rete neurale artificiale

rete neurale artificiale

réte neurale artificiale locuz. sost. f. – Modello semplificato del sistema nervoso, formato da unità che corrispondono alle cellule nervose (neuroni) collegate tra loro da connessioni unidirezionali che corrispondono alle sinapsi tra i neuroni. In ogni determinato istante ciascuna unità della rete ha un livello quantitativo di attivazione corrispondente al ritmo con cui un neurone inivia gli impulsi nervosi che viaggiano lungo l’assone del neurone stesso e vanno a influenzare il livello di attivazione dei neuroni collegati.

Organizzazione. – Una rete neurale elementare è formata da unità di input che corrispondono ai neuroni sensoriali, da unità di output che corrispondono ai neuroni motori, e da unità interne che corrispondono agli altri neuroni presenti nel sistema nervoso. Le unità di input sono collegate alle unità interne, e queste a loro volta sono collegate con quelle di output. Il livello di attivazione delle unità di input è determinato dagli oggetti, eventi o stati presenti nell’ambiente fuori dell’organismo. L’attivazione si propaga dalle unità di input a quelle interne e da queste alle unità di output, e il livello di attivazione delle unità di output codifica un movimento di qualche parte del corpo dell’organismo. In questo modo, quando riceve uno stimolo dall’ambiente esterno, la rete neurale risponde producendo un movimento che risulta appropriato a tale stimolo. Il fatto che i movimenti prodotti dalla rete in risposta agli stimoli siano appropriati dipende dal peso quantitativo che hanno le diverse connessioni della rete, peso che corrisponde al numero di siti sinaptici presenti sulla membrana esterna del neurone postsinaptico sui quali agiscono i neurotrasmettitori rilasciati dal neurone presinaptico. Questi pesi possono essere positivi o negativi: i pesi positivi stanno a indicare collegamenti sinaptici eccitatori e quelli negativi collegamenti sinaptici inibitori. L’individuazione dei pesi sinaptici corretti, ossia quelli che rendono possibile per la rete neurale di rispondere a uno stimolo con il movimento appropriato, è il risultato di un processo di apprendimento nel corso del quale i pesi iniziali, che sono assegnati a caso e quindi danno luogo a un comportamento anch’esso casuale, si modificano progressivamente in funzione dell’esperienza fino ad assumere quei valori quantitativi che consentono alla rete neurale di rispondere nel modo corretto agli stimoli.

Applicazioni. – L’uso delle reti neurali artificiali come modelli del comportamento rappresenta un’importante novità ai fini dello sviluppo di una più solida scienza della mente. Le reti neurali artificiali sono modelli teorici del comportamento simulati al computer e offrono tutti i vantaggi delle teorie-simulazioni. In effetti, esse tendono a complementare la psicologia, che pur avendo adottato il metodo della scienza, continua a usare il linguaggio concettuale della filosofia. La nuova scienza della mente che usa le reti neurali artificali come strumenti teorici ha oggi la possibilità di abbandonare o almeno ridefinire questo linguaggio, nei termini delle operazioni specificate nel programma che è eseguito nel computer. I modelli di spiegazione del comportamento sono espressi sotto forma di reti neurali, e quando la rete neurale ‘gira’ nel computer, deve produrre i comportamenti che il modello vuole spiegare. Il nuovo vocabolario concettuale della psicologia diventa quindi quello delle reti neurali artificiali. Le reti neurali sono modelli della mente simulati al computer, ma non si basano sul presupposto che la mente sia come un computer e che quindi per capire la mente sia possibile ignorare il cervello. Questo determina rilevanti conseguenze per il futuro sviluppo della scienza della mente: infatti lo studio del comportamento e della vita mentale attraverso le reti neurali elimina alla radice ogni separazione tra la psicologia e le neuroscienze. Questo perché le predizioni generate dalle reti neurali non riguardano soltanto il comportamento, ossia i dati empirici degli psicologi, ma anche i dati riguardanti la struttura e il funzionamento del cervello su cui sono competenti i neuroscienziati. Una rete neurale deve mirare a riprodurre non soltanto i comportamenti, le abilità e gli altri aspetti e fenomeni della vita mentale, ma anche i dati in nostro possesso sull’architettura del sistema nervoso e sul suo modo di funzionare, i dati delle neuroimmagini e quelli sulla crescita del sistema nervoso nel corso dello sviluppo, i dati sul suo funzionamento normale e quelli sul suo funzionamento patologico a seguito di danni di vario tipo. Le reti neurali sono dunque strumenti teorici per la psicologia ma anche per le neuroscienze, e questo sarà sempre più vero quanto più esse cesseranno di essere modelli troppo semplificati del cervello e quanto più i modelli simulativi diventeranno uno strumento di lavoro per tutta la biologia.