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Motori di creazione. Capitolo 5: Macchine pensanti
Tecnoscienza - Nanotecnologie

Il mondo è sulla soglia di una seconda era dei computer. La nuova tecnologia si sta attualmente spostando fuori dai laboratori, trasformando il computer da una macchina di calcolo fantasticamente veloce ad un dispositivo che imita i processi di pensiero umani, e dotando la macchina della capacità di ragionare, formulare giudizi e persino imparare. Questa "intelligenza artificiale" sta già oggi svolgendo dei compiti per i quali un tempo si pensava fosse indispensabile l'intelligenza umana…(1)  
- Business Week
 

I computer sono usciti dai retrobottega e dai laboratori per aiutarci nella scrittura, nel calcolo e per permetterci di giocare in case ed uffici. Queste macchine svolgono compiti semplici e ripetitivi, ma le macchine che sono ancora dentro i laboratori sanno fare molto di più. I ricercatori che si occupano di Intelligenza Artificiale sono convinti che si possa rendere più intelligenti i computer, e sempre meno persone dissentono su questo. Per comprendere il nostro futuro dobbiamo capire se l'Intelligenza Artificiale è impossibile tanto quanto poter volare fino alla Luna.  

Le macchine pensanti non hanno bisogno di somigliare agli esseri umani nella forma esteriore, negli scopi perseguiti o nelle capacità mentali. Infatti alcuni sistemi di Intelligenza Artificiale mostreranno ben pochi tratti di capacità intelligenti simili a quelle di un laureato in lettere, assolvendo invece il compito di potenti strumenti e "motori" di progettazione ingegneristica. Ciò nonostante, comprendere come le menti umane evolvano a partire da materia senza mente, ci può chiarire il modo in cui le macchine possano essere "fatte per pensare". La mente, come altre forme di "ordine", evolve attraverso meccanismi di variazione e selezione.  

Le menti agiscono. Non è necessario abbracciare il "comportamentismo Skinneriano" per vedere l'importanza del comportamento, incluso il comportamento interiore che chiamiamo pensiero. L'RNA che si replica in provetta mostra come l'idea di "scopo" si possa applicare (come una sorta di scorciatoia descrittiva) a molecole assolutamente prive di mente. Esse sono prive di nervi e muscoli, ma si sono evolute per "comportarsi" in modi che favoriscono la loro replicazione. Variazione e selezione hanno modellato i semplici comportamenti di ogni singola molecola, sicché questi comportamenti sono rimasti fissati per l'intera "vita" della molecola stessa.  

Le molecole individuali di RNA non si adattano, ma i batteri possono farlo. La competizione ha favorito quei batteri che si adattano ai cambiamenti, per esempio tramite aggiustamenti del loro mix di enzimi digestivi in conformità al cibo disponibile. Tuttavia, questi meccanismi di adattamento sono, in egual modo, fissati: le molecole di cibo fanno scattare degli interruttori genetici allo stesso modo in cui l'aria fredda fa scattare un termostato.  

Alcuni batteri usano anche una primitiva forma di guida per prove ed errori. I batteri di questo tipo tendono a nuotare lungo linee rette e sono altresì dotati di abbastanza "memoria" per poter ricordare se, mentre procedono, le condizioni stanno migliorando o peggiorando. Se avvertono che le condizioni stanno migliorando, continuano ad andare dritti. Se avvertono che le condizioni stanno diventando peggiori, si fermano, ruotano su se stessi, e si rimettono in moto lungo una direzione scelta a caso che generalmente sarà differente dalla precedente. Essi sperimentano direzioni diverse, favorendo quelle buone e scartando quelle cattive. E poiché questo comportamento li porta a vagare verso zone con maggiori concentrazioni di molecole di cibo, essi hanno potuto prosperare.  

Anche i vermi piatti sono privi di cervelli e tuttavia mostrano delle capacità di genuino apprendimento. In un semplice labirinto a "T", possono imparare a scegliere il percorso corretto. Provano a girare verso sinistra e provano a girare verso destra, e gradualmente selezionano il comportamento o acquisiscono l'abitudine che produce il migliore risultato. Questo è un meccanismo di selezione del comportamento basato sulle sue conseguenze, quello che gli psicologi comportamentisti chiamano "la Legge dell'Effetto". L'evoluzione dei geni delle specie di vermi ha prodotto vermi individuali con comportamento evolvente.  

Tuttavia i vermi che hanno imparato a percorrere labirinti (e persino i piccioni degli esperimenti di Skinner, i quali imparavano a beccare solo dopo che si fosse manifestato un lampo di luce verde), non mostrano alcun segno della riflessiva intenzionalità che noi associamo alla mente. Gli organismi che si adattano grazie al solo apprendimento per semplice Legge dell'Effetto, imparano soltanto per tentativi ed errori, variando e selezionando il comportamento corrente; essi non pensano né decidono a priori. Tuttavia la selezione naturale ha spesso favorito organismi che potrebbero pensare, e pensare non rappresenta qualcosa di magico.  

Come fa notare Daniel Dennett (2) della Tufts University, l'evoluzione dei geni può equipaggiare i cervelli animali con modelli interni di come funziona il mondo (qualcosa di simile ai modelli nei sistemi per la progettazione ingegneristica assistita dal computer). Gli animali possono quindi immaginare diverse azioni e conseguenze, evitando azioni che "sembrano" dannose ed eseguendo quelle che "sembrano" sicure e proficue. Confrontando delle idee d'azione con questi modelli interni, essi possono risparmiare lo sforzo e il rischio di sperimentare realmente le azioni nel mondo esterno.  

Dennett sottolinea inoltre che la Legge dell'Effetto può rimodellare i modelli stessi. Come i geni possono essere predisposti per un comportamento evolvente, così possono essere predisposti per modelli mentali evolventi. Organismi flessibili possono variare i loro modelli e prestare maggiore attenzione alle versioni dei modelli che si dimostrano essere migliori come guide d'azione. Noi tutti conosciamo per esperienza diretta cosa significhi provare a fare delle cose ed imparare così quali siano quelle che funzionano. I modelli non necessitano di essere istintivi; possono evolvere nel corso di una singola vita.  

Privi di parola come sono, comunque, gli animali raramente trasferiscono agli altri le loro intuizioni apprese. Esse svaniscono assieme al cervello che le ha prodotte per la prima volta, perché i modelli mentali appresi non sono impressi nei geni. Tuttavia, anche animali privi di parola possono imitare qualsiasi altro individuo, dando luogo a memi e culture. Una scimmia femmina in Giappone inventò un modo di usare l'acqua per separare i chicchi di cereali dalla sabbia; altri hanno rapidamente imparato a fare lo stesso. Nelle culture umane, con i loro linguaggi e le loro immagini, i nuovi modelli sul funzionamento del mondo, dotati di valore, possono sopravvivere ai loro creatori e diffondersi in tutto il mondo.  

Su un livello ancora più alto, una mente (e qui "mente" è usato in un senso più appropriato) può contenere dei principi evolventi per giudicare se le parti di un modello, ossia le idee di una data visione del mondo, sembrino sufficientemente affidabili per guidare l'azione. La mente seleziona così i suoi propri contenuti, ed in questa selezione è inclusa la selezione delle regole per la selezione dei contenuti stessi. Le regole di giudizio che filtrano il contenuto della scienza si evolvono in questo modo.  

Così come evolvono i comportamenti, i modelli ed i principi per la conoscenza, così possono farlo gli scopi. Quello che porta beneficio, secondo un giudizio dettato da certi principi di base, comincia infine a sembrare buono; diventa di per se stesso uno scopo. L'onestà paga e diventa un valido principio per l'azione. Mano a mano che il pensiero e i modelli mentali guidano l'azione nonché una ulteriore riflessione, adottiamo pensieri chiari e modelli accurati come scopi da perseguire di per se stessi. La curiosità cresce, e con essa un amore per la conoscenza fine a se stessa. In tal modo, l'evoluzione degli scopi porta avanti sia la scienza che le etiche. Come scrisse Charles Darwin, "il più alto stadio possibile nella cultura morale si raggiunge quando riconosciamo che dovremmo controllare i nostri pensieri". Anche questo lo otteniamo per selezione e variazione, concentrandoci su pensieri validi e lasciando che altri scivolino via dalla nostra attenzione.  

Marvin Minsky, del MIT Artificial Intelligence Laboratory, vede la mente (3) come una sorta di società, un sistema evolvente di agenzie di comunicazione, cooperazione e competizione, ognuna a sua volta composta di agenti più semplici. Egli descrive il pensiero e l'azione in termini di attività di queste agenzie. Alcune agenzie possono fare poco più che guidare una mano affinché afferri una tazza, altre (enormemente più elaborate) guidano il sistema di linguaggio affinché scelga parole adatte alla situazione. Non siamo consapevoli di dirigere le nostre dita a circondare una tazza proprio così. Deleghiamo tali compiti ad agenti competenti e notiamo di rado il loro operato, a meno che non sbaglino qualcosa. Tutti noi avvertiamo impulsi contraddittori e pronunciamo parole senza intenzione; questi sono sintomi di discordia fra gli agenti della mente. La nostra consapevolezza è la parte di questo processo auto-regolato tramite il quale le nostre agenzie di livello più generale gestiscono le restanti.  

I memi potrebbero essere considerati come agenti della mente che vengono conformati per mezzo di insegnamento ed imitazione. Per avvertire che due idee sono in conflitto, dovete incorporale entrambe nella vostra mente sotto forma di agenti, nonostante una delle due potrebbe essere una idea vecchia, forte e supportata da altri agenti alleati e l'altra invece una fresca idea-agente che potrebbe anche non sopravvivere alla sua prima battaglia. A causa della nostra superficiale auto-consapevolezza, spesso ci domandiamo con meraviglia da dove sia provenuta una idea che è nella nostra testa. Alcune persone immaginano che questi pensieri e queste sensazioni provengano direttamente da agenzie esterne alle proprie menti; e ciò li fa essere propensi a riporre fiducia nei "cacciatori di teste".  

Nell'antica Roma la gente credeva nei "genii", spiriti benigni e maligni che seguivano una persona dalla culla alla tomba, portandole buona o cattiva sorte. Attribuivano i successi eccezionali ad un particolare "genio". Ed anche ora, coloro che non riescono a vedere come i processi naturali creino delle novità, interpretano il "genio" alla stessa stregua di una forma di magia. Ma di fatto l'evoluzione genetica ha costruito menti capaci di espandere la propria conoscenza tramite modifica degli schemi di idee ed operando una selezione fra tali schemi. Con variazioni rapide e selezioni efficaci, guidate dalla conoscenza presa a prestito dagli altri, perché mai tali menti non dovrebbero mostrare ciò che chiamiamo genio? Guardare all'intelligenza come ad un processo naturale rende meno sorprendente l'idea di macchine intelligenti. E ci suggerisce anche come dovremmo lavorare.  

L'intelligenza delle macchine    

Una definizione da dizionario per macchina è: "Qualsiasi sistema o dispositivo (4), per esempio un calcolatore elettronico, che esegua, o sia d'aiuto nell'esecuzione di un compito umano". Ma, esattamente, quanti compiti umani saranno in grado di eseguire le macchine? Un tempo il calcolo era una capacità mentale oltre la portata delle macchine, giurisdizione esclusiva dell'intelligenza e dell'educazione. Oggi, nessuno pensa di chiamare "Intelligenza Artificiale" una calcolatrice tascabile; il calcolo appare ora come una "mera" procedura meccanica.  

Eppure, l'idea di costruire ordinari computer un tempo era scioccante. Nella metà del 1800, tuttavia, Charles Babbage costruì (5) calcolatrici meccaniche e parti di un computer meccanico programmabile; Incorse comunque in difficoltà di finanziamento e di costruzione. Un certo Dr. Young non lo aiutò affatto: obiettò che sarebbe stato più economico investire il denaro ed usare gli interessi che ne sarebbero derivati per pagare delle calcolatrici umane. E non lo aiutò neanche l'astronomo inglese Sir George Airy della British Royal Astronomy ; una annotazione sul suo diario riporta: "Il 15 settembre, Mr. Goulburn [...] ha chiesto la mia opinione sull'utilità della macchina calcolatrice di Babbage […] Ho risposto entrando approfonditamente nei dettagli riguardanti l'argomento, ed esprimendo la mia opinione che essa sia di nessun valore".  

La macchina di Babbage era troppo avanti rispetto ai suoi tempi, nel senso che per costruirla, i meccanici avrebbero dovuto necessariamente progredire nell'arte di costruire parti di precisione. E, di fatto, essa non avrebbe superato di molto la velocità di calcolo di un umano ben allenato, ma rispetto a questo sarebbe stata più affidabile e più agevolmente migliorabile.  

La storia dei computer e dell'Intelligenza Artificiale (comunemente denominata IA), assomiglia a quella del volo aereo e spaziale. Fino a tempi recenti alcune persone hanno liquidato entrambe le idee come impossibili, di solito intendendo con questo termine che esse non potevano proprio vedere come fosse possibile realizzarle, o che anche potendo sarebbero rimasti turbati dalla possibilità. E fin ora, l'IA non ha goduto di nessuna dimostrazione semplice e conclusiva, niente di equivalente ad un aereoplano funzionante o ad un atterraggio sulla Luna. Ci vorrà molto, ma la gente finirà per cambiare le sue definizioni di intelligenza.  

A parte i resoconti della stampa su "cervelli elettronici giganti", poche persone attribuirono intelligenza al primo computer. Infatti, lo stesso nome "computer" (computatore) suggerisce una macchina meramente aritmetica. Tuttavia nel 1956, a Dartmouth, durante la prima conferenza mondiale sulla Intelligenza Artificiale, i ricercatori Alan Newell e Herbert Simon presentarono ufficialmente Logic Theorist, un programma che usava la logica simbolica per dimostrare teoremi. Negli anni successivi i programmi per computer giocarono a scacchi ed aiutarono i chimici a determinare le strutture di molecole. Due programmi medici, CASNET e MYCIN (il primo riguardante la medicina interna, l'altro riguardante la diagnosi e il trattamento delle infezioni), hanno svolto compiti con prestazioni di impressionante livello. Esperimenti di valutazione, condotti in accordo a quanto espresso nell'Handbook of Artificial Intelligence (6) (Manuale di Intelligenza Artificiale), hanno stimato la loro prestazione, nel rispettivo dominio di competenza, di livello equivalente a quella di un umano "esperto" nello stesso dominio. Un programma chiamato PROSPECTOR ha localizzato un giacimento di molibdeno nello stato di Washington, del valore di milioni di dollari.  

Questi cosiddetti "sistemi esperti" hanno riscosso successo solo all'interno di una area di competenza strettamente limitata, ma avrebbero potuto sbalordire i programmatori di computer dei primi anni '50. Oggi, comunque, poche persone li considerano come espressione di una reale intelligenza artificiale: la IA ha spostato in avanti il suo obiettivo. Il passo tratto da Business Week, in testa al capitolo, mostra solo che ora i computer possono venir programmati con sufficiente "conoscenza" annessa, ed eseguire trucchi sufficientemente fantasiosi da far si che la gente trovi comodo chiamarli "intelligenti". Anni di visioni di telefilm popolati da robot e computer parlanti hanno almeno reso più familiare l'idea della IA.  

La principale ragione per dichiarare impossibile la IA è sempre stata la nozione che le macchine siano intrinsecamente stupide, una idea che adesso comincia a sbiadire. La macchine del passato erano infatti cose grossolane ed ingombranti che svolgevano un lavoro di semplice forza bruta. Ma i computer manipolano informazione, seguono complesse istruzioni e possono essere istruite perché modifichino le proprie istruzioni. Possono sperimentare ed imparare. Non contengono ingranaggi o lubrificanti ma intrecci di cablaggi ed evanescenti schemi di energia elettrica. Come esorta Douglas Hofstadter (7) (per mezzo di un suo personaggio in un dialogo riguardante la IA): "Perché non lasciare che la parola 'macchina' evochi immagini di schemi di luci danzanti piuttosto che di gigantesche pale mosse dal vapore?".  

I critici da cocktail-party, messi a confronto con l'idea dell'intelligenza artificiale, spesso additano la stupidità dei computer attuali come se questo provasse qualcosa riguardo a quelli futuri (una macchina futura potrebbe domandarsi se questi critici manifestino pensiero genuino). Le loro obiezioni sono irrilevanti; le locomotive a vapore non volavano, e tuttavia dimostravano i principi meccanici successivamente utilizzati nei motori aerei. Analogamente, i vermi striscianti di un eone fa non mostravano nessuna evidente intelligenza, e nondimeno i nostri cervelli utilizzano neuroni molto simili ai loro.  

I critici improvvisati evitano anche di riflettere seriamente sull'IA, dichiarando che non può essere possibile costruire macchine più intelligenti di noi stessi. Essi dimenticano ciò che mostra la storia. I nostri distanti antenati privi di parola, attraverso l'evoluzione genetica riuscirono ad originare entità di intelligenza più grande della loro, senza neanche pensarci su. Ma noi ci stiamo realmente pensando su, ed i memi riguardanti la tecnologia evolvono ben più rapidamente dei geni in biologia. Possiamo sicuramente realizzare macchine dotate di capacità di apprendere e di organizzare conoscenza più simili a quelle umane (8).  

Quindi sembra esserci solo una idea che possa essere argomento di sostegno all'impossibilità di creare danzanti schemi di pensiero in nuove forme materiali. Questa idea è quella del materialismo mentale, ossia il concetto che la mente sia una sostanza speciale, una magica "roba-pensante", che è oltre ogni possibilità di imitazione, duplicazione o impiego tecnologico.  

Gli psicobiologi non vedono alcun indizio dell'esistenza di una tale sostanza, e non trovano affatto necessario il materialismo mentale per spiegare la mente. Poiché la piena padronanza della complessità del cervello è oltre la capacità di comprensione umana, il cervello appare complesso quanto basta per incarnare una mente. In realtà, se una singola persona potesse pienamente comprendere un cervello, ciò richiederebbe a quel cervello una complessità mentale inferiore a quella della mente della persona che riesce a comprenderlo. Se tutti i miliardi di persone della Terra potessero collaborare alla semplice osservazione dell'attività di un singolo cervello umano, ogni persona avrebbe da monitorare simultaneamente decine di migliaia di sinapsi attive, il che è chiaramente un compito impossibile. Per una singola persona provare a comprendere globalmente i guizzanti schemi del cervello sarebbe una pretesa cinque miliardi di volte più assurda. Poiché la nostra meccanica cerebrale sovrasta in modo così massiccio la nostra capacità mentale di comprenderla a fondo, questa meccanica sembra complessa a sufficienza per incarnare la mente stessa.  

L'obiettivo di Turing    

In un saggio scientifico del 1950 sull'intelligenza delle macchine, il matematico inglese Alan Turing scrisse: "Io credo che entro la fine del secolo l'uso delle parole e l'opinione comune della gente colta saranno mutate a tal punto che si potrà parlare di macchine pensanti senza temere di venir contraddetti (9)". Questo, però, dipenderà da quello che noi intenderemo parlando di pensiero. Alcuni dicono che solo le persone possono pensare, e che i computer non possono essere persone; dopo averlo detto, costoro tornano a sedersi con evidente aria compiaciuta.  

Ma nel suo articolo, Turing si domandava come giudichiamo l'intelligenza umana, e suggeriva che di solito giudichiamo la gente dalla qualità della loro conversazione. Propose quindi quello che chiamò "gioco di imitazione", e che oggi tutti chiamano "Test di Turing". Immaginate di essere in una stanza, e che siate in grado comunicare tramite un terminale con una persona e con un computer che si trovano in altre due stanze. Digitate un messaggio sul terminale; sia la persona che il computer possono rispondervi. Ognuno prova ad agire secondo una apparenza umana ed intelligente. Dopo una prolungata "conversazione" tramite tastiera che eventualmente tocchi temi letterari ed artistici, ma riguardante anche cose come il tempo metereologico del momento o il sapore che ha la bocca al mattino, potrebbe accadere di non poter ancora indicare quale sia la persona e quale la macchina. Turing suggerisce che se una macchina potesse conversare così bene e su base regolare, dovremmo considerarla genuinamente intelligente. Inoltre dovremmo ammettere che essa conosce molte cose riguardo gli esseri umani.  

Per la maggior parte degli scopi pratici non abbiamo bisogno di chiederci: "Una macchina possiede auto-consapevolezza? Ossia, ha coscienza?". Infatti, i critici che dichiarano che una macchina non può essere cosciente non sembrano mai capaci di spiegare del tutto cosa intendano col termine "coscienza". L'auto-consapevolezza si è evoluta per guidare pensiero ed azione, non come puro ornamento della nostra umanità. Dobbiamo essere consapevoli delle altre persone e delle loro capacità ed inclinazioni, per essere in grado di concepire dei piani che le coinvolgano. Analogamente dobbiamo essere consapevoli di noi stessi e delle nostre capacità ed inclinazioni, per concepire dei piani che ci riguardino. Non c'è alcun mistero speciale nella auto-consapevolezza. Ciò che chiamiamo il "se" reagisce a impressioni provenienti dal resto della nostra mente, orchestrando alcune delle sue attività. Questo ne fa non più (e non meno) che una parte speciale degli schemi di pensiero in reciproca interazione. L'idea che il "se" sia uno schema in una sostanza mentale extra (distinta dalla sostanza mentale del cervello) non spiegherebbe nulla riguardo alla consapevolezza.  

Una macchina che cerchi di passare il Test di Turing dovrebbe, ovviamente, dichiarare di possedere auto-consapevolezza. Gli estremisti del bio-sciovinismo direbbero semplicemente che sta mentendo oppure che è confusa. A condizione che si rifiutino di spiegare cosa intendano con "coscienza" non si può mai provare che sbaglino. Tuttavia, possano o meno essere considerate intelligenti, le macchine intelligenti agiranno intelligentemente, e sono solo le loro azioni che ci interessano. Un giorno, forse, esse obbligheranno i biosciovinisti ad un vergognoso silenzio per mezzo di appassionate discussioni, e con l'ausilio di una brillante campagna di pubbliche relazioni.  

Nessuna macchina può attualmente superare il Test di Turing, ed è tutt'altro che probabile che qualcuna possa riuscirci presto. Sembra saggio domandarsi persino se ci sia una buona ragione per provarci: è possibile guadagnare molto di più da altre ricerche sulla IA, ricerche che sono guidate da altri obiettivi.  

Permettiamoci di fare distinzione fra due specie di intelligenza artificiale, sebbene un sistema dovrebbe mostrare entrambi i tipi (10). Il primo tipo è la IA tecnica, adatta a trattare con il mondo fisico. Gli sforzi in questo campo conducono verso l'ingegneria automatizzata e l'ausilio computerizzato all'investigazione scientifica. La seconda è la IA sociale (11), idonea a trattare con le menti umane. Gli sforzi in questo campo conducono verso macchine capaci di superare il Test di Turing.  

I ricercatori che lavorano su sistemi IA di tipo "sociale", strada facendo impareranno molto sulla mente umana, ed i loro sistemi saranno indubbiamente di grande valore pratico poiché tutti possiamo trarre profitto da aiuti e consigli intelligenti. Ma l'ingegneria automatizzata basata sulla IA "tecnica" avrà un impatto ben più grande sulla corsa tecnologica, inclusa la corsa verso la tecnologia molecolare. Ed un sistema avanzato di ingegneria automatizzata potrebbe essere di più facile sviluppo rispetto ad un sistema che superi il Test di Turing, il quale dovrebbe infatti non solo possedere conoscenza ed intelligenza ma anche essere in grado di mimare una umana conoscenza ed una umana intelligenza: una sfida supplementare e più difficile.  

Come Turing si domandò: "Le macchine non potrebbero attuare qualcosa che dovrebbe essere descritta come pensiero ma che è molto dissimile da ciò che fa un umano?(12)". Nonostante alcuni scrittori e politici possano rifiutarsi di riconoscere la possibilità di una macchina intelligente fino a quando non si trovino a confrontarsi con una macchina da conversazione in grado di superare il Test di Turing, molti ingegneri riconoscono l'esistenza di intelligenza anche in altre forme.  

Motori di progettazione    

Ci siamo incamminati sulla strada che porta verso l'ingegneria automatizzata. Ingegneri competenti hanno commercializzato sistemi esperti che aiutano la gente a trattare problemi pratici. I programmatori hanno creato sistemi di progettazione assistita dal computer che incorporano le conoscenze riguardanti forme e moti, pressioni e sforzi, circuiti elettrici, flussi di calore, e modi in cui gli utensili modellano i metalli. I progettisti impiegano questi sistemi per arricchire i loro modelli mentali, accelerando l'evoluzione dei progetti di oggetti ancora non costruiti. Assieme, progettisti e computer, formano un unico, semiartificiale, sistema intelligente.  

Gli ingegneri possono usare una grande varietà di sistemi computerizzati come ausilio al loro lavoro. Ad un estremo dello spettro, essi usano i monitor dei computer semplicemente come tavoletta da disegno. Più oltre in questo spettro, utilizzano sistemi in grado di descrivere in tre dimensioni le parti componenti il progetto, e capaci di calcolare le loro risposte al calore, alla trazione, alla corrente elettrica, e così via. Alcuni sistemi, conosciuti anche come computer-controlled manufactuting equipment (apparecchiature per la fabbricazione controllata da computer), permettono agli ingegneri di effettuare dei test simulati delle istruzioni che sono destinate a guidare macchine controllate da computer per fabbricare componenti reali. Ma il vero limite estremo dello spettro di questi sistemi coinvolge l'utilizzo dei computer non solo come strumenti per memorizzare e collaudare i progetti, ma persino per generarli.  

I programmatori hanno sviluppato i loro strumenti più impressionanti per utilizzi interni allo stesso mercato dei computer. Il software per la progettazione di chip ne è un esempio. Gli attuali chip dei circuiti integrati contengono molte migliaia di transistor e cablaggi. Un tempo i progettisti dovevano lavorare molti mesi per progettare un circuito che svolgesse un determinato compito, e per decidere la disposizione sulla superficie di un chip delle sue molte parti costituenti. Oggi, spesso, possono delegare questo compito ad un cosiddetto "compilatore del silicio". Stabilite le specifiche funzionali di un chip, questo sistema software può creare, con poco o nessun aiuto umano, un progetto dettagliato e pronto per la fabbricazione.  

Tutti questi sistemi si affidano interamente alla conoscenza umana, laboriosamente collezionata e codificata. Il più flessibile degli odierni sistemi di progettazione automatica può gingillarsi con un determinato progetto alla ricerca di miglioramenti, ma non impara nulla che sia applicabile all'esame del progetto successivo. Ma EURISKO è diverso. Sviluppato dal Professor Douglas Lenat ed altri presso la Stanford University(13), EURISKO è progettato per esplorare nuove aree di conoscenza. È guidato dalle euristiche, frammenti di conoscenza che suggeriscono azioni plausibili da seguire o azioni implausibili da evitare. Di fatto, le euristiche sono una sorta di insieme di "regole del pollice". EURISKO utilizza delle euristiche per suggerire temi sui quali lavorare, ed euristiche ulteriori per suggerire quale approccio tentare e come giudicare i risultati. Altre euristiche cercano la presenza di schemi nei risultati ottenuti, propongono nuove euristiche, e stimano dei valori da associare sia alle nuove che alle vecchie euristiche. In questo modo, EURISKO evolve comportamenti migliori, migliori modelli interni e migliori regole per la selezione fra i modelli interni. Lenat stesso descrive il processo di variazione e selezione di euristiche e concetti in termini di "mutazione" e "selezione", e suggerisce una metafora sociale e culturale per comprendere la loro interazione.  

Poiché in EURISKO le euristiche evolvono e competono, è lecito attendersi l'insorgere di parassiti, che infatti compaiono in quantità. Una euristica generata dalla macchina, per esempio, ha raggiunto la più alta stima di valore consentita ad una euristica dichiarando di essere stata co-scopritrice di ogni nuova congettura dimostratasi valida. Ma il professor Lenat ha lavorato attentamente su EURISKO, bonificando il suo sistema immunitario mentale grazie all'introduzione di euristiche atte a sfrondare i parassiti ed evitare linee di ragionamento stupide.  

EURISKO è stato impiegato per esplorare la matematica elementare, la programmazione, l'evoluzione biologica, le strategie dei giochi, la progettazione di circuiti integrati tridimensionali, i metodi per bonificare una dispersione di petrolio, problemi riguardanti condotte idrauliche e (naturalmente) per esplorare le euristiche stesse. In alcuni campi ha sbalordito i suoi progettisti con idee inedite, inclusi nuovi dispositivi elettronici per le emergenti tecnologie dei circuiti integrati tridimensionali.  

I risultati raggiunti in un torneo illustrano la potenza di una squadra mista uomo/IA. Traveller TCS (14) è un gioco di guerra navale futuristica basato su duecento pagine di regole che specificano i vincoli di costo, progetto e prestazioni per le flotte del gioco (TCS sta per Trillion Credit Squadron - Lo Squadrone da Mille Miliardi di Crediti). Il professor Lenat ha fornito EURISKO di queste regole, nonché di un insieme di euristiche iniziali e di un programma per simulare una battaglia fra due flotte. Lenat ha scritto in una relazione che "il programma ha progettato una flotta dopo l'altra, usando il simulatore come meccanismo di 'selezione naturale' per evolvere progetti di flotta sempre migliori". Il programma elaborò per tutta la notte, progettando flotte, mettendole alla prova e traendo insegnamenti dai risultati. Al mattino Lenat fece una selezione dei progetti e aiutò il programma a proseguire. Egli stima il merito dei risultati come suo al 60 per cento e di EURISKO al 40 per cento.  

Lenat e EURISKO si iscrissero al torneo nazionale di Traveller TCS del 1981 con una flotta dall'aspetto insolito. Gli altri concorrenti risero di questa flotta e quindi persero contro di essa. La flotta della coppia Lenat/EURISKO vinse ogni girone, emergendo come campione nazionale. Come riportato da Lenat, "Questa vittoria è resa più significativa dal fatto che nessuna delle persone associate alla realizzazione del programma avesse mai giocato a questo gioco prima del torneo, e neanche veduto qualcuno giocarvi, ne c'era stata qualche partita di allenamento".  

Nel 1982 i promotori della competizione modificarono le regole. Lenat ed EURISKO si iscrissero con una flotta molto differente. Altri concorrenti, ancora una volta, risero di essa e quindi persero. Lenat ed EURISKO vinsero nuovamente il campionato nazionale.  

Nel 1983 i promotori della competizione dissero a Lenat che se si fosse iscritto, vincendo ancora, la competizione sarebbe stata cancellata. Lenat si rassegnò a rinunciare.  

EURISKO ed altri programmi di IA dimostrano che i computer, non devono necessariamente essere limitati a lavori noiosi e ripetitivi, se sono provvisti del giusto tipo di programmazione. Essi possono esplorare possibilità e sfoderare idee inedite che sorprendono i loro stessi creatori. EURISKO ha delle pecche (15), tuttavia evidenzia il modo in cui un certo stile di alleanza fra un sistema IA e un esperto umano possa apportare conoscenza e creatività ad un processo di progettazione.  

Nei prossimi anni sistemi come questi trasformeranno l'ingegneria. I progettisti lavoreranno in una alleanza creativa con le loro macchine, utilizzando il software derivato dagli attuali sistemi CAD (sistemi di progettazione assistita dal computer) per eseguire simulazioni, ed utilizzando sistemi evolventi in stile "EURISKO" per suggerire le soluzioni progettuali da simulare. I progettisti si metteranno a sedere di fronte ad uno schermo per digitare gli obiettivi del processo di progettazione e per disegnare bozze di proposte progettuali. Il sistema risponderà raffinando i progetti, collaudandoli, e visualizzando proposte alternative, il tutto corredato da spiegazioni, grafici e diagrammi. Gli ingegneri proporranno quindi ulteriori suggerimenti e modifiche, o sottoporranno alla macchina un nuovo compito, fino a che un intero sistema di hardware sia stato progettato e simulato.  

Mano a mano che miglioreranno, questi sistemi di ingegneria automatizzata svolgeranno sempre più lavoro, e sempre più rapidamente. Sempre più spesso, gli ingegneri si limiteranno semplicemente a proporre gli obiettivi del progetto e a mettere ordine fra le buone soluzioni proposte dalla macchina. Sempre meno spesso, gli ingegneri dovranno occuparsi di selezionare componenti, materiali e configurazioni progettuali. Gradualmente, gli ingegneri saranno capaci di proporre obiettivi progettuali più generali e attendere che delle buone soluzioni appaiano automaticamente. Proprio come il programma EURISKO col suo simulatore di gioco per Traveller TCS elaborò l'evoluzione di flotte, un giorno i sistemi di ingegneria automatizzata lavoreranno costantemente ad evolvere aerei-jet di linea caratterizzati da massima sicurezza e massima economicità, oppure ad evolvere jet militari capaci di avere un controllo dei cieli migliore di quello attuale.  

Proprio come EURISKO ha inventato nuovi dispositivi elettronici, i futuri sistemi di ingegneria automatizzata inventeranno macchine e dispositivi elettronici molecolari, aiutati da software per la simulazione molecolare. Questi progressi dell'ingegneria automatizzata esalteranno il fenomeno di progettazione anticipata descritto precedentemente. Sicché, l'ingegneria automatizzata non solo accelererà l'arrivo del passo avanti tecnologico degli assemblatori ma accrescerà anche l'entità del balzo in avanti che ne conseguirà.  

Alla fine i sistemi software saranno capaci di creare nuovi e audaci progetti senza alcun aiuto umano. La maggioranza della gente potrà allora attribuire intelligenza a questi sistemi? Non è affatto questo il punto.  

La corsa all'IA 

In tutto il mondo, aziende e governi supportano l'IA perché promette vantaggi militari e commerciali. Gli Stati Uniti hanno molti laboratori universitari dedicati all'intelligenza artificiale nonché una schiera di nuove compagnie commerciali con nomi come Machine Intelligence Corporation, Thinking Machines Corporation, Teknowledge, e Cognitive Systems Incorporated. Nell'ottobre 1981 (16), il ministro Giapponese per il Commercio e l'Industria annunciò un programma quinquennale, finanziato con 850 milioni di dollari, per lo sviluppo di hardware e software di IA. Con tale programma, i ricercatori giapponesi prevedono di sviluppare sistemi capaci di eseguire un miliardo di operazioni di "inferenza logica" al secondo. Nel 1984 (16) la Moscow Academy of Science annunciò un analogo sforzo quinquennale da 100 milioni di dollari. Nell'ottobre del 1983 lo U.S. Department of Defense annunciò un programma quinquennale da 600 milioni di dollari denominato Strategic Computing Program; quest'ultimo mira alla ricerca di macchine in grado di vedere, ragionare, comprendere il linguaggio parlato, e fornire aiuto per il comando di battaglie. Come riportato da Paul Wallich nella rivista IEEE Spectrum(17), "L'intelligenza artificiale è considerata dai più come la pietra angolare della prossima generazione di tecnologia dei computer; tutti gli sforzi compiuti in questo ambito tecnologico, in paesi diversi, concordano nel dare all'intelligenza artificiale una posizione prioritaria nella loro lista di obiettivi".  

L'intelligenza artificiale avanzata emergerà passo dopo passo, ed ogni passo frutterà un utile di conoscenze e abilità acquisite. Come con la tecnologia molecolare (e con molte altre tecnologie), i tentativi di arrestarne i progressi in una città, una contea o nazione, potranno al massimo ottenere che altri ne assumano la guida. Un miracoloso successo nell'ostacolare dovunque i lavori visibili sull'IA, nella migliore delle ipotesi riuscirebbe solo a rallentarla e, man mano che i computer diverranno sempre più economici, la lascerebbero a maturare in condizioni di segretezza, oltre la portata del pubblico scrutinio. Solo uno stato mondiale di potere immenso e di immensa stabilità potrebbe realmente fermare ogni ricerca IA dovunque e per sempre: una "soluzione" di raccapricciante pericolosità, alla luce dei passati abusi del puro potere di una nazione. L'IA avanzata sembra inevitabile. Se vogliamo sperare di formarci una realistica visione del futuro, non possiamo ignorarla.  

In un certo senso, l'intelligenza artificiale sarà lo strumento definitivo perché ci aiuterà a costruire tutti gli altri possibili strumenti. I sistemi avanzati di IA potrebbero costringere la gente a sparire dall'esistenza, o potrebbero aiutarci a costruire un mondo nuovo e migliore. Gli aggressori potrebbero usarli per conquistare, mentre previdenti difensori potrebbero usarli come stabilizzatori di pace. I sistemi IA avanzati potrebbero persino aiutarci a tenere sotto controllo la stessa IA. La mano che dondola la culla IA potrebbe ben governare il mondo.  

Come con gli assemblatori, abbiamo bisogno di previdenti ed accurate strategie per l'utilizzo sicuro e benigno di queste nuove tecnologie. Le questioni sono complesse ed intrecciate con ogni altra cosa fra quelle che ricadono in un ambito che va dai dettagli della tecnologia molecolare, all'occupazione lavorativa e l'economia, per arrivare fino alle basi filosofiche che riguardano i diritti umani. Le questioni più basilari, tuttavia, riguardano quello che l'intelligenza Artificiale può fare.  

Siamo abbastanza svegli?    

A dispetto dell'esempio dato dall'evoluzione degli esseri umani, i critici potrebbero sostenere che la nostra intelligenza limitata potrebbe in qualche modo impedirci di programmare macchine genuinamente intelligenti. Questo argomento appare debole, equivalente a poco più dell'affermare che, dato che i critici sono incapaci di vedere come si possa riuscire a fare una cosa del genere, nessun altro riuscirebbe a far meglio di loro. Inoltre, qualcun altro potrebbe invece obiettare che programmare computer dalle capacità che eguaglino quelle umane, richiederebbe una percezione radicalmente nuova della psicologia umana (18). Nonostante sembri che la strada della programmazione di intelligenza artificiale sia stata già proficuamente intrapresa, la nostra conoscenza non giustifica quella sorta di solida confidenza che ingegneri ponderati nutrivano (decadi prima dello Sputnik) nella capacità di raggiungere la Luna con razzi, o che hanno oggi nella capacità di realizzare la costruzione di assemblatori per mezzo della progettazione di proteine. Nonostante sia una forma di ingegneria, la programmazione di una intelligenza artificiale genuina, richiede una nuova scienza. Questo la colloca oltre la capacità di delineare una decisa proiezione.  

Abbiamo tuttavia bisogno di una previsione accurata. La gente che aderisce a confortanti dubbi sulla realizzabilità dell'IA sembra probabilmente soffrire di raffigurazioni del futuro radicalmente sbagliate. Fortunatamente l'ingegneria automatizzata si sottrae ad alcuni dei più pesanti fra i fardelli dovuti a pregiudizi sciovinisti. La maggior parte della gente è meno turbata dall'idea di macchine che progettino altre macchine di quanto lo sia dall'idea di un autentico sistema IA a scopo generale. D'altra parte, l'ingegneria automatizzata ha dimostrato di funzionare, e resta da compiere solo lo sforzo per un suo ampliamento. Se è quindi probabile che emergano sistemi di scopo più generale, sarebbe stupido ometterli dai nostri calcoli. C'è un modo per scavalcare la questione della nostra capacità di progettare programmi intelligenti?  

Negli anni '50, molti ricercatori IA si dedicarono a simulare funzioni cerebrali per mezzo della simulazione di neuroni. Ma i ricercatori che lavoravano invece a programmi basati su parole e simboli riuscirono a collezionare progressi con una rapidità maggiore, ed il punto focale dell'attenzione dedicata ai lavori di IA si spostò di conseguenza. Ciò nonostante, l'idea base della simulazione neurale rimane plausibile, e la tecnologia molecolare la renderà più pratica da perseguire. In più, questo approccio sembra garantire di poter funzionare, in quanto non richiede alcuna nuova percezione di base sulla natura del pensiero.  

Alla fine, i neurobiologi utilizzeranno macchine molecolari delle dimensioni di virus (19) per studiare, dove necessario, sia la struttura che le funzioni del cervello, cellula dopo cellula e molecola dopo molecola. Nonostante i ricercatori IA possano accumulare utili percezioni riguardanti l'organizzazione del pensiero grazie ai progressi ottenuti dalle scienze del cervello, la simulazione neurale può comunque raggiungere il successo pur facendo a meno di queste percezioni. I compilatori traducono programmi per computer da un linguaggio ad un altro senza capirne il loro funzionamento. Le fotocopiatrici trasferiscono schemi di parole senza leggerle. Analogamente, i ricercatori saranno capaci di copiare gli schemi neurali del cervello su un altro mezzo, senza comprendere la loro organizzazione di più alto livello.  

Dopo aver appreso il funzionamento dei neuroni, gli ingegneri saranno in grado di progettare e costruire dispositivi loro analoghi (20) e basati su nanoelettronica e nanomacchine avanzate. Questi dispositivi interagiranno fra loro come fanno i neuroni, ma lavorando ben più velocemente. I neuroni, sebbene complessi, funzionano in modo abbastanza semplice da poter essere compresi da una mente ed imitati da un ingegnere. Infatti, i neurobiologi hanno imparato molto sulla struttura e funzione dei neuroni, persino senza alcuna macchina di scala molecolare per sondare il loro il funzionamento.  

Con questa conoscenza, gli ingegneri saranno in grado di costruire sistemi IA veloci e capaci, anche senza comprendere il cervello ed in assenza di una programmazione "intelligente". Quello di cui hanno bisogno gli ingegneri è soltanto studiare la struttura neurale del cervello e connettere neuroni artificiali per formare gli stessi schemi funzionali. Se realizzeranno tutte le parti in modo corretto, incluso lo schema secondo cui queste parti sono disposte in un reticolo per formarne il totale, allora anche il "totale" sarà corretto. L'attività "neurale" scorrerà secondo gli schemi che noi chiamiamo pensiero, ma lo farà più velocemente, perché tutte le parti lavoreranno più velocemente.  

Accelerando la corsa tecnologica    

I sistemi avanzati di IA sembrano possibili ed inevitabili, ma quali saranno i loro effetti? Nessuno può rispondere appieno a questa domanda, ma almeno uno degli effetti dell'ingegneria automatizzata è chiaro: accelererà i nostri progressi verso i limiti del possibile.  

Per comprendere le nostre prospettive, abbiamo bisogno di farci qualche idea su quanto velocemente i sistemi avanzati di IA potranno pensare. I computer attuali possiedono solo una minuscola frazione della complessità di un cervello, eppure possono già eseguire programmi in grado di imitare aspetti significativi del comportamento umano. Tuttavia, essi differiscono totalmente dal cervello per quel che riguarda il loro stile operativo di base, ed è quindi inutile fare una comparazione fisica così diretta. Il cervello fa un numero immenso di cose in simultanea, sebbene faccia ogni cosa con una certa lentezza; la maggior parte degli attuali computer fa solo una cosa per volta ma con abbagliante velocità.  

Tuttavia, si potrebbe immaginare dell'hardware IA costruito per imitare un cervello non solo nelle funzionalità ma anche nella struttura. Tale struttura potrebbe scaturire da un approccio di simulazione neurale, o dall'evoluzione di programmi IA realizzati in modo da essere eseguiti su un hardware con uno stile di organizzazione simile a quello del cervello. Ad ogni modo, possiamo usare delle analogie con il cervello umano per stimare una velocità minima per i sistemi avanzati IA costruiti da assemblatori.  

Le sinapsi neurali rispondono ai segnali in tempi di millesimi di secondo, mentre alcuni prototipi sperimentali di commutatori elettronici (21) rispondono ai segnali un centinaio di milioni di volte più velocemente (e commutatori realizzati in nanoelettronica sarebbero ancora più veloci). I segnali neurali viaggiano con velocità inferiori a cento metri per secondo. I segnali elettronici viaggiano un milione di volte più velocemente. Questa brutale comparazione delle velocità suggerisce che dispositivi elettronici "simili" al cervello lavorerebbero circa un milione di volte più velocemente rispetto a cervelli composti da neuroni (a ritmi limitati solo dalla velocità dei segnali elettronici).  

Questa stima è rozza, naturalmente. Una sinapsi neurale è molto più complessa di un commutatore elettronico; essa può modificare la sua risposta ai segnali per mezzo della modifica della sua struttura. Nel tempo, le sinapsi possono sia formarsi che sparire. Le trasformazioni che avvengono nelle fibre e nelle connessioni del cervello sono proprio associate ai cambiamenti sul lungo termine che chiamiamo "apprendimento". Queste trasformazioni hanno spinto il professor Robert Jastrow (21) di Dartmouth a descrivere il cervello come un tappeto magico, che tesse e ritesse i suoi schemi neurali durante tutta la sua vita.  

Per immaginare un dispositivo simile al cervello e con una flessibilità dello stesso grado, immaginiamo che i suoi circuiti elettronici siano circondati da nanocomputer meccanici ed assemblatori, quindi un sistema con un nanocomputer associato ad ognuno dei commutatori elettronici che, nel circuito, rappresentano gli equivalenti delle sinapsi. Proprio come il macchinario molecolare di una sinapsi risponde a schemi di attività neurale tramite la modifica della struttura della sinapsi, così il nanocomputer risponderà agli schemi di attività guidando il nanomacchinario affinché trasformi la struttura del commutatore. Con la corretta programmazione, e con la possibilità di uno scambio di comunicazioni fra i nanocomputer che simuli un sistema di segnalazioni chimiche, un tale dispositivo dovrebbe comportarsi quasi esattamente come un cervello.  

A dispetto della sua complessità, il dispositivo sarebbe compatto. I nanocomputer saranno più piccoli delle sinapsi e i cablaggi costruiti dagli assemblatori saranno più sottili degli assoni e dei dendriti del cervello. Cavi sottili e piccoli commutatori realizzeranno circuiti compatti, e la compattezza dei circuiti aumenterà la velocità del flusso di schemi elettronici a causa della brevità delle distanze che i segnali dovranno percorrere. Sembrerebbe quindi che una struttura simile al cervello potrebbe occupare meno di un centimetro cubo di volume (come discusso nelle note) (23). La maggiore brevità dei percorsi che i segnali devono percorrere contribuirà, assieme alle già rapide velocità di trasmissione, alla realizzazione di un dispositivo di oltre dieci milioni di volte più veloce rispetto ad un cervello umano.  

Soltanto i problemi di raffreddamento potrebbero limitare macchine di questo tipo a lavorare su velocità medie più lente. Immaginate allora una macchina dal progetto più tradizionale, ma un milione di volte più veloce di un cervello e che dissipi un milione di volte più calore (24). Il sistema consiste di un blocco di zaffiro, costruito da assemblatori e con una dimensione pari a quella di un tazzone da caffè, zeppo di circuiti di canali preposti al raffreddamento. Alla sua sommità è disposta una condotta di acqua ad alta pressione e la condotta ha diametro pari a quello dei canali (25). La sommità è sigillata in modo da obbligare l'acqua di raffreddamento a defluire dalla condotta di scarico disposta sul fondo. Dai lati del blocco fuoriescono spessi cavi d'alimentazione e fasci in fibra ottica per canali-dati.  

I cavi d'alimentazione forniscono quindici megawatt di potenza elettrica. La condotta di scarico trasporta via il calore sviluppato attraverso un flusso di acqua bollente da tre tonnellate per minuto. I fasci in fibra ottica trasportano altrettanti dati di un milione di canali televisivi. Essi permettono la comunicazione con altri sistemi IA, con simulatori per la progettazione ingegneristica, e con sistemi assemblatori che costruiscono fisicamente i prototipi per la sperimentazione definitiva dei progetti. Ogni dieci secondi, il sistema inghiotte un'energia elettrica di quasi due kilowatt-giorno (che attualmente costa circa un dollaro). Ogni dieci secondi, il sistema completa altrettanto lavoro progettuale di quanto ne porti avanti un ingegnere al lavoro otto ore al giorno per un anno intero (che attualmente costa decine di migliaia di dollari). In un'ora viene completato il lavoro di secoli. Nonostante la sua attività, il sistema lavora in un silenzio rotto soltanto fluire dell'acqua di raffreddamento.  

Queste considerazioni ci forniscono qualche risposta intuitiva alla questione della semplice velocità del pensiero, ma che dire della sua complessità? Appare improbabile che gli sviluppi della IA si limitino alla complessità di una singola mente umana. Come fa notare John McCarthy (26) dell'AI Lab presso Stanford, se possiamo mettere l'equivalente di una mente umana in un teschio di metallo, possiamo anche mettere in un edificio l'equivalente di dieci migliaia di menti cooperanti (ed un moderno grande impianto energetico può fornire abbastanza potenza ad ognuna di esse da farla pensare almeno dieci volte più rapidamente di una persona). All'idea di intelligenze ingegnerizzate e rapide, si può aggiungere l'idea di intere squadre di intelligenze ingegnerizzate rapide.  

La necessità di effettuare esperimenti rallenterà il lavoro dei sistemi IA per l'ingegneria, ma non poi così tanto quanto ci si aspetterebbe. Gli ingegneri odierni devono eseguire numerosissimi esperimenti perché la tecnologia di mole è indisciplinata. Chi può dire in anticipo come si comporterà esattamente una nuova lega dopo essere stata forgiata e poi contorta per dieci milioni di volte? Le minuscole crepe indeboliscono il metallo, ma solo i precisi dettagli del suo processo di fabbricazione determinano con certezza quale sarà la natura e l'effetto delle sue crepe.  

Poiché gli assemblatori fabbricheranno oggetti di precisa specificazione atomica, si eviteranno le impredicibilità della tecnologia di mole. I progettisti (siano essi uomini o intelligenze artificiali) eseguiranno esperimenti solo in quei casi in cui sperimentare sarà più facile o più economico che non calcolare, oppure (più raramente) quando la sia carente la conoscenza di base.  

Sistemi di IA dotati della possibilità di controllo su nanomacchine, potranno rapidamente eseguire moltissimi esperimenti. Essi progetteranno apparati di collaudo in tempi di secondi, e questi apparati verranno costruiti da assemblatori-replicatori senza l'aggravio temporale degli innumerevoli ritardi (ordinare parti speciali, trasportarle, e così via) che affliggono i progetti attuali. Gli apparati di collaudo della stessa scala dimensionale di assemblatori, nanocomputer o cellule viventi, richiederanno soltanto pochi minuti di realizzazione, ed i nanomanipolatori eseguiranno un milione di movimenti al secondo. Sarà perciò facile eseguire contemporaneamente un milione di esperimenti ordinari. Così, nonostante i ritardi addizionali causati dalle sperimentazioni, i sistemi di ingegneria automatizzata muoveranno in avanti la tecnologia con velocità incredibili.  

Dal passato al futuro, quindi, il possibile schema del progresso delle nostre abilità pare ormai delinearsi come qualcosa di simile al seguente: lungo eoni di tempo, la vita ha seguito un progresso lungo e lento, al passo dettato dall'evoluzione genetica. Le menti dotate di linguaggio hanno affrettato il passo grazie alla flessibilità dei memi. L'invenzione dei metodi della scienza e della tecnologia ha ulteriormente accelerato i progressi perché ha forzato i memi ad evolvere più velocemente. L'accrescimento del benessere, dell'istruzione e della popolazione, nonché la disponibilità di migliori strumenti fisici ed intellettuali, ha continuato questa tendenza all'accelerazione lungo il nostro secolo.  

L'automazione dell'ingegneria accelererà ulteriormente il passo. I sistemi di progettazione assistita dal computer miglioreranno, e aiuteranno gli ingegneri umani a generare e a sperimentare le idee sempre più rapidamente. I successori di EURISKO accorceranno i tempi di progetto suggerendo proposte progettuali e completando di dettagli le innovazioni umane. Ad un certo punto, sistemi di ingegneria automatizzata completamente svezzati inizieranno a procedere autonomamente.  

In parallelo, la tecnologia molecolare si svilupperà e maturerà, aiutata dai progressi della ingegneria automatizzata. Quindi, sistemi IA costruiti da assemblatori condurranno ad una ingegneria automatizzata ancora più rapida, evolvendo idee tecnologiche al passo imposto da sistemi un milione di volte più veloci di un cervello umano. Il ritmo di crescita del progresso tecnologico ne verrà accelerato in un grande balzo ascendente: in tempi brevi, molte aree della tecnologia progrediranno fino ai limiti imposti dalle leggi naturali. Ed in quei campi tecnologici, i progressi si assesteranno infine su una vetta elevatissima di conquista definitiva.  

Questa trasformazione è una prospettiva da vertigine. Dopo una tale trasformazione, se sopravviveremo, vedremo un mondo di assemblatori-replicatori capaci di fabbricare qualsiasi cosa gli venga detto di fabbricare, senza necessità di lavoro umano. Al di la di una tale trasformazione, se sopravviveremo, c'è un mondo di sistemi di ingegneria automatizzata capaci di dirigere gli assemblatori per fabbricare dispositivi vicini ai limiti del possibile, prossimi ai limiti ultimi della perfezione tecnica.  

Infine, alcuni sistemi di IA saranno dotati sia di grandi capacità tecniche, che delle capacità sociali necessarie per comprendere il linguaggio ed i desideri umani. Approvvigionato di energia, materiali ed assemblatori, un tale sistema potrebbe propriamente denominarsi "macchina-genio". Qualsiasi cosa le si chieda, lei la produce. Ma la leggenda araba e il senso comune universale suggeriscono in realtà che dovremmo prendere i pericoli di tali motori di creazione molto sul serio.  

I passi avanti tecnologici nel campo della IA, sia in quella di tipo tecnica che in quella di tipo sociale, richiederanno anni per realizzarsi. Come ha detto Marvin Minsky (27), "Le macchine modestamente intelligenti del vicino futuro promettono solo di portarci la ricchezza e la comodità che derivano da servitori instancabili, obbedienti ed economici". La maggioranza dei sistemi che al giorno d'oggi sono denominati "IA" non pensano ne imparano; essi sono solo rozzi distillati delle abilità di esperti, messe in conserva, impacchettate e distribuite per la consultazione.  

Ma l'IA genuina arriverà. Perché resti estranea alle nostre attese dovremmo vivere in un mondo di fantasia. Attendersi l'IA, in se stesso, non è né ottimistico né pessimistico: come sempre, l'ottimismo dei ricercatori è il pessimismo dei tecnofobi. Se non ci prepariamo per il loro arrivo, i sistemi di IA sociale potrebbero costituire una minaccia mortale: basti pensare al danno che, già di per se, può essere inferto dalla intelligenza semplicemente umana di terroristi e demagoghi. Analogamente, i sistemi di IA tecnica potrebbero destabilizzare il bilancio militare mondiale, comportando un improvvisa superiorità unilaterale. Con l'appropriata preparazione, comunque, l'intelligenza artificiale potrebbe aiutarci a costruire un futuro che funzioni: un futuro che sia funzionale sia per la gente, che per la Terra e per il progresso dell'intelligenza nell'universo. Il capitolo 12 suggerirà un approccio al problema, come discussione parziale della più generale questione di come gestire la trasformazione che assemblatori e IA comporteranno.  

Perché discutere oggi dei pericoli? Perché non è mai troppo presto per cominciare a formare delle istituzioni capaci di trattare tali questioni. La IA "tecnica" è oggi in fase emergente, ed ogni suo progresso farà accelerare la corsa tecnologica. L'intelligenza artificiale non è che una di molte potenti tecnologie che dobbiamo imparare a gestire, ognuna associata ad una complessa miscela di minacce ed opportunità.  


Note e bibliografia
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