Sulle obiezioni

Contesto le obiezioni, alla possibilità che delle macchine possano pensare, in base ai recenti sviluppi della scienza e della tecnologia.

1. L'obiezione teleologica

“Il pensare è una funzione dell'anima immortale dell'uomo. Dio ha dato un'anima immortale ad ogni uomo e donna, ma non agli altri animali o alle macchine. Perciò nessun animale o macchina può pensare”

La mente umana è frutto dell’evoluzione darwiniana, quindi senza progetto e tanto meno Progettista, per cui analogamente una Intelligenza Artificiale “generale” o “forte” potrebbe capitare inopinatamente, frutto di un'evoluzione tecnologica che pure mostra caratteri darwiniani, per la sua imprevedibilità.

2. L'obiezione della “testa nella sabbia”

“Le conseguenze delle macchine pensanti sarebbero terribili; speriamo e crediamo che esse non possano esistere”

Invece nell’articolo “La prossima Singolarità sta in Noi” sostengo che il pericolo incombente non sia la “macchina pensante”, ma la “estinzione dell’Umanità”, per il combinato disposto di crisi nucleare e climatica, cagionato dalla crescita esponenziale dell’Intelligenza Umana stessa, originariamente ”ibrida” in quanto aumentata dalla Tecnologia (Andare oltre il sistema nel pensiero sistemico: il Cybork), e che quindi l’Intelligenza Artificiale sarà un fattore decisivo, per la nostra perdizione o salvezza.

3. L'obiezione matematica

“Esiste una serie di risultati della logica matematica che possono essere usati per dimostrare che esistono delle limitazioni ai poteri delle macchine a stati discreti”.

I teoremi dell'incompletezza valgono per la ragione umana come per i calcolatori, e poi oggi si esaltano i vantaggi di una imperfezione “generativa”, rispetto a quelli di una perfezione “apatica” e quindi “sterile”, per cui ad esempio l’assurdità di un Dio perfetto, che abbia avuto bisogno o solo interesse a creare alcunché oltre a Lui.

4. L'argomento della autocoscienza 

“Fino a quando una macchina non potrà scrivere un sonetto o comporre un concerto in base a pensieri ed emozioni provate, e non per la giustapposizione casuale di simboli, non potremmo essere d'accordo sul fatto che una macchina eguagli il cervello, cioè che non solo scriva ma sappia di aver scritto.”

Distinguiamo tra “coscienza fenomenica”, o percezione di “esserci” (sentio ergo sum), e “autocoscienza”, o percezione di “pensare” (cogito ergo sum), che di solito si istanzia a fronte di imprevisti o ripensamenti nell'Esperienza. 
Una eventuale Coscienza Artificiale, così come per l’Intelligenza, non sarebbe “incarnata”, e quindi dipendente dagli “umori” corporei, ma “impersonata”, e quindi dipendente dai nostri “umori” psicologici: disagio o soddisfazione (like), rifiuto o accettazione (pay), ecc..
Già gli attuali metodi di “premio e raccomandazione”, che tengono conto dei nostri sentimenti (sentiment analysis), sono fattori di “seduzione”, tali da generare in noi dipendenza e quindi garantire la sussistenza e lo sviluppo dei sistemi che li adottano, come le reti sociali ed i servizi commerciali. 

5. Argomentazioni fondate su incapacità varie

“... vi concedo che possiate far fare alle macchine tutto quello cui avete accennato, ma non potrete mai costruirne una capace di fare X.”

I progressi dell’informatica e delle telecomunicazioni (ICT), ed in particolare dell’Intelligenza Artificiale, hanno smentito tantissime presunte impossibilità ed anche sugli “sbagli” del computer abbiamo un atteggiamento contraddittorio: se non sbaglia mai, come in molti casi, lamentiamo che sia disumano, in quanto “meccanico”, ma se sbaglia, come nelle “allucinazioni” dell’Intelligenza Artificiale Generativa, lo accusiamo di essere inaffidabile.

6. L'obiezione di Lady Lovelace  

“La macchina analitica non ha la pretesa di creare alcunché. Può fare qualsiasi cosa sappiamo ordinargli di fare”

Chiunque abbia avuto esperienza dei blocchi (bugs) del primo Windows di Microsoft ha sperimentato un calcolatore che non faceva quello che volevano i suoi progettisti.
In realtà gli attuali computer non sono macchine che eseguono solo un programma determinato, ma sistemi complessi, di miriadi di processi per gestire eventi concorrenti, come la pressione di un tasto e l’arrivo di un pacchetto dati, e di un software in grado di prevenire ogni conflitto di esecuzione e di rispondere a richieste, degli utenti e dell’ambiente, non sempre prevedibili.
Infatti alcuni sostengono che l’“interazione” è più potente degli "algoritmi" e ne abbiamo esempi nella robotica “situata”, il cui comportamento si adatta ad ambienti (esempio un terreno) di cui è impossibile avere una conoscenza precisa e completa ex-ante.

7. L'argomentazione fondata sulla continuità del sistema nervoso

“Si può sostenere che, stando così le cose, non si può pensare di poter imitare il comportamento del sistema nervoso con un sistema a stati discreti.”

Come i calcolatori analogici, ad esempio il regolo calcolatore o un circuito elettrico, che sfrutta la legge di Ohm, per fare moltiplicazioni e divisioni, anche le reti neurali cerebrali lavorano con leggi (biochimiche) continue, ma gli input e gli output, che ne definiscono il comportamento, sono quantizzati, rispettivamente da misuratori graduati e da effetti di soglia.

8 L'argomentazione del comportamento senza regole rigide

“Se ogni uomo avesse un complesso definito di regole di condotta secondo le quali regolare la sua esistenza non sarebbe meglio di una macchina. Ma non esistono tali regole, così gli uomini non possono essere macchine.”

Gli esperimenti motori di Libet, l’inconscio di Freud ed i “pensieri lenti e veloci” di Daniel Kahneman mostrano che il comportamento umano non è sempre razionale e quindi prevedibile, ma d’altra parte anche quei campioni di regolarità, che dovrebbero essere i calcolatori, ammettono risultati imprevedibili e inspiegabili, come avviene con le reti neurali alla base dell’odierna Intelligenza Artificiale..

9. L'argomentazione fondata sulla percezione extrasensoriale  

“Giochiamo il gioco dell'imitazione, servendoci come testimoni di un uomo che abbia eccellenti doti di ricezione telepatica e di un calcolatore numerico. Chi interroga può porre domande del genere: A che seme appartiene la carta nella mia destra? L'uomo per telepatia o chiaroveggenza dà la risposta esatta centotrenta volte su quattrocento carte. La macchina può solo indovinare a caso, per esempio dando centoquattro volte la risposta esatta, così chi interroga può giungere alla giusta identificazione.

La telepatia, per superare i vincoli della comunicazione orale o scritta, è un’idea illusoria, come quella degli innesti cerebrali.
Infatti la conoscenza, come vedremo nel prossimo capitolo, è distribuita nel cervello, analogamente a come una “fattura” sta in diversi archivi del sistema contabile e viene creata ed emessa con delle elaborazioni complesse, di inserimento (INSERT) contestuale e di selezione (SELECT) e congiunzione (JOIN) su basi dati relazionali.

Sulle macchine che apprendono

Invero molte intuizioni di Turing sull'apprendimento umano restano valide, come quelle per cui:

1. L’insegnamento teorico, dall’alto (top down) per schemi, nella maturità segue nella vita all’apprendimento pratico, dal basso (bottom up) per esempio, nel bambino.
2. L’apprendimento dell'individuo in vita (ontogenetico) sfrutta meccanismi evolutivi analoghi a quello della specie (filogenetico). 

Infatti anche l’Intelligenza Artificiale è passata dall’insegnamento esplicito a “sistemi esperti”, con capacità inferenziale deduttiva, a quello implicito a “reti neurali artificiali”, con capacità inferenziale abduttiva, tramite metodi statistici evolutivi (per variazione e selezione, supervisionate o non), in grado di ricavare, da un immenso campione di nostri dati depositati su Internet (Big Data), lo schema (Parametri) che lo sovra-determina (La scorciatoia - come le macchine sono diventate intelligenti senza pensare in modo umano, L'intelligenza deludente).
In particolare le macchine oggi apprendono (Deep Learning) il linguaggio naturale, tramite Reti Neurali Artificiali Profonde con algoritmi ricorsivi di retro-adattamento (backtracking) che, generando grandi modelli linguistici (Large Language Model), ne determinano la grammatica ed anche una semantica, entro ampi contesti d’uso digitali, codificati/de-codificati in/da vettori numerici (Transformers). 

Ma anche a prescindere dall’Intelligenza Artificiale le macchine apprendono comunemente, a partire da una messaggistica, che ci propone gli indirizzi dei nostri crescenti interlocutori, al nostro smartphone, che si personalizza dopo poche ore d’uso.
Se questo voglia dire pensare è ancora da discutere, anche in relazione alla nostra eredità “animistica”, di riconoscere un'anima anche a cose, vegetali ed animali, ed oggi computer, su cui riflettiamo la nostra (Ma l’Intelligenza Artificiale c’è o ci fa?).

Io, robot (film)