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  1. #1
    Postatore OGM L'avatar di willy61
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    Google e il cervello umano

    Il più celebre motore di ricerca cataloga i dati proprio come la nostra mente
    E il suo studio può essere utile per indagare anche i meccanismi della memoria
    Google? Funziona come il cervello
    Cerca informazioni in modo simile



    ROMA - Google? Non ha inventato nulla. Altro che sofisticati e segretissimi algoritmi: il motore di ricerca più famoso al mondo sfrutta in realtà lo stesso modo di catalogare le informazioni del nostro cervello. Lo hanno dimostrato i ricercatori dell'università californiana di Berkeley con uno studio pubblicato dalla rivista Psychological Science.

    "La nostra memoria per le parole può essere rappresentata come una rete - spiega Tom Griffiths, autore dello studio - in cui ogni nodo rappresenta una differente parola, ognuna connessa ad altri termini simili. Abbiamo voluto capire se la facilità con cui il cervello richiama le parole è simile al modo con cui i siti web vengono catalogati dall'algoritmo di Google, cioè dal numero di connessioni che portano a uno stesso sito".

    Dai test eseguiti risulta che PageRank, l'algoritmo di Google, è quello che imita meglio il modello umano rispetto agli altri motori di ricerca: "questo suggerisce - spiega il ricercatore - che gli studi sulla memoria umana possono essere migliorati tenendo conto dai trucchi di PageRank, e viceversa".

    Proprio da osservazioni fatte sul cervello umano nascerà a metà del prossimo anno un motore di ricerca per immagini, che sta sviluppando Chris Woodbeck, un ricercatore dell'università canadese di Ottawa.

    L'algoritmo è già coperto da brevetto, e potrebbe essere il primo tentativo efficace di catalogare e riconoscere contenuti multimediali. "Il cervello è molto 'parallelo' - spiega Woodbeck - e riesce a fare un sacco di cose contemporaneamente. Lo stesso si può dire per i processori grafici: facendo in modo che il processore faccia le stesse cose del cervello si possono elaborare e catalogare le informazioni visive molto più efficacemente".



    (12 dicembre 2007)

    Qui l'abstract dell'articolo originale (spiacente, non l'ho ancora disponibile in forma estesa, solo l'abstract)


    Griffiths, Thomas L.
    Steyvers, Mark
    Firl, Alana
    Source:
    Psychological Science; Dec2007, Vol. 18 Issue 12, p1069-1076, 8p, 2 charts, 2 graphs
    Document Type:
    Article
    Subject Terms:
    DATABASE searching
    INFORMATION retrieval
    INFORMATION services
    INTERNET
    ONLINE information services
    QUERY (Information retrieval system)
    WEB search engines
    WEB portals
    QUERYING (Computer science)
    Abstract:
    Human memory and Internet search engines face a shared computational problem, needing to retrieve stored pieces of information in response to a query. We explored whether they employ similar solutions, testing whether we could predict human performance on a fluency task using PageRank, a component of the Google search engine. In this task, people were shown a letter of the alphabet and asked to name the first word beginning with that letter that came to mind. We show that PageRank, computed on a semantic network constructed from word-association data, outperformed word frequency and the number of words for which a word is named as an associate as a predictor of the words that people produced in this task. We identify two simple process models that could support this apparent correspondence between human memory and Internet search, and relate our results to previous rational models of memory. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    Dott. Guglielmo Rottigni
    Ordine Psicologi Lombardia n° 10126

  2. #2
    Partecipante Leggendario L'avatar di pinga
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    interessantissimo.
    adesso ci sono anche i motori di ricerca visuali, per avere un'idea più pratica d quello che accade.

    Grokker - Enterprise Search Management and Content Integration inserite una parola ed... enjoy!
    Ultima modifica di pinga : 13-12-2007 alle ore 17.11.24

  3. #3
    theduke84
    Ospite non registrato
    Citazione Originalmente inviato da willy61 Visualizza messaggio
    Il più celebre motore di ricerca cataloga i dati proprio come la nostra mente
    E il suo studio può essere utile per indagare anche i meccanismi della memoria
    Google? Funziona come il cervello
    Cerca informazioni in modo simile



    ROMA - Google? Non ha inventato nulla. Altro che sofisticati e segretissimi algoritmi: il motore di ricerca più famoso al mondo sfrutta in realtà lo stesso modo di catalogare le informazioni del nostro cervello. Lo hanno dimostrato i ricercatori dell'università californiana di Berkeley con uno studio pubblicato dalla rivista Psychological Science.

    "La nostra memoria per le parole può essere rappresentata come una rete - spiega Tom Griffiths, autore dello studio - in cui ogni nodo rappresenta una differente parola, ognuna connessa ad altri termini simili. Abbiamo voluto capire se la facilità con cui il cervello richiama le parole è simile al modo con cui i siti web vengono catalogati dall'algoritmo di Google, cioè dal numero di connessioni che portano a uno stesso sito".

    Dai test eseguiti risulta che PageRank, l'algoritmo di Google, è quello che imita meglio il modello umano rispetto agli altri motori di ricerca: "questo suggerisce - spiega il ricercatore - che gli studi sulla memoria umana possono essere migliorati tenendo conto dai trucchi di PageRank, e viceversa".

    Proprio da osservazioni fatte sul cervello umano nascerà a metà del prossimo anno un motore di ricerca per immagini, che sta sviluppando Chris Woodbeck, un ricercatore dell'università canadese di Ottawa.

    L'algoritmo è già coperto da brevetto, e potrebbe essere il primo tentativo efficace di catalogare e riconoscere contenuti multimediali. "Il cervello è molto 'parallelo' - spiega Woodbeck - e riesce a fare un sacco di cose contemporaneamente. Lo stesso si può dire per i processori grafici: facendo in modo che il processore faccia le stesse cose del cervello si possono elaborare e catalogare le informazioni visive molto più efficacemente".



    (12 dicembre 2007)

    Qui l'abstract dell'articolo originale (spiacente, non l'ho ancora disponibile in forma estesa, solo l'abstract)


    Griffiths, Thomas L.
    Steyvers, Mark
    Firl, Alana
    Source:
    Psychological Science; Dec2007, Vol. 18 Issue 12, p1069-1076, 8p, 2 charts, 2 graphs
    Document Type:
    Article
    Subject Terms:
    DATABASE searching
    INFORMATION retrieval
    INFORMATION services
    INTERNET
    ONLINE information services
    QUERY (Information retrieval system)
    WEB search engines
    WEB portals
    QUERYING (Computer science)
    Abstract:
    Human memory and Internet search engines face a shared computational problem, needing to retrieve stored pieces of information in response to a query. We explored whether they employ similar solutions, testing whether we could predict human performance on a fluency task using PageRank, a component of the Google search engine. In this task, people were shown a letter of the alphabet and asked to name the first word beginning with that letter that came to mind. We show that PageRank, computed on a semantic network constructed from word-association data, outperformed word frequency and the number of words for which a word is named as an associate as a predictor of the words that people produced in this task. We identify two simple process models that could support this apparent correspondence between human memory and Internet search, and relate our results to previous rational models of memory. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    Molto bello, anche se rimango sempre assai diffidente a proposito delle analogie tra "mente artificiale" e "mente biologica"...mi sembra in effetti assai improbbaile che un computer possa avere un modo di processare le informazioni effettivamente simile al nostro

  4. #4
    Partecipante Esperto L'avatar di korianor
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    Citazione Originalmente inviato da theduke84 Visualizza messaggio
    Molto bello, anche se rimango sempre assai diffidente a proposito delle analogie tra "mente artificiale" e "mente biologica"...mi sembra in effetti assai improbbaile che un computer possa avere un modo di processare le informazioni effettivamente simile al nostro
    Per vari motivi conosco il filone di ricerca di Tom Griffiths molto bene. Il suo punto di vista sul problema che hai sottolineato è che di fatti ci sono abissali differenti tra il processing biologico e quello effettuato da un computer, tuttavia c'è un comune denominatore a livello computazionale (nel senso indicato da Marr, 1982) . Per fare un esempio concreto, uccelli (sistema biologico) ed aerei (sistema artificiale) sono in grado di volare usando due "metodi" diversi; tuttavia, le leggi dell'aereodinamica valgono per entrambi. L'idea di Griffiths è trovare queste "leggi" per le funzioni mentali: insieme a Josh Tenenbaum hanno prodotto un'enormità di ricerche che mostrano come i modelli probabilistici bayesiani siano degli ottimi candidati per queste "leggi" generali. La cosa interessante è che anche nelle neuroscienze computazionali (quindi a livello del processing biologico) questi principi si stanno dimostrando incredibilmente utili.
    "Su ciò di cui non si può parlare si deve tacere" (L. Wittgenstein)

  5. #5
    theduke84
    Ospite non registrato
    Ma le leggi che determinano i ragionamenti, anche di natura probabilistica, nell'essere umano sono spesso fortemente influenzati da fattori più o meno emotivi, come evidenzia LeDoux...basandosi sui modelli bayesiani, la cosa non rischia di essere troppo semplificativa?

  6. #6
    L'avatar di crissangel
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    Mi inserisco velocemente nella discussione, vorrei essere più esaustivo ma magari ci ritorno più tardi quando ho del tempo.
    Premesso che io non sono un esperto di Intelligenza Artificiale come è invece Korianor, credo che l'ambito di studio e ricerca sia aperto a dubbi e ampliamenti anche importanti; che però sia improbabile che ci sia una "analogia" tra il modo di processamento delle informazioni e non solo da parte di intelligenza biologica e artificiale o che non si possano trovare delle leggi sottostanti, quello sembra proprio di no (ovviamente la complessità del sistema nervoso è all'oggi ancora insondabile e dunque differenze ne esistono di sicuro).
    Sistemi di intelligenza artificiale e reti neurali sembrano essere altamente affidabili in compiti che richiedono l'allocazione di risorse e lo svolgimento delle cosiddette operazioni cognitive superiori, sfruttando le conoscenze dei modelli cognitivi della mente umana che, dal superamento del modularismo di Fodor fino alla creazione delle prime reti in grado di apprendere passando per gli studi di priming semantico e di analisi delle singole operazioni mentali tramite PET utilizzando tecniche come la sottrazione cognitiva (pur con i vari dubbi e le critiche che guai se nel campo della ricerca non ci fossero) dimostrano come in effetti il processamento seriale e non parallelo sia una euristica assodata.
    Del resto, il filone di ricerca italiano, che fa capo soprattutto all'Università di Padova con Zorzi e quello americano seguono strade differenti e quello americano è secondo me, per quanto ne sappia io pochissimo, più aperto a questioni di tal genere; l'aspetto emotivo l'ho sempre considerato anche io come un possibile empasse, ma rimanendo legato al topic del thread postato dal Willy penso che al livello attuale delle nostre conoscenze le nostre capacità di accesso ai magazzini semantici siano ben rappresentate da questi algoritmi.
    Ultima modifica di crissangel : 28-12-2007 alle ore 10.38.31
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  7. #7
    Partecipante Esperto L'avatar di korianor
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    Citazione Originalmente inviato da theduke84 Visualizza messaggio
    Ma le leggi che determinano i ragionamenti, anche di natura probabilistica, nell'essere umano sono spesso fortemente influenzati da fattori più o meno emotivi, come evidenzia LeDoux...basandosi sui modelli bayesiani, la cosa non rischia di essere troppo semplificativa?
    Credo che in generale sia una critica condivisibile (anche se probabilmente c’è la possibilità di integrare, almeno in parte, i fattori emotivi in questi modelli), il punto comunque è che questi modelli non mirano a spiegare tutti i processi di ragionamento, o il pensiero in senso lato. Come ha scritto Cristian l’articolo parla delle nostre capacità di accesso ai magazzini semantici e non di altro.
    E’ chiaro che questo filone cerca di spiegare il più grande numero di fenomeni possibile con questi principi (e spesso lo fa sorprendentemente bene!), come la categorizzazione, la capacità di individuare relazioni causali, etc ma questi sono campi quasi ‘di frontiera’ (i settori nei quali questo approccio ha avuto maggiore successo sono la percezione e la linguistica computazionale).
    "Su ciò di cui non si può parlare si deve tacere" (L. Wittgenstein)

  8. #8
    theduke84
    Ospite non registrato
    Citazione Originalmente inviato da crissangel Visualizza messaggio
    Mi inserisco velocemente nella discussione, vorrei essere più esaustivo ma magari ci ritorno più tardi quando ho del tempo.
    Premesso che io non sono un esperto di Intelligenza Artificiale come è invece Korianor, credo che l'ambito di studio e ricerca sia aperto a dubbi e ampliamenti anche importanti; che però sia improbabile che ci sia una "analogia" tra il modo di processamento delle informazioni e non solo da parte di intelligenza biologica e artificiale o che non si possano trovare delle leggi sottostanti, quello sembra proprio di no (ovviamente la complessità del sistema nervoso è all'oggi ancora insondabile e dunque differenze ne esistono di sicuro).
    Sistemi di intelligenza artificiale e reti neurali sembrano essere altamente affidabili in compiti che richiedono l'allocazione di risorse e lo svolgimento delle cosiddette operazioni cognitive superiori, sfruttando le conoscenze dei modelli cognitivi della mente umana che, dal superamento del modularismo di Fodor fino alla creazione delle prime reti in grado di apprendere passando per gli studi di priming semantico e di analisi delle singole operazioni mentali tramite PET utilizzando tecniche come la sottrazione cognitiva (pur con i vari dubbi e le critiche che guai se nel campo della ricerca non ci fossero) dimostrano come in effetti il processamento seriale e non parallelo sia una euristica assodata.
    Del resto, il filone di ricerca italiano, che fa capo soprattutto all'Università di Padova con Zorzi e quello americano seguono strade differenti e quello americano è secondo me, per quanto ne sappia io pochissimo, più aperto a questioni di tal genere; l'aspetto emotivo l'ho sempre considerato anche io come un possibile empasse, ma rimanendo legato al topic del thread postato dal Willy penso che al livello attuale delle nostre conoscenze le nostre capacità di accesso ai magazzini semantici siano ben rappresentate da questi algoritmi.
    Esattamente cosa intendi quando dici che il processamento seriale e non in parallelo sarebbe un euristica assodata?

  9. #9
    L'avatar di crissangel
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    Che gli studi di psicologia cognitiva e di neuroscienze da cui derivano teorie e relativi modelli sul funzionamento della mente, soprattutto della mente di soggetti sani, depone a favore di un funzionamento dei processi mentali non solo serialmente riguardo l'elaborazione delle informazioni ma in parallelo e che questo aspetto, utlizzato nella programmazione di sistemi di intelligenza artificiale sembra essere una solida base per il raggiungmento, da parte di questi, di risultati simili a quelli che si otterrebbero da una elaborazione mentale di un essere umano; nondimeno, effetti di priming semantico e di priming negativo sembrano ad esempio deporre a fovore di una dispozione in rete di concetti all'interno dei nostri magazzini semantici.

    Scusa theduke84, hai fatto bene a sottolineare l'incongruenza, mi sono infatti accorto, rispondendoti, che nella fretta del primo post avevo proprio sbagliato invertendo i termini
    Ultima modifica di crissangel : 28-12-2007 alle ore 17.02.25
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  10. #10
    Partecipante L'avatar di nologo77
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    Mi ricollego brevemente al titolo del topic. Purtroppo non sono (ancora) esperto in processi cognitivi e IA per supportare energicamente analogie tra Google e il cervello umano.

    La mia tesi di matematica applicata parlava proprio dell' "algoritmo" che è alla base del famosissimo motore di ricerca Google. Algoritmo Trawling di Kumar.
    Il nesso fondamentale è quello di considerare l'insieme delle comunità (categorie) del web come un particolare tipo di grafo (che è una struttura matematica), il grafo random...
    non mi addentro ulteriormente nei formalismi che il lettore interessato può reperire su internet.
    Il modo in cui si formano e rafforzano i legami tra i nodi di questo grafo è investigabile analiticamente e può avere forti similitudini tra il modo in cui il cervello è globalmente connesso.
    That's all, a beneficio (spero) di chiunque voglia approfondire la cosa.

    Si trovano articoli interessanti anche sul Semantic Web.

  11. #11
    Partecipante Esperto L'avatar di korianor
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    Citazione Originalmente inviato da nologo77 Visualizza messaggio
    Mi ricollego brevemente al titolo del topic. Purtroppo non sono (ancora) esperto in processi cognitivi e IA per supportare energicamente analogie tra Google e il cervello umano.
    [...]
    Il modo in cui si formano e rafforzano i legami tra i nodi di questo grafo è investigabile analiticamente e può avere forti similitudini tra il modo in cui il cervello è globalmente connesso.
    Volevo solo ribadire che, malgrado il titolo dell'articolo parli trionfalmente di cervello umano, il lavoro di Griffiths (almeno per quanto ne sappia io!) non riguarda assolutamente il livello biologico. Come è riportato nell'abstract, gli autori hanno confrontato un modello basato sul funzionamento di Google con le prestazioni a dei compiti di memoria da parte di soggetti umani. Il fatto che ci sia una corrispondenza e che PageRank riesca a predire in modo adeguato le performance dei partecipanti, non ci dice nulla (o cumunque molto poco) sul parallelo tra il modo in cui il cervello è globalmente connesso e Google. Lo stesso Griffiths ha più volte affermato che il suo programma di ricerca riguarda il livello computazionale e non quello dell'implementazione (nello specifico le neuroscienze).

    Chiaramente ciò non toglie che questi algoritmi possano essere utili a chi si occupa di modelli computazionali nell'ambito delle neuroscienze, tuttavia questo articolo non riguarda questo.
    "Su ciò di cui non si può parlare si deve tacere" (L. Wittgenstein)

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