Proposta di alcuni nuovi strumenti per comprendere la logica dei processi cognitivi e per superare alcuni limiti dell’attuale approccio al deep-learning

Le attuali tecniche per gestire l’apprendimento di agenti intelligenti, composti da reti neurali profonde, hanno mostrato una sorprendente efficacia se applicate ad ambienti di complessità limitata (V. Mnih, D. Hassabis & alt. Nature 2015). Ma esse non sembrano direttamente applicabili per costruire un vero sistema cognitivo che sia in grado di operare in una ambiente complesso come il mondo che ci circonda. In questo lavoro propongo un nuovo approccio alla cognizione che, partendo da un’analisi dei suoi fondamenti, ricava importanti indicazioni per comprendere alcuni aspetti particolarmente importanti della logica generale dei processi cognitivi naturali. Queste idee forniscono degli strumenti che consentono di proporre un modello generale della cognizione e di stendere il progetto per la realizzazione di sistemi cognitivi artificiali potenzialmente capaci di forme di intelligenza avanzata. Grazie a questi strumenti appare possibile scomporre il problema complessivo della realizzazione di un sistema cognitivo in un insieme di sotto-problemi. Questi ultimi appaiono sostanzialmente già affrontabili con le tecniche sviluppate recentemente nel campo del deep-learning.