Cosa rende affidabili le percezioni crossmodali

Ho affermato più volte che la natura crossmodale di un oggetto d’esperienza ne giustifica la maggiore concretezza, quindi la maggiore affidabilità e oggettività, ma ho sempre addotto motivazioni in parte intuitive. Ora cercherò di esplicitare meglio ciò che ho in mente; cercherò cioè di individuare dei motivi razionali. Per farlo, è necessario tornare a considerare il cervello come un sistema distribuito e parallelo, in grado di computare informazioni. Inoltre, è necessario introdurre alcuni semplici concetti della teoria dell’informazione di Claude Shannon . Innanzitutto, cos’è 9

l’informazione in ambito scientifico? È la misura del numero delle alternative possibili per qualcosa. Ad esempio, se lancio una moneta ci sono due alternative possibili, per un dado classico sei. Per indicare l’informazione è conveniente usare il logaritmo in base 2 delle alternative (N) e quindi, seguendo la formula di Shannon, l’informazione corrisponde a ! . Se un dispositivo può assumere solo due stati, come ad esempio un interruttore (acceso/spento), allora un numero N di interruttori potranno assumere 2N _{diversi stati. Così, l’unità di misura S=1 bit corrisponde a . Ma}

! e quindi N interruttori posso contenere N bit d’informazione. Ricapitolando:

Ciò che qui interessa è che la teoria di Shannon tratta la trasmissione di tale informazione da una sorgente ad un destinatario, attraverso un canale (figura 18.1). Normalmente, il canale è un mezzo non perfettamente affidabile e il rumore indica il grado di distorsione (il numero di errori) che il messaggio subisce attraversandolo.

S= log2N

log22 1

log22

N = N

2 possibilità 0, 1 1 bit 1 interruttore

4 possibilità 00, 01, 10, 11 2 bit 2 interruttori 8 possibilità 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111 3 bit 3 interruttori

… … … …

Shannon (1948).

Date queste premesse, come è possibile inviare un messaggio con un tasso di errore accettabile? Shannon ha dimostrato che, indipendentemente dal rumore del canale, è sempre possibile trasmettere un messaggio con un errore piccolo a piacere. Per riuscirci, si fa ricorso alla ridondanza.

!

!

L’idea è questa: se trasmetto un’informazione e questa arriva alterata al destinatario, sarà impossibile ricostruire il messaggio originale, o magari anche solo accorgersi dell’errore. È possibile ovviare a questo inconveniente inviando più volte lo stesso messaggio. In questo modo se l’informazione arriverà, in una sua parte, uguale nella maggior parte delle copie e diversa nelle restanti, potrò dedurre che probabilmente la parte corretta sia quella che si è presentata con maggiore frequenza fra le copie. Ovviamente, aumentando il numero delle copie del messaggio, vedrò aumentare il grado di affidabilità della trasmissione stessa, tuttavia a scapito dell’efficienza (visto che per spedire più copie ci si impiega più tempo).

!

!

La cosa può essere rappresentata schematicamente come in figura 18.2. Ora, come abbiamo visto all’inizio, i sistemi biologici hanno un elevato grado di ridondanza e degenerazione (§3.3), cioè molte strutture isofunzionali anche se non isomorfe. Abbiamo anche visto come questo valga persino a livello delle unità di processamento base del cervello (§11), per cui all’interno di ciascuna modalità sensoriale possiamo facilmente far valere un’analisi simile a quella succitata (figura 18.2), dove il rumore è

Fig. 18.1

dato dalla confusione, limitatezza e parzialità delle informazioni provenienti dall’esterno. In effetti tutti noi siamo piuttosto bravi a riconoscere le cose, anche se si presentano in modo non congeniale. Per farsene un’idea concreta, basta pensare a come riusciamo a riconoscere le lettere dell’alfabeto anche se sono scritte con grafie molto diverse. Oppure è sufficiente osservare la figura 18.3. All’inizio sembra di guardare un mucchio di macchie disposte in modo casuale, senza alcun senso. Eppure, dopo un breve periodo di esplorazione visiva, il nostro cervello fa una previsione di alto livello che si diffonde verso il basso per verificarla con ulteriori percezioni. Man mano che così viene verificata la mancanza di errori tra la previsione e la percezione, riusciamo finalmente a vedere ciò che la figura rappresenta: si tratta di un dalmata!

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!

Ma qualcosa di molto simile accade anche se consideriamo come forma di ridondanza quella tra le informazioni dei vari sistemi sensoriali. Nel caso della percezione multimodale di un oggetto, avremo una situazione leggermente diversa, del tipo schematizzato in figura 18.4. Qui, piuttosto che parlare di rumore del canale che

genera errori nel messaggio, troviamo il messaggio di un oggetto acquisito dai vari 10

canali sensoriali secondo diversi criteri e sotto diversi punti di vista (degenerazione). Queste diverse «pseudo-copie», o meglio «versioni», del medesimo oggetto sono assai diverse fra loro, ma sono anche (sotto qualche aspetto) isofunzionali. Così, verranno integrate dal cervello dando vita alla percezione affidabile degli oggetti, a cui siamo piacevolmente abituati.

!

!

Facciamo un piccolo esempio molto semplificato di entrambe le situazioni, in modo da chiarire le cose. Esaminiamo prima il caso classico dell’invio di una certa informazione in codice binario da una sorgente ad un destinatario. Supponiamo che il messaggio sia: «10010011» e che venga inviato cinque volte per rendere la comunicazione più affidabile. Supponiamo inoltre che i messaggi vengano moderatamente disturbati dal rumore del canale nel modo illustrato di seguito:

messaggio copia 1: «11010011» messaggio copia 2: «10000111» messaggio copia 3: «10010001» messaggio copia 4: «00010011» messaggio copia 5: «10010010»

Anche se nessuna delle copie del segnale arrivate a destinazione è uguale al segnale inviato, esso può essere ricostruito facilmente. Ad esempio, la prima cifra è molto probabilmente 1 perché tutte le copie hanno in quel posto un 1, tranne la copia 4. La seconda cifra sarà uno zero, perché così è per tutte le copie tranne che per la copia 1,

Fig. 18.4

Esso viene già acquisito, all’interno ogni singolo sistema sensoriale, in modo ridondante per ridurne il

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e così via.

Nel caso della percezione multimodale, ad esempio di una matita appoggiata sulla tovaglia di un tavolo, abbiamo:

informazione visiva: «il colore della matita che spicca dallo sfondo variamente colorato, con certi rapporti (che per intenderci possiamo chiamare proporzioni e distanze)» informazione tattile: «la sensazione di liscezza e sporgenza della matita

rispetto alla ruvidezza della tovaglia del tavolo, con certi rapporti (che per intenderci possiamo chiamare proporzioni e distanze)»

informazione propriocettiva: «la sensazione del movimento del braccio e della mano con certi rapporti (che per intenderci possiamo chiamare proporzioni e distanze)».

Queste informazioni di varia natura saranno messe in relazione reciproca, integrate dal nostro cervello, dando luogo alla percezione coerente di un oggetto . Tale 11

percezione può quindi essere considerata affidabile perché ricostruita a partire dalle informazioni veicolate dai diversi sistemi sensoriali; grazie ai loro tratti isofunzionali, che sono vicendevolmente indipendenti (come gli errori fra le copie del messaggio nell’esempio classico di comunicazione). Questo punto è importante e quindi merita che ci spenda qualche altra parola. Nel caso classico, le varie copie differiscono dal messaggio originario in modo casuale (rumore), ma per lo stesso motivo differiscono anche tra di loro. Quindi, ed è ciò che ci interessa, la differenza fra le copie sarà determinata casualmente. Nel caso della percezione, la casualità tra sistemi percettivi è data dal fatto che essi non sono collegati o coordinati a priori per ottenere un risultato predeterminato, né hanno un collegamento logico intrinseco a guidarne l’integrazione. Sono il frutto contingente dell’evoluzione e quindi ciascuno di loro

Ad esempio, nell’atto di toccare la matita, le informazioni del suo colore rispetto a quelle del colore

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del mio dito avranno una certa sincronia con le informazioni tattili della liscezza della matita e della ruvidezza del tessuto della tovaglia, come anche con le informazioni motorie del mio braccio e della mia mano registrate dal sistema propriocettivo.

raccoglie informazioni dall’esterno, in modo indipendente.

Un modo più preciso di mettere la questione è il seguente. Nella teoria dell’informazione, data una sorgente di informazione S, il suo contenuto informativo medio è detto «Entropia». Per definire il contenuto informativo di un evento I(E), Shannon parte dalla considerazione che l’osservatore ha un certo numero di conoscenze e quindi ha una certa idea della probabilità che un determinato evento si verifichi. Conseguentemente, più l’osservatore è sorpreso di registrare un certo evento E, maggiore sarà I(E). Possiamo riassumere il concetto dicendo che il contenuto informativo è una funzione della probabilità del verificarsi dell’evento: ! . Shannon dimostrò che l’unica funzione in grado di rispettare tutte le proprietà volute è ! . Supponiamo allora di avere una sorgente che generi una sequenza di simboli s1, s2,s3…sn, ogni simbolo generato avrà contenuto informativo pari a

!

Il contenuto informativo medio, cioè l’entropia (H), sarebbe dunque:

!

Quindi, se un evento è atteso, cioè la sua probabilità è molto vicina a 1, allora sarà molto poco informativo; al contrario, un evento poco atteso, con probabilità vicina a 0, risulterà estremamente informativo. È questo il punto interessante. Un cervello maturo, che si sia completamente formato, può orientarsi nel mondo in modo efficace, potendo contare sull’affidabilità delle proprie conoscenze acquisite, ma com’è possibile arrivare a tale attendibilità? Durante l’apprendimento, il nostro cervello diviene pian piano capace di discriminare gli oggetti e i loro comportamenti e lo fa attraverso le informazioni provenienti dai vari sensi. Queste informazioni sono mutuamente «inattese» (come già detto, la loro coordinazione avviene a posteriori sulla base dell’esperienza e non è inferita logicamente a priori) e quindi risultano massimamente

I(E)= f (P(E))

− log P(E)

I(s1), I(s2), I(s3)...I(sn)= − log p(s1),− log p(s2),− log p(s3)...− log p(sn)

H (S)= −

∑

∑

informative le une per le altre. Ad esempio, nell’apprendere a riconoscere visivamente un oggetto X, certe informazioni attraverseranno il sistema sensoriale visivo. Se poi iniziamo anche a toccare X, certe altre informazioni (indipendenti rispetto alle precedenti) saranno elaborate dal sistema tattile. L’integrazione di questi due tipi di informazione avverrà dunque secondo meccanismi del tipo descritto in precedenza, tra due sorgenti d’informazione che sono, soprattutto durante l’apprendimento (ma anche in situazioni nuove), reciprocamente molto informative. È dalla combinazione dell’informatività e della isofunzionalità dei sensi che deriva l’affidabilità della percezione multimodale; un’affidabilità che costituisce effettivamente una conoscenza, anche se non certa o assoluta. Si tratta di usare la ridondanza in due modi leggermente diversi. Nel primo, la ridondanza è all’interno di uno stesso sistema sensoriale e serve per renderlo maggiormente affidabile, nel senso di riuscire a percepire e riconoscere i contenuti percettivi in input, nonostante le informazioni possano risultare frammentarie, lacunose e affette da errori. Il secondo modo di usare la ridondanza è in realtà un caso di degenerazione e coinvolge i vari sensi che non hanno un funzionamento isomorfo, ma sono capaci di rivelarsi isofunzionali nei riguardi dell’esperienza crossmodale, potendo così rendere la percezione affidabile, cioè libera delle particolarità tipiche delle singole modalità sensoriali, che sono parziali e fallaci, per mettere in evidenza ciò che in qualche modo tutte riescono a registrare. Questo processo, a mio parere, potrebbe essere alla base di una giustificazione dell’oggettività della conoscenza umana.

Può apparire assurdo che una maggiore casualità sia veicolo di maggiore informazione, ma «ciò che dice Shannon è che le sequenze che sembrano casuali - quelle meno predicibili - sono quelle che possono trasportare la massima informazione per simbolo. Le sequenze che appaiono meno casuali, quelle predicibili, sono ridondanti e dunque è probabile che trasportino una quantità di informazione per simbolo minore di quelle dall’aspetto casuale» . 12

Seife (2011), pag. 82.