Gli psicologi cognitivi, alla ricerca di nuove spiegazioni, elaborarono la teoria nota come
connessionismo.
Capire il funzionamento del cervello è una delle più grandi sfide della psicologia e sono diversi
gli approcci e le prospettive che tentano di riuscirci. Dalla nascita della psicologia cognitiva
alla macchina di Turing e al connessionismo, questo campo ha subito una rivoluzione continua,
soprattutto da quando il cervello viene considerato un elaboratore di informazioni.
Una delle prime teorie che tentava di spiegare il funzionamento del cervello, utilizzava la metafora
del computer, che mostrò presto i suoi limiti. Gli psicologi cognitivi, alla ricerca di nuove
spiegazioni, elaborarono, quindi, la teoria nota come connessionismo.
Prima di parlare di connessionismo, però, è importante capire il punto di vista sul cervello della
psicologia cognitiva. Solo in questo modo potremo intuire le implicazioni e i difetti del modello
computazionale.
La psicologia cognitiva e la metafora computazionale
La psicologia cognitiva considera il cervello umano come un elaboratore di informazioni. Si tratta,
ovvero, di un sistema in grado di codificare i dati provenienti dallambiente circostante,
modificarli e ricavare nuove informazioni. Inoltre, i nuovi dati vengono inseriti nel sistema, in un
continuo processo di input e output.
La metafora computazionale vede il cervello come un computer. Attraverso una serie di algoritmi
programmati, trasforma gli input delle informazioni in una serie di output. Un principio con una sua
utilità, che ci permette di studiare alcuni dei comportamenti umani. Tuttavia, a unanalisi più
approfondita, il sistema comincia a presentare una serie di difetti.
Gli errori più evidenti sono la velocità con cui elaboriamo le informazioni, la flessibilità con cui
agiamo e limprecisione delle nostre risposte. Se il nostro cervello seguisse algoritmi programmati,
avremmo risposte di altro tipo: più lente, per via di tutte le fasi di elaborazione da seguire, più
rigide e molto meno precise di quanto non siano. In breve, agiremmo come un computer. Ma, a quanto
pare, non funzioniamo così.
Potremmo tentare di adattare questa teoria alle nuove ricerche, cambiare la rigidità degli algoritmi
programmati con altri più flessibili e capaci di apprendere, ma troveremmo ancora dei difetti nella
teoria computazionale. Ed è qui che entra in gioco il connessionismo, una corrente di pensiero più
semplice, ma in grado di spiegare il funzionamento del cervello in modo più soddisfacente.
Che cosè il connessionismo?
Il connessionismo abbandona lipotesi degli algoritmi computazionali e spiega che le informazioni
vengono elaborate attraverso modelli a propagazione dellattivazione. Cosa significa? In altre
parole, quando un input di informazione entra nel nostro cervello, i neuroni cominciano ad attivarsi
secondo uno schema specifico, che produrrà un certo risultato. Ciò crea una rete di neuroni in grado
di elaborare in fretta le informazioni e senza bisogno di algoritmi pre-programmati.
Per capire meglio tale concetto, facciamo un esempio. Immaginate che vi venga chiesto di definire la
parola cane. La parola giunge allorecchio e in modo automatico si attiva nel cervello il gruppo
di neuroni a essa associato. Lattivazione di questo insieme di cellule si propaga ad altri gruppi a
cui è connesso, ad esempio i gruppi di neuroni collegati alle parole mammifero, abbaiare, pelo. Si
attiva quindi un modello che include tutte queste caratteristiche e che vi permetterà di definire il
cane come mammifero con il pelo che abbaia.
Proprietà dei sistemi connessionisti
Secondo questa prospettiva, tali sistemi devono soddisfare alcune condizioni per funzionare:
Propagazione dellattivazione. Una volta attivati certi neuroni, ne influenzano altri a cui sono
connessi. Questo può verificarsi facilitando lattivazione o per inibizione. Nellesempio citato, i
neuroni collegati alla parola cane facilitano quelli collegati a mammifero, ma inibiscono i
neuroni relativi a rettile.
Apprendimento neurale. Lapprendimento e lesperienza agiscono sulle connessioni neurali. Vedere
molti cani che abbaiano rinforzano le connessioni tra neuroni relative a entrambi i concetti. È il
modo in cui si verrebbero a creare le reti neurali che permettono lelaborazione.
Elaborazione in parallelo. Non si tratta, naturalmente, di un processo seriale. I neuroni non
vengono attivati in successione, lattivazione si propaga in parallelo. Anche i modelli di
attivazione non sono necessariamente elaborati uno di seguito allaltro, possono avvenire in
contemporanea. Grazie a ciò, siamo in grado di interpretare una grande quantità di dati allo stesso
tempo, anche se esiste un limite.
Reti neurali. Il sistema sarebbe unenorme rete di neuroni raggruppati insieme attraverso meccanismi
di inibizione e attivazione. Allinterno della rete troviamo anche gli input di informazione e
output comportamentali. Questi raggruppamenti rappresenterebbero linformazione strutturata del
nostro cervello; gli schemi di attivazione sarebbero il modo in cui tali informazioni vengono
elaborate.
Conclusioni
Questo modo di interpretare il funzionamento neurale non è solo interessante; a quanto pare, le
ricerche sono fruttuose. Di particolare interesse sono le simulazioni al computer dei sistemi
connessionistici su memoria e linguaggio, molto simili al comportamento umano. Non è ancora
possibile, tuttavia, affermare che si tratti del modo esatto in cui lavora il cervello.
Questo modello non ha solo dato un grande contributo a tutti i campi della psicologia. Possiamo
trovare applicazioni dei sistemi connessionistici anche nel campo dellinformatica. In modo
particolare, questa teoria ha consentito di fare progressi nello studio dellintelligenza
artificiale.
Naturalmente il connessionismo è molto più complesso di quello che è stato presentato in questo
articolo. Vi abbiamo fornito una versione semplificata, utile come punto di partenza. Se siete
incuriositi, potete approfondire questa teoria e le sue implicazioni.
da lista mente
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