BANG: l’innovazione che verrà
Analisi epistemologica e fenomenologica del primo
capitolo di Giorgio Metta
di Antonio
Bruno
Premessa — Da un incontro a una riflessione
Ieri sera il
mio caro amico e collega Dionigi Francesco Tarantino mi ha raccontato di un
incontro avuto a Genova con Giorgio Metta, direttore scientifico dell'Istituto
Italiano di Tecnologia (IIT), uno dei protagonisti della ricerca internazionale
sulla robotica cognitiva e sull'intelligenza artificiale.
Dionigi mi
ha raccontato di essere rimasto profondamente suggestionato dalle prospettive
scientifiche illustrate da Metta, tanto da cominciare a immaginare ciò che
quelle conoscenze potrebbero rendere possibile.
Ho letto il
primo capitolo del suo lavoro, intitolato BANG: l'innovazione che verrà.
Gli ho
promesso che lo avrei letto e che avrei svolto un'analisi epistemologica e
fenomenologica.
Ed è ciò che
faccio.
Non intendo
giudicare il valore scientifico delle ricerche descritte da Metta, né tentare
di prevedere se le innovazioni annunciate si realizzeranno. Mi interessa
piuttosto osservare come Metta costruisce la conoscenza, quali presupposti
conserva, quali distinzioni utilizza e quale mondo diventa possibile attraverso
il suo modo di osservare.
E,
contemporaneamente, mi interessa accorgermi di ciò che accade a me mentre
leggo.
1. La prima astrazione: dalla separazione alla
convergenza
Metta
introduce il concetto di BANG, acronimo di Bit, Atomi, Neuroni e Geni. Quattro
ambiti scientifici che hanno sviluppato linguaggi, metodi e strumenti
differenti, ma che oggi si incontrano producendo possibilità tecnologiche prima
difficilmente immaginabili.
La sua tesi
fondamentale è che l'innovazione non emerga più soltanto dall'avanzamento delle
singole discipline, ma soprattutto dalla loro convergenza.
Questa
affermazione mi interessa epistemologicamente.
Quando
distinguiamo informatica, fisica, neuroscienze e genetica, stiamo individuando
quattro realtà separate oppure stiamo operando quattro distinzioni all'interno
di un unico mondo?
Le
discipline non sono oggetti naturali. Sono organizzazioni storiche della
conoscenza, costruite dagli esseri umani per rendere osservabili determinati
fenomeni.
La loro
separazione ha permesso approfondimenti straordinari. Ma quella separazione
appartiene al nostro modo di conoscere, non necessariamente alla struttura del
mondo conosciuto.
Qui
riconosco una consonanza con Humberto Maturana.
Ogni
distinzione è un'operazione compiuta da un osservatore.
Quando Metta
osserva la convergenza delle discipline, non sta semplicemente scoprendo che
quattro realtà precedentemente separate si sono incontrate. Sta modificando il
dominio delle distinzioni attraverso il quale descrive i fenomeni.
Questo
cambiamento rende visibili relazioni che prima rimanevano sullo sfondo.
Mi accorgo,
dunque, che la convergenza BANG non riguarda soltanto le tecnologie.
Riguarda
anche il modo di osservare.
2. La seconda astrazione: il mondo come informazione
Nel capitolo
incontro un'altra distinzione fondamentale: quella tra materia e informazione.
Metta
ricostruisce la storia del calcolo, da Antikythera a Leibniz, da Babbage e Ada
Lovelace a Turing e Shannon, fino ai transistor, ai microprocessori e alle reti
neurali artificiali.
Il filo
conduttore è la possibilità di rappresentare fenomeni differenti attraverso
sistemi di simboli e operazioni matematiche.
La stessa
analogia viene successivamente estesa alla biologia: il DNA è descritto come
una memoria codificata, mentre i processi cellulari sono accostati a operazioni
di lettura, scrittura ed elaborazione.
È
un'astrazione potentissima.
Ma proprio
perché è potente, desidero osservarne il presupposto.
La possibilità
di descrivere un fenomeno attraverso l'informazione significa che quel fenomeno
sia, nella sua interezza, informazione?
Mi sembra
necessario distinguere il modello dal fenomeno modellizzato.
Una sequenza
genetica può essere rappresentata mediante simboli. Ma una cellula vivente non
coincide con la sua sequenza genetica.
La cellula
metabolizza, mantiene la propria organizzazione, interagisce con l'ambiente e
continua a produrre le condizioni della propria esistenza.
Qui il
riferimento a Maturana e Francisco Varela diventa particolarmente
significativo.
La loro
nozione di autopoiesi descrive il vivente come una rete di processi che
produce e rigenera continuamente i componenti della propria organizzazione.
Un programma
informatico, invece, non è autopoietico per il solo fatto di elaborare
informazioni.
L'analogia
tra DNA e software può essere scientificamente feconda senza che questo
autorizzi a identificare il vivente con una macchina computazionale.
La mia
domanda, dunque, non riguarda la validità dell'analogia, ma il suo dominio di
validità.
Quando una
metafora diventa così efficace da farci dimenticare che è una metafora,
rischiamo di trasformare uno strumento conoscitivo in una descrizione
ontologica.
3. La terza astrazione: conoscere non significa necessariamente
comprendere l'esperienza
La sezione
dedicata ai neuroni mi ha particolarmente interessato.
Metta
descrive la progressiva conoscenza del sistema nervoso, dalle osservazioni di
Golgi e Ramón y Cajal fino agli studi sulla corteccia cerebrale, sulle reti
neurali e sui meccanismi dell'apprendimento.
La
ricostruzione mostra come sia stato possibile individuare strutture, misurare
segnali elettrici, descrivere connessioni e costruire modelli matematici del
funzionamento neuronale.
A questo
punto mi pongo una domanda fenomenologica.
Che rapporto
esiste tra la descrizione dei processi neuronali e l'esperienza vissuta da chi
percepisce?
Supponiamo
di descrivere con precisione l'attività neuronale che accompagna l'ascolto di
una canzone.
Possiamo
misurare i segnali, osservare l'attivazione di determinate aree cerebrali,
studiare i processi di memoria e le risposte emotive.
Ma tutto
questo coincide con ciò che vivo mentre ascolto quella canzone?
Io ascolto
una melodia e provo commozione.
La
commozione non mi appare come un insieme di impulsi elettrici. Mi appare come
commozione.
Questo non
significa che la spiegazione neuroscientifica sia falsa o incompleta per
definizione. Significa che stiamo operando in due domini descrittivi
differenti.
La
neuroscienza descrive processi osservabili attraverso strumenti e modelli. La
fenomenologia indaga il modo in cui qualcosa appare alla coscienza
nell'esperienza vissuta.
Con Edmund
Husserl riconosco che l'esperienza non è semplicemente un oggetto tra gli
oggetti del mondo: è anche il campo nel quale il mondo acquista significato per
me.
Con Varela
ritrovo l'esigenza di mettere in relazione l'indagine scientifica e
l'esperienza in prima persona.
La
neurofenomenologia nasce precisamente dal tentativo di costruire un dialogo
rigoroso tra questi due domini.
Mi interessa
molto questa possibilità.
Non desidero
contrapporre l'esperienza alla scienza.
Desidero
evitare che una descrizione cancelli l'altra.
4. La quarta astrazione: apprendimento, adattamento e
intelligenza
Metta dedica
grande attenzione alle reti neurali artificiali, all'algoritmo di
backpropagation e allo sviluppo del deep learning.
Il suo
racconto mostra come sistemi artificiali possano modificare i propri parametri
sulla base dei dati e migliorare progressivamente le proprie prestazioni.
Qui emerge
una distinzione che considero decisiva.
Una macchina
che apprende a risolvere un problema sta vivendo un'esperienza?
Dipende da
cosa intendiamo per apprendimento e per esperienza.
Nel
linguaggio dell'intelligenza artificiale, apprendere significa generalmente
modificare un modello attraverso procedure che migliorano determinate
prestazioni.
Nella mia
esperienza di essere umano, invece, apprendere può significare anche modificare
il modo in cui vivo una relazione, attribuisco significato a un evento o
riconosco ciò che desidero.
Sono
fenomeni che possono avere correlati biologici e computazionali, ma non per
questo coincidono automaticamente con essi.
La
distinzione tra prestazione e comprensione diventa allora fondamentale.
Una macchina
può produrre risposte linguistiche appropriate. Questo comportamento, da solo,
non dimostra che essa comprenda o viva quelle risposte nello stesso modo di un
essere umano.
Allo stesso
tempo, non considero scientificamente giustificato affermare che nessun sistema
artificiale potrà mai avere una forma di esperienza.
Il problema
rimane aperto.
Mi
interessa, soprattutto, evitare di trasformare in certezza ciò che è ancora una
domanda.
5. La quinta astrazione: il vivente non riceve
semplicemente istruzioni dall'ambiente
La
convergenza tra robotica e biologia conduce Metta a immaginare macchine capaci
di adattarsi, apprendere e interagire con l'ambiente.
Qui ritrovo
una questione centrale nella biologia della cognizione.
Nella
prospettiva di Maturana e Varela, il vivente non riceve passivamente
informazioni da un mondo esterno che gli prescrive come comportarsi.
L'ambiente
può perturbare un organismo, ma le trasformazioni che ne conseguono dipendono
dalla struttura dell'organismo stesso.
È il
principio del determinismo strutturale.
Il rapporto
tra organismo e ambiente si sviluppa attraverso una storia di interazioni
ricorrenti, che Maturana e Varela descrivono come accoppiamento strutturale.
Questa
prospettiva mi consente di formulare una domanda ulteriore.
Quando
diciamo che un robot si adatta all'ambiente, stiamo descrivendo lo stesso
fenomeno che osserviamo in un organismo vivente?
Possiamo
individuare analogie funzionali.
Ma l'adattamento
di una macchina progettata per ottimizzare determinate prestazioni non coincide
necessariamente con il mantenimento dell'organizzazione di un sistema vivente.
La
differenza non è soltanto nella complessità.
Riguarda il
tipo di organizzazione che stiamo osservando.
Ed è proprio
questa differenza che desidererei approfondire con Giorgio Metta.
6. La sesta astrazione: il futuro non è qualcosa che
possiamo osservare
Torno al
racconto di Dionigi.
Mi ha detto
di essere rimasto suggestionato dalle prospettive illustrate da Metta, fino a
immaginare ciò che esse presagivano.
La parola
che mi interessa è presagire.
Quando
presagiamo qualcosa, che cosa stiamo facendo?
Non stiamo
osservando il futuro.
Stiamo
vivendo, nel presente, un'immaginazione del futuro.
Questa
distinzione per me è fondamentale.
Metta
conclude il capitolo descrivendo una nuova stagione dell'innovazione, orientata
soprattutto verso due grandi sfide: earthcare e healthcare, la
cura dell'ambiente e la cura delle persone.
Sono
prospettive che trovano fondamento nelle ricerche e nelle possibilità
tecnologiche illustrate.
Ma il
passaggio dalla possibilità alla realizzazione non è automatico.
Tra ciò che
possiamo fare e ciò che effettivamente faremo intervengono decisioni, interessi,
istituzioni, risorse, conflitti, valori e circostanze imprevedibili.
La scienza
può rendere osservabili possibilità che prima non riuscivamo neppure a
formulare.
Non può, da
sola, garantire quale futuro si realizzerà.
Qui
riconosco un principio che accompagna da tempo le mie riflessioni: il futuro
che immagino esiste, per me, come esperienza presente dell'immaginare.
Non nego che
domani accadranno eventi.
Mi accorgo
che, mentre li immagino, sto vivendo adesso.
Anche
Dionigi, mentre ascoltava Metta a Genova e immaginava le conseguenze delle sue
ricerche, stava vivendo un'esperienza presente.
E io, mentre
ascoltavo Dionigi, vivevo un'altra esperienza.
Le
possibilità scientifiche descritte da Metta sono diventate parte della nostra
conversazione, delle nostre emozioni e delle nostre riflessioni.
Questo è già
un avvenimento.
7. La settima astrazione: chi decide che cosa
significa migliorare la vita?
Nelle
conclusioni del capitolo Metta attribuisce alla ricerca scientifica il compito
di contribuire a un futuro etico, sostenibile e inclusivo, nel quale vivere
meglio.
Condivido
l'importanza di questa aspirazione.
Ma mi
accorgo che l'espressione vivere meglio contiene un presupposto che
desidero rendere esplicito.
Meglio
rispetto a che cosa?
E secondo
quali criteri?
La scienza
può descrivere le conseguenze di una determinata tecnologia. Può misurare
l'efficacia di una terapia, il rendimento energetico di un dispositivo o
l'impatto ambientale di un processo produttivo.
Ma la
decisione su quali conseguenze siano desiderabili non deriva automaticamente
dai dati scientifici.
Richiede una
scelta di valori.
Qui il
pensiero di Heinz von Foerster mi sembra particolarmente pertinente.
Nella
cibernetica del secondo ordine, l'osservatore non può essere escluso dalla
descrizione del sistema che osserva.
Questo vale
anche per chi progetta l'innovazione.
Lo
scienziato non osserva da un luogo esterno alla società. Vive dentro relazioni,
istituzioni e sistemi di valori che contribuiscono a orientare le domande della
ricerca.
E la scelta
degli scopi non è un dettaglio successivo alla progettazione tecnologica.
Ne
costituisce una dimensione fondamentale.
Per questo,
quando Metta parla di innovazione al servizio della vita, mi interessa chiedere
non soltanto quali tecnologie saranno disponibili, ma anche chi parteciperà
alla definizione dei loro scopi.
8. L'ottava astrazione: dalla previsione alla
responsabilità
Nelle ultime
pagine Metta richiama i neuroni specchio, l'apprendimento sociale e la
trasmissione culturale delle conoscenze.
È un
passaggio significativo perché colloca l'innovazione dentro la storia delle
relazioni umane.
La
conoscenza non viene semplicemente prodotta da individui isolati.
Si sviluppa
attraverso comunità, linguaggi, pratiche condivise e processi di apprendimento.
La
spiegazione dell'evoluzione culturale attraverso i neuroni specchio, tuttavia,
va considerata come una delle ipotesi interpretative, non come una spiegazione
definitivamente dimostrata dell'intera evoluzione culturale umana.
Proprio
questa cautela mi sembra coerente con il rigore epistemologico.
Il progresso
della conoscenza non consiste soltanto nell'aumentare il numero delle risposte.
Consiste
anche nel riconoscere i limiti delle spiegazioni che produciamo.
Mi torna
alla mente una delle formulazioni più importanti di von Foerster: agire in modo
da aumentare il numero delle possibilità di scelta.
Applicata
all'innovazione, questa prospettiva modifica la domanda.
Non mi
chiedo soltanto se saremo capaci di costruire macchine sempre più potenti.
Mi chiedo se
quelle macchine contribuiranno ad ampliare le possibilità degli esseri umani di
vivere, scegliere, conoscere e partecipare.
La
responsabilità non consiste nel conoscere anticipatamente tutte le conseguenze
delle nostre azioni, cosa impossibile.
Consiste nel
riconoscere che le nostre azioni contribuiscono a generare il mondo nel quale
continueremo a vivere.
9. La dimensione fenomenologica: che cosa mi è
accaduto leggendo Metta?
Fin qui ho
osservato il testo, le sue distinzioni e i suoi presupposti.
Adesso
desidero osservare me stesso.
Ho letto un
capitolo che racconta miliardi di anni di storia cosmica, secoli di scoperte
scientifiche e prospettive tecnologiche che potrebbero trasformare
profondamente la nostra esistenza.
Eppure tutto
questo è avvenuto nella mia esperienza presente.
Mentre
leggevo del Big Bang, non ero presente alla nascita dell'universo.
Mentre
leggevo di Turing, non ero nel suo laboratorio.
Mentre leggevo
dei neuroni, non stavo osservando direttamente il funzionamento del mio
cervello.
Stavo
leggendo.
E attraverso
la lettura si sono generate in me immagini, associazioni, domande e
riflessioni.
Il testo è
diventato parte della mia esperienza.
Questa constatazione,
apparentemente semplice, mi interessa moltissimo.
La
conoscenza scientifica non è qualcosa che ricevo come un oggetto già
confezionato.
La incontro
attraverso il linguaggio e la interpreto a partire dalla mia storia.
E questo
vale anche per Metta.
La sua
ricostruzione della storia della scienza non è una semplice successione
neutrale di avvenimenti.
È un
racconto organizzato attraverso una prospettiva: la convergenza delle
conoscenze come condizione dell'innovazione futura.
Il racconto
seleziona, collega e attribuisce significato.
Qui ritrovo
anche Paul Ricœur.
La
narrazione configura il tempo, mette in relazione avvenimenti distanti e rende
intelligibile una successione di eventi.
Metta
costruisce una narrazione scientifica che collega il Big Bang alle tecnologie
contemporanee e alle possibilità future.
Io, leggendola,
costruisco a mia volta un'interpretazione.
Non siamo
davanti a una semplice trasmissione di contenuti da una mente all'altra.
Siamo dentro
una relazione interpretativa.
10. Un'osservazione critica sul linguaggio della
scienza
Desidero
aggiungere un'ultima considerazione.
Nel capitolo
ricorrono espressioni come codice, memoria, linguaggio, programma, intelligenza
e apprendimento.
Sono termini
che attraversano discipline differenti.
Questo
trasferimento linguistico è uno degli strumenti più fecondi della ricerca
interdisciplinare.
Ma ogni
trasferimento porta con sé il rischio di confondere fenomeni differenti.
Il DNA non è
letteralmente un programma informatico.
Un neurone
biologico non è semplicemente un neurone artificiale.
Un cervello
non è soltanto un microprocessore particolarmente complesso.
E un
comportamento intelligente non dimostra, da solo, l'esistenza di un'esperienza
cosciente.
Le analogie
possono consentirci di formulare ipotesi verificabili e costruire tecnologie
efficaci.
Il loro
successo operativo, però, non elimina automaticamente le differenze ontologiche
tra i fenomeni.
La domanda
epistemologica che desidero conservare è questa:
Quando
utilizzo lo stesso linguaggio per descrivere fenomeni differenti, sto scoprendo
una proprietà comune oppure sto estendendo un modello oltre il dominio nel
quale è stato costruito?
Non esiste
una risposta unica, valida per tutte le analogie.
Occorre
esaminarle singolarmente, verificandone la capacità esplicativa e i limiti.
È proprio
questa verifica che rende scientificamente interessante la convergenza dei
saperi.
11. Le astrazioni che conservo dalla lettura
|
Astrazione
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Distinzione epistemologica e fenomenologica
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Convergenza
|
Le
discipline sono distinzioni dell'osservatore; le loro interazioni rendono
visibili nuovi fenomeni.
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Informazione
|
La
rappresentazione computazionale di un fenomeno non coincide necessariamente
con il fenomeno stesso.
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Cognizione
|
La
descrizione dei processi neuronali e l'esperienza vissuta appartengono a
domini di indagine differenti, ma possono dialogare.
|
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Apprendimento
|
Migliorare
una prestazione non equivale necessariamente a vivere un'esperienza.
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Vivente
|
L'adattamento
funzionale di una macchina non dimostra che essa possieda un'organizzazione
autopoietica.
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Futuro
|
Le
possibilità future vengono immaginate e valutate nel presente.
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Etica
|
La
possibilità tecnica non determina da sola la desiderabilità degli scopi.
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Responsabilità
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L'innovazione
può essere orientata ad ampliare le possibilità di scelta e di
partecipazione.
|
12. Conclusione —
Ciò che mi piace di questa esperienza
Ripenso a
Dionigi Francesco Tarantino.
Ripenso al
suo entusiasmo mentre mi raccontava l'incontro con Giorgio Metta.
Ripenso alla
promessa che gli ho fatto.
E mi accorgo
che questa esperienza contiene qualcosa che considero particolarmente
significativo.
Un
ricercatore incontra un professionista e gli racconta il proprio lavoro.
Quel
professionista ne rimane suggestionato, immagina possibilità e racconta a un
amico ciò che ha vissuto.
L'amico
legge, riflette e produce nuove distinzioni.
La
conoscenza continua a generare conoscenza attraverso le relazioni.
Non so quali
tecnologie nasceranno dalle ricerche descritte da Metta.
Non so quale
futuro ci attenda.
So che, in
questo momento, quelle ricerche hanno già prodotto qualcosa nella mia esperienza.
Mi hanno
consentito di osservare il mio modo di conoscere.
Mi hanno
fatto incontrare nuovamente le domande che accompagnano il mio percorso
attraverso Maturana, Varela, von Foerster, Husserl e Ricœur.
E mi hanno
permesso di riconoscere una distinzione che desidero conservare.
Non ho
bisogno di sapere come sarà il futuro per vivere il piacere di conoscere le
possibilità che oggi riesco a immaginare.
Mentre
leggo, conosco.
Mentre
conosco, mi accorgo di come conosco.
Mentre mi
accorgo, vivo.
E tutto questo
non avviene in un futuro che devo raggiungere.
Avviene qui,
adesso.
Mi piace.
Antonio
Bruno
Nota
metodologica: l'analisi distingue i contenuti del primo capitolo dalle
interpretazioni epistemologiche e fenomenologiche sviluppate a partire dalla
lettura. Non costituisce una verifica indipendente di tutte le affermazioni
storico-scientifiche del testo, né attribuisce a Giorgio Metta le posizioni
filosofiche formulate nel commento.
Giorgio Metta — BANG:
l’innovazione che verrà
Sintesi del primo capitolo, argomento per argomento
Il primo
capitolo ricostruisce l'evoluzione delle conoscenze scientifiche e tecnologiche
per sostenere una tesi centrale: le innovazioni più importanti del futuro
nasceranno dall'integrazione di discipline che, per molto tempo, abbiamo
studiato separatamente.
Metta
organizza il ragionamento intorno a quattro ambiti: Bit, Atomi, Neuroni e
Geni, le cui iniziali formano l'acronimo BANG.
Di seguito
ripercorro gli argomenti nell'ordine in cui compaiono nel capitolo,
distinguendo le ricostruzioni storiche, le spiegazioni scientifiche e le
prospettive future formulate dall'autore.
1. Il significato di BANG
Metta parte
dal Big Bang, l'evento da cui, secondo il modello cosmologico oggi più
accreditato, ha avuto origine l'espansione dell'universo circa 13,8 miliardi di
anni fa.
Utilizza
questa immagine per rappresentare una nuova espansione, non della materia
cosmica, ma delle conoscenze umane.
BANG
significa:
- B — Bit: informatica e trattamento
dell'informazione.
- A — Atomi: fisica e scienza dei
materiali.
- N — Neuroni: neuroscienze e intelligenza
artificiale.
- G — Geni: genetica e biotecnologie.
L'acronimo,
coniato dall'ETC Group, rappresenta la convergenza di queste discipline.
Concetto
fondamentale:
l'innovazione non deriva soltanto dall'approfondimento delle singole
conoscenze, ma soprattutto dalle loro interazioni.
2. La ricerca libera e l'integrazione dei saperi
Metta
richiama l'esperienza di Nicholas Negroponte, del MIT Media Lab e di Starlab.
Questi
centri hanno favorito la collaborazione fra ricercatori di discipline
differenti, superando le tradizionali separazioni accademiche.
L'autore evidenzia
l'importanza della blue sky research, la ricerca guidata dalla
curiosità, senza un'applicazione immediata già stabilita.
Concetto
fondamentale: lasciare
interagire liberamente conoscenze differenti può produrre scoperte impossibili
da prevedere all'interno di una sola disciplina.
3. I bit: dall'astrazione al calcolo
Metta
individua nell'astrazione e nel calcolo due capacità fondamentali dell'essere
umano.
L'astrazione
permette di ricavare principi generali dall'osservazione di fenomeni
particolari. Il calcolo consente di trattare quantitativamente le informazioni.
Ripercorre
quindi l'evoluzione degli strumenti di calcolo: dalle dita e dall'abaco al
meccanismo di Antikythera, fino alle macchine progettate da Schickard, Pascal e
Leibniz.
Il
meccanismo di Antikythera dimostra come conoscenze matematiche e meccaniche
sofisticate fossero disponibili già nell'antichità.
Concetto
fondamentale: il computer
moderno nasce da una lunga storia di tentativi di tradurre operazioni mentali
in procedure eseguibili da strumenti materiali.
4. Babbage, Ada Lovelace e la macchina programmabile
Nel 1837
Charles Babbage progetta la macchina analitica, concepita per ricevere dati,
elaborarli e produrre risultati.
Ada Lovelace
comprende che una macchina di questo genere potrebbe eseguire istruzioni
organizzate secondo algoritmi, anticipando alcuni principi della
programmazione.
La
tecnologia ottocentesca non consente di realizzare pienamente il progetto.
Concetto
fondamentale: la
concezione teorica di una tecnologia può precedere di molto la possibilità
materiale di costruirla.
5. Alan Turing: il calcolo diventa universale
Nel 1936
Alan Turing propone un modello teorico di macchina capace di eseguire
operazioni attraverso simboli e regole.
La macchina
di Turing dimostra come problemi computabili differenti possano essere
affrontati attraverso un unico modello generale di calcolo.
Metta
ricorda anche il contributo di Turing alla decifrazione dei messaggi tedeschi
durante la Seconda guerra mondiale, attraverso il lavoro svolto a Bletchley
Park.
Concetto
fondamentale: il calcolo
può essere rappresentato come una successione di operazioni formali,
indipendentemente dalla particolare macchina che le esegue.
6. Claude Shannon e il linguaggio binario
Claude
Shannon introduce una formulazione matematica dell'informazione.
Il bit, che
può assumere due valori, 0 e 1, diventa l'unità fondamentale dell'informazione
digitale.
Combinazioni
di bit permettono di rappresentare numeri, testi, immagini e altre forme di
informazione.
Concetto
fondamentale: contenuti
molto diversi possono essere codificati attraverso un linguaggio comune,
rendendo possibile la loro elaborazione automatica.
7. Gli atomi: la fisica quantistica rende possibile
l'elettronica
Metta passa
dalla rappresentazione dell'informazione alla materia necessaria per
elaborarla.
Ripercorre
gli studi sull'effetto fotoelettrico, la spiegazione proposta da Einstein e lo
sviluppo della meccanica quantistica.
Richiama
anche l'esperimento della doppia fenditura, utilizzato per illustrare il
comportamento quantistico della luce.
Queste
conoscenze consentono di comprendere le proprietà dei materiali semiconduttori.
Concetto
fondamentale: il
funzionamento dei computer dipende da fenomeni fisici che la scienza ha
imparato a comprendere e controllare.
8. Il transistor e la nascita dei microprocessori
Il
transistor permette di regolare il passaggio della corrente elettrica e di
realizzare circuiti logici.
Metta ne
illustra il funzionamento attraverso esempi di porte logiche, come NOT e NAND,
mostrando il collegamento fra stati elettrici e operazioni binarie.
Con i
circuiti integrati, sviluppati grazie ai contributi di Jack Kilby e Robert
Noyce, diventa possibile concentrare numerosi transistor in spazi ridotti.
La
miniaturizzazione conduce ai microprocessori e alla crescente capacità di
calcolo dei dispositivi elettronici.
Concetto
fondamentale: l'incontro
fra logica matematica e proprietà fisiche della materia rende possibile la
realizzazione concreta dell'informatica.
9. Nanotecnologie e computazione quantistica
La
comprensione delle proprietà della materia alla scala atomica apre ulteriori
possibilità tecnologiche.
Metta cita
materiali con proprietà particolari, schermi avanzati, sensori molto precisi e
prospettive legate alla computazione quantistica.
Le applicazioni
riguardano la crittografia, la simulazione molecolare, la medicina, l'energia,
l'agricoltura e la tutela ambientale.
Concetto
fondamentale: le nuove
conoscenze della materia permettono non soltanto di costruire computer più
potenti, ma anche di progettare materiali e strumenti con funzioni nuove.
10. I neuroni: come abbiamo imparato a conoscere il
cervello
Metta
ricostruisce la nascita delle neuroscienze moderne.
Camillo
Golgi sviluppa una tecnica di colorazione che rende visibili le cellule
nervose. Santiago Ramón y Cajal sostiene che il sistema nervoso sia composto da
cellule distinte che comunicano fra loro.
Gli studi
sull'elettricità cellulare, sulle membrane e sul movimento degli ioni conducono
ai modelli di Hodgkin e Huxley.
Diventa così
possibile spiegare la generazione dei potenziali d'azione, gli impulsi
elettrici attraverso i quali i neuroni trasmettono segnali.
Concetto
fondamentale: il
funzionamento del cervello comincia a essere descritto attraverso processi
cellulari, elettrici, chimici e matematici.
11. La trasmissione dell'informazione nervosa
Metta
approfondisce il modo in cui i segnali percorrono i neuroni.
I potenziali
d'azione si rigenerano lungo gli assoni secondo il principio del tutto o nulla.
La mielina consente una conduzione più rapida attraverso i nodi di Ranvier.
La
comunicazione tra neuroni coinvolge anche i neurotrasmettitori.
Concetto
fondamentale: il sistema
nervoso possiede meccanismi che consentono una trasmissione efficace e
affidabile dei segnali, indispensabile per il movimento e il comportamento.
12. Dalle neuroscienze alle reti neurali artificiali
Gli studi di
Hubel, Wiesel e Mountcastle contribuiscono a comprendere come il cervello
elabori le informazioni sensoriali attraverso neuroni e circuiti specializzati.
Queste
conoscenze ispirano i ricercatori che cercano di costruire sistemi artificiali
capaci di apprendere.
Metta
richiama la conferenza di Dartmouth del 1956, uno dei momenti fondativi
dell'intelligenza artificiale.
Concetto
fondamentale: lo studio
dell'organizzazione del cervello suggerisce nuovi modelli per progettare
sistemi computazionali.
13. La backpropagation e l'apprendimento automatico
Le reti
neurali artificiali sono costituite da unità di elaborazione collegate fra
loro.
Attraverso
la backpropagation, gli errori prodotti dalla rete vengono utilizzati
per modificare i parametri delle connessioni e migliorare progressivamente le
risposte.
Metta spiega
che lo sviluppo di queste tecniche è stato favorito dalla disponibilità di
grandi quantità di dati e dall'aumento della potenza di calcolo, soprattutto
grazie alle GPU.
Richiama
anche ChatGPT come esempio delle applicazioni contemporanee delle reti neurali.
Concetto
fondamentale: una
macchina può migliorare le proprie prestazioni attraverso procedure matematiche
di apprendimento, senza che ogni risposta debba essere programmata
singolarmente.
14. I geni: la scoperta del codice della vita
Metta
introduce la genetica ricostruendo alcune tappe fondamentali della biologia.
Ricorda le
osservazioni cellulari di Robert Hooke, la teoria evolutiva di Charles Darwin,
gli studi sull'ereditarietà di Gregor Mendel e le successive ricerche sui cromosomi.
Arriva
quindi alla descrizione della struttura del DNA associata a Watson e Crick,
ricordando anche il contributo di Rosalind Franklin e Maurice Wilkins.
Concetto
fondamentale: comprendere
il DNA significa individuare un elemento fondamentale dei meccanismi attraverso
i quali gli organismi conservano e trasmettono l'informazione ereditaria.
15. Il sequenziamento del DNA e la genomica
Le tecniche
di sequenziamento permettono di determinare l'ordine degli elementi che
compongono il DNA.
L'evoluzione
tecnologica rende queste analisi progressivamente più rapide e accessibili.
Metta
evidenzia che leggere e interpretare un genoma richiede ormai strumenti
informatici, algoritmi e capacità di elaborazione di grandi quantità di dati.
La ricerca
si estende anche all'RNA e ai processi molecolari che regolano il funzionamento
cellulare.
Concetto
fondamentale: la biologia
molecolare e l'informatica sono diventate profondamente interdipendenti.
16. Dalla conoscenza dei geni alla loro modificazione
Metta
descrive il passaggio da una biologia prevalentemente orientata alla
comprensione dei meccanismi vitali a una biologia capace di intervenire su di
essi.
Le nuove
tecnologie permettono di analizzare e modificare il materiale genetico, aprendo
prospettive per la medicina e le biotecnologie.
L'autore
immagina inoltre lo sviluppo di simulazioni sempre più accurate dei processi
cellulari.
Concetto
fondamentale: la
conoscenza dei meccanismi biologici diventa anche capacità di progettare
interventi sul vivente.
17. La convergenza delle quattro discipline
Questa è la
parte centrale dell'argomentazione di Metta.
Bit, atomi,
neuroni e geni non rappresentano più quattro percorsi indipendenti.
L'autore
presenta diversi esempi di integrazione:
- La genomica utilizza algoritmi
e computer per interpretare i dati biologici.
- L'informatica si ispira al
funzionamento del cervello.
- La scienza dei materiali
sviluppa sistemi con nuove proprietà, anche autoriparanti.
- La robotica integra capacità di
apprendimento, adattamento e interazione.
- Le neuroscienze utilizzano
strumenti computazionali per studiare il sistema nervoso.
Concetto
fondamentale: ciascuna
disciplina contribuisce allo sviluppo delle altre, producendo possibilità che
non emergerebbero dalla loro semplice somma.
18. La mappatura del cervello: un esempio concreto di
convergenza
Metta
descrive come le tecniche genetiche, l'ottica, la microscopia e l'elaborazione
computazionale possano essere combinate per studiare le reti neuronali.
Nell'esempio
del cervello di un topo, l'introduzione di proteine sensibili alla luce e
l'impiego di tecniche di osservazione permettono di indagare l'attività di
gruppi di neuroni.
Non si
ottiene soltanto una descrizione anatomica delle connessioni, ma anche
informazioni sulle loro relazioni funzionali.
L'autore
precisa che queste tecniche non forniscono ancora una spiegazione completa del
funzionamento cerebrale.
Concetto
fondamentale:
l'integrazione di strumenti scientifici differenti rende osservabili fenomeni
prima difficilmente accessibili.
19. Progettare il futuro: innovazione ed etica
Metta
sostiene che la convergenza dei saperi ci stia conducendo verso una nuova fase
dello sviluppo tecnologico.
La sfida non
consiste soltanto nel comprendere e realizzare le innovazioni, ma anche
nell'orientarle verso finalità etiche, sostenibili e inclusive.
L'obiettivo
dichiarato è migliorare le condizioni della vita umana e del pianeta.
Concetto
fondamentale: la capacità
di innovare deve essere accompagnata dalla responsabilità di scegliere le
finalità dell'innovazione.
20. I neuroni specchio e l'evoluzione culturale
Metta
richiama la scoperta dei neuroni specchio, associata agli studi sul sistema
motorio dei macachi.
Questi
neuroni si attivano in relazione sia all'esecuzione sia all'osservazione di
determinate azioni.
L'autore
presenta l'interpretazione di Vilayanur Ramachandran, secondo cui tali
meccanismi avrebbero avuto un ruolo importante nello sviluppo delle capacità
imitative e nella diffusione culturale delle conoscenze.
Si tratta di
una prospettiva interpretativa richiamata nel capitolo, non di una spiegazione
definitivamente accertata dell'intera evoluzione culturale umana.
Concetto
fondamentale: la
trasmissione sociale delle conoscenze contribuisce ad accelerare il cambiamento
umano oltre i tempi dell'evoluzione biologica.
21. L'accelerazione dell'innovazione
Metta
osserva che molte innovazioni annunciate da decenni possono apparire ancora
lontane dalla vita quotidiana.
Sostiene
però che i progressi recenti nell'informatica e nell'intelligenza artificiale
stiano accelerando lo sviluppo tecnologico.
Le nuove
possibilità nascono dalla combinazione di conoscenze accumulate nel tempo, che
ora cominciano a rafforzarsi reciprocamente.
Concetto
fondamentale: la velocità
dell'innovazione può aumentare quando le scoperte di un settore diventano
strumenti per accelerare la ricerca in altri settori.
22. La metafora conclusiva: i deserti da trasformare
Nel finale
Metta richiama Le città invisibili di Italo Calvino.
Utilizza
l'immagine del deserto per riflettere sui limiti e sulle difficoltà del
presente, rispetto ai quali la conoscenza può aprire nuove possibilità.
Il futuro
non viene presentato come qualcosa di completamente separato dalle nostre vite,
ma come un orizzonte al quale contribuiscono le scelte scientifiche e
tecnologiche attuali.
Concetto
fondamentale: progettare
il futuro significa riconoscere i problemi del presente e utilizzare la
conoscenza per costruire nuove possibilità di vita.
La struttura complessiva del ragionamento
1. La
conoscenza scientifica si sviluppa
Dall'astrazione
e dal calcolo alle scoperte sulla materia e sulla vita
B
Bit
A
Atomi
N
Neuroni
G
Geni
2. Le
discipline convergono
Ogni settore
mette strumenti, modelli e scoperte a disposizione degli altri
3. Nascono
nuove possibilità tecnologiche
Intelligenza
artificiale, robotica, biotecnologie, nuovi materiali e medicina
4. Occorre
scegliere come orientarle
Responsabilità,
sostenibilità, inclusione e miglioramento della vita
La tesi del capitolo in una frase
Per Giorgio
Metta, il futuro dell'innovazione nasce dall'incontro fra informatica, fisica,
neuroscienze e genetica; la sfida umana consiste nel trasformare questa
convergenza di conoscenze in possibilità concrete per vivere meglio.
Questa è la
sintesi del pensiero esposto nel capitolo, distinta dalla mia analisi
epistemologica e fenomenologica, che interroga soprattutto i presupposti di
questa visione, il ruolo dell'osservatore, il significato dell'esperienza
vissuta e il modo in cui immaginiamo il futuro nel presente.
