Il mio laboratorio ha un nuovo sito web. L'URL è
http://www.cog.brown.edu/research/causalitylab/index.html
La maggior parte del design è stata fatta dai miei studenti universitari e studenti, ma come parte della riprogettazione, volevo che tutti i miei studenti universitari scrivessero un breve paragrafo sulla loro ricerca. Uno dei miei studenti ha scritto quanto segue:
"Gioco con i bambini in età prescolare, quindi provo a realizzare programmi per computer intelligenti come i bambini in età prescolare. I bambini di solito vincono. "
Pensavo fosse interessante. Mi ha ricordato una conversazione che ho avuto quando ero uno studente laureato 12 anni prima. Ero al quinto anno di scuola elementare, quasi finito, e stavo parlando con un nuovo studente su cosa voleva lavorare per il suo progetto del primo anno. La sua risposta fu che voleva costruire programmi per computer sul comportamento dei bambini (in realtà finì per fare qualcosa di molto diverso).
Mi ha anche ricordato la mia tesi di laurea, scritta nel 1991, in cui descrivevo un (piuttosto difettoso) programma per computer progettato per prevedere il comportamento umano in un compito di apprendimento. Era basato su un modello di cognizione animale costruito dieci anni prima, che a sua volta era basato su una serie di modelli progettati nei primi anni '70.
L'obiettivo di costruire programmi per computer che modellano il comportamento umano si estende anche prima di quello. Nel Dipartimento di Psicologia della mia Università, uno dei nostri illustri professori ha lavorato su un modello di tempismo (negli animali non umani) dagli anni '50. L'ho sentito descrivere la sua ricerca una volta (l'anno scorso): sta ancora lavorando alla modella.
Quindi eccoci qui: oltre 50 anni di modellazione. Una delle promesse della "Rivoluzione Cognitiva" era il "Modello computazionale della mente" – l'idea che il cervello potesse agire come un computer, e pensare a questa metafora potrebbe offrirci una visione di come il cervello produce comportamento e pensiero. Nella scuola di specializzazione, ho imparato questo come "La mente è il cervello come software è l'hardware", un mantra che gli studenti universitari nella classe di Scienze cognitive introduttive I TAED sono stati costretti a recitare.
Nello sviluppo cognitivo, vari tipi di modelli sono esplosi per spiegare il comportamento dei bambini – IA simbolica, connessionismo, sistemi dinamici, modelli causali, inferenza bayesiana (che ora è di gran moda) – e ognuno ha vantaggi e contributi. Ma mi chiedo se la promessa di costruire questi modelli per processi di sviluppo è simile alla promessa di jetpack quando ero un bambino: una bella idea, ma più soddisfacimento dei desideri rispetto alla scienza attuale. Un "non sarebbe bello se avessimo queste" idee, al contrario di uno sforzo realistico?
Sì, questo è un uomo di paglia (e sì, lo abbatterò in pochi paragrafi). Ma, ho pensato di recente, è importante riflettere sul perché questo argomento sia un uomo di paglia.
Il mio modello computazionale preferito proviene dalla letteratura sulla cognizione animale. È il modello Rescorla-Wagner, pubblicato per la prima volta nel 1972. Fondamentalmente, è stato progettato per spiegare un fenomeno nel condizionamento chiamato blocco, cosa che ha fatto abbastanza bene. Il modello stesso è imperfetto e ci sono state numerose (e intendo numerose) variazioni e ricreazioni delle idee che presentano in quel documento originale.
Ecco cosa mi piace del modello. Innanzitutto, fa delle previsioni davvero controintuitive, che risultano essere vere. Rescorla e i suoi studenti hanno continuato a dimostrare diversi fenomeni che emergono solo dal sedersi attorno calcolando possibili input per il modello. Ma ancora più importante, ha anche suggerito una serie di paradigmi emersi dal tentativo di rompere il modello. Quasi immediatamente dopo la sua pubblicazione, Wagner ei suoi studenti hanno scritto alcuni articoli che dimostrano che il modello non ha tenuto conto di tutti i condizionamenti animali, e molti di questi fenomeni sono tornati dal pensare alle previsioni fatte dal modello.
Non è il modello che mi piace (anche se è abbastanza elegante) – è che quasi 40 anni dopo la sua pubblicazione, i ricercatori (incluso me stesso) stanno ancora pensando a ciò che fa e non prevede, e usando quelle previsioni per progettare nuovi esperimenti che spiegare umano (adulto e bambino), così come il comportamento animale.
Questo è certamente parte della promessa delle rivoluzioni cognitive – i modelli dovrebbero agire come sistemi formali – permettendo agli psicologi evolutivi (e agli psicologi in generale) di avere ancora un altro modo di pensare alla relazione tra teoria e dati. Un buon modello non si limita a spiegare il comportamento, ma fa delle previsioni su quali altri comportamenti dovremmo aspettarci di osservare.
Sospetto che la precedente frase che ho scritto sia ampiamente condivisa dalle scienze cognitive e certamente dai modellisti computazionali. Ma, quello che mi colpisce del settore in questo momento è che così poche persone si preoccupano di scriverlo (o anche di dirlo ad alta voce). Ancora peggio, sono spesso colpito dal fatto che pochi articoli lo praticano effettivamente. Una sfida affrontata dagli scienziati cognitivi in generale, e i ricercatori interessati a modellare il comportamento dei bambini è attenersi a questo principio. Altrimenti, non stiamo solo fingendo di costruire jetpack?
