Metafora e IA: rilevanza statistica e ruolo cognitivo. Uno studio sul verbo “guidare”.
Questo elaborato finale è frutto di domande che per lungo tempo mi sono posta circa la natura della mente umana. Ciò che mi interessa, principalmente, è comprendere i meccanismi che stanno alla base di alcuni particolari fenomeni cognitivi dell’individuo. In questa sede, mi sono occupata, nello specifico, di uno dei comportamenti verbali più potenti ed efficaci dell’uomo, ovvero la metaforizzazione.
Il quesito principale intorno al quale ruota il mio lavoro riguarda la possibilità che esistano sistemi fisici diversi dall’uomo, e quindi artificiali, che siano in grado di riprodurre le fasi che portano alla comprensione di una metafora. Il tentativo non è quello di comprendere l’intera natura della mente umana, bensì quello di svelarne, almeno in linea di massima, alcune caratteristiche basilari. In primo luogo, il tentativo è quello di avvalorare la tesi di un linguaggio “incorporato”, in cui le metafore occupano un posto primario. Per lungo tempo e a torto, infatti, la metafora è stata svalutata e considerata come qualcosa di secondario, un orpello retorico non rilevante dal punto di vista dell’acquisizione di nuova conoscenza.
Successivamente ho tentato di dimostrare che esistono sistemi in grado di acquisire conoscenza autonomamente, cioè senza che vi sia il bisogno di implementare appositi programmi costruiti al calcolatore affinché abbia luogo l’apprendimento. Prima di descrivere questo tipo di sistemi ho analizzato i tentativi di naturalizzazione della mente svolti in precedenza, con esempi di sistemi costruiti per l’analisi del linguaggio naturale. Dopo aver dimostrato i loro punti deboli, ovvero il fatto di essere sistemi o simbolici o capaci di apprendere, sono passata all’analisi di un sistema che appaia, al tempo stesso, sia simbolico sia capace di apprendere. Per fare ciò non mi sono limitata all’analisi di esperimenti già effettuati, ma, sulla base degli studi svolti da Elisabetta Gola sul verbo vedere, ho dato luogo ad una verifica sperimentale, utilizzando come campo d’analisi il verbo guidare. Nel corso dell’esperimento ho fornito al sistema un insieme di dati da apprendere, sulla base dei quali ricavare delle regolarità che, pertanto, non vengono impartite al sistema ma vengono letteralmente apprese. Sarà il sistema stesso ad autocrearsi regole, proiettando quanto già appreso su contesti non noti, nel tentativo di disambiguarli. Grazie a ciò è stata smentita anche un’altra delle false credenze che a lungo si sono avute sulla lingua: non vi sono semplicemente regole da seguire rigidamente e sulla base delle quali costruire un testo, bensì i limiti entro i quali tali regole sarebbero comprese vengono costantemente ridisegnati, ad opera del continuo imbattersi in nuove situazioni alle quali noi parlanti dobbiamo, lingusticamente, adattarci. In tal modo i sistemi artificiali e quelli biologici possono essere accomunati dalla loro dinamicità, in quanto entrambi fronteggiano le situazioni nuove in un modo che è, contemporaneamente, controllato e creativo.
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Informazioni tesi
Autore: | Simona Musco |
Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
Anno: | 2005-06 |
Università: | Università degli Studi della Calabria |
Facoltà: | Lettere e Filosofia |
Corso: | Scienze della comunicazione |
Relatore: | Francesco Ferretti |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 35 |
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