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di: Oscar Bettelli

SOLUZIONI DI PROBLEMI

Probabilmente esiste una logica generale sottostante che consente l'evidenziazione di trasformazioni di rappresentazione che portano la soluzione di un determinato problema nel campo di più discipline. Anche le reti neurali possono essere reinterpretate alla luce di alcuni concetti computazionali.

Le leggi fisiche scoperte da Newton suggeriscono una stretta correlazione tra le condizioni iniziali in cui un sistema fisico si trova ad un certo istante e le modalità con cui il sistema evolve nel tempo. La meccanica quantistica introduce alcuni elementi di indeterminazione che di fatto impediscono la completa previsione dell'evoluzione di un sistema fisico. Anche rimanendo nell'ambito della meccanica classica, è possibile immaginare sistemi fisici in cui variazioni infinitesime, nelle condizioni iniziali, producono differenze di grandezza infinita nello stato del sistema dopo un tempo sufficientemente lungo. Per esempio, una pallina in equilibrio instabile su un "potenziale" a campana; a seguito di una perturbazione infinitesima, rotola da una parte oppure dall'altra raggiungendo posizioni distanti a piacere, in direzioni opposte.

Cause infinitesime possono produrre effetti di grandezza infinita: una farfalla batte le ali a Pechino e provoca un uragano su New-York. È vero anche il contrario, cioé sistemi in stati differenti convergono allo stesso stato dopo un certo tempo. Ovviamente, quando si costruiscono modelli di rappresentazione della realtà, ci si concentra sulle relazioni che presentano una stabilità di fondo: modelli intrinsecamente instabili, come quelli che sembrano suggerire le leggi naturali, sono accuratamente evitati proprio per la difficoltà di trattamento che presentano. Le relazioni di causa ed effetto prese in considerazione sono quelle maggiormente definite: in particolare, a livello di rappresentazione formale, in un calcolatore le relazioni sono rappresentate da connessioni del tipo tutto o niente, ovvero relazioni di equivalenza completamente definite. Insiemi matematici che prevedono la possibilità di relazioni sfumate sono conosciuti come fuzzy sets (insiemi sfumati), studi recenti mostrano come molti problemi in ambito di incertezza possano essere affrontati con questi strumenti.

Comunque la struttura stessa dei dati, ovvero delle informazioni codificate in un computer, porta ad una definizione di base che non tiene conto delle sfumature: questa circostanza chiama in causa l'utilizzatore umano per quanto riguarda la valutazione e l'interpretazione delle informazioni prodotte.

È possibile anche introdurre un criterio di somiglianza tra i dati, consentendo classificazioni sfumate: insiemi simili sono per definizione insiemi sfumati. Anche in questo caso l'interpretazione degli attributi significativi, su cui si basa la misura della somiglianza, riposa fortemente sull'uso che l'operatore umano le attribuirà. L'estrema velocità e potenzialità di calcolo che l'elaboratore dimostra di possedere lo mettono in grado di svolgere compiti tali che un essere umano non potrebbe controllare.

La rappresentazione interna del mondo, in un calcolatore, è tale per cui solo le informazioni più significative sono presenti, in forma di dati, mentre la maggior parte delle informazioni a contorno non compaiono oppure sono distorte. Questi fatti congiuntamente producono l'effetto di affidare al calcolatore compiti per i quali non sono adatti, producendo di fatto soluzioni incomplete e a volte scadenti. Spesso ci meravigliamo di queste scarse prestazioni comparate alla indiscussa capacità di calcolo che un elaboratore possiede e ad altri compiti in cui eccelle rispetto alle possibilità umane: la ragione principale di tali fallimenti risiede nella diversa rappresentazione del problema che invariabilmente esiste tra un elaboratore ed un essere umano.

Oscar Bettelli


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