Articolo scientifico presentato al Convegno internazionale BFAL 2020: Brain Function Assessment in Learning
Philippe Lemoisson e Stefano A. Cerri
Capire e prevedere le funzioni del cervello è la sfida più importante dei nostri tempi. Il fuoco di questo sforzo è capire e prevedere eventi di apprendimento, come l’adattamento dinamico dei fasci che connettono le schede neuronali nella Teoria della
elezione Neuronale di Gruppo di Edelman (TNGS). Abbiamo concepito, progettato e valutato un nuovo paradigma per costruire ed usare la conoscenza collettiva attraverso interazioni su Web che abbiamo chiamato ViewpointS (punti di vista). Sfruttando la somiglianza con la TNGS immaginiamo che questo possa essere considerato un cervello collettivo particolarmente efficace nel caso di rappresentazioni transdisciplinari. Ben lontani da essere senza dubbi, nell’articolo scientifico presentiamo le ragioni (ed i limiti) della nostra proposta che aspira a diventare un utile mezzo di integrazione per esplorazioni quantitative future di funzioni individuali del cervello così come di intelligenza collettiva a diversi livelli di granularità. Perciò, noi sfidiamo ognuno degli approcci correnti: quello logico tipico del Web semantico, quello statistico tipico del data mining e dell’apprendimento profondo, quello sociale dei sistemi di raccomandazione basati su autorità e fiducia. Questo non tanto in ognuno dei loro campi preferiti di operazione, piuttosto nelle loro debolezze di integrazione lontane dal comportamento olistico e dinamico del cervello umano.
ViewpointS: A Collective Brain
Understanding and forecasting brain functions is the major challenge of our times. The focus of this endeavor is understanding and forecasting learning events, such as the dynamic adaptation of beams connecting neuronal cards in Edelman’s Theory of Neuronal Group Selection (TNGS). We have conceived, designed and evaluated a new paradigm for constructing and using collective knowledge by Web interactions that we called ViewpointS. By exploiting the similarity with the TNGS we conjecture that it may be metaphorically considered a Collective Brain, especially effective in the case of transdisciplinary representations. Far from being without doubts, in the paper we present the reasons (and the limits) of our proposal that aims to become a useful integrating tool for future quantitative explorations of individual brain functions as well as of collective wisdom at different degrees of granularity. We are therefore challenging each of the current approaches: the logical one in the semantic Web, the statistical one in mining and deep learning, the social one in recommender systems based on authority and trust; not in each of their own preferred field of operation, rather in their integration weaknesses far from the holistic and dynamic behavior of the human brain.
Autori
Philippe Lemoisson
CIRAD (FR) - La recherche agronomique pour le développement
Unité Mixte de Recherche Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (TETIS)
Stefano A. Cerri
Vice-President R&D, DKTS (IT)
Distinguished Fellow, Fondazione Bruno Kessler, Trento (IT)
Emeritus Professor of Informatics
Formerly: Deputy Director of LIRMM (FR)
Deputy Vice President International Relations LIRMM
Laboratory of Informatics, Robotics, Microelectronics of Montpellier; University of Montpellier & CNRS
