Codifico ogni posizione della schiena tramite una sequenza univoca di 0 o di 1, in questo caso sposto l’1 di una casella al passaggio da una posizione ad un’altra: è una convenzione avrei potuto usare 1000 altri modi diversi, ma due cose sono importanti:
  • L’univocità della codifica: ogni posizione è perfettamente identificata dalla sequenza.
  • La sequenza “condensa” in se tutte le informazioni su forza dei muscoli della schiena, messaggi sensori visivi e propriocettivi: in un modello più sofisticato questi sarebbero evidenziati, ma questo contiene comunque le stesse informazioni.

Questo è pertanto il programma motorio per la schiena nello squat: quando la schiena è in una posizione, una riga della tabella input, la successiva inclinazione si ottiene leggendo la corrispondente riga sulla tabella output.

Facile, no? Adesso però la nostra rete di Hebb deve imparare questo programma: se in ingresso ho una configurazione, in uscita non ne voglio una a caso, ma quella che corrisponde alla posizione successiva, ciò significa che la rete sa pilotare la schiena!

“Alleno” la rete, cioè presento una configurazione in ingresso, la corrispondente in uscita e determino come deve variare la “forza” di ogni sinapsi tramite la regola di Hebb: ciò significa che se in ingresso ho un +1 e in uscita un +1 la sinapsi si deve rinforzare, altrimenti no. In questo modo forzo la rete ad imparare che se in ingresso c’è una configurazione, deve scappare in uscita solo una corrispondente altra.

In altre parole, insegno alla rete che se la schiena è inclinata in un certo modo e sto scendendo, l’istante successivo deve inclinarsi maggiormente.


Questo pazzesco disegno è la formazione di una traccia neurale nella nostra rete:
  • A sinistra la matrice 30×30 delle connessioni (schiena, quadricipiti e femorali, ognuno presenta 10 configurazioni in ingresso e 10 in uscita, 30×30)
  • Al centro una fase intermedia del training, si intravede la formazione di una “traccia” perché alcune sinapsi si rinforzano e altre si attenuano.
  • A destra la formazione quasi completa della traccia neurale, una configurazione ben definita di connessioni che permette, data una posizione del corpo in ingresso, di ottenere la successiva configurazione in uscita.
La rete ha appreso lo squat e dopo il training iniziale è autonoma.


Questo è il programma motorio per uno squat sopra il parallelo: arrivati ad una certa profondità il tizio… risale. Anche in questo caso la rete impara senza problemi il movimento!


Dopo un po’ si forma una nuova traccia neurale, differente dalla precedente che permette di scendere meno.

Questo è quanto avviene dentro il cervello: apprendere un certo movimento implica cambiare la struttura del proprio Sistema Nervoso, una alterazione fisica. Il movimento viene appreso, che sia “giusto”, che sia “sbagliato”. Poi, viene eseguito sempre allo stesso modo.

La plasticità del cervello è così incredibile che è possibile resettare lo schema, passando da sopra il parallelo a sotto.

Ho allenato la rete per scendere sotto il parallelo, forzandola ad imparare una nuova configurazione. Una volta fatto, il nuovo movimento costituisce l’output del “programma motorio squat”.

Se tutto questo vi sembra un gioco, vi voglio rassicurare: lo è. Però è un gioco basato sui principi di funzionamento del cervello che mostra come sia vera la frase del Grande Saggio: “allenati a *****, otterrai risultati del *****”

Abbiamo capito che il nostro cervello impara modificandosi, perciò perché fargli imparare delle idiozie che devono essere disimparate?