domenica 26 ottobre 2008

Neuroni di vetro

This award will be presented for outstanding contributions to the advancement of the design, practice, techniques or theory in biologically and linguistically motivated computational paradigms including but not limited to neural networks, connectionist systems, evolutionary computation, fuzzy systems, and hybrid intelligent systems in which these paradigms are contained.

IEEE Frank Rosenblatt Award


Chi è Frank Rosenblatt? Dato che sono contrario alla personalizzazione della scienza e alla mitizzazione dei suoi protagonisti, riformulo la domanda. Cosa ha fatto Frank Rosenblatt? É semplice: Frank Rosenblatt ha inventato il perceptron. Cos'è il perceptron? É la madre di tutte le reti neurali artificiali

Chiusa questa drammatica introduzione, posso incominciare col tema vero e proprio, che è la continuazione di questo post.

Allora vedemmo che le equazioni che governano la generazione e la trasmissione dei potenziali d'azione in una cellula nervosa sono le equazioni di Hodgkin-Huxley. Queste formano un sistema di equazioni in cui una equazione non lineare alle derivate parziali è accoppiata ad un sistema di equazioni ordinarie non lineari. Un casino.

Fino a quando non ci si accorse che, approssimando un po', quello che fa un neurone è la seguente operazione.

1) Pesa gli input che riceve sotto forma di potenziali d'azione.
2) Somma questi input pesati e confronta la somma con una soglia.
3) Se la somma supera la soglia, genera un potenziale d'azione come output.
4) Trasmette l'output con una forma e velocità standard ai neuroni con cui è connesso sinapticamente.

Questa astrazione del funzionamente di un neurone è noto come perceptron, ed è un paradigma in grado di risolvere vari problemi.

In particolare, dato che le operazioni da svolgere sono molto semplici e avvengono in tempo discreto, a differenza delle equazioni continue di Hodgkin-Huxley, questo modello è molto più facile, e soprattutto più veloce, da simulare in un computer. Perchè è bello che venga simulata più velocemente da un computer? Perchè in questa maniera è possibile simulare in un computer un'intera rete di tali perceptron, tutti collegati gli uni con gli altri, che vanno a formare una primitiva rete neurale. Queste primitive rete neurali possono essere programmate e istruite per ogni sorta di funzioni.

D'altra parte, queste reti neurali artificiali hanno anche interessantissime proprietà matematiche; in particolare se si inserisce del rumore nella loro dinamica. In questo caso diventano delle catene di Markov molto grandi e complesse che riescono a riprodurre molte delle caratteristiche delle reti neurali biologiche.

Torniamo adesso al concetto di collasso che avevo formulato qualche tempo fa. Tutte questi fenomeni e teorie di cui ho parlato, cioè la modellazione di neuroni, la costruzione di reti neurali artificiali, l'analisi di reti neurali matematiche sono andate a caricare il termine neurone di una serie di significati che travalicano quello originario prettamente biologico; parlate di un neurone ai neuroinformatici. Essi interpreteranno il termine da un punto di vista informatico-matematico, e non da quello biologico.

Alla fine, tutte queste teorie si sono fuse e hanno dato, o meglio: stanno dando, origine ad una disciplina nuova, ancora in via di definizione: le neuroscienze computazionali.

sabato 4 ottobre 2008

Apprendimento e memoria I : Tecniche 1. Memotecniche

Queste tecniche permettono di memorizzare con rapiditá ed efficienza elenchi di parole, numeri, immagini, parti di un discorso. Come funziona e soprattutto come é possibile che ciascuno non lo faccia in automatico?
In realtá noi lo facciamo in automatico. Semplificando, diciamo che la natura ci ha messo a disposizione due tecniche per apprendere dal mondo che ci circonda: una, lenta e basata sulla ripetizione, la destiniamo comunemente ai fatti neutri, ad esempio il significato delle parole o la storia del mondo; l'altra, rapida e basata su associazioni, ai fatti autobiografici, che neutri forse lo saranno per gli altri, ma non per noi!! Piú in generale, questa seconda forma di apprendimento memorizza gli episodi, che per definizione ricorrono una volta sola o poche volte, mentre la storia e la geografia sono sempre quelle e ricorrono in continuazione nel corso degli studi. La prima é chiamata memoria semantica, la seconda memoria episodica.
L'obiettivo che tutte le tecniche di memoria si pongono é insegnarvi a usare con metodo la memoria episodica per apprendere materiale semantico.
Questo é il motivo per cui bastano 2 giorni a impararlo: é qualcosa che sappiamo giá fare! Molto tempo in piú e una notevole disciplina serve per modificare le vostre abitudini: ecco perché molti partecipano a questi corsi e non ne traggono il beneficio sperato. Per inciso, questo é il motivo per cui ritengo il prezzo sovradimensionato: é sufficiente un'ora per dimostrarle tutte, il resto é pratica.

Andiamo nello specifico.

La prima cosa che si impara é come apprendere un elenco di parole slegate tra di loro. Nel caso piú semplice si tratta di nomi di oggetti: computer, penna, albero, finestra, bottiglia, etc, fino, poniamo, a venti. È possibile imparare questi oggetti ripetendoli, come si faceva quando imparavamo a memoria le poesie per la scuola; ma serve un sacco di tempo, é noioso e inefficace. Se, invece, si visualizza ogni oggetto e si compone una storia che li leghi, il risultato é garantito, duraturo e velocissimo: anche la prima volta che si tenta si impiegano solo dieci minuti! È importante che ciascun oggetto sia rappresentato in modo visivamente efficace, con colori, movimento, inconsuetudine, impatto emotivo. Queste sono, infatti, le caratteristiche che attraggono la memoria episodica come la luce le falene! Per esempio, un computer rosa grasso e depresso si innamora di una minuscola ed elegante penna che danza il flamenco sotto un albero dalle foglie blu, etc etc.
Una volta memorizzata questa trama, la si ripete a intervalli regolari, fino a un massimo di cinque volte, e pian piano la storiella lascia il posto a semplici, spontanei legami tra le parole. Il gioco é fatto.
Qualora le parole siano piú astratte, é necessario ricorrere a qualche trucchetto per renderle visualizzabili, per cui "oratoria" puó diventare una loquace orata che tiene banco dinanzi al Dio del Mare, oppure Cicerone che insegue Catilina in vestaglia - se siete stati ad Arpino, questa immagine é particolarmente efficace ;) Quando vi ci abituate puó diventare un vero passatempo: molte volte memorizzare qualcosa mi ha messo di buon umore, inducendomi a ridere da solo per le storie inventate!
Tutto ció ritorna a enfatizzare il ruolo particolare della "storia" nella mente umana, giá toccato in questo post.
E se invece avete da memorizzare numeri? Un apposito codice di traduzione delle cifre in elementi fonetici vi permette di trasformare i numeri in lettere, le lettere in immagini, le immagini in episodi.
Oppure il vostro studio richiede di distinguere una sezione del midollo allungato da una a livello delle vertebre cervicali? In questo caso una elaborazione dell'immagine aiuterá molto. In particolare si suddivide l'immagine in quadranti, si esamina separatamente ciascun quadrante, si "prende nota" di alcuni particolari, si ripete. Il fatto di guardare ordinatamente ciascun quadrante consente di avere, in pratica, quattro episodi separati di esplorazione oculare, piú o meno quello che accade quando si entra in casa di qualcuno e si esaminano l'ingresso, il soggiorno, il balcone e il bagno separatamente. Ci pensa il cervello a mettere tutto insieme in una mappa.
Un altro modo comune di memorizzare le immagini é riprodurle, metodo che io ho adottato ampiamente. Questo metodo funziona specialmente se si ha la possibilitá, all'esame, di disegnare; quindi va benissimo per le strutture chimiche e le sezioni istologiche, ma non altrettanto bene per discorrere dell'Annunciazione di Leonardo. Il motivo é che qui si cerca di usare la memoria procedurale (da non confondersi con quanto Lap(l)aciano ha definito "procedurale" in questo post: i passaggi matematici consistono dell'applicazione sequenziale di materiale dichiarativo, e non hanno nulla a che fare con la memoria procedurale), ovvero quella che ci consente di andare in bicicletta, e che regola le nostre abitudini. Quanto si trova in questo magazzino mnemonico é assai difficile da dichiarare, ma facile da eseguire.
L'esempio delle stanze é particolarmente azzeccato, poiché giá Cicerone consigliava di impiegare tragitti mentalmente costruiti o rappresentazioni spaziali come quella delle stanze di una casa allo scopo di memorizzare l'ordine dell'orazione da eseguire - egli imparava tutte le sue orazioni a memoria, non avendo PowerPoint! Ci torneró su, ma il motivo per cui gli indizi spaziali sono cosí importanti é che la memoria episodica é appunto l'immagazzinamento di informazione in un contesto spazio-temporale, perció questo tipo di apprendimento si attacca con pervicacia a ogni rappresentazione spaziale.

In chiusura: se la ripetizione é forse la madre dell'apprendimento (memoria semantica), l'associazione ne é il padre (memoria episodica)!

Molto di piú c'é da apprendere sull'apprendimento: nel prossimo numero, le mappe mentali. Al termine della serie un quadro generale.

Apprendimento e memoria I : Tecniche 0. Introduzione

Da tempo vorrei scrivere qualcosa su quello che studio, ma non trovando ispirazione per un approccio sistematico, comincio con qualcosa che mi diverte di piú: proporre spiegazioni del funzionamento delle tecniche di apprendimento alla luce della letteratura specialistica.

Avrete sentito parlare di quei corsi che in due-tre giorni promettono di insegnarvi come studiare impiegando un terzo del tempo al triplo dell'efficienza. Come sempre con la pubblicitá, questo é vero in parte; la buona notizia é che il risultato non dipende da altri che da voi. Io trovo che il costo di questi corsi sia francamente spropositato e che possiate carpirne il piú leggendo libri sul tema, ma se vi interessa un'esperienza coinvolgente che metta in luce nuovi aspetti della vostra mente e potete permettervelo, allora fatelo, perché é entusiasmante.

Prendiamo in esame le memotecniche, le mappe mentali, la lettura rapida e la fotolettura.

mercoledì 1 ottobre 2008

Formati

Da circa due settimane sono diventato l'apprendista stregone di colui che io chiamo "il mago del sotterraneo", un professore di elettrofisiologia in pensione che abita nel sotterraneo del nostro istituto. Quest'uomo ha delle idee meravigliose e profonde, ma ha pubblicato poco in vita sua. Così ho deciso di raccogliere le sue idee prima che sia troppo tardi.

Una delle prime cose su cui lui ha attirato la mia attenzione è questa: quello per cui i neuroni si distinguono, fra tutte le cellule che compongono gli esseri viventi, è la loro uniformità fra l'input e l'output.

Facciamo qualche esempio: le cellule muscolari hanno come input impulsi elettrici e come output energia meccanica. Molte cellule sono specializzate nell'elaborazione chimica di sostanze: come input hanno certe sostanze, come output delle altre sostanze. Le cellule della retina convertono i segnali luminosi in impulsi elettrici.

I neuroni no. I neuroni hanno come input e output impulsi elettrici. Questa essenziale inutilità del neurone lo rende, da un certo punto di vista, eccezionalmente flessibile. Infatti l'identità del formato di input e output rende possibile creare delle reti di neuroni, cosa che con le altre cellule non è possibile.