Intelligenza artificiale e modelli del mondo. Prospettive epistemiche tra euristica e semantica

Abstract

Riassunto: L’avvento delle architetture neurali ha rivoluzionato il concetto di intelligenza artificiale. A differenza dei tradizionali modelli GOFAI, la cui cifra era un trattamento dell’informazione su algoritmi formali ed espliciti, le reti neurali artificiali sono in grado di esibire una straordinaria dinamicità e flessibilità in relazione agli input ambientali. Ciò in virtù della loro natura sub-simbolica e dell’architettura connessionista, che permette al modello di rimodulare la configurazione dei propri parametri e di apprendere automaticamente la migliore risposta agli stimoli contestuali. Questa rivoluzione nel campo delle macchine intelligenti porta con sé l’interrogativo epistemologico circa la loro eventuale comprensione dei vincoli semantici che caratterizzano il linguaggio naturale. Per cercare di offrirne una risposta, verrà affrontato il tema della generalizzazione, prendendo in esame tre modelli di apprendimento automatico: le reti open-set, i modelli ibridi ontology-based e le architetture per riconoscimento multi-classe nelle quali sono emergenti rappresentazioni astratte. Questi sistemi sono in grado di elaborare un modello del mondo? E tale modello implica una forma di comprensione semantica? Per rispondere a questi interrogativi, verrà proposta una serrata dialettica tra agenti artificiali e cognitivi, tra rappresentazioni emergenti in modelli neurali e concetti della cognizione embodied.Parole chiave: Reti neurali; Embodiment; Semantica; Menti e macchine; Generalizzazione Artificial Intelligence and world models. Epistemic perspectives between heuristics and semanticsAbstract: The emergence of neural architectures has revolutionised the concept of artificial intelligence. Unlike traditional GOFAI models, whose mark was a syntactic and rigid information processing, artificial neural networks can exhibit extraordinary dynamism and flexibility in relation to environmental inputs. This is due to their sub-symbolic nature and connectionist architecture, which allows the model to remodulate the configuration of its parameters and autonomously learn the best response to contextual stimuli. This revolution in the field of intelligent machines brings with it the epistemological question of whether they understand the semantic constraints that characterise natural language. To offer an answer, the issue of generalisation will be discussed, examining three machine learning models: open-set networks, hybrid ontology-based models and multi-class recognition architectures in which abstract representations are emergent. Are these systems capable of processing models of the world? And does such a model imply a form of semantic understanding? To answer these questions, a tight dialectic between artificial and cognitive agents, between emergent representations in neural models and concepts of embodied cognition will be proposed.Keywords: Neural Networks; Embodiment; Semantics; Minds and Machines; Generalizin