Un approccio di tipo informatico ed una visione integrata dei meccanismi mentali della memoria e dell'apprendimento.

Introduzione

Forse le osservazioni sulla mente umana fatte finora si sono rivolte al problema con un approccio inefficiente:

La psicanalisi ha analizzato la mente da un punto di vista esterno, dando alcuni risultati interessanti, ma non potendo fornire i dettagli ed i motivi;
L'approccio biochimico attuale tende a scendere fin troppo in dettaglio, rendendo enormemente lontano il raggiungimento del risultato (comprensione globale del processo).
 

Qui si tenta un approccio intermedio.

La memoria

Si considerano solitamente due livelli di memoria:

la memoria breve termine, che mantiene i ricordi per tempi limitati (minuti, ore o giorni).
La memoria a lungo termine, che può mantenere i ricordi anche per moltissimi anni.

Evidentemente deve esistere un meccanismo per far passare i ricordi da una forma labile ad una consolidata.

 

La scala giusta

E` noto in ambiente scientifico il fatto che bisogna trovare la giusta scala di misura per osservare un fenomeno. La scelta di un'unità di misura troppo grande fa perdere la visibilità di dettagli significativi, che si ritrovano ad essere più piccoli della scala d'osservazione.

D'altro canto la scelta di una scala troppo fine può rendere il problema intrattabile, perché gli strumenti di cui si dispone non riuscirebbero a trovare una soluzione in un tempo finito. Chiaramente la scelta della scala dipende anche dalla tecnologia di cui si dispone: un problema che oggi è intrattabile potrebbe diventare perfettamente gestibile con strumenti più potenti.

Esempio: la scala atomica non va bene (è troppo fine) per la scienza delle costruzioni, mentre può essere troppo grossolana per lo studio del funzionamento di un laser.

Qui si propone di analizzare il funzionamento della mente con concetti e tecniche tipici dell'informatica.

Non si vuole stabilire qui se tale approccio è corretto o meno: si vuole solo vedere se è utile.

 

La codifica ed il percorso

E' noto che in ambiente informatico (e non solo) un'entità può essere rappresentata in modi differenti, in altre parole si possono usare differenti codifiche. Un noto esempio e` la codifica dei numeri interi in modalità BCD (binary coded decimal) o in binario puro.

Un concetto in qualche modo opposto (o complementare) alla codifica e` quello di percorso: un'entità assume un significato diverso a seconda del percorso che si deve seguire per raggiungerla.

Entrambi i concetti sono fondamentali, quando si vogliono individuare delle entità in una memoria.

 

Limitazioni della memoria fisica

E` strano il fatto che in ambiente biologico si trascuri normalmente un assunto dell'informatica: qualunque memoria fisica ha una capacità limitata; per quanto essa possa essere grande arriva sempre un momento in cui la memoria termina.

Bisogna quindi predisporre delle strategie per liberare delle aree di memoria, periodicamente o quando necessario.

 

La compressione dei dati

Si può parzialmente ovviare alle limitazioni della memoria fisica comprimendo i dati. Varie sono le tecniche disponibili, ma tutte hanno degli aspetti comuni: la compressione allunga i tempi necessari per memorizzare le informazioni e per recuperarle dal supporto fisico, ma diminuisce l'occupazione del supporto.

E` opportuno notare che la compressione può anche essere fatta in un tempo successivo al primo salvataggio.

Il back-up periodico

In tutti i sistemi informatici di una certa entità viene eseguito periodicamente un back-up, vale a dire una copia su un supporto esterno (per esempio nastri magnetici o dischi ottici) di tutti i dati che non sono usati da diverso tempo (supponendo che essi probabilmente non saranno più necessari) e anche di quelli recenti (per poterli recuperare nel caso che venissero accidentalmente cancellati). Il Back-up viene di solito effettuato “Off-line”, in pratica il sistema non e` disponibile per uso normale durante tale operazione. (Ci può anche essere una disponibilità ridotta).

I dati verranno recuperati dal supporto esterno solo se ce ne sarà necessità: e` evidente che anche in questo caso i tempi di recupero delle informazioni possono essere lunghi.

Se dopo un certo tempo (mesi, anni, …) i dati di back-up non vengono richiesti, essi verranno semplicemente distrutti, per esempio riutilizzando i nastri magnetici per contenere nuovi dati.

 

Alcuni concetti d'intelligenza artificiale

I sistemi ad intelligenza artificiale si basano di solito su alcuni elementi comuni:

- i dati iniziali (preesistenti)
- i dati d'ingresso al sistema
- un motore inferenziale, in grado di elaborare i dati d'ingresso e produrre dei dati di uscita.

I dati di uscita potranno essere, se opportuno, ridati in ingresso alla macchina per produrre nuove uscite.

E` da notare che tali sistemi sono di solito utili in ambiti abbastanza ristretti e che la scelta dei dati iniziali e` abbastanza critica.

 

Supponiamo che

Supponiamo che i concetti precedenti abbiano senso anche per la mente umana:

- esiste un limite fisico alla quantità di informazioni che si possono contenere nel cervello;
- serve qualche operazione periodica (eventualmente off-line) per liberare memoria;
- tale operazione potrebbe servire anche a consolidare le informazioni (da breve termine a lungo termine);
- può essere utile una qualche forma di compressione dei dati;
- tecniche di intelligenza artificiale possono produrre nuovi dati a partire da quelli preesistenti.

Allora e` noto che esiste una forma di off-line della mente che e` il sonno (e durante il sonno si sogna). E` pure noto che il sogno a volte fa riaffiorare dei ricordi che da tempo non venivano considerati. Tali ricordi spesso vengono visti in una luce nuova (a volte con aspetto deformato).

Si ha la sensazione che il sogno scandisca in modo casuale i ricordi, solitamente seguendo dei percorsi fuori da quelli ordinari (della vita diurna), portando a punti di vista nuovi.

Detto in altre parole, come se scandisse tutti i ricordi tra di loro separati cercando di confrontarli e mescolarli.

Si può ipotizzare che il sogno faccia un lavoro simile al motore inferenziale: scandire i ricordi fino a tirarne delle conclusioni nuove; dopo di che alcune delle vecchie informazioni possono essere cancellate per fare posto in memoria.

Si sarebbe così raggiunta una forma particolare di compressione dei dati: ai singoli eventi viene sostituita la regola generale. Il singolo evento potrebbe anche restare, ma semplicemente come un rimando alla regola generale. In un gran numero di casi potrebbe essere semplicemente cancellato.

Un esempio pratico potrebbe essere il bimbo di pochi mesi che si diverte a buttare gli oggetti per terra: ogni volta che gli si dà qualcosa in mano lui la butta e poi osserva il risultato. Dopo qualche tempo questo modo di fare cessa: il bambino ha imparato la legge di gravità. Ovviamente e` molto più facile ricordare che tutti gli oggetti cadono verso il basso piuttosto che ricordare tutte le volte che un oggetto e` caduto. La sostituzione di una regola generale a molti eventi singoli libera spazio in memoria.

Se così fosse il sogno sarebbe il motore principale dell'apprendimento: solo quando i ricordi recenti sono stati confrontati con quelli vecchi il ricordo si può considerare consolidato (si trova ormai nella memoria a lungo termine). Si avrebbe in questo caso una codifica semplice e compatta dell'informazione.

E` evidente che a questo punto il ricordo può essere stato in qualche misura deformato.

I sogni ricorrenti

Nelle ipotesi precedenti un sogno ricorrente sarebbe un assieme di ricordi che, per come sono codificati o per il loro contenuto, il sogno non riesce ad assimilare, cioè non riesce, confrontandoli con gli altri ricordi, a compattare in modo efficace. Quell'assieme di ricordi per quanto la mente si sforzi, non può essere ricondotto a regole generali, almeno per la persona che li possiede.

Dove porta?

Un approccio di questo tipo potrebbe inoltre essere utile per riconsiderare sia le teorie dell'apprendimento che quelle Freudiane.

Un primo importante risultato sarebbe di capire come la memoria e l'apprendimento non siano del tutto scindibili l'uno dall'altro. L'apprendimento influenza direttamente la memoria e la memoria è in qualche modo apprendimento.

Se vale quanto sopra non ci può essere apprendimento senza sogno. Ogni metodo di apprendimento deve considerare ciò che avviene durante il sonno.

Metodi di apprendimento che non prevedano sufficienti pause di sonno saranno sicuramente inefficaci.

D'altro canto, tentativi di fare a meno del sonno saranno inconcludenti, essendo il sonno non una necessità fisica dell'organismo, ma una necessità del sistema di apprendimento/memoria.

Inoltre, teorie Freudiane come il trauma ed il sogno ricorrente potrebbero essere ricondotte alla incapacità del motore inferenziale di trovare punti di contatto tra gli eventi vecchi ed uno o più eventi nuovi.

Truman Burbank
giungo 2006