10.03.2025 – 08.30 – Nonostante l’intelligenza artificiale venga considerata una novità degli ultimi anni, le sue radici concettuali affondano nella matematica e nella filosofia nel suo senso più ampio: abbandonando l’elemento tecnologico e guardando solo a come funziona e come opera l’IA il suo primo, reale, progenitore fu la filosofia greca. Domande su cosa voglia dire intelligenza e su cosa comporti ‘pensare’ compaiono tanto in Aristotele quanto in Platone. Lo storico Gabriele Campagnano, nell’instant book ‘Introduzione all’intelligenza artificiale. Passato, presente e futuro della tecnologia che sta cambiando il mondo’, citava Aristotele, ricordando come sostenesse che “‘il tutto è più della somma delle sue parti’, prefigurando il concetto di sinergia che caratterizza molte IA moderne”. Pietre miliari vennero poi poste in tempi più recenti, quando le fondamenta dell’odierna IA accompagnarono di pari passo quelle dell’informatica. Si trattava di basi poste non a caso da matematici e logici: Claude Shannon, John von Neumann e Alan Turing. Superfluo citare, in questo contesto, il famoso test di Turing, proposto per la prima volta con l’articolo ‘Computing Machinery and Intelligence‘, nel 1950. Il test mette alla prova un immaginario giudice impegnato in una conversazione, in tempo reale, con un uomo e una macchina; lo scambio avviene solo tramite interfaccia testuale. Se il giudice non riesce a distinguere tra umano e artificiale, la macchina può definirsi ‘intelligente’.
La maggior parte degli studiosi concorda tuttavia come la nascita dell’odierna intelligenza artificiale risalga all’estate del 1956 quando, in un caldo angolo del New Hampshire degli Stati Uniti, si riunì la cosiddetta Conferenza di Dartmouth. Era un incontro di menti brillanti, la crème de la crème di metà secolo: tutte accomunate dal voler discutere un obiettivo definito lontano, ma realistico, ovvero costruire macchine capaci di imitare l’intelligenza umana. In altre parole, macchine intelligenti. Nel 1956 i computer erano poderose e titaniche macchine: freddi calcolatori che riempivano intere stanze, la cui funzione era prettamente matematica. Tuttavia già all’epoca, anticipati dalle speculazioni della fantascienza, gli scienziati discutevano su quali fossero le potenzialità di queste macchine se programmate correttamente. La conferenza si articolò nell’arco di due mesi senza voler porre programmi e giornate precise di lavoro: gli scienziati si alternarono sulle lavagne del college, provando a verificare e argomentare ogni possibile idea sull’IA. Il gruppo stesso era eterogeneo: comparivano matematici e logici; fisici e ingegneri elettronici; ma non mancava l’elemento umanistico, ad esempio psicologi e filosofi (già nel 1950 ci si rese presto conto che l’IA non era solo una questione di numeri, quanto di linguaggio e di etica). Occorre segnalare in particolare tra le tante menti il matematico irlandese John McCarthy, il fisico appassionato di robot Marvin Minsky, l’inventore della ‘Teoria dell’informazione’ Claude Shannon e Nathaniel Rochester, un ingegnere che lavorava con IBM.
Al di là dell’interesse verso l’IA che, specie nel 1950, sconfinava in una fiducia quasi messianica, la Conferenza partiva da un assunto redatto dai proponenti, il quale recitava che “ogni aspetto dell’apprendimento o di qualsiasi altra caratteristica dell’intelligenza può in linea di principio essere descritto così precisamente da farne una macchina in grado di simularlo“. A partire da quest’assunto la conferenza sviluppò alcuni punti importanti, destinati ad essere poi cardini del settore: il tema che le macchine potessero apprendere da sole e auto migliorarsi; l’uso del linguaggio; la creazione autonoma, da parte della macchina, di concetti. Le stesse teorie proposte nell’occasione ovvero la teoria dei giochi, dell’informazione e della computazione sono tutt’oggi in uso. Nonostante la precocità dei temi – basti considerare come non fossero ancora stati inventati i microprocessori – la conferenza ebbe successo su molteplici livelli, rendendo popolare l’idea dell’intelligenza artificiale come realtà praticabile e non più fantasia degli scrittori; e lanciando molti interrogativi etici, specie nel campo del lavoro, tutt’oggi insoluti. La gran parte dei partecipanti alla Conferenza di Dartmouth giocheranno un ruolo importante nella rivoluzione informatica dei successivi decenni.
Tra le successive evoluzioni della Conferenza di Dartmouth occorre segnalare l’opera di Arthur Samuel che, nel 1959, sviluppò un programma di gioco di scacchi capace di apprendere autonomamente, dimostrando come una macchina potesse migliorare le sue prestazioni attraverso l’esperienza; e Frank Rosenblatt, anticipatore dei grandi studi sull’IA connessionista, che propose nel 1957 il ‘Perceptron‘, un algoritmo di apprendimento gestito grazie a reti neurali artificiali. Se oggigiorno le IA apprendono attraverso il deep learning, cioè reti neurali profonde e distribuite su più livelli, ciò lo si deve a questo primo ‘neurone artificiale’, alla creazione ante litteram di Rosenblatt.
[z.s.]
