Livelli di descrizione

Stefano Bussolon

Livello biologico - neurofisiologico

Livello matematico

Livello fisico

Livello statistico

Intelligenza artificiale

Modelli psicologici e neuropsicologici

Livello biologico - neurofisiologico

Le reti neurali artificiali costituiscono delle metafore delle reti neurali biologiche;

nell'ambito delle "neuroscienze computazionali" le reti costituiscono dei modelli teorici di aree funzionali del sistema nervoso centrale.

Livello matematico

Le reti sono oggetti matematici, in quanto vengono realizzate attraverso degli stumenti matematici classici;

esse sono, a loro volta, degli strumenti matematici, in quanto calcolano delle funzioni arbitrarie.

Livello fisico

Alcune architetture di reti neurali artificiali presenti in letteratura costituiscono dei modelli di alcuni domini fisici. L'esempio più significativo è costituito dalle reti di Hopfield, che simulano il comportamento elettromagnetico dei metalli.

Livello statistico

i percettroni senza strati nascosti costituiscono dei modelli lineari;

le reti con uno strato nascosto sono paragonabili a dei modelli di regressione;

le reti neurali probabilistiche corrispondono alla kernel discriminant analysis;

le reti di Kohonen di quantizzazione vettoriale adattiva sono simili alla cluster analisys;

la regola di Hebb è correlata all'analisi delle componenti principali;

Intelligenza artificiale

Le reti neurali possono realizzare degli strumenti, e vengono usate in numerosi contesti, proprio perché capaci di affrontare problemi complessi e poco o male strutturati sotto il profilo formale

Modelli psicologici e neuropsicologici

Se la simulazione vale esclusivamente a livello di corrispondenza input-output la rete costituisce un modello psicologico; qualora l'architettura della rete corrisponde a dei moduli funzionali che si assume siano coinvolti in un processo cognitivo possiamo parlare di simulazione di modelli neuropsicologici.