Questa guida esplora la natura della vera intelligenza, ripercorrendo la storia dell’intelligenza artificiale (IA) e delle reti neurali, per poi concentrarsi sul reale funzionamento del cervello umano. Il testo di riferimento è stato scritto da Jeff Hawkins, imprenditore, ingegnere e neuroscienziato fondatore del Redwood Center for Theoretical Neuroscience e di Numenta, insieme alla divulgatrice scientifica Sandra Blakeslee.
L’obiettivo principale è comprendere perché il tradizionale approccio informatico abbia fallito nel creare una vera intelligenza e come lo studio della neocorteccia possa fornire la chiave per il futuro delle macchine intelligenti.
I limiti dell’intelligenza artificiale tradizionale
Fin dagli anni Quaranta, lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale si è basato sull’assunto che il cervello funzionasse in modo simile a un computer.
Il parallelismo errato: Gli scienziati hanno a lungo creduto che la potenza di calcolo fosse equivalente all’intelligenza, riducendo le abilità umane alla semplice manipolazione di simboli astratti.
La teoria di McCulloch e Pitts (1943): Questo neurofisiologo e questo matematico teorizzarono che i neuroni potessero replicare la logica formale dei computer, funzionando come “porte logiche” (and, not, or). Secondo questa visione, il cervello era considerato solo un computer biologico.
I Sistemi Esperti e Deep Blue: I tentativi iniziali inclusero i “sistemi esperti”, ovvero database progettati per rispondere a domande o diagnosticare malattie, ma si rivelarono presto di utilità limitata e per nulla intelligenti. Anche la famosa vittoria del computer Deep Blue contro il campione di scacchi Gary Kasparov non fu un trionfo di intelligenza o intuito, ma unicamente di velocità di calcolo.
Conclusione: I programmi di IA tradizionali eccellono solo in compiti specifici per cui sono stati progettati, ma mancano di flessibilità, non sanno generalizzare e non pensano come gli esseri umani.
L’illusione del comportamento e le reti neurali
Con l’avvento delle reti neurali si è cercato di superare l’approccio rigido dell’IA tradizionale (dove tutto deve essere programmato a monte) introducendo sistemi capaci di “imparare tramite l’esempio”.
Il caso NetTalk: Negli anni Ottanta, fu creata questa rete neurale per apprendere la corretta pronuncia inglese abbinando lettere a modelli sonori. Sebbene sembrasse un comportamento intelligente, NetTalk non comprendeva ciò che leggeva, si limitava a eseguire abbinamenti predefiniti.
L’errore di fondo: Sia l’IA che le reti neurali si concentrano esclusivamente sul comportamento. Partono dall’idea che l’intelligenza risieda nel fornire un output corretto in risposta a un input. Come sottolinea il testo, “L’intelligenza non è soltanto questione di agire o comportarsi in modo intelligente”.
La neocorteccia, sede dell’intelligenza
Per comprendere l’intelligenza umana e replicarla, è necessario abbandonare il paradigma del computer e studiare l’anatomia del cervello, nello specifico la neocorteccia. Tutti gli aspetti fondamentali dell’intelligenza risiedono in questa struttura.
Anatomia e Caratteristiche
Struttura: La neocorteccia è spessa circa 2 millimetri ed è formata da sei strati, noti come fogli corticali. Se appiattita, ha le dimensioni di uno strofinaccio (mentre quella di un ratto è grande come un francobollo).
Evoluzione: Per ospitare una corteccia così estesa nel cranio umano, la spinta evolutiva l’ha ripiegata su se stessa, facendola assomigliare a un foglio di carta accartocciato.
Complessità cellulare: Un solo millimetro quadrato contiene centomila neuroni; l’intera neocorteccia umana ne conta circa trenta miliardi. Queste cellule custodiscono le nostre conoscenze, ricordi e abilità.
Specializzazione: Sebbene appaia uniforme, le sue aree sono altamente specializzate. Un danno all’area di Broca compromette la grammatica ma non il significato delle parole, mentre un danno al giro fusiforme impedisce di riconoscere i volti. L’intera corteccia, in definitiva, è un vasto sistema di memoria, non un computer.
Memoria contro calcolo
La grande differenza tra intelligenza biologica e macchine risiede nel modo in cui risolvono i problemi: la natura usa la memoria, i computer usano il calcolo.
L’esempio della palla: Se un umano deve afferrare una palla al volo, usa memorie immagazzinate. Se lo fa un braccio robotico, deve risolvere milioni di equazioni matematiche per calcolare continuamente la traiettoria e regolare le articolazioni.
Memoria Auto-associativa e Sequenziale: La neocorteccia immagazzina schemi e li richiama in modo sequenziale e associativo. Ad esempio, per ricordare l’alfabeto o descrivere la propria casa, il cervello deve percorrere una sequenza: un set di neuroni si attiva e innesca il successivo. Anche i pensieri complessi nascono da input che si ricollegano ad altri ricordi in modo associativo.
Rappresentazioni invarianti e il potere della previsione
Due concetti fondamentali definiscono l’intelligenza biologica:
Le Rappresentazioni Invarianti: La corteccia gestisce automaticamente le variazioni del mondo esterno creando schemi invarianti. Un esempio lampante è la nostra firma: che usiamo una stilografica su una scrivania o un pennarello sotto la pioggia, eseguiamo sempre lo stesso “programma motorio” astratto.
La Previsione: Questa è la funzione primaria della neocorteccia e il vero fondamento dell’intelligenza. Comprendiamo il mondo facendo micro-previsioni costanti. Quando cuciniamo un uovo, le nostre mani e i nostri sensi sanno già cosa aspettarsi (la fragilità del guscio, il rumore del gas, la resistenza del pomello) prima ancora che accada. Se una previsione fallisce, il cervello se ne accorge subito ed è pronto a intervenire.
Conclusioni
L’intelligenza autentica non risiede nell’esecuzione di calcoli complessi, ma nella memoria e nella capacità di prevedere modelli nel mondo esterno. Per decenni l’umanità ha creato software straordinari, database e smartphone, ma ha fallito nel creare vere macchine intelligenti perché ha ignorato il motore dell’intelligenza stessa. Solo prendendo ispirazione dal funzionamento reale della neocorteccia umana potremo sperare di costruire, in futuro, macchine dotate di reale intelligenza.
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