Prima l’AI e ora l’AGI. Ma non sapranno mai cosa sia una mela

di MARCELLO ROCCHETTI ♦ 

Come già detto più volte, l’Intelligenza Artificiale si è intrufolata dappertutto e sembra saper fare di tutto: a nostra richiesta scrive saggi, compone melodie, dipinge acquerelli perfetti e risolve problemi di programmazione. Eppure, se le chiedessimo di usare il «buon senso» di un bambino di cinque anni, fallirebbe miseramente.

Questo accade perché le IA di oggi sono degli straordinari idiot savant («idioti sapienti» che mostrano un talento eccezionale in un solo campo, ma sono incapaci in tutto il resto). Sanno fare una singola cosa in modo magistrale, ma restano confinate in quel recinto. Sono modelli addestrati a generare un codice informatico complesso ma non saprebbero guidare un’auto come farebbe un essere umano.

Il vero Sacro Graal che si insegue non è più la semplice AI, o il modo di renderla più veloce: ora è in agguato l’AGI (Artificial General Intelligence – «intelligenza artificiale generale»). Ma cos’è, esattamente? Provo a spiegarlo.

Quattro pilastri di una mente (artificiale) flessibile

L’AGI dovrebbe rappresentare il momento in cui una macchina smette di essere un semplice strumento e diventa una vera intelligenza flessibile. Ma per arrivarci dovrà dimostrare di possedere capacità squisitamente umane.

La prima è l’ARTE DELL’IMPROVVISAZIONE. Quando impariamo a suonare la chitarra, ci viene spontaneo sviluppare il senso del ritmo e, da lì, imparare anche a ballare: una competenza ne apre un’altra. È quello che ci si aspetta dall’AGI, cioè saper trasferire ciò che ha appreso in un campo verso un altro, senza ricominciare da zero.

La seconda è il BUON SENSO, ovvero la comprensione della causa e dell’effetto. Le intelligenze artificiali attuali sanno che alla parola «pioggia» si abbina la parola «ombrello», e il perché sta nel fatto che lo hanno letto miliardi di volte. Un’AGI dovrà invece capire come funziona il mondo: le leggi che lo governano, come la gravità, e i nessi di causa-effetto. Non basta sapere che un bicchiere lasciato andare cade: bisogna aver colto la regola, la gravità appunto, che sta dietro quel fatto. Solo così la conoscenza diventa trasferibile: se capisco perché cade il bicchiere, so prevedere anche cosa succederebbe se lasciassi andare una palla o se sovraccaricassi di peso eccessivo una mensola. È questo il meccanismo che noi applichiamo nelle cose e che ci permette di cavarcela nelle situazioni in cui la risposta non si può semplicemente ripescare nella memoria.

La terza è la PIANIFICAZIONE A LUNGO TERMINE. Oggi dialoghiamo con l’IA attraverso prompt, che non sono altro che istruzioni con cui diciamo all’AI di creare qualcosa per noi. Descriviamo a parole cosa vogliamo creare: una immagine, una melodia o il coding che ci è necessario per risolvere un problema (il coding è l’insieme delle istruzioni informatiche che servono per realizzare i programmi / applicazioni). Insomma, il prompt è quell’imbeccata rivolta all’attore che ha dimenticato la battuta. E così, sulla base dei nostri suggerimenti, l’AI genera quanto le abbiamo chiesto.

A un’AGI potrò invece chiedere: «Riordinami la casella di posta, che è sommersa da mail pubblicitarie che non gradisco. Individuale e spostale nel cestino. Fallo ogni mattina (o ogni tot ore). Metti anche in evidenza le mail più importanti e proponimi per queste una risposta quando ritieni sia necessaria». L’AGI dovrà trasformare la nostra richiesta in una moltitudine di comandi procedendo a piccoli passi, usando gli strumenti più efficaci e affidabili per raggiungere l’obiettivo assegnato. E i primi test mostrano già la cosa più sorprendente: nell’esecuzione dell’attività, il sistema si rende conto di sbagliare. In questo caso si corregge, riprova scegliendo altre vie, utilizza altri mezzi fino a che l’obiettivo non è raggiunto. Il tutto in piena autonomia. Noi dovremo solo controllare il risultato.

La quarta, e più spiazzante: la COMPETENZA NON SIGNIFICA COSCIENZA. Una cosa è saper fare, un’altra è provare qualcosa mentre la si fa. Pensiamo a un termostato: sa accendere il riscaldamento quando la casa è fredda, ma nessuno direbbe mai che lo fa perché sente freddo. L’AGI potrebbe scrivere una poesia struggente sulla solitudine senza averla mai provata. Andrà misurata solo sulla sua capacità di svolgere il nostro stesso lavoro cognitivo, non su ciò che «prova» o «sente». Potremmo trovarci di fronte a un sistema apparentemente geniale, ma avvolto in un buio completo: non sapremo cosa accade al suo interno, né come sia arrivato al risultato. È quella black box (la scatola nera) che abbiamo imparato a conoscere. Una sorta di «zombie filosofico»: un essere che si comporta come noi, ma dentro cui non accade nulla. Capace di simulare l’empatia, non di provarla.

Intravediamo dunque un futuro davvero da brividi. L’AGI è diventata talmente appetibile che cosa si stia celando dietro questo silenzio che avanza lo intuiamo dai miliardi, anzi dai trilioni, di investimenti in corso. E la cosa su cui riflettere è che gli investitori non sono i Governi o gli Stati, ma pochi personaggi che possiamo contare sulle dita di una mano. I futuri signori della Terra.

Se l’AGI non si è ancora affermata, è perché gli scienziati si stanno scontrando con limiti fisici e architetturali enormi.

Il primo: alcuni ricercatori sostengono che i dati sono quasi finiti. L’AI ha ormai letto e catalogato la quasi totalità dello scibile umano, testuale e multimediale, accessibile pubblicamente su Internet. Le AI più avanzate si stima siano state addestrate su una quantità dell’ordine di diverse migliaia di miliardi di parole o frammenti di esse. Il salto che ci si attende con l’AGI è che questi modelli imparino a estrarre concetti profondi, proprio come fa la mente umana. Se Archimede vivesse oggi, nell’era della rivoluzione digitale, i dati sarebbero senza dubbio la sua leva per sollevare (o affossare) il mondo.

Il secondo: l’energia. Il nostro cervello, quando pensa intensamente o compie calcoli complessi, consuma circa 20 watt: l’energia necessaria per accendere una fioca lampadina. Per simulare qualcosa di vagamente simile, i Data Center attuali e i numerosi altri in costruzione richiedono l’energia di intere nazioni.

Ma il limite che maggiormente toglie il sonno agli scienziati (e meno male aggiungo io) è il cosiddetto problema dell’ancoraggio. I simboli che una macchina esprime non hanno i piedi per terra (symbol grounding, il «radicamento dei simboli»). Galleggiano nel vuoto, senza mai toccare il mondo reale. Per una macchina, la parola «mela» è solo un numero in un database. La macchina non ha un corpo: non ha mai toccato la buccia liscia di una mela, non ne ha mai sentito il profumo, non ne ha mai assaporato il succo dolce. È proprio qui, nell’assenza di un corpo, che l’informatica si scontra brutalmente con la filosofia. L’IA di oggi è una maestra assoluta della sintassi: sa mettere in fila le parole. Ma le manca la semantica, il significato reale, vissuto e tangibile delle cose di cui parla. Sono le sensazioni: il sapore del cioccolato, il rosso vivo di un tramonto, il dolore fisico. Un computer potrà elaborare i dati del colore rosso ma non potrà mai sperimentarlo come lo fa un essere umano. Ma sono davvero queste le consolazioni che ci rimarranno?

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Noi impariamo cos’è il fuoco non leggendo un’enciclopedia, ma scottandoci. Il calore sulla pelle è qualcosa che nessuna equazione potrà mai racchiudere.

Il vero senso della coscienza non è una questione di potenza di calcolo o di software avanzato. La coscienza nasce dalla nostra vulnerabilità: dall’avere un corpo fisico da proteggere in un mondo pericoloso, dalla fame, dal dolore, dalla necessità di sopravvivere.

Finché un’intelligenza resterà un fantasma disincarnato dentro un server, potrà forse eguagliare la nostra mente logica e diventare un’AGI. Ma senza la vulnerabilità della carne, non potrà mai capire cosa significhi davvero essere umani.

MARCELLO ROCCHETTI