Forma imposta o continuo presentarsi. Heidegger, la tecnica e il nuovo pensiero

Heidegger non scrive 'contro la tecnica', né nell'Essere e il tempo, né nel dopoguerra. Scrive a proposito di come la tecnica favorisce o contrasta il pensiero umano. Scrive alla luce dell'avvento di quella cultura tecnico-scientifica che sembra rendere vana la 'filosofia'. Ma se muore 'un certo tipo di filosofia' non muore l'umano pensare.

Non è difficile constatare che Heidegger mostra di conoscere molto bene la cibernetica -e implicitamente quelle disciplina che prende il nome di 'computer science' o di 'informatica'. Per questa via si può seguire la lezione di Heidegger nel leggere criticamente in senso delle macchine proposte dall'informatica, lungo la sua storia, fino al giorno d'oggi.

L'articolo -che si sviluppa come commento puntuale della conferenza Das Ende des Denkens in der Gestalt der Philosophie, La fine del pensiero in forma di filosofia, dettata da Heidegger il 30 ottobre 1965- riprende senza modifiche il penultimo capitolo di: Francesco Varanini, 'Macchine per pensare', Guerini e Associati, 2015.

Potete leggerlo qui su Stultifera Navis.

Umanesimo radicale: quale macchina ci accompagna nel prenderci cura

 Noi umani siamo siamo oggi accusati di considerarci eccezionali, dominatori e sfruttatori della natura, padroni del mondo. Siamo invitati a riconoscerci come meri agenti che operano in una rete di agenti, dove sono agenti, accanto a noi e come noi e insieme a noi, cose e macchine. 

Ci viene continuamente ripetuto che il vivere consiste nell'interagire con macchine, nell'interfacciarci con macchine, nel co-evolvere con macchine. Veniamo spinti a chiederci quale spazio resti per noi umani in questo scenario. Quale ruolo resti per l’uomo ente tra gli enti, povera cosa.

 All’umano pre-giudicato come vittima dell’odio e della paura, schiavo di insane passioni, viene proposto un compagno, e forse anche imposto un maestro: la macchina. 

Ma convivono in realtà due progetti. 

Da un lato il progetto della macchina a portata di mano, macchina progettata per accompagnare l’umano nel coltivare esperienze, e per offrirgli qui ed ora, di fronte al problema, le tracce di ogni conoscenza che potrebbe rivelarsi utile. 

Dall'altro il progetto della macchina enorme cosa astrusa lontana dall’uomo, macchina che che sovradetermina l’umano e lo considera come cosa. 

Torniamo così a una responsabilità umana: quali macchine costruiamo come tecnici, quali macchine, come cittadini, lasciamo che vengano costruite. 

Il considerare gli umani attanti tra attanti è una grande fuga ontologica. La risposta sta in un umanesimo radicale: non certo un rifiuto della macchina in sé, ma un rifiuto della macchina che non ci accompagna 

Scrivo questo sommario all'inizio del 2026. Lo pongo in testa alla ripubblicazione su Stultifera Navis del testo che avevo scritto nel 2015, e che costituisce il terzultimo capitolo di Macchine per pensare, Guerini e Associati, 2016, dove il testo appare con il titolo: Cose lontane e strumenti a portata di mano.

Potete leggere qui su Stultifera Navis.

Il Test di Turing è un inganno

Bisogna innanzitutto ricordare che Turing parlava più modestamente imitation game, 'gioco dell'imitazione'. La definizione Test di Turing è data successivamente da seguaci più realisti del re, bisognosi di dare fondamenti autorevoli alla disciplina che si apprestavano a fondare : la Computer Science. 

Potremmo dire anche trucco o truffa, ma va bene dire inganno, perché Turing evocava questo gioco per ingannare sé stesso, per trovare conferme logiche ad un bisogno che nasceva dalla sua triste storia di vita: deluso da sé stesso e dagli umani, voleva sperare in macchine migliori degli umani. Il trucco consiste nell'imporre, al posto di ciò che nella vita che emerge e fluisce, un suo simulacro descritto in termini indiscutibili per via logico-formale. 

La sostituzione si svolge attraverso il processo che passo ora a descrivere. 

Si isola e si definisce astrattamente una competenza umana: l'intelligenza, il vedere, il sentire, il decidere. Potremmo dire in termini più sintetici: il pensare e l'agire. Potremmo dire in termini più analitici: ogni lavoro, ogni mestiere. 

Il primo passo consiste nell'isolare le competenze; rimuovendone le connessioni tra l'una e l'altra. Si sceglie poi di ignorare la complessità interna di ogni competenza, ed il mutare delle competenze con l'evolversi delle esperienze e delle relazioni tra esseri umani. 

A questo punto, si predispone, per ogni competenza, una definizione semplificata. 

Si costruiscono quindi macchine capaci di raggiungere un qualche livello di prestazione corrispondente a quella definizione. 

Il gioco è fatto: alla luce delle riduttive definizioni, il nostro pensare ed agire è considerato confrontabile con il funzionamento della macchina. 

Ultimo passaggio, il più grave: la prestazione della macchina è proposta esplicitamente, o subdolamente suggerita, come modello e parametro del pensare e dell'agire umano. 

Dove sta dunque l'inganno? 

A un primo livello sta nel fatto che ciò che è dimostrato vero all'interno di quella riduttiva descrizione formalizzata del mondo che è la computazione non è vero nel mondo abitato da noi umani. 

A un secondo livello sta nel fatto che si educano capziosamente gli umani a considerare mondo nel quale abitiamo le 'realtà artificiali', 'realtà aumentate', i 'metaversi': simulacri del mondo costruiti da Computer Scientist: nella progettazione di questi mondi costruiti ad hoc è facile impostare come requisito di partenza la comparabilità e la sostituibilità tra umani e macchine. 

Il fatto che una qualche macchina superi il Test di Turing, si dimostri cioè capace di comportarsi in modo adeguato a quanto previsto dalla definizione formale di una imitazione di una competenza umana, potrà certo interessare i Computer Scientist, ma non ha nessuna rilevanza per noi umani.

Perché mai noi umani dovremmo affidarci a macchine morali. A proposito di Judea Pearl, 'The Book of Why. The New Science of Cause and Effect'

Ho letto il libro di Pearl¹ - con grande interesse. Anche con sorpresa. Più andavo avanti nella lettura più ero meravigliato. Fino alla sorpresa finale.

Più procedevo più mi convincevo che Pearl aveva ragione. O forse meglio: che ero d'accordo.

D'accordo sul fatto che la strada del Macchine Learning e del Deep Learning, affidate alla crescente potenza di calcolo, è meno promettente di quanto si dica. D'accordo sul fatto che non basta affidarsi a ciò che dicono i 'raw data' -i dati nudi e crudi- anche se 'interrogati' tramite una stratificazione di reti neurali. D'accordo sul fatto che i dati non sono altro che 'record' del passato. Insomma, in generale d'accordo sul fatto che il pensiero umano è infinitamente più profondo, articolato e complesso di questo modo di lavorare della macchina. D'accordo quindi nel cercare di avvicinarsi alla complessità del pensiero umano seguendo la via di Bayes e di Markov.

Ma leggendo ero anche sempre più sconcertato. Ero e resto meravigliato dal modo in cui Pearl fonda il suo approccio. Seguendo in modo precisissimo la via indicata da Turing in Computing Machinery and Intelligence (1950), cerca di costruire una macchina capace di pensare. Bisogna quindi, sostiene Pearl, insegnare alla macchina a contemplare livelli diversi di complessità. Ecco quindi la sua Ladder of Causation.

Primo livello. Association. Regolarità nelle osservazioni, previsioni basate su osservazioni passive. Correlazione o regressione. Non c'è modello di realtà. Domanda: E se vedo?

Secondo livello. Intervention. Attenzione a ciò che non può essere presente nei dati (che riguardano il passato). Cambiare ciò che è. Modello di realtà. Cercare altri dati. Scienza dell'inferenza. Domanda: Cosa accadrà se...?

Terzo livello. Counterfactuals. Confrontare il mondo fattuale con un mondo fittizio. Domandarsi: E se le cose fossero andate diversamente?

Che c'è di nuovo?

Il punto è che Pearl presenta la Scala come una novità. Nuova sarà forse per lui e per i suoi colleghi dediti al Machine Learning. Si tratterà forse di qualcosa di nuovo rispetto a ciò che si insegna di solito nei Dipartimenti di Informatica. Ma si tratta di qualcosa di ovvio, se si allarga lo sguardo al di là della formazione strettamente matematica, ingegneristica, STEM.

Al di fuori di questa cultura, i tre livelli di interrogazione causali, appaiono cosa scontata. Già l'idea di individuare i tre, gli unici tre, livelli che presiederebbe all'innalzarsi del pensiero umano verso livelli più alti, appare riduttiva. Inadeguata agli occhi di chi frequenta riflessioni filosofiche e coltiva attenzione per i sistemi complessi.

Pearl però va comunque apprezzato, per come cerca di allargare lo sguardo oltre il quadro delle fonti abitualmente prese in considerazione da chi si occupa di Computer Science. Cita Hume, per esempio, ma quanti altri filosofi avrebbe potuto citare, con più motivo! Semplicemente, credo, non gli è capitato di leggerli. Non gli se ne può fare una colpa. A partire dalla sua formazione di matematico, ha saputo muoversi con coraggio e libertà. Ma comunque resta vittima della sua formazione. Il vizio di origine continua a condizionarlo, anche quando si lancia oltre il consueto.

Enormi porzioni di letteratura, o meglio: di storia del pensiero umano sono ignorate. Non sarebbe grave, se non fosse che Pearl si propone di cogliere quello che potremmo chiamare lo 'schema genetico' del pensiero umano. Non sarebbe grave, se il suo intento non fosse trasferire alla macchina la nozione della complessità del pensiero umano.

Come si può, del resto avere la pretesa di riprodurre, ed anzi superare, il pensiero umano, senza prendere in considerazione, come fonte di stimoli alla progettazione, ogni manifestazione del pensiero umano: Pearl si limita a cercare fonti tra scienziati e filosofi. Mentre è perfino ovvio dire che l'umano pensare -il suo processo, i suoi frutti- può essere inteso solo se si prendono il considerazione la tradizione mantenuta viva in miti e narrazioni; l'arte; la letteratura; la musica. La filosofia, poi, e la scienza stessa, andrebbero intese non come repertorio di leggi e schemi assodati, ma come storia sempre incompiuta di osservazioni ed esperimenti...

Se si accettano multidisciplinarietà e complessità, insomma, il tentativo di ridurre l'umano pensiero, l'umana intelligenza, l'umana saggezza ai tre scalini della Ladder of Causation, finisce per apparirci come un banale esercizio di riduzionismo. Un modo di ingabbiare il pensiero, più che un modo di coglierne il senso.

Se poi accettiamo in vincolo di considerare la sola letteratura scientifica, e andiamo a guardare le fonti e gli strumenti matematici, logico-formali, statistici, con i quali Pearl scegli di lavorare, gli va riconosciuto il coraggio di muoversi lungo la non troppo praticata via stocastica, congetturale di Bayes e Markov. Ma si deve anche notare che Pearl mostra di ignorare fonti che avrebbero alimentato in modo significativo le sue stesse intenzioni progettuali.

Mi limito a pochissimi esempi.

I ragionamenti sui processi inferenziali, ipotetici, abduttivi di CS Peirce. La matematica intuizionistica di Brouwer. La matematica di volta in volta adattata ad una specifica ricerca di Walter Pitts. Von Foerster a proposito di auto-organizzazione dei sistemi e di rumore...

(Mi rendo conto che sto in fondo ripercorrendo in buona misura argomenti esposti nel mio libro Le Cinque Leggi Bronzee, o argomenti che tratterò nei volumi del Trattato di Informatica Umanistica successivi a Macchine per pensare).

I believe

Con tutto questo, il libro di Pearl ci appare una salutare critica al al Mainstream del Machine Learning. Pearl gioca contro la fiducia nella cieca capacità della macchina; contro le promesse della mera potenza di calcolo. Si mantiene anche lontanissimo da chi crede o spera nella Singolarità: una rottura, una discontinuità, per cui le macchine digitali ad certo punto della loro evoluzione si riveleranno capaci attitudini imprevedibili per gli umani. 

Ma The Book of Why pretende di essere molto di più di una sana critica della Computer Science 'normale'. Il disegno di Pearl, ambiziosissimo, si svela solo nelle pagine conclusive del libro. Pearl intende progettare la macchina che sappia essere migliore dell'essere umano. Non affida la sua speranza alla capacità della macchina di andare oltre il suo stesso progetto, come sostengono i profeti della Singolarità. Vuole scientemente progettare una macchina capace di prendere il posto del suo stesso progettista.

Pearl si pone cinque domande.

"1. Abbiamo già creato macchine che pensano?

2. Possiamo fare macchine che pensano?

3. Faremo macchine che pensano?

4. Dovremmo fare macchine che pensano?

E infine, la domanda non dichiarata che sta al cuore delle nostre ansie:

5. Possiamo fare macchine capaci di distinguere il bene dal male?"

La risposta alla prima domanda, ci dice dice Pearl, è: no. Per quanto riguarda le altre domande -che sono proprio le stesse domande che Turing si poneva in Computing Machinery and Intelligence (1950)- la risposta di Pearl è no, se si seguono le vie che altri ricercatori stanno seguendo. Ma è sì, se si segue la via che Pearl stesso propone.

Mi limito a citare Pearl laddove si riferisce alla quinta domanda:

"My answer to the fourth question is also yes, based on the answer to the fifth. I believe that we will be able to make machines that can distinguish good from evil, at least as reliably as humans and hopefully more so. The first requirement of a moral machine is the ability to reflect on its own actions, which falls under counterfactual analysis. Once we program self-awareness, however limited, empathy and fairness follow, for it is based on the same computational principles, with another agent added to the equation.

There is a big difference in spirit between the causal approach to building the moral robot and an approach that has been studied and rehashed over and over in science fiction since the 1950s: Asimov’s laws of robotics. Isaac Asimov proposed three absolute laws, starting with “A robot may not injure a human being or, through inaction, allow a human being to come to harm.” But as science fiction has shown over and over again, Asimov’s laws always lead to contradictions. To AI scientists, this comes as no surprise: rule-based systems never turn out well.

But it does not follow that building a moral robot is impossible. It means that the approach cannot be prescriptive and rule based. It means that we should equip thinking machines with the same cognitive abilities that we have, which include empathy, long-term prediction, and self-restraint, and then allow them to make their own decisions".

Ecco quindi la conclusione:

"Once we have built a moral robot, many apocalyptic visions start to recede into irrelevance. There is no reason to refrain from building machines that are better able to distinguish good from evil than we are, better able to resist temptation, better able to assign guilt and credit. At this point, like chess and Go players, we may even start to learn from our own creation. We will be able to depend on our machines for a clear-eyed and causally sound sense of justice. We will be able to learn how our own free will software works and how it manages to hide its secrets from us. Such a thinking machine would be a wonderful companion for our species and would truly qualify as AI’s first and best gift to humanity".

Mi sembra indispensabile rileggere queste parole in italiano. Per una macchina, o per un essere umano che considera se stesso esclusivamente come scienziato, la lingua potrà essere indifferente. Ma per un essere umano che intende pensare, mostrare la propria saggezza ed esprimere giudizi morali, la lingua non è indifferente: pensiamo nella nostra lingua natale, naturale.

"La mia risposta alla quarta domanda è sì, anche in base alla risposta alla quinta. Credo che saremo in grado di creare macchine in grado di distinguere il bene dal male, almeno con la stessa affidabilità degli esseri umani e, auspicabilmente, con una maggiore affidabilità. Il primo requisito di una macchina morale è la capacità di riflettere sulle proprie azioni, che rientra nell'analisi controfattuale. Una volta programmata l'autocoscienza, per quanto limitata, ne discendono l'empatia e l'equità, perché si basano sugli stessi principi computazionali, con l'aggiunta all'equazione di un altro agente.

C'è una grande differenza di principio tra l'approccio causale alla costruzione del robot morale e l'approccio che è stato finora studiato e che è stato ripreso più volte nella fantascienza a partire dagli anni Cinquanta: Le leggi di Asimov sulla robotica. Isaac Asimov propose tre leggi assolute, a cominciare da "Un robot non può ferire un essere umano o, per inazione, permettere che un essere umano venga danneggiato". Ma come la fantascienza stessa ha dimostrato più volte, le leggi di Asimov portano sempre a delle contraddizioni. Per gli scienziati dell'intelligenza artificiale, questo non è una sorpresa: i sistemi basati su regole non si rivelano mai buoni.

Ma questo non significa che costruire un robot morale sia impossibile. Significa che l'approccio non può essere prescrittivo e basato su regole. Significa che dovremmo dotare le macchine pensanti delle stesse capacità cognitive che abbiamo noi, tra cui l'empatia, la previsione a lungo termine e l'autocontrollo, e poi permettere loro di prendere le proprie decisioni".

Quindi:

"Una volta che avremo costruito un robot morale, molte visioni apocalittiche inizieranno a recedere nell'irrilevanza. Non c'è motivo di astenersi dal costruire macchine che siano in grado di distinguere il bene dal male meglio di noi, meglio in grado di resistere alla tentazione, meglio in grado di assegnare colpe e meriti. A questo punto, come i giocatori di scacchi e di Go, potremmo anche iniziare a imparare dalla nostra stessa creazione. Saremo in grado dipendere dalle nostre macchine per un senso di giustizia lucido e causalmente sano. Saremo in grado di imparare come funziona il nostro software di libero arbitrio e come riesce a nasconderci i suoi segreti. Una tale macchina pensante sarebbe una meravigliosa compagna per la nostra specie e si qualificherebbe veramente come il primo e miglior regalo dell'IA all'umanità".

Con Turing, oltre Turing

Si capisce che Pearl, con giusta ambizione, si confronta con Turing e si candida a proseguire il suo lavoro. Pearl è stato premiato nel 2011 con il Turin Award: dato l'intento di Pearl, nessun Turing Award è stato più giusto. Questo considerarsi il vero figlio del capostipite appare già evidente nel presentare la Scala di Causalità. Dice Pearl: "While Turing was looking for a binary classification -human or no human- ours has three tiers, corresponding to progressively more powerful causal queries". "Mentre Turing cercava una classificazione binaria - umano o non umano - la nostra ha tre livelli, corrispondenti a interrogazioni causali progressivamente più potenti".

Resta sorprendente, e grandemente interessante per me, la precisione con cui Pearl richiama la lezione di Turing, citando alla lettera Computing Machinery and Intelligence (1950).

Pearl riprende le speranze di Turing. Turing scriveva proprio "I hope", spero che la computing machine apprenda a pensare. Pearl segue lo stesso cammino cercando passi in avanti, e dice: "I believe". E precisa: con il mio approccio, ci riusciremo. Costruire un 'robot morale' è possibile. Sarà in grado di distinguere il bene dal male meglio di noi. Anzi: questa macchina meravigliosa compagna ci insegnerà la morale, ci mostrerà il senso del libero arbitrio...

Il mio primo commento è questo: non escludo che noi esseri umani si possa essere in grado di costruire questa macchina. Potremo forse riuscirci. Credo però che se mai ci riusciremo, sarà perché nell'immaginare, progettare, costruire questa macchina avremo saputo andare oltre la cultura matematica, oltre la formazione STEM nella quale Pearl resta chiuso.

Ben più rilevante mi sembra un ulteriore commento. Constato che noi umani, nei tempi digitali, siamo spinti ad accettare di soggiacere a questa legge: preferirai la macchina a te stesso. Il campione di questo atteggiamento, al quale Pearl si accoda, è Turing.

E' questo uno degli argomenti centrali del mio libro Le Cinque Leggi Bronzee. Come essere umano, scelgo di non arrendermi. Scelgo di continuare a preferire noi esseri umani ad ogni macchina. Scelgo di considerare più importante la contiguità dell'essere umano con gli animali, le piante, ogni elemento naturale che la contiguità con una macchina. Scelgo di scommettere sulla specie umana. Scelgo di investire su una specie umana protesa consapevole della sua appartenenza alla natura, alla vita, piuttosto che su umani disposti a cercare nuove terre digitali, totalmente progettate: Infosfere, Metaversi, e orientati ad affidare la responsabilità morale a macchine. (A proposito del "trasformare in qualcosa di computabile il valore morale" scrivo anche in quest'altro post).

Perché preferire la macchina a noi stessi?

Mi chiedo quindi: perché preferire la macchina a noi stessi? Da dove nasce l'ansia che spinge Turing e Pearl a costruire macchine capaci di pensare meglio di come pensi un essere umano?

Da dove nasce il bisogno di ri-educarci a dipendere dalla macchina, il bisogno di dire "We will be able to depend", "We will be able to learn"?

Ora, io credo che il motivo per cui Turing preferisce la macchina a sé stesso, come mostro nelle Cinque Leggi, stia nella sua triste vicenda personale. Era un essere umano deluso di sé stesso e dell'umanità; privo di fiducia e di stima per sé stesso e per gli altri esseri umani. Sceglieva quindi di collocare, al posto di sé stesso, la macchina. Pearl va per la stessa strada, ma si spinge oltre: auspica che la macchina insegni all'essere umano ad essere migliore.

Sono propenso a pensare che il motivo per cui Pearl passa dai ragionamenti tecnici sulla Causal inference in statistics, e simili, alla speranza di riuscire a costruire una macchina in grado di insegnare a noi umani morale e libero arbitrio, stia, come nel caso di Turing, nella triste vicenda personale.

Il dolore, la mancanza, che ha stravolto la vita di Judea Pearl è la tragica scomparsa del figlio Daniel. Giornalista del Wall Street Journal rapito e decapitato nel 2002 a trentanove anni da terroristi in Pakistan.

Judea in apparenza tiene separato il sé stesso padre, essere umano, cittadino, attore politico, dal sé stesso scienziato. Ma è, ovviamente, una scissione solo apparente. Ogni essere umano capace di commozione, e di sentimenti, così come ogni studioso attento alla complessità e alle scienze umane, sa che le ferite affettive che ci toccano nel profondo toccano ogni aspetto della nostra vita. Anche la vita lavorativa, professionale. Anche la vita di scienziato e ricercatore.

Judea Pearl padre addolorato, profondamente ferito e Judea Pearl scienziato sono una persona sola.

Judea Pearl dice: "Mio figlio è stato ucciso dall’odio per cui sono deciso a combattere l’odio".

Come combatte Judea Pearl l'odio? Certo, con Fondazione dedicata al figlio, che opera per il "mutual understanding among diverse cultures". Ma anche, e di più, credo, fortemente volendo, e tentando di costruire, una macchina che sia, a differenza degli umani, incapace di odiare.

Possiamo fidarci nel miglioramento di noi stessi? Possiamo sperare che prevalgano tra gli umani rispetto e giustizia? I motivi di pessimismo sono molti. Il Judea Pearl cittadino fa quanto possibile con la fondazione. Il Judea Pearl scienziato spera, crede di avere al suo arco frecce più promettenti.

Judea, padre, sa che Daniel, suo figlio, è stato ingiustamente ucciso. Il male, provocato da esseri umani, ha prevalso sul bene. Ecco dunque "la domanda che sta al cuore delle nostre ansie": "Saremo capaci di costruire macchine in grado di distinguere il bene dal male?".

Deluso come Turing dagli umani, come lui Judea Pearl sceglie di fidarsi della macchina. Spera in una macchina morale che sappia insegnare la moralità agli umani. 

1Judea Pearl and Dana MacKenzie, The Book of Why. The New Science of Cause and Effect, Basic Book, 2018.

Quale filosofia per i tempi digitali

Sommario

Di fronte alla 'novità digitale', dove sembra che l'umana capacità di pensare possa essere trasferita ad una macchina, la filosofia è sempre più necessaria. Ugualmente è necessaria filosofia di fronte alla conoscenza scientifica, settoriale e specialistica, fondata su linguaggi escludenti.

Purtroppo ciò che vediamo accadere è invece la genuflessione della filosofia di fronte alla 'novità digitale', alla scienza ed alla tecnica.

Ma più che di morte della filosofia si deve parlare di resa dei filosofi. 

Possiamo guardare alla scena già presente, già popolata di intelligenze artificiali, robot, macchine autonome. Possiamo anche affacciarci sulla scena futura, dove è ben possibile che uomini e intelligenze artificiali convivano in pari posizione. Possiamo guardare a tutto questo con lo sguardo dell'essere umano che pensa dubitando, cercando la sintesi e la propria saggezza.

Il filosofo non è il sapiente, è l'amatore di sapienza. Non chi ha acquisito la sapienza, ma chi tende ad essa. Chi desidera attingere a conoscenza. Il filosofare è il pensiero che va oltre limiti e costrizioni, cercando il sapere al di là di ogni conoscenza settoriale. Per questo si arriva a proclamare la morte della filosofia: di fronte al proliferare di discipline, una conoscenza multidisciplinare appare oggi inattingibile.

Abbiamo assistito negli ultimi secoli al trionfo del pensiero scientifico e tecnico. Scienziati e tecnici non sono filosofi, perché rinunciano a priori ad accettare la complessità, la rete che tutto connette, l'interlacciamento, il garbuglio che lega tra di loro i saperi specialistici. Non solo scienziati e tecnici di discipline diverse non sono in grado di parlare tra di loro, ma anche all'interno della stessa disciplina la ricerca procede per crescente specializzazione. Esemplare il caso dell'informatica: chi conosce un codice non conosce l'altro, chi lavora su una tecnologia ignora del tutto l'altra. 

Si potrebbe da questa situazione dedurre che la figura del filosofo acquista oggi, nell'Era Digitale, una nuova centralità. Si potrebbe sostenere che più che mai servono oggi filosofi: esseri umani liberi pensatori tesi oltre ogni conoscenza settoriale, specialistica. Disposti a cercare il 'dischiudimento': la conoscenza narrata andando oltre i linguaggi escludenti degli addetti ai lavori. Disposti al rischiaramento: l'illuminazione che rende chiaro l'oscuro. Disposti a svelare il senso nascosto, quel senso che ogni scienza nomina e descrive a suo modo. Si potrebbe pensare al filosofo come al miglior compagno per il cittadino che cerca una via per addentrarsi nella novità digitale. 

  

Filosofie digitali 

Ciò che vediamo accadere, è qualcosa di diverso. Più che di morte della filosofia, possiamo forse parlare di resa dei filosofi. 

E' in fondo una resa quella dei finissimi pensatori che restano legati al passato, e lo proiettano sul presente che resta incompreso, non studiato né veramente accettato. L'antico esercizio si ripete uguale, si rileggono i classici e alla loro luce tutto si spiega. Bellamente si evita così di prendere in esame il mondo che si ha sotto gli occhi, di esercitarsi a comprendere ciò che in tempi recenti è accaduto ed emerso. Scienza e tecnica, ai loro occhi, nulla di differente mostrano, tutto è giù stato visto e detto. Tantomeno rilevante appare al loro sguardo la novità digitale. Non c'è non c'è discontinuità, catastrofe che non venga ricondotta a ciò che la storia in tempi andati ha già mostrato. Si evita così di osservare la novità che interroga. 

Basta citare un aspetto della novità: mai prima degli ultimi cent'anni, mai prima dell'apparire sulla scena della macchina digitale si era immaginato che potesse essere progettata da un umano una macchina in grado di prendere il posto dell'umano. Sostituendolo, come propone Turing, anche nel suo agire più alto e più nobile: il pensare. La novità è evidente – eppure si sceglie di non vederla. 

Altri filosofi di gran traiettoria hanno invece accettato la discontinuità: scienza e tecnica hanno ormai trionfato. Hanno accettato il fato avverso: la filosofia è ormai obsoleta. Con un misto di invidia nei confronti degli scienziati e di rimpianto per il tempo che fu, questi filosofi continuano a esercitare il loro pensiero finissimo, ma rivolti al passato, ripassando la storia, distinguendo filoni. Umiliati dagli abbaglianti successi della scienza e della tecnica, dubbiosi si interrogano, e cercano di ritagliarsi spazi sul terreno ormai così solidamente occupato. Se andrà bene, d'ora in poi la filosofia sopravviverà come epistemologia, studio dei metodi e dei fondamenti della scienza. Eppure qualcuno di questi filosofi coraggiosamente cerca di trovare ancora motivi per non rinunciare all'antica vocazione al pensiero senza confini: si inchina ai suoi successi della scienza e della tecnica, ma osserva come ogni disciplina sia chiusa nella propria stretta cultura, chiusa proprio lessico. Conclude quindi che forse resta aperto un possibile ruolo: il 'traduttore', dedito a promuove il dialogo tra famiglie professionali di scienziati e tecnici. 

Altri filosofi ancora, anche in età matura o avanzata, si avventurano invece con giovanile baldanza nelle nuove terre scientifiche e tecniche. E soprattutto, con speciale entusiasmo, si dichiarano abitatori della terra promessa digitale. Proclamano allora la loro dedizione a far proprio il nuovo verbo. Osservano giovani generazioni per imitarne i comportamenti; leggono e citano con reverente attenzione testi che cantano la bellezza e le virtù di algoritmi e di intelligenze artificiali. Finiscono così per essere ingenui ed acritici apologeti di una nuova indiscussa verità. 

C'è poi il nutrito gruppo di filosofi che da subito hanno incassato la sconfitta, e che su questa sconfitta, con abile giravolta, hanno costruito la propria carriera. Privi di qualsiasi nostalgia o rimpianto per un ruolo perduto, semplicemente badano a crearsene uno nuovo. Essi hanno rinunciato sotto ogni aspetto al pensiero senza limiti e costrizioni. Si sono fatti al contrario sacerdoti di un singolo, settoriale, escludente campo di ricerca. Hanno rinunciato ad essere 'filosofi', per essere invece 'filosofi di ...'. Non una, ma enne filosofie. Ognuna commenta e celebra la storia di una disciplina, la sua pretesa autonomia, ognuna si fa custode di un lessico specifico, di un metodo di ricerca. Filosofie di servizio, al servizio, abbelliscono così il panorama di ogni disciplina. 

Di queste filosofie fattesi ancelle di singoli rami della scienza e della tecnica, sono caso esemplare le varie filosofie, ognuna delle quali accompagna una sfaccettatura della ricerca e dello sviluppo nel campo della computer science. Filosofie con l'aggettivo, dove 'digitale' è solo uno dei diversi aggettivi usati. 

Il filosofo qui ha un ruolo di complemento; ruolo che può essere esercitato con un grado di libertà non concesso agli addetti ai lavori: tecnici, imprenditori e finanziatori. Il tecnico è impegnato a costruire strumenti e sistemi che funzionino davvero. L'imprenditore e il finanziatore cercano il ritorno dell'investimento. Il filosofo si limita a cantare le gesta. Storia e tradizione ci ricordano il filosofo che attraversava terre incognite alla ricerca di conoscenza, il filosofo che sondava l'oscuro alla ricerca della luce. Ma ora il pensiero che conta e quello degli scienziati e dei tecnici; il filosofo si limita ad accompagnarli. Ma in questo accompagnamento, il ruolo della filosofia appare rovesciato. Il vecchio filosofo cercava il rischiaramento. Il nuovo filosofo cerca l'oscurità. Neologismi e gerghi, abbondantemente usati, hanno un preciso scopo: confondere il cittadino, intimidirlo, mostrando la forza e la superiorità della tecnica digitale. E quindi, anche, la necessità del nuovo filosofo-accompagnatore. 

  

Spiacevoli costanti 

Le filosofie digitali appaiono accomunate da due spiacevoli costanti. Questa costante è la terzietà. 

La prima costante consiste nell'ambito di indagine e nell'ampiezza dello sguardo. Questi nuovi filosofi guardano esclusivamente al terreno digitale. Ciò che esiste al di fuori, al di là, del terreno digitale -la vita, la natura- è ignorato o rimosso. La storia del pensiero degna di essere presa in considerazione inizia con Alan Turing. Di quel vasto e sfumato esercizio umano che possiamo definire con la parola 'pensiero' sembra degno di restar vivo solo ciò che computabile, cioè calcolabile tramite una macchina. 

La seconda costante della filosofia dell'era digitale è la terzietà. Sul terreno digitale, si afferma, esistono due 'agenti ': l'essere umano e la macchina. Di fronte alla duplice presenza, il filosofo sceglie di seguire la via del fair play indicata da Alan Turing: offrire ad entrambi gli agenti le stesse chances, le stesse probabilità di successo. 

Il nuovo filosofo si pone nella posizione di estraneo, imparziale osservatore privo di interessi in comune con entrambe le parti in causa. Ci sono certo accenti diversi. C'è il filosofo digitale che mostra compassionevole interesse per gli esseri umani, e c'è il filosofo digitale che scommette sull'avvento di nuovi esseri digitali, di macchine morali che saranno migliori degli esseri umani. Ci sono filosofi che di fronte ad ogni innovazione tornano a dichiararsi sostenitori di una tecnologia Human-centered. E ci sono filosofi che invece si lanciano decisamente sullo scenario post-umano. 

Ma in ogni caso il nuovo filosofo considera doveroso produrre il massimo sforzo soggettivamente possibile per allontanare da sé ogni umana inclinazione; considera doveroso allontanarsi dal proprio essere umano.

Turing, Heidegger, Wittgenstein 

Insomma, nel Ventesimo Secolo si afferma una filosofia che guarda con lo stesso distacco ad esseri umani e macchine. Celebra infatti Turing, che era mosso dalla speranza di poter costruire una macchine migliore di lui stesso. 

Martin Heidegger e Ludwig Wittgenstein rispondono a Turing. Come ho mostrato in Macchine per pensare. L'informatica come prosecuzione della filosofia con altri mezzi, entrambi avevano ben presente in cosa consistesse quella novità che oggi comunemente riassumiamo tramite il termine digitale. Heidegger ci parla del senso dell'esperienza umana: si impara ad usare il martello nel martellare. Ma qualcosa cambia quando l'essere umano è privato della possibilità di fare esperienza, perché gli sono proposte o imposte esperienze già confezionate, progettate da tecnici nel chiuso dei loro laboratori. Come mostro nelle Cinque Leggi Bronzee dell'Era Digitale, questo è ciò che accade nell'odierna situazione digitale. 

E' sempre Heidegger a ricordarci che l'agire umano pienamente inteso consiste nell'accettare di trovarsi sbattuti a vivere in una terra sconosciuta, nell'essere nella condizione di chi si trova ad avventurarsi in luoghi dei quali nulla sappiamo veramente. 

Ora, proprio questo appare essere l'atteggiamento più conveniente per noi esseri umani di fronte alla novità digitale. Ci conviene pensare che ci avventuriamo nell'ignoto. Ignoto per tutti. Nessuno dei tecnici dediti a progettare un qualche aspetto della scena digitale ha una visione d'insieme. Nessuno di loro sa veramente cosa sta facendo. Anche i cosiddetti 'nativi digitali' si avventurano su un terreno nuovo - e nel farlo non dispongono nemmeno dell'esperienza di chi ha vissuto nel tempo precedente, e ha visto emergere la novità digitale. Heidegger ci dice: vivere è sentire su di sé il peso di una ansiosa preoccupazione, ed è solo da questa inquietudine che può nascere l'agire efficace e allo stesso tempo responsabile. Questo vale per ogni essere umano, ma innanzitutto per chi oggi progetta strumenti o mondi digitali. Heidegger ci ricorda che il progettare è sempre connesso al progettare sé stessi; è connesso alla personale ricerca di consapevolezza, alla personale saggezza. 

Facile notare come i filosofi digitali scelgono invece la via opposta. Non chiamano il progettista a fare i conti con la responsabilità personale. Al tecnico è chiesto solo di sviluppare nuove tecniche. 

Il filosofo digitale si rivolge semmai al cittadino, invitandolo a non dubitare, a fidarsi, a prendere per buona ogni innovazione. 

Wittgenstein non è tanto lontano da Heidegger quando ci invita a considerare che pensare significa superare quei umilianti momenti in cui siamo costretti ad ammettere: 'non mi ci raccapezzo', 'non so che strada prendere', 'non so come venirne fuori'. In questi momenti, forte è la tentazione di rinunciare, e di lasciare alla macchina il compito di pensare al nostro posto. 

Dice ancora Wittgenstein: noi siamo, quando filosofiamo, come uomini primitivi, come dei selvaggi, che ascoltano le espressioni di uomini civilizzati, le fraintendono, ma sanno poi sanno andare oltre, e trovare un senso. 

In effetti oggi è difficile, all'apparenza impossibile, mantener vivo l'approccio trans-disciplinare, multi-disciplinare, disposto alla complessità. Difficile abbracciare l'enorme e sempre crescente massa, l'intrico di conoscenze. Difficile anche accettare l'abisso della propria ignoranza, la povertà degli strumenti di cui disponiamo. 

Noi umani nel pensare ci muoviamo a tentoni, privi di certezze, guidati da deboli congetture. Ma proprio questo è il filosofare: sondare l'oscuro. E proprio qui sta l'amore per la sapienza: io, essere umano, nonostante tutto ci provo, e in questo tentativo sta la mia etica. 

Pensiero critico 

Questo umano pensare responsabile, riflessivo, per quanto possibile saggio, non rifiuta certo il progresso e l'innovazione. Possiamo guardare anzi con appassionata, affascinata attenzione a tutto ciò che di nuovo scienza e tecnica propongono. 

Eppure possiamo ritenere inutile una 'nuova filosofia' che si fa paladina della scienza e della tecnica. Possiamo sostenere, al contrario, che serva oggi una filosofia che si ponga come costruttiva critica della scienza e della tecnica. 

Possiamo guardare alla scena già presente, già popolata di intelligenze artificiali, robot, macchine autonome. Possiamo anche affacciarci sulla scena futura, dove è ben possibile che uomini e intelligenze artificiali convivano in pari posizione. Possiamo guardare a tutto questo con lo sguardo dell'essere umano che pensa dubitando, cercando la sintesi. 

Non importa se si tratta forse di una 'posizione di minoranza'. Di minoranza, perché lontana dalla posizione di scienziati e tecnici, che avanzano nella ricerca senza porsi troppe domande. Di minoranza, perché il mainstream della filosofia si è inginocchiato alla scienza. Di minoranza, perché i filosofi digitali hanno scelto la terzietà, l'indifferenza tra l'umano e il macchinico. In un senso più ampio, di minoranza anche perché forse Intelligenze Artificiali e robot sovrasteranno l'essere umano, e una nuova capacità di ragionare surclasserà ciò che è umanamente possibile. 

Si può del resto sostenere che chi merita il titolo di filosofo si trova sempre in una posizione di minoranza. 

In ogni caso resta a noi essere umani la possibilità di fidarci di noi stessi. Quindi posso dire: anche quando, in un futuro forse non così lontano, esisteranno macchine più 'intelligenti' di noi umani, più capaci, più efficienti, magari anche più 'morali', continuerò, in quanto essere umano, a pensare. A filosofare. 

 

L'imperfezione dei linguaggi. Machine Translation e lingua Aymara

(Ripubblico qui un articolo che avevo pubblica su www.bloom.it il 27 agosto 2003. Mi pare ancora attuale. Anche se racconta di software degli Anni Ottanta del secolo scorso),

Mi ricapita in mano un libro di Umberto Eco dedicato alla ‘lingua perfetta’.¹ Ragionando attorno all’idea di Europa, ci si può interrogare sulla differenza delle lingue, ponendo l’accento sulle difficoltà organizzative che ne conseguono. E naturalmente potremmo anche generalizzare: la globalizzazione dell’economia, così come il World Wide Web ci impongono l’esigenza di una unica lingua.

Questa esigenza deve convivere con il fatto che le lingue corrispondono in fondo alle culture, corrispondono a diversi atteggiamenti di fondo e a diverse letture del mondo, atteggiamenti e letture del mondo che non possono essere rimossi, non possono essere ridotti ad unità ‘per legge’, o per volontà politica.

Ecco quindi la necessità di ‘tradurre’: lo scambio da un mondo linguistico ad un altro porta con sé sempre una perdita di senso; potremmo dire anche che, al limite, la traduzione è una operazione impossibile: rendere veramente il significato in un’altra lingua è una operazione che può dare risultati solo parziali, si può esprimere il significato espresso in un lingua straniera solo attraverso analogie, come quando i primi spagnoli giunti in America non trovarono di meglio che chiamare ‘pigna’ uno strano, ignoto frutto del Nuovo Mondo, l’ananasso.

Si può dunque dire che una vera traduzione sarebbe possibile se non traducessimo da una lingua all’altra, ma traducessimo da ogni lingua in una lingua terza, idioma puramente veicolare, destinato mai a sostituirsi, ma semplicemente ad aggiungersi alla lingua originaria di ognuno.

Solo la lingua originaria è veramente portatrice di senso, la lingua veicolare si aggiunge e permette lo scambio tra diversi. Uno scambio efficace per garantire una prima comprensione, ma consapevolmente insufficiente, come accade quando si traduce la poesia: si lascia sempre accanto il testo nella lingua originale, perché è dato per scontato che la poesia è in fondo intraducibile, la traduzione non può rendere tutto. Ora, noi usiamo come lingua veicolare l’inglese, o meglio, appunto un basic english. Lo facciamo in mancanza di meglio. Perché l’inglese non nasce come lingua veicolare –come ogni vera lingua nasconde veri significati dietro l’apparenza– e quindi è in fondo inadatta allo scopo. Più adatto sarebbe l’esperanto, o simili lingue.

Insomma, secondo Eco (ed altri) una lingua veicolare ‘ottima’ è una lingua artificiale. Pensata già in origine come lingua aggiuntiva: come è stato detto, una LIA, Lingua Internazionale Ausiliaria. Risultano evidenti i vantaggi: pensiamo alla Babele delle lingue che è l’Unione Europea, pensiamo alla complessità organizzativa ed ai costi legati alla traduzione di ogni testo ufficiale nelle diverse lingue degli stati membri. Pensiamo al fatto che la traduzione di tutto ‘solo’ in inglese costituirebbe una semplificazione, un vantaggio pratico, ma un ingiustificato privilegio per uno degli stati membri.

Resta, naturalmente, la difficoltà insita nel progettare una simile lingua. E resta, ancora più grave, la difficoltà insita nell’imporre, politicamente e culturalmente e praticamente, l’uso di una simile lingua.

Si può poi aggiungere, a complicare il quadro, un ulteriore aspetto: se si pensa ad una lingua veicolare, intesa non come sostituzione ma come aggiunta, tesa a rendere comprensibile un contenuto a chi non conosce la lingua nella quale il contenuto è originariamente espresso, allora si deve potere ritener percorribile, almeno in linea di principio, la via della ‘traduzione automatica’, affidata al software. In questo caso l’interlingua potrà essere pensata come una lingua estremamente formalizzata, nel senso dei ‘linguaggi di programmazione’, una lingua cioè destinata ad essere compresa dal computer. Una lingua di natura algoritmica, capace di tradurre i concetti espressi in ogni lingua naturale, anche le sottigliezze, senza bisogno di fastidiose perifrasi.

Non senza fondamento dunque Ursula K. Le Guin –che è qualcosa di più di una scrittrice di fantascienza, potremmo dire una antropologa di un possibile futuro – immagina un domani in cui la lingua veicolare “lingua franca dei commercianti di tutto il mondo, dei viaggiatori e di quanti intendevano comunicare con persone di un’altra lingua madre” è proprio un evoluto linguaggio di programmazione.²

Si potrebbe pensare che questa lingua, di indiscutibile utilità, possa forse essere immaginata, ma sia difficile o impossibile da progettare. Non è così. Di fatto, già oggi la questione si pone con grande forza: notevoli investimenti sono dedicati allo sviluppo di machine translation system. Esempi in qualche misura efficaci sono disponibili a tutti noi come complemento ai motori di ricerca.

Ma c’è davvero bisogno di inventare qualcosa di nuovo? Studiosi –per primo il matematico e computer scientist boliviano Iván Guzmán de Rojas– sostengono di no. Questa lingua, forse, esiste da quattromila anni, è l’idioma di indios andini, abitanti nei pressi delle rive del lago Tititcaca, l’aymara.

C’è però un paradosso: l’ aymara (ci riferiamo qui in particolare alla sua versione formalizzata da Iván Guzmán de Rojas, l’Atamiri³), come forse ogni possibile ‘interlingua’ – può esprimere ogni concetto espresso in lingue mutuamente intraducibili – ma proprio a causa della sua ‘perfezione’ questa lingua risulta poi difficilmente traducibile nei nostri imperfetti, e diversamente sfumati linguaggi naturali.

Cosicché anche per questa via si torna alla circostanza fattuale che vuole ogni traduzione niente più che una più o meno soddisfacente perifrasi. Insomma, siamo in grado di comunicare, ma sempre in maniera imperfetta. Questo vale per la comunicazione tra uomo ed uomo, ma anche tra uomo e macchina, e tra macchina e macchina.

Proprio per questo divengono sempre più importanti le metafore e la ridondanza. Comunichiamo attraverso una Babele di linguaggi: la probabile comprensione, più che attraverso una possibile ‘esattezza’, passa attraverso l’accettazione della complessità, della possibilità del fraintendimento. Meglio abbondare, meglio ripetere, meglio conservare anche quello che appare scarto, meglio esprimere lo stesso contenuto attraverso modalità differenti. Forse le perifrasi non vanno considerate un fastidio, ma una necessità. Forse lì, dove si deve ricorrere a perifrasi, si annida il senso più profondo.

1 Umberto Eco, La ricerca della lingua perfetta, Roma-Bari, Laterza, 1993. (Appartiene alla collana ‘Fare l’Europa’ prodotta in coedizione insieme ad altre quattro casi editrici europee). Avevo snobbato questo libro, un po’ perché secondo me dopo il Trattato di semiotica e Il nome della rosa aveva esaurito la sua vena migliore, un po’ per un limite specifico che attribuisco alla La ricerca della lingua perfetta: non contiene nemmeno una citazione di un personaggio che a mio modo di vedere in questa storia non dovrebbe mancare: l’umanista spagnolo Elio Antonio de Nebrija. Negli stessi giorni in cui Colombo perorava la sua causa di fronte regina Isabella, Nebrija perorava un progetto diverso ma complementare. Spiegava alla regina che per edificare un impero insieme alla spada, e prima della spada, serve la lingua. Una lingua normalizzata, intesa come strumento di dominio e di controllo. Lo spagnolo nacque così: lingua ‘moderna’ in quanto codificata, imposta per legge, fondata su una grammatica ed un dizionario chiusi, stabiliti dall’autorità.

2 Ursula K. Le Guin, Always Coming Home, 1985; trad. it.Sempre la valle, Mondadori, 1986. E’ il TOK “che poteva essere pronunciato, oltre che battuto sulle tastiere”.

3 Esperti di machine translation system e di interlingue formalizzate hanno messo in discussione il legame tra aymara e Atamiri. In effetti, l’Atamiri è frutto delle capacità progettuali di Guzmán de Rojas, matematico. Ma è proprio Guzmán de Rojas ad affermare che la stuttura profonda dell’Atamiri è la struttura profonda dell’aymara. Per sconfermare questa affermazione si dovrebbe conoscere l’aymara meglio di Guzmán de Rojas. In lingua aymara, Atamiri significa “comunicatore”. http://www.aymara.org/biblio/5RepMatrC.pdf ; www.atamiri.cc/es/AtamiriSolution/History/ .

Essere digitale. Cosa vuol dire

Digitale: abusata espressione che troviamo, di questi tempi, condita in tutte le salse.
Al giorno d'oggi, sembra che ogni persona ed ogni azienda debba cercare di diventare sempre più digitale. Ma cosa significa veramente essere digitale?
Per alcuni, è una mera questione di tecnologia. Per altri, è un modo completamente nuovo di intendere il business. Per altri, essere digitale è un nuovo modo per essere in contatto con i clienti. Per altri è una riconfigurazione della scena politica. Nessuno di questi modi di intendere è sbagliato per se, ma ciascuna di esse è solo parzialmente corretta.
La voce degli esperti chiama ognuno ad una digital transformation. Si preferisce anzi dire, in modo più apocalittico: digital disruption. Sentiamo affermare con insistenza: la politica, l'economia, la produzione, la finanza, il marketing, tutto è cambiato. I mezzi di comunicazione di massa, il più delle volte con la loro consueta superficialità, ripetono il luogo comune. Il mondo non è più quello di prima.
Ma appunto, cosa vuol dire digitale? Digitale, di per sé, non vuol dire altro che numerico. I computer, si sa, sono macchine digitali: trattano dati espressi in forma numerica. Quindi digitale vuol dire: 'dipendente dall'uso di computer', o 'legato all'uso di computer'. Si parla non a caso di cultura digitale. Fin quando ad usare i computer erano esclusivamente tecnici specialisti, i riflessi sociali, economici, politici della diffusione di queste macchine risultavano poco visibili. Ma oggi ogni cittadino del pianeta, ogni essere umano, possiede un computer, lavora tramite un computer, intrattiene relazioni sociali tramite un computer. Perché sono computer, lo sappiamo bene, non solo le macchine da tavolo, ma anche i portatili, i tablet, gli smartphone.
Being Digital, di Nicholas Negroponte, esce nel 1995. E' la raccolta delle sue rubriche apparse sulla rivista Wired, la bibbia della nuova cultura. Rivista pubblicata non a caso a San Francisco, a pochi chilometri dallo Stanford Research Institute: centro di ricerca che dagli Anni Sessanta prepara questa rivoluzione. Nei dintorni nasce quel mitico luogo di innovazione che chiamiamo Silicon Valley. Scriveva Louis Rossetto, co-fondatore di Wired, sul primo numero della rivista (marzo-aprile 1993): "the Digital Revolution is whipping through our lives like a Bengali typhoon".
Sono passati più di venti anni, le nostre vite sono davvero cambiate in modo significativo. Ma siamo ancora qui a chiederci in cosa consista veramente questa rivoluzione.
Più che una rivoluzione, direi intanto, è una evoluzione di lungo periodo. Gli insistenti proclami che ascoltiamo in questi ultimi anni non sono che una ripetizioni di quanto scrivevano Negroponte, Rossetto, Kevin Kelly negli Anni Novanta. Ma a loro volta i profeti degli Anni Novanta non facevano altro che riprendere ciò che negli Anni Sessanta scrivevano -e concretamente progettavano-  i veri padri della cultura digitale: Ted Nelson, Douglas Engelbart, Stewart Brand, JCR Licklider. Dobbiamo a loro Personal Computer, Internet, Social Network, ipertesti. La cultura digitale è la traduzione in tecnologia del clima di quegli anni: Nuova Frontiera, clima libertario, pacifista, youth revolution, controcultura, rivoluzione come allargamento della coscienza.
Being Digital, tradotto in italiano nello stesso anni in cui uscii in edizione originale, '95, aveva per titolo: Essere digitali, al plurale. Essere digitale o essere digitali? Sottile ma significativa differenza. Il plurale suggerisce l'idea di una massa di persone che transitano collettivamente, ed in fondo passivamente, ed in modo indistinto verso l'uso di strumenti digitali. Il singolare, invece, esclude l'idea della massa indistinta: ogni singola persona ha la possibilità di essere digitale a suo modo; traendo dagli strumenti la possibilità di essere più più creativo, più informato, più responsabile.
Alle due idee corrispondono due diverse maniere di intendere politicamente tempi del digitale.
In un primo caso, narrato dal plurale, ci si arrende -noi tutti costretti ad essere digitali- ad una sconfortante evidenza: la vita di ogni cittadino, esplicata tramite l'uso di computer, si traduce nel lasciare tracce digitali. Queste tracce, che chiamiamo dati, finiscono per essere la fonte e la base di ogni processo decisionale. La classe politica conoscerà i comportamenti dei cittadini attraverso i dati. Il manager conoscerà i clienti ed i lavoratori impegnati in azienda attraverso i dati. In fondo, una nuova  schiavitù.
Ma dimentichiamo così l'approccio al digitale singolare e personale. Anche in presenza della minaccia di un costante furto di dati, anche in presenza di app che ci offrono insipide pappe pronte, possiamo coltivare quelle speranze che muovevano gli innovatori degli Anni Sessanta. Essere digitale è allargare l'area della propria coscienza. Disponiamo oggi di strumenti che permettono ad ogni cittadino di conoscere, di essere al centro del mondo: possiamo scrivere il nostro blog, possiamo connetterci con chiunque, possiamo partecipare a progetti cooperativi... Si tratta di imparare ad usare gli strumenti. Si tratta di scegliere tra strumenti che ci rendono passivi e succubi e strumenti che ci rendono più liberi e consapevoli e solidali.
La rivoluzione digitale può essere intesa in questo modo: un nuovo territorio che ha del meraviglioso - ma sul quale dobbiamo imparare a muoverci.

Computare o Supputare. Due vie per l'informatica e la Computer Science

Ci sono seri motivi per sostenere che non dovremmo parlare di computer, ma di supputer. Non dovremmo parlare di computazione (computation) ma di supputazione (supputation). Non dovremmo parlare di pensiero computazionale (computational thinking), ma di pensiero supputazionale (supputational thinking).
Se così facessimo, descriveremmo con più precisione ciò che oggi comunemente definiamo con le parole computer, computazione, pensiero computazionale.
Così, liberandole dal loro attuale uso, potremo più convenientemente usare le espressioni computer, computazione, pensiero computazionale per definire quel tipo di macchina e di pensiero che tengono conto della presenza sulla scena dell'essere umano.
Per argomentare a questo proposito, torno su una pagina che ho pubblicato sei anni fa.
Nel 2011 è uscito il mio libro Nuove parole del manager. 113 voci per capire l’azienda (Guerini e Associati. Il secondo di una serie: fa seguito a Le parole del manger. 108 voci per capire l'impresa, Guerini e Associati, 2006 ). Il senso di parole che usiamo senza più pensare è portato alla luce attraverso percorsi etimologici. In entrambi i libri ragiono su diverse parole del lessico informatico. In Nuove parole del manager una voce è dedicata alla parola computer.

Putare sub e putare con
Scrivevo lì che "il verbo latino putare -pensare, giudicare, credere, stimare, supporre, immaginare- risale ad una originaria idea di 'tagliare'". Potrei ora aggiungere una connessione che sei anni fa non avevo esplicitato: il senso originario del putare è ben espresso da un verbo italiano che ne deriva: potare. Potare la pianta, togliendo l'inutile, investendo nel futuro, perseguendo un progetto di sviluppo e di miglioramento. E ancora, per manter vivo il senso originario del putare, possiamo ricordare il ricco senso dell'espressione "puta caso che".
Continuavo nelle Nuove parole del manager: dall'idea del 'tagliare "si passa, cercando la precisione, al 'calcolare', 'conteggiare', 'determinare un valore numerico'". Ma il punto chiave che toccavo sei anni fa, sul quale ora vorrei soffermarmi, sta nelle frasi successive.
Il passaggio dal 'tagliare' al 'calcolare', scrivevo, avviene "attraverso due verbi: computare e supputare. Il cum, 'con', rimanda all'idea di insieme, di classe. Supputare (sub putare) allude con più precisione al campo della matematica: sub, 'sotto', descrive tempo e ambito, territorio logico all'interno del quale il calcolo può essere ritenuto valido.
Il calcolo di una posizione astrale, il calcolo di un arco temporale all'interno di un calendario, la stima del valore di un bene: tecnicamente si tratta di supputatio. Ma i due verbi, e i sostantivi supputatio e computatio, e supputator e computator, si sovrappongono. Computatio, forse proprio perché espressione meno tecnica, più vicina al senso comune, finisce per prevalere. Così in latino, così in italiano, in spagnolo, in francese e -attraverso il francese- in inglese".

Il computer come uomo e come macchina
Ancora in quella voce, sei anni fa, ho cercato di ricostruire l'le vicende del sostantivo computer."L'Oxford Dictionary data al 1610 computator, e -con pressoché identico significato- data al 1646 computer: “one who computes, a calculator, reckoner, a person employed to make calculations in an observatory, in surveying, etc.”. Charles Babbage, nella prima metà del 1880, chiama la sue macchine engines. Verso la fine del secolo si intendeva ormai per computer non solo la persona, ma anche la macchina. La nuova accezione del termine, però, sfugge ai pur occhiuti redattori dell'Oxford English Dictionary. Non appare nell'edizione del 1928: e questo potevamo aspettarcelo, perché il fascicolo della lettera C era stato chiuso nel 1893. Non appare nemmeno, però, nel Supplement del 1933 – eppure in quegli anni, al MIT e altrove, le macchine per computare esistevano, e si chiamavano con quel nome. La lacuna è colmata nel Supplement del 1987. Lì troviamo computer nel senso di “A calculating machine; especially an automatic electronic device for performing mathematical or logical operations”.
Per datare la parola si deve tornare a sfogliare vecchie riviste. Su Engineering, rivista datata 22 gennaio 1897, si può leggere: “This was (...) a computer made by Mr. W. Cox. He described it as of the nature of a circular slide rule”.
Macchine calcolatrici. supporti tecnici a sostegno del lavoro del computista esistevano da che l'uomo imparò a calcolare: calculus è il sasso o gettone usato pre rappresentare quantità o numeri. Già i romani usavano una 'tavola specializzata' per il lavoro del computista: l'abacum. Di seguito, gli strumenti si evolvono. Possiamo limitarci a citare la machine d’arithmétique costruita nel 1642 dal diciannovenne Pascal. Ma in ogni caso nessuno si sarebbe mai sognato di confondere l'uomo con il suo strumento. Dunque, posso riassumere ora, il computer è esclusivamente, fino alla fine del 1800, un essere umano che svolge il lavoro di contabile o computista.

Nelle parole di Seneca
Possiamo datare con precisione la sopravvivenza del supputare nelle lingue moderne. Il Dizionario di Oxford dichiara in uso supputate fino al 1691, suppute fino al 1727, supputation fino al 1825.
In italiano supputatore, 'esecutore di calcoli', scompare con il 1300. Ma supputare, nel senso di 'calcolare', 'computare attentamente', e supputazione, 'calcolo', 'computo', sono espressioni considerate dai dizionari (Zingarelli, Garzanti, Devoto-Oli).
Non c'è mutamento di senso dal latino. Perciò, per dire dell'uso dei verbi supputare e computare, vale rifarsi a testi classici. Citiamo quindi dalle Lettere a Lucilio di Seneca la lettera 88, dove si parla sia di supputatio, sia di computatio.
La lettera ha per argomenti le 'arti liberali', potremmo dire le professioni tecniche specializzate. Seneca contrappone la competenza applicativa del geometres -agrimensore, matematico- e del tabularius -ragioniere, contabile, amministratore, computista-, tecnici esperti in calcoli, alla visione d'insieme del sapiens, il filosofo.

10. Metiri me geometres docet latifundia potius quam doceat quomodo metiar quantum homini satis sit; numerare docet me et avaritiae commodat digitos potius quam doceat nihil ad rem pertinere istas conputationes, non esse feliciorem cuius patrimonium tabularios lassat, immo quam supervacua possideat qui infelicissimus futurus est si quantum habeat per se conputare cogetur.

10 Il geometra mi insegna a misurare i latifondi, invece che insegnarmi quanto basta a un uomo. Mi insegna a fare i conti prestando le dita alla mia avidità: mi insegni piuttosto che questi calcoli non hanno nessuna importanza, che non è più felice chi possiede un patrimonio tale da affaticare i ragionieri; anzi possiede beni superflui e sarà infelicissimo se è costretto a contare da sé i suoi averi.

26. Praeterea utraque fines suos habet. Sapiens enim causas naturalium et quaerit et novit, quorum numeros mensurasque geometres persequitur et subputat. Qua ratione constent caelestia, quae illis sit vis quaeve natura, sapiens scit; cursus et recursus et quasdam observationes, per quas descendunt et adlevantur ac speciem interdum standum praebent, cum caelestibus stare non liceat, colligit mathematicus.

26 Entrambe [la filosofia e la geometria], inoltre, hanno fini propri; il saggio ricerca e conosce le cause dei fenomeni naturali, mentre il geometra ne determina e ne calcola la quantità e la grandezza. Il saggio sa su quali leggi si basino i corpi celesti, qual è la loro forza e la loro natura: il matematico calcola i loro corsi e ricorsi e certe orbite lungo le quali essi sorgono e tramontano e sembrano talvolta stare immobili, fenomeno impossibile per i corpi celesti.

Il geometres "persequitur et subputat", "determina e calcola". "Numerare docet me", "mi insegna a far di conto", "potius quam doceat nihil ad rem pertinere istas conputationes", "invece di insegnarmi che questi calcoli non hanno nessuna importanza". Lo scetticismo di Seneca è evidente. Ma anche a prescindere dalla sua posizione, possiamo osservare come usa, con un senso che appare a prima vista lo stesso, una volta subputare e una volta conputare.

Biforcazione
La divaricazione di senso che separa i due verbi, computare e supputare mi appare oggi -mentre sto scrivendo il seguito di Macchine per pensare, secondo volume del mio Trattato di Informatica Umanistica- più significativa di quanto mi apparisse sei anni fa. Mi appare come strumento efficace per distinguere i due percorsi nei quali si divarica, nella propria evoluzione, l'informatica.

Sub
Il significato fondamentale della radice indeuropea da cui sub deriva, spiega Giacomo Devoto, è "la stasi su una superficie e il movimento verticale dal basso verso l'alto".
Sub ci parla con evidenza a un procedimento cartesiano: la catena deduttiva che discende dall'assioma. Ci parla del calcolo proposizionale e del calcolo delle classi di Russell: la classe superiore che spiega in senso della classe inferiore. Ci parla dell'informatica strutturata, costruita per strati sovrapposti. Ci parla del file system: la struttura e alle regole logiche usate per gestire i gruppi di informazioni e i loro nomi. Ci parla della ricorsività: un algoritmo innesca un algoritmo che a sua volta innesca un algoritmo. Potrei proseguire con gli esempi. Ma posso arrivare subito alla conclusione che penso di poter trarre: ciò che chiamiamo pensiero computazionale, potrebbe essere detto, in modo più rigoroso e preciso, pensiero supputazionale.

Cum
Passiamo ora ad osservare il senso del cum. Cum -mi rifaccio ancora a Giacomo Devoto- ci parla di due possibili valori. Il primo è il senso di 'compiutezza': latino complere (da cui completus): cum plenus, 'riempire', e quindi 'condurre a termine'; latino conficere: con facere: 'ultimare', 'rifinire', 'confezionare'. Il secondo è il senso di 'compagnia': latino medievale companio, cum pani-, colui che ha il pane in comune'.

Brevissima storia delle origini di ciò che Turing ha chiamato computazione
Possiamo ben accettare l'ampiezza del cum, il suo abbracciare sia la 'compiutezza' che la 'compagnia'.
Ma avendo accettato l'ampiezza del cum, dobbiamo tornare a guardarae a quel tipo di putatio, modo di ragionare, che chiamiamo comunemente oggi 'pensiero com-putazionale'.
Il pensiero computazionale cerca, in effetti, la  'compiutezza', l'esattezza, la perfezione. Esattezza: ex agere, 'condurre a termine', quindi exactus, 'condotto a termine'. Perfezione: per ficere: 'condurre a compimento', quindi perfectus, 'compiuto'.
E' d'uopo anche ricordare come questa tensione all'esattezza e alla perfezione, questa tensione al 'compiere', 'finalizzare', 'ultimare', 'terminare' stia veramente nel cuore del pensiero computazionale. Ricordiamo l'interrogarsi di Turing (e di Alonzo Church) nel 1936 a proposito dell'Halting problem, il problema dell'arresto, o della terminazione: il chiedersi se sia sempre possibile, descritto un algoritmo e un determinato input finito, stabilire se l'algoritmo in questione termini o continui la sua esecuzione all'infinito.
Ricordiamo che lo stesso considerare l'Halting problem è frutto di un percorso logico perseguito per la via del sub. Guardare all'Halting problem è già di per sé scegliere una via sub-ordinata. Un modo riduttivo di guardare all'Entscheidungsproblem, il problema della decisione, posto da Hilbert nel 1928: trovare una procedura, eseguibile meccanicamente, in grado di stabilire se un enunciato è o non è deducibile all'interno di un sistema formale. Meccanicamente, deducibile, sistema formale: tutto qui ci parla di sub. Si guarda a formule espresse nel linguaggio formale della 'logica del primo ordine': ci si riferisce a un insieme; i quantificatori riguardano questo insieme, e non i sottoinsiemi: siamo ancora nel dominio del sub.
Turing sceglie di ridurre -ancora sub- la questione dell'esistenza di un 'algoritmo' o 'metodo generale' in grado di risolvere l'Entscheidungsproblem all'Halting problem, ovvero alla questione dell'esistenza di un 'metodo generale' che decide se una data macchina di Turing si ferma o no.

Nel regno del sub
Possiamo dunque ben sostenere che il sub definisce efficacemente la scelta logica per cui il tentativo di risolvere il problema è subordinato alla definizione formale dei termini tramitei i quali il problema è espresso.
Il sub, anche, ci parla dunque efficacemente della scelta -la scelta di Turing- che consiste nel considerare calcolabile per l'uomo una funzione se questa è calcolabile per una macchina, la macchina descritta da Turing e che da Turing prende il nome.
Il pensiero che  ci siamo abituati a chiamare computazionale, insomma, risolve i problemi aperti dall'ampiezza del cum per via riduttiva: riducendo il cum a sub, intendendo il cum come sub.
Possiamo quindi sostenere che, avendo a disposizione, in latino come nelle lingue moderne, due verbi -computare e supputare- ognuno dei quali indica con precisione una declinazione del putare, in senso lato 'pensare', supputare è il verbo più adeguato per definire la via della logica formale, del calcolo ricorsivo, del considerare calcolabile per l'uomo ciò che è calcolabile per la macchina.

Nel regno del cum
Si libera così l'altro verbo, il cum-putare. Si libera il cum inteso come compiutezza dalla gabbia cartesiana. Se quel tipo di compiutezza che è cercato per via cartesiana, sub-ordinata, meccanica, riduttiva, ricorsiva, logico formale, è definita dal sub, il cum si apre a parlarci di un altra via di ricerca della compiutezza: la compiutezza del cum plexus, complesso e del cum nexus, connesso. Plexum è participio passato di plectere, 'intrecciare'; così come nexus è participio passato di nectere, 'collegare'. Dunque due radici indoeuropee. Plek, da cui piegare, implicito, semplice, perplesso, il tedesco flechten, 'intrecciare'. Negh , da cui il sanscrito nayhati, 'congiunge', da cui nesso, nodo, da cui l'inglese net. Due radici indeuropee che ci guidano nel riportare il senso del cum nei pressi dell'idea di 'compagnia'.
Possiamo ben intendere la 'compagnia' come 'orientamento a stare insieme', 'in reciproca unione'. Ci aiutano a intendere questo senso espressioni come contingenza, contiguità: espressioni che non a caso associamo al pensiero complesso, quel pensiero che sceglie di non ridursi a deduzione, a logica formale, insomma: a supputazione. In latino contingere è cum tangere, 'toccare con', 'toccarsi con'. Potremmo dire, nel lessico di Maturana e Varela,  accoppiamento strutturale.
Relazione che per esperienza sappiamo possibile tra essere umano ed essere umano, ma che possiamo considerare possibile anche tra uomo e macchina. Ralazione: re è 'movimento in senso inverso', latus è forma irregolare del verbo fero, 'portare'. Refero è 'portare indietro'. Ma è lo stesso sistema del verbo fero a ricordarci la sempre presente posizione complementare: il necessario e sempre presente complemento della relazione è l'offerta. Ob fero, 'portare verso'. Possiamo sostenere che l'accoppiamento strutturale -il regno del cum- contempla sempre -siano gli attori uomini, siano gli attori uomini e macchine- sia l'ob, 'andare verso', sia il re 'movimento in senso inverso'.

Provvisoria sintesi
Si può così tentare, a partire dalla divaricazione tra supputatio e computatio, una lettura sintetica della divaricazione che percorre l'intera storia dell'informatica - o, guardando il nosto oggetto con un'ottica parzialmente differente, della Computer Science.
Un primo effetto della distinzione tra supputatio e computatio ci porta a vedere da un lato, dal lato della supputatio, una macchina che funziona, descritta nel suo movimenti e nelle sue articolazioni interne. Movimenti essenzialmente verticali, dal basso in alto, dall'alto in basso. Pensiamo agli strati sottostanti di cablatura e di hardware. Pensiamo alla sovrapposizione di strati di software. Possiamo richiamarci al verbo latino supponere: sub ponere, mettere, collocare, porre sotto. Possiamo ricordare anche il verbo struo: 'collocare a strati sovrapposti'. Da struo, costruzione, distruzione, e struttura,
Dal lato della computatio, osserviamo invece enti che guardano oltre i propri confini, stando in relazione ed offrendosi reciprocamente servizio. Possiamo richiamaci al verbo latino componere: mettere insieme, riunire, comporre.
Stimolati dalla distinzione tra supputatio e computatio possiamo anche tornare ad osservare, in luce più precisa, le varie letture dicotomiche che tentano di leggere la divaricazione interna all'informatica, o Comptuer Science. Cito qui al volo qualche distinzione esemplare.
L'informatica strutturata e l'informatica semistrutturata o destrutturata. Il mondo del Mainframe e il mondo del Personal Computer. La cattedrale e il bazar. Il castello e la rete.
Distinguere, come propongo qui, il supputare dal computare ci garantisce una maggiore precisione. Basta un solo esempio: il Web esiste se è dato il Persona Computer, è destrutturato, è un bazar, una rete. Ma se osserviamo il Web attraverso l'opposizione supputare/computare, avremo modo di osservare come, pur in presenza della rete e del Personal Computer, pur in un quadro destrutturato, Google, macchina autonoma che succhia il lavoro dell'uomo, vive in realtà a prescindere dall'uomo, come macchina supputante.
Una provvisoria sintesi ci porta a dire che nel regno della supputazione l'uomo è irrilevante, e quindi alla fine non presente. Il regno della computazione può darsi invece se, e solo se esiste, ed è attivamente presente, l'essere umano.

Watson

Watson: adesso è sulla bocca di tutti, ma tutti i ragionamenti sui giornali e in tv sono superficialissimi.
'Supercomputer' non vuol dire nulla: si parla di hardware, di software? di basi dati? di algoritmi? Eppure leggete i titoli dei giornali, e anche gli interi articoli: sperticata apologia della meravigliosa macchina.

In estrema sintesi:
Simulazione del comportamento umano presentato come risposta adeguata ad esigenze umane e anche a scientifica ricerca della verità: ma 'simulare' è ben diverso da 'essere' e da 'esistere', cioè dall'agire umano.
Capacità della macchina di capire linguaggio naturale umano e di interagire con l'uomo senza mediazione di interfacce come tastiere mouse e scrivanie come metafore sullo schermo: non è che un più sofisticato inganno. Perché comunque stiamo avendo a che fare con una macchina.
Ricerca di risposte dentro dati prodotti dall'uomo: quale che sia la 'base dati' su cui si lavora resta aperto il problema centrale: tramite quale 'logica' si leggono e interpretano i dati. Quali sono gli algoritmi usati. A partire da quali scelte ideologiche e politiche sono stati scritti questi algoritmi.
I giornalisti non si sforzano di capire. E usano passivamente i comunicati stampa IBM. Il governo italiano, per motivi evidenti di politica di breve termine, ostenta l'accordo con l'IBM prendendo per buono ciò che l'IBM dice. Gli esperti di computing e di Intelligenza Artificiale hanno tutti i motivi per essere conniventi: l'affermazione di Watson è la loro affermazione. Il loro atteggiamento è del tipo: 'non disturbate il manovratore'.
La propaganda costruita attorno a Watson sfrutta l'insicurezza umana di fronte alla complessità, di fronte a scelte difficili. Sfrutta l'umana disponibilità ad accettare con sollievo soluzioni magiche.
Vogliamo discutere su come invece su come, anche con l'ausilio di macchine, possiamo assumerci responsabilmente l'onere, ma anche il piacere, di affrontare problemi, e di risolverli.

Nel capitolo 'L'essere umano e i due modi di essere Turco' del mio libro Macchine per pensare parlo proprio di Watson e delle sue implicazioni non solo filosofiche, ma anche politiche e sociali.
Trascrivo qui sotto un breve brano:

Al termine del Ventesimo Secolo l’IBM lancia il computer Deep Blue. La macchina sconfigge, in una partita a scacchi, il campione Garry Kasparov. Di fronte a questo successo, subito si elevano i peana: ‘E solo una questione di tempo e le macchine diventeranno imbattibili’. Si cela dietro questa celebrazione della cosiddetta Intelligenza Artificiale un messaggio non da poco: si vuole convincere con questa propaganda i cittadini a credere che sia meglio affidarsi ad una macchina meravigliosa, che pensa, e risolve i problemi complessi, meglio di quanto sappiano fare gli esseri umani.

Non paghi, gli strateghi e i tecnici dell’IBM, nei primi anni del nuovo millennio, rilanciano, costruendo una nuova macchina ancora chiamata, per colpire la fantasie delle masse, Supercompuer: Watson, in onore di Thomas John Watson Sr., Chairman per quarantadue anni della Corporation.

Si tenta di argomentare che il progetto ha come scopo facilitare l’interazione tra uomo e macchina. Si vuole sostenere che sia utile all’uomo una macchina con la quale si possa interagire senza dover ricorrere ai complicati linguaggi che la normale macchina è in grado di capire. Ma per l’uomo, come non è mai un problema comunicare con un cane o con un gatto, non è mai un problema colloquiare con una macchina. L’aspettativa, che spesso l’uomo, insicuro, nasconde a se stesso, è disporre di una macchina in grado di sostenerlo nel proprio libero pensiero.

Stavolta, con Watson, poiché alle masse si devono offrire spettacoli adatti, si trascura il troppo sofisticato gioco degli scacchi, e si scende sul piano della più comune volgarizzazione della conoscenza: la capacità di rispondere alle domande di un quiz televisivo. Ecco la grande sfida, che naturalmente la Macchina vince: esibirsi sui teleschermi, durante una puntata di Jeopardy!, ovvero Rischiatutto. Naturalmente, anche in questo caso si tratta di una sfida comoda, fondata in realtà su ciò che è facile per la macchina, ed è al contempo un inevitabile punto debole umano: la mera capacità di memoria, il tenere in archivio masse di dati. Si sceglie dunque, per colpire l’immaginario popolare, un gioco adatto più a una macchina che a un uomo, un gioco dove intuizione ed abduzione giocano un ruolo marginale.

Questa è l’intelligenza, il modo di intendere il pensiero, che si pone alla fine come modello all’uomo-massa. Per indurlo a smettere di pensare.

Sullo stesso tema, potete leggere questo mio articolo, apparso sul Sole 24 ore, supplemento Nova, il 10 aprile 2016.

E’ tutta colpa di Google?

Un’opinione diffusa, sempre più presente sui mass media, giornali e televisione, ma anche sui social network, un’opinione di cui sono portatori intellettuali, politici, e anche informatici di professione, guarda con preoccupazione all’abuso posizione dominante da parte di imprese operanti sulla scena delle cosiddette ‘nuove tecnologie’. Una sempre crescente, massa di conoscenze, frutto dell’intelligenza umana, è oggetto di appropriazione indebita. Un caso per tutti: Google.
Google è responsabile di sempre più pericolosi attacchi alla sfera privata dei cittadini, Google è responsabile dell’appropriazione indebita, del furto di conoscenze prodotte da ognuno. Bastano pochi esempi.Google spia i nostri gusti e le nostre intenzioni osservando le nostre interrogazioni al motore di ricerca. Google viola la nostra sfera privata usando, non sappiamo bene come, la possibilità di sapere tutto sul nostro uso della posta elettronica. Google, tramite il servizio di Analytics messo a nostra disposizione, è in grado di sapere quali siti, e quali pagine su ogni sito, preferiamo visitare. Google, alimenta e via via migliora il proprio sistema di traduzione usando la capacità degli esseri umani di tradurre da una lingua all’altra: usa la mia capacità di tradurre senza darmi nulla in cambio. Ribadisco che si tratta solo di esempi.
E’ superfluo soffermarsi troppo nel ricordare che ciò che vale per Google vale in uguale o maggiore misura per ogni piattaforma offerta al nostro uso: Facebook, Twitter, Instagram. Anch’io sono inquietato da questa situazione.
Anch’io vedo in questa appropriazione -che passa sopra la testa di cittadini e stati sovrani- un’enorme problema politico, sociale, culturale. Ma non sono d’accordo nel considerare tutto questo una novità. Se vediamo in Google un pericolo nuovo, è solo per carenza di prospettiva storica. E’ solo perché siamo abbagliati dalla nuova veste di un fenomeno che non è per nulla nuovo, un fenomeno che viene da lontano, e che, dall’inizio del Ventesimo Secolo, ha caratterizzato l’intera storia dell’Informatica, fin dalla sua nascita. Abbagliati dalla pretesa novità, credo, finiamo per non vedere il pericolo dove veramente è, e quindi per non adottare contromisure efficaci.
Per questo in Macchine per pensare ripercorro la storia dell’Informatica. E’ fuorviante legare la storia dell’Informatica a Turing e a von Neumann, alla costruzione di ‘macchine matematiche’ destinate a sostituire il povero pensiero umano con il più efficiente e preciso ‘pensiero calcolante’. C’è un altro filone compresente: la progettazione e la costruzione di macchine destinate al controllo sociale. Macchine destinate a portare a compimento il sogno di ogni burocrazia, ma anche di ogni stato totalitario: sapere tutto il possibile della vita e dei comportamenti dei cittadini.
Racconto così in Macchine per pensare dell’avvento delle prime ‘macchine per il controllo sociale’ veramente efficienti: le macchine Hollerith, macchine elettromeccaniche che conservano le informazioni su schede perforate, nate negli Stati Uniti per automatizzare l’elaborazione dei dati raccolte con i censimenti. Macchine che trovano l’esemplare, estremo utilizzo nella Germania nazista negli Anni Trenta e Quaranta.
Si usavano allora queste macchine, in modo consapevole e trasparente, per sapere tutto di ogni persona, nel privato e al lavoro. Come racconto in sintesi qui. Non si osava forse pensare di potersi anche appropriare, tramite un’espansione della capacità del controllo di queste macchine, anche dei frutti del pensiero umano. Ma il progetto era già, nei primi trenta anni del secolo scorso, ben chiaro. Nulla dunque di nuovo.
Karl Marx l’aveva capito con un secolo d’anticipo. Solo oggi possiamo ben capire ciò che paventava parlando di General Intellect, knowledge sociale generale, prodotto del pensiero e del lavoro umano, defraudato ai produttori e reso disponibile, tramite macchine, a chi -stati, imprese, poteri occulti- potrà così usare a proprio piacimento ciò come nasce come risorsa personale e sociale.
Ora, il fatto è che, a partire dagli Anni Sessanta del Ventesimo Secolo, si assiste a una rottura storica. Quelle macchine che erano in esclusiva disponibilità di Stati, imprese, poteri occulti, quelle macchine che servivano al controllo sociale, entrano nella disponibilità di ogni cittadino. Il Personal Computer e in World Wide Web, pur con tutti loro difetti, sono questo: strumenti di liberazione, strumenti per difendere e garantire la propria libertà personale, la propria possibilità di creare conoscenze e di goderne i frutti.
Google nasce con il Web. Nasce con il progetto libertario dell’esplorazione di nuove frontiere per la conoscenza. Conoscenza di ognuno e conoscenza come bene comune, liberata dal controllo centrale il cui simbolo è proprio il Mainframe, in computer centrale che tutto conserva, diretto erede delle macchine Hollerith. Il fatto che poi alcuni tra i tecnici che hanno creato il Personal Computer e il Web, in casa Google e in altre case, si siano trasformati in speculatori finanziari, e pur di trarne profitto, siano passati a distruggere la propria creatura, non può negare la storia. L’atteggiamento via via sempre più esplicitamente assunto da Google e da Facebook, la loro minacciosa posizione dominante di onnipresenti attori globali sciolti da vincoli dettati dagli Stati sovrani, il loro attacco alla sfera personale dei cittadini del pianeta, dunque, ben lungi dall’essere una novità, è un rigurgito del passato. Insomma: la posizione dominante di Google non è che il ritorno, al di là della rottura culturale politica che l’avvento del Personal Computer e il World Wide Web hanno comportato, a quel controllo sulla vita e sul lavoro umano che è caratteristica originaria dell’Informatica.
Non serve dunque demonizzare Google, né serve vedere nuovi pericoli conseguenti a misteriose tecnologie. Serve mantener viva, in quanto cittadini, la propria attiva presenza sulla scena politica. La democrazia è frutto di responsabilità diffusa. La democrazia, oggi, è anche frutto dell’uso consapevole delle tecnologie oggi disponibili. Che restano, nonostante Google, strumenti democratici tramite i quali combattere le pretese totalitarie e l’incombere eccessivo del controllo sociale.
Va bene quindi parlare dell’antica minaccia alle libertà individuali, oggi incarnata da Google. Ma, intanto, occupiamoci di usare con più consapevolezza e con più pienezza, come strumenti di liberazione, gli spazi di libertà personale, di interazione sociale e di creazione collettiva di conoscenza che prima non ci saremmo neanche sognati di possedere. E che oggi, anche per merito di di Google, abbiamo a disposizione.

(Ho già scritto a proposito di Google, qui su Dieci chili di perle, qui e qui).