Il problema dell’artista è il "quadro che ancora non esiste
Il problema dell’artista è il "quadro che ancora non esiste". Egli lo paragona alla gerarchia corretta che ha in testa, a quello che ha immaginato. Confronta il foglio bianco - oppure il file che lentamente prende forma con le modifiche che gli apporta - con l’idea finale che l’immagine deve esprimere. Per arrivare al risultato formula e poi scarta numerose soluzioni, fino ad accettare quella che gli è più confacente.
Il procedimento è lo stesso quando si ripara un guasto. L’intervento è il risultato di un CONCENTRARSI SUI MODELLI MENTALI, TRASCENDENDO LA MATERIALITÀ

Si ripara un sistema guasto confrontandolo mentalmente con un modello di sistema funzionante. Facendo le giuste domande e verifiche e traendo conclusioni adeguate, il riparatore si farà strada attraverso i vari gradi della gerarchia della sistema su cui sta operando, fin quando non troverà ciò che non funziona. Si sta concentrando su immagini mentali, sul concetto di "sistema funzionante", su gerarchie e non sulla materialità. Sta usando gli esperimenti per allargare la gerarchia della conoscenza del guasto e del problema.
Così come l’artista, il cui problema è il "quadro che ancora non esiste", lo paragona alla gerarchia corretta che ha in testa. Sta guardando la FORMA SOGGIACENTE.

Il cervello costruisce modelli che costituiscono una descrizione fedele della realtà esterna, schemi in cui il soggetto ha fiducia. Il fatto che sia possibile "rimettere in ordine" una stanza, dimostra l’esistenza di un modello mentale di "stanza ordinata", da cui far guidare le azioni.
Il sistema nervoso riflette l’esterno creando un modello interno dell’ambiente. La realtà rivista dopo aver formulato un modello, è un RIFLESSO dei concetti già elaborati, è un RICONOSCIMENTO, è un’attenzione alle differenze e alle somiglianze con lo schema creato nella mente.
L’esistenza di modelli all’interno del cervello permette, per così dire, di saggiare l’ambiente nella propria testa.
Mentre si pensa, si sta scegliendo di esplorare una "rappresentazione sostitutiva", cioè un "modello" dell’ambiente.
Ciò ha fornito un enorme vantaggio evolutivo, svincolando l’individuo dallo sperimentare direttamente le diverse soluzioni possibili. Solo una rappresentazione della realtà interna al cervello ci permette di prevedere eventi che non si sono ancora verificati nel mondo fisico. Questo processo ci fa risparmiare tempo, tentativi inutili e talvolta la vita. L’essere vivente ha così acquisito la possibilità di far morire il "modello" al proprio posto.
Un predatore che caccia una preda si immedesima nel concetto e nel modello che ha dell’obiettivo. Il pescatore si interessa al pesce: più ne cattura, più sazia la sua curiosità. Il cacciatore "diventa la preda" - il leone è la gazzella - sino a che questa non entra effettivamente nel suo campo percettivo.
Non si caccia per fame, almeno non abitualmente. Si ricerca per curiosità ed amore della selvaggina.

L’astrazione della forma che costituisce il prototipo non è probabilmente prodotta mediante il confronto di diversi esempi, ma deriva da un qualche singolo esempio, in condizione opportune di disponibilità immaginativa. Dopo di che la forma visuale, una volta astratta, è imposta ad altri eventi, e usata ogni volta che serva. Gradualmente, sotto l’influenza di altre possibilità interpretative, può fondersi e modificarsi, o venire repentinamente scartata e sostituita da una Gestalt - da una forma, da un prototipo più esemplare - più convincente o più promettente.
Il nostro concetto o prototipo di "vacca" può essere modificato e riassestato dal riferimento-contatto mentale con "India" o dall’incontro con altre vacche, che renderanno disponibili nuove informazioni.
L’immagine mentale attinge alla sola memoria, per questo può ristrutturarsi di continuo. L’immagine di una vacca potrebbe essere "un rettangolo allungato con una certa espressione facciale

Le immagini mentali sono mutevoli, facili da trasformare, sono funzionalmente informali e indefinite, non restano le stesse per molto, scorrono veloci come i fotogrammi di uno spot.
Se uno sperimentatore chiede ad altri, o a se stesso, che cosa accade nella propria mente quando pensa ad una "vacca", il concetto si presenta in un contesto vuoto o puramente accidentale e il risultato sarà corrispondentemente capriccioso. L’immagine di una vacca potrebbe essere "un rettangolo allungato con una certa espressione facciale, una specie di broncio esagerato" e questa immagine visiva mentale poggia su tratti mai menzionati nella definizione della vacca.
Un concetto non ha la persistenza relativamente stabile di un oggetto. La pagina di libro è soggetta a tutte le fluttuazioni dell’attenzione e della relazione con altri miei pensieri; ma la salda base garantita dallo stimolo fisico, resta finchè io lo guardo. L’immagine mentale non è ancorata ad alcuna base indipendente ed obiettiva di questo genere, e attinge alla sola memoria. È aperta all’irrompere dell’esperienza di una vita intera. Perciò ogni componente del pensiero deve affidarsi ad un contesto per identificarsi con precisione.
Tornando alla vacca, basta pensare al probabile effetto delle mucche sul traffico automobilistico in India, e l’immagine comincia a precisarsi.

Iscrizioni per il corso di Photoshop a Roma

Non si pensa mai usando un solo concetto; la presenza di più concetti contemporaneamente illumina la scena mentale: "vacche", "India", "auto", varie parole usate insieme, cominciano a somigliare ad un pensiero degno di questo nome.
Probabilmente la vacca in mezzo al traffico manterrà la posizione del prototipo - che grosso modo potrebbe essere "animale di profilo con la testa girata verso chi guarda" - però, rispetto alla necessaria informalità del modello mentale, avrà acquisito varie caratteristiche, ad esempio sarà bianca, mentre il prototipo aveva un colore indefinito.

I "CONCETTI" operano come SISTEMI DI ACCETTAZIONE delle INFORMAZIONI. Il soggetto, di fonte ad una situazione insolita, passa in rassegna tutti i nomi che conosce per spiegarla. Tenta di attribuirle un concetto.

Il cervello ha degli schemi mentali, i concetti appunto, destinati ad accogliere ed ad ordinare le percezioni.
I concetti hanno varie caratteristiche:
a/ hanno caselle o variabili
b/ possono essere inclusi all’interno di altri schemi, un concetto può rimandare ad un altro concetto
c/ variano per il livello di astrattezza
d/ rappresentano delle conoscenze generali del mondo, più che definizioni di oggetti o eventi

I concetti sono unità organizzate di conoscenze su eventi, situazioni o oggetti; operano come SISTEMI DI ACCETTAZIONE DELLE INFORMAZIONI, inoltre funzionano da PIANO per raccogliere le informazioni dall’ambiente, essi registrano nettamente - specificano e delimitano - il campo in cui dobbiamo cercare i dati, e ci dicono quali sono le forme sotto cui è probabile che le informazioni si presentino. Essi riducono la complessità del mondo, e forniscono attese percettive su ciò che probabilmente ci si presenterà.

La soluzione di problemi è spesso il risultato di un uso intelligente dei concetti. Molti concetti sono parole e in quanto "PAROLE" sono delle TEORIE RELATIVE AGLI OGGETTI, e possono essere usati per classificare situazioni mai incontrate. Proprio come le ipotesi scientifiche predicono l’esito di esperimenti, così le parole, essendo teorie relative agli oggetti, ci fanno prevedere ciò che è implicito nella parola-definizione della realtà che la mente sta esaminando in quel momento.

La maggior parte del lavoro del linguaggio verbale si compie assegnando etichette (arbitrarie per definizione) ai vari fatti dell’esperienza.
La mente, partendo dall’oggetto percepito, decodifica l’immagine per mezzo di una parola appropriata.
Il soggetto pensante, di fonte ad una situazione insolita, passa in rassegna tutti i nomi - tutte le parole - che conosce per spiegarsela. Tenta di attribuirle un concetto.Da parole a concetti
Un laureato in media conosce tra le 30.000 e le 50.000 parole. Un buon dizionario ne riporta 80.000, ma è facile consultare un vocabolario e scoprire che non riporta un termine del proprio gergo lavorativo o dialettale intraducibile nelle sue sfumature, il che fa alzare il numero delle parole che in qualche maniera possiamo usare.
Sono equivalenti a parole anche i nomi di luoghi o di persone, conosciuti direttamente o nella scuola, o da giornali o libri: da Pippo a Platone. L’archivio mentale dei termini usabili è quindi la somma di un vocabolario, di un’enciclopedia, di un atlante, di una biblioteca, delle annate di un quotidiano, di un diario personale e della propria agenda telefonica.

Se lo Zingarelli contiene 80.000 termini, il nostro vocabolario è ben più grande. Ci sono termini geografici: Tevere, Nepal; storici: Garibaldi, Pietro Micca; umani: tutti i cognomi delle persone che conosciamo, tale che il totale delle parole che contiene è amplissimo. Inoltre, l’itinerario di un prossimo viaggio, è anch’esso un concetto a se stante, unico ed elastico, è un modello mentale.

Come si pensa. Riconoscimento di configurazioni. L’autoassociatore fa rientrare il portatore di una certa qualità, nel relativo concetto.
Un autoassociatore è una memoria indirizzabile per contenuto, ricostruttiva. Poiché un item viene rappresentato in un autoassociatore attivando le unità che ne rappresentano le proprietà (ad esempio: sedano, verdità, fogliosità e così via), e poiché queste unità sono connesse l’una all’altra con pesi forti, le unità attivate si rafforzano a vicenda e, dopo pochi giri in cui l’attivazione si riverbera per tutta la rete, tutte le unità pertinenti all’item si bloccano nella posizione "acceso". Il che indica che l’item è stato riconosciuto.
Le connessioni sono abbastanza ridondanti da far sì che, se all’autoassociatore viene presentata anche soltanto una parte del pattern relativo a un item, soltanto verdità e fare cric-croc sotto i denti, il resto del pattern, la fogliosità, viene completato automaticamente.
Concettualmente parlando, un associatore di pattern coglie l’idea che, se due oggetti sono simili per certi aspetti, lo saranno probabilmente per altri.
Un secondo vantaggio, detto "degrado graduale", aiuta a fare i conti con input confusi o difetti di hardware. Noi esseri umani siamo dotati di autoassociatori che usano la prevalenza di elementi di informazione mutuamente coerenti per ignorare un elemento insolito. "Stanpa" attiva il più familiare pattern "stampa".
Invece un solo bit errato sul disco, un po’ di corrosione in qualche connessione o un breve sbalzo di corrente, possono bloccare e far collassare un computer.
Un essere umano stanco, ubriaco o con danni cerebrali, non si blocca e non collassa; sarà più lento, meno preciso, ma di solito riesce a mettere insieme una risposta intelligibile.

Un altro trucco delle reti neurali è che imparano da esempi, dove l’imparare significa il mutamento dei pesi di connessione. Il costruttore di modelli (o l’evoluzione) non deve regolare a mano le migliaia di pesi necessari per ottenere gli output giusti. Supponiamo che un "maestro" rifornisca un associatore di pattern di un input e anche dell’output giusto. Un meccanismo di apprendimento confronta l’effettivo output della rete, che inizialmente sarà piuttosto casuale, con quello giusto, e adegua i pesi per minimizzare la differenza fra i due.

Un associatore di pattern dotato di questa tecnica di apprendimento è detto perceptron.
I perceptron sono interessanti, ma hanno un grave difetto. Sono come dei cuochi sprovveduti: pensano che se un pizzico di ogni ingrediente dà un buon sapore, un bel po’ ne darà uno migliore. Nel decidere se una serie di input giustifica lo spegnimento di un output, il perceptron li pesa e li somma. Il che dà spesso la risposta sbagliata, anche per problemi semplicissimi.
La soluzione sta nel togliere un po’ alla rete il suo carattere di creatura da stimolo-risposta e darle una rappresentazione interna fra gli strati di input e di output.
Quello di cui ha bisogno è una rappresentazione che renda esplicite le specie cruciali di informazioni sugli input, affinché ogni unità di output possa davvero limitarsi a sommare i suoi input e ottenere la risposta giusta.
Una rete a strati nascosti può venire addestrata, usando una versione più estrosa del metodo di apprendimento del perceptron, a farsi i propri pesi. Come nel caso del perceptron, un maestro fornisce alla rete il giusto output per ogni input, e la rete adegua i pesi di connessione, aumentandoli o diminuendoli, per cercare di ridurre la differenza. Ma qui si pone un problema di cui il perceptron non aveva da preoccuparsi: come adeguare le connessioni dalle unità di input alle unità nascoste.
E’ un problema perché il maestro, a meno che non sappia leggere nel pensiero, non ha modo di conoscere gli stati "giusti" per le unità nascoste, segregate all’interno della rete. Una soluzione ingegnosa l’hanno trovata gli psicologi David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams. Le unità di output propagano a ritroso a ogni unità nascosta un segnale che rappresenta la somma degli errori dell’unità nascosta attraverso tutte le unità di output cui è connessa ("mandi troppa attivazione", "mandi troppo poca attivazione", e in che misura). Tale segnale può fungere da surrogato del segnale del maestro, ed essere usato per adeguare gli input dello strato nascosto. Alle connessioni dallo strato di input a ogni unità nascosta può venir dato un colpetto in su o in giù per ridurre la tendenza dell’unità nascosta a sparare, dato il pattern di input corrente, troppo alto o troppo basso. Tale procedimento, detto "propagazione dell’errore a ritroso" (error back-propagation, o semplicemente back-prop), può essere reiterato all’indietro per qualunque numero di strati.
Una rete a strati nascosti è un modo di comporre una serie di proposizioni, che possono essere vere o false, trasformandole in una complessa funzione logica tenuta insieme da degli e, degli o e dei non, ma con due sviluppi imprevisti.
Uno è che i valori possono essere continui, invece di limitarsi all’acceso o spento, e quindi rappresentare il grado o le probabilità di verità di un’affermazione, invece di limitarsi a trattare affermazioni assolutamente vere o assolutamente false.
Il secondo è che in molti casi la rete può venire addestrata a adottare i pesi giusti rifornendola di input con i loro output giusti.
Nell’immaginarci il software mentale, possiamo, in ultima istanza, usare soltanto demoni abbastanza stupidi da poter essere sostituiti da macchine.
Se ci sembra di avere bisogno di un demone più intelligente, bisogna che qualcuno concepisca come costruirlo a partire da quelli stupidi. Tutto va più veloce, e a volte va in modo diverso, quando chi costruisce modelli di reti neurali a partire dai neuroni in su, può farsi un repertorio di banali demoni che fanno cose utili, come una memoria indirizzabile per contenuto o un associatore di pattern che generalizza automaticamente.
Gli ingegneri (di ingegneria inversa, in realtà) del software mentale hanno un buon catalogo di componenti nel quale possono scegliere demoni intelligenti.
Pinker S., "Come funziona la mente", Mondadori, pag. 120