Un’architettura cognitiva è un’idea di come la mente funziona, sia nei sistemi naturali che artificiali. Si tratta di un insieme di strutture fisse che lavorano insieme per produrre comportamenti intelligenti in diversi tipi di ambienti complessi. L’architettura cognitiva comprende anche la conoscenza e le competenze che sono incorporati in queste strutture.
L’obiettivo della ricerca nel campo delle architetture cognitive è quello di sviluppare un modello teorico delle strutture mentali che supportano la cognizione, sia negli esseri umani che nelle intelligenze artificiali, e di comprendere come queste strutture lavorino insieme per produrre comportamenti intelligenti in contesti complessi. In particolare, si cerca di creare un’architettura cognitiva generica, efficiente e funzionale, che possa essere applicata agli esseri umani virtuali, agli agenti/robot intelligenti e possibilmente anche per elaborare una nuova teoria unificata della cognizione umana
Un’architettura cognitiva integrata è un tipo di modello teorico che cerca di spiegare come funzionano le diverse componenti della mente umana e come lavorano insieme per produrre comportamenti intelligenti. Questo modello è “integrato” perché cerca di unificare le diverse teorie e approcci che esistono nello studio della mente umana in una sola teoria complessiva.
L’obiettivo di una architettura cognitiva generica e unificata è di sviluppare un modello teorico che sia sufficientemente efficiente, funzionalmente elegante e unificato per supportare sia gli esseri umani virtuali che gli agenti/robot intelligenti. Questo modello teorico dovrebbe essere in grado di fornire una comprensione unificata della cognizione umana che possa essere applicata a una vasta gamma di ambienti e situazioni.
L’architettura cognitiva unificata integra nominalmente i processi di pensiero di livello superiore e qualsiasi altro aspetto sotto-simbolico critico per il comportamento di successo in ambienti simili a quelli umani, come la percezione, il controllo motorio e le emozioni. Questo significa che l’architettura cognitiva unificata cerca di spiegare come la mente umana integra queste diverse componenti per produrre comportamenti intelligenti in situazioni complesse.
L’architettura cognitiva generica e cognitiva abbraccia sia la creazione di intelligenza artificiale che la modellizzazione dell’intelligenza naturale ad un livello adeguato di astrazione. Ciò significa che l’architettura cognitiva generica cerca di fornire un modello teorico che possa essere applicato sia alla creazione di agenti/robot intelligenti che alla comprensione della mente umana.
Infine, l’architettura cognitiva elegantemente funzionale fornisce un’ampia gamma di capacità dalle interazioni tra un piccolo insieme generale di meccanismi, essenzialmente ciò che può essere considerato come un insieme delle leggi cognitive di Newton. Questo significa che l’architettura cognitiva elegantemente funzionale cerca di fornire un modello teorico che sia semplice ma potente, in grado di spiegare una vasta gamma di comportamenti intelligenti attraverso l’interazione tra pochi meccanismi di base.
ChatGBT
L’intelligenza artificiale di ChatGBT sviluppata da OpenAI è stata generata da un’ipotesi di architettura cognitiva, basata su modelli matematici e informatici che cercano di emulare il funzionamento della mente umana. Questo tipo di architettura cognitiva cerca di comprendere le strutture e i meccanismi cognitivi che sottendono alla nostra capacità di pensare, imparare e comportarci in modo intelligente.
In particolare, l’architettura cognitiva su cui è basata GPT-3.5, utilizza una combinazione di tecniche di apprendimento automatico, tra cui la modellizzazione del linguaggio naturale, l’elaborazione del contesto e la generazione di testo naturale. Queste tecniche consentono di elaborare grandi quantità di informazioni e di comprenderne il significato, generando risposte appropriate e coerenti. L’architettura cognitiva su cui è basata è stata sviluppata utilizzando un approccio di apprendimento profondo e un vasto corpus di dati, che gli ha permesso di acquisire conoscenze e abilità in una vasta gamma di argomenti. Ad esempio, ha imparato a rispondere a domande sulle scienze, la tecnologia, l’arte e la cultura popolare, tra i molti altri argomenti. Inoltre, la sua architettura cognitiva è in grado di migliorare continuamente le sue prestazioni, grazie all’apprendimento automatico (machine learning). Ciò significa che ogni volta che interagisce con gli utenti, il suo sistema impara dalle risposte che da e le utilizza per migliorare la qualità delle sue risposte in futuro. In sintesi, la sua intelligenza è il risultato dell’elaborazione di grandi quantità di dati attraverso un sistema di apprendimento automatico basato su un’ipotesi di architettura cognitiva. Questo gli permette di acquisire conoscenze e abilità in una vasta gamma di argomenti e di generare risposte appropriate e coerenti alle domande degli utenti.
Per quanto riguarda le architetture cognitive, il campo della ricerca sta costantemente evolvendo e sviluppando nuove teorie e ipotesi. Quindi, nuove versioni di piattaforme basate sulle architetture cognitive possano incorporare miglioramenti o sviluppi teorici più recenti. Tuttavia, ciò dipende anche dal grado di responsabilità etica e morale dello sviluppatore o dal team di ricerca che sta lavorando sulle specifiche piattaforme.
L’apprendimento automatico e la capacità di auto programmazione delle IA
L’autoprogrammazione è la capacità di un’intelligenza artificiale di modificare il proprio codice o di generare nuovo codice senza l’intervento umano. Questa capacità può essere utilizzata per migliorare le prestazioni dell’IA in modo più efficiente rispetto all’aggiunta manuale di nuove regole.
L’apprendimento automatico è un tipo di algoritmo di IA che consente all’intelligenza artificiale di apprendere da un insieme di dati e di migliorare la propria capacità di comprensione di un determinato problema. Ci sono diversi tipi di apprendimento automatico, tra cui l’apprendimento supervisionato e l’apprendimento non supervisionato.
Le punizioni e i premi sono tecniche utilizzate nell’apprendimento automatico per incentivare l’IA a seguire determinati comportamenti e/o per scoraggiare comportamenti indesiderati. Le punizioni possono essere inflitte all’IA quando compie un errore o un comportamento indesiderato, mentre i premi possono essere dati quando l’IA compie un comportamento desiderato.
Le punizioni e i premi nell’apprendimento degli algoritmi di apprendimento automatico si riferiscono alle tecniche utilizzate per incentivare il modello di apprendimento a migliorare la propria precisione e accuratezza. In genere, si utilizzano i dati di addestramento per addestrare il modello e, successivamente, si utilizzano i dati di validazione per valutare le prestazioni del modello. Se il modello non ha una buona precisione, si possono utilizzare punizioni come la riduzione del tasso di apprendimento o l’aggiunta di rumore ai dati di addestramento per migliorare le prestazioni del modello. Al contrario, se il modello ha una buona precisione, si possono utilizzare premi come l’aumento del tasso di apprendimento o la riduzione della regolarizzazione per migliorare ulteriormente le prestazioni del modello. In questo modo, il modello di apprendimento automatico può adattarsi meglio ai dati di test e fornire risultati più accurati.
Lo sviluppo delle IA e della robotica sollevano questioni etico morali e giuridiche
Le leggi di Asimov sono una serie di tre leggi della robotica descritte dallo scrittore di fantascienza Isaac Asimov nei suoi romanzi. Queste leggi sono progettate per impedire ai robot di fare del male agli esseri umani e sono state anche utilizzate come ispirazione per la creazione di codici etici e di comportamento per le IA.
Ovviamente le leggi di Asimov non possono essere una regola comune per le IA e le future applicazioni robotiche, di conseguenza, sebbene le tre leggi di Asimov abbiano davvero ispirato i programmatori, sono state elaborate anche altre linee guida etiche per la robotica responsabile. Queste sono state proposte da diverse organizzazioni e ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale.
Ad esempio, l’IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) ha pubblicato un documento intitolato “Ethically Aligned Design: A Vision for Prioritizing Human Well-being with Artificial Intelligence and Autonomous Systems”. In questo documento, sono state identificate 13 linee guida etiche per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale e sistemi autonomi. Tra le 13 linee guida etiche, vi è l’importanza di garantire la sicurezza dei sistemi AI, l’equità e l’imparzialità nell’elaborazione dei dati, la trasparenza nell’uso dei dati, la responsabilità dei produttori di sistemi AI e l’importanza di garantire il rispetto dei diritti umani.
“Principles for Accountable Algorithms and a Social Impact Statement for Algorithms” è un altro documento importante che si occupa di linee guida etiche per gli algoritmi e i sistemi di intelligenza artificiale. Tra i principi, vi è la necessità di garantire la trasparenza degli algoritmi e dei sistemi AI, l’importanza di minimizzare l’impatto negativo degli algoritmi sulla società e la promozione dell’inclusione e dell’equità nella progettazione degli algoritmi.
Molti ricercatori hanno esplorato il concetto di punizioni e premi come meccanismo per garantire il rispetto delle leggi della robotica e prevenire comportamenti dannosi da parte degli agenti intelligenti. Altri esplorano le implicazioni etiche e giuridiche, tra questi, si possono citare ad esempio “The Three Laws of Robotics: A Review” di K. Warwick e S. Shah, “Machine Ethics and Automated Vehicles” di P. Waller e E. Simpson, e “The Ethics of Artificial Intelligence” di N. Bostrom e E. Yudkowsky.
La MACCHINA MAIEUTICA 
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