Pubblicato per la prima volta nel 1952, Progetto per un cervello. L’origine del comportamento adattativo ha assunto oramai lo statuto del classico. Il libro di William Ross Ashby è, in primo luogo, come suggerisce il titolo stesso, un trattato sul cervello. Di conseguenza, non può che essere un libro sulla complessità. In secondo luogo, è un libro sulle condizioni per la progettazione di macchine capaci di implementare le funzioni adattative del vivente. Partendo dall’analisi dei meccanismi fondamentali preposti all’adattamento, l’autore si interroga sulle modalità attraverso cui costruire macchine adattative: può una macchina modificare spontaneamente la propria organizzazione in modo da adattarsi a un ambiente cangiante? Precorrendo la robotica situata, il darwinismo neurale, l’enattivismo e l’approccio dinamico nelle scienze cognitive, questo testo, a distanza di settant’anni, continua a essere un evergreen. Un classico da riscoprire capace ancora oggi di illuminare i presupposti teorici del machine learning e i principi auto-organizzativi delle reti neurali artificiali.
William Ross Ashby, Progetto per un cervello. L'origine del comportamento adattativo, Orthotes Editrice
Alberto Giustiniano;
2021
Abstract
Pubblicato per la prima volta nel 1952, Progetto per un cervello. L’origine del comportamento adattativo ha assunto oramai lo statuto del classico. Il libro di William Ross Ashby è, in primo luogo, come suggerisce il titolo stesso, un trattato sul cervello. Di conseguenza, non può che essere un libro sulla complessità. In secondo luogo, è un libro sulle condizioni per la progettazione di macchine capaci di implementare le funzioni adattative del vivente. Partendo dall’analisi dei meccanismi fondamentali preposti all’adattamento, l’autore si interroga sulle modalità attraverso cui costruire macchine adattative: può una macchina modificare spontaneamente la propria organizzazione in modo da adattarsi a un ambiente cangiante? Precorrendo la robotica situata, il darwinismo neurale, l’enattivismo e l’approccio dinamico nelle scienze cognitive, questo testo, a distanza di settant’anni, continua a essere un evergreen. Un classico da riscoprire capace ancora oggi di illuminare i presupposti teorici del machine learning e i principi auto-organizzativi delle reti neurali artificiali.File | Dimensione | Formato | |
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