione di alto livello? Per rispondere a queste domande è stata formulata, all’interno dell’approccio subcognitivo, una teoria dei processi di ragionamento che coinvolge processi di memoria, di focalizzazione attentiva, di elaborazione dell’informazione e di organizzazione e creazione di nuova conoscenza concettuale. Tale teoria è stata recentemente enunciata, in termini generali, da Hofstadter e potrebbe essere esplicitamente definita dalle seguenti parole:
Teoria dell’«Anello Centrale della Cognizione: un nodo della memoria a lungo termine è
penetrato, trasferito nella memoria a breve termine e là spacchettato a un qualche grado, il che fa sì che nuove strutture vengano percepite, e l’atto percettivo di alto livello, che così si produce, attivi ancora ulteriori nodi, che sono a loro volta penetrati, trasferiti, spacchettati, ecc., ecc.»
(Hofstadter, 2001, p. 517)
Mettere alla prova questa teoria è possibile attraverso la costruzione di modelli che ne rispecchino le caratteristiche. Nel fare questo, appaiono immediatamente evidenti due cose: in primo luogo, che tale teoria implica un sistema composto di parti diverse in interazione; in secondo luogo, che l’interazione deve essere continua e virtualmente infinita, nel senso che è l’anularità del
modello, ovvero la possibilità di una applicazione ricorsiva di elementi del sistema all’informazione trattata da altri elementi del sistema, a rendere tale il processo di comprensione, cioè di percezione di alto livello. Un punto di arresto del sistema, che in un programma di IA corrisponde generalmente al momento della comunicazione della soluzione, corrisponde alla cessazione del loop cognitivo e quindi anche alla fine del processo di comprensione. Con queste affermazioni non si vuole dire che il programma “muore” in un qualche senso del termine. Da questo punto di vista, ogni programma condivide un simile destino. D’altra parte, una delle differenze fondamentali fra l’uomo e la macchina, che troppo spesso viene offuscata e messa in ombra da quella relativa al materiale di cui sono diversamente formati, è che l’esecuzione di un programma è a termine – e, se non lo fosse, ciò significherebbe che il programma non funziona a causa di un errore algoritmico (e non semplicemente di codice) – pure se l’hardware su cui gira continua a rimanere acceso, mentre questa fase di stand by non è concessa ad un essere umano. Se lo fosse, se cioè si riuscisse a dare una definizione di stand by valida anche per l’essere umano, ciò probabilmente inciderebbe fortemente sulla visione di radicale differenza fra le conoscenze possedute da un sistema artificiale e quelle possedute da un sistema umano, ridimensionandola. In ogni caso, la fine del processo di comprensione va piuttosto considerata nella prospettiva secondo il processo di ricerca di una soluzione è più importante della soluzione stessa ai fini della spiegazione di che cosa il modello comprende, anche in considerazione del fatto che è dall’interazione fra le sue parti che dipende buona parte della rappresentazione della conoscenza posseduta dal programma a un certo istante di tempo tn. Tuttavia, è necessario che il programma si arresti, ovvero che arrivi a considerare il processo di comprensione sufficiente per la consegna di una soluzione.
Il ricorso a diversi tipi di memoria della Teoria dell’Anello Centrale della Cognizione (Theory of
Central Cognitive Loop, d’ora in avanti TCCL) riprende la distinzione classica in psicologia
cognitiva fra Memoria a Lungo Termine (MLT) e Memoria a Breve Termine (MBT), della quale sono stati presentati più modelli. Il primo risale a Atkinson e Shiffrin (1968) e prevede tre moduli: un registro sensoriale, che trattiene l’informazione per 3-4 secondi; la MBT, con capacità limitata relativamente agli elementi che può contenere (la quantità individuata da Miller, cioè 7 ± 2) e alla durata del trattenimento (dai 20 ai 30 secondi circa); e la MLT, i cui limiti di capacità non sono individuati con precisione e dunque sono ritenuti virtualmente illimitati24. Inoltre, tale modello prevede l’interazione reciproca fra MBT e MLT.
Baddeley (1986) lo ha perfezionato introducendo una suddivisione in tre sottomoduli all’interno della MBT. Essa sarebbe composta, infatti, da un sistema esecutivo centrale collegato a due
24 Questo fatto non è necessariamente in contraddizione con la limitatezza del supporto su cui la memoria viene
realizzata, il cervello, se si ipotizza che la MLT possa consistere in un meccanismo ricorsivo di attivazione neurale. Tuttavia, non c’è ancora un’evidenza sperimentale in proposito o un pieno accordo nell’interpretazione dei risultati sperimentali a livello di singole cellule o di insiemi di cellule del cervello. Rimane il fatto che ispirarsi a meccanismi neurali di questo tipo costituisce una delle vie attraverso cui la computazione cerca di superare i limiti imposti dalla Turing-computabilità. Su questo tema, e sui suoi aspetti matematici, si rimanda all’accurato studio della Siegelmann (1999).
sottosistemi tra loro indipendenti: il loop articolatorio, adibito all’elaborazione e al mantenimento dell’informazione linguistica, e il taccuino visuo-spaziale, implicato nell’elaborazione e nel mantenimento dell’informazione rilevante dal punto di vista spaziale25.
Anche per la MLT sono state proposte sottoparti specifiche, ad esempio da Tulving (1972), che nel suo modello ipotizza una memoria procedurale, una memoria semantica, e una memoria episodica. La prima contiene schemi o sequenze di azioni goal-oriented; la seconda le relazioni fra i concetti e i concetti stessi; nella terza sono allocate le specifiche esperienze passate del soggetto. Anche questi tre sottotipi di MLT sono organizzati in maniera gerarchica. La memoria procedurale è considerata la più basilare per l’astrattezza e la generalizzazione delle informazioni che contiene. Le altre due sono sottomemorie collegate alla prima con un diverso grado di specializzazione. La memoria semantica, infatti, gode di un grado di generalizzazione maggiore rispetto alla memoria episodica ed è, dunque, più vicina a quella procedurale.
Molti modelli della memoria proposti nel corso degli anni sono stati inclusi per alcune o altre caratteristiche nei programmi di IA prodotti dall’approccio subcognitivo. In termini generali, si può affermare che nella TCCL assume un notevole peso la questione della memoria, suddivisa fra i due sottotipi immediatamente meno specifici, la MLT e la MBT. Questo è un tentativo di incorporare nella teoria due intuizioni: che non c’è rappresentazione senza una qualche pur minima forma
articolata di memoria e che l’interazione fra due o più memorie è la chiave di volta per la
spiegazione dei fenomeni di creazione di analogie descritti in precedenza, compresi nell’ampio spettro che va dal riconoscimento, alla categorizzazione, alla rievocazione di eventi e situazioni, all’analogia vera e propria, cioè stricto sensu. Quale è, dunque, la natura di tale interazione e come può essere descritta e inserita nel modello?
Nel 1982 Roger Schank ha proposto un perfezionamento della sua teoria degli script formulata negli anni Settanta. Per superare il problema relativo alla rigidità e alla staticità della conoscenza implementata nei programmi di comprensione di racconti espressi in linguaggio naturale, quale era per esempio SAM26, egli formulò un modello di memoria dinamica definito come «sistema flessibile finito-aperto» (Schank, 1982, p. 9). Tale modello doveva costituire un punto di contatto, migliore di quelli proposti in precedenza, fra i meccanismi alla base dell’utilizzo della memoria umana e la loro implementazione in IA, superando alcuni dei problemi classici relativi alla rappresentazione della conoscenza in un programma. Schank ipotizzò che vi fosse una forma di memoria intermedia fra la MBT e la MLT e che essa permettesse il passaggio selettivo di
25 Tale specificazione della MBT è stata proposta in seguito alla contrapposizione, a cavallo fra gli anni settanta e gli
anni ottanta, fra immaginisti e proposizionalisti in merito al modo in cui l’informazione è immagazzinata nel pensiero e aspira a essere una plausibile spiegazione integrata di entrambi i fenomeni. Per i termini e gli sviluppi storici di tale disputa si rimanda a Luccio (1998).
26 SAM è descritto approfonditamente in Cullingford (1978). Esso costituisce un’applicazione della nota Teoria della
Dipendenza Concettuale di Schank (1972) che ha portato alla formulazione della Teoria dello Script, sulla base della quale, e contro la quale, Searle ha costruito l’argomento della stanza cinese.
informazioni dalla prima alla seconda. Infatti, solo in questo modo si spiegherebbe perché la MLT non trattiene tutta l’informazione disponibile, ma solo una parte di essa, cioè quella più rilevante per l’individuo. La natura della comprensione è legata strettamente a questo tipo di processo e, di conseguenza, essa viene fatta collassare sull’operazione di rievocazione di ricordi:
comprendere un input significa trovare nella passata esperienza l’approssimazione più vicina all’input ed alla codificazione relativa nei termini del precedente ricordo, con un indice che indica la differenza tra il nuovo input e il vecchio ricordo. Comprendere, dunque, implica usare gli insuccessi delle aspettative guidati da ricordi prototipali o da ricordi specifici indicizzati da ricordi prototipali. Comprendere è
rievocare, e rievocare è trovare la corretta struttura di memoria per elaborare un input. Il nostro
problema più importante, quindi, nel formulare una teoria del comprendere, è di scoprire come sono le strutture di memoria ad alto livello che sono richieste. [...] Il punto chiave del comprendere è proprio questa creazione continua di nuove strutture ad alto livello, in cui vengono registrate le similarità essenziali fra esperienze differenti. (Schank, 1982, pp. 63-64 [enfasi mia])
In questa definizione entrano in gioco molti elementi. Innanzitutto, il tipo di memoria che viene chiamato in causa è di natura episodica, come era già stato nella Teoria dello Script. In secondo luogo, appare evidente che un fattore fondamentale consiste nell’apprendimento di nuovi episodi a partire da quelli vecchi, di norma trasformati in situazioni prototipiche di sequenze di eventi. In terzo luogo, la nozione di similarità anche in questo caso gioca un ruolo essenziale nel rendere possibile la dinamicità della memoria. Infine, è necessaria una struttura computazionale che implementi il livello intermedio di filtraggio fra la MBT e la MLT, la quale è individuata da Schank nel MOP (Memory Organization Packet). Il modello che ne deriva è quello rappresentato nella figura 2.3. Fig. 2.3 MOP Memoria a Breve Termine Memoria a Lungo Termine
Il MOP è allo stesso tempo una struttura di memoria, che consente di immagazzinare nuovi dati, e una struttura di elaborazione, che collega gli eventi conservati nella memoria episodica alla situazione oggetto dell’elaborazione del programma per via di somiglianza e creando aspettative di input futuri o permettendo l’inferenza di eventi impliciti. In sostanza, essi si differenziano dagli
script e dagli scenari per la loro maggiore astrattezza. I MOP, infatti, sono ordinatori di scenari
adatti a rappresentare molti sfondi diversi27. In tal modo, diversi MOP si adattano a diversi scenari di azione (ad esempio, il MOP-CONTRATTO e il MOP-RISTORANTE condividono lo scenario del PAGARE) così come un solo MOP si può adattare a più scenari specifici (ad esempio, il MOP- CONTRATTO si adatta agli scenari di PAGARE e di FIRMARE). A un livello di astrazione ancora maggiore rispetto ai MOP sono i TOP (Thematic Organization Points), strutture indipendenti dal contesto che permettono l’organizzazione coerente e la generalizzazione degli episodi memorizzati attraverso raggruppamenti binari di categorie astratte descrittive di tali episodi (ad esempio: OP; IC, ovvero, “obiettivo di possesso; intento cattivo” per descrivere episodi di vandalismo, ruberie, guerre di conquista, ma anche di litigi e scontri personali).
Sia i MOP che i TOP sono strutture modificabili a seconda dell’esperienza e permettono il filtraggio fra la MBT e la MLT. Come si vede, essi condividono ancora l’idea che la conoscenza possa essere rappresentata in forma eminentemente simbolica28 e non poco devono all’impianto generale che soggiace alla Teoria del Frame, soprattutto nel modellizzare gli scenari in termini di aspettative che andranno attese o disattese. L’input, che costituisce nel modello di Schank la controparte di una MBT statica e rigida, è ancora una descrizione in linguaggio naturale, che viene compresa attraverso cluster di concetti predefiniti la cui modificabilità è relativa alle conseguenze disattese, più che ad una loro vera e propria scomposizione e ricomposizione. Appare evidente, perciò, che tale teoria è in grado di cogliere buona parte della complessità di una situazione intesa come episodio di azione, ma non affronta il problema della formazione concettuale e della categorizzazione. Di conseguenza, essa copre solo una parte dei processi analogici in senso lato descritti in precedenza. Eppure c’è un punto di contatto fondamentale con la TCCL e i modelli dei concetti fluidi, ed esso va ricercato nella struttura fondamentale di tali modelli.
27 La definizione estesa che ne dà Schank è la seguente: «Un MOP consiste in un insieme di scene dirette verso il
raggiungimento di un obiettivo. Un MOP è sempre una scena principale, il cui obiettivo è l’essenza e lo scopo degli eventi organizzati dal MOP» (Schank, 1982, p. 74). Come si vede, trattandosi di situazioni che descrivono sequenze di azioni, la definizione di MOP include come tratto fondamentale di essere goal-oriented.
28 Questo è evidente anche nei due programmi di elaborazione dei testi che sono scaturiti dalle teorie di Schank sulla
memoria dinamica: IPP e CYRUS. Il primo è un parser, un analizzatore grammaticale, parziale e integrato, capace di comprendere, nel senso dato a questo termine da Schank, attraverso l’aggiunta alla memoria episodica di informazioni specifiche e generalizzazioni a partire dall’elaborazione di testi giornalistici (una descrizione approfondita è data in Lebowitz, 1980). In esso è già operante il principio secondo cui la modificazione della memoria, attraverso la rievocazione e la percezione delle specificità della situazione in analisi, genera la comprensione. Tale principio è anche alla base di CYRUS (si veda Kolodner, 1981), un programma che riorganizza la propria memoria ogni volta che un nuovo fatto viene inserito attraverso E-MOP, cioè strutture di organizzazione della memoria episodica (Episodic
In precedenza si è visto che, affinché la TCCL possa funzionare, gli elementi base sono la MLT, la MBT e l’interazione fra queste due componenti. Un modello della teoria deve contenere non solo i due tipi di memoria, ma anche una parte elaborativa che li metta in corrispondenza. Dal punto di vista strutturale, dunque, il modello appare molto simile a quello proposto da Schank e può essere raffigurato con un’opportuna modifica, come nello schema della figura 2.4.
Fig. 2.4
La sostituzione del modulo MOP con un modulo costituito da microprocedure di elaborazione costituisce la vera differenza fra i due approcci e inaugura una differente visione dell’elaborazione della conoscenza per i sistemi intelligenti. È in questa mossa che va vista la principale innovazione nella modellizzazione dei processi cognitivi che riguarda i modelli dell’approccio subocognitivo e che può essere vista anche, per alcuni aspetti, come un preludio alla svolta connessionista nelle scienze cognitive. La mediazione fra MLT e MBT, e in generale fra tutte le forme di immagazzinamento dell’informazione nel sistema, avviene attraverso strutture di conoscenza atte a rendere il processo di rappresentazione della realtà – della situazione in oggetto – dinamico, contesto-dipendente e progressivamente adattivo sia alla conoscenza posseduta dal sistema, sia agli oggetti concreti di cui di volta in volta il sistema fa esperienza. In tal modo viene simulato quel processo di conoscenza continua che caratterizza il pensiero, enunciato dalla TCCL e raffigurato dalle due frecce laterali inversamente simmetriche della figura 2.4.
Per capire sia in cosa consista tale innovazione sia il meccanismo di funzionamento generale di questi modelli è opportuno risalire a due programmi che possono essere considerati diretti antecedenti di questo approccio: i modelli HEARSAY29.
29
Il riferimento ai modelli HEARSAY e in particolare a HEARSAY II come fonti ispiratrici dell’architettura subcognitiva è esplicito, ad esempio, in Hofstadter (1995e).
Microprocedure di elaborazione Memoria a Breve Termine Memoria a Lungo Termine
2.5.1 I modelli HEARSAY e la percezione distribuita del discorso
I modelli HEARSAY risalgono all’inizio degli anni Settanta e rappresentano uno dei tentativi, ancora nell’orbita dell’IA classica, di realizzare programmi in grado di comprendere il parlato. Essi furono realizzati all’interno del gruppo di ricerca diretto da Allen Newell alla Carnegie-Mellon University30.
L’intuizione di fondo è quella di catturare il parlato, cioè di ricostruire il discorso che è stato pronunciato, attraverso programmi che facciano ipotesi parziali sugli enunciati espressi, cioè strutture sintattiche da riempire attraverso parole contenute in una base di dati lessicale. L’innovazione rispetto ai modelli precedenti risiede nell’utilizzo di sorgenti di conoscenza (Knowledge Source, KS) indipendenti, separabili le une dalle altre e contenenti informazione procedurale sulle operazioni da compiere. Al contempo, tali KS vengono poste in una relazione di
mutua non-interferenza in modo da ottenere nel sistema un comportamento globale di
cooperazione. Il meccanismo di cooperazione attua, attraverso le KS, un processo di produzione e verifica di ipotesi, cioè di creazione e valutazione, con riferimento alla base di dati generale dell’elaborazione del programma chiamata “lavagna”. Ogni KS ha, dunque, la triplice funzione: di riconoscere il momento in cui, relativamente agli elementi presenti nella “lavagna”, è in grado di contribuire positivamente al riconoscimento del particolare segmento di parlato su cui può operare; di formulare un’ipotesi (un enunciato parziale o un riempimento verbale); di valutare le ipotesi che sono già state avanzate da altre KS.
In particolare nel modello HEARSAY I (Reddy, Erman, Fennel, Neely, 1973) l’elaborazione del programma avviene ad un solo livello, quello delle parole, e le due attività fondamentali delle KS, la creazione di ipotesi (di proposizioni parziali da riempire con parole) e di valutazione delle ipotesi già formulate, hanno uno sviluppo, per così dire, orizzontale, cioè all’interno dello stesso livello del discorso. Ciò costituisce una forte limitazione, il cui superamento viene tentato con la realizzazione del modello più complesso HEARSAY II (Lesser, Fennell, Erman, Reddy, 1975), progettato per muoversi anche verticalmente fra i differenti livelli di comprensione del discorso, da quelli parametrico e fonetico a quelli frasale e concettuale: «Lo scopo principale della progettazione di HEARSAY II è quello di estendere i concetti sviluppati in HEARSAY I per la rappresentazione e la cooperazione della conoscenza al livello verbale a tutti i livelli di conoscenza necessari in un sistema di comprensione del parlato» (ivi, p. 13).
CONCETTUALE ____________________ FRASALE ____________________ LESSICALE ____________________ SILLABICO ____________________ FONEMICO-SUP. ____________________ FONEMICO ____________________ SEGMENTALE ____________________ PARAMETRICO ____________________
Fig. 2.5 (adattato da Lesser, Fennell, Erman, Reddy, 1975)
La figura 2.5 mostra la dimensione verticale del linguaggio in un’accezione generalmente condivisa dalla linguistica strutturale. Una delle linee guida ispiratrici di HEARSAY II è che le azioni effettuate ad ogni livello possono – e di fatto lo fanno in molti casi – influenzare le azioni compiute su altri livelli prossimi, o anche lontani, anche in due istanti di tempo consecutivi. Questo vuol dire che i livelli non sono vincolati in senso stretto dal punto di vista elaborativo e il programma, attraverso le sue KS, può compiere dei salti di livello (ad esempio, dal fonetico al lessicale o viceversa). Perciò, a partire dalla presentazione dell’input acustico, si passa attraverso un’opportuna descrizione del segnale, che produce una gamma di ipotesi di differenti segmentazioni in porzioni etichettate31, per arrivare alla formulazione di ipotesi anche ai livelli più alti, come quello sintattico o concettuale. A tale processo bottom up si affianca un simultaneo processo top
down di valutazione ed eventuale rivisitazione delle ipotesi già formulate. In tal modo, si crea una