La plausibilità cognitiva delle reti neurali artificiali

This thesis aims to explore the characteristics of various computational models that have shaped the current definition of Artificial Intelligence (AI). The discussion examines symbolic programming techniques that gave rise to "classical" AI, as well as connectionist structures known as "artificial neural networks." By analyzing theoretical perspectives from the philosophy of mind and cognitive sciences, the thesis outlines the similarities and differences between computational and mental representations of information processing. Its specific goal is to assess the cognitive plausibility of artificial neural networks, considering neuroscientific evidence and theoretical arguments from researchers in computer science, mathematics, cognitive science, and philosophy.

Questa tesi si pone l’obiettivo di esplorare le caratteristiche dei vari modelli computazionali attraverso i quali si è giunti alla definizione odierna di Intelligenza Artificiale (IA). Nel corso della trattazione sono state esaminate le varie tecniche di programmazione su base simbolica che hanno condotto alla nascita dell’IA “classica” e delle strutture connessionistiche chiamate “reti neurali artificiali”. Attraverso l’analisi delle prospettive teoriche che costituiscono il corpus della filosofia della mente e delle scienze cognitive, si è cercato di delineare le affinità e le divergenze che intercorrono tra la rappresentazione computazionale e quella mentale dei processi di elaborazione delle informazioni. L’obiettivo specifico della tesi consiste nel valutare la plausibilità cognitiva delle reti neurali artificiali, tenendo conto delle evidenze neuroscientifiche e delle argomentazioni teoriche prodotte da ricercatori nell’ambito dell’informatica, della matematica, delle scienze cognitive e della filosofia.