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“Ho sempre detto che c’era qualcosa di fondamentalmente sbagliato nell’universo…” (Arthur Dent)

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Conosce Abbastanza Chi Sa Come Apprendere

Posted by scardax su ottobre 25, 2010

Nell’ultimo post (scritto, temo, quando “scazzi” faceva solo pensare ad un buffo slang giovanile), abbiamo parlato di istinti, e di come anche l’apprendimento possa essere ricondotto, in ultimissima analisi, ad un istinto incredibilmente sviluppato del genere umano.

In fondo, all’aumentare della complessità di un organismo, va di pari passo un aumento delle sue capacità di apprendimento: mentre il famoso cane di Pavlov sembra poter imparare semplici connessioni causali tramite uno stimolo ripetuto, la capacità dell’uomo di imparare è di dimensioni incomparabilmente maggiori, e gli permette operazioni tanto diverse fra loro quanto quelle di generare una teoria scientifica o di sviluppare una particolare strategia a scacchi.

E’ chiaro come, in questo caso, io stia usando la parola “apprendere” non tanto nel senso scolastico, ovvero “imparare nozioni lette o dette da qualcun altro”, quanto nel senso più generale di generare nuova conoscenza a partire da conoscenza preesistente. Parte dell’apprendimento scolastico puo’ essere considerato un caso particolare di questo senso più ampio, nel quale (almeno in teoria) cerchiamo di far nostro un ragionamento già stabilito e di comprenderne le conclusioni.

Esistono sostanzialmente due tipi di apprendimento: deduzione ed induzione, altrettanto importanti e fra loro complementari, ma la cui distinzione spesso non viene chiarita al punto che spesso essi vengono confusi.

La deduzione è quel processo a cui veniamo abituati durante le lezioni di matematica scolastica: a partire da una serie di assiomi di cui si assume la verità, si cercano di derivare nuovi teoremi e postulati. Questo tipo di ragionamento ha il pregio di essere esatto: una volta accordatici sulla verità degli assiomi, e la correttezza della deduzione, nessuno puo’ dubitare della validità della conclusione. Se accettiamo che “in Estate fa caldo”, e che “adesso è Estate”, non possiamo opporci se poi ci viene detto che “adesso fa caldo”.

Sorvolando per il momento sulla difficoltà di trovare (ed accordarsi) sugli assiomi di base, su cui comunque faremo ritorno fra poco, possiamo comunque notare il grande limite della deduzione: il fatto di dover sempre procedere dal generale verso lo specifico. Avendo a disposizione solo teoremi ed assiomi su rette, non riusciremo mai a dedurre una proprietà su piani, o su volumi. Il confine delle nostre deduzione viene fissato nel momento stesso in cui definiamo l’insieme degli oggetti di cui parlano i nostri assiomi.

L’induzione, invece, è il processo esattamente inverso: da proprietà specifiche cerchiamo di dedurre proprietà più generali. Ci bruciamo due volte toccando una candela, e ne induciamo che il fuoco della candela fa sempre male. Non lo deduciamo, badate bene. Per quante volte una mela cada a terra, non potremo mai dedurre da questi soli fatti che cadrà sempre. Possiamo “indurlo” (in realtà non sono neanche troppo sicuro che si possa dire), oppure possiamo assumere la forza di gravità e dedurre che la mela cadrà. E’ chiaro che, mentre abbiamo perso la certezza delle nostre conclusioni e dobbiamo essere pronti in ogni momento ad ammettere la falsità di alcune di esse, ora il nostro limite risulta essere solo la cautela che poniamo nei nostri salti induttivi. Peraltro, l’unico modo di generare assiomi sembra essere un criterio induttivo.

Per tutti questi motivi, l’induzione appare una forma di ragionamento incredibilmente più potente della deduzione, se ben usata, e ce ne possiamo ben accorgere anche nella difficoltà ad implementarla in maniera automatica. Un robot ben programmato puo’ facilmente dedurre qualcosa da informazioni che già possiede… Ma “indurre” qualcosa? Richiede la capacità di lavorare a diversi livelli di descrizione della realtà, di saper dosare l’audacia delle proprie conclusioni, di poter verificare continuamente quanto si sa, e di cambiare i propri giudizi a seconda di quello che l’evidenza ci presenta. Una sfida incredibilmente più difficile, ma di certo necessaria se vogliamo poter classificare le nostre macchine come “intelligenti”.

Quanto vi interessa l’argomento? [O meglio, mi seguite ancora dopo tutto questo tempo? Battete un colpo!]

Righe conclusive: il titolo è una mia personale variazione sulla famosa frase “They know enough who know how to learn” di Adams. Per l’idea del post, si ringraziano le slides dei corsi del Prof. Rizzi.

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