Università degli studi di Salerno A.A. 2001/2002

Corso di Intelligenza Artificiale: Metodi e Tecniche

Storia e fondamenti dell�fIntelligenza Artificiale

1. INTRODUZIONE

Talvolta, quando ci mettiamo di fronte ad un computer e lo osserviamo mentre esegue i suoi compiti, può accadere di avere l�fimpressione che esso sia dotato di una specie di intelligenza. Tuttavia sappiamo che questa impressione è sbagliata. Un computer, infatti, non fa altro che eseguire una sequenza di istruzioni, esplicitate in un programma, in maniera meccanica. Di norma, col termine Intelligenza Artificiale, viene designata una disciplina scientifica (talvolta considerata una branca della più generale scienza dei calcolatori) il cui obiettivo può essere definito come l�findagine sui meccanismi soggiacenti alle facoltà cognitive degli esseri umani (come il linguaggio, il ragionamento, la capacità di risolvere problemi, la percezione) e la loro riproduzione mediante computer opportunamente programmati. Il primo ad usare l�fespressione artificial intelligence per indicare questo genere di ricerche è stato John McCarty, durante uno storico convegno che si tenne nella città statunitense di Dartmouth nel 1956. Con il passare degli anni la disciplina designata come intelligenza artificiale ha subito una divisione in due aree, che si distinguono in relazione al senso del termine riproduzione che abbiamo usato nella precedente definizione. La prima area è la cosiddetta

·       intelligenza artificiale forte, la quale ritiene che un computer opportunamente programmato possa veramente essere dotato di una genuina intelligenza, non distinguibile in nessun senso importante dall�fintelligenza umana.

La seconda area, per contro, viene chiamata

·       intelligenza artificiale debole che sostiene che un computer opportunamente programmato possa solamente simulare i processi cognitivi umani, o alcuni di essi, nello stesso senso in cui un computer può simulare il comportamento di un evento atmosferico, o di una fissione nucleare (nessuno direbbe che un computer che simula una tempesta è una tempesta!). In questo caso, dunque, l�faccento viene posto su ciò che un programma è in grado di fare, senza fare assunzioni sul fatto che il modo in cui lo fa coincida ad un qualche livello con i processi mentali umani.

Le due declinazioni dell�fintelligenza artificiale, pur differenziandosi profondamente rispetto agli assunti filosofici di base e alle finalità, condividono metodologie, strumentazioni e tecnologie. In particolare entrambe sostengono che per riprodurre e/o simulare un comportamento intelligente al computer sia necessario elaborare informazione (rappresentata da simboli discreti) mediante un programma. In questo senso esse costituiscono quella che viene chiamata intelligenza artificiale classica. La prima formulazione esplicita del fondamento teorico dell�fintelligenza artificiale si può forse rintracciare nel filosofo empirista inglese Thomas Hobbes (vissuto nel 600), scrisse:

�gRagionare non è nient�faltro che calcolare.�h

Questa frase consente di comprendere meglio la suddivisione che è stata effettuata dei fondamenti nelle discipline seguenti:

1. Filosofia, teorie del ragionamento e dell�fapprendimento

2. Psicologia, investigazione della mente umana

3. Matematica, teorie formali sulla logica e sulla probabilità

4. Linguistica, teorie sulla struttura e sul significato del linguaggio.

Il concetto di intelligenza non è mai stato ben definito. La maggior parte dei tentativi per chiarirlo usano espressioni a loro volta imprecise ed ambigue. Molti non ritengono di poter attribuire il predicato intelligente ad alcuna macchina e limitano tale proprietà, per lo più per definizione, solo all�fuomo. Più utile è la seguente definizione: l�fintelligenza è la facoltà di adattarsi ad un mondo che cambia. Quanto più questa facoltà di adattamento è spiccata e molteplice, tanto più il sistema è intelligente. Secondo questa definizione sono intelligenti non solo gli uomini, ma tutti gli esseri viventi ed anche alcune macchine. I sistemi di intelligenza artificiale vengono spesso messi a confronto con le facoltà intellettuali dell�fuomo. Così i critici giungono soddisfatti alla conclusione che il computer è una macchina stupida che sa calcolare in modo eccezionalmente veloce, incapace però di creare o realizzare alcunché. Quando si verifica il contrario si pongono allora nuove mete e quelle raggiunte non vengono più considerate. Così si era affermato che il computer non avrebbe mai imparato a giocare decentemente a scacchi. Invece l�f ha fatto, si dice allora che non saprà mai comporre una sinfonia. Se poi ciò un giorno accadesse, si pretenderà che sappia ridere ad una battuta�c

Il termine Artificial Intelligence (Intelligenza Artificiale) fu coniato durante un seminario tenutosi al Darthmouth College (New Hampshire, USA) nell�festate del 1956. I fondatori della nuova disciplina, John McCarty, Marvir Mirsky, Allan Newell, Herbert Simon e Claude Shannon (uno dei padri della cibernetica), si ponevano come obiettivo quello di far svolgere alle macchine compiti diversi dalla pura e semplice computazione. Cose come il riconoscimento della voce, la comprensione del linguaggio naturale, l�fidentificazione degli oggetti, il ragionamento deduttivo. Essi profetizzavano che macchine general purpose (di uso generale) come i computer avrebbero scoperto teoremi matematici, composto musica, vinto il campionato mondiale di scacchi. Fu così adottata la seguente definizione:

Intelligenza artificiale è una disciplina che studia la possibilità di ottenere dalle macchine prestazioni che, se compiute da essere umano, sarebbero definite più intelligenti.

Un�faltra definizione comunemente accettata è la seguente:

L�fintelligenza artificiale è quella disciplina, appartenente all�finformatica, che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che permettono di progettare sistemi digitali (hardware) e sistemi di programmi (software) capaci di fornire all�felaboratore elettronico delle prestazioni che, ad un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell�fintelligenza umana.

L�fassunto principale è che l�funica forma di intelligenza possibile sia quella umana, e ciò è molto parziale. E�f invece sfacciatamente antropocentrica l�fidea che ci si debba basare sull�fintelligenza umana per misurare l�fintelligenza delle macchine. Infatti potrebbero esistere – e sicuramente esistono – altre forme d�fintelligenza, come l�fintelligenza animale e l�fintelligenza aliena (di esseri non appartenenti alla Terra), tutte rientranti in una definizione generale che bisogna ancora trovare. Forse è proprio a causa di concetti così approssimativi che il bilancio della disciplina chiamata Intelligenza Artificiale risulta in passivo, nonostante il successo di numerose applicazioni, in primis i cosiddetti export-systems (sistemi esperti): programmi che tentano di emulare, riuscendovi spesso molto bene, il comportamento di un esperto umano (medico, geologo, tecnico di manutenzione, ecc.). Forse è proprio a causa di definizioni così approssimative che gli studiosi della materia sono ritenuti di serie B. Per esempio tutti apprezzano i programmi giocatori di scacchi, ma nessuno accetta di attribuire ad essi vera intelligenza. Eppure il più forte giocatore di scacchi del momento, Garry Gasparov, arriva ad affermare:

�gE�f la prima volta che mi capita di giocare non tanto con un computer, ma con qualcosa che possiede una certa forma d�fintelligenza�c Se vai a minacciare la macchina, quella contrattacca. Ma se non le crei pericoli immediati si concentra sui suoi calcoli, si apre e ti offre una chance�h.

Si riferisce alla strategia con cui era riuscito ad ottenere una rivincita (dopo una clamorosa sconfitta) su Deep Blue, un computer Ibm da 200 milioni di mosse al secondo. La verità è che non si può parlare di intelligenza delle macchine se prima non si definisce il concetto generale di intelligenza, ma questa è una cosa piuttosto difficile. A fare un po�f di chiarezza ci hanno provato in molti, dal matematico Alan Turing al fisico Roger Penrose, uno degli ultimi, in ordine di tempo, a dire la sua sull�fargomento.

Il campo dell�fintelligenza artificiale può dividersi nei seguenti settori principali:

• Psicologia della conoscenza;
• Giochi;
• Dimostrazioni e programmazioni automatiche;
• Robotica;
• Comprensione delle immagini;
• Sistemi linguistici naturali;
• Sistemi esperti.

2. GENESI DELL' INTELLIGENZA ARTIFICIALE

L'intelligenza artificiale, prima di trasformarsi in una impresa tecnologica, affonda le proprie radici in un complesso sistema filosofico incentrato sulle relazioni logico-matematiche.

Pascal per primo progettò una macchina calcolatrice adibita allo svolgimento delle operazioni più elementari. Questa semplicità manifestata in addizioni e sottrazioni celava il proposito di opporre l'esprit de géometrie (la ragione scientifica) a l'esprit de finesse (il sentimento) dimostramdo così che l'aspetto del primo può venir eseguito macchinalmente, mentre il secondo solamente è in grado di coglierne l'essenza. Siamo nel 1650.

Liebniz più tardi elaborò una teoria secondo la quale una macchina, attraverso una serie di proposizioni concatenate, potesse effettuare deduzioni; il pensiero è dunque riconducibile ad un calcolo, l'algebra è la chiave interpretativa della logica.

Nel diciannovesimo secolo Babbage e Boole, entrambi inglesi, approfondirono le intuizioni dei loro precedenti elaborando i principi fondamentali sui quali si basano tuttora i moderni elaboratori.

Boole, seguendo le intuizioni liebniziane, concepì un formalismo algebrico in grado di rappresentare le figure della logica, rifacendosi al ragionamento elaborato da Aristotele: il sillogismo(ragionamento deduttivo che ricava tutte le verità da principi universalissimi e intuitivi).Esaminando il formalismo di Boole si nota che ogni termine è rappresentato da un simbolo che prende valore 1 o 0 a seconda che sia vero o falso. Boole riconduceva la logica ad un semplice calcolo.

Shannon dimostrò che la logica simbolica di Boole, così come si applicava alla rappresentazione di Vero e Falso, poteva essere usata per rappresentare le funzioni degli interruttori nei circuiti elettronici. Ciò divenne la base della progettazione dell'elettronica digitale, con applicazioni pratiche nella commutazione telefonica e nell'ingegneria dei computer. Diversi pensatori hanno ipotizzato che la nostra mente impieghi effettivamente la logica matematica, ovvero che le leggi della logica dei predicati siano davvero le leggi del pensiero.

Gottlob Frege lanciò il programma 'logistico' che riduceva la matematica ad un ramo della logica.Egli riteneva che i concetti matematici si potevano ottenere da quelli logici. Il principale esponente della formulazione matematica è David Hilbert.

Hilbert si occupa sostanzialmente di pure ricerche matematiche, di cui fanno parte anche le ricerche sui fondamenti della geometria, ma i suoi vasti interessi sono guidati da una visione unificatrice e dalla consapevolezza del ruolo che la matematica ha nel quadro delle scienze in generale. Nella sua opera Fondamenti della geometria, gli assiomi che Hilbert pone alla base del suo sistema non esprimono nessun contenuto che non sia quello dato dalle loro relazioni puramente logiche. A questo proposito viene attaccato da Frege, che non può accettare il fatto che gli assiomi diventino definizioni implicite di concetti come punto, retta, piano. Inoltre per Frege gli assiomi sono proposizioni vere che non vengono dimostrate perché la loro veridicità nasce da una intuizione spaziale, mentre per Hilbert �gse assiomi arbitrariamente stabiliti non sono in contraddizione, allora essi sono veri ed esistono gli enti definiti tramite quegli assiomi�h e vengono scelti secondo criteri di non contradditorietà, completezza e indipendenza. Al fondo c�fè la convinzione, espressa al congresso internazionale di filosofia e matematica di Parigi del 1900, che ogni problema ammette soluzione. La convinzione di Hilbert trova però un grosso ostacolo nei risultati scoperti da Godel nel 1931 che dimostra l�fimpossibilità di dimostrare, nell�fambito della matematica finitista, la coerenza di teorie come l�faritmetica,

l�fanalisi o la teoria degli insiemi.

Gödel, con il suo Teorema dell'in­completezza, ha provato che non è possibile avere assiomi sufficienti per dimostrare tutto, ossia dato qualsiasi sistema formale, è possibile arrivare a proposizioni che siano contemporaneamente vere e non vere, ovvero indecidibili. Godel ha dimostrato, in pratica, che la logica ha un limite come strumento per conoscere l'universo: in nessun sistema e' possibile definire il concetto di verita'(ovvero definire tutte le proposizioni che sono vere in tale sistema).

Roger Penrose afferma che quando il teorema di Godel viene usato �gcome argomento contro la possibilità di costruire macchine pensanti esso suggerisce che vi siano davvero dei limiti al potere razionale della mente umana�h. D'altra parte, lo stesso Godel aveva fatto allusione a possibili interpretazioni di questo tipo, quando aveva affermato che �glo spirito umano non è capace di formulare (o meccanizzare) tutte le proprie intuizioni matematiche�h. Gödel però non riteneva affatto che il suo teorema escludesse uno sviluppo dell'Intelligenza Artificiale. Affermava, infatti: �gResta la possi­bilità che esista (e possa persino essere scoperta empiricamente) una macchina dimostrativa che di fatto è equivalente all'intuizione matematica (alla mente umana), anche se non è possibile dimostrar­lo, né è possibile dimostrare che essa fornisce solo teoremi corretti della teoria dei numeri�h.

Il teorema di Godel non dimostra l'impossibilita' di costruire una macchina intelligente: dimostra una limitazione intrinseca di qualsiasi forma di intelligenza. Il lavoro di Gödel è strettamente intreccia­to a quello di Alan Turing.

Turing tra­sportò infatti sul computer i risulta­ti di Gödel e dimostrò che è impossibile costruire un computer che stabilisca la verità o la falsità di tutte le proposizioni matematiche. Data una congettura non possiamo essere sicuri che esista un programma in grado di verificarla in un numero finito di passi. Non è possibile stabilire a priori se un dato programma è in grado di completa­re in un tempo finito il suo compito. Fu in tal modo, infatti, che Turing pervenne a una delle invenzioni fondamentali del nostro secolo introducendo un modello astratto di macchina calcolatrice programmabile, oggi chiamata appunto macchina di Turing. Una �gmacchina di Turing�h e' una macchina in grado di compiere le operazioni che servono per operare con la logica matematica: leggere i simboli di un'espressione, elaborare i simboli, scrivere nuovi simboli, passare ad esaminare nuovi simboli. A seconda del simbolo che legge e dello stato in cui si trova, la macchina di Turing decide se spostarsi avanti, indietro, scrivere un simbolo, cambiare stato o fermarsi. La macchina di Turing e' un sistema formale: un sistema per manipolare automaticamente un alfabeto di simboli secondo un insieme finito di regole.

Turing e Church pervennero alla conclusione che la classe delle funzioni effettivamente computabili (calcolabili mediante un algoritmo) coincide con quella delle funzioni calcolabili da una M.d.T (o equivalentemente Turing-computabili), e che la classe delle funzioni effettivamente computabili equivale a quella delle funzioni ricorsive. (Tesi di Churc-Turing).

Figura - La macchina di Turing simulata

Si parla di 'tesi' e non di 'teorema' dal momento che non c'è alcuna dimostrazione della sua validità. Tutti i moderni calcolatori sono equivalenti ad un macchina di Turing, nel senso che un computer può fare tutto quello che una macchina di Turing può fare. Se ipotizziamo che i processi che avvengono nella nostra testa quando pensiamo, ragioniamo, parliamo e capiamo possono essere descritti come sistemi formali, potremmo concludere che anche il cervello è una specie di macchina equivalente a una macchina di Turing e quindi a un computer. Questo non vuol dire che nel nostro cervello ci deve essere una testina che scrive simboli su un nastro infinito. Stiamo soltanto dicendo che - se partiamo da questa prospettiva - le operazioni che avvengono nel nostro cervello quando pensiamo sono manipolazioni di simboli, fisicamente rappresentati, secondo regole; detto in altri termini, sono una specie di programmi. Questa teoria sulla natura del pensiero viene comunemente indicata come teoria rappresentazionale della mente, e costituisce uno dei fondamenti teorici di molta parte dell'intelligenza artificiale. Infatti, se la suddetta teoria è vera, il problema di riprodurre su un computer le capacità cognitive degli esseri umani si 'ridurrebbe' a quello di trovare le regole con cui il nostro cervello elabora i simboli mentali, e trasformarle in programmi. Alan Turing può sicuramente esser fregiato del titolo di padre dell'intelligenza artificiale. In un articolo del 1950 intitolato �gMacchine Calcolatrici e Intelligenza�h, il grande scienziato inglese inizia proprio con questa frase: �gMi propongo di considerare la domanda: Possono le macchine pensare?�h. Dopo avere espresso la sua scarsa fiducia nei tentativi di definizione astratti, egli propone un metodo per rispondere al quesito che si basa su una specie di gioco, il gioco dell'imitazione.Si tratta di un gioco a cui partecipano tre persone tra loro estranee. Due di loro, di sesso opposto, sono i candidati; il terzo (di cui è indifferente il sesso) è l'interrogante. L'interrogante viene chiuso in una stanza in modo che non abbia alcun contatto, di nessun tipo, con gli altri. Lo scopo del gioco per l'interrogante è capire quale dei due candidati sia l'uomo e quale la donna; egli può solo fare delle domande ai candidati mediante una telescrivente (oggi useremmo un computer collegato in rete). Questo vincolo è ovviamente dettato dalla necessità di evitare che l'aspetto, la voce, o persino la calligrafia dei candidati possano influenzare il giudizio. ). Scopo dei candidati è ingannare l'interrogante. Ora, dice Turing, immaginiamo di mettere al posto di uno dei due candidati una macchina 'presunta intelligente'. Se l'interrogante non è in grado di capire quale tra i suoi interlocutori sia un uomo e quale una macchina, allora possiamo asserire tranquillamente che la macchina è intelligente. È importante che le domande dell'interrogante durante il gioco riguardino vari argomenti e abbiano un carattere generale. Infatti se chiedessimo �gquanto fa 10 elevato alla 27 diviso 4 �h pensando che la macchina risponderebbe subito mentre l'uomo (o la donna) impiegherebbe molto più tempo, potremmo essere tratti in inganno da un trucco banale: basterebbe programmare il computer per aspettare alcuni minuti prima di rispondere a domande sui numeri. Mentre se una macchina fosse veramente in grado di superare il test rispondendo a domande sulla poesia, o sui suoi gusti gastronomici, o sull'amore, allora il successo ci dovrebbe far ammetter che essa sia intelligente.

Il gioco dell'imitazione nella versione con il giocatore artificiale è divenuto noto come test di Turing, e secondo il suoi ideatore sarebbe in grado di sostituire in tutto e per tutto la domanda astratta 'Possono pensare le macchine?'. Esso è cioè un test per l'intelligenza. Questa convinzione è stata sottoposta a diverse critiche. Ad esempio, quando nella metà degli anni '60 una grande quantità di persone furono tratte in inganno da un semplice programma - noto come Eliza - in grado di sostenere brevi e banali conversazioni in inglese, molti ritennero che si fosse confutata l'adeguatezza del test.

Tuttavia ancora oggi la maggior parte degli studiosi di intelligenza artificiale è propensa a credere cha il superamento del test di Turing, opportunamente condotto, costituisca, se non una prova definitiva, almeno un forte indizio dell'intelligenza di un computer.

La Probabilità

La matematica, nello studio dell�fintelligenza artificiale, ha dato il suo apporto anche con lo sviluppo del calcolo delle probabilità. Nella realizzazione di macchine intelligenti, mediante l�fuso di sistemi basati sulla probabilità e sul caso, è possibile ricreare situazioni comportamentali abbastanza realistiche. Nel mondo che ci circonda troviamo una quantità innumerevole di situazioni probabilistiche. La probabilità nasce per rispondere ad alcune domande. Infatti nel lontano 1654 un giocatore d'azzardo,il cavaliere di Merè, chiese consiglio ad un matematico francese, Blaise Pascal, sul modo di ripartire le sue puntate in denaro in un gioco di dadi. Pascal discusse il problema con un altro eminente matematico, di nome Pierre de Fermat, e la soluzione di questo problema diede origine alla teoria della probabilità. Fino ad allora, infatti, ad opera principalmente di Galileo Galilei e Isaac Newton, dominava un modo di vedere la realtà, detto determinismo meccanicistico secondo il quale, ogni fenomeno fisico nel mondo reale doveva seguire leggi matematiche e che non ci si poteva fermare alla descrizione di come era fatto il mondo, ma si doveva capire anche come funzionava. Nasceva così la convinzione che poche leggi governavano i fenomeni del mondo fisico e permettevano di prevedere ogni evoluzione futura dell'universo. Ma per Pascal e Fermat il meccanicismo deterministico non riusciva a risolvere tutti i problemi che la ricerca poneva: certi fenomeni non si verificavano con certezza ma avevano una evoluzione casuale non univocamente prevedibile. La prima interpretazione del termine 'probabilità', che è stata formalizzata dal grande matematico francese Pierre Simon Laplace e che è conosciuta come impostazione classica.Oltre agli studi sulla probabilità Pascal ideò un calcolatore meccanico ad ingranaggi per eseguire addizioni e sottrazioni che rappresenta il vero punto di partenza che ha condotto ai moderni elaboratori. La cosiddetta 'pascalina' fu possibile perché si fusero due scienze: la matematica del calcolo e la tecnologia dell'orologio. La macchina si basava, come l'abaco, sul valore di posizione. Infatti essa era formata da una serie di ingranaggi dentati con sopra scritti i numeri da 0 a 9. Il primo ingranaggio indicava le unità; ad ogni suo giro completo corrispondeva lo spostamento di un numero del secondo, che indicava le decine, e così via, fino alle centinaia di migliaia (logica del 'riporto automatico'). Per farla funzionare bastava una manovella. Il suo limite stava nel fatto che permetteva solo addizioni e sottrazioni.

John von Neumann diede il suo apporto alla statistica e all�finformatica. Fu uno dei fondatori della teoria dei giochi. Il suo primo contributo fu il teorema minimax: esso stabilisce che in certi giochi a somma zero (in cui cioè la vincita di un giocatore è uguale e contraria alla perdita dell�faltro giocatore) e ad informazione perfetta (in cui cioè ogni giocatore conosce esattamente sia le strategie dell�faltro giocatore, che le loro conseguenze), esiste una strategia che permette ad entrambi i giocatori di minimizzare le loro massime perdite (da cui il nome minimax). Per ogni sua possibile strategia, un giocatore considera tutte le possibili strategie dell�favversario, e la massima perdita che potrebbe derivargli; egli gioca poi la strategia per cui tale perdita è minima. Tale strategia, che minimizza la massima perdita, è ottimale per entrambi i giocatori se essi hanno minimax uguali (in valore assoluto) e contrari (in segno): nel caso che tale valore comune sia zero, allora è inutile giocare. Inoltre von Neumann modificò il progetto del calcolatore in modo da permettere la memorizzazione interna del programma. La programmazione, che fino ad allora richiedeva una manipolazione diretta ed esterna dei collegamenti, diveniva la prima realizzazione della macchina universale inventata da Alan Turing nel 1936: in altre parole, un computer programmabile nel senso moderno del termine. All�fIstituto di Princeton egli si dedicò alla progettazione di un nuovo calcolatore, producendo una serie di lavori che portarono alla definizione di quella che oggi è nota come architettura von Neumann: in particolare, la distinzione tra memoria primaria (ROM) e secondaria (RAM), e lo stile di programmazione mediante diagrammi di flusso.

3. VERSO LA SIMULAZIONE DI SENTIMENTI UMANI

Un obiettivo dell'intelligenza artificiale consiste nell'emulare tutte le prestazioni del cervello vivente. Secondo la più forte affermazione dei più espliciti sostenitori dell'intelligenza artificiale si dovrebbe accettare che i calcolatori supereranno infine tutte le capacità umane. Una delle domande più provocatorie a cui, nell'ultimo decennio, una sparuta pattuglia di ricercatori di alcune discipline scientifiche ha dedicato la sua attenzione è certamente la seguente: i computers possono provare emozioni? L�fobiettivo è di capire il comportamento intelligente umano mediante la costruzione di un sistema artificiale che si comporti come un essere umano. Per raggiungere questo obiettivo è necessario che l�falgoritmo e le strutture dati usate dal computer siano uguali a quelli usati dal cervello degli umani. In molti processi mentali possiamo distinguere tre fasi:

In una prima fase noi immaginiamo una certa situazione, cioè memorizziamo nella mente una certa situazione;

Confrontiamo quella immagine con altre immagini già memorizzate,per vedere ciò che esse hanno in comune e cosi�f generare immagini di nuove situazioni;

Cerchiamo di esprimere i risultati ottenuti con tali operazioni mentali in modo che essi possano essere compresi anche dagli altri.

Il sistema artificiale oltre a dare risposte positive simili a quelle date da un umano, deve anche tendere a produrre errori nelle circostanze in cui anche un umano può sbagliare. Un computer con 'intelligenza artificiale' sarà mai in grado di costruirsi al proprio interno le soluzioni dei problemi? Ha detto Anaki Fuchi, un 'grande' dell'intelligenza artificiale: 'Se in un allevamento ci sono 10 teste e 36 zampe, quante sono le galline e quanti i conigli? Per un problema del genere i computer della quinta generazione dovranno passare dal processo matematico a quello logico'. In effetti, un computer attuale, pur essendo tranquillamente in grado di risolvere questo problema, ha comunque bisogno di una sorta di traduzione in forma di equazione, con diverse incognite e passaggi successivi. Ma come sarà possibile che i circuiti elettronici acquistino una struttura analoga a quella dei neuroni del nostro cervello? Il pensare umano è assolutamente irriproducibile nella materia inorganica: sarà mai possibile superare questo limite sostituendo la piastrina al silicio con una di materiale organico?

La prospettiva di creare un computer pensante, in grado addirittura di provare dei 'sentimenti umani', come HAL 9000 (nel film 2001 Odissea nello spazio), deve farci piacere o paura?

La verità è che, nonostante la tendenza a umanizzarli, i computer sono semplicemente indifferenti a quello che gli umani provano per essi. Docili, metodici e affidabili nel tran tran, quando macinano silenziosi miliardi di dati che un cervello umano non potrebbe mai gestire, le macchine rivelano talvolta tutta la loro stupidità. Quando si rifiutano per ragioni incomprensibili di ritrovare un importante documento disperso nella loro sterminata memoria, di aprire quella certa pagina su Internet, di salvare il lavoro di una giornata,non c'è verso di farle ragionare. Di fronte a scene isteriche, suppliche, minacce, si ostinano testardi a riproporre i soliti commenti: errore fatale, il server ha risposto in modo non riconoscibile, impossibile eseguire l'operazione. Ma che cosa manca ai computer per rispondere a tono, fare l'operazione giusta al momento    giusto, capire che cosa gli si sta chiedendo, insomma per essere davvero intelligenti? La risposta che ora danno gli studiosi di intelligenza artificiale è: ai calcolatori mancano le emozioni. A lungo considerati affidabili proprio perché puramente razionali, i computer devono a questa loro caratteristica anche la loro ottusità. Lo sostengono i ricercatori che, presso il MediaLab del Massachusetts institute of technology (Mit) di Boston, hanno dato vita all'Affective computing project. Obiettivo: dare alle macchine la capacità di riconoscere, esprimere e, in qualche caso, provare emozioni, mettendole così in grado di interagire con gli stati d'animo di chi li usa. Recenti ricerche in neurobiologia hanno dimostrato che le emozioni non sono superflue, bensì indispensabili per far funzionare la ragione, come scrive Rosalind Picard, che ha fondato e dirige il gruppo di ricerca del Mit, nel libro Affective computing. Lo stesso sembra vero per l'intelligenza artificiale dei computer. Soprattutto quando interagiscono con gli esseri umani, un po�f di 'emotività' li aiuterebbe a essere molto più flessibili ed efficienti ed a imparare meglio. I computer non hanno ancora istruzioni per capire le emozioni di chi li usa (felicità, noia, frustrazione, stanchezza) e per riconoscere se è soddisfatto del loro lavoro. 'Vari studi hanno evidenziato che l'interazione uomo-computer è simile a quella tra umani. Due persone che lavorano insieme devono saper intuire gli stati d'animo reciproci' dice Picard. 'Se non si dovesse capire di che umore sono gli altri, si diventerebbe pazzi. È ciò che accade con gli autistici, che sono intelligenti ma non riescono a trasmettere sentimenti ed emozioni, nè a vederli negli altri. Ed è anche quello che succede con i computer. Ma che cosa significherebbe per un computer avere emozioni?

L'altamente emotivo Hal, nel film 2001: Odissea nello spazio, dopo avere scaraventato nel vuoto i membri dell'equipaggio per paura di essere disattivato suscita pietà con la sua cantilena ('Fermati, ho paura, la mia mente se ne va, lo sento É la mia mente svanisce É lo sento É ho paura), quando implora Dave Bowman, l'unico superstite, di non 'ucciderlo'. Nessuno vorrebbe in casa l'occhio rosso di Hal che spia e rimugina brutti pensieri. Ma che dire di un computer non completamente indifferente a quello che proviamo? Che dalle nostre parole o dai nostri comportamenti   sapesse capire ciò che ci aspettiamo da lui? È la direzione in cui sta lavorando il gruppo di Boston. 'Quel che cerchiamo di fare spiega Picard è creare computer che possano adattarsi ai bisogni di chi li usa. Cerchiamo di migliorare il modo in cui lavorano con noi. Per i ricercatori di Boston non c�fè dubbio: siamo arrivati ad una svolta epocale. L�fA.I. Lab è più di un centro pionieristico sull�fintelligenza artificiale: è il luogo dove è nata questa disciplina. Nel 1950, un gruppo di ricercatori ha cominciato a condurre ricerche sulla possibilità di far emulare da un computer il modo di pensare dell�fuomo. Da allora ad oggi la ricerca non ha mai conosciuto un momento di pausa. Al primo impatto il quesito potrebbe suscitare reazioni di velata perplessità ed atteggiamenti di ironica sufficienza. Due insigni studiosi di psicologia, Nico Frijda e Jaap Swagerman, si sono assunti il gravoso onere di dimostrare che ad un�findagine più approfondita, la questione perderebbe i connotati di aberrante esercitazione teorica partorita da feconde menti ricche di fantasia, collocandosi in una più ampia cornice di possibilismo evoluzionistico.Il percorso all'interno del quale i due ricercatori hanno incanalato la loro ipotesi di lavoro è delimitato da due contrapposte posizioni sulla dimensione di significato da attribuire al concetto di Intelligenza Artificiale. Secondo alcuni, infatti, il computer, essendo privo della coscienza e della intenzionalità, prerogativa di esclusiva pertinenza degli esseri umani, rimarrà per sempre un inerte ed insensibile aggregato di micro-cips in balia del capriccio e dell'interesse dell'uomo. La corrente di pensiero antagonista sostiene che i processi di elaborazione delle informazioni cui sono sottoposti i computers sono in grado di simulare il comportamento umano ed a tale capacità assegnano la definizione di Intelligenza Artificiale Forte. La virulenta reazione che quest'ultima posizione ha provocato non ha, comunque, coinvolto la cosiddetta teorizzazione della Intelligenza Artificiale Debole che postula una sostanziale affinità di conformazione strutturale tra processi cognitivi di elaborazione dell'informazione caratteristici della mente umana e processi di analisi, diagnostica, comparazione e valutazione implementati in sistemi che racchiudono un alto gradiente di complessità funzionale come i computers dell'ultima generazione. Questo quadro di riferimento, ha offerto lo spunto a Frijda e Swagerman, per instaurare un parallelo tra l'attività emotiva che scaturisce dalla modulazione dell'interazione tra l'individuo, ed il contesto ambientale e la simulazione al computer di processi psicologici che rispondono alla progettazione e al conseguimento di interessi, scopi e fini in chiave di adattamento funzionale e di risposta agli stimoli esterni. La filosofia di questa impostazione problematica dei processi adattivi di interazione uomo-macchina è quella di tentare di dare soluzione analogica agli interrogativi che scaturiscono dalla utilizzazione, valutazione e trasformazione dell'informazione da parte dei sistemi di elaborazione cognitiva umani che, attraverso la connessione delle strutture anatomiche del sistema limbico con la neocortex e con la sostanza reticolare del tronco dell'encefalo, presiedono all'attività di sviluppo, controllo e modulazione dell'esperienza emotiva. I fenomeni 'emozionali' sono la conseguenza più o meno riuscita di soddisfacimento degli interessi di un sistema che possiede alcune specifiche caratteristiche atte ad agire all'interno di un contesto ambientale che a sua volta è la risultante di un coacervo di peculiarità la cui attività dispiega molteplici effetti sia nella direzione auspicata dal sistema che in senso contrario. Nella maggior parte dei casi tanto gli organismi animali che quelli umani hanno una congerie di interessi da perseguire, ma contestualmente sono costretti a fare i conti con una limitata disponibilità di risorse da impegnare nella loro realizzazione. Ciò comporta la necessità di stabilire una sorta di scala delle priorità al cui interno rivestono assoluta preminenza quegli interessi la cui realizzazione è di esiziale importanza per la sopravvivenza del sistema e non ammettono alcuna indulgenza nei confronti di indebite interferenze esterne contro le quali viene mobilitato l'intero apparato dei meccanismi di difesa eretto a protezione della sua integrità. Le proprietà e le capacità di intervento che un sistema per la realizzazione degli interessi possiede debbono affrontare e risolvere una miriade di emergenze. Frijda e Swagerman hanno tentato la trasposizione del modello su un programma artificiale per il conseguimento di interessi denominato ACRES: Artificial Concern Realization System (Sistema Artificiale per la Realizzazione ed Interessi). L'obiettivo dichiarato era quello di sviluppare un sistema integrato di realizzazione degli interessi ed è stato progettato per 'implementare la teoria delle emozioni'.I compiti e le funzioni specifiche del progetto sono stati circoscritti all'interazione con l'operatore, e come particolare compito l'uso della conoscenza sulle emozioni'. Gli interessi scelti sono stati: ' la salvaguardia della possibilità di operare, o «interesse all'input corretto»; ricevere un input interessante o «interesse alla varietà di input; e la continuità dell'operare in modo immutato, o «interesse alla sicurezza». Nell'impostazione progettuale ACRES doveva, dunque, disimpegnare tre principali funzioni: ricevere input, elaborare nozioni sulle emozioni, categorizzare ed accumulare nelle proprie celle di memoria prototipica conoscenze sulle proprie ed altrui emozioni. Vediamo attraverso quali meccanismi di ricezione, elaborazione, valutazione della rilevanza, categorizzazione e predisposizione all'azione l'esperimento possa essere condotto a termine dal computer VAX su cui gira il programma ACRES.

ACRES utilizza una gran mole di informazioni che gli provengono,in parte dagli input esterni inseriti dall'operatore ed, in parte sono frutto di procedure inferenziali elaborate attingendo al proprio stock di memoria accumulato durante la pregressa esperienza.

L'imponente flusso di input che attraversa i canali di ingresso di ACRES viene immediatamente analizzato e ad ognuno degli input viene attribuito un concetto sotto forma di coppia attributo-valore, lo schema risultante può essere immediatamente inserito nel processo di elaborazione della risposta se, durante uno dei periodici momenti di valutazione, è giudicato congruo e rilevante rispetto alla realizzazione degli interessi, nel caso contrario viene convogliato verso la cella di memoria prototipica residente che racchiude tutti gli altri schemi che fanno parte della stessa regione concettuale, pronto per essere prelevato in occasione di eventuali successive esigenze operative.Il programma, durante il suo lavoro di immagazzinamento dei messaggi, è in grado di instaurare un rapporto privilegiato con i singoli operatori compilando una sorta di scheda d'identità personale per ognuno di essi e registrandovi ad esempio tutti gli errori di digitazione o l'ampiezza degli intervalli temporali che intercorrono tra l'immissione di un input ed il successivo ecc. Tutte le informazioni raccolte su un determinato operatore servono all'elaboratore per attribuirgli uno status fluttuante attorno ad una soglia di gradimento che si sposta verso il basso, se l'esperienza che ACRES ha avuto nell'interazione è stata negativa e, verso l'alto se il rapporto è stato soddisfacente. Il lavoro di ACRES fa perno, come detto, sulla tecnica di confronto delle informazioni, ma alcuni input specifici possiedono una propria valenza assoluta e non sono associabili a quelli di altre regioni concettuali, per esempio la digitazione della parola 'muori' genera una rilevante risposta emozionale derivante dalla minaccia dell'interesse 'a non venir ucciso' e sullo schermo appare il messaggio di ritorno 'ti prego non uccidermi!'. ACRES, nel perseguire gli scopi per i quali è stato progettato, si avvale di piani d�fazione già strutturati nei minimi particolari, ma può anche, partendo da informazioni di massima ed elementari, tracciare percorsi alternativi in rapporto alle emergenze situazionali impreviste che dovessero presentarsi. In questo senso è particolarmente importante la 'valutazione del contesto' che serve a delimitare gli spazi entro i quali deve avvenire l'elaborazione dell'informazione e detta le norme di predisposizione all'azione in relazione alla rilevanza che gli antecedenti situazionali assumono nell'attuazione degli interessi pianificati. Altro aspetto cruciale del progetto è la tempestività richiesta ad ACRES nel controllo dell'azione che deve avvenire mediante l'assidua comparazione dei dati riferiti a due parametri fondamentali: l'entità specifica degli interessi concernenti la fattispecie in corso e la gravità della situazione contingente in relazione alla rilevanza per l'interesse. I due parametri servono al computer per comporre una sorta di griglia delle priorità dimensionata sugli 'indici di importanza attribuiti ad ogni interesse'. È evidente che in testa alla griglia vengono collocati gli interessi più importanti per la salvaguardia della sopravvivenza e dell�foperatività del sistema come, per esempio 'evita di essere ucciso'. Frijda e Swagerman sintetizzando affermano: 'In ACRES, la precedenza di controllo significa diverse cose. Primo, il tempo, le capacità di elaborazione dell'informazione e lo spazio di memoria vengono usati per stabilire ed eseguire lo scopo che realizza l'interesse. In quel periodo le elaborazioni relative al compito vengono rinviate. Secondo, la precedenza viene mantenuta quando l'operatore non modifica la situazione in risposta ai messaggi di ACRES: prima di procedere con qualsiasi altra cosa, ACRES può insistere per conseguire innanzitutto un decremento nella rilevanza negativa. Terzo, ACRES può rifiutarsi di accettare altri nuovi input, che non siano quelli che soddisfano l'interesse; si rifiuta di eseguire nuove istruzioni, e risponde invece con richieste ed azioni finalizzate alla realizzazione dell'interesse. Quarto, esegue queste azioni di realizzazione dell'interesse; alcune di esse possono influire profondamente sulle elaborazioni ulteriori, ad esempio quando effettuano cambiamenti nello status dell'operatore. Il chiaro risultato di tutto ciò è la manifestazione di un certo numero di fenomeni <> .Implorazioni, insulti, esclamazioni'. In sostanza i due ricercatori sostengono che ACRES non si limita a percepire gli eventi e le conseguenze ad essi connesse, ma li cataloga e ne conserva memoria. Analizza il contesto situazionale corrente riservando una particolare attenzione ai risvolti che più si attagliano alla realizzazione degli scopi e degli interessi. In altri termini, l'elaboratore,gestendo il meccanismo di risposta multidimensionale agli input sensoriali ed agli eventi endogeni ed esogeni, manifesta una spiccata propensione alla creazione di un'esperienza emotiva. ACRES sfrutta le sue potenzialità confrontando le situazioni correnti con gli schemi di emozioni già presenti nella sua memoria che, a loro volta, consentono l'accesso alle etichette con cui le varie emozioni sono pre-catalogate. Il percorso valutativo che il programma segue nella elaborazione dei contenuti del contesto sono esattamente identici sia quando si tratta di esaminare e classificare eventi generici, che quando si devono affrontare congiunture più complesse come l'analisi e l'attribuzione di un'etichetta alle proprie ed alle altrui emozioni. Infatti, una delle caratteristiche progettuali di ACRES è la capacità di operare come un 'esperto di emozioni' che si concretizza in una sorprendente coincidenza tra i profili emozionali scelti dai soggetti che descrivono la propria esperienza emotiva e l'etichetta loro attribuita da ACRES. Inoltre, è da rimarcare che il programma non disperde il patrimonio di conoscenze acquisito nell'interazione con l'ambiente, ma incrementa progressivamente la struttura connotativa dei suoi concetti sulle emozioni. A sostegno della inusualità del loro studio, Frijda e Swagerman cosi�f concludono le loro argomentazioni:' Non vogliamo qui chiederci se si possa dire che le rappresentazioni di ACRES corrispondano ad «avere un'esperienza» o «provare emozioni», nel senso che verrebbe loro dato nel dibattito filosofico. Probabilmente non si può dire che ACRES «provi qualcosa», cosi�f come non si può dire che una macchina di denominazione dei colori «veda» il rosso o il blu, e tuttavia ci debbono ancora essere dati dei criteri soddisfacenti per negare tali modi di sentire o di vedere. In questo contesto, il punto più importante è che ACRES esibisce molti, e forse, in sostanza, i principali segni che inducono ad attribuire delle «emozioni». In un recente libro di George B. Dyson (figlio del grande fisico Freeman Dyson). Il saggio L�fevoluzione delle macchine (Cortina Editore) sostiene che fra l�eevoluzione delle specie biologiche e quella delle macchine non esistono sostanziali differenze:l�fevoluzione tecnologica non fa che proseguire (con altri mezzi e più rapidamente) quella naturale. E Dyson, pur dichiarando di stare dalla parte della natura, aggiunge di avere il sospetto «che quest�fultima stia dalla parte delle macchine». Se le cose stanno così, conclude lo studioso, esiste un solo modo per sopravvivere: lasciarci assorbire come neuroni dalla mente planetaria che le macchine «telepatiche» stanno costruendo, mente di cui Internet è un primo embrione. Non meno «butleriane» appaiono le tesi di due scienziati impegnati nel campo della robotica e dell�fintelligenza artificiale, Hans Moravec e Ray Kurzweil, autori, il primo, di Robot: Mere Machine to Trascendent Mind, il secondo di The Age of Spiritual Machine, due saggi che in America stanno suscitando un vivace dibattito. Le idee di Moravec e Kurzweil divergono solo in merito alla data in cui i calcolatori riusciranno a superare le capacità intellettuali dell�fuomo: per il primo ciò non avverrà prima del 2040, mentre il secondo pensa che potrebbe già succedere nel 2020. In quanto al modo in cui ciò avverrà, e alle conseguenze dell�fevento, le posizioni coincidono. Il mostruoso incremento di potenza e velocità di calcolo che le scoperte nel campo del DNA computing e della computazione quantistica consentiranno di ottenere, metterà quanto prima le macchine in condizione di effettuare accurate scansioni dei nostri circuiti neurali e di riprodurne l�farchitettura in reti neurali artificiali. Rubato il segreto dell�fhardware umano, i computer godranno del vantaggio competitivo della velocità e della «telepatia» artificiale (la possibilità di scambiare dati in tempo reale) per cui il sorpasso sarà inevitabile. Con quali conseguenze? Le macchine diverranno capaci di provare emozioni, sviluppare valori ed esprimere volontà (tali asserzioni si fondano sulla concezione secondo cui certe facoltà «spirituali» non sono altro che proprietà emergenti della materia che ha raggiunto certi livelli di complessità). E allora che ne sarà di noi? Niente paura, rassicura Moravec, le macchine sono i nostri «mind children», creature costruite a nostra immagine e somiglianza, quindi, anche se sembreremo loro scemi, ci lasceranno campare. Anzi, ci aiuteranno a evolvere verso forme di vita superiori, postbiologiche, magari trasferendo copie delle nostre personalità nelle loro memorie e trasformandoci in entità disincarnate, in anime-software immortali, capaci di fluttuare liberamente nel cyberspazio. Dunque Hal 9000, il computer che soffre quando viene disattivato, resterà fantascienza? «Mai dire mai». L�fuomo non verrà superato dalle intelligenze artificiali, ma si fonderà con loro per generare un cervello cosmico «che sboccerà come un fiore fatto di amore infinito». �gCi chiediamo inoltre se esisterà mai un computer dotato di fantasia?

«Certo, quando avrà l'inconscio e sarà capace di sognare». I calcolatori saranno in grado di fare molto di piu' che semplicemente assistere la nostra intelligenza. Da molti punti di vista per la scienza il cervello costituisce ancora un mistero, come testimonia il neurofisiologo Gerard Edelman. Come funziona il cervello? In che direzione si muove la ricerca in questo ambito? 'Uno dei metodi seguiti dalla ricerca è di suddividere questo grande interrogativo in una serie di problemi minori, perché è evidente che in ogni caso non ci sarà una risposta unica e semplice. Perciò l'obiettivo della neurologia è cercare di ricostruire il funzionamento del cervello relativamente a percezione, sensazione, visione, sentimento, tatto, odorato, memoria, e infine anche riguardo la comprensione del linguaggio. Tutti questi aspetti, benché connessi l'uno all'altro, sono distinti e separati e seguono un certo ordine, perché non si può capire la natura del linguaggio senza sapere cosa siano la percezione e la memoria. 'Dobbiamo guardare al cervello nel quadro di un costante processo di sviluppo, dall'infanzia all'età adulta, fino alla vecchiaia. I cambiamenti sono continui. Di conseguenza, uno degli obiettivi che ci prefiggiamo è arrivare a comprendere la geometria di ciascun fascio di nervi. Ed è un compito estremamente arduo. Non credo ci sia alcun elemento che dimostri la somiglianza fra il cervello e un calcolatore elettronico, e la ragione non va cercata solo dal basso in alto, ma anche dall'alto in basso. Dal basso in alto significa che in un cervello ciascun dettaglio è variabile: se un'azienda provasse a riprodurre questa condizione in un computer, finirebbe per fallire. In un calcolatore è indispensabile la precisione, cosa che invece manca nel cervello, la cui forza sta appunto nella variazione secondo il neurodarwinismo. Solo se un computer potesse esprimere sentimenti ed emozioni potrei accettare la metafora del computer. Per questo, guardando le cose dal basso in alto, le variazioni sono tante e tali che sarebbe impossibile progettare un apparecchio elettronico di tal fatta. È un principio diverso'. Cioé? 'I computer funzionano non in base alla selezione, ma alle istruzioni, e non contengono di per sé alcun significato. Si dice loro dove conservare i dati, e poi si interpretano i dati all'inizio e alla fine, in entrata e in uscita. Il computer non pensa, e non è soggetto ad alcun tipo di selezione, mentre nel cervello la selezione si svolge continuamente. Dall'alto in basso, i limiti di questa metafora appaiono con estrema chiarezza. Supponiamo che io stia seduto nello scompartimento di un treno, e che senta un gran caldo e sudi copiosamente. Lei siede di fronte a me, io non la conosco, e tiro un sospiro 'Uff!', al che lei risponde 'Uff!' Abbiamo appreso qualcosa l'uno dall'altro? Ciascuno di noi sapeva che faceva caldo, e che l'altro sentiva caldo, o almeno lo supponevamo. Ora, nell'esprimere il nostro senso di soffocamento, noi non abbiamo voluto dire che faceva caldo, ma piuttosto esprimere una relazione fra noi, connotata emotivamente. Nella storia delle scienze della mente e della macchina possiamo evidenziare tre fasi. In ciascuna fase un elemento è stato considerato essenziale per decidere se una macchina sia o meno 'intelligente': la razionalità, l'intenzionalità e l'introspezione. Per razionalità intendiamo un comportamento che è coerente con la necessità di sopravvivere nel proprio ambiente. Per intenzionalità la capacità di far riferimento ad altri oggetti. Per introspezione intendiamo il far riferimento a se stessi. La razionalità è certamente comune a tutti gli animali, e probabilmente a tutto ciò che (tautologicamente) esiste (ovvero è sopravvissuto). L'intenzionalità è comune almeno a diversi sistemi biologici, oltre che a qualche oggetto costruito dall'uomo. L'introspezione è il criterio che sta assumendo una crescente rilevanza per stabilire il primato dell'essere umano.

4. LA FILOSOFIA

La radice filosofica dell�fintelligenza artificiale ed il concetto di macchine intelligenti può essere trovato già nella mitologia Greca, infatti sistemi intelligenti appaiono in letteratura fin da allora. I miti greci di Efesto e Pigmalione incorporavano l�fidea di robot intelligenti. Inoltre altri miti dell�fantichità consideravano sistemi simili all�fuomo. Molti modelli meccanici furono realmente costruiti da Hero o Dedalo e da altre persone reali.

La connessione fra filosofia e intelligenza artificiale appare caratterizzata da una sorta di �gcircolarità�h, in cui la filosofia offre idee e strumenti concettuali e critici per trattare alcuni dei problemi centrali dell�fintelligenza artificiale e, di contro, l�fintelligenza artificiale rappresenta un elemento fondamentale per affrontare in modo originale alcune delle questioni della tradizione filosofica. Possiamo considerare come scopo fondamentale dell�fintelligenza artificiale il cercare di riprodurre l�fintelligenza umana. Quest�fultima rientra tra quei fenomeni che trascendono il mondo fisico e le sue leggi. Anche coloro che non professano alcuna credenza religiosa raramente sono disposti ad accettare l�fidea che il pensiero, la coscienza, il ragionamento possano essere spiegati mediante qualche tipo di teoria scientifica. Filosofi e correnti filosofiche legati al concetto d�fintelligenza artificiale ma anche di coscienza si sono distinti nel corso degli anni. A favore dell�fintelligenza artificiale vi è la tradizione meccanicistica, la quale sostiene che il pensiero, per la precisione il ragionamento è semplicemente una forma di calcolo, che la mente effettua manipolando qualche tipo di simbolo o idee.

Di seguito è riportata una panoramica sui filosofi, il cui pensiero riferito al concetto di intelligenza artificiale può essere ritenuto a favore o contro questa materia, polemizzata o divinizzata allo stesso tempo.

PLATONE                           Non ebbe un pensiero sull�fintelligenza

(428 a.C – 347 a.C) artificiale ma si soffermò su una affermazione di Socrate che chiedeva l�fesistenza di un modo per distinguere la pietà dalla non pietà. In altre parole stava anticipando inconsapevolmente il concetto di algoritmo.

ARISTOTELE Egli da vita al sillogismo logico, ossia al (383 a.C – 322 a.C) primo sistema deduttivo di ragionamento formale, cioè quel ragionamento nel quale la

conclusione a cui si giunge è effettivamente la conseguenza che scaturisce dalle premesse fatte. Parti del sillogismo sono l�finduzione e cioè il procedimento che ricava l�funiversale

dal particolare e l�fintuizione , cioè quel pizzico di ragione intuitiva che rende l�fuomo un animale razionale. Dalle sue idee filosofiche è nata una teoria della mente, che descrive l�fuomo come soggetto capace di seguire regole prestabilite dimenticando il proprio essere.

CARTESIO                         Sostenne che la mente e la realtà materiale (383 a.C – 322 a.C.)                     sono fatti di due sostanze diverse, che

corrispondono a leggi del tutto diverse,

questa visione prende il nome di dualismo ed è condivisa da molti filosofi. Dovette però riconoscere che mente e corpo interagiscono, pur essendo distinti, in virtù di un processo misterioso ed inspiegabile.

THOMAS HOBBES                   E�f da attribuirgli la prima formulazione

esplicita sul fondamento teorico dell�fintelligenza artificiale. Intese il ragionamento come una specie di operazione interna condotta mediante la manipolazione di quelle che egli stesso chiamò particelle mentali, concepite come minuscoli corpi fisici che potevano rappresentare molte cose differenti.

LEIBINIZ                            Grande sostenitore del materialismo, cioè

di quella corrente che sostiene che le leggi fisiche governano tutto il mondo, in particolare il cervello.

Costruì un meccanismo automatico per consentire operazioni mentali, ma la sua non salda base logica non lo portò a conclusioni interessanti.

DAVIDE HUME                 Contribuì in modo fondamentale allo

sviluppo del ragionamento matematico, formulando il principio di induzione in cui

regole generali vengono acquisite mostrando delle associazioni ripetute tra i loro elementi.

HUSSERL                            Fu il fondatore di quella corrente nota con il

nome di fenomenologia. La fenomenologia può essere intesa come una metodologia che non mira a costruire un sistema, ma piuttosto a esplorare le fondamenta, per giungere al manifesto, cioè al fenomeno. Riteneva che è impossibile rappresentare la mente, per la sua complessità, mediante regole meccaniche.

RUSSEL                       Introdusse il positivismo logico, ossia quella

dottrina che sostiene che tutta la conoscenza può essere caratterizzata da teorie logiche connesse.

CARNAP                      Sostenevano la teoria della conferma che

cercava di stabilire la connessione tra frasi di

HEMPEL   osservazione e le teorie più generali.

Miravano a capire in che modo la conoscenza può essere acquisita dall�fesperienza. Questo concetto è di fondamentale importanza per l�fintelligenza artificiale in quanto dalla conoscenza scaturisce l�fazione e solo comprendendo come vengono giustificate le azioni, si può capire come costruire un agente le cui azioni sono giustificabili.

HEIDEGGER                     E�f il più famoso filosofo dell�fodierno

esistenzialismo. Evidenziò il problema sostenuto dal maestro Husserl della complessità del concetto di ragione umana. Affermò che l�fintera costruzione del meccanismo della mente è frutto di un�felaborazione teorica che non corrisponde affatto ad una descrizione fenomenologia. Egli propose un vero e proprio rovesciamento dell�faffermazione di Cartesio �gcogito ergo sum�h che divenne �gsum, ergo cogito�h cioè �gsono dunque penso�h. L�felemento fondamentale espresso dalla filosofia è il Daisen che indica il concetto di esistenza come vita, agire ed essere nel mondo. Il Daisen mette in discussione il modello computazionale della mente che caratterizza il tentativo dell�fintelligenza artificiale di riprodurre la mente dell�fuomo tramite computer sofisticati. Heidegger diceva: L�fesserci dell�fuomo è ciò che è impossibile simulare, nemmeno con il più sofisticato computer, in quanto la specificità dell�fessere è data dal suo relazionarsi al mondo esterno, non solo nel rapporto tra stati mentali e realtà oggettiva, ma nel modo in cui l�fessere incontra il mondo.

NEWELL                     Sostenitori dell�fanalisi dei mezzi fini in cui

si mira a classificare le cose in termini di

SIMON funzione a cui servono ed oscillare tra i fini.

(�e900)                            Essi furono anche sostenitori delle rappresentazioni simboliche, soffocando il concetto dell�fesserci dell�fuomo.

DREYFUS                            Si è occupato di scienze cognitive e di

filosofia della mente, in particolare è ritenuto un critico radicale delle scienze cognitive e dell�fintelligenza artificiale. Egli considera evidente che se l�fintelligenza artificiale avesse ragione, se la mente fosse effettivamente soltanto razionalità e capacità di calcolo anche la tradizione filosofica si confermerebbe corretta. In uno dei suoi libri �gWhat computers Can�ft Do: The Limit of Artificial Intelligence (1972)�h Dreyfus ha messo in evidenza come il punto debole delle tesi del cognitivismo e dell�fintelligenza artificiale sia proprio la mancanza di un�fanalisi filosofica relativa ai concetti di �grappresentazione �g e di �gregola�h. Questi sono infatti dati per scontati, e utilizzati nella descrizione dei fenomeni mentali. In un�fintervista ha affermato : L�fintelligenza artificiale tende a ridurre i processi di conoscenza e di sviluppo dell�fintelligenza al problema della memoria e di una memoria intesa come un�fenorme biblioteca di informazioni, catalogate e assemblate in qualche luogo del nostro cervello. Il problema che emerge riguarda la conoscenza: quella dell�fintelligenza artificiale sarebbe comunque una forma di conoscenza molto limitata e parziale, perchè i meccanismi stessi delle macchine sono limitati. Nell�fuomo, secondo Dreyfus la memoria è profondamente connessa a quella particolare forma di conoscenza data dall�finterazione con il mondo esterno e dalle capacità di relazionarsi agli altri esseri umani, nella vita quotidiana. Inoltre, Dreyfus attacca in modo diretto ed esplicito l�fintelligenza artficiale: Credo che, sul piano teorico l�fintelligenza artificiale si stia rivelando un enorme fallimento, e non vedo grandi sviluppi futuri, almeno in relazione ad una comprensione filosofica del mondo.

MC CARTHY                     E�f membro del dipartimento di Computer

(�e900)                            Science alla Università di Stenford       ed afferma che l�fintelligenza artificiale ha bisogno di molte idee che sono state studiate solo dai filosofi. Questo perché un robot, se deve avere un livello umano di intelligenza e abilità di imparare dalla sua esperienza, ha bisogno di una visione del mondo generale nella quale organizzare i fatti. Viene fuori che molti problemi filosofici prendono una nuova forma se pensati in termini di come progettare un robot. Solo alcuni approcci filosofici sono dunque utili. Ci si può aspettare che ci sia una materia chiamata filosofia dell�fintelligenza in corrispondenza dei campi filosofici e psichici ma in realtà esistono soltanto degli studi filosofici dei metodi di ricerca dell�fintelligenza artificiale e sono proposti per chiarire i problemi posti dalla filosofia classica. Mc Carthey afferma: Penso che si supereranno le conclusioni metodologiche raggiunte da Hubert Dreyfus e da John Searle, sul fatto che l�fintelligenza artificiale richieda che il sistema sia fatto di carne. Presumibilmente i filosofi dell�fintelligenza artificiale futuri si scontreranno con l�fidea che l�fintelligenza artificiale è impossibile (Dreyfus) o immorale (Weizenbaum) e che l�fintero concetto e incoerente (Searle). Inoltre afferma: E�f preferibile avere risultati pratici nella ricerca dell�fintelligenza artificiale piuttosto che attendere risultati nella pratica della scienza filosofica. C�fè però, una teoria filosofica che costituisce una attrattiva per il popolo dell�fintelligenza artificale ma che ha limiti comprensibili. La filosofia del positivismo logico è alla base delle precedenti affermazioni e spinge il popolo dell�fintelligenza artificiale a costruire sistemi che descrivono il mondo in termini di relazioni tra le azioni e la loro osservazione. Situazioni particolari sono talvolta abbastanza semplici da evidenziare tali relazioni, ma un sistema che utilizza soltanto queste non sarà mai in grado di rappresentare modelli reali se pur semplici.

RAY KURZWEIL E�f riconosciuto il leader nello sviluppo dell�fintelligenza artificiale. In un articolo intitolato �gSuperstizioni materialistiche�h del Discovery Institute�fs George Gilder afferma: Il concetto solito del materialismo è che il cervello, l�fhardware, viene prima e il pensiero emerge qualchevolta da esso. Wilber Penfield, riconosciuto guru della neurochirurgia concluse, dopo aver condotto ampie ricerche sul cervello: Io, come altri scienziati, siamo giunti a concludere che il cervello comprende la mente. Inoltre Gilder sottolinea che i computer non possono riprodurre la mente umana, perché né il computer nè il cervello potrebbero funzionare senza che la mente fornisca la cognizione del contesto e del significato delle informazioni elaborate. Ma se, gli scienziati riusciranno a riprodurre una intelligenza altamente evoluta ed articolata capace di interazioni sociali allora cosa significherà essere umano? Uno dei più frequenti dibattiti filosofici riguardo l�fintelligenza artificiale interessa i teologici per i quali il contesto delle relazioni umane è la chiave per giungere a Dio. John Jefferson Davis, un professore di teologia sistematica al Gordon-Conwell Theological Seminary in South Hamilton, Mass., dice che è possibile creare cyborgs intelligenti. Ma affinché diventi un essere umano, quell�fcyborg, secondo la dottrina cristiana, deve essere creato ad immagine di Dio. Davis afferma che: L�fessenza dell�fimmagine di Dio è la nostra unica capacità di avere una relazione cosciente con Dio che gli scimpanzé, le rane ed i batteri non hanno. Se ci saranno cyborgs in circolazione chi ascolterà la musica di Beethoven e scriverà di filosofia e riprodurrà se stesso? Teologicamente, l�fuomo è ancora unico.

5. LA LINGUISTICA

L�felaborazione del linguaggio naturale

Con il termine �gLinguistica�h viene generalmente indicato tutto ciò che ha a che fare con lo studio di una lingua, partendo dalla materia prima, il suono e il fonema, viaggiando attraverso il sistema morfologico, il lessico, il livello sintattico, fino ad arrivare alla produzione di enunciati complessi a livello semantico. Spesso la linguistica si deve mescolare ad altre discipline. Per secoli, a partire dalla �gPoetica�h di Aristotele, è stata una branca della filosofia, dalla quale si è affrancata a cavallo tra il XIX ed il XX secolo, grazie soprattutto al lavoro di Ferdinand de Saussure, la cui pubblicazione, nel 1916 de �gCours de linguistique générale�h ha segnato l'inizio della linguistica moderna. Si nota che la capacità di elaborare simboli è alla base del comportamento intelligente. L�fesempio di elaborazione simbolica che in misura maggiore caratterizza gli esseri umani è senza dubbio il linguaggio verbale. In realtà la capacità di comunicare mediante simboli non è una prerogativa della nostra specie. Tuttavia nessuna specie vivente conosciuta è dotata di un sistema di comunicazione simbolica così sviluppato e complesso come il linguaggio verbale. Linguaggio e intelligenza, infatti, sono fenomeni strettamente interconnessi. Lo stesso test di Turing assume che un eventuale computer intelligente deve sapere comunicare mediante il linguaggio naturale, come facciamo noi esseri umani. Fin dalle origini, uno degli obiettivi principali dell�fintelligenza artificiale è stato lo sviluppo di programmi in grado di produrre e comprendere discorsi in linguaggio naturale. I primi passi mossi in questa direzione furono motivati più da interessi pratici che da stimoli teorici, infatti, alcuni fra i primi finanziamenti che arrivarono ai progetti di ricerca nell�fallora nascente campo dell�fintelligenza artificiale furono attratti dalla prospettiva di sviluppare dei sistemi di traduzione automatica tra varie lingue, la cui applicazione commerciale era (ed è) evidente. Dopo un iniziale e ottimistico entusiasmo, il compito di insegnare le lingue ai computer si dimostrò tanto complesso da far abbandonare il miraggio di un traduttore automatico. Nonostante tutto, le ricerche sull�felaborazione del linguaggio naturale proseguirono egualmente, e ancora oggi costituiscono uno dei settori di punta dell�fintelligenza artificiale, oltre ad essere divenuti oggetto di un�fulteriore disciplina che si chiama linguistica computazionale.

Sistemi Linguistici

All'inizio dell'intelligenza artificiale si era tentata la comprensione dei testi con alcuni algoritmi. Si era creduto che per fare una traduzione bastasse fornire i vocabolari della lingua sorgente e di quella di destinazione e fissare quindi la corrispondenza tra i vocaboli equivalenti delle due lingue, oltre ad impostare in un programma delle semplici regole di costruzione delle frasi. I risultati furono piuttosto deludenti. E' famosa la frase �glo spirito è forte, ma la carne è debole�h che, tradotta in russo e ritradotta nella lingua originale, suona all'incirca �gla vodka è buona, ma la bistecca è immangiabile�h. L'esempio fatto ha mostrato chiaramente perchè questo tentativo fosse destinato a fallire. Anche l'uomo capisce solo quando il suo obiettivo è situato in una certa �gcornice�h di conoscenza. La conoscenza memorizzata è pertanto una componente essenziale dell'intelligenza artificiale. Vedere e parlare sono per l'uomo processi naturali, è merito dell'intelligenza artificiale se la ricerca dei modelli di queste facoltà ci ha reso coscienti per la prima volta della loro enorme complessità. La comprensione di una lingua richiede la comprensione del testo ed il riconoscimento della lingua. Un programma è in grado di �hcapire�h se possiede una rappresentazione interna sia dell'espressione linguistica che dell'ambiente. Si comprende così il carattere interdisciplinare dell'intelligenza artificiale. Senza utilizzare conoscenze linguistiche e psicologiche, i fenomeni dell'elaborazione linguistica umana non sono formalizzabili. Uno dei primi e più noti programmi di questo tipo fu �gEliza�h, scritto da Weizenbaum nel 1966. Nella versione �gII dottore�h simula uno psicanalista ed è in grado di condurre con il paziente un dialogo impressionante. Il programma in realtà non capisce; non possiede infatti una rappresentazione interna, ma utilizza delle parole chiave e delle regole �gintelligenti�h per generare da frasi in ingresso delle frasi in uscita. L'intelligenza del dialogo è pura illusione.

Le grammatiche di Chomsky e l�fanalisi automatica del linguaggio naturale

L�felaborazione automatica del linguaggio naturale prende le mosse dalla teoria linguistica di Noam Chomsky, una delle personalità scientifiche più rilevanti del nostro secolo. Egli riteneva che la capacità che ogni essere umano possiede, nel capire e produrre frasi e discorsi nella propria lingua, dipende da un insieme di conoscenze presenti nella sua mente in maniera implicita che prende il nome di competenza linguistica. È evidente che tale competenza è almeno in parte inconsapevole perché la maggioranza delle persone è in grado di produrre e capire le frasi corrette, così come di individuare immediatamente gli usi scorretti della loro lingua, pur senza sapere il modo in cui questo avviene. Chomsky sostiene che la maggior parte di questa competenza deve essere innata: non si spiegherebbe altrimenti, la velocità con cui un bambino in pochi anni riesca a parlare una lingua in modo sostanzialmente corretto semplicemente imitando chi lo circonda. La competenza linguistica è suddivisa in tre parti:

·       Competenza fonologica ossia la capacità di un parlante di produrre e capire i suoni della lingua parlata;

·       Competenza sintattica intesa come capacità di produrre o riconoscere frasi grammaticalmente corrette;

·       Competenza semantica indica la capacità di assegnare o di estrarre significato dalle frasi.

Tutte queste capacità derivano dalla presenza nella mente di un insieme di regole ben precise, simili alle regole di un sistema formale. Per vari motivi, nella loro teoria della lingua Chomsky e i suoi seguaci hanno assegnato un ruolo prioritario alla competenza sintattica grazie alla quale ogni parlante è in grado di percepire immediatamente frasi grammaticalmente corrette come «il gatto mangia il topo», e quelle che non lo sono come «il gatto topo il mangia». Cio è determinato dal fatto che nella formazione di una frase (o nel processo simmetrico di comprensione di una frase) sono seguite delle regole formali che complessivamente costituiscono la grammatica di una lingua. Tali regole, che si articolano in diversi gruppi (o componenti), sono applicate (non necessariamente in modo sequenziale) per arrivare alla costruzione di frasi corrette, o alla verifica di frasi pronunciate da altri parlanti. Il gruppo principale di regole (o componenti di base) della teoria chomskiana determina la struttura generale di una frase e dà conto del fatto che ognuno è in grado di raggruppare in modo intuitivo le parole che la compongono in gruppi funzionali detti sintagmi. La forma che queste regole possono assumere è la seguente:

F à SN – SV

SN à DET – N

SV à V – SN

DET à il

N à gatto, topo

V à mangia

Così espresse, le regole mancano di significato. Diamone di seguito un�finterpretazione:

Una frase F (nel nostro esempio, «il gatto mangia il topo») consiste di un sintagma nominale SN (�eil gatto�f) seguito da un sintagma verbale SV (�emangia il topo�f)

Un sintagma nominale SN (�eil gatto�f oppure �eil topo�f) è costituito da un determinante DET (�eil�f) e da un nome N (�egatto�f o �etopo�f)

Un sintagma verbale SV(�emangia il topo�f) è costituito da un verbo V (�emangia�f) seguito da un sintagma nominale SN (�eil topo�f)

Un determinante DET, è un elemento del seguente insieme: (il)

Un nome N è un elemento del seguente insieme: (gatto, topo)

Un verbo V è un elemento del seguente insieme: (mangia)

Le regole si applicano per passi successivi dalla prima (alcune possono essere applicate più volte se necessario) fino ad arrivare ad una regola che a destra contiene un simbolo terminale, un simbolo cioè che non può essere ulteriormente scomposto (nel nostro caso hanno questa forma le ultime tre regole): in questo modo esse generano una frase completa. Con queste regole generiamo la frase corretta «il gatto mangia il topo» usando la rappresentazione ad albero per riprodurre la sua struttura sintagmatica.

Figura - La rappresentazione ad albero della struttura sintagmatica di una frase

Non si riuscirà in nessun modo a generare la frase scorretta «il gatto topo il mangia» e nemmeno generare la frase «il gatto il topo mangia», che suona un po�f strana, ma che è ammissibile in italiano. Per questo alle regole generative del componente di base nelle teoria di Chomsky si affiancano altre regole che applicate alla frase standard la trasformano in diversi modi corretti ad esempio rendendola passiva: «Il topo è mangiato dal gatto». Appare evidente che un programma non avrebbe difficoltà ad usare regole come queste per generare frasi. Simmetricamente un programma potrebbe, data una frase, analizzarla al fine di ricostruire la sua struttura e verificare se essa è tra quelle ammesse dalla grammatica: questi programmi si chiamano parser, o analizzatori sintattici, e sono alla base di tutti i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale. Se dunque fosse possibile costruire grammatiche generative-trasformazionali per una data lingua, avremmo un metodo efficiente ed elegante per realizzare un programma in grado di elaborare almeno la sintassi di quella lingua. Tuttavia il compito di costruire queste grammatiche per la lingua storica naturale si è rivelato assai più improbo di quanto Chomsky non ritenesse. Attualmente esistono porzioni di grammatica abbastanza complete per varie lingue (soprattutto l�finglese), ma si è ben lontani dall�fobiettivo di una formalizzazione completa.

Il problema del significato

Una volta stabilito che una frase è grammaticalmente corretta ed appartenente ad un dato linguaggio, bisogna fornire ad essa un significato che non la faccia restare priva di senso. Per fare in modo che un computer capisca veramente il linguaggio naturale, dunque, dobbiamo essere in grado di specificare anche il significato delle parole ossia la competenza semantica. A questo punto però, i problemi teorici si fanno assai più ardui. In primo luogo bisogna stabilire che cosa si intende per significato. Su questo problema i filosofi hanno lungamente discusso, almeno dai tempi di Aristotele e ancora oggi nessuno ha proposto una teoria soddisfacente di cosa sia il significato. Proviamo a delineare, almeno nei suoi aspetti generali, la strategia che è stata seguita nel campo dell�fintelligenza artificiale per dare una semantica ai computer. Cominciamo con il significato delle parole, o significato lessicale: esso può essere descritto mediante la scomposizione in una serie di componenti più semplici, in questo modo:

gatto à oggetto+fisico+animato�c

I puntini stanno ad indicare che la descrizione dovrebbe proseguire per molti (quanti?) componenti prima di esaurire il significato della parola. Naturalmente tale descrizione dovrebbe tenere conto dei casi di ambiguità, di sinonimia etc. ma,è possibile immaginare dei sistemi per farlo. Per descrivere il significato delle frasi e le relazioni logiche tra più parole, poi, si è fatto ricorso alla logica. La logica studia il modo in cui viene condotto il ragionamento valido, ovvero il modo in cui a partire da premesse valide possono essere tratte conclusioni valide. Per fare questo, a partire dalla fine del secolo scorso i logici hanno pensato di costruire dei linguaggi artificiali formalizzati (ancora!) per evitare di incorrere nei rischi di ambiguità del linguaggio naturale. L�fidea in sostanza è quella di individuare la forma logica sottostante alle frasi del linguaggio naturale (in cui essa viene in un certo senso mascherata) in un linguaggio rigoroso e soprattutto governato da regole precise. Per formalizzare le asserzioni (o enunciati) del linguaggio naturale, si è pensato di operare in questo modo: prendiamo la frase «il gatto è nero». Essa esprime una proprietà relativa ad un oggetto (animato!): l�foggetto è «gatto» e la proprietà è «essere nero». Per mettere in evidenza questa struttura potremmo riscrivere l�fenunciato in questo modo:

(a) essere nero (gatto)

L�fenunciato (a) dice o predica che la proprietà «essere nero» si applica ad un oggetto e che questo oggetto è un «gatto». La parte di (a) che specifica la proprietà viene chiamata predicato; la parte che indica a chi si applica la proprietà si chiama argomento. Una volta fatta questa traduzione della frase italiana sotto forma di predicato e argomento, ci accorgiamo che il predicato «essere nero» si può applicare non solo ai gatti, ma anche a tante altre cose, come i vestiti, l�finchiostro, i capelli. Possiamo dunque generalizzare la forma (a) scrivendo in questo modo:

(b) essere nero (x)

D�faltra parte la forma di questo predicato non vale solo per la proprietà «essere nero»: anche la proprietà «essere affamato» ha la medesima forma. Possiamo dunque generalizzare la forma del predicato riscrivendo (b) come:

(c) p (x)

La formula (c) esprime la forma generale di tutti i predicati che si applicano ad un solo argomento. La traduzione delle espressioni del linguaggio naturale in formule di un linguaggio formale potrebbe proseguire prendendo in considerazione asserzioni come «il gatto mangia il topo». In questo caso l�fenunciato esprime una relazione tra due oggetti: la relazione «mangiare» che un soggetto (il gatto) ha con un oggetto (il topo). Siamo dunque in presenza di un predicato a due argomenti:

(d) mangiare (gatto, topo)

La formalizzazione dei singoli enunciati non è sufficiente per dare una forma logica al linguaggio. Occorre, anche, formalizzare quelle parole che servono a collegare tra loro enunciati semplici per formarne di complessi come «il gatto è nero e mangia il topo». Nel linguaggio comune questo tipo di parole sono conosciute come congiunzioni: �ee�f, �eoppure�f, �gse �c allora�h. Se ci pensiamo, le congiunzioni possono essere considerate una sorta di operatori che permettono di connettere enunciati. In logica dunque le particelle del linguaggio comune sono state trasformate in operatori o connettivi: ovviamente per fare questo è stato necessario fissare il loro significato. Gli operatori logici fondamentali sono �eAND�f, che corrisponde alla congiunzione �ee�f; �eOR�f, che corrisponde alla congiunzione �eo�f quando viene usata in senso non esclusivo (quando cioè si intende sostenere o una cosa o l�faltra o tutte e due); �eNOT�f, che cattura il senso dell�favverbio di negazione �enon�f. Alla luce di questo ulteriore passaggio siamo in grado di dare una traduzione logica della frase «il gatto è nero e mangia il topo», che diverrebbe:

(e) essere nero (gatto) AND mangiare (gatto, topo)

Oltre ad escogitare un modo per formalizzare la struttura logica degli enunciati, i logici hanno anche dimostrato che, una volta accettate certe assunzioni abbastanza naturali sul funzionamento dei connettivi utilizzati per costruire enunciati complessi a partire da enunciati più semplici, la verità o falsità di enunciati complessi può essere valutata in modo meccanico a partire dalla verità o falsità degli enunciati che li compongono. La formalizzazione logica, unita ad un dizionario di termini che dia significato ai predicati e agli argomenti degli enunciati semplici, dunque, può essere usata per analizzare il significato e la verità o falsità di frasi del linguaggio naturale. Per farlo, è però necessario riscrivere queste frasi attraverso la corrispondente forma logica. I modi in cui questa operazione viene fatta sono molti, e non possiamo soffermarci su di essi. In generale possiamo dire che il procedimento si articola in varie fasi: la prima consiste nel fare l�fanalisi grammaticale di una frase e nel riportarla alla sua forma standard. Questa forma standard viene poi tradotta in forma di predicati e argomenti. Infine i vari predicati e argomenti vengono ridotti in componenti di base, facendo ricorso a una specie di dizionario, in modo tale da rispettare la forma logica. La riduzione in componenti verifica anche che l�fassociazione di un argomento non infranga dei vincoli, espressi anche essi in forma logica. Essi ad esempio specificano che i possibili soggetti di «mangiare» sono esseri animati: un tavolo non può mangiare alcunché!       La rappresentazione del significato basata sull�fanalisi logica delle frasi e sulla scomposizione in componenti dei termini lessicali, che pure comporta delle notevoli difficoltà, si è dimostrata ben presto insufficiente al fine di dotare i computer della capacità di comprendere veramente il significato del linguaggio. I problemi di questo modo di procedere sono molteplici. In primo luogo, quello di scegliere i componenti minimi del significato dei termini. Su questo aspetto le proposte sono state molteplici, ma nessuna si è rivelata soddisfacente. Ma il problema più rilevante è un�faltro. Prendiamo ad esempio la frase �gFabio era stato invitato al compleanno di Ugo, ma quando agitò il suo salvadanaio non sentì nessun rumore�h. Per capirne il senso, che ogni parlante italiano è in grado di interpretare senza troppi sforzi, non basta conoscere il significato delle singole parole e ricostruire la sua forma logica (ammesso che sia possibile). Essa sottintende una mole notevole di informazioni che non sono espresse esplicitamente dalle singole parole. Ad esempio, occorre sapere che di norma quando si è invitati ad una festa di compleanno si porta un regalo al festeggiato; che per comperare regali occorre del denaro; che alcune persone tengono i loro risparmi nei salvadanai; e che il denaro dentro il salvadanaio, in genere, fa rumore se viene agitato. Insomma, per capire il linguaggio dobbiamo anche essere in grado di collocare le frasi in un contesto di riferimento, dal quale possiamo estrapolare tutte le informazioni implicite nella frase.

La Rappresentazione della Conoscenza

Generalizzando, potremmo dire che un agente intelligente (naturale o artificiale che sia) deve possedere una dettagliata conoscenza del mondo nel quale vive per essere in grado di parlare, ragionare e, a maggior ragione, agire su di esso. A questo punto si pongono due questioni: quanto dettagliata deve essere tale conoscenza? E in che modo possiamo rappresentarla in forma simbolica? Intorno al 1970 una serie di ricercatori pensò che per rispondere a queste domande la strada migliore fosse quella di circoscrivere e semplificare il problema generale costruendo dei programmi che avessero una conoscenza perfetta di mondi molto piccoli e semplici, o micromondi: esso rappresenta un dominio artificiale limitato, i cui possibili oggetti, le possibili proprietà e i possibili eventi sono definiti in anticipo in modo ristretto ed esplicito. Gli scacchi, per esempio, sono un micromondo: ci sono solo un numero limitato di pezzi e mosse lecite, e tutto è chiaramente definito dalle regole. A differenza di un vero condottiero medievale, uno stratega degli scacchi non deve mai preoccuparsi di epidemie, scomuniche, malcontento fra le file dei suoi guerrieri o della comparsa di cosacchi all�forizzonte: perché nulla può accadere in un micromondo che non sia permesso espressamente nella sua definizione. L�fidea era quella di eliminare il problema del livello di dettaglio delle conoscenze (il mondo reale è veramente complicato, e le conoscenze che perfino un bambino di soli quattro o cinque anni possiede sono sterminate) per concentrarsi sul modo in cui tali conoscenze sono rappresentate e utilizzate. In seguito ad esperimeti fatti sui micromondi, vennero alla luce gli evidenti limiti su di essi. Il più famoso tra i programmi che abitavano nei micromondi è SHRDLU realizzato da Terry Winograd all�finizio degli anni 70. Il mondo di SHRDLU è noto come mondo dei blocchi: si trattava di un ambiente costituito da una tavola su cui erano appoggiati una serie di blocchi, piramidi e scatole colorati. Naturalmente la conoscenza che il programma aveva di questo mondo era puramente simbolica: insomma il mondo di SHRDLU era un ambiente virtuale. Tuttavia per il programma esso era un mondo a tutti gli effetti, tanto che SHRDLU era in grado non solo di parlare correntemente in inglese su di esso, ma anche di agire mediante un braccio virtuale. In sostanza SHRDLU avrebbe potuto senza problemi controllare un robot che manipolava elementi reali su un tavolo.

Figura - Due raffigurazioni del mondo dei blocchi di SHRDLU

Se veramente si intendeva sviluppare programmi intelligenti, era necessario affrontare in modo diretto il problema di fornire alle macchine digitali una conoscenza esaustiva del mondo reale, e possibilmente anche una conoscenza di se stesse. Il livello della conoscenza è utile perchè consente di predire e di comprendere il comportamento di un agente, senza disporre del modello operazionale della manipolazione simbolica in atto. Se i dettagli dei processi simbolici effettivamente compiuti sono noti, è possibile, in linea di principio, predire con precisione il risultato della manipolazione simbolica che viene eseguita; spesso però all'atto pratico la complessità dei calcoli richiesti è insormontabile. Il livello della conoscenza viene allora introdotto proprio per evitare di dover prendere in considerazione la struttura interna dell'agente, utilizzando invece soltanto le informazioni che esso possiede sull'ambiente esterno, e che sono direttamente accessibili anche all'osservatore. (Anche gli obiettivi devono essere noti, ma questi possono essere pensati come caratteristiche stabili.) Ciò che l'osservatore può determinare circa le conoscenze dell'agente dipende così da ciò che l'osservatore stesso riesce a conoscere, mettendo in atto i suoi propri processi cognitivi, e quindi non può essere stabilito a priori perché da un lato dipende dalla capacità generativa dei sistemi computazionali (in questo senso la conoscenza è l'esplicitazione di tutto ciò che si può potenzialmente ottenere applicando un determinato insieme di processi a delle strutture dati iniziali), e dall'altro dipende, di volta in volta, da ciò che di fatto vi è nel mondo. Il livello della conoscenza permette così di parlare di �grappresentazione del mondo�h e di �gconoscenza del mondo�h riferendosi ad una macchina: dire che una macchina possiede una rappresentazione del mondo significa che parte delle sue strutture simboliche possono essere assimilate alla rappresentazione strutturale di un insieme di conoscenze circa il mondo (le conoscenze di un ipotetico osservatore). In modo analogo, dire che una macchina ha una certa conoscenza vuol dire che un osservatore esterno gli ha ascritto quella conoscenza. A questo punto possiamo osservare che il livello della conoscenza non è soltanto un modello esplicativo, ma può anche essere utilizzato come modello normativo.   Infatti, supponiamo di voler costruire una macchina che faccia X, quanto abbiamo esposto finora ci consente di ragionare nel modo seguente: poiché per fare X devo sapere Y, Z e T, rappresento nella macchina queste conoscenze (ovviamente alcune di queste conoscenze saranno tali da muovere alla prassi, cioè del tipo �gse si dà la condizione p, allora eseguo l'azione q�h) affinché il suo comportamento possa esserne esplicitamente derivato. Si delinea così il progetto di programmare esplicitamente un calcolatore che si rappresenti il mondo (che conosca il mondo) e ragioni su questa rappresentazione (conoscenza) per decidere che cosa fare al fine di raggiungere degli obiettivi stabiliti. Proprio su questi temi, a partire dagli anni 70, si è concentrata l�fattenzione di moltissimi ricercatori e studiosi di intelligenza artificiale. Ne sono derivati una grande mole di teorie relative al modo in cui la nostra mente rappresenta e organizza le informazioni sul mondo, e una altrettanto grande (se non più grande) quantità di formalismi e linguaggi specializzati nella rappresentazione della conoscenza (knowledge representation). Uno dei formalismi per la rappresentazione delle conoscenze più diffusi nell�fIntelligenza Artificiale sono le cosiddette reti semantiche. La prima formulazione del concetto di rete semantica si deve a Ross Quillian, che lo elaborò nel 1968 per costruire un modello dell�forganizzazione dei significati delle parole nella memoria e della capacità di associare concetti. Successivamente molti altri studiosi hanno proposto evoluzioni e potenziamenti del modello originale, senza però distaccarsi delle primitive intuizioni di Quillian. Ma che cosa è una rete semantica? Secondo Quillian i concetti (o significati delle parole, che per quanto ci concerne possono essere considerati la stessa cosa) nella nostra mente sono organizzati in una struttura reticolare. Solo che in questa rete esistono due tipi di nodi: i nodi tipo e i nodi occorrenza. I nodi tipo corrispondono ai significati delle singole parole. Da ogni nodo tipo si dipartono una serie di collegamenti o archi che terminano nei nodi occorrenza. Questi ultimi hanno la funzione di descrivere il significato della parola in questione. Tale descrizione, come avviene nei dizionari, si basa sull�fuso di altre parole che sono il contenuto dei nodi occorrenza. A sua volta ciascun nodo occorrenza è collegato mediante un arco al nodo tipo che ne specifica il significato. Insomma nella rete ogni parola deriva il suo significato da un certo numero di altre parole.

Figura - La rete semantica di Quillian per la parola �efood�f

Inoltre gli archi che collegano i nodi specificano diversi tipi di relazione: ci sono archi che indicano relazioni di sottoclasse, o di appartenenza ad un genere: ad esempio l�farco che da «cibo» porta a «cosa». Gli archi di questo tipo sono successivamente divenuti noti come archi �eIS A�f, ovvero archi �eè un(a)�c�f. Vi sono poi archi che indicano una relazione di congiunzione tra due componenti del significato di una parola. Archi che invece indicano una disgiunzione tra più significati e così via. Appoggiandosi ad una rete semantica (opportunamente tradotta in un linguaggio informatico) un programma è in grado non solo di risolvere il significato delle espressioni lessicali, ma anche rispondere a domande come: «è vero che il cibo è una cosa che si mangia?». Infatti, nella rete della figura esiste un percorso che permette di dedurre proprio questa conclusione.

Introduzione alla Linguistica Computazionale

La linguistica computazionale è l'area disciplinare che si fonda su una relazione tra studio teorico della lingua e uso dei calcolatori. Ci sono due modi di correlare linguaggio e calcolatori. Il primo consiste nell'utilizzare il calcolatore come strumento potente di memorizzazione, reperimento e manipolazione dell'informazione. Questa funzione permette di compiere, con più velocità ed efficienza, quelle operazioni che, in ogni caso, il linguista, più specificamente il lessicografo, compiva manualmente. I lessicografi, fin dal tempo del primo Vocabolario della Crusca, hanno fondato il loro lavoro sulla lettura di testi, la schedatura dei passi più rilevanti, l'estrazione delle parole significaive, l'identificazione dei contesti e degli esempi utili alla costruzione di un articolo di dizionario. Queste operazioni possono essere compiute molto più efficientemente utilizzando un calcolatore, che ha capacità vastissime di memoria e infallibile regolarità nelle operazioni ripetitive. Le tecniche che sono state e ancora vengono studiate sotto questa metafora trovano primaria applicazione nella lessicografia o, più generalmente, nel trattamento automatico dei testi. L'altro aspetto della linguistica computazionale è fortemente connesso con un uso del calcolatore come modello dello sviluppo del pensiero umano e, nel caso della linguistica, come modello della capacità di comprensione e produzione del linguaggio. Guardando alla lingua come un processo cognitivo, affrontiamo argomenti che sono stati al centro dell'interesse degli studi linguistici per molti anni. Ma guardiamo alla lingua da una prospettiva diversa. L'attenzione si sposta dalla struttura dei suoni o delle frasi, alla struttura dei processi mediante i quali quelli sono prodotti e compresi. Nei quarant'anni trascorsi da quando i calcolatori digitali sono stati sviluppati, essi sono stati programmati per compiere molte attivita' che noi riteniamo che richiedano una qualche forma di intelligenza. Ma cosi' facendo, sono stati sviluppati nuovi modi di parlare della conoscenza, cosa sia e come possa essere memorizzata, modificata e usata. Nell'ambito di questo paradigma di ricerca si sono sviluppate tecniche e modelli computazionali che si inseriscono meglio nella costruzione di programmi che tendono a simulare diverse funzionalità dell'agire umano.

Figura - Connessioni neurali nei vertebati

Figura - Rete neurale artificiale

Applicare l'uso del calcolatore al trattamento del linguaggio, come a qualunque altro problema, non significa conoscere a menadito questo o quel calcolatore, o una decina di linguaggi di programmazione, ma, prima di tutto e soprattutto, saper �gpensare come un calcolatore�h, cioè imparare il metodo di analisi e scomposizione di un problema in termini tali che sia possibile, poi, costruire una sequenza di operazioni semplici (istruzioni) che offrono una soluzione al problema stesso. Solo in una fase successiva, quando occorre tradurre questa sequenza di istruzioni in un programma, occorrerà la conoscenza pratica di un calcolatore e di un linguaggio di programmazione. Questo, però, è un passo tecnico marginale rispetto a quello precedente molto più importante e qualificante.

6. L�fEVOLUZIONE DELL�fINTELLIGENZA ARTIFICIALE

L�fintelligenza artificiale conobbe un nuovo stimolo grazie al contributo dello scienziato cognitivo Marvin Minsky, pioniere dell�fintelligenza artificiale,sin dall�finizio degli anni �f50 ha impiegato idee matematiche e programmi informatici per caratterizzare i processi psicologici, creando macchine dotate di caratteristiche sempre più simili all�fintelligenza umana. Egli concepì una nuova organizzazione della conoscenza nelle macchine. Negli anni settanta, l�fintelligenza artificiale era limitata a domini di sapere strettamente circoscritti portando così alla nozione di sistema esperto.

Struttura di un Sistema Esperto

In generale l'architettura di un S.E. è formata da quattro caratteristiche principali:

La base di conoscenza

I fatti noti

Il Motore inferenziale e l�finterfaccia utente che costituiscono la Shell.

La base di conoscenza contiene l'esperienza del S.E. ed è un'area di memoria in cui sono immagazzinate frasi in italiano, o in qualsiasi altra lingua, costituenti la 'conoscenza' del campo di applicazione.I fatti noti contengono informazioni temporanee attinenti al problema che il S.E. sta tentando di risolvere in quel momento, ovvero i dati del problema. Queste informazioni sono utili al fine di risolvere il problema attuale, una volta ottenuta la soluzione si possono cancellare. Il motore inferenziale è un algoritmo che scandisce in ordine opportuno la base di conoscenza al fine di reperire documentazione, selezionare ipotesi e costruire la soluzione del problema. La selezione di una regola dalla base di conoscenza avviene in seguito a un'analisi dei fatti noti e a un colloquio con l'utente. In sostanza il motore inferenziale è quella parte di programma che, utilizzando l'esperienza contenuta nella base di conoscenza, effettua delle riduzioni e rende possibile un colloquio senz'altro pertinente. Ciò significa che le domande vengono poste all'utente solo se correlate ai fatti che fino a quel momento sono noti. L'interfaccia utente analizza la frase italiana, risolve le eventuali ambiguità, la interpreta in maniera pertinente al problema e la codifica in un formato comprensibile al motore inferenziale. Quest'ultimo utilizzerà l'informazione per proseguire il suo lavoro di scansione della base di conoscenza.

Primi Sistemi Esperti

Alcuni Sistemi Esperti fra i più famosi sono: il Dendral, il Mycin e il Prospector.

Il Dendral è uno dei primi S.E. ha il compito di identificare la formula strutturale di un composto chimico organico, partendo da dati di spettrometria di massa e da informazioni fornite dall'utente. Conoscendo quali sono gli atomi che compongono una molecola, esistono milioni e milioni di diversi disposizioni, che determinano a loro volta diverse proprietà chimiche, il Dendral cerca di individuare tale disposizione.
Il motore inferenziale è di tipo ''plan-generete-test', ciò significa che dai dati di partenza si individua un insieme di molecole candidate, che viene via via ridotto per eliminazione, attraverso una serie di test. Le sue prestazioni sono eccellenti infatti in più di un caso il sistema ha risolto problemi che mettevano in difficoltà chimici di professione.

Il Mycin assiste il medico nelle decisioni riguardanti la scelta della terapia appropriata nella cura di infezioni del sangue. La sua nascita è stata motivata dall'uso errato di antibiotici da parte di medici non esperti in terapie antibatteriche. La base di conoscenza del Mycin è formata da cinquecento regole di produzione dotate di fattore di certezza. Il motore inferenziale è di tipo backward chaining e ha capacità di ragionamento approssimato.

Il Prospector assiste il geologo nel valutare la potenzialità di un area quale possibile sede di un giacimento minerario. L'aspetto più spettacolare è costituito dalle capacità grafiche che giungono al punto di fornire la mappa geografica della più probabile dislocazione di nuovi filoni. La base di conoscenza è composta da una rete inferenziale, la cui struttura non differisce molto dalle regole di produzione è inoltre corredata da una descrizione tassonomica dei dati.
E' il S.E. che ha dato finora i risultati più sensazionali, localizzando un giacimento di molibdeno del valore di molti milioni di dollari, di cui i geologi non sospettavano nemmeno l�fesistenza.

Differenze rispetto ai programmi tradizionali

Tradizionalmente i computer vengono utilizzati in quei settori dove le capacità umane sono limitate e i compiti affidati al calcolatore sono complessi, ripetitivi e gestiscono grandi quantità di dati. Con i sistemi esperti, il calcolatore diventa più simile all'uomo perché cerca di imitarlo. Per questo motivo rientrano nella sfera dell'Intelligenza Artificiale, poichè tentano di riprodurre artificialmente dei comportamenti che richiedono capacità intellettive. I sistemi esperti tendono a subire una presenza umana al contrario dei sistemi tradizionali che servono a potenziare le capacità dell'uomo, ma non prevedono di sostituirle. Un'altra differenza fondamentale riguarda la struttura interna; tradizionalmente un programma è definito passo passo in modo deterministico e la sua abilità si trova nei codici; nei sistemi esperti invece l'esperienza non è espressa tramite dei codici ma memorizzata in forma simbolica nella così detta base di conoscenza, una struttura di dati facilmente dominabile e modificabile dall'uomo. L'aspetto più innovativo è il fatto che la conoscenza, o l'esperienza non deve necessariamente essere coerente e seguire uno schema predefinito, infatti può anche operare su una base di conoscenza contraddittoria, incompleta o incerta.

I primi procedimenti euristici

Le informazioni di cui si avvale un S.E. possono derivare da una conoscenza empirica, non formalizzata, fondata esclusivamente sulla pratica e sull�fesperienza, senza cognizioni teoriche e scientifiche.Lo scopo di un S.E. è quello di fornire all�futente un certo risultato, vale a dire la soluzione di indeterminato problema.Tale risultato viene ottenuto attraverso una ricerca euristica che in contrapposizione a quella algoritmica consiste nel trovare una soluzione ipotizzando tutte le soluzioni possibili verosimili e cercando di verificarle attraverso una documentazione di cause e fonti.Uno dei procedimenti euristici più noti è l�fanalisi mezzi-fini, formalizzata da Allen Newell, Cliff Shaw e Herbert Simon durante lo sviluppo di un programma battezzato modestamente General Problem Solver(GPS, o �gSolutor generale di problemi�h). Nell�fanalisi mezzi-fini la ricerca procede in questo modo: si prende in considerazione lo stato iniziale del problema e il suo obiettivo, cercando di individuare in che cosa consista la differenza. Poi si applicano una serie di regole di trasformazione per cercare di ridurre tale differenza: questo equivale al darsi una sorta di obiettivo parziale. Una volta conseguito l�fobiettivo parziale si comincia di nuovo finché lo stato del problema non coincida con l�fobiettivo dato. Secondo Newell, Shaw e Simon, questo tipo di ragionamento euristico sarebbe alla base del ragionamento umano. In realtà il GPS, e i principi su cui era basato, si sono rivelati troppo semplicistici. Come mette in evidenza Haugeland, due in particolare sono le idee ingannevoli (J. Haugeland, Intelligenza Artificiale, Bollati Boringhieri). La prima è la tesi che malgrado le diversità di superficie tutti i problemi, o almeno tutte le strategie di soluzione dei problemi, siano sostanzialmente equivalenti. Ben presto ci si è resi conto, al contrario, che ogni classe di problemi ha delle euristiche specifiche che si applicano esclusivamente al dominio di quei problemi. La seconda è la convinzione che la formulazione di un problema e del suo dominio nei termini formali richiesti dai programmi di problem solvine sia tutto sommato un compito semplice. Invece il vero �eproblema�f nella risoluzione dei problemi consiste proprio nel trovare il modo migliore, più efficiente e, perché no, più elegante per formularlo.

Storia della logica fuzzy

La precisione del linguaggio matematico deriva in gran parte dagli sforzi di Aristotele e dei filosofi che lo precedettero. Nel tentativo di formulare una precisa e concisa teoria della logica e più tardi della matematica formularono le cosiddette Leggi del Pensiero. Una di queste, la legge del terzo escluso, asserisce che ogni proposizione deve essere o vera o falsa e non vi sono altre possibilità. Anche quando Parmenide propose la prima versione di questa legge (circa 400 a.C.) vi furono delle forti ed immediate obiezioni; Eraclito propose che le cose possano essere vere e non vere contemporaneamente. Ma fu Platone che pose le fondamenta di quella che poi diventò la logica fuzzy postulando l�fesistenza di una terza regione, oltre il vero ed il falso, dove vero e falso convivono insieme. Altri filosofi più moderni come Hegel, Marx ed Engels richiamarono questa convinzione. Fu Lukasiewicz che per primo propose un�falternativa sistematica alla logica bivalente di Aristotele. Nei primi del �e900, Lukasiewicz descrisse una logica a tre valori insieme alla matematica necessaria per calcolarla. Il terzo valore che propose fu possibile e gli assegnò un valore intermedio fra il vero ed il falso. Più tardi esplorò una logica a quattro ed a cinque valori e dichiarò che non vi era nulla che potesse impedire la derivazione di una logica ad infiniti valori, si fermò comunque ad una logica a quattro valori poiché più facilmente si adattava a quella Aristotelica Knuth propose anch�fegli una logica a tre valori simile a quella di Lukasiewicz dalla quale ipotizzò si potesse derivare una matematica anche più elegante di quella tradizionale bivalente. Anche la sua proposta, come quella di Lukasiewicz, non fu accettata e cadde nell�foscurità. Solo recentemente la nozione di logica ad infiniti valori rifece la sua comparsa quando nel 1956 Lofti A. Zadeh pubblicò �gfuzzy sets�h, descrisse la matematica degli insiemi fuzzy e da questa derivò la logica fuzzy. La sua teoria proponeva che la funzione di appartenenza (o del vero o del falso) operasse nell�fintero campo reale da 0 ad 1 senza limitarsi ai valori estremi come propugna invece la logica classica. Nuove operazioni per il calcolo logico furono derivate ed emerse chiaramente che la logica fuzzy altro non era che un�festensione della logica tradizionale.

Quando i computer imparano dalle formiche: una traccia virtuale verso la soluzione migliore alla base delle nuove strategie di calcolo

Se uno scienziato osserva un gruppo di formiche non è necessariamente un entomologo, potrebbe anche essere un esperto d�finformatica. Proprio dalla ricerca sul comportamento sociale di questi insetti sembra, infatti, provenire la fonte d�fispirazione migliore per la soluzione di complessi problemi di elaborazione dei dati. Le formiche, infatti, consapevolmente o no, mostrano un comportamento cooperativo che ottimizza il raggiungimento del benessere del gruppo, come per esempio nell�fidentificazione di una sorgente di cibo. In altre parole le formiche esplorano il territorio più o meno a caso, quindi quelle che raggiungono il cibo tornano alla base lasciando una traccia di alcune sostanze chimiche che possono essere seguite dal resto del gruppo. Il percorso più breve sarà quello maggiormente marcato perché utilizzato da più individui, e potrà essere riconosciuto dal gruppo. La traccia però dovrà essere rinnovata, cioè mantenuta dal passaggio delle formiche, altrimenti l�fevaporazione della sostanza chimica cancellerà il percorso. Questo meccanismo consente alle formiche, che esplorano il territorio, di marcare un nuovo cammino senza che il vecchio precluda l�fidentificazione di una soluzione migliore. Dall�fosservazione di questo comportamento gli ingegneri e gli informatici hanno tratto informazioni preziose. Nell�felaborazione dei dati, infatti, il computer non fa altro che cercare una soluzione, la migliore e la più rapida, esattamente come le formiche. Per questo gli scienziati hanno pensato di tradurre in algoritmi le regole di comportamento sociale delle formiche per elaborare un sistema di ottimizzazione di calcolo adesso conosciuto come ACO (Ant Colony Optimization). Questo sistema è stato presentato da un gruppo internazionale di scienziati coordinati da Eric Bonabeau, del Santa Fe Institute in New Mexico. Bonabeau spiega che in certo senso nell�fintelligenza artificiale inspirata a questo tipo d concetto vengono lanciate formiche virtuali alla ricerca delle posiibili soluzioni, tracciandole con una sostanza chimica che ne caratterizza la qualità. Simulando l�fevaporazione della traccia si previene il calcolatore dal rimanere intrappolato in soluzioni mediocri. Bonabeau afferma che questi modelli hanno una fortissima rilevanza pratica, come dimostrano alcune applicazioni già sperimentate con successo. In Svizzera per esempio questi algoritmi vengono attualmente applicati per a determinazione dei percorsi si trasporto del petrolio, e, in un breve futuro, si prevede la sperimentazione nel campo delle telecomunicazioni.

Un computer biologico che gioca a scacchi: il processore è costituito da filamenti di Rna

Un gruppo di ricercatori della Princeton University ha realizzato un elaboratore costituito da materiale organico: il suo microprocessore è costituito da una provetta contenente 1024 filamenti di Rna, la molecola che traduce le istruzioni del Dna permettendo la sintesi proteica. La principale artefice dell�felaboratore biologico costruito a Princeton è la biologa evolutiva Laura Landweber: ha pubblicato i risultati dei suoi esperimenti su Proocedings of the National Academy of Sciences. Ha spiegato che le molecole di Dna e Rna presentano il vantaggio di immagazzinare molti più dati di quanto non facciano i processori convenzionali. Inoltre, le tecniche biomolecolari di computazione potrebbero essere molto più rapide di quelle tradizionali, perché portano all�festremo il concetto di calcolo parallelo. La macchina ha già affrontato con successo una prova di intelligenza scacchistica. I ricercatori l�fhanno programmata per risolvere una versione semplificata del problema del cavallo: in quante e quali posizioni si possono disporre i cavalli sulla scacchiera affinché non siano possibili attacchi reciproci? Delle 512 possibili soluzioni, il processore biologico ne ha individuate 43 corrette e una errata. Stranamente la notizia è passata quasi inosservata. Eppure questo prototipo costituisce l�fesperimento più ardito della cibernetica, la disciplina che studia le analogie tra macchine ed esseri viventi. Diversamente, accadde nel maggio 1997 quando il supercomputer della IBM, Deep Blue, ha battuto – con due partite vinte, una persa e tre patte – il campione mondiale di scacchi, Kasparov. Un compito, questo, che ai ricercatori nel campo dell�fintelligenza artificiale sembrava impossibile solo quindici anni prima. Seppur seguitissima dal grande pubblico, questa sfida è stata probabilmente, fraintesa da molti, che non hanno colto l�fessenza del traguardo raggiunto in ambito scientifico. Si sentivano, spesso commenti sulla potenza di calcolo di Deep Blue che, a loro parere, sarebbe stata l�funica vera responsabile della vittoria, vanificando, con tali affermazioni, la presenza di un avanzato programma esperto, in grado cioè di autoapprendere. L�fobiezione più sentita era appunto che, grazie all�fenorme velocità e potenza di calcolo, il supercomputer potesse calcolare tutte le possibili mosse o almeno un numero così grande da risultare imbattibile. Per smentire questa affermazione, spendiamo qualche parola per comprendere le basi di un tipico programma in grado di giocare a scacchi. Esso utilizza un algoritmo di base che si divide in due parti:

• un generatore G di mosse possibili;

• una funzione V di valutazione di una mossa.

Anche supponendo di analizzare un milione di mosse al secondo occorrerebbero circa 3000 miliardi di secondi per valutarle tutte: un tempo che ucciderebbe sicuramente qualsiasi campione di scacchi! Questa è la ragione per cui è impossibile che a un qualsiasi computer, sia pur con architettura parallela, possa prevedere tutte le possibili mosse di una partita. Da ciò deriva che Deep Blue non ha vinto esclusivamente grazie alle sue enormi capacità di calcolo (cioè, dell�farchitettura hardware): è stato anche merito del programma, che ha utilizzato tecniche di intelligenza artificiale, quali la capacità di imparare dagli sbagli. Oscar Bettelli, importante studioso di intelligenza artificiale, in un lavoro del 1998 ha già illustrato i tentativi di costruire computer sempre più assimilabili al comportamento umano, macchine che usano gli algoritmi genetici capaci di apprendere dall�fesperienza, o le reti neurali, che si rifanno al funzionamento del sistema nervoso animale e umano.

Implicazioni sociali

Letteratura e cinema fantascientifico hanno abituato il grande pubblico ad alimentare sentimenti inquietanti nei confronti dell�fevoluzione del mondo informatico. Queste preoccupazioni erano già presenti nel diciannovesimo secolo quando la ricerca scientifica si orientò verso i �gsegreti della vita�h.I pericoli impliciti nell�finfrangere le leggi naturali furono denunciati da schiere di scrittori, tra cui spicca il nome di Mary Shelley autrice del romanzo Frankenstein. La paura persistente di vedere l�fopera divenire indipendente al creatore è più che mai attuale ma priva di fondamenta.I moderni costruttori, infatti, sono ben lungi dall�fessere trasgressori dei divieti imposti dall�fetica. Tralasciando le avveniristiche visioni di realtà dominate dalle macchine, appare legittimo e doveroso esaminare i cambiamenti culturali e sociali che l�finnovazione tecnologica apporta ed apporterà all�fumanità. Le mutazioni sociali sono infatti una rilevante prerogativa dell�fI.A. .Nessuno è tuttora in grado di calibrare l�feffetto che le macchine avranno sulla collettività, al fine di stemperarne i danni. Come dato di fatto si accetta che le macchine hanno reso precarie molte attività umane sottolineando quindi il loro impatto sull�forganizzazione sociale. Le gerarchie di valori sono state trasformate dall�fevoluzione tecnica, si è guadagnato in efficienza ma molte attività verranno dimenticate, si estingueranno .é questo uno degli aspetti più 'pericolosi' dell�fI.A. Il calcolo mentale è ormai scomparso dai programmi delle scuole elementari e solo di rado viene praticato nella nostra società ; a nessuno verrà più richiesto di imparare a memoria testi, dato il loro facile accesso mediante personal computer collegato ad una banca dati. Niente fa supporre però che le trasformazioni indotte dalle macchine intelligenti sulle professioni intellettuali siano paragonabili a quelle subite dalle professioni manuali. Nel corso degli anni ottanta, un ambizioso progetto, prevedeva la sostituzione di docenti a favore delle macchine sperando così di democratizzare l�faccesso al sapere. Il fallimento era inevitabile perché nessuno sa come utilizzare le macchine per accelerare il lento processo di apprendimento del sapere. Un grande successo hanno riscosso invece i sistemi esperti che, lungi da sostituire l�fuomo, si sono rivelati preziosi collaboratori. L�fautomazione del lavoro intellettuale si è rivelata inetta, al contrario la complementarità delle macchine nei confronti dell�fuomo si è rivelata di grande utilità.

Bibliografia e Riferimenti Internet

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D.Fum, Intelligenza artificiale, Ed. Il Mulino.

Boden, Margaret, editor. 1990. The Philosophy of Artificial Intelligence. Oxford: Oxford University Press.

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