Nuove tendenze nella psicologia odierna

1. Nuove tendenze nella psicologia odierna A cura di Eleonora Bilotta

2. Cognitive science Approccio dinamico alle scienze cognitive Human Computer Interaction Intelligenza Artificiale Agenti autonomi Sistemi multiagenti e Intelligenza Artificiale distribuita Giocattoli che pensano e che comunicano Computer indossabili Robotica Studi sulla coscienza Reti neurali e connessionismo Fuzzy Logic Neuroscienze e Brain Imaging Linguistica computazionale Vita artificiale Indice

3. Cognitive science • La Scienza Cognitiva è un settore di studio che si sta rapidamente espandendo che ha lo scopo di capire i processi mentali che soggiacciono alle abilità. Filosofi, Psicologi, Linguisti, Neuro-scienziati e ricercatori della Computer Science in questo settore studiano i processi di base dell’attività cognitiva cercando di creare modelli computazionali che possano essere utilizzati da altri sistemi intelligenti (agenti, robot, sistemi diffusi nell’ambiente, intrattenimento, educazione).

4. Cognitive science • La Scienza cognitiva si interessa di: • Quali sono le componenti di base dei processi cognitivi? Sono in qualche modo sussunti da un meccanismo mentale comune? Qual’ è la relazione tra l’apparato fisico e la cognizione? • Le aree investigate includono: acquisizione dell’informazione e meccanismi di processamento dell’informazione che soggiacciono ad abilità cognitive quali percezione, riconoscimento, stivaggio dell’informazione e suo ritrovamento, acquisizione del linguaggio, comprensione e produzione, acquisizione di concetti, problem solving e ragionamento.

5. Scienza Cognitiva • La Scienza Cognitiva è lo studio dell’intelligenza e dei sistemi intelligenti, con particolare riferimento al comportamento intelligente inteso come computazione. Sebbene nessuna definizione soddisfacente sia stata proposta ancora oggi, tutti gli esseri umani sono capaci di giudicare quando un determinato comportamento possa essere definito intelligente. Il range di comportamenti intelligenti è molto vasto ed articolato, e va dalla risoluzione di problemi, alla risposta adeguata ad una domanda, alla creazione di manufatti interessanti, belli o nuovi. Solitamente il termine intelligenza viene applicato a questo insieme diverso di comportamenti in quanto si presuppone che soggiacciano a tali processi un insieme comune di caratteristiche e di unità funzionali che svolgono le attività.

6. Scienza Cognitiva • I test di intelligenza, organizzati su tali attività differenti ci permettono di comparare persone differenti attraverso una valutazione utilizzata come scala di valori di riferimento. Ci sono batterie di test che permettono la valutazione di compiti veramente diversificati, dalle prove di vocabolario a quelle di logica a quelle della risoluzione di problemi. Per rispondere ad alcune di queste prove i soggetti devono possedere una specifica conoscenza dell’argomento, per altre nessuna conoscenza specifica è richiesta, in quanto si presuppone che i contenuti siano familiari alla maggior parte degli esaminati. • Oggi noi attribuiamo intelligenza sia agli umani che ai sistemi non umani, in particolare ai computer. Non tutti accettano questo punto di vista, ma è possibile definire quest’ultimi come intelligenti se esibiscono comportamenti analoghi a quelli umani. L’intelligenza deve essere interpretata giudicando l’abilità dei sistemi di eseguire compiti intellettuali, indipendentemente dalla natura del sistema fisico che esibisce questa abilità.

7. Scienza Cognitiva • La Scienza Cognitiva, definita come lo studio dell’intelligenza e dei suoi processi computazionali, può essere interpretata in numerosi modi. E’ possibile costruire una teoria dei processi intelligenti, completamente divisa dallo specifico sistema fisio o biologico in cui viene ravvisata o implementata. E’ possibile studiare l’intelligenza umana o animale, cercando di estrarre una teoria dei processi intelligenti attraverso lo studio del comportamento degli organismi intelligenti.Oppure è possibile studiare l’intelligenza dei computer, cercando di capire i principi computazionali che soggiacciono all’organizzazione e al comportamento dei programmi intelligenti. • La Scienza Cognitiva segue queste tre strade. Un esempio di teoria astratta dell’intelligenza è la logica formale. Per oltre un secolo, la psicologia sperimentale ha studiato l’intelligenza di soggetti umani e animali nei laboratori.

8. Scienza Cognitiva • Mentre dal 1950 con la pubblicazione del saggio Computing Machinery and Intelligence di Turing, è sorto quella parte della scienze dei computer detta intelligenza artificiale che studia l’intelligenza esibita dalla macchine. • Quindi è possibile definire la Scienza Cognitiva come lo studio dell’intelligenza e dei suoi processi computazionali negli umani e negli animali, nei computer e come è possibile che si realizzi attraverso teorie formali o astratte. Potrebbe essere interessante, dal punto di vista didattico, analizzare le parti comuni a questi tre differenti tipi di approcci allo studio dell’intelligenza per vedere come queste strade si siano diversificate o unite dando avvio alla nascita alla Scienza Cognitiva.

9. Scienza Cognitiva • Le principali discipline che confluiscono nella Scienza Cognitiva • Norman (1981) suggerisce le principali discipline che hanno permesso la nascita della Scienza Cognitiva. Fra queste l’autore individua la psicologia sperimentale e cognitiva, l’intelligenza artificiale (con la computer science), la linguistica, la filosofia (in particolare modo la logica e l’epistemologia) le neuro-scienze e alcune altre fra le quali vi sono l’antropologia, l’economia, la psicologia sociale. • Psicologia • Fin dagli inizi, la Psicologia si è occupata di intelligenza. I testi di Binet-Simon sono dell’inizio del secolo ventesimo. La scuola del behaviorismo, che ha imperato per quasi tutta la metà del secolo, ha impedito agli psicologi sperimentali di vedere cosa succedeva all’interno dell’organismo, concentrando la maggior parte delle investigazioni nel comportamento manifesto.

10. Scienza Cognitiva • La ricerca sul cervello ha contribuito allo sviluppo della conoscenza della localizzazione delle funzioni al suo interno; mentre invece gli studi che riguardano i processi intellettivi sono molto scarsi. Gli sperimentalisti in questo periodo, si sono focalizzati sull’esecuzione relativamente semplice di compiti cognitivi, ponendo l’accento sui processi sensoriali e motori, sul coordinamento mano occhio, sui compiti di memoria e sull’acquisizione di concetti e di procedure linguistiche. L’intelligenza di animali quali i ratti e i piccioni era più studiata di quella degli umani. Il compito di sviluppare teorie coerenti sull’intelligenza umana e animale (soprattutto di complesse azioni intellettive come la formazione dei concetti e il problem solving) fu lasciato agli psicologi della Gestalt Theorie fra i quali possiamo ricordare Koelher, Koffka, Duncker Wertheimer ed altri.

11. Scienza Cognitiva/6 • I contributi alla Scienza Cognitiva furono portati dalla psicometria con le sue misure dell’intelligenza e delle componenti dell’intelligenza; dalla neurofisiologia che ha indagato sulle strutture biologiche che permettono il pensiero; dalla psicologia sperimentale che ha indagato sulla velocità e i limiti dell’acquisizione dell’informazione durante i processi sensoriali, percettivi, motori e di memoria; dagli psicologi della Gestalt che hanno avanzato interessanti ipotesi sui processi che avvengono durante i compiti di pensiero. Ognuno di questi indirizzi aveva un proprio paradigma e tendeva a mantenere posizioni estremamente separate quando non erano conflittuali. Era necessaria la messa a punto di un nuovo paradigma che mettesse tutti d’accordo. • Il cambiamento si ebbe con l’avvento dello Human information processing intorno agli anni 50-60. Secondo questo approccio, il pensiero è un processo di manipolazione di simboli e la simulazione.

12. Scienza Cognitiva/6 • I concetti chiave della Scienza cognitiva • Howard Gardner (1984) nel suo libro ‘The Mind’s New Science’, sostiene che i concetti chiavi del settore di studio che attualmente va sotto il nome di Scienza Cognitiva sono: • Rappresentationi • Quali sono le forme di rappresentazione mentali che usa l’uomo per risolvere problemi e per comprendere il mondo? Per cui, lo studio dell’intelligenza nelle moderne Scienze Cognitive è diventato lo studio delle rappresentazioni (visuali, linguistiche, sonore, ecc.) concepite in modo computazionale.

13. Computer Models • La Scienza cognitiva è influenzata dai computer coe metafora centrale per rappresentare la mente umana. Molti scienziati che appartengono a tale settore utilizzano i computer per simulare teorie della mente che possono essere formulate attraverso espressioni algoritmiche. Il computer, in tal modo, fornisce una provadi concetto di una teoria ( se si può dimostrare che la teoria funziona bene sul computer), essa diventa una più fondata teoria della mente come risultato. Gli scienziati di Intelligenza Artificiale ritengono che il computer sia l’ultima e più brillante metafora che si può utilizzare e sfruttare per descrivere il cervello in termini di meccanismi.

14. Scienza Cognitiva/7 • De-Emfasi sulla Cultura, Contesto, Storia and Sentimento • La Scienza Cognitiva, nel suo sforzo di rappresentare teorie della mente in modo algoritmico, ha sottovalutato o non considerato il tuolo della cultura e della storia nel pensiero e l’operazione di un agente cognitivo. L’obiettivo principale della Scienza Cognitiva è quello di modellare direttamente gli aspetti del pensiero, trattando gli aspetti culturali e contestuali come variabili che influenzano in modo circoscritto i processi di pensiero. Questa concentrazione sul cuore funzionale della mente è stata praticata da Chomsky e dai suoi seguaci nella Linguistica moderna, che ha sfruttato simili assunzioni facendo convergere la ricerca verso lo studio dei meccanismi del linguaggio umano.

15. Credo nella Cooperazione Inter-Disciplinare • La Scienza Cognitiva è per definizione uno sforzo interdisciplinare in quanto la mente umana non può essere investigata fruttuosamente da una singola scuola di pensiero o di ricerca, al contrario di quanto fanno i Linguisti che vedono il linguaggio come un processo separato dalle altra facoltà mentali quali la visione, la memoria o la percezione. Un nuovo settore della Linguistica, detta Linguistica Cognitiva si pone in antitesi con questa visione, focalizzandosi sugli aspetti inter-disciplinari del linguaggio e conosciuta come la Scienza Cognitiva del linguaggio.

16. Approccio dinamico alle scienze cognitive • Approccio dinamico • Presentazione del modello • Per più di tre decadi o più il campo delle scienze cognitive stato dominato dall'intelligenza artificiale, approccio basato sul paradigma computazionale che modella e organizza la cognizione come una manipolazione sequenziale di strutture simboliche discrete. Attualmente i ricercatori stanno sviluppando nuovi modelli e descrizioni alternativi. Una di queste possibilità l'approccio dinamico alle scienze cognitive.

17. Tale indirizzo di studi non è nuovo; l'uso della dinamica fu prominente nella cibernetica nel periodo che va dal 1945 al 1960 e ci sono stati programmi di ricerca su tale base sin da allora. In anni recenti ci sono stati due importanti sviluppi. Il primo include il declino d'autorità del paradigma computazionale che ha generato, come conseguenza un aumento incredibile delle ricerche basate sull'approccio dinamico. Il secondo, si basa sull'idea che la dinamica non fornisca solo un insieme di strumenti matematici, ma anche una profonda e differente prospettiva sulla natura dei sistemi cognitivi. I ricercatori di questo settore condividono non solo un linguaggio matematico ma anche una comune visione del mondo.

18. Approccio dinamico alle scienze cognitive/2 • Visione storica dell'approccio dinamico • Il problema che ha sempre dominato la psicologia e le scienze cognitive arrivare ad una chiara definizione delle cause del nostro comportamento, dalle attività più elementari che noi svolgiamo nella nostra vita quotidiana a quelle più complesse che, per esempio, utilizziamo quando lavoriamo o quando pensiamo e scriviamo. Lo scopo ultimo descrivere la cognizione, in altre parole i meccanismi soggiacenti a tali attività, gli stati mentali e i processi che sono messi in atto. • Per decenni le scienze cognitive sono state dominate dalla metafora che la cognizione possa essere vista come un'operazione svolta da uno speciale computer mentale, localizzato nel cervello. Gli organi di senso smistano rappresentazioni dell'ambiente a tale computer. Il corpo emette delle azioni.

19. L'approccio informazionale prevede che gli organi di senso veicolino stimoli verso i centri che li elaborano, in raccordo con gli scopi che l'individuo deve portare a termine. I sistemi di pianificazione inferiscono dalle basi di conoscenza cosa deve essere fatto e inviano ordini agli organi motori, che eseguono un set d'azioni appropriate. Nella sua versione pi brillante, l'approccio computazione fa una serie d'ulteriori assunzioni. Le rappresentazioni sono strutture statiche di simboli discreti. Le operazioni cognitive sono trasformazioni da strutture di simboli statiche alle successive.

20. Approccio dinamico alle scienze cognitive/3 • Queste trasformazioni sono discrete, effettivamente istantanee e sequenziali. Il computer mentale visto come un insieme di moduli ognuno responsabile per differenti compiti di processazione di simboli. Un modulo accoglie le rappresentazioni simboliche come input e computa rappresentazioni simboliche in output. Alla periferia del sistema ci sono trasduttori d'input e d'output, in altre parole strutture che trasformano la stimolazione sensoriale in rappresentazioni d'input e rappresentazioni d'output in movimenti fisici. L'intero sistema, e ognuno dei suoi moduli, opera ciclicamente: input, manipolazione di simboli interni, output.

21. L'approccio computazione fornisce una struttura molto potente per sviluppare teorie e modelli dei processi cognitivi. Il classico lavoro di Newell, Simon e Minsky fu uno dei primi. Su questa scia, centinaia di modelli furono prodotti. Ognuno di tale produzione puq divergere per alcuni particolari dal modello base, ma quasi tutti concordano con le sue assunzioni pi profonde. Secondo Kuhn l'approccio computazionale può essere definito dome un paradigma di ricerca in quanto definisce un ventaglio d'interrogativi e le risposte a tali interrogativi; fornisce inoltre un insieme d'esemplari, ovvero classici pezzi di ricerca che definiscono come la cognizione deve essere pensata e cosa conta per creare un modello di successo. Migliaia di libri sono stati dedicati alla sua articolazione e difesa. Sfortunatamente tale approccio ha un piccolo problema: i sistemi di cognizione naturali della gente o di altre specie animali non sono computers.

22. Approccio dinamico alle scienze cognitive/4 • Uno dei problemi principali che definisce il fallimento dell'approccio computazionale il tempo. I processi cognitivi e i loro contesti si attuano continuamente e simultaneamente in tempo reale. I modelli computazionali specificano sequenze discrete di stati interni statici in stati arbitrari di tempo (T1, T2). • Prendiamo per esempio il processo di decisione. Voi avete un ventaglio di scelte, e considerate prima una e poi le altre. In tale scelta, c’è esitazione, ansietà. Arrivate ad una scelta, ma l'attrazione per un'altra alternativa rimane. Com’è considerato tale processo nell'approccio computazionale? Il sistema comincia ad organizzare rappresentazioni simboliche del ventaglio di scelte e dei loro possibili risultati, associando a tali rappresentazioni valori. Con una sequenza di manipolazioni di simboli, il sistema calcola il valore complessivo per ogni scelta e determina il risultato con il pi alto valore. Il sistema adotta quest'ultima scelta. Fine del processo decisionale. Esistono molte variazioni su questo tema. Differenti modelli propongono regole differenti per calcolare la scelta che il sistema adotta. Ma nessuno di tali modelli tiene conto perfettamente di tutti i dati che riguardano le scelte che fanno gli umani. Per esempio, niente si dice sul corso temporale dello sviluppo della scelta: quanto tempo ci vuole per arrivare ad una decisione; come tale decisione dipende da tale tempo di delibera, come una scelta può apparire alcune volte attraente altre volte meno. I modelli computazionali sono incapaci di fare tali predizioni, perché essi non considerano il tempo o meglio lo considerano semplicemente come un'astratta sequenza di stati simbolici.

23. Approccio dinamico alle scienze cognitive/5 • Qual i l'alternativa all'approccio computazionale? • In anni recenti, molta gente si i rivolta al paradigma alternativo, il connessionismo, in altre parole la modellazione di processi cognitivi usando reti d'unit neurali come alternativa. Ma tali proposte spesso disistimano la profondità e la pervasività delle assunzioni computazionali. La maggior parte dei lavori connessionisti i solo una variazione del computazionalismo, sostituendo patterns d'attivazione ai simboli. L'alternativa dovrebbe essere un approccio allo studio della cognizione che comincia dall'assunto che i processi cognitivi accadono nel tempo. Tempo reale. Esiste gi una struttura matematica per descrivere come i processi in un sistema naturale si sviluppano nel tempo reale. E' il modello dinamico. Tale sistema i quello pi utilizzato, il pi potente e di successo il pi sviluppato e compreso nella struttura descrittiva di tutte le scienze naturali. E' usato per spiegare e predire i fenomeni pi diversi quali i moti subatomici, il sistema solare, i flussi dei fluidi e gli ecosistemi. • Perché non utilizzarlo per descrivere i processi cognitivi? • Per cui si può affermare che un approccio alternativo i l'approccio dinamico allo studio dei processi cognitivi. Il cuore i l'applicazione degli strumenti matematici della dinamica allo studio della cognizione. La dinamica fornisce una vasta disponibilità di concetti e di strumenti di modellizzazione.

24. Approccio dinamico alle scienze cognitive/6 • Da quest'assunto si ricava che il sistema cognitivo non i un computer, i un sistema dinamico. Il sistema cognitivo non i una manipolazione sequenziale e discreta di strutture rappresentazionali statiche; piuttosto, i una struttura di cambiamento influenzantesi, muti e simultanei. I suoi processi non accadono nel tempo arbitrario e discreto dei passi del computer. Piuttosto essi si dispiegano nel tempo reale del cambiamento che avviene nell'ambiente, nel corpo e nel sistema nervoso. Il sistema cognitivo non interagisce con altri aspetti del mondo passando messaggi o comandi. Esso evolve continuamente con loro. L'approccio dinamico non un'idea nuova. Le teorie dinamiche sono state compresenti all'interno delle scienze cognitive. Non i una visione di come le cose dovrebbero essere fatte, ma una modalità gi esistente, per esempio nella modellazione neurale, nelle neuroscienze cognitive, nella robotica situazionale, nel controllo motorio e nella psicologia ecologica.I modelli dinamici si stanno sviluppando nella psicologia cognitiva, la psicologia dello sviluppo e persino in alcune aree della linguistica. In breve, l'approccio dinamico i un modo di riorganizzare concettualmente le scienze cognitive e come sono attualmente praticate. L'approccio dinamico sarà presentato nelle sue linee essenziali. Gli studiosi dell'approccio dinamico sono gruppi altamente diversi e nessuna caratteristica li potrebbe descrivere in modo coerente anche se le posizioni che rappresentano sono uno standard dell'approccio dinamico. Tale modo può servire come un punto di riferimento per la comprensione della ricerca dinamica. L'intento principale di tale approccio i quello di comprendere i sistemi cognitivi naturali, cioè i sistemi biologici evoluti come gli umani e gli altri animali.

25. Approccio dinamico alle scienze cognitive/7 • Che cos’è l'approccio dinamico? • Il cuore dell'approccio dinamico può essere succintamente espresso nella forma di un'ipotesi empirica molta vasta sulla natura della cognizione. Per decenni, la filosofia delle scienze cognitive i stata dominata dall'ipotesi computazione e cioè che i sistemi cognitivi sono un genere speciale di computer. L'approccio dinamico ritiene che i sistemi cognitivi naturali possano essere compresi dalla prospettiva dinamica. Per questo essi, all'interno di questo nuovo paradigma di ricerca, sono visti come sistemi cognitivi dinamici. • La nozione di sistemi dinamici presente in un largo ventaglio di contesti matematici e scientifici. Tali sistemi dinamici sono caratterizzati da stati numerici che evolvono nel tempo secondo alcune regole. Per cominciare si può affermare che un sistema i un insieme di aspetti cambianti del mondo. Lo stato del sistema ad un tempo dato come tali aspetti si presentano a quel tempo. IL comportamento del sistema i il cambiamento nel tempo e nello stato corrispettivo. La totalità di tutti gli stati del sistema costituiscono un insieme di stati o spazio dello stato. In tal modo il comportamento del sistema può essere pensato come una sequenza di punti nel suo spazio dello stato. Non tutti gli aspetti del mondo costituiscono un sistema. Un sistema distinto dal fatto che i suoi aspetti in qualche modo si appartengono. Questo vuol dire due cose. Primo, gli aspetti devono interagire con ogni altro; il modo in cui ognuno di essi cambia deve dipendere dal modo in cui sono gli altri.

26. Approccio dinamico alle scienze cognitive/8 • Secondo, se c’è qualche altro aspetto del mondo che interagisce in questo senso con ogni cosa nell'insieme, allora esso pure i realisticamente parte dello stesso sistema. In breve, perché un insieme di aspetti venga qualificato come un sistema, essi devono essere interattivi e auto-contenuti: il cambiamento in ogni aspetto deve dipendere da e solo da altri aspetti nell'insieme. • I sistemi dinamici sono generi speciali di sistemi. Per vedere alcune loro qualità, noi abbiamo bisogno di un'altra nozione quella di sistemi a stato-determinato (Ashby, 1952) Un sistema a stato determinato soltanto quando il suo stato corrente sempre determina un unico comportamento futuro.

27. Lo Human Computer Interaction (HCI) riguarda la progettazione di sistemi computerizzati che aiutano gruppi di persone a svolgere le loro attività in modo produttivo e sicuro, all'interno di ambienti lavorativi ma anche ricreativi ed educativi. Il computer, come mezzo cognitivo, sta diventando uno strumento che attualmente, grazie agli avanzamenti tecnologici, è utilizzato non solo da esperti (come succedeva una trentina di anni fa) ma da una vasta gamma di utenti per i fini più svariati. I primi computer, comparsi sulla scena commerciale intorno al 1950, erano estremamente difficili da usare, erano molto grandi e costosi, utilizzati esclusivamente da scienziati ed ingegneri, i quali erano gli unici a possedere i "linguaggi specializzati" per farli funzionare. Da allora molte cose sono cambiate. In primo luogo i computer sono diventati meno costosi e soprattutto più piccoli e più usabili e c'è stato un processo di adeguamento fra l'uomo e questi strumenti perchè si arrivasse a renderli più facili e più maneggevoli. Ma per quanto lo sforzo si sia concentrato sulla semplificazione dei linguaggi di interazione (gli strumenti per poter far funzionare correttamente i computer: le interfacce), siamo ancora molto lontani da realizzazioni che siano immediatamente fruibili e facili da apprendere. Infatti, nonostante in questa ultima decade, anche i bambini (vedi Kid Sim, una speciale interfaccia per bambini sviluppata presso il Media Lab del Massachusetts Institute of Technology) e le persone portatori di handicap (vedi tutta la tecnologia cosiddetta "assistiva") li possono utilizzare proficuamente e con personale soddisfazione, il gap fra la psicologia umana e processi di pensiero biologici da una parte e macchina dall'altra è ancora notevole. Human Computer Interaction

28. Interazione con agenti sintetici al MIT

29. Agenti sintetici

30. Human Computer Interaction/2 • Pertanto proprio le ricerche di psicologia, più di quelle tecnologiche, sono oggi determinanti per compiere passi avanti.Lo sviluppo dei primi personal computer nei primi anni '70, dovuto agli avanzamenti della ricerca tecnologica che ha messo a punto il "chip" di silicone, l'abilità ingegneristica non solo di miniaturizzare i circuiti ma anche di mettere insieme un gran numero di chip, ha dato luogo alla realizzazione di computer sempre più potenti, con una grande capacità di stivare e processare materiale informativo in formato digitale. La diffusione di questi sistemi computazionali è ormai quasi capillare.I computer sono usati in tutti i settori produttivi (commercio, industrie, difesa, trasporti) e si stanno ormai affermando prepotentemente anche nel settore dell'intrattenimento e dell'educazione. Si può dire che vasti strati della popolazione odierna, a qualsiasi livello di età, dai bambini agli anziani, sono in qualche modo influenzati dai computer. Questo fenomeno, di proporzioni ormai enormi, sta inducendo i progettisti a pensare a dei sistemi computerizzati che si adattino a bisogni fra i più diversificati. Infatti, perché i computer siano un prodotto di consumo e accettati dagli utenti, è necessario che siano prima di tutto ben progettati. Questo non vuol dire pensare ad una progettazione individualizzata, ma certamente specifica per i bisogni e le capacità di determinate classi di utenze.

31. Human Computer Interaction/3 • In ogni caso, la parte progettuale (come i computer sono costruiti nel loro interno, la loro architettura di circuiti, ecc. ) non necessariamente interessa l'utente ed ha poca influenza su un utilizzo "esperto" del sistema. Una buona progettazione influisce nell'interazione fra sistemi computerizzati ed utenti (ma anche nell'interazione uomo oggetti della vita quotidiana) attraverso il modello mentale di funzionamento del sistema stesso che deve essere compreso dall'utente. A questo proposito Norman (1988, 1992) individua due concetti chiave per una buona progettazione. L'autore parla di "visibilità" ed "affordance". Con il primo concetto egli intende la possibilità per l'utente di controllare visivamente tutta la mappa dell'interazione, individuando nel sistema le parti interagibili (bottoni, leve, altro) che producono un feed-back e che permettono di capire a cosa servono e soprattutto la loro funzione nel processo di interazione. Il secondo concetto "affordance" è un "termine tecnico che si riferisce alle proprietà degli oggetti, ovvero quali operazioni possono essere fatte su un particolare oggetto". Le porte per esempio suggeriscono l'apertura, le sedie il supporto. Le affordance giocano un ruolo dominante nella progettazione di oggetti. Ma cosa è realmente importante è la funzione che viene percepita attraverso l'espressione delle qualità caratteristiche, inerenti all'oggetto stesso. Molte volte l'estetica, nella progettazione di un oggetto, è in contrasto netto con la funzionalità e con il far percepire all'utente tale funzionalità.

32. Immagini che si riferiscono alle Facce Parlanti (Talking Heads)

33. Ambienti di interazione virtuale

34. Human Computer Interaction/4 • Un altro importante concetto che riguarda lo Human Computer Interaction è quello di "interfaccia utente", anche nota come "interfaccia uomo-macchina". Moran (1981) definisce questo termine come tutti "quegli aspetti del sistema con cui un utente viene in contatto" che si traducono, per l'utente in un linguaggio per inviare informazioni (input language) al sistema, e per la macchina, in un linguaggio di risposta (output language) verso l'utente. Tali linguaggi innescano un ciclo comunicativo dialogico e determinano lo sviluppo del processo di scambio, che si effettua normalmente nell'interazione uomo-computer. Le interfacce si sono evolute nel tempo. Negli anni '70, quando ci fu la grande esplosione tecnologica, le case produttrici si accorsero che, migliorando la parte fisica dell'interfaccia utente, rendendola più accattivante e comprensibile (quindi più funzionale), i computer potevano essere più graditi sul mercato. Sotto la spinta commerciale, nacquero le cosiddette interfacce amichevoli, le cui qualità principali furono quelle di rivelarsi, almeno nei primi tempi del loro avvento, piacevoli esteticamente e restando, dal punto di vista dei bisogni di chiarezza e funzionalità dell'utente, perfettamente incomprensibili.Al contrario, nello stesso periodo, la ricerca sul settore era impegnata a verificare come l'uso dei sistemi computerizzati potesse migliorare e arricchire la vita personale e lavorativa degli utenti. In particolare, l'attenzione dei ricercatori era concentrata sulle capacità e i limiti degli utenti umani, per capire il lato umano dell'interazione con i computer e cioè le abilità di tipo psicologico coinvolte nell'interazione.

35. Human Computer Interaction/5 • Successivamente ci si rese conto che, anche i problemi riguardanti il training, le pratiche di lavoro come la gestione e l'organizzazione, la salute e fattori neuro fisiologici, uniti a fattori ambientali, possono influire sull'interazione fra uomo e sistemi computerizzati.Questo settore di studi fu chiamato Human Computer Interaction. Tale "disciplina riguarda la progettazione, la valutazione e l'implementazione di sistemi interattivi di computazione per uso umano e lo studio dei principali fenomeni che li circondano" (ACM SIGCHI, 1992).Da quando fu costruito il chip di silicone (che ha permesso a così tanta gente di venire in contatto con i computer), la velocità di innovazione tecnologica non è diminuita. Lo sviluppo di macchine sempre più potenti dal punto di vista della processazione delle informazioni è un trend che continua, in combinazione con miglioramenti tecnologici sia nella struttura hardware che software. Strumenti speciali permettono agli utenti di esplorare oggetti e di spostarli in ambienti virtuali; le applicazioni multimediali in cui suono, immagini statiche e in movimento, video e testo sono strutturati insieme sono diventati patrimonio comune; sviluppi nelle telecomunicazioni come i Servizi Digitali Integrati di Rete (ISDN ovvero Integrated Services Digital Network) permettono che flussi sempre crescenti di informazioni di tutti i tipi (immagini, video, testi e suono) siano organizzati, veicolati e fruiti attraverso le reti, con grande efficienza e qualità. Tali informazioni, stivate nei database (grandi librerie di documenti in formato digitale, ovvero processabili dai computer) possono essere raggiunte da ogni cittadino, stando comodamente seduto a casa propria.

36. Che cosa significa Intelligenza Artificiale? Abbiamo visto che l’intelligenza è già di per sé un concetto abbastanza difficile. La parola “intelligenza” deriva dal latino “legere” che significa raccogliere, collezionare, costruire. “Intellegere” di solito si pensa abbia significato di “scegliere tra”, “comprendere”, “percepire” e “conoscere”. Feigenbaum e McCorduk (1983) commentavano: “Se potremo immaginare un artefatto che possa raccogliere, costruire, scegliere, capire, percepire e conoscere, allora tale artefatto avrà un’intelligenza artificiale”. La definizione di I.A. che ognuno dà, dipende fortemente dalle proprie aree di interesse. Così Margaret Boden (1977) dichiara: “Una cosa però è certa: l’Intelligenza Artificiale non è lo studio dei computer. I calcolatori sono macchine metalliche di interesse specifico per gli ingegneri elettronici, ma come tali, per non molte altre persone”. Per I.A. Boden intende “ l’uso dei calcolatori e di tecniche di programmazione al fine di far luce sui principi dell’intelligenza in generale e del pensiero umano in particolare”. Intelligenza Artificiale

37. Intelligenza Artificiale/2 • L’idea è che l’espressione possa essere usata “come un termine che copra tutta la ricerca fatta con delle macchine, che sia in qualche modo in relazione con la psicologia e la conoscenza umana...”. In un approccio del genere l’enfasi è posta sul software: sembra persino che si debba immaginare che, quando uno ha scritto una sequenza accettabile di istruzioni in codice, abbia creato un certo tipo di “macchina” con intelligenza artificiale. Ma non tutti i ricercatori considerano i computer come relativamente privi di importanza: l’immagine delle “lattine” di hardware non è universale. Un programma può, ad esempio simulare il comportamento di un robot, ma la sua importanza pratica dipende unicamente dal fatto che sia disponibile un sistema fisico su cui esso possa venire eseguito. Marvin Minsky, in una famosa citazione ha suggerito il carattere pratico dell’Intelligenza Artificiale: “L’Intelligenza Artificiale è la scienza che si occupa di far fare alle macchine cose che, se fatte da un uomo, richiederebbero intelligenza”.

38. Intelligenza Artificiale/3 • Ma la definizione non dice nulla sulla natura dell’intelligenza. Come si è visto, in genere si ritiene che la capacità umana di compiere calcoli complessi richiede intelligenza, ma assai di rado i ricercatori nel campo dell’Intelligenza Artificiale includono tale tipo di capacità in tale ambito. Ho già indicato qualcosa sulle caratteristiche dell’Intelligenza Artificiale, dando un elenco di attività tipiche dei ricercatori in questo campo, come la risoluzione dei problemi, la percezione ed i giochi. Un altro approccio consiste nell’elencare gli scopi dell’Intelligenza Artificiale in termini più generali. • In questo modo si può dare una definizione efficace di Intelligenza Artificiale Aron Sloman (1978), per esempio vede tre fini principali della ricerca sull’intelligenza artificiale: • - analisi teoretica delle possibili spiegazioni efficaci del • comportamento intelligente; • - spiegazione delle capacità umane; • - costruzioni di artefatti intelligenti.

39. Robots antichi e moderni

40. Intelligenza Artificiale/4 • Queste finalità così estese implicano il nascere di molte ulteriori questioni. Si riconosce che il comportamento intelligente ha a che fare con la capacità “di costruire, descrivere, interpretare, confrontare, modificare ed usare strutture complesse, comprese certe strutture simboliche come le frasi, i dipinti, le carte ed i piani d’azione”. Per di più la ricerca nell’Intelligenza Artificiale che è specifica del dominio è destinata a sovrapporsi alla ricerca in altre discipline, molte delle quali hanno riferimenti umanistici (psicologia, educazione, antropologia e fisiologia). E’ impossibile, ad esempio far comprendere ad un calcolatore un linguaggio naturale (come l’inglese o il giapponese) senza la sintassi e la semantica (cioè senza interessarsi di linguistica). La difficoltà nel definire l’Intelligenza Artificiale deriva da due fattori principali. Il primo è che la stessa intelligenza è mal definita e poco compresa; il secondo è che molti individui hanno una riluttanza profondamente radicata ad ammettere che degli artefatti possano sviluppare attributi mentali.

41. Intelligenza Artificiale/5 • Il secondo motivo inevitabilmente confonde il ”gioco” di definizione: qualsiasi cosa i computer realizzano gli scettici guardano sempre a quelle cose ancora non ottenute che costituiscono la “vera” intelligenza. Però è chiaro che più i computer si avvicinano alle capacità umane più sarà difficile dimostrare che essi non hanno un comportamento veramente intelligente. • Molti dei primi obiettivi degli entusiasti dell’Intelligenza Artificiale sono ancora irrealizzati. Per esempio, non vi è ancora un traduttore universale di linguaggio ed il campione mondiale di scacchi è ancora un essere umano. • Nello stesso tempo, importanti progressi dell’Intelligenza Artificiale sono stati fatti in un certo numero di campi diversi; tra questi : • - traduzione automatica dei linguaggi; • - giochi (scacchi, backgammon, bridge, poker, ecc...); • - dimostrazione di teoremi (nella logica simbolica e nella • geometria elementare);

42. Intelligenza Artificiale/6 • - lettura di caratteri manoscritti o stampanti; • - riconoscimento di elementi in un’immagine fotografica; • - riconoscimento di facce umane (anche quando assumono • differenti espressioni); • - riconoscimento di parole parlate e del parlare continuo; • - comprensione dei linguaggi naturali (risposte a domande e • riassunto di parti di testo); • - scrittura di poesie e brevi storie; • - composizione di melodie musicali ed armonizzazioni; • - pensiero per analogie (ad esempio usando forme geometriche); • - diagnosi di difetti e guasti in circuiti elettrici.

43. Intelligenza Artificiale/7 • In una indagine sulle possibilità dei computer (Winston, 1979) viene puntualizzato che essi, in vario modo possono: • - effettuare prove di intelligenza geometrica; • - apprendere nozioni matematiche, geometriche e di altre discipline; • - comprendere un inglese semplice; • - comprendere semplici disegni; • - risolvere problemi matematici, chimici, medici ed altri campi; • - comprendere circuiti elettronici; • - compiere utili lavori nell’industria; • - modellare i processi psicologici umani; • -costruire agenti intelligenti; • -costruire caratteri sintetici.

44. Intelligenza Artificiale/8 • Sintetizzando, Winston, scrivendo parecchi anni dopo, commenta il fatto che i computer possono già svolgere molte cose che richiedono intelligenza: “Possono risolvere molti problemi come degli esperti, fare dei ragionamenti geometrici, risolvere problemi matematici, apprendere semplici concetti, comprendere semplici disegni, ingaggiare semplici dialoghi e compiere attività utili”. Oggi con il crescente interesse nei sistemi esperti e l’impatto del programma giapponese della quinta generazione c’è sempre un più ampio riconoscimento delle possibili collocazioni di artefatti intelligenti.

45. Un agente autonomo può essere visto come un sistema capace di interagire indipendentemente ed efficacemente con il suo ambiente attraverso i suoi sensori ed i suoi effettori per compiere alcuni compiti (Davidsson, 1996). Mentre l’Intelligenza Artificiale e il settore computazionale della Scienza Cognitiva si sono concentrate sulla i modellizzazione dell’esecuzione di alcuni compiti che sono facilmente descrivibili in termini di un ben specificato insieme di simboli e un articolato insieme di regole per operare su quei simboli (Simon, 1990), ma tralasciando completamente il problema di come quei simboli sono correlati all’ambiente (Harnad, 1990), il settore di ricerca sugli Agenti Autonomi sta cercando di sviluppare modelli alternativi di progettazione e d’implementazione di sistemi intelligenti. Il punto di partenza è sempre lo studio dell’intelligenza. Ci sono due tipi di approcci per analizzare il problema. a)Si può studiare l’intelligenza o la cognizione dal punto di vista computazionale, attraverso la modellazione cognitiva (cognitive modeling), che cerca di sviluppare teorie dei processi cognitivi negli umani e negli animali. b) Si può studiare l’intelligenza dal punto di vista ingegneristico, che tenta di esplorare tutti i possibili meccanismi cognitivi, senza rispetto della loro occorrenza negli organismi viventi. Agenti autonomi

46. Agenti autonomi/2 • Contribuiscono al primo approccio: • a)la Psicologia Cognitiva che studia come gli umani trattano i concetti nei processi di memoria, di percezione, ragionamento, ecc.; • b)la Filosofia ( in maniera particolare la branca specializzata della Filosofia della Mente) disciplina nella quale le questioni ontologiche ed epistemologiche riguardano la natura dei concetti studiati; • c)la Psicologia dello sviluppo, che tratta le questioni che riguardano come formiamo e impariamo i concetti durante lo sviluppo ontogenetico; • d)la Linguistica, settore in cui sono studiate le relazioni fra concetti e linguaggio; • e)la Neurologia, che investiga la processazione di basso livello dei concetti nel cervello; • f)le Neuroscienze, che si interessano di correlare particolari aree cerebrali con la produzione di concetti. • Per quanto riguarda l’approccio ingegneristico esso è stato adottato nel campo dell’Intelligenza Artificiale. • Per la costruzione di agenti autonomi attualmente viene utilizzato un approccio misto che presuppone che il compito di creare tali sistemi intelligenti non è equivalente alla modellizzazione cognitiva, in quanto un modello cognitivo non necessariamente deve essere un modello reale della cognizione umana per essere utile in in Intelligenza Artificiale. Per cui i ricercatori di questo settore non si interessano della plausibilità dei modelli presentati.

47. Agenti Autonomi/3 • Un agente autonomo può essere visto come un sistema capace di interagire indipendentemente ed efficacemente con il suo ambiente attraverso i suoi sensori ed effettori per compiere qualche compito o dato in partenza o autogenerato dall’agente stesso. Il compito dell’Intelligenza Artificiale è quello di creare agenti autonomi artificiali capaci di raggiungere il livello di performance umana. Uno sguardo alla ricerca corrente in Intelligenza Artificiale rivela che si è distanti dal raggiungere tale obiettivo.Tutti gli agenti autonomi in Intelligenza Artificiale hanno, più o meno, una architettura formata da sensori, magazzini dei dati sensoriali, un gruppo di processo, un sistema dove sono stivate le azioni, gli effettori. I sensori (visivi, direzionali e di tatto) ricevono input dall’ambiente e forniscono dati per la componente cognitiva. In seguito, la componente cognitiva decide quale azione eseguire e comanda gli effettori (differenti tipi di motori) per espletare queste azioni.

48. Agenti Autonomi/4 • Differenti tipi di agenti • Esistono differenti tipi di agenti in Intelligenza Artificiale. E’ possibile dividere le classi più generali di agenti autonomi in categorie sulla base di come, e in quale grado, essi realmente interagiscono con il mondo reale. Due caratteristiche importanti sono se tali agenti sono situati oppure no, se sono incorporati oppure no. Secondo Brooks (42)gli agenti situati (situated agentes) sono situati nel mondo nel senso che essi non trattano solo con una descrizione astratta di esso. Le caratteristiche ambientali influenzano direttamente il comportamento dell’agente.. • Gli agenti incorporati (embodied agents) hanno corpi ed esperiscono il mondo direttamente; le loro azioni sono parte di una dinamica con il mondo, e le azioni hanno immediato feed-back sulle sensazioni proprie del robot (Brooks). • Gli agenti che non sono né situati né incorporati sono quelli che hanno meno interazioni con il mondo reale; essi sono in fondo simulazioni di computer di agenti reali . Una classe di agenti incorporati che non sono situati, sono i robot industriali. Essi hanno corpi fisici ma non usano l’informazione sul corrente stato dell’ambiente per guidare il loro comportamento; eseguono una serie di azioni pre-programmate. Per esempio, un sistema per fare la prenotazione di biglietti è situato, come gli eventi nell’ambiente (richieste, cambi nel DB) e direttamente influenzano il suo comportamento.

49. Agenti sintetici al Mit

50. Agenti autonomi/5 • Poiché il sistema non è fisico e l’interazione con l’ambiente consiste soltanto nel mandare e ricevere messaggi, tale sistema non può essere considerato incorporato. Altri tipi di sistemi che appartengono a tale categoria sono i software agents, o softbots, agenti che operano in ambienti software (operating system o databases). • EmbodiedSituated mobile robots Non situated traditional industrial robot • Not embodied Software agents Computer simulation • Nei sistemi di Intelligenza Artificiale tradizionali, un operatore umano è presente e descrive l’ambiente (il problema) mandando informazioni al computer. I risultati della computazione del computer sono interpretati dall’operatore, il quale, in seguito, esegue l’azione richiesta. • Un agente autonomo, d’altra parte, deve osservare l’ambiente da sé e trasformare queste osservazioni in descrizioni per il computer che verranno computate ulteriormente. Inoltre, esso deve interpretare i risultati delle sue computazioni e in seguito eseguire le azioni appropriate.