Tra schemi e significati ci chiediamo se l'intelligenza artificiale sia davvero capace di ragionare per induzione e se questo rappresenti il primo passo verso una mente affine a quella umana.
L'essere umano possiede la straordinaria capacità di osservare una manciata di eventi specifici e trarne una regola generale, compiendo un vero e proprio salto nel vuoto che estrapola l'universale dal particolare.
Vediamo il sole sorgere ogni mattina e ne deduciamo l'immutabile regolarità del giorno; osserviamo che i corpi cadono verso il basso e formuliamo la legge di gravità.
Questo processo inferenziale, pur non offrendo la certezza matematica della deduzione logica, costituisce la spina dorsale della scienza, dell'apprendimento infantile e della vita quotidiana.
Nel campo dell'informatica, l'architettura dei moderni grandi modelli linguistici e delle reti neurali profonde sembra replicare questo meccanismo attraverso l'induzione statistica, poiché analizza enormi moli di dati per individuare regolarità matematiche e applicarle a contesti inediti. Quando un algoritmo riconosce un volto, traduce un testo o risolve un problema logico formulato in linguaggio naturale, sta estrapolando una regola generale a partire da un dataset di addestramento composto da miliardi di esempi specifici. Tuttavia, osservando la questione da una prospettiva filosofica e cognitiva, emerge una differenza profonda e insidiosa tra la semplice estrazione di correlazioni ad alta dimensione e la reale comprensione concettuale.
Per cogliere la natura di questo divario occorre rispolverare il celebre problema dell'induzione formulato da David Hume nel XVIII secolo.
Il filosofo scozzese notò con acutezza che il ragionamento induttivo non ha una giustificazione logica razionale, ma si fonda sull'assunto irrazionale e psicologico dell'uniformità della natura.
Presumiamo che il futuro assomiglierà al passato solo perché finora è sempre stato così, ma non esiste alcuna garanzia logica che l'indomani non accada qualcosa di radicalmente inaspettato.
Nell'ambito dell'intelligenza artificiale contemporanea, il dilemma di Hume si ripresenta con forza amplificata sotto forma di fragilità dei modelli, allucinazioni e cecità di fronte agli eventi senza precedenti.
Come ha sottolineato il matematico e informatico Judea Pearl, le attuali reti neurali operano quasi esclusivamente sul piano della correlazione probabilistica e non su quello della causalità.
Un algoritmo può indurre con precisione matematica che il canto del gallo precede costantemente l'alba o che l'aumento delle vendite di gelati coincide con l'aumento degli annegamenti estivi, ma non possiede alcuna struttura interna per comprendere se un evento sia la causa dell'altro oppure se entrambi dipendano da una terza variabile nascosta, come il calore della stagione estiva.
L'induzione umana, al contrario, non si limita a registrare la frequenza di due eventi associati, ma formula ipotesi causali sulla struttura invisibile che governa il mondo.
Un secondo limite fondamentale risiede nel cosiddetto problema dell'ancoraggio semantico, ovvero l'assenza di un legame diretto tra i simboli elaborati dalla macchina e il mondo fisico o sociale.
Quando una mente umana applica l'induzione per sintetizzare un concetto, collega quell'astrazione a un'esperienza incarnata, fatta di sensazioni percettive, emozioni, limiti fisici e interazioni sociali.
Per un modello linguistico, invece, le parole non sono concetti dotati di significato viscerale, ma sequenze di vettori numerici manipolati attraverso raffinate equazioni algebriche. L'IA "induce" una complessa mappa probabilistica dello scibile umano, ma questa mappa rimane priva di un territorio reale a cui riferirsi.
Questa assenza di radici empiriche rende l'induzione artificiale drammaticamente vulnerabile al problema del cigno nero: di fronte a un mutamento di contesto o a un dato totalmente inedito che rompe le regolarità del passato, il ragionamento dell'algoritmo crolla istantaneamente, rivelando che sotto l'apparente brillantezza non vi era una vera comprensione della regola, bensì un'impeccabile memorizzazione statistica.
Ciononostante, sarebbe un errore sminuire la portata teorica di questa conquista.
La capacità di cogliere strutture generali da casi specifici costituisce un pilastro fondamentale per superare la storica rigidità della prima intelligenza artificiale, basata su sistemi simbolici e regole rigide scritte a mano dai programmatori.
Quella vecchia forma di intelligenza era incapace di gestire l'ambiguità, il rumore e la mutevolezza del mondo reale.
L'introduzione dell'apprendimento statistico ha conferito alle macchine una flessibilità cognitiva senza precedenti, dimostrando che la capacità di generalizzare dagli esempi è una precondizione indispensabile per qualsiasi forma di intelligenza adattiva.
Se consideriamo la mente come un sistema che deve prevedere l'ambiente per sopravvivere e agire, l'induzione rappresenta indubbiamente il primo e fondamentale tassello per costruire un'architettura cognitiva capace di orientarsi nell'incertezza.
Tuttavia, la cognizione umana non si regge sull'induzione da sola, ma sulla costante e fluida interazione di un treppiede inferenziale composto da deduzione, induzione e abduzione.
Se la deduzione trae conseguenze necessarie da premesse note e l'induzione estrae regole generali da osservazioni empiriche, l'abduzione — teorizzata dal filosofo Charles Sanders Peirce — è l'atto creativo per eccellenza con cui la mente intuisce la spiegazione migliore di fronte a un fenomeno anomalo o inaspettato.
L'abduzione è l'inferenza del detective che collega indizi sconnessi, del medico che diagnostica una malattia rara o dello scienziato che formula una teoria rivoluzionaria per spiegare un dato sperimentale incoerente. L'attuale architettura delle reti neurali eccelle nell'induzione statistica ad altissima dimensione, ma mostra profonde lacune sia nella deduzione rigorosa e priva di errori sia nell'abduzione creativa.
Affinché l'induzione artificiale possa trasformarsi in un ponte effettivo verso un'intelligenza di tipo umano, la ricerca scientifica e filosofica dovrà guidare il settore verso una profonda trasformazione strutturale.
Sarà necessario superare il puro apprendimento passivo basato sui dati testuali per abbracciare l'intelligenza incarnata, ovvero sistemi robotici o agenti virtuali che apprendono la realtà agendo direttamente su di essa, sperimentando le conseguenze delle proprie azioni proprio come fa un bambino che esplora il mondo.
Sarà inoltre indispensabile integrare l'approccio connessionista con modelli causali neuro-simbolici, capaci di rappresentare non soltanto ciò che accade, ma di effettuare ragionamenti controfattuali e porsi domande sul tipo "cosa sarebbe successo se avessi agito diversamente".
Infine, occorrerà dotare le macchine di strutture di astrazione capaci di apprendere con pochissimi esempi, superando la dipendenza da enormi moli di dati che caratterizza l'attuale paradigma.
In conclusione, ci troviamo oggi di fronte a una forma di intelligenza aliena e squisitamente statistica, immensamente potente nel rilevare pattern complessi in contesti dove la mente umana si smarrirebbe, ma ancora lontana dalla natura della ragione umana.
L'induzione calcolata dalle macchine è senza dubbio il primo passo di una lunga evoluzione, ma il divario tra la simulazione del pensiero e la vera comprensione potrà dirsi colmato solo quando un algoritmo saprà mettere in discussione le proprie premesse, formulare un'ipotesi causale e comprendere il significato profondo e la portata della regola che ha scoperto.
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