La quarta rivoluzione. Come l’infosfera sta trasformando il mondo

Chiedersi se un computer possa pensare è tanto interessante quanto chiedersi se un sottomarino possa nuotare

Dopo le rivoluzioni di Copernico, Darwin e Freud stiamo vivendo quella dell’infosfera, secondo la quale non esiste più distinzione tra vita on e off line. Esiste solo un flusso continuo di informazioni che ci circonda, ci passa attraverso e ci coinvolge in una quotidianità che è perennemente “onlife”. Le tecnologie della comunicazione, infatti, informano il reale ovunque siamo e in qualsiasi momento della giornata a prescindere dall’essere al lavoro, con i nostri cari, al mare o al mercato per acquisti. Rappresenta una rivoluzione complicata che va governata e che necessita di un’infrastruttura morale e materiale, di un contesto di norme, che ci garantiscano di non essere travolti. Cambia il rapporto tra vita, lavoro e mondo della produzione, il modo di imparare e di rapportarsi alla realtà che ci circonda, ma soprattutto mutano gli strumenti intellettuali indispensabili per comprendere quanto stiamo vivendo.

Questi e altri temi sono trattati nell’ultimo libro del filosofo Luciano Floridi, La quarta rivoluzione. Come l’infosfera sta trasformando il mondo, edito da Raffaello Cortina Editore. Qui vi proponiamo un brano sull’intelligenza artificiale perché è un tema che ci sta a cuore e perché il filosofo di Oxford sa trattarlo con ironia come pochi uscendo dai soliti luoghi comuni di un futuro tutto numeri e metallo. 

Floridi

DUE VIE ALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
(Tratto dal capitolo 6 del libro)

I ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale aspirano sia a riprodurre il risultato dei nostri comportamenti intelligenti sia a produrre l’equivalente della nostra intelligenza. In quanto settore dell’ingegneria impegnato a riprodurre il comportamento intelligente, l’intelligenza artificiale riproduttiva ha avuto un enorme successo. Oggigiorno, facciamo sempre più affidamento su applicazioni dotate d’intelligenza artificiale (tecnologie smart) per svolgere una molteplicità di compiti che sarebbero semplicemente impossibili da assolvere senza prestare sostegno o ulteriori risorse all’intelligenza umana. L’intelligenza artificiale riproduttiva migliora o sostituisce le prestazioni di quella umana in un numero di contesti sempre più elevato. Il celebre commento dell’informatico olandese Edsger W. Dijkstra (1930-2002) per cui

chiedersi se un computer possa pensare è tanto interessante quanto chiedersi se un sottomarino possa nuotare

è indicativo dell’approccio pratico sposato dall’intelligenza artificiale riproduttiva. La prossima volta che sperimentiamo un atterraggio accidentato, ricordiamoci che probabilmente è il pilota che ne è responsabile, e non il computer.

Tuttavia, in quanto settore delle scienze cognitive volto a produrre intelligenza, l’intelligenza artificiale produttiva si è rivelata quanto mai deludente. Non solo le sue prestazioni sono ben inferiori a quelle dell’intelligenza umana, ma si può dire che la competizione non sia ancora iniziata. Le attuali macchine hanno l’intelligenza di un tostapane e non abbiamo in realtà grandi indizi su come fare un passo avanti. Quando sullo schermo del nostro computer appare l’avviso “stampante non trovata”, può risultare fastidioso, ma difficilmente ci sorprende, e ciò a dispetto del fatto che la stampante in questione si trovi proprio accanto a noi. Il fatto che nel 2011 Watson  il sistema IBM capace di rispondere a domande formulate nel linguaggio naturale abbia sconfitto un avversario umano nel gioco a quiz “Jeopardy!” dimostra soltanto che certi artefatti possono essere “smart” senza essere intelligenti. Gli estrattori di dati non devono essere necessariamente intelligenti per essere efficienti.

Le due anime dell’intelligenza artificiale, quella ingegneristica e quella cognitiva, hanno spesso ingaggiato una lotta fratricida per la supremazia intellettuale, il potere accademico e le risorse finanziarie. Ciò è in parte dovuto al fatto che entrambe rivendicano una genesi comune e un’unica eredità intellettuale: un evento fondante, il convegno di ricerca a Dartmouth sull’intelligenza artificiale nell’estate del 1956, e un padre fondatore, Turing, con la sua macchina, i suoi limiti computazionali e il suo celebre test. A stento aiuta il fatto che una simulazione possa essere usata per verificare sia se la fonte simulata sia stata prodotta sia se soltanto il comportamento o la performance di tale fonte intelligente siano stati replicati in pari grado o addirittura in misura superiore.

Le due anime dell’intelligenza artificiale sono state qualificate in vari modi e non sempre in maniera coerente. Talora, per cogliere la differenza, sono state utilizzate distinzioni del tipo intelligenza artificiale debole o forte, tradizionale o nuova. Preferisco utilizzare la distinzione meno carica di significato tra intelligenza artificiale leggera o forte. Il disallineamento dei loro obiettivi e risultati ha generato infinite e per lo più marginali dispute. I sostenitori dell’intelligenza artificiale hanno posto in evidenza i notevoli risultati dell’intelligenza artificiale riproduttiva e ingegneristica, che è in realtà una forma d’intelligenza artificiale debole o leggera in termini di obiettivi; laddove i suoi detrattori hanno sottolineato, invece, i risultati stentati dell’intelligenza artificiale produttiva e cognitiva, che è al contrario forte in termini di obiettivi. Molte delle inutili speculazioni sulla cosiddetta questione della singolarità – il momento in cui l’intelligenza artificiale avrà superato quella umana – trovano origine in questa confusione.

Ora, non dobbiamo confondere l’emulazione con il funzionalismo, in forza del quale la stessa funzione – tagliare l’erba, pulire i piatti o giocare a scacchi è svolta da differenti sistemi fisici. L’emulazione riguarda i risultati: agenti che si emulano l’un l’altro possono conseguire il medesimo risultato l’erba è tagliata, i piatti sono puliti, la partita è vinta per mezzo di strategie e processi radicalmente differenti. Il fine è sottodeterminato dai mezzi. L’enfasi posta sul risultato è tecnologicamente affascinante e ha un discreto successo, come mostra la diffusione delle ICT nella nostra società. Sfortunatamente, ciò sfugge alla vista quando investe le sue implicazioni filosofiche, che possono essere sintetizzate nei seguenti termini: si tratta di un “grande affare”. Dovrebbe, per questo, rappresentare la fine del nostro interesse nella filosofia dell’intelligenza artificiale? Niente affatto, per almeno due ordini di ragioni.

In primo luogo, perché, tentando di aggirare la soglia del- la semantica e di spremere fuori dall’hardware e dalla sintassi qualche capacità di processare informazioni, l’intelligenza ar- tificiale ha dato vita a una ricca e ampia varietà di aree di ricer- ca che sollevano sfide dal punto di vista teoretico nel loro am- bito e sono concettualmente interessanti per le loro possibili implicazioni e applicazioni. Parte di questa innovazione è de- nominata nuova intelligenza artificiale, tra cui, per esempio, la robotica situata, le reti neurali, i sistemi multi-agente, i sistemi bayesiani, le forme di apprendimento automatizzato, gli au- tomi cellulari, i sistemi di vita artificiale, e molti altri generi di logica specializzata. Molte questioni concettuali e scientifiche assumono una configurazione differente allorché entriamo in relazione con qualcuno di questi ambiti di ricerca.

In secondo luogo e, aspetto ancor più importante, per sottrarsi alla dicotomia appena delineata – ingegneria vs scienza cognitiva, emulazione vs simulazione – occorre comprendere che l’intelligenza artificiale non può essere ridotta a una “scienza della natura” o a una “scienza della cultura”, dal momento che è una “scienza dell’artificiale”, per dirla con le parole dello scienziato sociale e premio Nobel Herbert Simon (1916- 2001). In quanto tale, l’intelligenza artificiale non adotta un approccio al mondo né descrittivo prescrittivo. Piuttosto, cerca di definire le condizioni e i limiti che consentono di costruire artefatti e di situarli nel mondo in modo tale da potervi interagire con successo. In altre parole, inscrive/scrive dentro il mondo, dato che tali artefatti sono nuove parti del codice logico-matematico, cioè nuovi testi, scritti nel libro matematico della natura di Galileo. Tale processo d’inscrizione del mondo è parte della generale costruzione dell’infosfera che abbiamo visto nel secondo capitolo, ed è cruciale per comprendere co- me il nostro mondo sta cambiando.

CONCLUSIONI

Fino a poco tempo fa, vi era l’impressione diffusa che il processo con cui scrivere qualche pagina nuova nel libro ma- tematico della natura (inscrizione) richiedesse di realizzare l’intelligenza artificiale produttiva e cognitiva, vale a dire un programma forte. Dopotutto, sviluppare perfino una rudimentale forma d’intelligenza non-biologica può apparire non soltanto come la migliore, ma forse anche come l’unica via per implementare ICT sufficientemente flessibili e abili a adattarsi in modo da riuscire a gestire in modo efficiente un ambiente com- plesso, in continuo cambiamento, e spesso imprevedibile, se non addirittura ostile. Ciò che Cartesio riconosceva come un segno fondamentale d’intelligenza – la capacità d’imparare da circostanze diverse, adattarsi a esse e sfruttarle a proprio vantaggio – sarebbe una caratteristica di valore inestimabile per ogni applicazione che intendesse essere un po’ più che sempli- cemente smart.
Questa impressione non è sbagliata, ma ci distrae dalla realtà dei fatti, poiché, mentre cercavamo senza successo d’inscrivere nel mondo un’intelligenza artificiale forte e produttiva, stavamo viceversa adattando il mondo a un’intelligenza artificiale leggera e riproduttiva. Le ICT non stanno diventando più intelligenti, rendendoci al contempo più stupidi. È il mondo invece che sta divenendo un’infosfera sempre di più adattata alle limitate capacità delle ICT. Ricordiamoci di come predisponiamo un filo perimetrale per consentire a un robot di tagliare l’erba in modo sicuro ed efficiente. In maniera simile, adattiamo l’ambiente alle nostre tecnologie smart per assicurarci del fatto che queste possano interagire con successo con esso. In altre parole, stiamo cablando o, piuttosto, avvolgendo il mondo, come tenterò di sostenere nel prossimo capitolo.

(©Raffaello Cortina Editore, Milano, 2017)

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