In questo notebook presentiamo un prototipo di “Coscienza a Cono” pensata per organizzare la conoscenza di un sistema AI con:
- Struttura gerarchica (dal livello base, concreto, fino al livello archetipico, altamente astratto).
- Relazioni tipizzate (is-a, part-of, causa-effetto, contrasto, associato).
- Meccanismi di embedding basati su modelli di linguaggio (BERT).
- Apprendimento incrementale (aggiornamento degli embedding in base a nuovi dati e feedback).
- Visualizzazione (2D con t-SNE e 3D a spirale, per evidenziare come i concetti si dispongono nello “spazio cognitivo”).
L’idea della “Coscienza a Cono” nasce dal desiderio di creare un modello più ricco e “vivo” di knowledge graph, in cui i concetti siano disposti verticalmente (dal concreto all’astratto) e avvolti lungo una spirale che ne rappresenti la continuità e le connessioni trasversali. Questo approccio prova a:
- Fornire una gerarchia: ogni concetto ha un livello di astrazione (base, intermedio, astratto, archetipico).
- Esplicitare i legami: i concetti sono uniti da relazioni come
PARTOF,CAUSA,IS-A, in modo da riflettere la natura del loro rapporto. - Supportare i modelli di linguaggio (LLM), che possono generare gli embedding dei concetti e aggiornarli dinamicamente.
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Gerarchia e Relazioni
Ogni nodo (concetto) risiede a un certo “livello” (BASE, INTERMEDIO, ASTRATTO, ARCHETIPO). Le relazioni sono tipizzate e possono essere monodirezionali o bidirezionali (con inversione automatica, es.PARTOF↔IS-A). -
Embedding Semantici
Grazie alla libreria Transformers, il notebook genera embedding dai testi associati ai concetti. L’esempio di default usa “bert-base-uncased”, 743A ma puoi sostituire il modello (DistilBERT, RoBERTa, ecc.) se vuoi migliorare la qualità o ridurre il carico computazionale. -
Apprendimento Incrementale
Abbiamo integrato un metodoaggiorna_embedding_incr_avanzatache, dato un elenco di concetti “modificati” o “nuovi”, ricalcola gli embedding prendendo in considerazione anche i “vicini” di primo e secondo grado nel grafo. Se attivi la modalità “feedback loop”, ogni nodo può aggiustare leggermente i propri pesi e le relazioni in base a un “feedback_score”. -
Integrabilità con Neo4j
Il codice supporta (opzionalmente) la persistenza dei nodi e relazioni in un database Neo4j, per chi desidera scalare la struttura a grafo e gestire archivi di conoscenza di grandi dimensioni. -
Visualizzazione
- 2D (t-SNE): comprime gli embedding in 2 dimensioni, rivelando “cluster” di concetti affini.
- 3D Spirale: colloca i concetti su una forma conica, dove ogni livello di astrazione sale lungo l’asse z e l’angolo, producendo una spirale. Questo fornisce una rappresentazione visiva di come i concetti concreti (livello BASE) salgano gradualmente verso i livelli più astratti (ASTRATTO, ARCHETIPO).
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Analisi e Strumenti di Ricerca
- Community detection (Girvan–Newman) per scoprire “comunità” di nodi fortemente connessi.
- Random walk per esplorare percorsi semicasuali nel grafo.
- Analisi temporale (mostra quali concetti/relazioni sono stati aggiornati recentemente).
Il notebook si compone di:
- Blocco delle classi (
LivelloCoscienza,Relazione,NodoConcettuale,SpiraleConoscenza,CoscienzaConica) che implementa l’architettura a cono. - Esempio con più dati (almeno 7 concetti: ruota, movimento, motore, veicolo, trasformazione, energia, principio) e numerose relazioni (part-of, causa-effetto, associato, ecc.).
- Metodi per calcolare embedding (con BERT), aggiungere/collegare concetti, e generare le visualizzazioni 2D/3D.
- Esecuzione Finale: un esempio che popola la spirale con concetti e relazioni, calcola la struttura, stampa eventuali community, suggerisce collegamenti mancanti e mostra i grafi di output.
- Aprire il notebook in Google Colab (o un altro ambiente Jupyter).
- Eseguire la prima cella che installa i pacchetti (
plotly,networkx,transformers,torch,scikit-learn,neo4j). - Se desideri usare Neo4j, abilita
use_neo4j=Truee configuraneo4j_uri,neo4j_user, eneo4j_password. - Osserva l’output:
- t-SNE 2D (apparirà un grafico con i nodi “sparsi” in 2 dimensioni).
- Spirale 3D (Plotly) con i concetti “ruota”, “movimento”, “motore”, ecc. distribuiti a spirale su un cono.
- Eventuali print di community detection, suggerimenti di collegamento e random walk.
- Apprendimento Continuo: se abiliti il
feedback_loop, i concetti aggiusteranno i propri pesi. Puoi simulare una piccola “crescita” della coscienza a cono man mano che vengono inseriti nuovi dati. - Integrazione con altri LLM: al posto di
bert-base-uncased, puoi caricare modelli più potenti (GPT, T5, ecc.), oppure modelli specializzati in domini verticali (es. BioBERT). - Razionalità “multimodale”: in futuro, potresti arricchire i nodi con informazioni visive (es. embedding di immagini) o altri canali (audio, sensori).
- Sistemi Multi-Agente: più “agenti” AI possono condividere la stessa coscienza a cono (magari su Neo4j), arricchendola in tempo reale mentre apprendono da interazioni umane o da dataset esterni.
Questo notebook fornisce una base per un sistema di conoscenza più “vivo” e “organico”, che rispetti l’idea di una coscienza gerarchica e in evoluzione — un “cono” i cui concetti risiedono a diversi piani di astrazione, connessi da una spirale di relazioni. L’integrazione con un LLM (BERT) consente di generare e aggiornare embedding semantici, mentre la visualizzazione e i vari metodi di analisi (community detection, t-SNE, random walk) offrono uno strumento per esplorare e comprendere meglio la struttura di conoscenza risultante.
Che tu voglia sperimentare con l’idea di una “coscienza simulata” o costruire un knowledge graph dinamico, questa architettura a spirale ti dà una cornice flessibile per esplorare, integrando concetti astratti e concreti, e aprendo la strada a forme di apprendimento incrementale e sinergia con i modelli di linguaggio più moderni. Buona esplorazione!