Connessionismo

Il connessionismo è un approccio utilizzato nelle scienze cognitive , neuroscienze , psicologia e filosofia della mente . Il connessionismo modella i fenomeni mentali o comportamentali come processi che emergono da reti di semplici unità interconnesse. Molto spesso, i connessionisti modellano questi fenomeni usando le reti neurali . Questa è una teoria emersa alla fine degli anni '80 come alternativa al computazionalismo allora dominante ( Putnam , Fodor ,  ecc .).

Il connessionismo è una corrente di ricerca abbastanza vasta che costituisce un percorso originale nello studio dei fenomeni cognitivi. I modelli connessionisti utilizzano quelle che vengono chiamate reti neurali formali, o reti neuromimetiche, la cui organizzazione e funzionamento ricordano, a un certo livello di astrazione, i sistemi neurali fisiologici, al fine di simulare il comportamento umano tipo di quelli osservati nella psicologia sperimentale . Questi modelli cercano quindi di fare il collegamento tra il funzionamento del cervello e quello della mente, proponendo meccanismi plausibili da un punto di vista neurofisiologico che potrebbero spiegare alcuni aspetti della cognizione umana. Questo campo di ricerca, alle frontiere dell'intelligenza artificiale e della modellazione in neurofisiologia e psicologia, ha suscitato molto interesse dalla fine degli anni '80, dove è emerso come una gradita alternativa alla modellazione classica nelle scienze cognitive. Basata sul modularismo. e calcolo simbolico.

Principi di base

Il principio di base del connessionismo è che i fenomeni mentali possono essere descritti con l'aiuto di reti di semplici unità interconnesse. La forma delle connessioni e delle unità può variare a seconda del modello. Ad esempio, le unità in una rete possono rappresentare i neuroni e le connessioni possono rappresentare le sinapsi . Una variazione di questo modello potrebbe essere che ogni unità nella rete è una parola e ogni connessione è un indicatore di somiglianza semantica .

Trasmissione di attivazione

Un concetto importante per i modelli connessionisti è quello dell'attivazione . In ogni momento, un'unità nella rete ha un certo livello di attivazione. Ad esempio, se le unità del modello sono neuroni, l'attivazione potrebbe rappresentare la probabilità che il neurone generi un potenziale d'azione . Se questo modello è un modello di diffusione dell'attivazione , una volta raggiunta la soglia di attivazione, l'attivazione si propagherà a tutte le unità collegate.

Reti neurali

Le reti neurali sono di gran lunga i modelli connessionisti più popolari oggi. Gran parte della ricerca che utilizza le reti neurali afferma di essere connessionismo. Le reti connessioniste soddisfano due caratteristiche:

  1. Ogni stato mentale può essere rappresentato come un vettore n-dimensionale che rappresenta i valori di attivazione delle unità neurali;
  2. La rete può apprendere modificando il peso delle connessioni tra le sue unità. La forza delle connessioni (o pesi) è generalmente rappresentata come una matrice n-dimensionale.

Tuttavia, i modelli possono differire in:

Realismo biologico

Apprendimento

Storico

Le idee che hanno dato vita al connessionismo risalgono a più di un secolo fa. Tuttavia, le idee connessioniste non erano altro che una mera speculazione fino alla metà del XX °  secolo. Fu solo negli anni '80 che il connessionismo divenne una prospettiva popolare tra gli scienziati. Pascal Mettens fa di Sigmund Freud il padre fondatore del connessionismo che, con lo Schema di una psicologia scientifica , ha stabilito una rete di neuroni.

Riferimenti

  1. Pascal Mettens ( dir. ), “2. Connectionist Freud? » , In psicoanalisi e scienze cognitive. Lo stesso paradigma , Louvain-la-Neuve, De Boeck Supérieur, coll.  "Oxalis",2006( ISBN  9782804149505 , leggi online ) , p.  33-110

Vedi anche

Bibliografia

Articoli Correlati

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