a cura di Massimo Frana *
Che rapporto c'è tra Filosofia e Intelligenza Artificiale? C'è spazio ancora per un heideggeriano inaggirabile a cui solo l'Uomo può accedere? E qual è la cifra dell'umano rispetto al mondo del virtuale? La sfida che l'IA pone segna una svolta epocale, alla quale il filosofo, e con lui ogni uomo che non rinunci a pensare, non può sottrarsi.
È l’Intelligenza Artificiale (IA) una intelligenza? Se attribuiamo a questo termine un’accezione ampia, intendendo per intelligenza quella capacità, quel processo mentale che consente all’uomo, ma anche all’animale di struttura cerebrale evoluta, di elaborare risposte adattive a problemi nuovi provenienti dall’ambiente esterno, dovremmo allora concludere che l’IA è una forma di intelligenza, o ancora meglio, un “fenomeno intelligente”.
Di contro, se dovessimo far coincidere l’intelligenza con la kantiana ragione, nel suo uso puro o pratico che sia, quale facoltà che ci impone le famose domande della Critica della ragion pura, e cioè “Che cosa posso sapere? Che cosa devo fare? Che cosa ho diritto di sperare?”, e soprattutto, quale facoltà in grado di ricondurre tutto il processo conoscitivo al principio unico dell’Io penso, che si appercepisce come soggetto, dobbiamo allora concludere che con l’IA siamo ancora molto lontani da una vera e propria intelligenza.
L’espressione Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence) venne usata per la prima volta da John McCharty nel 1956. E tuttavia, il padre dell’IA è Alan Turing, l’inventore della famosissima macchina Enigma, morto suicida in Inghilterra nel 1954 dopo una condanna per omosessualità che lo aveva costretto alla castrazione chimica. Nel 1950, Turing aveva pubblicato un articolo sulla rivista Mind, intitolato Computering machinery and intelligence. In esso era contenuto quello che sarebbe diventato noto come il Test di Turing. L’IA si può ottenere, sostiene il grande matematico, solo imitando gli schemi del cervello umano, e il test serve a determinare se la macchina è in grado di esibire un comportamento intelligente, ragionando ed elaborando informazioni tali che un essere umano, il quale non sappia di interagire con una macchina, sia ingannato al punto di credere di avere a che fare con un altro essere umano. Turing tuttavia era assolutamente consapevole del fatto che una macchina sarebbe potuta arrivare a somigliare più a un pappagallo ammaestrato che ad un essere intelligente e pensante. Nell’articolo veniva così rimarcata la differenza radicale che intercorre tra un fenomeno intelligente e un essere realmente intelligente.
Non è qui possibile ripercorrere tutte le tappe storiche che hanno portato all’IA per come è conosciuta oggi. Ci limitiamo a ricordare la conferenza di Darmont (USA) del 1956, alla quale parteciparono tra gli altri: Shannon, padre della teoria dell’informazione; il citato McCharty; Minsky, che si occupava delle reti neurali. Dobbiamo allo psicologo Rosenblatt, negli anni Sessanta, il “Perceptron”, una rete neurale artificiale. Dalle prime machine translation si giunge negli anni Ottanta ai sistemi esperti, quali le Large Language Models (LLM), e infine all’attuale Machine Learning, una macchina che apprende dati, estraendone una conoscenza e costruendo una propria rappresentazione della realtà, in base alla quale giunge a decisioni. Nel 2013, Mikolov, lavorando su Google, inventa un sistema per convertire le parole in vettori. Siamo alla macchina che analizza il linguaggio, creando una sorta di spazio come quello bidimensionale degli assi cartesiani, dove vengono collocate le parole.
Le LLM, in particolare, sono in larga parte reti neurali artificiali, trasformatori (pre-) addestrati, in grado di usare l’apprendimento supervisionato o semi supervisionato, adoperando enormi quantità di dati al fine di apprendere miliardi di parametri. Si crea un sistema in grado di risolvere un problema. Il sistema e il problema rappresentano un task che le LLM utilizzano per risolvere altri problemi. Sono così generati modelli in grado di acquisire implicitamente la conoscenza della sintassi, della semantica e dell’“ontologia”, per così dire, proprie dei corpi linguistici adoperati lungo l’addestramento. Un’acquisizione che, tuttavia, presenta notevoli criticità, legate soprattutto all’incapacità allo stato attuale delle LLM di un’acquisizione “critica” di tale conoscenza, scevra cioè da tutti quegli errori fattuali, pregiudizi linguistici, di genere, razziali, politici, che si annidano in un corpo linguistico. Pregiudizi, definiti bias, che costituiscono uno dei grandi limiti delle LLM e pongono profonde questioni etiche, poiché generano talora rappresentazioni distorte, stereotipi, un trattamento ingiusto di dati demografici, legati alla razza, al genere, alla lingua e ai gruppi culturali. Le LLM si muovono su una logica formale che in qualche modo annulla il dato reale, particolare, mettendo capo spesso ad assurdità.
Ho parlato di task alla base del funzionamento di una IA come le LLM. Il task è un algoritmo, elemento fondante l’IA. L’algoritmo si riferisce a una sequenza finita di istruzioni per risolvere un problema. Le istruzioni sono ben definite e non ambigue, così da poter essere eseguite meccanicamente. Con le machine learning dell’IA, tuttavia, la macchina è in grado di produrre meccanismi di autoistruzione, senza che vi sia necessità di un intervento umano esterno. Un breve excursus storico sull’algoritmo getterà luce sulle nuove sfide che l’IA pone e ci aiuterà a comprendere quale debba essere il nostro atteggiamento circa questa nuova frontiera che l’umanità ha raggiunto.
La parola algoritmo viene dall’arabo: è la latinizzazione dell’appellativo del grande matematico del IX secolo Abū Jaʿfar Muḥammad ibn Mūsā detto al-Khwārizmī (da cui appunto algoritmo), originario cioè della Corasmia, storica regione dell’Asia Centrale tra il Turkmenistan, l’Iran e l’Afghanistan. L’opera di al-Khwārizmī, il Liber algebrae et almucabala, è giunta in Occidente attraverso le traduzioni di Roberto di Chester e Gherardo da Cremona, nel XII secolo. A quest’opera e ai suoi traduttori dobbiamo la diffusione in Europa dei termini algebra, almucabala, algoritmo o algorismo. Quest’ultimo introduceva un nuovo metodo di calcolo, più semplice, nel quale era presente lo zero. Questo nuovo sistema di calcolo sostituiva l’abaco, che rappresentava in forma visiva i numeri utilizzati in operazioni matematiche, collocandoli per colonne che corrispondevano a precisi valori posizionali. Il pallottoliere, che ancora oggi usano i bambini, può darci un’idea di cosa fosse questo strumento. L’abaco non conosceva lo zero ed era appannaggio esclusivo di contabili, per lo più religiosi, garantendo loro la possibilità di ottenere guadagni notevoli. L’arrivo dell’algoritmo creava un danno, innanzitutto economico, agli esperti dell’abaco e introduceva un sistema di calcolo in qualche misura più democratico. Analogamente, l’IA finirà col rendere superflui tipi di lavoro che gli uomini hanno svolto fino ad oggi.
Ma l’uso dello zero, proprio dell’algoritmo, finiva col porre problemi sul piano concettuale e teologico, alla pari del vuoto. Che si possano dare lo zero e il vuoto in natura collideva con la metafisica classica e finiva col produrre questioni di grande complessità speculativa circa il Dio persona del Cristianesimo e la Natura. Lo zero e il vuoto costituiranno un tarlo che lascerà segni profondi nella mistica speculativa di Meister Eckhart, nel Trecento, e in Spinoza, nel Seicento, lo stesso secolo in cui Evangelista Torricelli creava il vuoto in laboratorio, dimostrando, con buona pace dell’aristotelismo, che la natura non ne aveva orrore. Il Medioevo fu così attraversato dalla polemica tra abacisti e algoritmisti, tra chi rimaneva ancorato al metodo tradizionale di fare calcolo e chi si apriva verso il nuovo.
Ray Kurzweil, inventore, informatico e saggista statunitense, ha sostenuto che l’IA raggiungerà i livelli umani intorno al 2029, mentre intorno al 2045 supererà l’intelligenza umana di un miliardo di volte. È qualcosa che ci deve spaventare? Personalmente credo che un uomo, il quale non rinunci a cogliere tutte le sfide che la ragione gli pone, debba essere spaventato più dall’ignoranza che dall’intelligenza, umana o artificiale che sia. Come affrontare questa nuova sfida? Non rinunciando ad essere uomini del dubbio, non facendo dell’IA un nuovo Moloch, mostrando quella stessa apertura che fu degli algoritmisti, quella consapevolezza che la storia va avanti e che il progresso non può e non deve essere fermato, quanto piuttosto padroneggiato. Il vuoto, lo zero, il caos, l’imponderabile, l’imprevisto, il difettoso, sono comunque cifra dell’umano, del suo mondo e delle sue creazioni, IA compresa. E sono ciò che in ultimo ci salva.
* docente di storia e filosofia, dottore di ricerca in teoria e storia della storiografia filosofica, direttore della collana dei Saggi degli Accademici Incolti della seicentesca Accademia degli Incolti, master in Scienza della Cultura e della Religione e master in dirigenza e governance della scuola
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