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Rita Pizzi MENTE ARTIFICIALE Dipartimento di Tecnologie dell’Informazione Università di Milano. IL PROBLEMA MENTE-CORPO Il problema della natura della mente è noto dai tempi della filosofia greca In tempi più moderni i comportamentismi hanno negato l’importanza
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Rita Pizzi MENTE ARTIFICIALE Dipartimento di Tecnologie dell’Informazione Università di Milano
IL PROBLEMA MENTE-CORPO • Il problema della natura della mente è noto dai tempi della filosofia greca • In tempi più moderni i comportamentismi hanno negato l’importanza dei processi mentali per concentrarsi sul comportamento esterno • Recentemente l’Intelligenza Artificiale (AI) e le scienze cognitive hanno riattratto l’attenzione sui processi mentali e sulla natura della mente.
IL PROBLEMA MENTE-CORPO • Le speranze dell’AI sono sfumate negli anni 80 per la complessità dei problemi reali • Ma in tempi recenti, restringendo i campi applicativi, molti programmi AI raggiungono ottimi risultati • Tuttavia il problema della natura della mente rimane insoluto.
AI DEBOLE ED AI FORTE • All’inizio della storia dell’AI si è creata la diatriba fra AI debole e AI forte • AI debole: il computer è solo uno strumento per risolvere problemi emulando funzionalità simili a quelle della mente umana • AI forte: il computer può diventare una vera e propria mente con l’aumentare della complessità dei programmi • La diatriba AI debole/AI forte si è trasformata nel tempo • in uno scontro fra materialisti e non materialisti
LA STANZA CINESE • Uno dei maggiori sostenitori dell’AI debole è John Searle • Suo è l’esperimento di pensiero “della stanza cinese” • Un uomo inglese chiuso in una stanza, non conosce il cinese • Riceve una tabella di corrispondenza fra simboli cinesi • La usa per rispondere a domande in cinese
LA STANZA CINESE • Secondo la AI forte l’uomo avrebbe compreso il cinese • Secondo Searle l’uomo non ha compreso nulla • Ma i nuovi programmi AI potrebbero apprendere veramente il cinese • Reti neurali artificiali, Machine learning
THE ETERNAL GOLDEN BRAID • Douglas Hofstadter sostiene l’AI forte • La complessità dei processi mentali porta all’interazione fra livelli cognitivi diversi • Da questa interazione emergerebbe l’autocoscienza • Il simbolo “Sé” permette al sistema di autoosservarsi • Dunque la mente può essere simulata anche da un programma che abbia queste caratteristiche • La mente è un software.
THE HARD PROBLEM • David Chalmers sostiene che sviluppare una macchina intelligente, anche con controllo del sé, non sia equivalente a possedere una mente in senso soggettivo • “Easy problems” sono i problemi risolubili in linea di principio: l’integrazione delle percezioni, l’attenzione selettiva, il comportamento emotivo, ecc. • “Hard problem” è capire perché a queste funzioni è associata l’esperienza soggettiva
THE HARD PROBLEM • Le funzioni cognitive possono essere presenti anche in una macchina ma “in terza persona” mentre noi ne abbiamo esperienza “in prima persona”. • Perchè quando il cervello elabora una specifica lunghezza d’onda noi sperimentiamo un colore ? (“La bluezza del blu”) • Secondo Searle e Chalmers la struttura biologica del cervello è la responsabile della mente soggettiva • Quindi simulando perfettamente un cervello, anche con un’altra chimica, si potrebbe ottenere una mente In questo caso la soluzione sarebbe hardware e non software.
COSCIENZA E LEGGI DI NATURA • Si può anche dire che la coscienza è una proprietà a priori della natura • Molte leggi fisiche si rifanno a proprietà irriducibili, come la gravità e l’elettromagnetismo • “Lo stato cerebrale B produce lo stato conscio C a causa della legge fondamentale X” • Si potrebbe allora includere la coscienza all’interno della “Teoria del Tutto”
QUANTUM MIND • Una possibilità di includere la coscienza nelle leggi di natura è data dalla meccanica quantistica • Esiste un nesso fra eventi fisici e mente dell’osservatore • Teorie “idealiste” o “interazioniste” : Erwin Schrödinger, Archibald Wheeler, Eugene Wigner, Brian Josephson, Henry Stapp • La coscienza è cruciale nell’oggettivazione della realtà fisica
QUANTUM MIND • Molte teorie sull’origine quantistica della mente: Tuszinski, Matsuno, Hagan • La più autorevole resta l’ipotesi di Penrose-Hameroff • Nei microtubuli neurali avvengono riduzioni quantistiche associate ad eventi elementari di coscienza. • I microtubuli possiedono le proprietà fisiche per obbedire a leggi quantistiche.
IL PROBLEMA MENTE-CORPO NEL XXI SECOLO • Tutte queste teorie al momento sono indimostrabili • La tecnologia elettronica e informatica può fornire gli strumenti per tentare una prova empirica • Da un decennio si sperimentano interfacce dirette fra neuroni ed elettronica • Pioniere è stato Peter Fromherz (Max Planck Institute) • In Italia SISSA di Trieste ed Università di Genova
Micro Electrode Arrays (MEA) • È un’array di microelettrodi su cui è possibile coltivare diversi tipi di cellule (Borkholder 1997) • E composto da un disco di vetro o plastica, dove sono riportati dei piccoli elettrodi. Ogni singolo elettrodo è connesso tramite una sottile pista isolata ad una piazzola adibita al collegamento esterno del sistema. • Permette un’analisi non invasiva del neurone.
Misura del segnale di una rete di neuroni tramite Micro Electrode Arrays (MEA) • Registra contemporaneamente su diversi canali l’attività di materiale biologico vivente. • Può registrare l’attività cellulare per lunghi periodi di tempo senza determinare danni al tessuto oggetto di studio. • E’ il più recentemente introdotto in neurofisiologia ed è stato utilizzato per i nostri esperimenti e ci permette di studiare la dinamica di una rete di neuroni
Creazione su MEA di una rete di neuroni biologici in forma di ANN • Si sono coltivate sul MEA delle cellule staminali che sono state fatte differenziare in neuroni umani. • Per la configurazione delle reti biologiche ci si è basati sui risultati delle simulazioni avvenute su reti ANN di Kohonen e di Hopfield
Decodifica dei segnali neurali di output attraverso una ANN Fasi dell’esperimento: • Strutturazione di una rete di neuroni su MEA • Generazione dei segnali e stimolazione dei neuroni biologici, registrazione della loro risposta. • Inoltro dei dati ad una rete neurale artificiale ITSOM: • fase di training, • fase di testing. • Generazione dei comandi per pilotare gli attuatori del Robot.
Generazione di stimoli sensoriali simulati • Pattern: 8 bit per 8 bit. • Ogni bit ha la durata di 300 ms • Ogni stimolazione è seguita da 1s di pausa durante il quale la rete neurale registra gli output cellulari. • Il segnale utilizzato per stimolare le cellule è un segnale alternato a bassa tensione (+/- 30 mV) a 733 Hz.
Fase di Training • Somministrazione di stimoli sensoriali simulati ai neuroni biologici • Acquisizione (10 kHz) del segnale dei neuroni biologici • Generazione della decodifica dei segnali di risposta attraverso una rete neurale artificiale
Fase di Testing • Somministrazione dello stimolo sensoriale simulato ai neuroni biologici • Acquisizione (10 kHz) del segnale dai neuroni biologici • Generazione della decodifica del segnale • Generazione dei comandi per pilotare il Robot
RISULTATI Otteniamo sensibilità e specificità di tutti e quattro i pattern La sensibilità (accuratezza) media del modello è dell’80,11%, mentre la specificità (precisione) è del 90,50%.
EFFETTI QUANTISTICI IN RETI DI NEURONI • Utilizzando la stessa tecnologia si possono tentare esperimenti per verificare la presenza di processi quantistici nei neuroni • Abbiamo indotto potenziali d’azione in neuroni sotto condizioni di massima schermatura ottica ed elettromagnetica • Tre MEA: uno con neuroni (rosa) due di controllo • Schermati con gabbia di Faraday (gialla), scatola di cartone (verde), capsula metallica • Un laser (freccia blu) è diretto sul MEA non schermato
EFFETTI QUANTISTICI IN RETI DI NEURONI I neuroni rispondono elettricamente sotto schermatura – effetto non classico
SVILUPPI FUTURI • Nel mondo i robot intelligenti stanno scendendo in campo sia nell’industria che nella vita domestica • Gli studi e le ricerche su questi argomenti si stanno moltiplicando e daranno luogo ad importanti ricadute nella vita quotidiana e nell’industria • Un robot intelligente potrà dirci che cosa prova e rivelare così l’origine della mente ?