Mondo reale e mondi possibili: il costruttivismo che manca all'Intelligenza Artificiale - Pensiero Critico

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Coloro cui sfugge completamente l'idea che
è possibile aver torto non possono imparare nulla,
tranne la tecnica. (Gregory Bateson)
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Mondo reale e mondi possibili: il costruttivismo che manca all'Intelligenza Artificiale

TEORIE > CONCETTI > LINGUAGGIO
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Il punto chiave
I mondi possibili sono cose di cui possiamo parlare o che possiamo immaginare, ipotizzare, in cui possiamo credere o che possiamo auspicare. Tuttavia, non possiamo mai arrivare in un mondo possibile che non sia il mondo reale; perchè, se potessimo, e richiede solo che si pensi un attimo alla fantascienza per vedere come potremmo pensare di potere, allora quel mondo sarebbe parte del mondo reale. Le cose stanno così in quanto il mondo reale non è altro che la totalità di ciò che accade nella realtà. (M.J. Cresswell)
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Dato l'impatto trasformativo che la modellistica causale ha avuto sulle scienze sociali e mediche, è naturale aspettarsi che una trasformazione simile passi attraverso le tecnologie di apprendimento automatico, una volta arricchite con la guida di un modello nel processo di generazione dei dati. Mi aspetto che questa simbiosi produca sistemi che comunicano con gli utenti nella loro lingua madre di causa ed effetto e, sfruttando questa capacità, diventino il paradigma dominante dell'AI di prossima generazione. (Judea Pearl)
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Cézanne dipinse decine di volte la montagna Sainte-Victoire, da diverse posizioni e in diverse condizioni atmosferiche. “Ho bisogno di conoscere la geologia, come la Sainte-Victoire si radica – diceva al poeta e critico d’arte Joachim Gasquet –, il colore geologico delle terre, tutto ciò mi commuove, mi rende migliore” (Doran 1978: 124). Senza l’interesse per queste due qualità – morfologia e colore –, forse non avremmo avuto gran parte della pittura di Cézanne. (Salvatore Zingale)
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Intuitivamente, un mondo possibile può essere pensato come una situazione controfattuale, ossia come una situazione che potrebbe esistere se le cose fossero andate diversamente da come sono andate nel mondo reale. Così, in qualche mondo possibile diverso da quello reale, Milano potrebbe essere un porto, i gatti potrebbero essere verdi, e così via. Le verità necessarie sono quelle che sono vere non solo nel mondo reale, ma anche in tutti i mondi possibili che si possano concepire. (Marcello Frixione)
mondi possibili
Go and face the future.
Come along too so introduce it to me.
Origine del ragionamento causale negli umani

Uno studio degli psicologi Alyson Gopnik ed Al. (vedi bibliografia) ha evidenziato la straordinaria capacità dell'essere umano di sviluppare forme di apprendimento di natura "causale", cioè riguardanti modelli inferenziali causa-effetto. In tale studio gli autori ipotizzano che nel periodo evolutivo del pensiero umano vi sia stata una forte spinta a intrattenere nell'infanzia un apprendimento esplorativo che ha condotto la specie umana verso l'impiego di modelli causali.
Tale capacità ha dato all'essere umano la possibilità di immaginare, e successivamente realizzare, artefatti, prodotti, stili di vita che ci hanno portato fin qui. Essi scrivono:

Il grande enigma dell'evoluzione della cognizione umana è determinare come piccoli cambiamenti genetici in un periodo così breve possano aver portato a cambiamenti così enormi nel comportamento. In questo studio, sottolineiamo due sviluppi interconnessi che potrebbero aver interagito in modo coevolutivo per fornire grandi differenze rispetto a piccoli cambiamenti. Il primo è il cambiamento nel programma di sviluppo che ha portato al periodo straordinariamente lungo dell'infanzia umana. Ipotizziamo che questo cambiamento abbia permesso ai protoumani immaturi di godere di periodi di apprendimento più lunghi e, in particolare, di impegnarsi maggiormente nella libera esplorazione trovata nel gioco.
In secondo luogo, proponiamo che questo cambiamento di sviluppo abbia creato il contesto per l'applicazione di meccanismi di apprendimento più potenti. In particolare, questi meccanismi di apprendimento includevano una capacità e una motivazione più sofisticata e di natura generale verso la conoscenza della causalità e la costruzione di modelli causali.

Il filosofo Judea Pearl, aggiunge importanti elementi sull'origine del ragionamento causale nell''evoluzione umana. Egli, nel libro "The book of why", descrive l'evoluzione dell'intelligenza umana come un processo articolato in tre fasi (pp. 24-25):

Primo, molto presto nella nostra evoluzione, noi umani ci siamo resi conto che il mondo non è fatto solo di puri fatti (quelli che oggi potremmo chiamare dati); piuttosto, questi fatti sono uniti da una intricata rete di relazioni causa-effetto. Secondo, spiegazioni causali, non puri fatti, costituiscono la maggior parte delle nostre conoscenze e dovrebbero essere la pietra angolare dell'intelligenza artificiale. Infine, la nostra transizione da processori di dati a creatori di spiegazioni non fu graduale; è stato un salto che ha richiesto una spinta esterna proveniente da un frutto insolito. Ciò corrispondeva perfettamente a ciò che ho osservato teoricamente nella scala della causalità: nessuna macchina può derivare spiegazioni da dati grezzi. Ha bisogno di una spinta. Noi capiamo adesso che gli umani si sono evoluti dai nostri antenati primati lungo un perido da 5 a 6 milioni di anni e che questo graduale processo evolutivo non è comune nella vita sulla terra. In circa 50.000 anni. è successo qualcosa di unico, che alcuni chiamano la Rivoluzione Cognitiva e altri (con un tocco di ironia) chiamano il Grande Balzo in avanti. Gli umani hanno acuito la capacità di modificare il proprio ambiente e le proprie capacità a un ritmo drammaticamente più veloce.


E' stato ipotizzato da Alyson Gopnik ed altri psicologi che nel periodo evolutivo del pensiero umano vi sia stata una forte spinta a intrattenere nell'infanzia un apprendimento esplorativo che ha condotto la specie umana verso l'impiego di modelli causali
Dall'osservazione di eventi al Pensiero controfattuale (che immagina nuovi mondi)
Judea Pearl
La scala della causalità mostra le possibilità che si presentano all'essere umano, che vanno dalla semplice osservazione di eventi e la successiva associazione/correlazione, all'azione sul mondo, fino alla creazione di ipotesi (pensiero controfattuale).
(Disegno: Maayan Harel)
Ogni bambino che gioca sta costruendo il proprio mondo reale
Secondo lo psicoanalista Donald Winnicott ogni bambino si serve del gioco (senza regole), per andare incontro alla propria visione della realtà
I mondi possibili sono cose di cui possiamo parlare o che possiamo immaginare, ipotizzare, in cui possiamo credere o che possiamo auspicare. Tuttavia, non possiamo mai arrivare in un mondo possibile che non sia il mondo reale; perchè, se potessimo, e richiede solo che si pensi un attimo alla fantascienza per vedere come potremmo pensare di potere, allora quel mondo sarebbe parte del mondo reale
Mondo reale e mondi possibili

Noi viviamo in un mondo reale nel quale possiamo fare le nostre osservazioni e attuare le nostre azioni, ma la nostra specie è tra le poche (a parte i primati e alcune specie di uccelli vedi bibliografia Ratner) che può vivere, mentalmente, in più "mondi possibili". Questa straordinaria capacità ha dato all'essere umano la possibilità di immaginare e, successivamente, realizzare artefatti, prodotti, stili di vita che ci hanno portato fin qui. Il filosofo M. J. Cresswell (vedi bibliografia) ha spiegato le supposizioni controfattuali che avvengono nei "mondi possibili". Egli ha scritto:

I mondi possibili sono cose di cui possiamo parlare o che possiamo immaginare, ipotizzare, in cui possiamo credere o che possiamo auspicare. Tuttavia, non possiamo mai arrivare in un mondo possibile che non sia il mondo reale; perchè, se potessimo, e richiede solo che si pensi un attimo alla fantascienza per vedere come potremmo pensare di potere, allora quel mondo sarebbe parte del mondo reale. Le cose stanno così in quanto il mondo reale non è altro che la totalità di ciò che accade nella realtà.

Dato che l'intelligenza artificiale si occupa del futuro, la scala della causalità rappresenta, secondo la visione del filosofo Judea Pearl, l'evoluzione del pensiero umano. Pearl fa le seguenti ipotesi:

  • I sistemi del mondo reale sono altamente complessi, spesso con molti fattori causali che influenzano la dinamica del sistema.
  • Le menti umane sono limitate dal punto di vista computazionale (nel tempo, nella memoria e nella precisione).
  • Gli umani non pensano naturalmente in termini di probabilità continue; pensano in termini di esiti discreti e relative probabilità.

La scala della causalità proposta da Pearl è la seguente:

  1. Il primo gradino (SEEING) riguarda il "MONDO REALE" e si limita all'osservazione. Questa capacità è propria di tutte le specie animali. Ogni animale, attraverso il proprio sistema sensorio, si accorge di ciò che accade nel suo ambiente e fa le sue associazioni/correlazioni sugli eventi che nota.

  2. Il secondo gradino (DOING) riguarda il "MONDO REALE" e consiste nell'effettuare azioni in esso. Questa capacità è propria di tutte le specie animali.

  3. Il terzo gradino (IMAGINING) riguarda i "MONDI POSSIBILI" e consiste nell'immaginare varie soluzioni alternative delle azioni che si potrebbero intraprendere in uno specifico contesto. Si tratta quindi di porsi delle domande controfattuali, cioè non basarsi su ciò che si vede ma immaginare quali risultati si potrebbero ottenere se si facessero delle azioni alternative. Quest'ultimo gradino appartiene solo alla specie umana.

Cos'è l'intelligenza umana?
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Turing Test nell'Anno 2208
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Ieri ho fatto il Turing Test.
Interessante! Quale è stato il risultato?
Ho fallito. La macchina ha capito subito che ero io, uno stupido umano.
L'intelligenza causale dei corvi
I corvidi sono una delle poche specie animali (insieme a delfini, scimmie e ratti) ad aver mostrato un'intelligenza causale.
Il costruttivismo che manca all'Intelligenza Artificiale

In cosa differiscono l'intelligenza umana e quella Artificiale? Il filosofo Judea Pearl, nel suo libro "The book of Why: The New Science of Cause and Effect" sostiene che la risposta sia: "La capacità di porre domande e trovare risposte".
Contrariamente a quanto si potrebbe pensare la capacità più importante è quella di "porre domande", infatti è facile constatare che la maggior parte delle persone non si pone nessuna domanda o, quando lo fa, si tratta di domande con scopi pratici. Si tratta invece della capacità di immaginare "modi possibili" alternativi al "mondo reale" come evidenzia la pedagogista Luigina Mortari (vedo bibliografia):

L'ipotesi di un lavoro sulle idee per modificarle così da mettere le basi perchè cambi anche il modo di essere trova la sua sensata fondatezza nel "costruttivismo", poichè considerando le idee qualcosa di costruito dalla mente, e dunque anche di decostruibile, legittima un lavoro sui prodotti del pensiero che non si limiti ad esaminarli ma implichi anche un lavoro di modificazione.

Questa è la base su cui si fonda quel al processo mentale che avviene nel cervello umano che Pearl chiama "controfattuale". Pearl riporta l'opinione del filosofo Davis Lewis che diede questa definizione di "causa"  (p.20):

noi pensiamo a una causa come a qualcosa che fa la differenza, e la differenza che fa deve essere una differenza rispetto a ciò che sarebbe accaduto senza di essa

Scrive Pearl, nella recensione di Ben Dickson (vedi bibliografia):


Il nostro modello causale del mondo è ciò che ci consente di fare ipotesi sulle relazioni tra oggetti, tracciare analogie attraverso le esperienze e affrontare nuovi ambienti e problemi. Ma sfortunatamente, ci sono stati pochi sforzi per fornire ai modelli di intelligenza artificiale lo stesso tipo di strumenti. Per il momento, i sistemi di intelligenza artificiale di maggior successo sono modelli di deep learning che sfruttano set di dati più grandi con più esempi su diverse possibili situazioni. Ma i dati non risponderanno alla domanda quando il problema si allontanerà da situazioni ristrette, come la guida su strade pubbliche. L'intelligenza artificiale rimarrà fragile, il che significa che non sarà in grado di generalizzare il suo comportamento oltre il dominio degli esempi che ha visto. E continuerà a fallire di fronte a casi angolari, situazioni che non ha mai visto prima.



Pearl così descrive le previsioni controfattuali:

Un'altra classe di compiti sono i problemi che coinvolgono i controfattuali, ad esempio, per prevedere come sarebbe il mondo se avessimo agito diversamente. Un esempio pratico in un contesto politico sarebbe quello di identificare gli elettori oscillanti, ovvero gli elettori che cambieranno il loro voto se e solo se contattati (ad esempio dai lavoratori rurali). Sebbene i dati non ci dicano mai come un determinato elettore si comporterebbe in condizioni diverse, i computer con comprensione controfattuale possono comunque identificare, dai dati, quale elettore è probabilmente nella classe degli "elettori oscillanti".

I sette strumenti dell'inferenza causale
l nostro modello causale del mondo è ciò che ci consente di fare ipotesi sulle relazioni tra oggetti, tracciare analogie attraverso le esperienze e affrontare nuovi ambienti e problemi. Ma sfortunatamente, finora, ci sono stati pochi sforzi per fornire ai modelli di intelligenza artificiale lo stesso tipo di strumenti
Come ragionano gli umani e come dovrebbero ragionare i robot: un progetto di realtà

Il matematico e filosofo Judea Pearl nel libro (vedi bibliografia) "The book of why, the new science of causes and effect" descrive in che modo la nostra mente funziona per permetterci di svolgere i nostri ragionamenti quotidiani. Egli descrive così la "Conoscenza" di cui ogni individuo dispone: "tracce d'esperienza che il soggetto ha avuto in passato, incluse le osservazioni passate, le azioni passate e i costumi culturali". Se si vuole descrivere il processo raziocinante, ad esempio, per creare un robot occorre creare un motore inferenziale il cui diagramma è riportato sotto e che Pearl così descrive (p.11):
Il motore inferenziale è una macchina che accetta tre differenti tipi di ingressi - Presupposti o ipotesi (Assumptions), Domande (Query) e Dati (Data) - e produce tre tipi di risultati. Il primo risultato è una decisione Si /No sul fatto che in teoria alla domanda in questione possa essere data risposta in base al modello causale esistente, assumendo dati perfetti e illimitati. Se la risposta è Si, il motore inferenziale produce un Estimand [termine statistico che indica un parametro che deve essere stimato]. Questo è una formula matematica che può essere pensata come una ricetta per generare la risposta da ogni dato ipotetico, ogni volta che essi sono disponibili. Infine, dopo che il motore inferenziale ha ricevuto il dato in ingresso, esso userà la ricetta per produrre un Estimand per la risposta.
Motore inferenziale che combina dati e conoscenza causale
causal revolution
Fig.1 tratta dal libro di Judea Pearl "The book of why". Mostra il motore inferenziale che combina dati e conoscenza causale per produrre risposte a domande specifiche. Il box tratteggiato non appartiene al motore; frecce dovrebbero essere tracciate dai box 4 e 9 al box1 ma Pearl ha preferito ometterle per semplificare il diagramma.
Come si prende una decisione (con il motore inferenziale di Pearl)
Proviamo a immaginare cosa succede ad ogni persona quando deve prendere una decisione (facciamo un esempio semplice e comune a molti: sposarsi o no), e proviamo a farlo impiegando il modello del motore inferenziale proposto da Judea Pearl:

  1. la persona si presenta all'appuntamento con il proprio bagaglio di conoscenze (in termini di esperienze vissute) vaste o scarse che siano
  2. la prima azione da stabilire con chiarezza è la domanda che il soggetto si fa riguardo alla decisione da prendere (ad esempio sposarsi o no)
  3. la seconda azione da stabilire sono le ipotesi che definiscono il contesto entro cui muoversi (ad esempio con partner del proprio paese o da fuori)
  4. la terza azione da chiarire sono i dati con cui confrontarsi (ad esempio quanto costerebbe il matrimonio, come ripartire la spesa, ecc)
  5. la quarta azione consiste nel porre le ipotesi in un modello causale (ad esempio un diagramma che mostri le differenze tra mogli e buoi dei paesi tuoi o altrui)
  6. la quinta azione consiste nell'immaginare se alla domanda si può rispondere o se è necessario rivedere ipotesi e modello
  7. la sesta azione consiste nell'ottenere delle stime sui dati in possesso (ad esempio quanto costa il matrimonio, chi partecipa alla spesa)
  8. la settima azione consiste nel fare delle prove applicando il modello causale del punto 3 (in questo caso è necessario procurarsi delle statistiche sulla riuscita dei matrimoni tra compatrioti oppure misti, ma molte altre domande possono sorgere nella mente del decisore...)

La difficoltà di seguire razionalmente questo processo spiega come mai, a causa dell'elevato numero di fattori da considerare e delle possibili alternative la maggior parte delle decisioni personali di questo genere si prendono euristicamente.
Il costruttivismo delle idee, della Letteratura, dell'Arte
L'idea che l'essere umano "crei" la realtà è piuttosto recente. Lo psicologo Jerome Bruner la descrive nel suo libro "La mente a più dimensioni (p.119):
La visione costruttivistica, secondo la quale ciò che esiste è un prodotto di ciò che si pensa, può essere fatta risalire a Kant che per primo la sviluppò compiutamente [nella Critica della ragion pura]. A sua volta, Kant ha attribuito la propria intuizione alla scoperta humiana che nel mondo reale certe relazioni, lungi dal poter essere attribuite agli eventi, sono piuttosto costruzioni mentali proiettate su un "mondo oggettivo". La relazione di causa ed effetto rappresenta per Kant il caso esemplare. Hume aveva visto nella causazione una costruzione mentale imposta ad una semplice sequenza di eventi.

Il semiologo Salvatore Zingale esprime il concetto di creatività legandolo all'abduzione, l'inferenza che ci guida nella creazione della realtà. Egli scrive (vedi bibliografia):

Il pensiero abduttivo e l’attitudine progettuale sono, per così dire, il vero dono che Adamo ed Eva ricevettero una volta cacciati dall’Eden, insieme alle “tuniche di pelle” per coprire la nudità e proteggersi dal freddo. È il dono di uno strumento per sopravvivere nell’ambiente, una volta diventati anche loro “bestie selvatiche”. Il dono della progettualità, stando all’allegoria biblica, appartiene a tutta la specie umana, come coscienza e consapevolezza dei nostri limiti di fronte alla durezza del mondo-ambiente. Da Peirce sappiamo infatti che è per via di continue interpretazioni che la mente procede nella formazione di abiti, e abiti sono anche i piccoli o grandi artefatti che accompagnano il nostro operare e attraverso cui organizziamo la nostra vita quotidiana e diamo forma all’habitat. Proviamo allora a vedere l’abduzione soprattutto come schema interpretativo e progettuale, e il pensiero progettuale come una disposizione della mente. L’interpretazione, che vede nell’Interpretante il momento di conclusione momentanea e di riavvio della semiosi, non può essere immaginata senza il salto abduttivo. [...]  Se il pensiero è inferenziale, l’abduzione è l’unica inferenza in grado di farlo procedere, di pensare all’“essere in futuro”. [...] In quanto stato di ricerca permanente, l’abduzione è però a suo modo anche una forma di inquietudine. Sia perché nell’abduzione, come nell’irritazione del dubbio, la mente non si trova affatto ‘a riposo’, sia perché l’abduzione è una tensione verso un assente: possibile, ma ancora da raggiungere.
Grotta di Lascaux: l'origine dell'Arte
costruttivismo
Scrive Jerome Bruner (p.120): in nessun campo il costruttivismo si impone con tanta evidenza come in quello della psicologia dell'arte e della creatività. I loro mondi, Blake, Kafka, Wittgenstein e Picasso non li hanno trovati: li hanno inventati.
Se il pensiero è inferenziale, l’abduzione è l’unica inferenza in grado di farlo procedere, di pensare all’ "essere in futuro”.  In quanto stato di ricerca permanente, l’abduzione è però a suo modo anche una forma di inquietudine. Sia perché nell’abduzione, come nell’irritazione del dubbio, la mente non si trova affatto ‘a riposo’, sia perché l’abduzione è una tensione verso un assente: possibile, ma ancora da raggiungere
Conclusioni (provvisorie): la capacità di immaginare "mondi possibili" è una prerogativa umana che deve essere trasferita all'intelligenza artificiale.
In uno studio neuroscientifico gli psicologi Alyson Gopnik ed altri, hanno ipotizzato che nel periodo evolutivo del pensiero umano vi sia stata una forte spinta a intrattenere nell'infanzia un apprendimento esplorativo che ha condotto la specie umana verso l'impiego di modelli causali. Tale capacità ha dato all'essere umano la possibilità di immaginare, e successivamente realizzare, artefatti, prodotti, stili di vita, strategie sociali che hanno creato il mondo in cui viviamo. Noi viviamo in un mondo reale nel quale possiamo fare le nostre osservazioni e attuare le nostre azioni, e la nostra specie è tra le poche (a parte i primati e alcune specie di uccelli) che può vivere, mentalmente, in più "mondi possibili". L'intelligenza artificiale sta progressivamente sostituendosi all'intelligenza umana in molti processi creativi, progettuali, realizzativi. Il filosofo Judea Pearl si chiede in che modo le applicazioni di intelligenza artificiale possano capire e controllare le conseguenze della loro azioni. In cosa differiscono l'intelligenza umana e quella Artificiale? Judea Pearl critica le attuali applicazioni di intelligenza artificiale e scrive: "Il nostro modello causale del mondo è ciò che ci consente di fare ipotesi sulle relazioni tra oggetti, tracciare analogie attraverso le esperienze e affrontare nuovi ambienti e problemi. Ma sfortunatamente, ci sono stati pochi sforzi per fornire ai modelli di intelligenza artificiale lo stesso tipo di strumenti. Per il momento, i sistemi di intelligenza artificiale di maggior successo sono modelli di deep learning che sfruttano set di dati più grandi con più esempi su diverse possibili situazioni. Ma i dati non risponderanno alla domanda quando il problema si allontanerà da situazioni ristrette, come la guida su strade pubbliche. L'intelligenza artificiale rimarrà fragile, il che significa che non sarà in grado di generalizzare il suo comportamento oltre il dominio degli esempi che ha visto. E continuerà a fallire di fronte a casi angolari, situazioni che non ha mai visto prima."  L'idea che l'essere umano "crei" la realtà è piuttosto recente. Lo psicologo Jerome Bruner la descrive così: "La visione costruttivistica, secondo la quale ciò che esiste è un prodotto di ciò che si pensa, può essere fatta risalire a Kant che per primo la sviluppò compiutamente [nella Critica della ragion pura]. A sua volta, Kant ha attribuito la propria intuizione alla scoperta humiana che nel mondo reale certe relazioni, lungi dal poter essere attribuite agli eventi, sono piuttosto costruzioni mentali proiettate su un "mondo oggettivo". La relazione di causa ed effetto rappresenta per Kant il caso esemplare. Hume aveva visto nella "causazione" una costruzione mentale imposta ad una semplice sequenza di eventi."Per creare applicazioni di intelligenza artificiale utili all'essere umano occorre quindi instillare nelle macchine il ragionamento causale che l'essere umano ha sviluppato nel corso della sua evoluzione.

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Pagina aggiornata il 7 luglio 2020

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