intelligenza artificiale

Negli ultimi anni il termine intelligenza artificiale e tutto ciò che ha a che fare con esso sta acquisendo grande risalto e sovradimensionamento. L’espressione intelligenza artificiale viene abusata e utilizzata in modo fondamentalmente scorretto su base quotidiana e in molteplici ambiti quotidiani, dalla politica agli affari.

Esistono macchine davvero intelligenti, simili alle persone? Se rispondiamo a questa domanda con un certo rigore, dai fondamenti delle scienze fondamentali che sostengono i pilastri di quest’area –la matematica e la fisica–, la risposta è no. E molti scienziati congetturano seriamente e sostengono che probabilmente non esisteranno mai.

Calcolare non è la stessa cosa che pensare

Partiamo dalle aree di conoscenza adiacenti alla matematica e alla fisica che si sono ampliate a partire dagli anni ’30 e ’40 del XX secolo, come l’informatica, l’elettronica, l’automazione o l’area dell’intelligenza artificiale stessa.

Nel 1937 furono pubblicate due pubblicazioni scientifiche di enorme importanza: la prima, On Computable Numbers, con un’applicazione all’Entscheidungsproblem del matematico Alan Turing, e la seconda, Symbolic Analysis of Relays and Switching Circuits, del matematico e ingegnere elettronico Claude Shannon. Questi lavori hanno fondato il modo iniziale di creare macchine elettroniche in grado di calcolare, gestire informazioni e manipolare simboli attraverso la programmazione algoritmica.

Tuttavia, l’intelligenza artificiale, intesa come quella che mira a replicare capacità intellettuali simili agli animali o alle persone (chiamata intelligenza generale o intelligenza forte ) non è stata affatto dimostrata. Cioè: non ci sono prove matematiche o fisiche, né si conosce l’esistenza di alcun prototipo equivalente alle capacità di pensiero di un cervello umano.

Decisione vs. scelta

Nel 1966 il matematico e professore di Informatica al Massachusetts Institute of Technology (MIT) Joseph Weizenbaum creò nel suo laboratorio un programma chiamato ELIZA in grado di elaborare il linguaggio naturale.

Questo semplice strumento ha riconosciuto le parole chiave nelle frasi dell’utente per scegliere una frase modello dal suo database con cui rispondere.

ELIZA è stata in grado di avviare una conversazione con gli esseri umani simulando uno psicologo empatico. Weizenbaum ha modellato il suo stile di conversazione su domande aperte per incoraggiare i pazienti a comunicare in modo più efficace con il terapeuta ed è rimasto sorpreso dal fatto che il suo programma sia stato preso sul serio da molti utenti.

In considerazione del fatto che un gran numero di estimatori considerava il programma come il vero precursore delle macchine pensanti, lo stesso autore è stato costretto a chiarire che riteneva questa interpretazione completamente errata e ha cercato con veemenza di correggere queste idee nei suoi successivi interventi.

Tra molti altri scritti, Weizenbaum ha pubblicato nel 1976 il libro Computer Power and Human Reason: From Judgment to Calculation. Con esso ha cercato di spiegare al grande pubblico il suo lavoro e le sue conseguenze dalla filosofia della scienza, senza includere nel testo formule matematiche inquietanti.

Nel libro, l’autore distingue tra le capacità dei computer e il ragionamento umano, e fa una distinzione cruciale tra decidere e scegliere. Proprio come nell’automazione la decisione e il controllo di un processo industriale sono implementati con un circuito o un computer come controllore programmato di detto processo, Weizenbaum spiega che decidere è un’attività computazionale, qualcosa che in definitiva può essere programmato e, tuttavia, la scelta è la prodotto del giudizio, non del calcolo.

Il ruolo della meccanica quantistica

Nel 1989, il fisico, matematico e premio Nobel 2020 Roger Penrose ha pubblicato il suo influente libro The Emperor’s New Mind in cui dimostra che il pensiero umano non è essenzialmente algoritmico.

A cavallo tra matematica, filosofia della scienza e fisica, il testo incorpora sia dimostrazioni matematiche che discussioni illustrate di famosi test di intelligenza (come il test di Turing e l’esperimento della stanza cinese ). Inoltre, ipotizza la possibile necessità delle leggi della meccanica quantistica per spiegare correttamente le nostre menti.

Il lavoro è stato devastante per la tradizionale intelligenza artificiale forte. Ha ispirato le risposte di più autori in varie aree della conoscenza, ma le loro tesi non potevano essere confutate in modo convincente.

Penrose avanzò ulteriormente le sue idee con il secondo dei suoi libri sulla coscienza umana, pubblicato nel 1994: Shadows of the Mind. Include una proposta dettagliata su come questi processi quantistici potrebbero essere implementati nel cervello.

Le nuove congetture, in collaborazione con la biologia e le neuroscienze mediche suggerite da Penrose, includono in particolare il citoscheletro dei neuroni. I microtubuli in particolare, componenti importanti del citoscheletro, sono siti plausibili per l’elaborazione quantistica e, in definitiva, per la coscienza.

Queste idee possono benissimo essere sbagliate, come sostiene lo stesso Penrose. Molti ricercatori multidisciplinari in questi campi hanno cercato di confutare parte di queste proposte, ma sono ancora valide oggi.

Nessuna intelligenza artificiale in vista

Da un punto di vista globale, sappiamo che da decenni si studiano molteplici approcci per cercare di espandere l’intelligenza artificiale. Reti neurali, sistemi esperti, logica fuzzy e, più recentemente, deep learning e big data hanno dato vita a strumenti utili per la risoluzione di problemi per scopi specifici.

Questi strumenti possono essere impressionanti, ma dobbiamo essere molto chiari sul fatto che non ci siamo avvicinati allo sviluppo dell’intelligenza artificiale generale. La cosiddetta intelligenza debole (o intelligenza ristretta) si adatta alle applicazioni che abbiamo oggi, ma affermazioni esagerate sui suoi successi in realtà danneggiano la reputazione dell’IA come scienza.

In oltre ottant’anni di ricerca in questo settore, non è stata prodotta alcuna prova certa dei livelli umani di intelligenza artificiale generale. Sappiamo che i circuiti artificiali non sono in grado di modellare il sistema nervoso anche degli invertebrati più semplici. Anche con computer molto veloci e database enormi, fidarsi che il ragionamento, l’intelligenza e la coscienza sorgeranno in qualche modo semplicemente aumentando sempre più la complessità sembra nient’altro che un vicolo cieco.

Gli strumenti informatici sono molto utili, ma anche se una macchina batte giocatori di scacchi professionisti o è in grado di proporre un rimedio legale ricercando la giurisprudenza nel suo ampio database, non è una macchina pensante. È importante non banalizzare, differenziare tra strumenti tecnologici ed entità intelligenti, nonché consentire alla scienza di continuare a lavorare rigorosamente su questo entusiasmante argomento.

Autore

Victor Etxebarria Ecenarro, Università dei Paesi Baschi / Euskal Herriko Unibertsitatea