Macchine come noi?

la sfida dell'intelligenza artificiale

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animali cibernetici

Sono cominciati presto i tentativi di realizzare animali artificiali, cibernetici. Non lo diceva già Cartesio che gli animali sarebbero macchine?
Tra le prime macchine molte sfruttavano la sensibilità alla luce.
Poi si puntò sul principio del feedback di Wiener e sulla realizzazione di reti neurali, cioè reti di neuroni artificiali, che cercavano, all'interno di un sistema informatico, di simulare il funzionamento dei neuroni.
È famoso il modello di rete neurale di McCullock e Pitts.

In quasi tutti gli organismi viventi sono presenti organizzazioni di cellule nervose che hanno lo scopo di riconoscere le configurazioni e i cambiamenti dell'ambiente, per reagire in maniera opportuna agli stimoli esterni.
Le reti biologiche si servono di un altissimo numero di neuroni fittamente interconnessi in modo da variare la loro configurazione in risposta agli stimoli esterni. Ciò rende possibile l'apprendimento ed i modelli artificiali cercano di riprodurre questo aspetto caratteristico degli organismi viventi.
Un neurone è costituito di 3 parti principali: il soma (corpo cellulare), l'assone (linea di uscita del neurone unica ma che si dirama in migliaia di rami) e il dendrite (linea di entrata del neurone che riceve segnali in ingresso da altri assoni tramite sinapsi).
Il corpo cellulare si attiva se gli stimoli superano un certo livello e manda segnali agli altri neuroni.
Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione) d'ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi.

Presentiamo qui una tabella riassuntiva tratta dal volume Macchine come noi di Yurij Castelfranchi e Oliviero Scott, casa editrice Laterza.