Ogni volta che scrivo dell’intorno informatico penso all’incomprensibile risposta “42”, che Pensiero Profondo, supercomputer del romanzo “Guida Galattica per autostoppisti” di Douglas Adams, restituisce alla domanda fondamentale circa “la vita, l’universo e tutto quanto” dopo un’elaborazione durata sette milioni e mezzo di anni.
La storia dell’informatica, perfetta per essere umoristicamente e misticamente romanzata, assomiglia drammaticamente a quella della religione degli agnostici, scandita da un gomitolo di domande tanto fondamentali che sulle loro risposte si fonda il senso della vita.
Diretto da Garth Jenning il film, basato sull’omonimo libro di Douglas Adams, è uscito nel 2005
Credo che alla fine del secolo l’uso delle parole e l’opinione delle persone di cultura saranno cambiate a tal punto che si potrà parlare di macchine pensanti senza aspettarsi di essere contraddetti
Alan Turing
L’elettronica negli ultimi cento anni ha subito due fondamentali transizioni: la prima dall’analogico al digitale e la seconda dalle valvole termoioniche (tubo a vuoto) a quelle allo stato solido (transistor).
Che queste transizioni siano avvenute insieme non significa che siano inestricabilmente collegate. Proprio come il calcolo digitale è stato implementato utilizzando componenti del tubo a vuoto, il calcolo analogico può essere implementato allo stato solido.
Non esiste una distinzione precisa tra calcolo analogico e digitale. In generale, il calcolo digitale si occupa di interi, sequenze binarie, logica deterministica e tempo idealizzato in incrementi discreti; mentre il calcolo analogico si occupa di numeri reali, logica non deterministica e funzioni continue, compreso il tempo in quanto esiste come un continuum nel mondo reale. Entrambi i sistemi di calcolo convivono in sistemi ibridi in natura.
Per rendere semplice il paragone basta immaginare un albero come un sistema ibrido che integra una vasta gamma di input definibile dalle funzioni continue. Se abbatti l’albero però, scopri che ha sempre contato gli anni digitalmente e che la sua complessità non risiede nel codice ma nella topologia della rete, in analogico.
Dobbiamo continuare a inventare nuove tecniche e a guadagnarci il pane non soltanto con il sudore dei nostri muscoli, ma con il metabolismo del nostro cervello
Norbert Wiener
Il sistema genetico di ogni cellula vivente è simile ad un computer a programma memorizzato (cfr. John von Neumann), poiché la natura utilizza una codifica digitale per l’archiviazione, la replica e la ricombinazione di sequenze (di nucleotidi ad esempio), ma si affida all’informatica analogica per il sistema nervoso, per l’intelligenza ed il controllo.
Il calcolo digitale, intollerante all’errore o all’ambiguità diventa così intrinsecamente dipendente dalla correzione dell’errore in ogni fase del processo, mentre il calcolo analogico tollera errori, permettendoci di convivere con essi.
I computer digitali eseguono trasformazioni tra due specie di bit. Bit che rappresentano variazioni nello spazio e bit che rappresentano variazioni nel tempo. Le trasformazioni tra queste due forme di informazione, sequenza e struttura sono governate dalla programmazione del computer e, fino a quando i computer necessiteranno di programmatori umani, tendenzialmente riusciremo a mantenere il controllo sulle macchine.
I computer analogici mediano invece le trasformazioni tra due forme di informazione. La struttura nello spazio ed il comportamento nel tempo. In questo caso non c’è codice o programmazione. E questo è incredibilmente simile a quanto accade all’essere umano.
In qualche modo, anche se non sappiamo come, la natura ha fatto evolvere i sistemi nervosi, in tutto simili a computer analogici, in grado di incorporare informazioni prese dal mondo esterno ed impararne da esse il controllo.
I sistemi nervosi imparano a controllare il proprio comportamento e imparano a controllare il proprio ambiente, nella misura in cui ciò sia reso possibile dalla libertà di agire.
E così mentre anche il tuo vicino di casa discute con il dirimpettaio di intelligenza dei computer digitali, l’informatica analogica sopravanza silenziosamente attraverso processori neuromorfici (ispirati ai neuroni umani) allo stesso modo con cui le valvole termoioniche (quelle degli ampificatori anni ’70) vennero riutilizzate per costruire computer digitali subito dopo la seconda guerra mondiale.
I processori a stati finiti deterministici, che eseguono codici finiti individualmente, stanno così formando organismi pluricellulari su larga scala, non deterministici, non finiti e soprattutto liberi di scorrazzare nel mondo reale.
I sistemi ibridi analogico digitali che ne derivano, sono in grado di trattare i flussi di bit sia collettivamente, come il flusso di elettroni che viene trattato in una valvola termoionica; sia individualmente, come i bit che vengono trattati dai dispositivi a stato discreto che generano il flusso stesso.
Per farla semplice, i bit sono i nuovi elettroni e l’analogico può assumere il controllo di tutto: dal flusso di merci alla vita quotidiana, alle idee.
E se ciò che ci preoccupa è l’emergere dell’intelligenza artificiale, invece ciò a cui dovremmo prestare attenzione è l’emergere del controllo.
Prendiamo ad esempio i sistemi per mappare il traffico autostradale basati semplicemente sull’accesso dell’utente alla mappa in cambio della segnalazione della propria velocità e posizione in tempo reale.
Il risultato è un sistema di controllo completamente decentralizzato. In nessun luogo esiste un modello di controllo del sistema tranne il sistema stesso.
Immagina ora che sia il primo decennio del ventunesimo secolo e che tu voglia monitorare la complessità delle relazioni umane in tempo reale. Per la vita sociale in un piccolo college decidi di creare un database centrale dove carichi tutte le foto degli studenti permettendo a chi vi accede di votare la preferita tra due foto che il sistema seleziona casualmente. Il mantenimento di questo sistema sarebbe infinitamente oneroso se implementato su ampia scala.
Allora decidi di distribuire copie gratuite di un semplice codice semi-autonomo, ospitato localmente, e lasciare che il database che d’ora in poi chiameranno “social network”, si aggiorni da solo.
Questo codice viene eseguito dai computer digitali, ma il calcolo analogico eseguito dal sistema nel suo complesso supera di gran lunga la complessità del codice sottostante. Hai già capito a cosa mi riferisco? Bene, allora ti trovi nel presente.
Conclusioni
La prossima rivoluzione nel computing sarà segnata dall’aumento dei sistemi analogici su cui la programmazione digitale NON avrà più il controllo.
Così se volessimo costruire una macchina in grado di elaborare il SIGNIFICATO di tutto ciò che è noto alla specie umana, superata la legge di Moore per digitalizzare tutte le informazioni nel mondo, non rimarrebbe che decodificare tutto ciò che non è fondamentalmente logico, ovvero ciò che per gli umani ha la maggior parte di significato.
Prima che l’uomo ne sia consapevole il sistema non solo avrà raccolto la mappa delle risposte possibili di come tutto è interlacciato ma inizierà anche a costruire un significato. Con il tempo controllerà il significato allo stesso modo in cui la mappa del traffico controlla il flusso di traffico anche se nessuno sembra averne il controllo.
Ed eccoci dunque approdati alla terza legge sull’intelligenza artificiale che afferma che:
qualsiasi sistema abbastanza semplice da essere comprensibile non sarà abbastanza complicato da comportarsi in modo intelligente, mentre qualsiasi sistema abbastanza complicato da comportarsi in modo intelligente sarà troppo complicato da comprendere
La terza legge offre conforto a coloro che credono che finché non comprendiamo l’intelligenza, non dobbiamo preoccuparci dell’intelligenza potenziale che permea le macchine.
La buona notizia è che c’è una scappatoia proprio nella terza legge, poiché è del tutto possibile costruire qualcosa di perfettamente funzionante senza comprenderlo.
E a me questo capita con una certa frequenza.
