Composizione Simbolica Graduale

Smolensky affronta una delle questioni fondamentali delle scienze cognitive: come conciliare la natura simbolica del pensiero umano (espressa nella grammatica e nel ragionamento logico) con i meccanismi neurali del cervello.

Ancora oggi, questi due sistemi sembrano incompatibili:

• Il pensiero simbolico è discreto, governato da regole ed elementi definiti con precisione, come parole o concetti.
• Il funzionamento neurale è continuo, distribuito e parallelo.

Smolensky propone il concetto di “gradualità” per superare questa dicotomia, delineando due livelli cognitivi:

• Livello mentale superiore: invece di considerare i simboli come semplicemente presenti o assenti (analogamente ai bit 0 e 1 dei computer tradizionali), essi possono manifestarsi “parzialmente” con diversi gradi di attivazione. Ad esempio, un'idea può esistere nella mente in uno stato di "quasi-presenza".
• Livello neurale inferiore: questi stati intermedi corrispondono a configurazioni distribuite di attivazione tra numerosi neuroni. Non esiste un neurone singolo dedicato a uno specifico concetto; piuttosto, pattern neurali interconnessi che collaborano per rappresentare strutture simboliche.

Un esempio concreto è l’interpretazione di una frase ambigua: diverse interpretazioni possono coesistere temporaneamente con differenti “gradi di presenza”, finché una emerge come dominante. 

Questo spiega fenomeni linguistici come la comprensione parallela di strutture grammaticali alternative, i lapsus e la capacità di comprendere enunciati nonostante errori o ambiguità.
Il “Golden Gate Bridge Experiment”, descritto nel mio post omonimo, sottolinea concretamente il nucleo della teoria di Smolensky: l’equilibrio tra rappresentazione simbolica graduale e funzionamento neurale distribuito è cruciale per la stabilità e l’efficacia dei sistemi cognitivi. Tale collegamento non solo conferma la validità del paradigma teorico, ma stimola anche ulteriori riflessioni sull'intervento mirato per preservare l’integrità dei modelli di intelligenza artificiale.
Considerazioni ulteriori:

• Integrare efficacemente approcci simbolici e neurali è cruciale, non solo teoricamente ma anche per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale robusti e adattivi.
• Intervenire direttamente sui pattern di pesi neurali può compromettere la stabilità e la sicurezza dei sistemi cognitivi.
• L’obiettivo dei framework ibridi è sviluppare modelli che riflettano più fedelmente i processi cognitivi umani.

L’integrazione delle rappresentazioni simboliche graduali con l’elaborazione neurale distribuita potrebbe rappresentare uno dei prerequisiti per l’emergere degli stati cognitivi complessi, che alcuni teorici associano alla coscienza.
La sfida rimane aperta e richiede ulteriori sforzi, sia teorici sia sperimentali, per capire se una rete neurale sufficientemente complessa possa sviluppare una qualche forma di coscienza.
La definizione di coscienza più adatta in questo contesto è “consapevolezza di sé stessi e della realtà esterna”.

Blending concettuale graduale

L'esperimento, i cui risultati sono appresso riportati, è particolarmente interessante perché mostra come la gradualità permetta la creazione di nuovi concetti ibridi:

1. Con blend 0.0 (100% uccello): vediamo alta attivazione per "volare" (77.7%), "respirare_aria" (78.3%), "mangiare_insetti" (72.7%) - caratteristiche tipiche di un uccello.
2. Con blend 0.5 (50% uccello, 50% pesce): emerge un ibrido con capacità di "volare" (69%) e "nuotare" (72.3%), "respirare_aria" (83.7%) e "respirare_acqua" (72.4%) - qualcosa di simile a un pesce volante o un uccello acquatico.
3. Con blend 1.0 (100% pesce): dominano "nuotare" (79%), "mangiare_alghe" (69.7%), "respirare_acqua" (74.3%) - caratteristiche tipiche di un pesce.

Ciò che è notevole è la transizione graduale tra i concetti. Al punto 0.5 del blend, non si ottiene semplicemente un insieme casuale di proprietà, ma un concetto coerente con caratteristiche di entrambi i concetti originali. Questo dimostra come la computazione simbolica graduale possa modellare:

1. L'emergere di nuovi concetti ibridi
2. La comprensione di metafore e analogie
3. Il pensiero creativo e la generazione di nuove idee

I risultati convalidano empiricamente la teoria di Smolensky, mostrando che è possibile superare la dicotomia tra sistemi simbolici discreti e reti neurali continue attraverso il concetto di gradualità, permettendo così di modellare fenomeni cognitivi complessi che non sarebbero spiegabili in un paradigma puramente simbolico o puramente connessionista.
La rete neurale che ho utilizzato è del tipo autoencoder simmetrico con 6.560 parametri.

Risultati della simulazione

Qualità della ricostruzione simbolica

97.44%

Esperimento 2: Ambiguità linguistica

"Tony ha scritto a Maurizio"

Contesto favorisce 'lettera a Maurizio':

Interpretazione	Grado di attivazione
scrivere_a_mano	85.7%
scrivere_con_penna	56.5%
consegnare_a_maurizio	90.0%
consegnare_un_oggetto	32.5%

Contesto favorisce 'Maurizio come strumento':

Interpretazione	Grado di attivazione
scrivere_a_mano	48.3%
scrivere_con_penna	95.3%
consegnare_a_maurizio	49.7%
consegnare_un_oggetto	65.3%

Questo esperimento dimostra come interpretazioni multiple possano coesistere con diversi 'gradi di presenza' fino a quando le informazioni contestuali non fanno emergere una interpretazione dominante, come nella teoria di Smolensky.

Esperimento: Blending Concettuale Graduale

Blend graduali tra 'uccello' e 'pesce'

Blend 0.0

100% Uccello

Blend 0.5

50% Uccello / 50% Pesce

Blend 1.0

100% Pesce

Uccello

76.4%

57.9%

33.7%

Pesce

42.5%

63.6%

74.9%

Volare

77.7%

69.0%

46.6%

Nuotare

49.7%

72.3%

79.0%

Mangiare insetti

72.7%

56.9%

36.2%

Mangiare alghe

36.2%

54.6%

69.7%

Respirare aria

78.3%

83.7%

65.0%

Respirare acqua

54.4%

72.4%

74.3%

Interpretazione

Interpretazione:

Un uccello normale

Interpretazione:

Un essere che può sia volare che nuotare

Interpretazione:

Un pesce normale