Problemi epistemologici dell'etologia cognitiva

Lo scopo principale della tesi è quello di poter studiare il comportamento animale attraverso i metodi dell'Etologia Cognitiva, ovvero quella disciplina che studia il comportamento animale in base non solo a reazioni stimolo-risposta ma anche in base a come vengono processate le informazioni ricevute dall'ambiente in base alle distinte specie animali. In questo caso abbiamo analizzato i modi diversi di apprendere degli animali, dall'imprinting, all'apprendimento per imitazione all'assuefazione. Questi sono tutti metodi che hanno come base comune comportamenti istintivi che possono essere modificati a seconda delle necessità di sopravvivenza. Nel caso specifico, dopo aver esaminato diversi esempi di implementazione su macchine di comportamenti animali al fine di verificare se fosse possibile un'integrazione fra naturale ed artificiale, abbiamo preso in considerazione il comportamento e il modo di apprendere dei cani da pastore in quanto l'idea di partenza è stata quella di voler riuscire a creare un cane robot che compia le azioni di un cane reale da pastore e che venga riconosciuto come tale dal gregge che deve custodire. Gli schemi comportamentali usati nel lavoro dai cani conduttori possono variare a seconda della razza e nell'ambito di questa ed essere fortemente influenzati dall'interazione tra uomo, cane, bestiame. In particolare ci sono cani che fanno largo uso della propria presenza e possenza fisica, che usano per intimidire il bestiame a volte spingendo anche con il muso il bestiame e , se necessario, mordendo i garretti delle pecore, senza ferirle, in modo da pungolare in avanti gli animali che si attardano e tendono ad isolarsi; cani di mole più piccola che si aiutano nel lavoro con la voce e abbiano alle pecore che rimangono indietro e cani come i Border Collie, che si avvicinano alle pecore gattonando e fissandole intensamente con un comportamento ipnotico-mimetico.La sfida allora è quella di riuscire a riprodurre in modo efficace i moduli comportamentali facendoli derivare dalle esperienze che riesce a fare l'animale sia dell'ambiente in cui si trova sia degli stimoli che riceve da esso riuscendo così a far unire sia l'aspetto istintivo che quello conoscitivo producendo dei modelli ibridi che includano sia motori inferenziali che vengono utilizzati dall'AI per rispondere a determinate query poste in input all'animale che reti neurali le quali, attraverso la backpropagation e quindi la correzione dell'errore che avviene appunto all'indietro per individuare il valore da modificare, riescano a rendere un comportamento di risposta dell'animale dimostrando doti di apprendimento in base alla situazione data.