4 - Scienze della Formazione

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4 - Scienze della Formazione

Lezione 4/8

Funzionalismo, problem solving e rilevanza

Avvertenza

Le presenti note sono rivolte solo agli studenti del corso

e non possono essere diffuse senza previa richiesta


Funzionalismo

• I modelli informatici costituiscono un efficace

banco di prova per le teorie semantiche; però

richiedono che tanto il significato quanto la

sua comprensione siano descritti in termini

computazionali.

• Qui entra in gioco l’ipotesi che ogni processo

cognitivo sia (o debba essere rappresentato

come) l’esecuzione di un programma.

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La proporzione silicea

• Poiché i programmi sono algoritmi formali

specificati in linguaggi non meno formali, la

cognizione sembra non aver alcun nesso con lo

specifico supporto materiale utilizzato per far girare

un qualsiasi programma specifico.

Quest’indipendenza è riassunta nello slogan del

funzionalismo:

la mente sta al corpo come il software sta allo hardware.

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Capire l’intelligenza

simulandola artificialmente

• Il test di Turing

• la capacità di risolvere problemi è un criterio basilare

per valutare l’intelligenza di un sistema

• al fine di simulare prestazioni cognitive che

coinvolgono il linguaggio, sono stati elaborati

numerosi “sistemi esperti”

• Gli ostacoli incontrati per questa via hanno fatto

apprezzare la plasticità (con la sua opportuna

modulazione) come una delle caratteristiche

dell’intelligenza umana.

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Aspetti diversi

• Architettura interna della mente

• Logica matematica / logica “naturale”

• Comprensione di quali informazioni sono

rilevanti al contesto

• Sesnbilità, percezione, corporeità, modi

possibili di agire

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IL RAGIONAMENTO

SOGGIACENTE AL

FUNZIONALISMO

• Se la mente è un sistema che elabora informazioni,

le informazioni devono essere codificate

simbolicamente,

cosicché l’attività del pensiero si esercita su simboli

mentali eseguendone varie manipolazioni, in

conformità a regole algoritmiche.

Quindi pensare = manipolare simboli.

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• Da questa stessa idea ha preso avvio il progetto di

un’intelligenza artificiale.

• Più in generale, uno dei tratti caratteristici dalla

scienza cognitiva, così come si è sviluppata dai primi

anni Sessanta è la sua ispirazione computazionale

• questa ispirazione si rivela nell’assumere che i

processi di pensiero non fanno altro che elaborare

simboli di qualche tipo.

• Cioè, le “rappresentazioni mentali” sono

configurazioni simboliche

• e l’elaborazione delle informazioni in esse codificate

è un calcolo in un opportuno linguaggio, in cui sono

compresenti simboli per le informazioni da

elaborare e simboli per le procedure di elaborazione).

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Programmi

• I programmi di computer hanno a che fare con numerali,

quindi con simboli.

• Quello che fanno è computare nuovi numerali a partire da

numerali dati; e se lo fanno nel modo “giusto” (…),

possiamo servircene per simulare efficacemente un qualsiasi

sistema di simbolizzazione.

• Dal momento in cui linguisti e psicologi hanno cominciato a

pensare la mente come un sistema di elaborazione

dell’informazione, l’informatica in genere e i modelli

informatici sviluppati dall'intelligenza artificiale in specie

sono diventati sempre più importanti per la scienza cognitiva

e, in particolare, per la semantica.

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• I programmi sono, appunto, procedure meccaniche,

algoritmiche, scritte in un codice opportuno, le quali

combinano insieme molte regole

• e la grammatica del codice è un altro programma, il

quale specifica come generare espressioni corrette

del codice e come riconoscerne la correttezza.

• Programmi e sottoprogrammi

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Esempio:

programmi per giocare a scacchi

• Un programma per giocare a scacchi dovrà includere un

generatore di mosse, un riconoscitore di mosse (che scarta

quelle illegittime), un selettore di mosse (tra quelle legittime).

• A sua volta, un generatore di mosse ha bisogno di un altro

sottoprogramma incaricato di controllare la posizione dei

pezzi sulla scacchiera.

• Infine ci dovrà essere, per quanto banale, anche un

sottoprogramma il quale stabilisce che le mosse del bianco e

del nero sono alternate.

• Tra tutte queste componenti, l’attenzione dei programmatori

si concentra sul selettore di mosse (altrimenti avremmo

soltanto un arbitro artificiale).

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Ideologia cognitivista e IA

• se le rappresentazioni mentali sono assimilabili a

configurazioni simboliche e a regole per manipolarle in

questo e quel modo, e se tutti i sistemi di simboli sono

traducibili nei termini della teoria della computazione, nella

quale si ha che fare soltanto con numerali, allora …?

• si può fare un passo ancora e ipotizzare che questa stessa teoria ci

fornisca il quadro in cui descrivere come effettivamente

funziona la mente umana.

• Qualche informatico fiducioso nel futuro dell’IA è arrivato a

prevedere che fra trecento anni i computer useranno gli

uomini come animali da compagnia.

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• Se gli esseri umani elaborano simboli, lo fanno

mediante il cervello.

• Ma nell’elaborazione di simboli che un computer

esegue entrano forse i neuroni, le sinapsi, le

distribuzioni di sodio e potassio, l’irrorazione

sanguigna ...?

• Insomma, nei processi interni al computer entra in

gioco la neurofisiologia?

• No. Quel che conta, nella manipolazione di simboli,

è solo il programma o l’insieme dei programmi (il

software) e questo è indipendente dal supporto

materiale (hardware) che “fa girare” il programma, lo

realizza fisicamente, lo “implementa”.

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ECCOCI AL PUNTO

• Questa è stata l’apparente ovvietà alla base di buona

parte delle ricerche nelle scienze cognitive, e ne è

rimasta l’idea-guida per molto tempo:

• si poteva capire il funzionamento della mente senza

bisogno di aspettare i risultati delle ricerche sul

cervello.

• Quest’idea-guida ha anche meritato un nome:

“funzionalismo”.

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PRIMI DUE ESEMPI

• 1. Una melodia eseguita con la chitarra, su nastro

magnetico, su cd. E’ la stessa ma fisicamente i

supporti sono molto diversi.

• 2. Considerate l'operazione della somma di due

numeri, eseguita nei modi seguenti: mentalmente,

con l'abaco, con carta e penna, con una macchina

calcolatrice a ruote dentate, con una calcolatrice

tascabile elettronica.

• È sempre la stessa cosa: la somma aritmetica di due

numeri, e si ottiene sempre lo stesso risultato (se i

vari meccanismi adoperati hanno funzionato bene).

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TERZO ESEMPIO

• 3. Adesso prendiamo un qualunque gioco, come gli

scacchi. Ricordiamoci degli aspetti degli scacchi che

abbiamo elencato parlando degli scacchi come

paradigma di struttura (formale) in relazione alla

linguistica:

• che si giochi con pezzi di legno o di metallo, con

pezzi di forma, colore e dimensione diversa,

muovendoli fisicamente sulla scacchiera o cliccando

sul mouse del computer,

• si tratta sempre dello stesso gioco.

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QUARTO ESEMPIO

• 4. consideriamo il Teorema di Pitagora: pensato la prima

volta da Pitagora, ripetuto da voi alla lavagna quando la

professoressa vi ha interrogato, ottenuto da un programma

di computer.

• È pur sempre lo stesso fatto matematico che viene

espresso. E la situazione si può raffinare tenendo conto

delle diverse dimostrazioni possibili dello stesso teorema.

• La stessa melodia, la stessa operazione, lo stesso gioco, lo stesso

teorema.

• In ciascun caso abbiamo, sì, strutture materiali diverse, procedure

empiriche o teoriche diverse, ma il risultato è una identica struttura

formale.

• Ebbene, il funzionalismo prende spunto da questo tipo di

considerazioni e ne fa la base di una concezione generale della

mente.

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DUNQUE

LA PROPORZIONE SILICEA

• Ecco dunque il punto fondamentale del

funzionalismo:

• così come i programmi sono quel che sono

indipendentemente dalla particolare struttura

materiale del computer su cui li facciamo girare,

analogamente l'informazione elaborata quando

pensiamo è quel che è indipendentemente dai

particolari dell'implementazione cerebrale.

• In breve, la proporzione non aurea ma silicea:

• mente : cervello = software : hardware.

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FALLACIA SIMBOLICA

• C’è o non c’è nella mente un manipolatore

di simboli?

• Se c’è manipola in funzione del significato

o no?

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PROBLEM SOLVING

• Un sistema intelligente è innanzitutto una “entità”

che è capace di risolvere problemi – certamente non

tutti quelli immaginabili in astratto, ma almeno una

determinata gamma di problemi.

• Che cos’è un problema? Potremmo dire che si ha un

problema quando sappiamo che cosa si deve fare, cioè,

quale sarebbe la cosa giusta da fare, ma non sappiamo

come.

• Per esempio, chiunque sappia giocare a scacchi deve

saper riconoscere una posizione di scacco matto, ma

ben altra cosa è sapere come fare a raggiungerla

tenendo il bianco.

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Ci sono casi in cui questa descrizione sommaria

non è adeguata:

quando non sappiamo neanche

in che consiste la cosa giusta da fare

e quando non sappiamo neppure

se c'è una tale cosa giusta.

• “Fare” può stare per: dimostrare, risolvere, raggiungere,

calcolare, costruire, colpire, ecc., e “cosa” può stare per:

teorema, obiettivo, numero, edificio, bersaglio, ecc.

• Così, i problemi possono essere dei tipi più diversi e

riguardare i più diversi tipi di oggetti.

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STRATEGIE

• L’ipotesi di partenza era: la capacità di risolvere un problema

è una misura, per quanto parziale, d’intelligenza; e se una

mente è per definizione qualcosa di intelligente, allora un

sistema totalmente incapace di risolvere problemi non è una

mente.

• La capacità di capire il significato di un discorso complicato

ne è un esempio paradigmatico, ma già la capacità di uscire

da un labirinto è un esempio di intelligenza; si tratta di

“intelligenze” diverse.

• Ma fino a che punto? Come si esplicano queste capacità? Che

cosa le differenzia da un semplice riflesso condizionato?

• La chiave sta nella presenza di strategie.

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ESPLOSIONE

COMBINATORIA

• Quando le possibilità di combinare tra loro, secondo

regole ben precise, un insieme finito di elementi

crescono a ogni passo (per esempio,

esponenzialmente), si parla di esplosione combinatoria.

• L'esempio degli scacchi è emblematico della rapidità

con cui si può verificare l’esplosione combinatoria.

• Quel che vale per gli scacchi si applica a una vasta

classe di problemi, che usualmente non sono

considerati di tipo ludico, come per esempio la

scelta di un verso in una poesia o di una

proposizione in un’inferenza.

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Prendiamo un sistema in cui si

verifica l’esplosione combinatoria

• anche se sappiamo che c'è una soluzione a un dato problema

relativo al sistema, e anche se sappiamo che c'è un algoritmo

che genera la soluzione, sapere tutto questo può non essere

di alcun aiuto pratico a trovarla.

• D'altra parte, non è elencando ed esaminando una a una tutte

le possibili mosse (nostre e dell'avversario) dopo una data

mossa, che ci comportiamo nel giocare a scacchi, così come

nella maggior parte delle nostre attività — tra l’altro chi si

divertirebbe più?

• La semantica COMBINATORIA proposta da Katz va

incontro proprio a questa difficoltà: se per capire il

significato di un enunciato devo avere un registro di tutti i

significati possibili, non arriverò mai a capirne uno.

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EURISTICA

• In pratica, di fronte a un problema da risolvere, quasi mai si

esaminano tutte le possibili alternative e tutte le conseguenze

di ciascuna alternativa. Farlo sarebbe un segno di bruta

stupidità, anche se in tal modo si ottenesse la soluzione.

• Ci mettiamo a esaminare tutte le alternative solo se ce ne sono

abbastanza poche o se siamo riusciti a ridurle a un ventaglio

ridotto di tipi.

• Quando la situazione è complessa e ricca di alternative, come

facciamo allora a gestire l'esplosione combinatoria?

• La risposta è semplice: ci serviamo di un'euristica, che ci fa

scartare rapidamente alcune delle vie possibili e ad

organizzare la ricerca della soluzione restringendo

l’attenzione alla alternative rimaste.

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SPAZIO DEL PROBLEMA:

POTARE I RAMI

• Per avere un comportamento efficiente non occorre essere

onniscenti e non basta seguire le ferree leggi della logica.

• Se non trovate il vostro portafogli, restringete subito

il numero dei posti in cui cercarlo.

• E se non ricordate il nome di battesimo del vostro

professore di informatica, non lo cercate nei libri di

paleontologia.

• Cioè, state restringendo lo spazio virtuale in cui

cercare la soluzione, dopodiché poterete l’albero dei

percorsi possibili per arrivare alla sua soluzione.

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TIPI DI PROBLEMA

• 1) problemi di organizzazione

• 2) problemi di scoperta di struttura

• 3) problemi di trasformazione

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ORGANIZZAZIONE

esempio:

data la configurazione di 12 fiammiferi

formare una figura

con soli tre quadrati

spostando 4 fiammiferi

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SCOPERTA DI STRUTTURA

esempio

• proseguire la serie 1 6 7 1 3 2 0.

• La serie prosegue con ... 33.

• Sapreste dire perché?

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TRASFORMAZIONE

esempio

• Sulla riva di un fiume ci sono 5 missionari e 5 cannibali,

e tutti quanti devono attraversare il fiume. Hanno a

disposizione una barca che contiene al massimo tre

persone. Sulla riva e sulla barca non ci deve mai essere

un numero di missionari inferiore a quello dei cannibali,

se no questi si lasciano andare e ... li mangiano; inoltre,

i cannibali non si mangiano tra loro. Come fanno i

missionari a raggiungere tutti l'altra sponda sani e

salvi?

• Qui ci sono due insiemi fissati: 5M + 5C allo stato iniziale e

5M + 5C allo stato finale (sull’altra sponda). Si tratta di

trasformare lo stato iniziale in quello finale nel rispetto dei

vincoli imposti.

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Spazio del problema ed euristica

• Lo spazio del problema è definito dalla

descrizione dei dati che forniscono lo stato

iniziale e dai vincoli imposti sulle regole da

seguire per trovare la soluzione.

• Resta la questione della scelta ottimale di

strategia: l’insieme delle regole che generano

una strategia risolutiva (che può essere

efficiente o no) definisce infatti un'euristica.

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E se lo spazio del problema

non è fissato?

• I problemi che abbiamo finora considerato sono per lo più

relativi a sistemi di simboli ben definiti e fissati una volta per

tutte.

• Di fatto, un bambino che cerca di risolvere un problema

pratico non dispone di uno spazio del problema bell’e

confezionato in cui semplicemente identificare il percorso

che genera la soluzione.

• Nella vita reale, lo stesso spazio del problema è in fieri e

continuamente modificato nei tentativi di raggiungere lo

scopo.

• Bisogna dunque prendere in considerazione l'attività di

plasmare lo stesso spazio del problema, cioè la mutevole

cornice in cui di volta in volta si sviluppa la trama della

conoscenza.

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Introdurre nuovi oggetti

• L'introduzione di nuovi oggetti, rispetto a quelli menzionati

nelle premesse e nella conclusione di un teorema è una

procedura abituale in molti altri ambiti.

• Il presupposto è che lo spazio cui è ancorata la ricerca della

soluzione del problema, dunque, non comprende solo ciò che

è menzionato nei dati e nell’enunciazione del problema stesso,

ma d'altra parte non comprende ogni cosa.

• Se il problema è semantico e gli oggetti sono significati, in

quello che si è detto c’è una piccola lezione: se rinunciamo

all’olismo, non per questo dobbiamo adottare una posizione

atomistica, come se i dati contenessero tutto ciò di cui abbiamo

bisogno per orientarci nella loro comprensione.

• Viceversa: se dobbiamo aggiungere qualcosa, lo ‘spazio’ in cui è

sufficiente cercare non abbraccia tutto il comprensibile.

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RILEVANZA

• Riprendiamo il discorso sullo spazio virtuale

in cui cercare la soluzione di un problema.

• Storiella famosa: di notte un passante vede un

uomo chino sotto un lampione che cerca

qualcosa. Il passante si avvicina e gli chiede:

“Che cosa sta cercando qui per terra?” L'uomo

risponde: “Ho perduto i miei occhiali in quel

tratto buio di strada”. Il passante ovviamente

chiede allora perché, se li ha perduti laggiù, li sta

cercando qui. E l'uomo: “Perché là c'è buio e

non li potrei vedere, invece qui c'è luce”.

• Meditate ...

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DUE ERRORI:

totale rigidità e totale flessibilità

• I sistemi esperti che abbondano in IA sono

ottusi e poco flessibili, proprio come lo sono i

modelli matematici del linguaggio, ispirati

prima agli standard ideali della logica e poi ai

principi della teoria della computabilità.

• Ma se la rigidità è un difetto lo è anche una

totale flessibilità, priva di alcun vincolo.

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Logica e pragmatica artificiali?

• La rilevanza, o pertinenza, è un tema centrale della

pragmatica e così la relativa logica è per alcuni uno

strumento indispensabile alla pragmatica.

• La maggior parte dei sistemi di IA finalizzati alla

comprensione del linguaggio e alla rappresentazione

delle conoscenze non ne ha tenuto conto in misura

adeguata e si è scontrata con numerosi ostacoli;

• tenendone conto, potremmo dunque aspettarci di

arrivare a un sistema che manipola simboli

(enunciati) in modo più “intelligente”.

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GUAIO

• Il guaio è che, nella pratica, ciò che si suppone

rilevante non resta sempre tale

• e ciò che non era rilevante lo può diventare, via via

che si procede nei tentativi di soluzione di un

problema.

• Gli psicologi hanno accertato che uno stesso quesito

posto in modi diversi, benché ‘logicamente’

equivalenti, conduce a risposte diverse.

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• La ricerca di condizioni formali/generali di

rilevanza è la Terra Promessa?

• Francamente, ne dubito.

• Dubito che le cosiddette logiche della

rilevanza conseguano gli ambiziosi scopi loro

assegnati,

• per il semplice motivo che ciò che è rilevante

in un contesto non lo è in un altro!

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CONDIZIONALI

CONTROFATTUALI

• Se io fossi te, …

• Se tu fossi me …

• Se Firenze fosse in Sicilia, …

• Se la Sicilia comprendesse Firenze, …

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Il “problema della cornice”

e la clausola ceteris paribus

• Se Giovanna fosse una tartaruga, non andrebbe più piano di

come va.

• però: da questa premessa falsa non scende qualunque cosa, per

esempio non scende che Giovanna vola, o che le usuali

tazzine da caffè si sciolgono al sole, quindi non si applica il

principio logico secondo cui da un enunciato falso consegue

qualunque cosa (i logici medioevali dicevano: “ex falso,

quodlibet”).

• Se supponiamo che Giovanna sia una tartaruga, qualcosa nel

nostro modello del mondo cambia, però non cambia mica

tutto. In primo luogo, non cambia la velocità media delle

tartarughe.

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Qualcosa cambia ma non tutto

• Un cambiamento c’è: Giovanna viene ad acquistare

un bel guscio, la sua pelle non è più così serica, le

sue gambe non ce la fanno più a salire le scale, ecc.

• Tuttavia a un certo punto ci si ferma: si ritaglia una

cornice intorno alla variazione introdotta.

• (Kafka fa trasformare il protagonista del celebre

racconto Metamorfosi in un insetto che conserva la

coscienza tipica degli esseri umani.)

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• Raramente, nell'uso quotidiano del linguaggio,

sorgono questioni su dove esattamente è stata

tracciata la cornice

• Ecco un'altra spia caratteristica

dell'intelligenza umana:

• ci intendiamo molto bene senza dover

specificare dov’è la cornice.

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Problema della cornice

e vita quotidiana

• Com’è che gli studiosi di IA si sono imbattuti nel

frame problem?

• Formate a caso una lista costituita da due nomi

comuni femminili (al singolare), un verbo transitivo

(all’infinito), un nome comune maschile al singolare,

un verbo (all’infinito).

• Poi inseriteli, nell'ordine, negli slot vuoti del testo

seguente.

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• Giovanni entrò nel ristorante e chiese una

……… perché aveva una ……… terribile e

voleva ……… qualcosa di caldo. La finì in

tre minuti, ma per gustarla da vero ……..

bisogna cercare di non ……… così in fretta.

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Il risultato è probabilmente una storiella

assurda. Confrontiamo il risultato con il

testo seguente:

• Giovanni entrò nel ristorante e chiese una

bistecca perché aveva una fame terribile e voleva

mangiare qualcosa di caldo. La finì in tre

minuti, ma per gustarla da vero intenditore

bisogna cercare di non mangiare così in fretta.

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LUOGHI COMUNI

• Così, normale, così banale!

• Che cosa invece rende ridicola la storiella costruita a caso?

Regole grammaticali violate?

• No. Sono le nostre comuni aspettative: ciò che sappiamo sui

ristoranti, sui motivi delle azioni umane, ecc.

• Insomma, tutte quelle tacite conoscenze date per buone su

ciò che avviene in un certo contesto sociale. Luoghi comuni,

sì, ma senza l'esistenza di simili luoghi comuni la

comprensione immediata che manifestiamo della storiella,

come del resto di moltissime altre, sarebbe preclusa.

• Capire testi del genere, relativi a ristoranti, clienti affamati ecc.

sarà anche ovvio, ma capire in che consiste la capacità

soggiacente di capire tali testi (e le relative situazioni) è

tutt'altro che ovvio. LA FILOSOFIA DEL LINGUAGGIO

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