mercoledì 20 dicembre 2023

Nishida Paradox: "Knowing and its object are completely unified"

"Knowing and its object are completely unified". L'umana conoscenza è 'pura esperienza'. 
L’esperienza individuale non è che un piccolo e limitato ambito particolare all’interno dell’esperienza. La conoscenza è emergente, è una sorgente che si rinnova in ogni istante. 
I dati non sono che tracce del passato, o scorie. 
I filosofi digitali e i computer scientist che cercano una qualche intelligenza artificiale, trarrebbero grande giovamento dallo studio di Kitarō Nishida, filosofo giapponese che ci avvicina allo Zen e allo stesso tempo riassume il senso più profondo del pensiero fenomenologico occidentale. 




Il 'Polanyi Paradox' (vedi mio precedente post), in effetti, non è che una versione semplificata del 'Nishida Paradox'. 
E' accaduto questo: Ikujiro Nonaka, studioso giapponese di management, nel suo affermare il concetto di impresa fondata sulla continua creazione di nuova conoscenza, sentí il bisogno di non apparire troppo legato alla cultura e alla filosofia orientale. Si cercò quindi un testimone mitteleuropeo e poi anglosassone: Michael Polanyi, contribuendo notevolmente a crearne la fama. 
Ma la vera fonte di Nonaka è Nishida, formatosi nella cultura Zen e poi grande studioso della filosofia occidentale. 
Ecco il punto essenziale: ogni algoritmo, ogni struttura dei dati, ogni modello fondazionale, ogni sistema di regole o lista di assiomi, impongono una chiave di lettura a priori. 
Nishida e Nonaka ci ricordano che la conoscenza non discende da fondamenti, ma emerge nel basho. Basho: ubicazione, posto, topos, terra, focolare, situazione, base materiale e allo stesso tempo spirituale. Non radici alle quali siamo vincolati, ma luogo che abitiamo. L'esperienza che in ogni istante stiamo vivendo si situa in un qui. Solo se c'è basho c'è conoscenza. 

Sensazioni, percezioni, corpo, contribuiscono al fenomeno emergente. Il fenomeno si manifesta così, solo in questo istante e solo in questo luogo. 
Le macchine 'generative' o 'causali' faranno pure il loro lavoro, apprenderanno a loro modo qualcosa da dati e informazioni, ma ciò non avrà mai nulla a che fare con l'umana conoscenza. 
Più che il supporto di macchine, cerchiamo sempre nuove esperienze! 
Ci aiutano forse a vivere esperienze le 'intelligenze artificiali' che ci vengono offerte? No. Al contrario, ci costringono a esperienze impersonali, lontane dal basho, o peggio ancora, ci spingono a ripetere situazioni già vissute. 

venerdì 15 dicembre 2023

Polanyi Paradox: "We can know more than we can tell"

Polanyi Paradox
Periodicamente appaiono nella letteratura digitale concetti formali, definiti in modo tale che la macchina possa risolverli. Ciò che sta dietro queste formalizzazioni viene bellamente ignorato. 
"We can know more than we can tell", cosi è noto ai computer scientist il complesso pensiero di Michael Polanyi. Le conoscenze esplicite sono solo una parte delle conoscenze. Molte conoscenze restano tacite. Emergono solo quando serve, dove serve. 
Tema ben studiato da filosofi, epistemologi, sociologi e psicologi. Ma i computer scientist sono preoccupati: se noi umani non sappiamo o non vogliamo dire in che modo conosciamo ciò che conosciamo, come farà la macchina ad appropriarsi del nostro sapere? 
A ben vedere è una questione -prima che tecnica- filosofica, sociale, politica, economica. Ma è anche una questione puramente inerente al management e all'organizzazione del lavoro. 
Gli esperti digitali non sanno che Polanyi è la fonte di Nonaka, maestro del management. Il suo famoso schema (SECI) presiede alla creazione del valore di ogni impresa. 
E cosa ne sanno gli esperti digitali della difficile e sofferta storia personale di Michael Polanyi, costretto a lasciare la sua terra natale, fisico passato ad essere epistemologo, cosa ne sanno del formarsi del suo pensiero, dei suoi rapporti con il fratello economista... 


Tirando un sospiro di sollievo esperti digitali vari sostengono ora la tesi della progressiva erosione del paradosso di Polanyi da parte dell'AI generative. 
Ma non hanno capito. Le macchine 'generative' faranno pure il loro lavoro, apprenderanno a loro modo qualcosa da dati e informazioni, ma ciò non avrà mai nulla a che fare con l'umana conoscenza. Così ben descritta da Polanyi. (Vedi continuazione nel mio successivo post: Nishida Paradox).

Breveissima bibliografia:
Michael Polanyi, Personal Knowledge: Towards a Post-Critical Philosophy, 1958
Michael Polanyi, Tacit Dimension, 1966
Ikujiro Nonaka, Management of Knowledge Creation, 1990
David Autor, Polanyi Paradox and the Shape of Employment Growth, 2014