Una base per la fondazione di quelle complesse distinzioni e relazioni che costituiscono il sistema concettuale umano e parte del correlato valore semantico dei termini linguistici può essere rappresentata, a mio avviso, dall’interazione senso-motoria con l’ambiente esterno. Una simile ipotesi non appare, tuttavia, di per se stessa evidente e non può pertanto essere accettata come un assunto non problematico. Il mio lavoro negli anni più recenti si è quindi concentrato sul tentativo di difendere tale possibilità, mostrando come i dati ricavabili dall’interazione con il mondo siano in molti casi sufficienti a sostenere distinzioni e legami semantici anche complessi e a fondare così la base dei relativi correlati lessicali, almeno per quanto riguarda la loro natura referenziale. Lo strumento che ho utilizzato a questo fine sono gli esperimenti condotti in Intelligenza Artificiale sulle reti neurali. Le reti neurali rappresentano, infatti, una metodologia particolarmente adatta allo studio dell’interazione tra un determinato sistema e l’ambiente in cui esso è inserito e sono pertanto state utilizzate per mostrare la possibilità del formarsi di alcune delle categorie del nostro sistema concettuale a partire dai dati ricevuti attraverso la percezione di e l’azionesu gli oggetti cui tali categorie si riferiscono. Esse suggeriscono in particolare la possibilità di classificazioni basate su elementi, per così dire, pre-concettuali e dipendenti dal contesto della loro formazione.