Computer Science as Empirical Inquiry Temi filosofici dellinformatica 28 aprile 2008.

Computer Science as Empirical InquiryTemi filosofici dell’informatica

28 aprile 2008

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Temi filosofici dell’informatica

Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search (1976)

Herbert Simon Allen Newell

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Informatica come scienza sperimentale Nuove macchine e nuovi programmi come

esperimenti Analisi della risposta data dalla natura

Relazione fra struttura e comportamento delle macchine e dei programmi Possibilità di imparare da un singolo esperimento Falle di un programma rivelate da una singola

ispezione Informatica come scienza di base per scoprire nuovi

fenomeni e analizzare quelli conosciuti Sviluppo di nuova comprensione attraverso la

ricerca empirica Esempio: sviluppo della nozione di sistema

simbolico

Una disciplina empirica

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Insieme di entità (simboli) componibili per costituire nuove entità (espressioni o strutture simboliche)

Collezione di processi operanti su espressioni per produrre altre espressioni Creazione, modificazione, riproduzione e

distruzione Mondo di oggetti a cui simboli ed espressioni si

riferiscono

Sistema fisico di simboli: componenti

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Simboli ed espressioni designano un oggetto se il sistema operando sul simbolo può: Agire sull’oggetto Comportarsi dipendentemente da esso

Essenza della designazione Accedere all’oggetto attraverso l’espressione

Designazione

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Interpretazione

Il sistema interpreta un’espressione se: L’espressione designa un processo e Il sistema può eseguire tale processo

Essenza dell’interpretazione Eseguire il processo indicato da parte del sistema

data un’espressione

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Arbitrarietà Qualunque simbolo può designare qualsiasi

espressione Ogni espressione può essere creata e modificata in

modo arbitrario Potenzialità: espressioni capaci di designare ogni

processo di cui la macchina è capace Stabilità: esistenza delle espressioni fino a quando non

esplicitamente modificate o cancellate Illimitatezza: numero illimitato di espressioni che il

sistema può supportare

Ulteriori requisiti

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Macchina con le seguenti caratteristiche Produrre nel tempo una collezione in evoluzione di

strutture di simboli Leggere, riconoscere e scrivere simboli Comunicare i simboli da una parte all’altra del

sistema per specificare e controllare l’attività in atto

Sistema fisico di simboli

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Obbedienza alle leggi della fisica Relazioni causali che governano le trasformazioni

del sistema regolate dalle proprietà fisiche dei simboli (non dalle proprietà degli enti rappresentati dai simboli)

Sistemi simboli umani e non umani

Perché ‘fisico’?

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Un sistema fisico di simboli ha i mezzi necessari e sufficienti per l’azione intelligente generale Computer Science as Empirical Inquiry …

Ipotesi del sistema fisico di simboli

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Si può provare mediante analisi che ogni sistema che esibisce una forma di intelligenza generale è un sistema fisico di simboli

… mezzi necessari …

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Ogni sistema fisico di simboli può essere organizzato in modo tale da esibire una forma di intelligenza generale

… mezzi sufficienti …

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“By general intelligent action we wish to indicate the same scope of intelligence as we see in human action”Computer Science as Empirical Inquiry …

Entro limiti di complessità e velocità, comportamento Appropriato rispetto agli obiettivi del sistema Adattativo rispetto alle richieste dell’ambiente

…azione intelligente generale

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Capacità simbolica (immagazzinare e manipolare simboli) come radice di ogni comportamento intelligente

Sistema fisico di simboli: istanza di macchina universale

Azione intelligente realizzabile da un sistema in grado di eseguire esclusivamente procedure algoritmiche

Alcune conseguenze dell’ipotesi

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Essere umano: caratteristiche di un sistema fisico di simboli

Possibilità di modellare l’azione intelligente umana con un sistema che manipola simboli

Nulla di speciale relativamente al nostro wetware Possibilità di implementare l’intelligenza su altre

‘piattaforme’

Altre conseguenze

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Gottfried W. Leibniz e il calculus ratiocinator (1666) Thomas Hobbes e la teoria del ragionamento come

teoria delle combinazioni adeguate (1655)

Intelligenza come manipolazione simbolica: alcuni precursori

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Legge di struttura qualitativa Specifica una classe generale di sistemi tra cui

quelli capaci di azione intelligente Ipotesi empirica difendibile o confutabile solo sul

campo (non è un teorema) Come portare avanti questa difesa?

Construct-and-test paradigm

Come provare l’ipotesi?

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Per provare la sufficienza dell’ipotesi Tentare di costruire un sistema che abbia la

capacità di manipolare simboli Intelligenza artificiale

Per provare la necessità dell’ipotesi Controllare di avere un sistema fisico di simboli

ogni volta che sia esibita intelligenza Psicologia cognitiva

Due tipi di evidenza empirica

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Assenza di ipotesi alternative efficaci all’ipotesi del sistema fisico di simboli Né il comportamentismo né la teoria della Gestalt

Prova della necessità del paradigma simbolico

Evidenza negativa

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Sistema fisico di simboli come modello computazionale dei processi cognitivi umani L’attività cognitiva umana può essere simulata da

un processo computazionale L’attività cognitiva umana intelligente consiste

nella manipolazione di simboli

Computazionalismo forte

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Carattere ipotetico del collegamento fra intelligenza e sistemi simbolici Caratterizzazione qualitativa dell’ipotesi del

sistema fisico di simboli: non dimostrata logicamente, ma solo mostrata empiricamente

Prova basata sulla constatazione che un paradigma alternativo non esiste (1976), non sulla dimostrazione che non può esistere

Ecco i problemi

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Rodney Brooks, 1987 Rappresentazione (simbolica e non) come punto di

partenza non adeguato per costruire sistemi intelligenti

Visione delle rappresentazioni come progressivamente emergenti dall’interazione con il mondo

Intelligenza senza rappresentazione

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Punto di avvio Capacità di muoversi in un sistema dinamico per

realizzare il mantenimento della vita e la riproduzione

Obiettivo: costruzione di Creature artificiali Capaci di interagire in maniera adeguata con

l’ambiente circostante Robuste rispetto all’ambiente In grado di mantenere obiettivi multipli Capaci di fare qualcosa all’interno del mondo

Intelligenza incrementale

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Superare il problema della relazione fra intelligenza e sistemi simbolici Nessuna rappresentazione mentale, nessun

sistema centrale Costruire entità artificiali (Creature) in grado di agire

in ambienti reali e di evolvere Subsumption architecture

Che cosa intende risolvere?

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Nessuna rappresentazione esplicita del mondo né delle intenzioni del sistema per realizzare un comportamento intelligente

Molte attività umane simili a una riflessione del mondo attraverso meccanismi molto semplici e senza informazione dettagliata

Rappresentazioni attribuite sempre e solo dall’essere umano

Quali presupposti?

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Intelligenza come capacità di manipolare simboli? Rappresentazioni simboliche, rappresentazioni non

simboliche o nessuna rappresentazione? Intelligenza come comportamento che evolve

dall’interazione con il mondo?

Per concludere

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