La mente nel corpo II

1. La mente nel corpoII Giacomo Romano Dipartimento di Filosofia e Scienze Sociali Università degli Studi di Siena, a. a. 2008/2009 Corso di Filosofia della Mente, II parte 16/01/09

2. La cognizione incarnata • Un’alternativa alla ricostruzione razionale deve tener conto di vari fattori: • Messa a fuoco effettiva; • Decentramento delle soluzioni; • Concezione allargata di cognizione e computazioni • Ma un’alternativa del genere deve fare i conti con alcune difficoltà …

3. Le sfide della cognizione incarnata • Come si individuano e si identificano i fenomeni da analizzare cognitivamente se i contorni non sono ben definiti? • Come si concilia l’ipotesi di una cognizione incarnata e decentrata con l’apparente soggetto di una decisione razionale? • Qual è l’identità di un individuo se i limiti di un soggetto non sono ben definiti?

4. Sommario: 3 fasi storiche della SC • Classica: cognizione simbolica, logica, sequenziale, centralizzata, non situata e concepita in termini di input/output • Connessionista: assenza di un magazzino mnemonico, dinamica trasformativa, attività decentrata • Incarnata: identificazione dell’ambiente come supporto e del corpo come medium computazionale

5. Il caos cerebrale/universale • L'interazione tra cervello, corpo e mondo genera una prospettiva sulla mente molto disordinata e tendenzialmente controintuitiva • Come è possibile fornire una spiegazione di questa prospettiva? • Uno strumento per contribuire alla comprensione di questo caos cerebrale (e non solo) è la simulazione dell'evoluzione dei sistemi di controllo di robot (reali o simulati anch'essi)

6. L'Olismo Evolutivo • Ci sono però delle differenze tra l'evoluzione di un organismo naturale e un artefatto • La natura sembra dover tenere conto di vincoli materiali diversi da quelli che deve considerare un ingegnere! • Un organismo naturale (una entità complessa) si evolve come SISTEMA • Ogni forma di simulazione di un processo evolutivo deve rispettare questo olismo

7. Simulazione evolutiva e algoritmi genetici • Gli algoritmi genetici possono essere interpretati come procedure che simulano i processi evolutivi fondati su variazione, diversificazione, selezione e trasmissione • Si tratta di una serie di procedure di calcolo implementabili come programmi che rappresentano soluzioni possibili a determinati problemi; il numero di queste soluzioni possibili è costante, ma se ne possono avere delle variazioni: quelle ottimali dovrebbero sopravvivere

8. Simulare l'evoluzione dell'intelligenza incarnata • Con gli algoritmi genetici si sono costruiti dei programmi fondati su reti neurali per la guida di varie attività motorie (cfr. Clark: § 5.4) • La plasticità del comportamento generato da questi programmi era di gran lunga superiore e assimilabile ad un movimento biologico • SOPRATTUTTO: il movimento generato dalla guida dei programmi che implementano algoritmi genetici risulta più adattivo

9. Limiti della simulazione dei processi evolutivi • Congelamento del problema dello spazio: in realtà è simulata solamente una specifica funzione* • Architetture neurali e corporee fisse: l'automa che simula lo sviluppo di una funzione è lo stesso! Inoltre queste simulazioni prevedono una corrispondenza netta tra genotipo e fenotipo • Crescita progressiva della dimensione evolutiva: lo sviluppo di una struttura è caratterizzato dall'amplificazione del numero dei parametri

10. Dubbi sulla simulazione dell'evoluzione • Affidarsi a processi simulatori per spiegare meglio l'evoluzione è una strategia utile? • Bisogna ricordare che ambienti ed entità simulate sono in qualche modo IDEALIZZATI • Le simulazioni non riproducono le caratteristiche degli elementi materiali, che naturalmente generano interferenze e presentano automatismi (fisici) rozzi ma efficaci*

11. La realtà supera l'immaginazione • L'evoluzione naturale è infinitamente più ricca e complessa di quella artificiale (per es. non c'è distinzione tra mentale e fisico); non è definita a tavolino. Allo stesso tempo è più confusa … • “Gli ingegneri … optano per un disegno componenziale generale che rende particolarmente sensata la riflessione seriale e conscia.” (Clark: 83). Ma la natura non adotta una strategia di disegno componenziale ...

12. La co-evoluzione di mente, corpo e mondo • L'evoluzione di ogni organismo trascende limiti netti tra cognizione, corpo e realtà; ma in assenza di confini precisi, come si può comprendere la mente e il suo sviluppo? • L'altra soluzione a disposizione è quella della TEORIA DEI SISTEMI DINAMICI; in base a questa teoria la cognizione è considerata per quello che è in natura: un medium relazionale materiale tra una entità e l'ambiente

13. La Teoria dei Sistemi Dinamici • La Teoria (o Analisi) dei Sistemi Dinamici è funzionale a spiegare i sistemi complessi definibili da uno spazio di stato*del sistema e dall'insieme delle sue possibili traiettorie • Si tratta di una modalità euristica per calcolare le varie possibilità comportamentali di un determinato sistema nel suo complesso • Ma la complessità di un sistema cognitivo è davvero calcolabile con i mezzi a nostra disposizione? • E' sufficiente una descrizione astratta di un sistema complesso a comprenderne la dinamica?

14. Complessità e dinamismi della mente • L'attività mentale è un fenomeno emergente che sembrerebbe poter essere meglio spiegato e descritto con la Teoria dei Sistemi Dinamici • Ma la Teoria dei Sistemi Dinamici (TSD) può esaurire l'esigenza esplicativa che si richiede ad una prospettiva psicologica? • Forse non c'è bisogno di una spiegazione prospetticamente esclusiva per rendere conto dei fenomeni mentali; potrebbero occorrere (tre?) diverse prospettive esplicative ...

15. La spiegazione componenziale • Spiegazione componenziale: “Spiegare il funzionamento di un intero complesso specificando i singoli ruoli e l'organizzazione complessiva delle sue parti ...” (Clark: 88) • Si tratta della tradizionale spiegazione top-down del cognitivismo classico, che associa ad ogni sub-elemento del sistema una componente di tipo rappresentazionale e interpretabile come implementata da una elaborazione algoritmica

16. La spiegazione per testa o croce • E' una forma di spiegazione che accetta la prospettiva dinamicista ed emergentista, ma in modo parziale: sostanzialmente adotta l'idea di un ciclo cognitivo input-elaborazione-output che distingue entità e fasi discrete della cognizione • Questo approccio, secondo Clark (che forse lo critica ai Connessionisti), continua a definire limite precisi tra mente/cervello e mondo

17. La spiegazione emergentista • Quest'ipotesi si appoggia all'idea che i fenomeni da spiegare siano da ricondurre in sostanza al comportamento collettivo di un ampio insieme di elementi costitutivi semplici auto-organizzantisi • Ci sono variabili collettive che caratterizzano le proprietà di livello superiore, non individuali • Tali variabili possono essere monitorate tenendo come punto di riferimento determinati parametri • Così è possibile disporre di un fattore di previsione relativo all'emergenza* dei fenomeni

18. Le soglie della conoscenza? • Occorrono tuttavia dei criteri affidabili per caratterizzare in maniera significativa la dimensione emergente dei fenomeni cognitivi • Questi criteri devono essere definiti in termini di variabili incontrollate “... che colgono comportamenti o proprietà che sorgono dall'interazione di molteplici parametri per poi tendere a resistere alla manipolazione semplice e diretta …” (Clark: 93)

19. Fenomeni emergenti e variabili collettive • “... un fenomeno è emergente se è compreso al meglio facendo attenzione al cambiamento dei valori di una variabile collettiva ...” (Clark: 95) • I processi cognitivi si possono comprendere se si definiscono come costitutivi di un sistema che include certi aspetti dell'ambiente • Gli strumenti per spiegare la cognizione dunque devono far riferimento a parametri che sono caratterizzati in funzione di variabili collettive

20. La cognizione si spiega davvero con una prospettiva emergentista? • La prospettiva emergentista rende conto dello spazio tra soggetto cognitivo e ambiente meglio della prospettiva omuncolare, mediante un quadro parametrico e concettuale uniforme • Eppure i sistemi (cognitivi) sono composti da elementi (neurofisiologici) chiaramente distinguibili, anche se la loro interazione suscita fenomeni emergenti … • Forse è necessario ricorrere ad una sintesi esplicativa ...

21. L'innovazione esplicativa dinamicista • “... è naturale prendere in considerazione la cornice … della teoria dei Sistemi Dinamici, ... che fornisce un insieme di strumenti per descrivere l'evoluzione nel tempo degli stati di sistema. In simili descrizioni, il teorico specifica un insieme di parametri la cui evoluzione collettiva … è governata da un insieme di equazioni differenziali .... simili spiegazioni … sono facilmente in grado di collegare l'organismo all'ambiente …” (Clark: 97)

22. L'idea chiave dinamicista • “In questi casile duefonti di mutamento (l'organismo e l'ambiente) sono trattate come sistemi collegati la cui reciproca evoluzione è descritta da un insieme specifico di equazioni di collegamento …” (ibid.) • “... c'è l'idea di spiegare il comportamento di un sistema isolando e mostrando un insieme di variabili* (variabili collettive, parametri di controllo e simili) che costituiscono il fondamento delle strutture distintive che emergono quando il sistema si protrae nel tempo, descrivendo quelle strutture di dispiegamento attuale e potenziale … dei punti di biforcazione, delle descrizioni di fase e così via.” (ibid.)

23. TSD è solo una buona descrizione? • Una quadro teorico fondato su TSD presenta i requisiti di una struttura esplicativa? • In effetti con TSD si propone una accurata descrizione del comportamento di un sistema complesso, ma niente altro • Tuttavia la descrizione fondata su TSD offre anche una previsione di come quel sistema si comporterà in situazioni controfattuali • TSD offre una spiegazione non epistemica di fenomeni emergenti complessi

24. TSD: una spiegazione tirata per i capelli? • Le ipotesi fondate su TSD tuttavia risultano esplicativamente controverse: riescono davvero a farci capire come funziona un determinato organo, per esempio adibito ad implementare un qualche processo cognitivo? • Ci troviamo a spiegazioni che offrono una dettagliata descrizione del comportamento di un sistema complesso: ma sappiamo qual è il ruolo che in questo sistema svolge una determinata parte?

25. Idiosincrasie degli ingegneri • In effetti una spiegazione fondata su TSD non darebbe una grande soddisfazione ad un ingegnere che volesse cimentarsi nel riprodurre e ricostruire un certo fenomeno • Forse riuscire a riprodurre quel determinato fenomeno è impossibile: ma almeno si dovrebbe sapere come ha origine da parti che non necessariamente si collocano in una microdimensione omogenea (per es. quella cellulare)

26. Le radici della complessità • Oltre alla comprensione delle dinamiche interattive che si verificano a livello sistemico (in termini di variabili collettive) occorre sapere qualcosa in merito anche alle componenti (di livello meso e micro-dimensionale) a cui si possono assegnare certe funzioni o più genericamente ruoli causali • La spiegazione di sistemi (cognitivi) dinamici complessi deve trovare un complemento in altre prospettive ...

27. Un'analisi complementare • Spiegare un sistema (cognitivo) dinamico complesso per mezzo della sola TSD in realtà non è un'operazione molto utile: richiede che a sottosezioni del sistema siano assegnati dei ruoli; altrimenti non se ne verrebbe a capo … • Pure nel cervello, che è un sistema complesso, si devono identificare aree di specializzazione funzionale: non è possibile descriverlo come un sistema globale; anche se funziona come un sistema globale!

28. Tre pesi e tre misure • 1. “Un resoconto dei comportamenti macroscopici dell'organismo ben funzionante, che potrebbe ricorrere a variabili collettive le cui radici componenziali abbracciano cervello, corpo e mondo. • 2. Un resoconto che identifica i vari componenti le cui proprietà sono prese di mira da spiegazioni proprie di 1) … [per es.] l'identificazione di componenti neurali rilevanti e il resoconto di come questi componenti interagiscono … • 3. Un resoconto dei vari ruoli di elaborazione giocati dai componenti (sia interni che esterni) identificati in 2) che può ... assegnare specifici ruoli computazionali e capacità rappresentazionali a distinti sottosistemi neurali.” (Clark: 107-108)

29. Il ruolo delle proprietà emergenti • Le proprietà mentali risulteranno come proprietà emergenti tipiche dei sistemi cognitivi almeno su due piani: quelle della emergenza interna (interazione tra elementi interni) e quello della emergenza tra dimensione interna e dimensione esterna (interazione tra elementi interni ed elementi esterni) • Ma questa duplice prospettiva dovrà essere coadiuvata da un supporto di tipo funzionale/computazionale che ci renderà accessibile quanto avviene nella mente a livello operativo