Rete neurale artificiale

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i connessionisti rifiutano la metafora computazionale del cognitivismo considerandola riduttiva e poco realista. infatti, secondo i connessionisti l'errore dei cognitivisti sta nel fatto che tra input e output, ovvero l'elaborazione dei dati, hanno messo un computer e non la mente umana. il computer lavora in maniera seriale, temporale, mentre la mente umana lavora in parallelo, elabora cioè più informazioni in parallelo, certo, noi spesso abbiamo l'impressione di procedere in modo seriale ,a in realtà è la nostra coscienza che percepisce questo in qunto la maggior parte delle nostre elaborazioni avvengono in maniera inconscia e sono automatismi. I conessionisti hanno allora elaborato LA RETE NEURALE ipotizzandola come modello di funzionamento del nostro cervello; il modello proposto si chiama PDP, parallel distributed processing , ovvero un'elaborazione distributiva in parallelo. Distributiva perché non è localizzata in quanto il cervello ha una funzione olistica, globale; in Parallelo perché svolge più processi contemporaneamente. il PDP funziona secondo pochi e semplici principi: . ATTIVAZIONE-INIBIZIONE tutta l'elaborazione si esaurisce semplicemente per passaggio di attivazione o inibizione tra le unità semplici (neuroni). Inoltre tra stimolo e risposta ci sono delle rappresentazioni che sono configurazioni assunte dai neuroni collegati tre loro, queste sono dette PATTNERN, se attive lo stimolo viene trasmesso se inibite no. . IL PESO DELLE CONNESSIONI il collegamento può essere più o meno robusto e la forza del legame o peso della connessione determina il passaggio o meno del segnale di attivazione-inibizione. . UNITA' SEMPLICI il modello è formato da queste unità semplici che ricordano i neuroni esendone un modello esemlpificativo. . PARALLELAMENTE le unità semplici sono collegate tra loro solo con gli strati superiori, non esiste mai un collegamento sullo steso strato. detto in altre parole il modello PDP è il modelo di un'elaborazione distribitiva dove si sono tante untità semlici che collaborano insieme collegato tra loro in strati (parallelo) che attivano o inibiscono (elaborano) altre unità"neuroni", e il peso delle connessioni determina il passaggio o meno dello stimolo.

È il peso delle connessioni che si modifica durante l'apprendimento e costituisce la MLT del sistema nervoso, mentre i PATTENERN sono ciò che cambia continuamente simulando la MBT; il peso delle connessioni è la memoria, dunque, che quando le unità imparano aumenta secondo un SISTEMA SUPERVISIONISTICO, ovvero che corregge i suoi errori. le UNITA' DI INPUT sono gli organi sensoriali attivati dagli stimoli esterni, e che trasmettono l'informazione alle unità di livello superiore (unità nascoste) fino a elaborare una risposta, compito delle unità di output.

le reti neurali possono essere architettate in due modi: . a DUE STRATI (PERCETTRONE) . a PIU' STRATI (con unità nascoste)

il lavoro delle reti neurali è quello di CATEGORIZZARE ( le categorie si basano sulle somiglianze esistenti tra le cose percepite e sfruttano le regolarità esistenti) e di APPRENDERE ( grazie al supervisionamento e attraverso la categorizzazione che consente di sfruttare le regolarità del mondo esterno viene favorito l'apprendimento). e' un sistema simile al modo di apprendere della mente umana in quanto il progresso procede per prove, per "tentativi ed errori".

comunque questo modello presenta dei problemi, come tutte le teorie d'altronte che provano a piegare che cosa accade dentro la nostra "scatola nera", inanzattutto il PDP si ispira al SNC, sistema nervoso centrale, ma non lo simula, in secondo luogo le reti neurali sono intesi come soggetti sperimetali, e in terzo e ultimo luogo pone il problema su quale valore esplicativo delle scatole grigie,ovvero non ci viene detto cosa succede davvero se non inibizione-attivazione. infine in psicologia non si dovrebbe perlare in termini di processi neurofisiologici ma di di processi psichici.