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Può una macchina pensare ?
di
Paul
e Patricia Churchland

Le ricerche sull'intelligenza artificiale (IA) stanno
attraversando un periodo rivoluzionario. Per capire come e perché e per
collocare nella giusta prospettiva le argomentazioni di John R. Searle,
occorre prima di tutto fare un passo indietro.

Già nei primi anni
cinquanta, la vecchia e vaga domanda «Può una macchina pensare?» era stata
sostituita da un quesito più abbordabile: «Una macchina che manipoli
simboli fisici secondo regole che tengano conto della struttura può
pensare?» Questa nuova domanda rappresentava un progresso, perché nei 50
anni precedenti la logica formale e la teoria della computazione avevano
registrato sviluppi notevoli. I teorici erano giunti a capire l'enorme
potere dei sistemi astratti di simboli che subiscono trasformazioni basate
su regole. Se questi sistemi avessero potuto essere automatizzati, il loro
potere computazionale astratto, così pareva, si sarebbe manifestato in un
sistema fisico vero e proprio. Questa intuizione diede l'avvio a un
programma di ricerca ben definito con profonde implicazioni teoriche.

Una macchina può pensare? C'erano molte ragioni per dare una
risposta affermativa. Una delle prime e più profonde stava in due
importanti risultati della teoria della computazione. La prima era la tesi
di Church, secondo la quale ogni funzione che sia effettivamente
calcolabile è ricorsivamente computabile. Effettivamente calcolabile
significa che esiste una procedura «meccanica» per determinare, in un
tempo finito, il valore (uscita) della funzione per un dato argomento
(ingresso). Ricorsivamente computabile significa in particolare che esiste
un insieme finito di operazioni aritmetiche elementari che, applicate a un
argomento dato e poi ai risultati successivi di queste applicazioni,
consente di ottenere il valore della funzione in un tempo finito. La
nozione di procedura meccanica è informale e intuitiva, quindi la tesi di
Church non ammette una dimostrazione formale; essa, però, riguarda
l'essenza del calcolo ed è suffragata da argomentì diversi e convergenti.

L'altro risultato importante era la dimostrazione, a opera di Alan
M. Turing, che qualsiasi funzione ricorsivamente computabile può essere
calcolata in un tempo finito da un tipo estremamente semplice di macchina
manipolatrice di simboli, che in seguito è stata chiamata macchina
universale di Turing. Essa è governata da un insieme di regole applicabili
ricorsivamente, che sono in grado di tener conto dell'identità,
dell'ordine e della disposizione dei simboli elementari in ingresso via
via incontrati.

Questi due risultati comportano una conseguenza
notevole, cioè che un calcolatore digitale tradizionale, purché abbia il
programma giusto, una memoria abbastanza grande e tempo a sufficienza, può
calcolare qualsiasi funzione tra ingresso e uscita governata da regole
[che siano meccaniche e deterministiche ndr]. Ovvero, può fornire in ogni
caso una configurazione sistematica di risposte all'ambiente.

In
particolare, questi risultati comportano che una macchina manipolatrice di
simboli (che d'ora in poi chiameremo macchina MS) adeguatamente
programmata dovrebbe riuscire a superare il test di Turing per
l'intelligenza cosciente. Il test di Turing è puramente comportamentale,
ma è comunque molto severo. (Se sia un criterio adeguato lo discuteremo in
seguito, quando incontreremo un secondo «criterio», molto diverso per
l'intelligenza cosciente.) Nella versione originale del test di Turing,
ciò che si introduce nella macchina MS sono domande e osservazioni tipiche
di una conversazione, battute su una tastiera da una persona qualsiasi,
mentre le uscite sono risposte dattiloscritte, fornite dalla macchina MS.
La macchina supera questo test per l'intelligenza se le sue risposte non
possono essere distinte dalle risposte dattiloscritte di una persona
intelligente in carne e ossa. Naturalmente, al momento, nessuno conosce la
funzione che produrrebbe in uscita il comportamento di una persona
pensante, ma i risultati di Church e di Turing ci garantiscono che,
qualunque sia questa funzione (presumibilmente effettiva), una macchina MS
adeguata potrebbe computarla. [A rigore, la tesi di Church non dice
alcunché sulle funzioni «presumibilmente effettive», anzi per una funzione
«presumibilmente effettiva», che in effetti poi non lo sia, la tesi
asserisce proprio che una siffatta macchina MS non esiste. È possibile che
gli autori vogliano con tale espressione rendere, in modo approssimativo e
poco felice, il concetto di «parziale ricorsiva» ndr.]

Questa
conclusione è importante, soprattutto perché l'interazione svolta solo
mediante telescrivente ipotizzata da Turing è un vincolo superfluo. La
stessa conclusione si ottiene anche se la macchina MS interagisce con il
mondo in modi più complessi: mediante visione diretta, con dialoghi veri e
propri e così via. In fin dei conti, anche una funzione ricorsiva più
complessa è pur sempre calcolabile alla Turing. L'unico problema che resta
è quello di identificare la funzione, indubbiamente complessa, che governa
la struttura delle risposte umane all'ambiente e poi scrivere il programma
(l'insieme delle regole applicabili ricorsivamente) per mezzo del quale la
macchina MS la calcola. Questi obiettivi costituiscono il programma di
ricerca basilare dell'intelligenza artificiale classica.

I
risultati iniziali furono positivi. Le macchine MS fornite di buoni
programmi svolgevano un'ampia gamma di attività evidentemente cognitive.
Seguivano istruzioni complicate, risolvevano complessi problemi
aritmetici, algebrici e tattici, giocavano a dama e a scacchi,
dimostravano teoremi e sostenevano dialoghi semplici. Con la comparsa di
memorie più grandi e di macchine più veloci e con l'impiego di programmi
più lunghi e più smaliziati i risultati continuarono a migliorare.
L'intelligenza artificiale classica, basata sulla stesura di programmi,
rappresentò un complesso di ricerche impegnative e riuscite sotto quasi
tutti i punti di vista. Pareva che solo una scarsa informazione e un
difetto di ragionamento potessero ogni tanto indurre qualcuno a negare che
prima o poi le macchine sarebbero state in grado di pensare. Le prove
erano favorevoli a una risposta affermativa al quesito che dà il titolo
all'articolo.

Naturalmente, c'erano alcuni punti oscuri. Intanto
era evidente che le macchine MS non erano molto simili al cervello. Ma
anche qui l'impostazione classica forniva una risposta convincente.
Innanzitutto, il materiale con cui una qualsiasi macchina MS è costruita
non ha essenzialmente niente a che fare con la funzione calcolata. Questa
infatti è fissata dal programma. In secondo luogo, anche i particolari
costruttivi dell'architettura funzionale della macchina sono irrilevanti,
dal momento che architetture differenti, sfruttando programmi
diversissimi, potrebbero calcolare la stessa funzione ingresso-uscita.

Di conseguenza, l'intelligenza artificiale cercò di trovare la
funzione ingresso-uscita caratteristica dell'intelligenza e il programma
più efficace, tra i molti possibili, per calcolarla. Si sosteneva che il
modo particolarissimo in cui la funzione viene calcolata dal cervello non
ha alcuna importanza. Con ciò le basi logiche dell'intelligenza
artificiale nonché della risposta affermativa alla domanda del titolo sono
complete.

Può una macchina pensare? Vi erano anche delle ragioni
per rispondere di no, ma negli anni sessanta le argomentazioni contrarie
di un certo interesse erano piuttosto rare. Talvolta veniva mossa
l'obiezione che il pensiero fosse un processo non fisico entro un'anima
immateriale. Ma questa resistenza dualistica non era plausibile né sotto
il profilo costruttivo, né sotto quello esplicativo ed ebbe un'influenza
trascurabile sulle ricerche di intelligenza artificiale.

Ben altra
attenzione suscitò nella comunità degli esperti di IA una obiezione
affatto diversa. Nel 1972 Hubert L.. Dreyfus pubblicò un libro molto
critico verso le simulazioni da vetrina dell'attività cognitiva. Sosteneva
che erano simulazioni insufficienti dell'attività cognitiva genuina e
imputava a questi tentativi un difetto sistematico. Ciò che mancava, a suo
parere, era il vasto cumulo di conoscenze di base inarticolate che ogni
persona possiede e la capacità che ha il buon senso di sfruttare gli
aspetti utili di tali conoscenze al mutare delle circostanze. Egli non
negava l'eventualità che un sistema fisico artificiale potesse pensare, ma
era molto critico sull'idea che tale meta si potesse conseguire con la
sola manipolazione di simboli mediante regole applicabili ricorsivamente.

Sia tra i ricercatori dell'intelligenza artificiale sia tra i
filosofi, le osservazioni di Dreyfus furono per lo più considerate ottuse,
malevole e indisponentemente puntate contro le inevitabili semplificazioni
di una disciplina ai primi passi. Queste carenze, forse reali, erano
senz'altro temporanee. Macchine più grandi e programmi migliori le
avrebbero eliminate a tempo debito. Il tempo, si riteneva, era dalla parte
dell'intelligenza artificiale. Ancora una volta le conseguenze sulla
ricerca furono trascurabili.

Ma il tempo era anche dalla parte di
Dreyfus: verso la fine degli anni settanta e all'inizio degli anni ottanta
il tasso di rendimento cognitivo all'aumentare della velocità e della
memoria cominciò a diminuire. Per esempio, si vide che per simulare il
riconoscimento degli oggetti proprio del nostro sistema visivo si doveva
ricorrere a una potenza di calcolo di livello inaspettato. Risultati
realistici richiedevano tempi di calcolo sempre più lunghi, molto più
lunghi di quelli richiesti da un sistema visivo reale. Tale relativa
lentezza delle simulazioni era un fenomeno curioso e incomprensibile; in
un calcolatore la propagazione dei segnali è circa un milione di volte più
veloce che nel cervello e la frequenza del segnatempo che comanda l'unità
di elaborazione centrale supera qualsiasi frequenza presente nel cervello
di un fattore altrettanto elevato. Eppure, nei problemi reali, la
tartaruga sorpassa facilmente la lepre.

Inoltre, per ottenere
prestazioni realistiche, il programma doveva poter accedere a una base di
conoscenze vastissima. Già costruire la base di conoscenze appropriata era
una difficoltà seria, che veniva aggravata dal problema di come accedere
in tempo reale proprio alle parti contestualmente significative della
base. Via via che la base di conoscenze s'ingrandiva e che la sua qualità
migliorava, il problema dell'accessibilità si aggravava. Una ricerca
esauriente richiedeva troppo tempo e l'euristica basata sulla pertinenza
serviva poco. Infine anche tra i ricercatori dell'intelligenza artificiale
cominciarono a prender piede perplessità come quelle espresse da Dreyfus.

Più o meno in questo periodo (1980) John Searle concepì una
critica nuova e affatto diversa, indirizzata all'assunto di fondo del
programma di ricerca classico: ovvero l'idea che una manipolazione
adeguata di simboli strutturali tramite l'applicazione ricorsiva di regole
che tengano conto della struttura potesse produrre un'intelligenza
cosciente.

L'argomento di Searle si basa su un esperimento
concettuale avente due caratteristiche fondamentali. In primo luogo, egli
descrive una macchina MS che attui, si deve supporre, una funzione
ingresso-uscita in grado di sostenere una conversazione tutta in cinese
superando il test di Turing. In secondo luogo, la struttura interna della
macchina è tale che, comunque essa si comporti, un osservatore ha la
certezza che né la macchina, né alcuna sua parte capisce il cinese. Tutto
ciò che essa contiene è una persona che parla solo l'inglese e che
seguendo una serie di istruzioni scritte manipola i simboli cinesi che
entrano ed escono da un'apertura. In breve, il sistema dovrebbe superare
il test di Turing, pur non comprendendo né il cinese né il vero contenuto
semantico del cinese.

La conclusione generale che ne trae Searle è
che un sistema che si limiti a manipolare simboli fisici secondo regole
che tengano conto della struttura sarà al massimo una vuota parodia
dell'autentica intelligenza cosciente, poiché è impossibile generare la
«vera semantica» semplicemente macinando una «vuota sintassi». Si deve
notare che qui Searle ci impone un criterio non comportamentale per
l'intelligenza: gli elementi dell'intelligenza cosciente devono possedere
un contenuto semantico reale.

Si può essere tentati di considerare
inadeguato l'esperimento concettuale di Searle, dal momento che il suo
sistema «alla Rube Goldberg» elaborerebbe i dati con una lentezza assurda.
Searle tuttavia ribatte che in questo caso la lentezza è del tutto
irrilevante: anche un pensatore lento dovrebbe pur sempre essere un vero
pensatore. Egli afferma che, per quanto riguarda la IA classica, nella
stanza cinese è presente tutto il necessario per la riproduzione del
pensiero.

Quando apparve, il saggio di Searle provocò reazioni
vivaci sia tra i ricercatori dell'intelligenza artificiale, sia tra gli
psicologi e i filosofi e, nel complesso, egli ebbe un'accoglienza anche
più ostile di quella che era stata riservata a Dreyfus. Nel suo articolo
su questo stesso numero Searle elenca esplicitamente parecchie delle
critiche mossegli. Riteniamo che molte di esse siano ragionevoli, specie
quelle che insistono impavide sul fatto che, nonostante la sua spaventosa
lentezza, il sistema complessivo stanza-più-contenuto «capisce davvero il
cinese».

Riteniamo che queste risposte siano sensate, ma non
perché pensiamo che la stanza capisca il cinese. Conveniamo con Searle sul
fatto che essa non lo capisce. Le consideriamo invece risposte sensate in
quanto contengono un rifiuto del terzo fondamentale assioma dell'argomento
di Searle: «La sintassi, di per sé, non è condizione essenziale, né
sufficiente, per La determinazione della semantica.» Forse quest'assioma è
vero, ma Searle non può pretendere a buon diritto di sapere che lo è.
Inoltre dare per scontata la sua verità equivale a dare al problema una
soluzione a priori contraria al programma di ricerca dell'IA classica,
poiché tale programma è fondato sull'interessantissima ipotesi che, se
soltanto si riesce ad avviare una danza interna di elementi sintattici,
opportunamente strutturata e opportunamente collegata agli ingressi e alle
uscite, essa può produrre gli stessi stati e risultati cognitivi che si
trovano negli esseri umani.

Che l'assioma di Searle dia per
scontato ciò che si dovrebbe dimostrare diventa chiaro quando lo si
confronti direttamente con la sua conclusione 1: «I programmi non sono
condizione essenziale né sufficiente perché sia data una mente.» È chiaro
che l'assioma 3 contiene già il 90 per cento del peso di questa
conclusione, che è quasi identica. Per questo motivo l'esperimento
concettuaile di Searle è volto a suffragare espressamente l'assioma 3.
Questo è il succo dell'esperimento della stanza cinese.

Sebbene la
storia della stanza cinese renda l'assioma 3 attraente per gli incauti,
noi non crediamo che riesca a dargli una base solida; e forniamo anche un
argomento parallelo che ne illustra il fallimento. Un solo esempio che
contraddica in modo palese una tesi controversa spesso costituisce una
dimostrazione molto più convincente di un libro pieno di argomentazioni
logiche.

Il tipo di scetticismo manifestato da Searle ha numerosi
precedenti nella storia della scienza. Nel Settecento il vescovo irlandese
George Berkeley trovava incomprensibile che le onde di compressione
dell'aria fossero, di per sé, essenziali o sufficienti per dare il suono
obiettivo. Il poeta e artista inglese William Blake e il poeta e
naturalista tedesco Johann Wolfgang von Goethe consideravano inconcepibile
che minuscole particelle potessero, di per sé, essere essenziali o
sufficienti per generare il fenomeno obiettivo della luce. Perfino in
questo secolo alcuni hanno trovato inimmaginabile che la materia
inanimata, per quanto ben organizzata, potesse da sola costituire una
premessa essenziale o sufficiente per la vita. È evidente che spesso
quanto gli uomini riescono o non riescono a immaginare non ha niente a che
fare con la realtà, e questo accade anche a persone molto intelligenti.

Per vedere fino a che punto quanto si è detto possa essere
applicato al caso di Searle, abbiamo costruito un argomento parallelo al
suo e all'esperimento concettuale che lo suffraga.

Assioma 1.
L'elettricità e il magnetismo sono forze.

Assioma 2. La proprietà
essenziale della luce è la luminosità.

Assioma 3. Le forze, da
sole, non sono essenziali né sufficienti per dare la luminosità.

Conclusione 1. L'elettricità e il magnetismo non sono essenziali
né sufficienti per dare la luce.

Supponiamo che questo argomento
fosse stato formulato poco dopo l'ipotesi, avanzata da James Clerk Maxwell
nel 1864, sulla natura elettromagnetica della luce, ma prima che i
parallelismi sistematici tra le proprietà della luce e quelle delle onde
elettromagnetiche fossero pienamente riconosciuti. Questo argomento
avrebbe potuto costituire un'obiezione validissima alla fantasiosa ipotesi
di Maxwell, specialmente se gli si fosse affiancato il seguente commento a
sostegno dell'assioma 3.

«Un uomo in una stanza buia tiene in mano
un magnete a barra o un oggetto elettricamente carico. Secondo la teoria
di Maxwell sulla luminosità artificiale, se l'uomo sposta il magnete su e
giù, ne deriva un cerchio sempre più ampio di onde elettromagnetiche e
pertanto il magnete diviene luminoso. Tuttavia, come ben sanno tutti
coloro che hanno giocherellato con magneti o con sfere cariche, le loro
forze (o, se è per questo, tutte le forze), anche se messe in movimento,
non producono luminosità. È assurdo pensare di produrre luminosità
semplicemente spostando delle forze!»

Come potrebbe rispondere
Maxwell a questa provocazione? Potrebbe dapprima dire che l'esperimento
della «stanza luminosa» è una rappresentazione fuorviante del fenomeno
della luminosità, poiché la frequenza di oscillazione del magnete è di
gran lunga troqpo bassa, troppo bassa di un fattore 10. L'interlocutore
potrebbe benissimo rispondere spazientito che la frequenza non c'entra
niente, perché la stanza con il magnete oscillante contiene già tutto ciò
che, proprio secondo la teoria di Maxwell, è essenziale per produrre la
luce.

A questo punto Maxwell, che non si rassegna, potrebbe
controbattere a ragione che la stanza in realtà è inondata di luce, ma
luce di grado o qualità troppo debole per essere osservata. (Data la bassa
frequenza con cui l'uomo può far oscillare il magnete, la lunghezza d'onda
della radiazione elettromagnetica prodotta è troppo grande e la sua
intensità è troppo debole perché l'occhio umano possa osservarla.) Ma nel
clima di comprensione qui contemplato - siamo intorno al 1860 -
probabilmente questa risposta susciterebbe scherno e derisione. «Altro che
stanza luminosa, caro Maxwell; là dentro è buio pesto!»

Ahimé, per
il povero Maxwell non è facile uscire da questo, impiccio. Non può fare
altro che insistere sui tre punti seguenti. Innanzitutto, l'assioma 3
dell'argomento riportato sopra è falso. Infatti, pur essendo
intuitivamente plausibile, dà per scontato ciò che non lo è. In secondo
luogo, l'esperimento della stanza luminosa non dimostra niente di
interessante, in nessun senso, sulla natura della luce. Infine, ciò che
serve per risolvere il problema della luce e della possibilita di ottenere
luminosita artificiale è un programma di ricerca sistematico che consenta
di stabilire se, in condizioni opportune, il comportamento delle onde
elettromagnetiche rifletta perfettamente quello della luce.

Questa
è anche la risposta che l'IA classica dovrebbe fornire all'argomentazione
di Searle. Sebbene la stanza cinese di Searle possa apparire
«semanticamente buia», non vi è nessunissima giustificazione alla sua
pretesa, fondata su quest'apparenza, che la manipolazione di simboli
secondo certe regole non potrà mai dar luogo a fenomeni semantici, specie
se i lettori hanno soltanto una concezione vaga e basata sul buon senso
dei fenomeni semantici e cognitivi di cui si cerca una spiegazione. Invece
di sfruttare la comprensione che i lettori hanno di queste cose,
l'argomento di Searle sfrutta senza troppi scrupoli la loro ignoranza in
proposito.

Dopo aver precisato queste critiche all'argomento di
Searle, torniamo a domandarci se il programma di ricerca dell'IA classica
abbia qualche possibilità reale di risolvere il problema dell'intelligenza
cosciente e di costruire una macchina in grado di pensare. Riteniamo che
le prospettive siano scarse, ma la nostra opinione è basata su ragioni ben
diverse da quelle fornite da Searle. Le nostre ragioni hanno origine nel
fallimento di alcune mete specifiche del programma di ricerca classico
dell'IA e in svariate cose che abbiamo appreso dal cervello biologico e da
una nuova classe di modelli computazionali che si ispirano alla sua
struttura. Abbiamo già indicato come l'IA classica abbia fallito in
compiti che il cervello svolge in modo rapido ed efficace. L'opinione
generale che emerge da questi insuccessi è che l'architettura funzionale
delle macchine MS classiche semplicemente non sia quella adatta a svolgere
compiti tanto impegnativi.

Ciò che dobbiamo scoprire è come fa il
cervello a pensare. L'ingegneria in senso inverso è pratica comune
nell'industria. Quando esce sul mercato un nuovo dispositivo, i
concorrenti ne scoprono il funzionamento smontandolo e cercando di
risalire alla sua logica strutturale. Nel caso del cervello tale
procedimento è particolarmente arduo, perché il cervello è il sistema più
complesso ed elaborato che esista al mondo. Ciononostante, la scienza ha
scoperto molte cose su di esso, a svariati livelli strutturali. Sono
soprattutto tre le caratteristiche anatomiche per cui il cervello si
differenzia profondamente dall'architettura dei calcolatori elettronici
tradizionali.

In primo luogo il sistema nervoso è una macchina
parallela, nel senso che i segnali vengono elaborati simultaneamente in
milioni di canali diversi. La retina, per esempio, presenta al cervello il
suo complicato ingresso non in blocchi di otto, 16 o 32 elementi, come in
un calcolatore da tavolo, bensì sotto forma di quasi un milione di segnali
distinti che arrivano simultaneamente all'estremità del nervo ottico (il
nucleo genicolato laterale), dove vengono elaborati collettivamente,
simultaneamente e in un colpo solo. In secondo luogo, l'unità di
elaborazione fondamentale del cervello, il neurone, è relativamente
semplice, inoltre la sua risposta ai segnali in ingresso è analogica e non
digitale, in quanto la frequenza degli impulsi in uscita varia con
continuità in funzione dei segnali in ingresso. In terzo luogo, nel
cervello, agli assoni che si proiettano da una popolazione di neuroni a
un'altra sono spesso abbinati assoni che da quest'ultima vanno alla prima
popolazione. Queste proiezioni discendenti o ricorrenti permettono al
cervello di modulare il carattere della sua elaborazione sensoriale. Ancor
più importante è che la loro esistenza rende il cervello un vero e proprio
sistema dinamico, il cui comportamento continuo è allo stesso tempo molto
complesso e in una certa misura indipendente dagli stimoli periferici.

Modelli a rete estremamente semplificati si sono dimostrati utili
per capire come potrebbero funzionare le reti di neuroni reali e per
rivelare le proprietà computazionali delle architetture parallele. Per
esempio, si consideri un modello a tre strati formato da unità simili a
neuroni collegate a tutte le unità dello strato successivo da connessioni
simili ad assoni. Uno stimolo in ingresso produce un dato livello di
attivazione in una certa unità d'ingresso, la quale mediante il suo
«assone» trasmette un segnale di intensità proporzionale al livello di
attivazione alle molte connessioni «sinaptiche» che collegano le unità
nascoste. L'effetto complessivo è che una configurazione di attivazione
nell'insieme delle unità d'ingresso produce una configurazione di
a!tivazione distinta nell'insieme e e unità nascoste.

Lo stesso
vale per le unità di uscita. Anche in questo caso una configurazione di
attivazione nell'insieme delle unità nascoste produce una distinta
configurazione di attivazione nelle unità di uscita. In ultima analisi,
questa rete è un dispositivo che permette di trasformare univocamente uno
qualunque tra i moltissimi possibili vettori in ingresso (configurazioni
di attivazione) in un vettore in uscita. Si tratta di un dispositivo per
elaborare una specifica funzione. La configurazione complessiva dei pesi
sinaptici determina con precisione quale sia la funzione calcolata dal
dispositivo.

Esistono diversi procedimenti per scegliere i pesi in
modo tale da ottenere una rete che sia in grado, in pratica, di calcolare
qualunque funzione, cioè qualunque trasformazione vettoriale si desideri.
Anzi, si può addirittura far sì che la rete calcoli una funzione che non
si è in grado di specificare, purché si riesca a fornire un certo numero
di coppie ingresso-uscita desiderate. Quest'operazione, chiamata
«addestramento della rete», procede attraverso un aggiustamento successivo
dei pesi finché la rete effettui le trasformazioni ingresso-uscita
desiderate.

Per quanto semplifichi moltissimo la struttura del
cervello, questo modello a rete illustra svariate idee importanti.
Innanzitutto, un'architettura parallela consente un aumento radicale di
velocità rispetto a un calcolatore convenzionale, perché le molte sinapsi
di ciascun livello compiono molti piccoli calcoli simultanei invece che in
faticosa successione. Questo vantaggio aumenta d'importanza quando il
numero di neuroni di ciascuno strato aumenta. Sorprendentemente, la
velocità di elaborazione è affatto indipendente tanto dal numero di unità
interessate al calcolo in ciascuno strato quanto dalla complessità della
funzione elaborata. Che ciascuno strato abbia quattro unità impegnate
oppure cento milioni, la sua configurazione di pesi sinaptici potrebbe
calcolare somme di numeri di una sola cifra o equazioni differenziali del
second'ordine. Non ci sarebbe alcuna differenza. Il tempo di calcolo
sarebbe esattamente lo stesso.

In secondo luogo, un elevato grado
di parallelismo comporta che il sistema resista ai danni mantenendo la
propria funzionalità. La perdita di alcuni collegamenti, anche di
parecchi, ha un effetto trascurabile sul carattere della trasformazione
complessiva operata dalla parte rimanente della rete.

In terzo
luogo, un sistema parallelo immagazzina grandi quantità di informazione in
modo distribuito, e il tempo di accesso a ciascuna parte è dell'ordine dei
millesimi di secondo. Tali informazioni sono contenute nella specifica
configurazione di intensità delle connessioni sinaptiche, generata
dall'apprendimento precedente. Quando il vettore in ingresso attraversa
quella configurazione di connessioni, e ne è trasformato, vengono
«liberate» informazioni utili.

L'elaborazione parallela non è
l'ideale per ogni tipo di calcolo. Con operazioni che richiedono soltanto
un piccolo vettore in ingresso, ma molti milioni di calcoli ricorsivi in
rapida iterazione, il cervello lavora molto male, mentre le macchine MS
tradizionali eccellono. Dato che questa «classe computazionale» è molto
ampia e importante, le macchine classiche resteranno sempre utili,
addirittura vitali. Esiste tuttavia un'altrettanto estesa classe
computazionale per la quale l'architettura del cervello è la tecnologia
migliore. Si tratta delle elaborazioni che in genere devono affrontare gli
esseri viventi: riconoscere la sagoma di un predatore in un ambiente
disturbato; ricordare all'istante come evitare di essere individuato, come
fuggire al suo avvicinarsi o come schivare il suo attacco; distinguere ciò
che è commestibile da ciò che non lo è; distinguere gli individui con cui
ci si può accoppiare da quelli con cui non si può; barcamenarsi in un
ambiente fisico e sociale complesso e in continua trasformazione; e così
via.

Infine è importante osservare che il sistema parallelo
descritto non manipola simboli secondo regole che tengano conto della
struttura. Sembra anzi che la manipolazione dei simboli sia solo una delle
molte capacità cognitive che una rete può imparare a manifestare oppure
no. La manipolazione di simboli governata da regole non è il suo modo
fondamentale di operare. L'argomento di Searle è diretto contro le
macchine MS governate da regole; i trasformatori di vettori come quelli da
noi descritti non sarebbero pertanto minacciati dall'argomento della
stanza cinese neanche se questo fosse corretto, cosa di cui dubitiamo per
motivi indipendenti.

Searle sa che esistono gli elaboratori
paralleli, ma ritiene che anch'essi saranno sprovvisti di un vero
contenuto semantico. Per illustrare il loro inevitabile insuccesso, egli
propone un altro esperimento concettuale, quello della «palestra cinese»:
una palestra piena di gente organizzata secondo una rete parallela. Poi
l'argomento procede come quello della stanza cinese.

Riteniamo che
questa seconda storia sia di gran lunga meno interessante e persuasiva
della prima. Intanto, che nessuna unità del suo sistema capisca il cinese
è irrilevante, poiché lo stesso vale per il sistema nervoso: nessun
singolo neurone di un cervello capisce l'inglese, mentre il cervello
intero sì. Inoltre Searle trascura di dire che la sua simulazione (che
prevede una persona per ciascun neurone, più un bambino «piè veloce» per
ciascuna connessione sinaptica) richiede almeno 1014 persone, dal momento
che il cervello umano contiene 1011 neuroni, ciascuno dei quali possiede
in media 103 connessioni. Il suo sistema, quindi, dovrebbe impiegare la
popolazione di oltre 10000 pianeti come la Terra: una palestra non sarebbe
neanche lontanamente sufficiente a ospitare una simulazione di qualche
significato.

D'altro canto, se un sistema siffatto fosse
realizzato a una scala cosmica adatta, con tutti i collegamenti che
rispecchino fedelmente quelli del cervello umano, potremmo ritrovarci con
un cervello enorme, lento e stravagante, ma pur sempre funzionante. In
questo caso, l'ipotesi più naturale sarebbe quella di attribuire al
sistema, con gli ingressi adatti, la capacità di pensare, e non il
contrario. Non c'è alcuna garanzia che la sua attività costituirebbe
pensiero autentico, poiché la teoria dell'elaborazione vettoriale
abbozzata sopra potrebbe non rappresentare correttamente il funzionamento
del cervello. Ma non c'è neppure una garanzia a priori che il sistema non
penserebbe. Ancora una volta Searle confonde i limiti della sua fantasia
allo stato attuale (o di quella dei suoi lettori) con i limiti della
realtà oggettiva.

Il cervello è una specie di calcolatore, anche
se la maggior parte le sue proprietà deve essere ancora scoperta.
Considerare il cervello una specie di calcolatore non è cosa né ovvia, né
superficiale. Il cervello calcola funzioni molto complesse, non però con i
metodi dell'IA classica. Quando si dice che il cervello è un calcolatore,
non bisogna dedurne che sia un calcolatore seriale digitale, che sia
programmato, che in esso si colga la distinzione tra hardware e software,
né che debba essere un manipolatore di simboli o che segua regole formali.
Il cervello è sì un calcolatore ma in un senso radicalmente diverso.

Come il cervello gestisca il significato ancora non si sa,
comunque è chiaro che il problema non si limita all'uso della lingua né
agli esseri umani. Una montagnola di deiezioni fresche indica a una
persona, e anche ai coyote, che nelle vicinanze c'è uno scoiattolo; un'eco
con un certo tipo di spettro significa, per un pipistrello, che in giro
c'è una falena. Per sviluppare una teoria del significato occorrerà
saperne di più sul modo in cui i neuroni codificano e trasformano i
segnali sensoriali, sulla base nervosa della memoria, dell'apprendimento e
delle emozioni e sulle interazioni tra queste facoltà e il sistema
motorio. Una teoria del significato su basi neurologiche potrebbe portare
a una revisione proprio di quelle intuizioni che ora appaiono tanto certe
e che sono sfruttate tanto liberamente nelle argomentazioni di Searle.
(Revisioni del genere sono comuni nella storia della scienza.)

Potrebbe la scienza costruire un'intelligenza artificiale
sfruttando ciò che si sa sul sistema nervoso? A nostro parere non c'è
alcuna ragione di principio per rispondere di no. Searle sembra d'accordo,
anche se poi subordina la sua asserzione alla condizione che «qualunque
altro sistema in grado di causare una mente dovrebbe possedere poteri
causali (almeno) equivalenti a quelli del cervello.» Concludiamo
occupandoci di quest'affermazione. Supponiamo che non sia intenzione di
Searle sostenere che una mente artificiale riuscita debba avere tutte le
capacità causali del cervello, come la capacità di puzzare quando
marcisce, quella di ospitare virus lenti come il kuru, quella di colorarsi
di giallo con la perossidasi del rafano, e così via. Richiedere la parità
assoluta sarebbe come pretendere che un dispositivo volante artificiale
deponesse uova.

Presumibilmente Searle intende richiedere a una
mente artificiale soltanto quei poteri causali che, come dice lui, sono
pertinenti all'intelligenza cosciente. Ma quali sono esattamente questi
poteri? Ci ritroviamo ad accapigliarci su cosa è e su cosa non è
pertinente. Questa è una sede del tutto ragionevole per un disaccordo, ma
si tratta di una questione empirica, che dev'essere sottoposta a prove e a
sperimentazioni. Poiché si sa così poco circa i processi cognitivi e la
semantica, è fuori luogo, per ora, voler indicare con sicurezza certe
caratteristiche come essenziali. In vari passi Searle accenna al fatto che
ciascun livello, compreso quello biochimico, dev'essere rappresentato in
qualsiasi macchina candidata all'intelligenza artificiale. Questa
richiesta è quasi sicuramente troppo categorica. Un cervello artificiale
potrebbe adoperare qualcosa di diverso dalla biochimica per conseguire gli
stessi fini.

Questa possibilità è illustrata dalla ricerca
compiuta da Carver A. Mead presso il California Institute of Technology.
Mead e colleghi hanno adoperato tecniche USI (ossia di integrazione a
grandissima scala) analogiche per costruire una retina e una coclea
artificiale. (Negli animali la retina e la coclea non sono dei semplici
trasduttori: entrambi questi sistemi comprendono una complessa rete di
elaborazione.) Non si tratta di pure e semplici simulazioni su
minicalcolatore come quelle di cui si prende gioco Searle; sono vere e
proprie unità di elaborazione dell'informazione, che rispondono in tempo
reale alla luce reale (nel caso della retina artificiale) e al suono reale
(nel caso della coclea artificiale). I loro circuiti si basano su quanto
si sa dell'anatomia e della fisiologia della retina del gatto e della
coclea del barbagianni e la loro uscita è incredibilmente simile, per
quanto se ne sa, a quella degli organi in questione.

Questi chip
non fanno uso di sostanze neurochimiche, le quali pertanto non sono
evidentemente necessarie per ottenere gli innegabili risultati.
Naturalmente, non si può dire che la retina artificiale veda, poiché la
sua uscita non ha un talamo o una corteccia artificiale in cui sfociare.
Non si sa ancora se il programma di Mead possa arrivare fino alla
costruzione di un intero cervello artificiale; comunque, oggi come oggi,
niente dimostra che l'assenza di sostanze biochimiche lo renda utopistico.

Noi, come Searle, non accettiamo il test di Turing come una
condizione sufficiente per l'intelligenza cosciente. Sotto un certo
profilo, le ragioni del nostro rifiuto sono simili alle sue: siamo
d'accordo sul fatto che è molto importante anche il modo in cui la
funzione ingresso-uscita viene attuata; è importante che nella macchina
accadano le cose giuste. Sotto un altro profilo le nostre ragioni sono ben
diverse da quelle di Searle: egli basa la sua posizione su intuizioni
dettate dal buon senso riguardo la presenza o l'assenza di un contenuto
semantico. La nostra posizione si basa invece sugli specifici insuccessi
delle macchine MS classiche e sulle specifiche virtù delle macchine con
un'architettura più simile a quella del cervello. Queste differenze
dimostrano che certe strategie di elaborazione hanno, rispetto ad altre,
vantaggi cospicui e decisivi quando si tratti di funzioni tipicamente
cognitive, vantaggi ineludibili sotto il profilo empirico. Chiaramente il
cervello sfrutta in modo sistematico i vantaggi del suo sistema di
calcolo, ma non è necessariamente l'unico sistema fisico in grado di fare
ciò. L'intelligenza artificiale, in una macchina non biologica ma con alto
grado di parallelismo, resta perciò una prospettiva stimolante e
plausibile.

References
[1]
TURING ALAN M., Computing
Machinery and Intelligence in «Mind», 59, pp. 433-460, 1950.
[2]

DREYFUS HUBERT L., What Computers Can't Do; A Critique of Artificial
Reason, Harper &
Row, 1972.

[3]
SMITH CHURCHLAND
PATRICIA, Neurophilosophy: Toward a Unified Understanding of the
Mind/Brain, The MIT Press, 1986.
[4]
DENNETT D. C., Fast Thinking
in The Intentional Stance, The MIT Press, 1987.
[5]
CHURCHLAND
PAUL M., A Neurocomputational Perspective: The Nature of Mind and the
Structure of Science, The MIT Press, in stampa.

--------------------------------------------------------------------------------

Footnotes:
1
PAUL M. CHURCHLAND e PATRICIA SMITH CHURCHLAND sono entrambi docenti di
filosofia all'Università della California a San Diego. Da 20 anni
collaborano nello studio della natura della mente e della conoscenza. Paul
Churchland si interessa in particolar modo della natura della conoscenza
scientifica e del suo sviluppo, mentre le ricerche di Patricia Churchland
si incentrano soprattutto sulla neurologia e su come il cervello produce
conoscenza. L'opera di Paul Churchland, Matter and Consciousness, è il
libro di testo standard sulla filosofia della mente, mentre
Neurophilosophy, scritto da Patricia Churchland, unifica le teorie della
cognizione sorte in ambito sia filosofico sia biologico. Paul Churchland è
preside del Dipartimento di filosofia dell'Università della California a
San Diego e presidente della Society for Philosophy and Psychology, carica
quest'ultima che Patricia Churchland ha ricoperto in passato. Ella è anche
professore aggiunto presso il Salk Institute for Biological Studies di San
Diego. Inoltre i coniugi Churchland fanno parte di diversi organismi
dell'Università della California a San Diego, fra cui l'Institute for
Neural Computation.

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