Da Alan Turing all’intelligenza artificiale generativa: storia, filosofia e limiti di una domanda che continua a interrogare la scuola e il pensiero contemporaneo
«Credo che la domanda iniziale, “possono pensare le macchine?”, sia troppo priva di senso per meritare una discussione. Ciò nonostante, credo che alla fine del secolo l’uso delle parole e l’opinione corrente si saranno talmente mutate che chiunque potrà parlare di macchine pensanti senza aspettarsi di essere contraddetto.»
— Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence (1950)
Alan Turing e l’AI
L’affermazione di Alan Turing, il cui articolo dal titolo “Macchine calcolatrici e intelligenza” risale al 1950, appare quanto mai lungimirante, visto che ormai si parla con disinvoltura di “Intelligenza Artificiale”.
La celebre domanda «Le macchine possono pensare?», formulata da Turing, è tornata prepotentemente al centro del dibattito pubblico, filosofico e scientifico, ma con presupposti completamente diversi rispetto al passato.
Se nella prima metà del Novecento era una provocazione teorica o un orizzonte fantascientifico, oggi è una questione quotidiana, spinta dalla pervasività dei modelli linguistici di grandi dimensioni e dell’intelligenza artificiale generativa.
Negli anni ’50 o durante il “convegno di Dartmouth” del 1956, la discussione era accademica; oggi ha implicazioni etiche e giuridiche (responsabilità del rischio algoritmico), nonché didattiche.
Per quanto riguarda quest’ultimo aspetto, significativa è l’enfasi con cui l’Intelligenza Artificiale è citata nelle Nuove Indicazioni Nazionali per i Licei.
L’opportunità di avvalersi di IA come supporto didattico in tutte le discipline richiede anche «un atteggiamento critico e responsabile nei confronti di tali sistemi e strumenti» da parte degli studenti. Tale atteggiamento non può essere disgiunto dalla consapevolezza che proviene da un approccio storico e filosofico, oltre che tecnico.
COMPUTABILITÀ
Al tempo di Alan Turing la riflessione sull’intelligenza delle macchine coinvolgeva il significato da assegnare al pensiero, al linguaggio, all’identità della persona; rappresentava, inoltre, un problema radicato nei limiti stessi della matematica.
La macchina di Turing è il modello pratico per definire il concetto di algoritmo e di computabilità; il Problema dell’Arresto traduce in termini tecnici il “decimo problema di Hilbert” e dà concretezza ai Teoremi di incompletezza di Gödel.
Prime risposte alla domanda
Secondo la prospettiva riduzionista la risposta non poteva essere che affermativa: le macchine possono pensare in quanto il pensiero umano si riconduce a processi riproducibili meccanicamente: elaborazione di informazioni, calcolo e manipolazione di simboli.
Turing diede il giusto significato a queste osservazioni formulando la domanda in modo meno generico e dando una risposta di carattere operativo: il celebre “Gioco dell’imitazione”, ovvero il Test di Turing.
«Supponiamo di mettere fianco a fianco una macchina e un essere umano entrambi in grado di usare una telescrivente, e di interagire con uno di loro, senza saper di preciso con chi. Se, pur ripetendo l’esperimento diverse volte, non si riesce a distinguere l’interlocutore umano dalla macchina, se l’essere umano è intelligente, anche la macchina lo è.»
Nello stesso articolo Turing specifica quali macchine possono essere sottoposte al test e ribadisce l’universalità dei calcolatori numerici: un unico computer, opportunamente programmato, può imitare il comportamento di qualsiasi altra macchina calcolatrice.
Se il pensiero è un processo di elaborazione di informazioni, allora una macchina universale può replicarlo.
COSCIENZA
L’obiezione della coscienza
Una macchina può elaborare informazioni, ma non potrà mai sentire emozioni, dolore, gioia o essere consapevole di ciò che fa.
Turing attribuisce grande importanza a questa obiezione, citando il neurochirurgo Geoffrey Jefferson.
«Solo quando una macchina sarà in grado di scrivere un sonetto o comporre un concerto in base a pensieri o emozioni provate, e non per una cascata casuale di simboli, potremo essere d’accordo che la macchina è uguale al cervello.»
Jefferson condivide l’idea, che risale a Cartesio, di un corpo umano descritto come una macchina, ma ribadisce anche l’impossibilità di riprodurre meccanicamente la coscienza.
Eppure l’IA contemporanea mostra capacità che, fino a pochi anni fa, sembravano tipicamente umane: dialogare, tradurre, dimostrare teoremi, generare immagini, scrivere codice, apprendere da dati, produrre inferenze probabilistiche.
COMPLESSITÀ
Il confine tra “umano” e “meccanico” non è fisso, ma storicamente mobile.
Per secoli la capacità di fare calcoli, manipolare simboli e risolvere problemi numerici era considerata manifestazione eminente della mente umana. Con la nascita delle macchine calcolatrici e poi dei computer, queste facoltà sono state progressivamente “declassate”, da prova di intelligenza a semplice tecnicismo.
In filosofia dell’intelligenza artificiale esiste quasi un paradosso implicito:
- Ciò che conosciamo bene e riusciamo a riprodurre meccanicamente non è pensiero.
- Intelligenza = ciò che le macchine non sanno fare.
- Intelligenti sono i processi della nostra mente che ancora non conosciamo completamente.
L’obiezione di Lady Lovelace
Le macchine non possono creare nulla di veramente nuovo, ma solo eseguire ciò che gli esseri umani ordinano loro di fare.
Secondo Turing, invece, anche se le regole date alla macchina sono molto semplici, dopo un numero enorme di passaggi interviene una certa imprevedibilità.
Nulla ci impedisce di pensare che anche una macchina possa essere programmata in modo da modificare il proprio comportamento o simulare una forma di apprendimento.
SCUOLA
ChatGPT, il banchetto di Cambridge
Alan Turing protagonista di una fiction scientifica
Come introduzione o supporto agli studenti può essere proposta la lettura del libro di divulgazione scientifica di John L. Casti, I cinque di Cambridge, pubblicato alla fine degli anni ’90 da Raffaello Cortina Editore.
L’autore mette in scena, come in una fiction, un dibattito scientifico immaginario avvenuto nel 1949 nel Christ’s College di Cambridge, durante una cena organizzata da Charles Percy Snow.
Gli ospiti rispondono al nome di John Burdon Sanderson Haldane, Alan Turing, Ludwig Wittgenstein ed Erwin Schrödinger.
Il tema del dibattito, presentato da Snow come questione della massima importanza nazionale, è proprio: «Le macchine possono pensare?».
Nel libro di Casti, il “gioco dell’imitazione” emerge nel corso di un dibattito ispirato alle nove obiezioni affrontate nell’articolo di Turing.
Le obiezioni filosofiche sono sostenute soprattutto da Wittgenstein: il pensiero umano non è soltanto elaborazione sintattica ma è strettamente legato al linguaggio, che può assumere significato soltanto in un contesto sociale e in una forma di vita condivisa.
Il banchetto di Cambridge si chiude con Snow che va a dormire meditando su un enigma irrisolto, ma i nostri studenti del 2026 hanno un vantaggio: possono guardare a quell’enigma con la consapevolezza di partecipare a una tappa significativa del pensiero filosofico e scientifico e guardare al futuro con entusiasmo e interesse.
Forse la risposta alla domanda «Le macchine possono pensare?» non è importante quanto l’opportunità, offerta ai nostri studenti, di pensare insieme alle macchine.
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