Modelli Computazionali

L'approccio alla modellazione computazionale

La modellazione computazionale è una metodologia usata, oltre che per riprodurre i processi che si vogliono modellare, soprattutto per esplorare i fenomeni e le teorie che spiegano tali processi.Un modello computazionale di un qualche processo è, in ultima analisi, niente più che un programma per computer, per il quale vengono fatte delle richieste in un certo senso speciali: solitamente si vuole che il programma si comporti in modo da riprodurre il comportamento del processo che deve essere modellato. I modelli computazionali, come sistemi dinamici che funzionano su computer automatici; aprono nuovi campi di ricerca per gli scienziati cognitivi, ma introducono anche problemi di metodo. Osservando il comportamento di un modello particolare, si possono ottenere precise informazioni sugli effetti a lungo termine di un meccanismo evolutivo.
La modellazione computazionale ci offre dei metodi inestimabili per valutare tutte le possibili ramificazioni delle teorie che riguardano campi di studio sufficientemete complessi.
Spesso non è necessario che uno scriva un programma apposito, cioè che modelli una teoria ben complessa e completamente concettualizzata, poiché attraverso lo studio delle varianti computazionali si può sviluppare una comprensione dei dettagli teorici che altrimenti non sarebbero raggiungibili. Inoltre, non è così raro sviluppare una teoria soltato supposta, e implementarne un modello computazionale che riveli velocemente che la teoria era stata fraintesa.
Gli svantaggi associati alla modellazione computazionale riguardano sia la strategia metodologica che la particolare natura dell'area scelta. L'ouput del programma, il comportamento del modello, deve essere interpretato, tradotto egli elementi significativi del dominio del modo reale che è stato modellato. Quindi sono richieste alcune giustificazioni per sostenere l'interpretazione scelta per il comportamento di un modello. Il modellatore deve spiegare il significato di certi aspetti del comportamento del modello, e il non significato di altri. Bisogna analizzare se l'esecuzione del programma, quando raggiunge risultati significativi, è determinata principalmente dalla teoria programmata o è distorta da aspetti non significativi dal punto di vista teorico del modello o del particolare sistema di computer su cui il modello viene fatto girare.