Connectionism, un modello di funzionamento neuronale

Comprendere il funzionamento del cervello è una delle maggiori sfide della psicologia. Da qui l'esistenza di diversi approcci e prospettive. Infatti, dopo l'emergere della psicologia cognitiva e della macchina di Turing, c'è stata una rivoluzione in questo campo. Da questo momento in poi, il cervello cominciò a essere visto come un elaboratore di informazioni.

La prima teoria che è stata creata per spiegare il funzionamento del cervello è stata la metafora computazionale, ma presto cominciò ad avere fallimenti. Tenendo conto di questa situazione, gli psicologi cognitivi, con l'intenzione di cercare nuove spiegazioni, hanno creato una teoria nota come connessionismo.

Tuttavia, prima di spiegare quale sia il connessionismo, è importante comprendere la visione della psicologia cognitiva sul cervello. In questo modo capiremo le implicazioni e i fallimenti della metafora computazionale. Per questo motivo, esamineremo gli aspetti principali di questo ramo della psicologia nella sezione seguente.

Psicologia cognitiva e metafora computazionale

La psicologia cognitiva comprende il cervello umano come un elaboratore di informazioni. Ciò significa che è un sistema in grado di codificare i dati provenienti dal proprio ambiente, modificandoli ed estraendo nuove informazioni da essi. Inoltre, questi nuovi dati sono incorporati nel sistema in un continuum di ingressi e uscite.

La metafora computazionale spiega che il cervello è come un computer. Attraverso una serie di algoritmi programmati, trasforma il ingressi di informazioni in una serie di uscite. Questo all'inizio può sembrare sensato, dal momento che possiamo studiare alcuni comportamenti umani che si adattano a questo modello. Ora, se esploriamo un po 'di più, iniziamo a rilevare i fallimenti in questa prospettiva.

Gli errori più rilevanti sono la velocità con cui elaboriamo le informazioni, la flessibilità con cui agiamo e l'imprecisione delle nostre risposte. Se il nostro cervello avesse algoritmi programmati avremmo altri tipi di risposte: più lenti a causa di tutte le fasi di elaborazione da eseguire, più rigide e molto più precise di quanto siano. In breve, saremmo come i computer e A prima vista, osserviamo che questo non è il caso.

Sebbene possiamo tentare di adattare questa teoria alle nuove evidenze, cambiando la rigidità degli algoritmi programmati da altri più flessibili e capaci di apprendere, identificheremo ancora i difetti nella metafora computazionale. E qui è dove viene Il connessionismo, una corrente più semplice della precedente e che spiega l'elaborazione dell'informazione del cervello in modo più soddisfacente.

Cos'è il connessionismo?

Il connessionismo lascia gli algoritmi computazionali e lo spiega l'informazione viene elaborata attraverso schemi di propagazione dell'attivazione. Ma quali sono questi modelli? In un linguaggio più semplice, questo significa che quando un input di informazioni entra nel tuo cervello, i neuroni iniziano ad attivarsi formando un modello specifico, che produrrà un certo risultato. Ciò formerà reti tra neuroni che elaboreranno le informazioni rapidamente e senza la necessità di algoritmi preprogrammati.

Per capirlo, facciamo un semplice esempio. Immagina che una persona ti dica di definire cos'è un cane. Quando la parola arriva all'orecchio, automaticamente attiverà nel tuo cervello l'insieme di neuroni ad esso associati. L'attivazione di questo gruppo di cellule si diffonderà ad altri con cui è connessa, come quelli relativi alle parole mammifero, corteccia o capelli. E questo attiverà un modello in cui sono incluse queste caratteristiche, che ti porteranno a definire un cane come "un mammifero con i capelli che abbaia".

Proprietà dei sistemi di connessione

Secondo questa prospettiva, affinché questi sistemi funzionino come sembra comportarsi il cervello umano, devono soddisfare determinate condizioni. Le proprietà di base che devono essere seguite sono le seguenti:

• Propagazione dell'attivazione. Ciò significa che i neuroni, una volta attivati, influenzano quelli con cui sono connessi. Questo può accadere facilitando la sua attivazione o inibendola. Nell'esempio precedente, i neuroni di cane facilitare quelli di mammifero, ma inibiscono quelli di rettile.
• Apprendimento neurale. L'apprendimento e l'esperienza influenzano le connessioni tra i neuroni. Quindi, se vediamo molti cani che hanno i capelli, le connessioni tra i neuroni relativi a entrambi i concetti saranno rafforzate. Questo sarebbe il modo in cui le reti neurali ci aiutano a elaborare.
• Elaborazione in parallelo. Ovviamente questo non è un processo seriale, i neuroni non vengono attivati ​​uno dopo l'altro. L'attivazione è propagata in parallelo tra tutti i neuroni. E non è necessario elaborare un modello di attivazione dopo l'altro, puoi dare multipli in uno stesso tempo. Grazie a questo siamo in grado di interpretare una grande quantità di dati allo stesso tempo, anche se c'è un limite alla nostra capacità.
• Reti neurali. Il sistema sarebbe una grande rete di neuroni raggruppati insieme, attraverso meccanismi di inibizione e attivazione. All'interno di queste reti si troverebbe anche il ingressi di informazioni e uscite comportamentale. Questi raggruppamenti rappresenterebbero le informazioni strutturate che il cervello possiede e gli schemi di attivazione sarebbero il modo in cui avviene l'elaborazione di tali informazioni..

conclusioni

Questo modo di interpretare il funzionamento neuronale sembra non solo molto interessante, ma anche gli studi intorno a lui sembrano fruttuosi. Al giorno d'oggi sono state create simulazioni al computer di sistemi connessionistici su memoria e linguaggio, che sono molto simili al comportamento umano. Tuttavia, non possiamo ancora dire che questo è esattamente il modo in cui funziona il cervello.

Inoltre, questo modello non solo ha contribuito allo studio della psicologia in tutti i suoi campi. anche troviamo molteplici applicazioni di questi sistemi connessionistici nel calcolo. Soprattutto, la teoria è stata una svolta negli studi sull'intelligenza artificiale.

Per concludere, è importante capirlo la complessità del connessionismo è molto più grande di quella proposta in questo articolo. Qui possiamo trovare una versione semplificata di ciò che è realmente, utile solo come approssimazione. Se la tua curiosità è stata suscitata, non esitare a continuare a ricercare questa teoria e le sue implicazioni.

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