Intelligenza Artificiale: integrazione tra pensiero umano e artificiale

Parliamo spesso dell’intelligenza artificiale per creare qualcosa di “altro” dall’uomo; in modo che l’uomo possa superare limiti (generalmente computazionali) e raggiungere obiettivi cognitivamente impossibili da raggiungere. Ma cosa accadrebbe se provassimo ad usare l’intelligenza artificiale per svolgere compiti umani?

Dopo anni di lavoro la Stanford University ha raggiunto un importante obiettivo medico: permettere di decodificare il rapporto che c’è tra pensiero e scrittura, consentendo ad una persona paralizzata, di scrivere su uno schermo semplicemente pensando. La ricerca è stata condotta dalla Standford University che ha pubblicato su Nature i risultati.

Nonostante la paralisi rappresenti un danno di natura cerebrale, l’uomo ha mantenuto per anni la capacità di rappresentare simboli e tale rappresentazione è stata utile per “scrivere a video” con una media di 18 parole al minuto, simile a quella usate per la scrittura in condizioni normali.

Tutto il lavoro è stato possibile anche grazie ad un elettrodo impiantato nella testa dell’individuo della grandezza di poco più di 1mm. Lo scopo dell’elettrodo era associare l’impulso cerebrale alla lettera che si desiderava rappresentare. Uno scenario grafico è stato pubblicato dentro lo studio.

Per avere i dettagli dello studio si consiglia di fare clic sul seguente link.

Intelligenza artificiale e codifica cognitiva

Quando si approccia l’intelligenza artificiale dal punto di vista della programmazione, si resta molto colpiti del fatto che tutto è codice. Ogni singolo pensiero umano, per quanto articolato, profondo, complesso, è codificabile. Che si parli di Dio o della preparazione di un toast, tutto può essere modificabile in pensieri elementari, istruzioni, processi, etc…

Questo consente, in teoria, di rappresentare qualsiasi concetto in un’intelligenza artificiale. È anche opportuno tenere conto del margine di errore, altresì chiamato rumore, che spesso l’uomo affronta più o meno inconsapevolmente. Nel caso sopra richiamato si parla, ad esempio, del possibile errore nell’immaginare la lettera a causa di una distrazione. Il tutto sarebbe mitigato dall’intelligenza artificiale che, considerando le lettere fin lì scritte ed il senso della parola, riesce a comprendere e mitigare l’errore.

La gestione della codifica del pensiero artificiale in relazione al rumore, può tenere conto del modello k-Nearest Neighbors. Roberto Marmo, autore del libro “Algoritmi per l’intelligenza artificiale”.

Quando non si sa quale decisione prendere, spesso è utile chiedere consiglio alle persone più vicine a noi, perchè le conosciamo, le possiamo subito trovare, magari hanno già avuto lo stesso problema e, se sono simili a noi, possiamo agevolmente adottare la loro soluzione[…] Con questo approccio è stato pensato l’algoritmo k-Nearest Neighbors, sostituendo le persone con i punti rappresentanti le feature in un iperspazio.

L’idea alla base della scomposizione del pensiero è che riducendo la complessità del pensiero e associandoci un’analisi statistica, il cervello è in grado di approntare una soluzione che, anche se non corretta, sarà comunque una soluzione. La strategia individuata in questo schema cognitiva è associabile al pensiero computazionale che Francesco Delisanti definisce come.

Per pensiero computazione si intende un processo mentale che consente di risolvere problemi di varia natura seguendo metodi e strumenti specifici, pianificando una strategia.

Gli aspetti che sono dietro il processo logico creativo, secondo Delisanti, sono i seguenti:

  • Saper affrontare situazioni in modo analitico;
  • Saper scomporre un problema nei vari aspetti che lo caratterizzano;
  • Saper pianificare la soluzione più idonea;
  • Saper utilizzare le risorse disponibile;
  • Saper descrivere, in varie forme linguistiche, la propria strategia;
  • Saper riutilizzare la stessa metodologia nella risoluzione di problemi identici;

La logica non è mai completa

C’è una frase molto importante riportata nel libro “L’indecibilità della vita” di Alan Mathison Turing:

L’incompletezza si esprime dicendo che nessuna procedura effettiva può dimostrare tutte le verità aritmetiche. Quindi è impossibile esprimere tutta la matematica in un sistema unico.

Un esempio chiaro di scomposizione logica è rappresentata dal quadrato logico di Aristotele. Nel testo “Filosofia e Logica” a cura di Carrara e Giarretta ne viene fatto un esempio.

Quando asserisco che qualche uomo è bianco, intendo dire che c’è, esiste, almeno un individuo che sia insieme uomo e bianco.

Il che significa asserire in primis l’esistenza di uomini e del concetto di bianco. Da sempre l’essere umano adotta criteri di scomposizione del problema in parti più piccole, facilmente gestibili e comprensibili. Ciò è alla base di fenomeni industriali come il Taylorismo, con cui sono state create le catene di montaggio: da parti piccole, alla costruzione di strutture complesse.

Conclusioni

Al termine di questo viaggio tra mente artificiale e mente umana non può non risultare presente una certa affinità nella codifica di pensieri piccoli, assemblati per diventare qualcosa di più complesso e autonomo. Vi è quindi una naturale predisposizione della mente umana per essere codificata sia nelle sue forme di pensiero, che di azione (come nel caso sopra riportato). La vasta cultura che si sta creando nei settori psicologici (comportamentismo, cognitivismo, etc…) apriranno la strada a nuove teorie in grado di rendere sempre più efficaci e complete le codifiche del pensiero umano in quello artificiale.

Riferimenti bibliografici

  • “Il pensiero complesso mappatura e integrazione dei processi cognitivi sottostanti”, Rosa Angela Fabio, Caterina Martinazzoli, 2008
  • “Algoritmi per l’intelligenza artificiale”, Roberto Marmo, Hoepli, 2020
  • “Pensiero computazionale”, Francesco Maria Delisanti, 2021
  • “Intelligenza Meccanica”, Alan Mathison Turing, Gabrile Lolli, N.Dazzi, Editore Boringhieri, 1994
  • “L’indecibilità della vita”, Alan Mathison Turing, Franco Angeli, 2014
  • “Filosofia e logica”, Massimiliano Carrara, Perdaniele Giarretta, Editore Rubbettino, 2004

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