Cosa possono dire le scienze cognitive riguardo ad un uso della simu- lazione nei trattamenti psicologici, non limitato a quello di assistenza? Partiamo dai postulati di base che consentono un approccio innovativo. Primo postulato della scienza cognitiva applicata alla psicoterapia: la psicoterapia ha effetti sull’assetto neurobiologico e risente della complessità ad esso connesso.
L’assetto neurobiologico della mente sorregge cognizioni, emo- zioni e comportamenti e dunque varia al variare di essi, in negativo o in positivo. Se è vero che biologico e psicologico non sono aree duali- sticamente distinte (il famoso ‘errore di Cartesio’ oggi ampiamente di- sconfermato), ma colgono due aspetti della stessa realtà, gli interventi psicologici - come quelli farmacologici - contribuiscono entrambi a modificare gli aspetti biologici.
Gli effetti delle psicoterapie sul funzionamento psicobiologico sono stati ipotizzati da tempo (Kandel, 2005) e dimostrati empirica- mente negli anni recenti. L’attività terapeutica può cambiare le strut- ture cerebrali (Ressler, Mayberg 2007); la plasticità neuronale e le variazioni epigenetiche consentono possibilità di ristrutturazione del
sistema biologico che la psicoterapia può attivare, al pari dei farmaci anche se con modalità e tempi diversi; esse permettono in definitiva che “il cervello cambi se stesso” (Doidge, 2007). Purché opportuna- mente stimolato.
“La psicoterapia è essenzialmente un processo di apprendimento per i pazienti, e in quanto tale un modo di cambiare l’assetto delle con- nessioni cerebrali. In questo senso, la psicoterapia sostanzialmente usa meccanismi biologici per curare la patologia mentale” (LeDoux, 2000).
Si può studiare empiricamente come questo avviene? Non è facile, a causa della grande complessità di ciò che avviene in psicoterapia, non riducibile alla logica dello studio di laboratorio, che prevede la causalità lineare nelle ipotesi, il controllo delle variabili intervenienti, la logica dell’outcome cioè del confronto prima-dopo la terapia. Invece la complessità di ciò che avviene in psicoterapia richiede:
• una causalità circolare;
• variabili intervenienti che non sono fattori ‘di disturbo’, ma pos- sibili criteri esplicativi del processo (ad esempio quando si studia l’‘alleanza terapeutica’);
• logica di processualità: monitoraggio longitudinale, verifica e ag- giustamento in itinere.
In una prospettiva di complessità, “la psicoterapia può essere de- scritta come un processo caotico non stazionario … L’irregolarità e il caos hanno in se stessi un significato e non solo come ‘disturbo’ che si sovrappone al segnale ‘puro’ … Una analisi non lineare dei processi dinamici in terapia può offrire un approccio per comprendere la intu- izione terapeutica … Il problema della limitata prevedibilità in psico- terapia si può spiegare con le teorie dei sistemi dinamici non lineari … Nonostante la imprevedibilità del processo interattivo, i risultati sug- geriscono che esiste una struttura interna in questo processo, un ordine all’interno del caos. L’aspetto centrale del caos deterministico è che esso non consiste in una casualità erratica. Al contrario, la forma e la dimensionalità dell’attrattore sottostante determina la dinamica del si- stema” (Kowalik, Schiepek, Kumpf, Roberts, Elbert, 1997, 207-211). Come per i funzionamenti dei fenomeni caotici occorre studiare l’emergenza delle regolarità, e sperimentare l’utilità di modelli simu- lativi capaci di affrontare la complessità evitando per quanto possibile il riduzionismo.
Secondo postulato della scienza cognitiva applicata alla psicoterapia: la psicoterapia può essere studiata e compresa mediante modelli simulativi
Un campo di modellizzazione interessante per la psicologia è quello basato sugli avanzamenti della Artificial Intelligence e dei Neural Networks.
La tradizionale rete neurale (Feedforward Neural Network, FNN) è utile per simulare gli apprendimenti. Ad esempio, nel caso della si- mulazione di un atto motorio, come lanciare una palla: imparare per ciascuna velocità di lancio il tempo, il punto giusto per aprire la mano e lanciare per ottenere la migliore prestazione. In questo tipo di reti però non esiste la possibilità di modificare il piano di azione dopo che è avviato. Viene dunque eseguito un controllo motorio, ma non interno (‘mentale’, se la rete simula una funzione della mente).
La rete neurale ricorsiva (Recurrent Neural Network, RNN) è ca- ratterizzata da connessioni di retroazioni fra le unità per cui gli output della rete dipendono non solo dagli input ma anche dallo stato in- terno determinato dai feedbacks: questo permette la rappresentazione di un movimento diverso da quello appreso. Al controllo motorio si aggiunge quindi un controllo mentale: nella simulazione di questa in- tegrazione si crea uno stato dinamico interno della rete, che permette di replicare comportamenti appresi estendendoli in condizioni diverse, e/o di creare nuovi comportamenti combinando apprendimenti conso- lidati (Nishimoto, Tani 2009).
In definitiva, mentre la rete FNN simula circuiti semplici di apprendi- mento motorio, la rete RNN è in condizione di simulare circuiti più com- plessi e impegnativi di tipo cognitivo superiore, e di tipo emotivo-relazionale. Le opportunità di modellizzazione offerte dalle simulazioni me- diante reti neurali, specie di tipo ricorsivo, aprono prospettive metodo- logiche e di verifica impossibili con i tradizionali metodi sperimentali, applicabili anche a sistemi complessi come le psicoterapie.
Sul piano teorico e metodologico l’andamento di un trattamento (farmacologico, psicoterapeutico, riabilitativo, integrato) può essere simulato con l’opportunità di prevedere una struttura di monitoraggio e controllo dei funzionamenti mentali e interattivi che avvengono nel corso del trattamento. Studi programmati e coordinati in sequenza (empirici, poi simulati, poi ancora empirici) possono essere mirati ad
individuare chi regola che cosa durante un processo psicoterapeutico, e a cogliere le regolarità e le unicità in questo processo (Tschacher, Schiepek, Brunner, 1992).
Sul piano metodologico, va ribadita la possibilità che le ricerche simulative offrono di superare i limiti delle ricerche empiriche in con- dizioni ‘difficili’ - come quelle tipiche della psicologia clinica e riabi- litativa - consentendo tra l’altro:
• la creazione di benchmark come riferimento reale a criteri teorici, tenendo conto dell’errore di misurazione delle singole variabili e dell’intero modello;
• la replicazione anche con numero di casi molto elevato, offrendo migliori prospettive di generalizzazione;
• la possibilità di partire da dati reali di uno o più soggetti sperimen- tali o clinici e usarli come baseline per la simulazione di dati in progress;
• la corrispondente opportunità di prevedere possibili esiti per spe- cifici pazienti, secondo il già citato ‘Expected treatment response model’ che potrebbe trovare anche implementazioni informatizzate.