Con l’acronimo AGI si fa comunemente riferimento alla cd Intelligenza Artificiale Generale, un tipo di intelligenza artificiale che si sviluppa in maniera molto ampia, intenta, sin dall’origine dello studio dell’AI, a creare hardware o software in grado di emulare il più possibile il ragionamento umano. [...] Definita, nel tempo, come AI forte, le sue caratteristiche si sono differenziate dall’AI debole (chiamata anche AI stretta) non essendo quest’ultima concepita per eseguire capacità cognitive e personalità simili a quelle umane, bensì limitata all’uso del software per studiare o eseguire specifici compiti di problem solving o ragionamento pre-appresi (sistemi esperti). Allo stato, non esiste una univoca definizione, ampiamente accettata, di cosa si intenda con la locuzione Artificial General Intelligence. Si potrebbe, tuttavia, ipotizzare una definizione alquanto ampia, declinandola nei seguenti termini: “l’abilità ipotetica di un agente intelligente di comprendere o apprendere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere. La stessa ricerca di una definizione compiuta di AGI rappresenta, di per sé, un obiettivo primario e un argomento comune negli studi di fantascienza e futuro. [...] Nonostante l’AGI faccia parte dei più ampi campi dell’intelligenza artificiale (AI) e delle scienze cognitive, essa è anche strettamente correlata ad altre aree come metalearning e neuroscienze computazionali. Il fascino dell’AGI, e la volontà di perseguire questi grandi risultati, ha fatto sì che si creasse una Artificial General Intelligence Society, ossia una organizzazione senza scopo di lucro finalizzata al perseguimento dei seguenti obiettivi:

• promuovere lo studio dell’intelligenza artificiale generale (AGI) e la progettazione di sistemi AGI;
• facilitare la cooperazione e la comunicazione tra coloro che sono interessati allo studio e al proseguimento dell’AGI;
• tenere convegni e incontri per la comunicazione delle conoscenze sull’AGI;
• produrre pubblicazioni riguardanti la ricerca e sviluppo AGI;
• pubblicizzare e diffondere con altri mezzi conoscenze e opinioni riguardanti AGI.
  
  

Si tratta, sostanzialmente, di una ricerca che persegue il grande obiettivo di tenere vivo il sogno originario di una AI generale e autonoma. Lo sviluppo di un’autonoma comunità incentrata sull’AGI è stato un fenomeno che si è creato gradualmente e che, in gran parte, è coinciso con un aumento della legittimità accordata alla ricerca esplicitamente focalizzata sull’AGI all’interno della comunità AI nel suo complesso.

La storia dell’evoluzione umana è la storia di un animale, un mammifero dell’ordine dei Primati, una scimmia - bipede e nuda - cugina dei gorilla e degli scimpanzé, discendente delle molteplici forme appartenenti alla sottotribù Hominina. È dunque una storia che, per molti aspetti, non ha in sé nulla di eccezionale. Una storia di ambienti e trasformazioni climatiche, di mutazioni genetiche ed esperimenti adattivi, di successi e fallimenti, di estinzioni e nuove speciazioni: il gioco dell’evoluzione nel suo fluire ordinario. E tuttavia, questa storia di un animale tra gli animali, seduto all’estremità di un cespuglio affollato, alla periferia del maestoso albero della vita tracciato da Charles Darwin, è anche la storia dell’unico animale – per quanto ne sappiamo – che ha iniziato a raccontare la sua storia.

Come si sentiva vivere! Miseria, abbandono, malattia, Military Police, inverno, quanti nemici da combattere. Dove erano i tempi del passato, della noiosa vita di ogni giorno, con un marito, una casa, e nulla che toccasse il cuore? Ora bisognava condurre la propria guerra, soli, in un mondo ostile, pieno di imboscate e di terrori. Tutte le leggi erano cadute, tutti i legami e i ritegni, e la coperta di piombo delle mortali abitudini quotidiane. Per la prima volta la signora Teresa si sentiva un essere vivente, vivente e miserabile, lanciato nel gran mondo, in quel turbine di forze oscure e meravigliose che avvolgono le cose e le muovono e le trascinano.

Uno dei bias nel quale ogni persona incappa più frequentemente è il bias di conferma, cioè quella sfortunata conseguenza del modo in cui il nostro cervello elabora le informazioni: è il risultato dell'euristica usata dal nostro cervello umano di portarci a non cercare fatti oggettivi e a produrre invece un'immagine distorta del mondo reale. Nel senso psicologico originario, un'euristica è un comportamento mentale automatico. Ma in un uso più ampio, il termine euristica è arrivato a significare qualsiasi regola pratica per il processo decisionale. Possiamo però distinguere tra processo decisionale euristico e processo decisionale algoritmico. Innanzitutto un algoritmo è un processo più rigidamente definito che garantisce di produrre un determinato risultato. La scelta tra l'utilizzo di un'euristica e l'utilizzo di un processo decisionale più esteso, come un algoritmo, implica un compromesso tra velocità e certezza. Vogliamo decidere in fretta o vogliamo la certezza di una decisione corretta? Infatti non sempre abbiamo il tempo per utilizzare un processo decisionale più esteso ma più lungo  per prendere una decisione migliore...

Aver conosciuto i limiti della nostra razionalità non spiega perchè sbagliamo. Come l'analisi di un misterioso reperto permette all'archeologo di conoscere civiltà antiche, così l'analisi di quegli antichissimi congegni (euristiche, intuizioni) che ci hanno accompagnato lungo l'evoluzione ci restituisce indizi importanti sulla natura dei processi cognitivi umani. Negli anni Settanta Daniel Kahneman e Amos Tversky misero a punto un programma di ricerca, chiamato "heuristics and biases approach", per verificare se individui alle prese con problemi decisionali, opportunamente congegnati, ragionassero e decidessero secondo criteri razionali. Tale programma ha permesso di venire a capo dei limiti di elaborazione dell'informazione che spingono un individuo ad adottare soluzioni ai problemi, per così dire, a forte indice adattativo. I due studiosi riconobbero nelle "euristiche"  alcuni tra gli strumenti più efficaci per ridurre il carico cognitivo e consentire risposte rapide e generalmente efficaci ai problemi decisionali (Hamilton e Gifford, 1976; Nisbett e Ross, 1980). Ma cos'è, precisamente un'euristica? E' una strategia di ragionamento che consente di scegliere rapidamente (compatibilmente con la complessità della situazione e i limiti della memoria) aggirando le procedure logiche, deduttive o probabilistiche. In situazioni incerte, è spesso l'unico strumento a nostra disposizione. Diversamente dal calcolo formale, l'euristica è una soluzione immediata. Si confronta solo con alcuni dei fattori che influiscono, separatamente o in modo combinato, sul comportamento decisionale: le caratteristiche dell'oggetto, il modo in cui è formulato il problema, la chiarezza della situazione e così via. Bisogna ammetterlo: queste scoperte hanno reso più bruciante il disincanto sulla nostra razionalità. Non bastavano le scperte freudiane. Ora sappiamo che anche i nostri brillanti ragionamenti sono condizionati da emozioni e da misteriosi congegni che saltano subito alle conclusioni.

1. Isotropia: ogni conoscenza che una persona possiede può essere potenzialmente rilevante per fare un'abduzione. (Fodor 1983)
   
   
2. Indeterminatezza (apertura): l'insieme delle ipotesi candidate può contenere ogni ipotesi che una persona può in linea di principio generare (Goodman, 1983).
   
   
3. Novità: l'insieme delle ipotesi candidate può contenere ipotesi che una persona non ha mai generato prima (Fodor, 1983; Goodman, 1983).
   
   
4. Radicamento (solidità): un'ipotesi candidata deve avere una relazione ben definita con una rappresentazione dell'osservazione che deve essere spiegata (Lakoff & Johnson, 2003).
   
   
5. Sensibilità: ogni ipotesi candidata deve essere in grado di spiegare l'osservazione (Kuipers, 2000; van Fraasen, 1985).
   
   
6. Realismo psicologico: i processi computazionali che supportano l'abduzione propriamente detta devono essere psicologicamente realistici.
   
   
7. Trattabilità computazionale : qualsiasi resoconto computazionale dell'inferenza abduttiva deve essere computazionalmente trattabile (Frixione, 2001; van Rooij, 2008).
   

La capacità umana di generare ipotesi è un fenomeno difficile da caratterizzare, principalmente perché tale caratterizzazione dovrà essere isotropa, aperta, nuova, fondata, sensibile, psicologicamente realistica e computazionalmente trattabile.

La nostra storia evolutiva, figlia di impreviste e indifferenti catastrofi, di “turning points” che avrebbero potuto produrre scenari molto diversi da quella che conosciamo è la storia adatta ad un animale che, consapevolmente, sta precarizzando il proprio futuro. Se nella nostra storia non v’è davvero traccia di una stringente necessità che ci ha condotti sin qui, non è possibile più farvi affidamento per giustificare e confidare nella sicurezza che continueremo ad abitare la Terra per i milioni di anni a venire. Siamo ad un punto di svolta, un momento critico nella nostra storia, ed il racconto scientifico dell’umano di Telmo Pievani ci invita, con forza e chiarezza, a gettare uno sguardo diverso al nostro passato, a riscoprirlo storia incerta di animale creativo e catastrofico, una storia che forse, in ultima analisi, può fornirci un appiglio per tenerci aggrappati alla vita, per ripensarci fragili e agire di conseguenza.

• Intelligenza euristica

Pagina aggiornata il 10 febbraio 2023