L’unità di misura dell’intelligenza

Alan Turing, matematico, logico e filosofo, uno dei geni del novecento, si interrogò sul concetto di “pensare” e come misurare l’intelligenza di una macchina. Egli escogitò un sistema in grado di misurare “l’intelligenza artificiale”.

In passato, l’uomo ha inventato giochi di strategia che erano considerati l’elemento per eccellenza che esaltava l’intelligenza umana. I più noti, per difficoltà e fascino, sono gli scacchi. Infatti le macchine non hanno mai messo veramente in causa la superiorità dell’uomo. Al contrario, la loro creazione ha dato origine a ricerche matematiche e psicologiche che hanno sottolineato i miracoli di ingegnosità sviluppati dai migliori giocatori: anche nelle attività così astratte, come i giochi di intelligenza, gli uomini fanno soprattutto appello alla fantasia e alla loro immaginazione.

In modo paradossale, ciò significa che il confronto tra uomo e macchina, lontano dal ridurre l’uomo ad una macchina, ne rivela le caratteristiche irripetibili che lo distinguono da una macchina; esso svela che l’attività dell’uomo non può essere assimilata ad un semplice calcolo, né la sua memoria può venire ridotta ad un immagazzinamento di informazioni analogo a quello che si produce nella memoria di un elaboratore.

In realtà, le ricerche più recenti in neuroscienze e scienze del comportamento umano, ci mostrano come il cervello umano proceda per calcoli probabilistici in modo analogo a quanto avviene per un algoritmo che apprende per esempi. Così anche come i giochi di prestigio, che pensavamo fossero di dominio umano, si sono rivelati “risolvibili” dal calcolatore, molto meglio dell’uomo.

Basti pensare che più di 20 anni fa, nel 1997, l’algoritmo Deep Blue di IBM, ha battuto a scacchi il miglior giocatore al mondo. E nel 2011, l’algoritmo Watson (ancora IBM) vince a jeopardy!, un quiz televisivo statunitense. Quest’ultimo, è una specie di “chi vuole essere milionario” ma al contrario: data una risposta, il concorrente deve formulare la domanda corretta. E nel 2017, AlphaGo (Google) ha vinto contro il miglior giocatore al mondo al gioco da tavola più difficile in assoluto: Go. Se guardiamo i numeri, scopriamo che ci sono meno atomi nell’universo che possibili mosse nel gioco di Go, stimati pari a 10^170 (dieci seguito da 170 zeri).

Sono sempre in numero maggiore le università e i centri di ricerca che svolgono questo tipo di lavoro, concepito non tanto per mettere a confronto la natura biologica dell’essere umano con quella inorganica di un processore, quanto per comprendere meglio quali siano le mansioni che possono essere automatizzate e che non richiedono l’immaginazione umana.

Se consideriamo l’inventario delle professioni intellettuali come l’attività di medici, architetti, geologi, assicuratori e banchieri, troveremo sempre una parte del lavoro che può essere automatizzata ed eseguita dalle macchine. È facile comprendere come queste eseguano compiti amministrativi o subalterni. Ma oggi, l’automazione non si limita a questo: le macchine “ragionano”, pongono domande di diagnostica medica, stabiliscono le cause di incidenti, redigono contratti, analizzano le rocce per determinarne l’origine e sorvegliano centrali nucleari.

La maggior parte delle competenze umane può essere formulata in termini logici e simulata su un elaboratore. Tale simulazione, ha dato origine alle nozioni di sistema esperto e di ingegneria della conoscenza e numerose applicazioni sono oggi allo stadio di sviluppo industriale.

D’altra parte, vi sono uomini che non si interessano di matematica, non giocano a dama né a scacchi, non praticano alcuna tecnica particolare e che tuttavia scrivono libri, tengono conferenze, giudicano, difendono, accusano, sollevano polemiche, dirigono aziende, guadagnano da piattaforme digitali, accedono a importanti responsabilità politiche e governano nazioni… E a volte lo fanno anche molto bene.

Ma allora che cos’è l’intelligenza? Forse è una domanda troppo ampia poter ambire a dare una risposta in poche righe. Proviamo a ribaltare il problema in questo modo: che cosa hanno in comune queste persone? Essi parlano, argomentano, negoziano; in breve, utilizzano il linguaggio. L’uso del linguaggio è a tal punto determinante nella nostra società che alcuni hanno immaginato di modellare l’intelligenza delle macchine sui meccanismi della comprensione e dell’espressione.

È sulla base di queste considerazioni che Alan Turing ebbe l’intuizione di trovare il modo di costruire un sistema, il quale verrà sottoposto ad un test che misuri il grado di intelligenza dei computer, senza dover definire che cosa sia l’intelligenza. Una versione semplificata del test prevede l’interazione di tre partecipanti ad una sessione di conversazione.

I partecipanti si trovano in stanze separate l’uno dall’altro e comunicano tra loro tramite una telescrivente. L’intervistatore A formula delle domande scritte a B e C; non vedendo gli altri due partecipanti non può sapere se si sta rivolgendo ad un uomo o ad un computer. Lo scopo delle domande è di capire, attraverso le loro risposte, se si tratta di un essere umano o di un computer. Dopo cinque minuti termina la sessione di domande e risposte. Qualora l’intervistatore A non riuscisse a capire chi dei due è un algoritmo, allora si può definire il computer come un sistema intelligente.

Ripetendo il gioco N volte, l’intervistatore raggiunge l’obiettivo di identificazione, con un tasso di successo pari a Y/N.

Terminata la seconda guerra mondiale, dove è stato arruolato dall’esercito inglese per decifrare i messaggi in codice, Turing si dedicò nuovamente alla teoria delle macchine. Sfruttando l’esperienza accumulata, si interrogò sul significato del termine “pensare” per una macchina. In un articolo scritto nel 1950, sulla rivista Mind dal titolo “Computing machinery and intelligence”, presentò una definizione dell’intelligenza delle macchine che non faceva appello alle caratteristiche intrinseche delle macchine stesse, bensì alla percezione che noi ne abbiamo: è intelligente una macchina che appare diversa da ciò che è e che appare intelligente agli occhi degli uomini. Come si vede, le constatazioni fatte da Turing mentre utilizzava i calcolatori dell’esercito, poggiavano su una conoscenza concreta delle macchine che gli fu, in seguito, di estrema utilità per formulare quell’insieme di procedure, ancora oggi noto come test di Turing, usato per valutare l’intelligenza di una macchina. In particolare, tale conoscenza gli permise di parlare di intelligenza delle macchine senza dover definire l’intelligenza in generale. Non si tratta dunque di sapere se una macchina è effettivamente intelligente, se essa conosce o prova delle emozioni, ma semplicemente di sapere se può apparirci tale.

Restava comunque un problema: anche considerato sotto l’angolo dell’apparenza, del gioco di prestigio, la macchina intelligente doveva essere costruita. Si era passati da una questione di fondo, dal problema teorico “le macchine possono pensare?”, ad una questione pratica di realizzazione: “come operare per costruire una macchina che sembri intelligente”.

Il corso della storia sembrava indicare il passo da compiere: si era progressivamente programmata la logica, la matematica e l’attività delle macchine. Rimaneva da formulare, in termini matematici, il ragionamento; non solo il ragionamento logico e il ragionamento matematico – che erano già espressi matematicamente – ma il ragionamento generale, quello che permette di giocare a scacchi, di parlare diverse lingue, di inventare nuove teorie, di scrivere poesie o romanzi.

La macchina intelligente sarebbe allora una macchina con la quale poter comunicare mediante il linguaggio scritto. Essa sarebbe in grado di interpretare i testi e di reagire in maniera appropriata, per esempio, fornendo la risposta ad una domanda. Si cerca da tempo di dotare le macchine di una tale padronanza del linguaggio ma non siamo ancora arrivati ad un risultato perfetto. Tuttavia, le macchine sono oggi capaci di comprendere testi non ambigui entro domini di significato chiaramente circoscritto. Un esempio è quello dei referti medici che descrivono lo stato dei pazienti. Non vi sono giochi di parole, né doppi sensi, né espressioni poetiche ma solo tecniche sperimentate che permettono di interrogare una base di dati, tradurre manuali d’uso e documentazioni tecniche o impartire ordini ad un robot.

Indipendentemente da queste attività, concrete o astratte che siano, gli uomini percepiscono il mondo che li circonda mediante i loro cinque sensi. E sono bastati questi per dare origine a realizzazioni straordinarie, inclusa l’intelligenza artificiale.

LINK UTILI:

Computing machinery and intelligence

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