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Modellazione computazionale delle emozioni umane su macchina, agli albori della "matematica del pensiero" come immaginata da Alan Turing, George Boole, Gottfried Wilhelm von Leibniz...

di Andrea Sicco

In quello che definiremo il "limite umano" potrebbe risiedere "la risposta allocata" a determinati quesiti anche esistenziali; se l'uomo fosse un'entità infinita e infinitamente intelligente, non sarebbe possibile isolare, in un modello finito di risposta, una porzione individuata e definita del meccanismo alla base del pensiero e dell'agire umano per poterla poi ulteriormente analizzare, acquisire, schematizzare e scomporre, traducendola in algoritmi esecutivi e autogestibili da macchina.
Il ruolo delle emozioni nel comportamento umano, per le scienze computazionali, rimane un dibattito sempre aperto e oggetto di studio piuttosto rilevante. La matematica dei "modelli di riferimento", per esempio, costituisce una risposta computazionale alle difficoltà di riprodurre tutti gli aspetti della mente, da quelli logici e razionali a quelli creativi ed emotivi. La modellazione computazionale è una metodologia per la riproduzione dei processi da modellare, per l'esplorazione dei fenomeni e delle teorie che possano dare risposta di tali processi, rendendo maggiormente comprensibili campi apparentemente intricati perché parzialmente, totalmente inesplorati e, quindi, scientificamente ancora sconosciuti. Questa metodologia offre numerosi spunti per la valutazione di tutte le possibili ramificazioni teoriche riguardanti campi di studio apparentemente complessi. Il modello computazionale di un processo è un programma per computer, per il quale si predispongono determinate richieste, attendendo necessariamente che il programma medesimo possa riprodurre il comportamento di un processo modellato. I modelli computazionali, come sistemi dinamici, si eseguono su sistemi automatici di elaborazione e di risposta ma aprono nuovi campi di ricerca per scienziati cognitivi, introducendo ulteriori problemi di metodo. Il metodo di osservazione del comportamento di un modello particolare, per esempio, è utile per ottenere informazioni sugli effetti, a lungo termine, di un meccanismo evolutivo. Talvolta, non risulta necessario realizzare un apposito programma che modelli una teoria complessa e concettualizzata perché è proprio mediante lo studio e la ricerca delle varianti computazionali che risulta possibile lo sviluppo di una comprensione dei dettagli teorici, dettagli che, altrimenti, non sarebbero raggiungibili. Risulta possibile lo sviluppo di una teoria supposta e implementarne un modello computazionale che riveli se, la teoria, era stata in realtà fraintesa. Gli svantaggi che si associano riguardano sia la strategia metodologica che la particolare natura dell'area di applicazione. L'output del programma, il comportamento del modello, dev'essere interpretato e tradotto, così come per gli elementi significativi del dominio del modo reale con cui è stato modellato. Risultano necessarie alcune giustificazioni per sostenere l'interpretazione scelta per il comportamento di un modello. Il modellatore deve poter spiegare il significato di certi aspetti del comportamento del modello stesso e di altri aspetti non rilevanti; si analizza se l'esecuzione del programma, quando raggiunge risultati, è determinata dalla teoria programmata o se viene distorta da aspetti teoricamente non significativi, dal modello o dal particolare sistema di macchina su cui il modello stesso viene implementato ed eseguito.
Aristotele ebbe una visione di emozione simile alle moderne teorie nell'ambito della psicologia, sostenendo che le emozioni hanno un ruolo utile, soprattutto nelle interazioni con gli altri. Per esempio, coloro che esprimevano un sentimento di rabbia al momento opportuno erano lodevoli mentre quelli privi di questo sentimento, in quello stesso frangente di vita, erano considerati anomali. Gli stoici, in merito, ebbero una visione assai differente. Seneca considerò le emozioni come una minaccia alla ragione, sostenendo che la ragione è potente finché rimane isolata dalle emozioni. David Hume sostenne che la ragione è, e dev'essere "ancilla delle passioni umane". Herbert Alexander Simon sostenne che le emozioni sono state utili come funzione critica in un comportamento intelligente, come capacità di "interrupt" per fornire il mezzo per un organismo, di spostarsi tra obiettivi concorrenti, così da bilanciare trasformazione reattiva e deliberativa. Marvin Lee Minsky propose alla comunità scientifica l'interrogativo se un robot potesse essere intelligente pur essendo privo di aspetti emozionali. La ricerca in ambito di intelligenza artificiale risulta avere una prospettiva piuttosto stoica, trattando l'emozione antitetica all'intelligenza. Per la ricerca moderna, nell'ambito delle neuroscienze e della psicologia, le teorie di valutazione delle emozioni sottolineano il ruolo di ragionamento in "suscitare emozioni" e spiegano "la visualizzazione delle emozioni" come derivante da valutazione delle persone nel rapporto con l'ambiente che guida risposte adattative. Recenti studi stabiliscono un ruolo critico dell'emozione nel processo decisionale. I deficit neurologici, in emozione e lavorazione, conducono a deficit nel processo decisionale. In linea con la visione di Simon, le persone arrabbiate sono, per esempio, più veloci a percepire le minacce e, solitamente, ad innescare una risposta aggressiva. Secondo un'interpretazione aristotelica della realtà, le manifestazioni emotive trasmettono informazioni sulle convinzioni di un individuo, sui desideri e sulle intenzioni, servono per informare ed influenzare gli altri. La rabbia ed il senso di colpa possono migliorare le utilità di gruppo, minimizzando i conflitti sociali. L'espressione di disagio indurrebbe invece al sostegno sociale. Ciò che rende questi segnali potenti, secondo Hume, è la conoscenza condivisa del "potere motivazionale di un'emozione". Possiamo credere che qualcuno si senta in una situazione spiacevole, ma, spesso, ciò che ci motiva ad agire è il contenuto emozionale percepito nel comportamento della persona come la rabbia di un genitore o le grida di un bambino nel disagio. Questa ricerca ha generato interesse per la "modellazione dell'emozione" sia nel campo dell'intelligenza artificiale che in quello della robotica. La ricerca ha esplorato "modelli computazionali di emozione" come un modo per affrontare il controllo e i principi decisionali compromessi, indirizzando risorse cognitive verso problemi di adattamento per un organismo.
Questa premessa rappresenta l'essenzialità del principio primo su cui l'ICT Open Group di ALASSIO iTEK si basa e si baserà per i propri studi e le proprie ricerche nel campo scientifico e tecnologico della modellazione, della simulazione e del controllo di sistemi per l’automazione. Già da anni, il nostro gruppo pone in essere algoritmi eseguibili, in via del tutto sperimentale, su macchine ovviamente non ancora dotate di libero arbitrio e coscienza propria ma progressivamente migliorate nel tempo e sotto vari aspetti, da quello operativo a quello energetico. Da più di tre anni collaboriamo con colleghi e docenti, condividendo idee e risultati, affiancando studenti per la preparazione delle proprie tesi. Anche per noi, il punto di partenza è costituito dall'analisi dei meccanismi che regolano il pensiero umano, ovvero di come la nostra mente (il software) interagisce con il nostro corpo (l'hardware) e viceversa, e sull'isolare una porzione del "meccanismo universale di risposta umana" in un "essenziale prototipo finito di risposta simulata" che si basa sul "principio di esclusione" durante la fase di scelta di un pensiero, di un comportamento e di un'azione. Da ciò si possono ottenere risultati positivi/negativi e nuovi quesiti, quelli che noi traduciamo in algoritmi, in primi tasselli, in primi passi verso una maggiore comprensione del concetto più generale delle modalità di risposta umana. La creatura uomo è in grado di trovare, ed ottenere, soluzioni drammaticamente pessime o semplicemente fantastiche perché dotata di intelligenza basata su coscienza propria e libero arbitrio. L'intelligenza umana è quel fondamentale requisito che permette l'autonomia, l'adattamento, la sopravvivenza ed il progresso. La sperimentazione, con opportuni algoritmi basati sul principio di esclusione durante una delle fasi di scelta di un pensiero, di un comportamento, di un azione da intraprendere, mostrerebbe, per esempio, un percorso standardizzato che l'uomo intraprende continuamente ed inconsciamente ad ogni istante della propria esistenza. Si giunge così ad una schematizzazione di quella che potremmo intendere e definire come "imprevedibilità umana" e non solo; meccanismo con cui l'essere umano esclude ciò che ritiene arbitrariamente giusto da pensare, da compiere e viceversa, in un determinato momento. La dotazione di partenza è la componente genetica, le caratteristiche acquisite sono la componente ambientale e la struttura della mente è la componente autoreferenziale. Nell'uomo si verifica una sorta di rimescolamento, una fulminea elaborazione di idee precedentemente acquisite, archiviate e costantemente riordinate ed interconnesse, provenienti dalla realtà esterna, da altri uomini e/o già presenti nel proprio sistema di elaborazione e di rielaborazione perché recepite e acquisite personalmente dalle proprie esperienze già dalla fase iniziale della propria esistenza. Le scelte potrebbero non portare necessariamente a risultati finali, potrebbero essere ottime scelte o scelte errate ma, quest'aspetto, l'uomo non può prevederlo, può solo dare inizio a fasi come l'immagazzinamento, l'elaborazione, la rielaborazione, l'esclusione, la scelta e l'azione. Per concludere, il grande incremento della potenza di calcolo è, e sarà un aspetto determinante per avvicinare ai tempi di risposta dell'uomo, i tempi di risposta della macchina.


3/26/2015 11:08:00 AM

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