Appunti a proposito delle responsabilità dei computer scientist

Che problema c’è? Mi chiede un professore di informatica nella discussione che segue a una presentazione del mio libro Macchine per pensare. E sottintende: il problema non esiste.

Il tema dell’argomentare è presto detto: un tempo forse era sensata la critica a una Intelligenza Artificiale Forte. E in anni successivi, forse, era motivata anche una critica all’Intelligenza Artificiale Debole. A entrambe queste concezione dell’Intelligenza Artificiale s’attaglia infatti la critica: si vuol sostituire la macchina all’uomo. Si vuol sostituire all’intelligenza umana, accettata così com’è, un’intelligenza progettata secondo il modello di un’intelligenza ben fatta, depurata dagli umani limiti e difetti.

Il computer scientist, così, pretende quindi di sapere, a priori, quali sono i limiti e difetti dell’intelligenza umana, ponendosi al sopra del suo stesso essere uomo, ponendosi nel ruolo del demiurgo -’artefice’, ‘ordinatore’- pretendendo di sapere meglio degli altri uomini cosa è giusto per gli uomini.

Mi si dice: forse questa era una pretesa eccessiva. Ma che problema c’è? Non c’è problema, perché oggi l’Intelligenza che noi computer scientist, l’Intelligenza che perseguiamo e sviluppiamo non può più nemmeno essere definita, a rigore, ‘artificiale’. Perché è la stessa intelligenza umana. Potrebbe semmai essere definita Intelligenza Sociale. Lavoriamo infatti sui frutti dell’umano pensare, frutti collazionati in rete, rese accessibili da quella Rete di Reti che è il Web.

Studiamo sintassi e semantica non a partire da grammatiche intese come sistemi di regole. Osserviamo invece l’emergere di regole da corpora che raccolgono l’umano libero modo di esprimersi. Cerchiamo traduzioni da lingua a lingua via via migliori attraverso l’accumulazione, la sovrapposizioni di traduzioni diverse degli stessi testi canonici, e attraverso le correzioni alle stesse traduzioni di umani disposti a collaborare. Ricostruiamo i comportamenti degli uomini a partire dalle loro stesse tracce: le tracce lasciate, passando da cella in cella, dal telefono cellulare che ormai accompagna ogni essere umano; le tracce lasciate dalla scatola nera posta dalle Compagnie di Assicurazioni sulle automobili; le tracce lasciate dalla battuta di cassa, rilevate nel momento in cui l’essere umano compra qualcosa in un negozio.

I Big Data, che non sono altro che il frutto dell’intelligenza umana, costituiscono insomma la materia sulla quale noi lavoriamo. Non veniteci quindi a dire -ecco il succo dell’argomentazione che mi viene proposta-, non veniteci a dire che pretendiamo di imporre all’uomo un’intelligenza diversa dalla sua. Veniteci semmai, invece, a ringraziare, per come diffondiamo e redistribuiamo ad ogni uomo i frutti della sua stessa intelligenza. Permettendo ad ogni uomo di godere dei frutti dell’intelligenza che non sa di avere.

E allora, che problema c’è? Tralascio di qui di toccare il tema della privatezza (detto tra parentesi, non vedo la necessità di usare il termine inglese privacy), della riservatezza, di come in molti casi siano raccolti i dati sui comportamenti degli esseri umani. I dati sul personale uso, da parte di ognuno, della propria personale intelligenza. Perché spesso, si sa, i dati sono raccolti nostro malgrado, senza che noi esseri umani ne siamo adeguatamente portati a conoscenza. E senza che ci venga garantito un adeguato compenso per questo uso (o abuso) della nostra intelligenza.

Tralascio qui questo tema -del quale del resto parlo in Macchine per pensare, e che comunque tratterò in un altro articolo, qui su Dieci chili di perle. Tralascio qui il tema, pur considerandolo importante, perché cerco di evitare una trappola in cui vedo finire spesso riflessioni simili a quella che propongo in questo articolo. Scivolando a parlare del furto dell’umana intelligenza, si finisce per distogliere l’attenzione dalla riflessione sul ruolo del computer scientist, alle prese con l’intelligenza più o meno umana. Si cerca lontano da noi il colpevole dell’ingiustizia, allontanandoci abbastanza comodamente dal riflettere attorno a ciò che stiamo facendo.

Torniamo quindi alla domanda iniziale: che problema c’è? Torniamoci accettando anche di chiamare ora il computer scientist ‘social data scientist’.

Il problema che c’è, e che tocca il social data scientist così come il computer scientist, può essere formulato sotto forma di nuova domanda. Se tu avessi lavorato negli ultimi Anni Cinquanta o negli Anni Sessanta, al tempi in cui dominava in canone dell’Intelligenza Artificiale Forte, come ti saresti comportato? Ti saresti mosso nei confini del canone, o avresti forse -in virtù della libera scelta riconosciuta al ricercatore universitario- indirizzato la tua ricerca in altre direzioni? Ti saresti posto domande etiche a proposito del tuo arrogarti il ruolo di demiurgo? E analogamente: se tu ti trovassi nell’epoca in cui domina il canone dell’Intelligenza Artificiale Debole, come ti comporteresti? E dunque: è sufficiente, oggi, tranquillizzarsi dicendo che non sono più attuali i dubbi etici che erano attuali sessanta o trenta anni fa?

Sono propenso a sostenere che il lavoro del ricercatore, e del progettista di macchine che tendono a sostituire l’uomo, comporta di per sé dubbi etici e interrogativi relativi alla personale responsabilità. Semplicemente: ciò che fa la differenza tra ricercatore e ricercatore, è la personale disponibilità -quale che sia il canone vigente- a non rifiutare i dubbi etici e ad assumersi personali responsabilità. Non serve nemmeno lavarsi la coscienza firmando appelli, per esempio per moratorie delle ricerche relative a robot-soldato. La domanda è esistenziale, rivolta alla persona: cosa faccio io personalmente, al di là del firmare un appello, nel mio quotidiano lavoro di ricerca e di sviluppo? So bene che l’assumere questo atteggiamento non è facile.

Una prima, non irrilevante conseguenza, è che legare le ricerche al proprio personale punto di vista significa spesso uscire dal canone; e l’uscire dal canone comporta spesso, di fatto, una penalizzazione della stessa carriera del ricercatore.

Una seconda, più ampia conseguenza è che si tratta di imparare a muoversi su un campo nuovo, il campo filosofico. Non solo allargando lo sguardo sul terreno già noto e battuto: pur restando sul terreno indicato da Turing -il ‘pensiero calcolante’- tornare a guardare alla matematica assiomatica di Hilbert, alla logica di Frege, ritornare magari a Leibniz. Ma accettando anche di muoversi in territori estranei al canone informatico: Freud, Wittgenstein, Heidegger. O altri ancora. Wittgenstein ci ricorda che, di fronte ad ogni macchina, e ad ogni funzionamento della macchina, è possibile contemplare un’altra macchina, ed un altro funzionamento. Heidegger ci fornisce precisi indirizzi a proposito di come concepire una macchina a misura d’uomo. Non sono forse queste fonti importanti per chi lavora a studiare i modi per gestire, tramite computer, l’intelligenza umana?

Di questo cerco di parlare in Macchine per pensare. Credo non sia difficile muoversi sul terreno della filosofia. Ma anche se lo fosse? Dobbiamo forse rinunciare a cose interessanti solo perché ci appaiono, di primo acchito, difficili?

Lascio rispondere alla domanda il mio amato poeta cubano José Lezama Lima: “sólo lo difícil es estimulante”. Solo ciò che è difficile è stimolante. Perché, sostiene Lezama, solo ciò che è difficile ci stimola ad andare oltre le nostre resistenze, e le resistenze dei materiali con i quali lavoriamo. Masse di dati destrutturati appaiono sorde. Sembrano non dire nulla. Ci sfidano, chiedendoci di provare a coglierne in senso.

Sigmund Freud: il Web come inconscio

Brani tratti da Macchine per pensare, Guerini e Associati, gennaio 2016.

Possiamo ben immaginare che Sigmund Freud, se vivesse oggi, starebbe dalla parte di quegli intellettuali con la puzza sotto il naso che si fanno portabandiera della critica del Web. Il Web è per questi intellettuali l’‘invasione dell’irrilevanza’, il ‘regno della stupidità’.

In questa massa, in questo accumulo di credenze, dove il vero e il falso sono mischiati e confusi, si sostiene, trovare cose interessanti è un lavoro troppo duro, lento, e a volte infruttifero. Il Web è ingannevole e inaffidabile.

Certo è più rassicurante una enciclopedia del sapere redatta dai Massimi Esperti di Ogni Disciplina. Una biblioteca che contiene solo i Libri Importanti. E’ più rassicurante una ben stabilita, organica Weltbild, visione del mondo. Anzi, una Wissenschaftliche Weltauffassung, Visione Scientifica del Mondo. Non sfuggirà a nessuno il fatto che i modelli della conoscenza proposti dai computer scientist corrispondono a questa tranquillizzante idea: sistemi ben strutturati, escludenti ogni oggetto spurio; database assoggettati a un modello dei dati - dove in base ad assiomi si è eliminata ogni contraddizione, e gli elementi contenuti sono dichiarati per definizione veri.
Codesti intellettuali non vogliono sentirsi dire che il Web è tutto, che la loro stessa eletta produzione non è che una parte del Web. Non vogliono nemmeno sentirsi dire che c’è dell’ipocrisia nella loro critica: dietro l’atteggiamento falsamente virtuoso di difensore della Vera Scienza si nasconde il timore di perdere i propri privilegi di Necessari e Unici Depositari del Sapere.
E’ illusorio tentare di nascondere pulsioni e desideri dietro a puri pensieri formulati secondo ineccepibile logica. La stessa logica non è che un Ersatz, un surrogato, un mascheramento delle pulsioni e dei desideri.
Come ogni grande pensatore, Freud vede al di là del proprio carattere e dei propri pregiudizi. Vede ciò che non vorrebbe vedere, ciò che contraddice la sua propria visione del mondo. Ambisce ad essere scienziato, a elevarsi sopra il pensiero comune, sopra la tradizione popolare, ma si trova a dover ammettere che lì dove la lettura dei segni è veramente difficile -nell’interpretazione dei sogni- la saggezza popolare si mostra ben più acuta dell’opinione scientifica.
Se ne potrebbe inferire che è opportuno continuare a dare credito alla saggezza popolare, e si potrebbe anche ritenere che lo scienziato abbia qualcosa da imparare dalle comari, dai cantastorie o dagli anziani del villaggio.
Accade invece che Freud arrivi a ritenere di aver creato la Vera Scienza, superiore ad ogni saggezza popolare. Accade anche che sulle basi delle proprie scoperte Freud edifichi una nuova dottrina, presto ben fissata come lessico e come catechismo. Accade infine che attorno al lessico e al catechismo si edifichi una nuova, chiusa comunità scientifica. Nuovi chierici, psicoanalisti, che si ritengono lontanissimi dalla superstizioni del vile pensiero comune, e che si considerano gli unici capaci ed autorizzati ad usare il Metodo dell'Interpretazione.
Possiamo considerare inevitabile, e anche salutare, nella storia della conoscenza, questo costante susseguirsi di abbattimenti di Chiese, e di edificazioni di Nuove Chiese.
Oppure possiamo cercare di cogliere appieno il senso del grande pensiero innovatore, spogliandolo dei limiti che a quello stesso pensiero ha imposto il suo autore. Possiamo cercare di andare oltre le difese, le insicurezze, le meschinità, cogliendo tutta la potenza del grande pensiero.
Per tutti, e così anche per lo stesso Freud, è difficile lasciarsi guidare, nel pensare, da una qualche dunklen Ahnung, oscura congettura. Ed è difficile ammettere che, di fronte al pensare seguendo oscure congetture, non esistono chierici e laici, scienziati e popolo ignaro. Proprio Freud ci ha mostrato come ogni essere umano si trova a convivere con l’inconscio. E come ognuno di noi resista a ciò che dice l’inconscio.
Siamo pronti, a questo punto, per proporre un Ersatz. Una sostituzione che costruisce senso. Possiamo dire che il Web è l’inconscio.
Cent’anni dopo le scoperte freudiane, all’inizio del Ventunesimo Secolo, ci troviamo sotto gli occhi un rovesciamento paradossale. Proprio tramite quello stesso codice digitale offerto dal computing, erede del logicismo; proprio tramite i computer, macchine nate nel quadro del progetto logicista, abbiamo accesso allo sconfinato, sinistro, perturbante, spaesante -ma enormemente ricco- World Wide Web. Nel World Wide Web è impossibile separare nettamente le ‘credenze’ dalle ‘verità’. Ci muoviamo nella sterminata Rete privi di certezze, mossi, nella nostra ricerca di conoscenza, da dunklen Ahnungen, oscure congetture.
Ma non per questo il Web cessa di essere fonte di conoscenza. Al contrario: il muoversi seguendo oscure congetture è il modo per portare alla luce quella conoscenza che la logica formale e le procedure del computing scartano, per la loro disconformità rispetto a forme già date.
Lo scrutare di ognuno nel Web, con l’ausilio di un motore di ricerca, ci appare come nuovo riferimento per lo stesso scienziato. Il profano, il laico, dotato della propria macchina personale connessa in rete, mostra allo stesso chierico come approssimarsi alla conoscenza.
Ma c’è, ancora, qualcosa di più. C’è sempre qualcosa di più nel profondo. Il profondo è Ungrund, ‘senza fondo’ e ‘senza fondamenti’. Il Web è qualcosa che è, senza essere come dovrebbe essere.
C’è sempre qualcosa che sfugge, un deep Web che si crea di nuovo al di fuori, al di là di ogni nuova esplorazione.
Il Web è il luogo dell’occulto. Ma anche il luogo dove si costruisce conoscenza. Il Web è il luogo dove stanno Alles Material, tutti i materiali. Ma è anche il luogo dove il tutto è superiore alla somma delle parti. Il Web è traccia e memoria dei tentativi esperiti dagli uomini per conoscere. Massa incoerente di spezzoni di conoscenza. Il Web è una accozzaglia di detriti. Detriti che ci appaiono sempre anche come nuovi materiali di costruzione.
Freud ci mostra il percorso per muoversi in questo caos. Accettare tutti i materiali. Accettare che una cosa sta per un’altra cosa. Formulare senza timore oscure congetture. Interpretare. Costruire così conoscenza.
Il Web è novità. Freud ci chiama ad affacciarci senza paura sul Web.

Ma proprio Freud ci spinge a non cadere in questa illusione. Ci spinge a considerare il sistema assiomatico ed il progetto logicista e l’informatica come frutti di bisogni soggettivi, frutti del personale carattere di Frege e Russell: essi hanno bisogno di questo ordine, di questo rigore di questo sistema che contiene e che denomina gli oggetti in modo univoco per tenere a bada le proprie pulsioni, per far fronte al timore di pericoli distruttivi, per non soccombere all’istinto di morte. Frege e Russell tentavano, tramite la matematica, di tenere a bada la loro ‘malattia’. Freud ci spinge ad accettarla.

Sarebbe un grave errore tentare di creare una mappa del Web. Sarebbe un errore considerare il Web solo per quella piccola parte che è accessibile tramite i più noti ‘motori di ricerca’. Sarebbe un errore considerare importanti, nel Web, solo quei luoghi, semplificati, banalizzati che nuovi chierici hanno costruito per ingabbiarvi i visitatori - speculando sul loro timore, impedendo loro di fare esperienza.

IBM: da Hollerith a Watson

Brani tratti da Macchine per pensare, Guerini e Associati, gennaio 2016.

Herman Hollerith nasce nel 1860 a Buffalo, nello Stato di New York. Il padre è un emigrato tedesco. Herman studia ingegneria. Lavora al censimento del 1880 come assistente di William Trowbridge, suo professore alla Columbia University.

Il Census Office è in origine una organizzazione temporanea che si attiva ogni dieci anni, in occasione del censimento. Il giovane Hollerith ha di che riflettere. L'elaborazione dei dati del censimento, affidata al lavoro manuale di computisti addetti ad inserire i dati in tabelle, è destinata a durare anni.

Come Hollerith sa bene, le schede perforate vengono da lontano, sono in uso dalla fine del Settecento, e vantano già applicazioni di gran successo al lavoro di fabbrica: caso esemplare i telai Jacquard. Ma ora Hollerith trova il modo di utilizzare le punched cards per l'inserimento in tabelle -tabulazione- dei enormi masse di dati. L'8 gennaio 1889 il suo brevetto -una macchina tabulatrice elettrica- è ufficialmente registrato. Dal 9 dicembre 1888 le sue prime macchine sono istallate presso l'United States Department of War. Hollerith machines sono quindi usate per tabulare i dati del censimento 1890. 43 macchine permettono ai 500 addetti di svolgere in due anni il lavoro che avrebbe altrimenti richiesto sette anni.¹

Ci si rende presto conto che, così come la macchina Hollerith tratta i dati relativi ad una popolazione umana, può trattate i dati relativi ai clienti di una compagnia di assicurazione, e -via via generalizzando- i dati relativi ad un qualsiasi prodotto che entra ed esce da magazzini, così come i dati di un carro merci su una linea ferroviaria.

Macchine Hollerith fanno così il loro ingresso nel back office di grandi magazzini, aziende elettriche e del gas, industrie chimiche e farmaceutiche, acciaierie, compagnie petrolifere e, in particolare, nel trasporto ferroviario.

Nel 1896, la New York Central and Hudson River Railroad adotta il sistema di Hollerith. Nel '28 il sistema Hollerith è adottato dalle Ferrovie dello Stato italiane. A quel punto non solo il sistema è adottato da quasi tutti i vettori ferroviari statunitensi, ma è in uso in Inghilterra, Sud Africa, Argentina, Messico - è lo standard per quanto riguarda pianificazione della gestione del traffico dei carri, inventari, gestione delle merci trasportate.

Il primo paese straniero ad adottare le macchine Hollerith per i propri censimenti è la Russia. Nel 1910 Hollerith concede licenza dei suoi brevetti per la Germania a Willy Heidinger, commerciante di macchine addizionatrici, che fonda Berlino la Deutsche Hollerith Maschinen Gesellschaft, DeHoMaG.

Nell'11 Hollerith vende la Tabulating Machine Company a Charles Flint, questi a sua volta la vende a Thomas J. Watson. Attraverso fusioni con altre aziende del settore e vari cambi di denominazione, l'impresa diverrà, nel 1924, International Business Machines Corporation, IBM. La rete di filiali creata da Hollerith resta fondamentale per lo sviluppo del business in Europa.

DeHoMaG

Ciò che serve per ogni industria, ciò che si mostra adeguato ad organizzare il capillare, complicato articolatissimo sistema ferroviario, si presta evidentemente ad usi più nefasti. Può essere usata per tenere a bada la ribellione delle masse.

Hollerith offre gli strumenti per schedare ogni individuo, per classificare ognuno in base a sesso, razza, età, appartenenza familiare, luogo di nascita e di residenza, lavoro.

Accade così che nel '33, poche settimane dopo la salita al potere di Hitler, l'IBM investa nella DeHoMaG oltre sette milioni di Reichsmark - più di un milione di dollari.² Serve produrre più macchine Hollerith, perché solo così si potranno censire e controllare le masse. 

La persecuzione nazista degli ebrei, il bisogno paranoico di eliminarli dalla scena, è il caso estremo del controllo sociale che ogni Stato cerca di esercitare - in risposta alla compattezza della massa, dove ognuno può nascondersi.

Per questo servono attitudine e strumenti. La proverbiale capacità tedesca per l'organizzazione razionale può tradursi in pratica solo tramite strumenti adeguati. Macchine dedicate. Macchine per garantire certezze - almeno numeriche, quantitative. Macchine per garantire il controllo.

Tutto è ben descritto in una immagine. Un cartellone. Un annuncio pubblicitario a piena pagina, uscito in quel 1933.

Su uno sfondo grigio, un grande occhio -con una pupilla che richiama l'ingranaggio di una macchina- illumina dal cielo il profilo di un enorme edificio, che può apparire al contempo sia il profilo di un insediamento urbano, sia il profilo di una fabbrica. A lato dell'edifico un'alta ciminiera spande fumo nel cielo, a significare fervente attività. Dietro l'edificio e la ciminiera una scheda perforata.

Una frase percorre la pagina. La prima parola in alto, sopra il vigile occhio: Übersicht, il resto della frase sotto l'edificio: mit Hollerith Lochkarten.

Über: sopra, sovrastante, superiore. Überbau è sovrastruttura.

Sicht: vista, sguardo, chiarezza. Ma anche valutazione tecnica, controllo strategico, quadratura contabile. Sichtwerbung è pubblicità, propaganda visiva, veicolata attraverso immagini.

Übersicht è quindi 'vista dal di sopra', quadro d'insieme, prospetto riepilogativo, tabella, abstract, survey, diagram.

Tutto questo sarà possibile per via di una macchina, la macchina Hollerith, il cui simbolico potere organizzativo è sinteticamente rappresentato dalla scheda perforata, punched card, Lochkarten.

Dunque la macchina Hollerith come mezzo tecnico per rispondere alla domanda di sicurezza, alla paura che pervade la masse e alla paura che le masse incutono. Macchina che risponde alle imminenti esigenze del nazismo al potere. Ma anche macchina-Panopticon. Bentham vide con lucida preveggenza l’esigenza prima ancora che scoppiasse la Rivoluzione Francese: immaginò così il Panopticon - il mondo come carcere strettamente sorvegliato da uno sguardo vigile che è in fondo l’occhio di Dio.³

Proprio nel '33, viene portata sul mercato l'IBM Tabulator 401. Alimentazione e trascinamento automatici; lettore basato su spazzole metalliche che stabiliscono contatto elettrico quando incontrano una perforazione nella scheda; stampante veloce.
Macchina in grado di addizionare alla velocità di 150 schede al minuto e di ordinare in liste alfanumeriche 80 schede al minuto. Macchina versatile, dotata di pannelli sostituibili e di  stampante veloce. L'anno successivo è disponibile una versione evoluta, la 405.
Sono queste le macchine che servono, per isolare orni individuo dalla massa, per controllare e subordinare ad una generale organizzazione la vita di ognuno. Le macchine appetite da uno Stato che vuole sorvegliare, stigmatizzare e punire.

Watson essere umano

Thomas J. Watson, l'imprenditore che guida l'IBM dal '14, è anche Presidente dell'International Chamber of Commerce, ICC. D'accordo con Goebbels, fa in modo che il Nono Congresso dell'ICC -28 giugno-3 luglio 1937- abbia luogo a Berlino.

Alla seduta inaugurale partecipa Hitler, accompagnato da Göring e da Hjalmar Horace Greeley Schacht, Generalbevollmächtigter für die Kriegswirtschaft, Plenipotenziario Generale per l'economia di guerra.⁴

L'ascesa al potere del Partito Nazional-Socialista ha reso fertile il terreno per le Corporation americane. La Standard Oil del New Jersey ha rapporti strettissimi con il trust tedesco IG Farben. L'Union Bank di New York è strettamente collegata con l’impero finanziario ed industriale del magnate tedesco dell’acciaio Thyssen. Nel '29 Wilhelm e Friedrich von Opel hanno venduto al General Motors la casa automobilistica. La Ford Motor Company Aktiengesellschaft monta in Germania dal '26 la Ford T. Dall’inizio degli Anni Trenta sono solidamente insediate in Germania Du Pont, Union Carbide, Westinghouse, General Electric, Gillette, Goodrich, Singer, Eastman Kodak, Coca-Cola, ITT.

La DeHoMaG, filiale tedesca dell'IBM, non è quindi un caso isolato. Ciò che è diverso ed unico, è il prodotto-servizio che la DeHoMaG offre. L'offerta della Opel o della Ford-Werke non è dissimile dall'offerta della Mercedes o della DKW. Ma nessun altro fornitore è in grado di offrire qualcosa di simile alle schede perforate e alle tabulatrici di Hollerith.

Lo speciale ruolo delle macchine Hollerith è già chiaro quando sono passati pochi mesi dalla salita al potere di Hitler quando, il 16 giugno '33, ha luogo in Germania un censimento.

La scelta delle informazioni da chiedere ai cittadini non è innocente. Si deve deve definire con chiarezza ogni dato che si intende raccogliere. Ma si tratta anche di temi tenici: definizione, raccolta e organizzazione delle informazioni, scomposte in unità elementari, in 'dati'. servono per questo macchine dedicati e specialisti dotati di una nuova professionalità. Alla qualità, al dettaglio dei dati raccolti si aggiunge la capacità di incrociare e organizzare le informazioni. Servono macchine Hollerith, macchine per il controllo sociale.

Watson macchina

Thomas John Watson Sr. È Chairman dell’IBM per quarantadue anni.

Gli si rende onore con il nome del sistema cognitivo che IBM sviluppa nei primi anni del nuovo millennio: Watson. La sfida è stavolta inseguire l’uomo nelle sue capacità semantiche: è in fondo il sogno di Frege, elevarsi dalla sintassi alla semantica, dall’espressione corretta alla produzione di senso. Ma sempre a partire da un sistema di regole, da algoritmi, programmi.

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. Più che un modo per aiutare l’uomo a pensare, un modo per indurlo a smettere di pensare. Ancora una volta, la macchina è al servizio del controllo sociale.

1Virginia Hollerith, "Biographical Sketch of Herman Hollerith", Isis, Vol. 62, No. 1 (Spring, 1971), pp. 69-78. Frederik Boheme, J. Paul Wyatt, James P. Curry, 100 years of Data Processing: the Punchcard Century, U.S. Dept. of Commerce, Bureau of the Census, Data User Services Division, Washington DC, 1991.

2Edwin Black, IBM and the Holocaust: the strategic alliance between Nazi Germany and America's most powerful Corporation, Crown, New York, 2001; edizione aumentata con nuovi documenti: Dialog Press, Rockville, Maryland, 2012.

3Jeremy Bentham, The Panopticon Writings, 1791 (stampato ma non distribuito), a cura di Miran Bozovic, Verso, New York, 1995.

4Sir Raymond Streat, Lancashire and Whitehall: The Diary of Sir Raymond Streat, Manchester University Press, 1987, Volume 1, pp. 505 e segg.

Natale 1944 a Berlino. Salvarsi costruendo una mattina che sarà chiamata computer

Brano tratto da Macchine per pensare, Guerini e Associati, gennaio 2016.

Diretto dall'Air Marshall Arthur Harris, comandante in capo del Bomber Command della Royal Air Force britannica, il bombardamento massivo di Berlino ha inizio nel novembre del 1943. E' particolarmente duro nelle notti del 23-24 e del 29-30 dicembre. Dopo una pausa nella notte di Capodanno, torna a flagellare la città già nelle notti dall'1 al 2 e dal 2 al 3 gennaio.

Tuttavia, il morale della popolazione civile tedesca non è definitivamente fiaccato. Durante il '44 è ancora possibile una vita quotidiana. I servizi essenziali sono mantenuti in piedi. La stessa produzione bellica di Berlino, lungi dall'essere annientata, continua anzi a crescere per tutto l'anno.

Giunge il nuovo Natale.

Il Natale nel 1944, è il più buio Natale nella storia di Berlino. Chi non era fuggito, attende con ansia fin all'alba del l'urlo delle sirene. Ma non c'è quella notte nessun allarme, nessun attacco aereo. E' un Natale di donne e bambini. Giorno di lutto per i padri e i mariti morti, giorno pieno di dolore e di timore per i padri e mariti che non hanno ricevuto licenza.

Il quella città flagellata, Konrad Zuse, giovane ingegnere, sta costruendo la quarta versione di una macchina - che sarà riconosciuto solo dopo molti anni come il primo computer della storia.

Konrad Zuse al lavoro

In Oranienstraße, mentre Berlino è flagellata da bombardamenti, Zuse non demorde, non si perde d'animo. Nonostante tutto, il lavoro prosegue alacremente attorno alla Algebraisches Rechengerät V4 - questa la denominazione che si legge sui disegni tecnici della macchina: potremmo tradurre: Algebraic Computing Device, ACD. Un nome che possiamo ben collocare accanto ai nomi, spesso fantasiosi, dei primi computer statunitensi.

Automatic Sequence Controlled Calculator, ASCC; Electronic Numerical Integrator And Computer, ENIAC; Electronic Discrete Variable Automatic Computer; EDVAC; Universal Automatic Computer, UNIVAC. Fino alla sigla consapevolmente paradossale proposta da von Neumann: Mathematical Analyzer, Numerical Integrator, and Computer, quindi: MANIAC. L’interesse ossessivo maniacale, per la propria macchina, è in fondo istinto vitale, atteggiamento opposto ai paranoici progetti di chi vede introno a sé nemici, e costruisce armi per distruggere.

Il contabile della Zuse Apparatebau ha una figlia, che collabora con i servizi segreti. Per questa via Zuse viene a sapere che negli Stati Uniti si sta costruendo una macchina forse comparabile. Zuse è preda da una curiosità ardente, quasi dolorosa. Briga finché non riesce a poter gettare lo sguardo su una foto di quella macchina. E' l'Harvard Mark I, macchina progettata da Howard Aiken, del dipartimento di fisica dell'Università di Harvard, completata nel gennaio 1943. A partire dall'originale progetto di Aiken, il Mark I è in realtà realizzato dall'IBM nei propri laboratori Endicott, con il nome di Automatic Sequence Controlled Calculator, ASCC.

Zuse, osservando la foto, si sforza di immaginare l'architettura della macchina. E in effetti l'Harvard Mark I -calcolatore digitale a relè, che legge le istruzioni contenute in un nastro di carta perforato- ha molto in comune con i VersuchModellen di Zuse. Ma è una macchina enorme, pesa quattro tonnellate e mezzo, è lunga sedici metri, alta due e mezzo, fatta di 765.000 componenti e centinaia di chilometri di cavi. E' il frutto della sconfinata potenza economica e tecnologica americana.

La Zuse Apparatebau è un'impresa marginale, ma comunque dedita ad attività militari, assoggettata a rigide- procedure. Si lavora in regime di assegnazione obbligatoria, lavoro forzato. Ma le macchine Hollerith non bastano più di fronte al caos, non sono in grado di dire chi lavora e dove. Ora ogni organizzazione è saltata.

Due dozzine di persone sono presenti ogni giorno in laboratorio. Tra di loro personale della Henschel Flugzeug-Werke e ingegneri del centro di telecomunicazioni dell' OKW, Oberkommando der Wehrmacht, Comando Supremo delle Forze Armate tedesche.

Zuse finisce per non sapere chi quel giorno verrà a lavorare. E’ impossibile pianificare, ma attorno alla macchina ferve il lavoro. Uno entra in officina, capisce da solo cosa fare, prende in mano una saldatrice, fa la sua parte.

Qualche professionalità è indispensabile. Zuse non può fare tutto da solo, ha necessità di qualcuno con competenze matematiche in grado di sostituirlo nel lavoro di programmazione -anticipando i tempi, sta mettendo a punto il Plankalkül, probabilmente il primo linguaggio di programmazione di alto livello. Arriva per strane vie un cieco che si rivela abilissimo.

Qui veramente, nel cuore della città bombardata, in un laboratorio dove si insegue un sogno, Arbeit mach frei, il lavoro rende liberi. Nel laboratorio di Zuse nessuna scritta ostentata, nessun proclama: solo lavoro cercato e offerto. Lavoro come resistenza all’insensatezza, alla paura, alla morte che incombe. Lavoro inteso come modo per mantenere viva la propria dignità. Lavoro praticato quotidianamente, il corpo e la mente coinvolti, per tenersi vivi.

Nel gennaio del ‘45, mentre sul fronte occidentale è ancora in corso il contrattacco tedesco nelle Ardenne, sul fronte orientale l’Armata Rossa rompe la resistenza tedesca, avanzando di trenta, quaranta chilometri al giorno occupa Varsavia, Danzica, la Prussia Orientale, Poznan, fino a schierarsi su una linea a sessanta chilometri ad est di Berlino, lungo il fiume Oder.

In quei giorni Zuse trova il tempo di sposarsi con Gisela Brandes, una sua collaboratrice. Intorno bombardamenti, distruzione, paura a fior di pelle, assenza di futuro. Ma Konrad vuole "una nobile cerimonia", un matrimonio solenne - lui in frac e cilindro, lei vestita di bianco. Una carrozza per gli sposi.

3 febbraio 1945: un bombardamento aereo causa distruzione nella Luisenstadt, l'area attorno a Oranienstraße. Le stesse case attorno all'officina sono abbattute. Il lavoro è stato portato avanti fino all’estremo. Ma è ormai impossibile proseguire.

Zuse smonta la macchina, imballa le parti, le carica su un convoglio ferroviario, sul quale sale insieme alla moglie incinta. Il convoglio parte da Berlino il 16 febbraio.

Tornare a filosofare con l'aiuto della macchina. Wittgenstein vs. Turing

Tra gli argomenti centrali di Macchine per pensare sta il 'non contentarci delle macchine che abbiamo'. La macchina che abbiamo, il computer di Turing e von Neumann non è stato progettato per aiutarci a pensare. Al contrario, è stato progettato per imporci un modo di pensare. Per questo conviene all'uomo usare il computer in un modo 'barbaro'. Solo così il computer è strumento per espandere l'umana capacità di pensare in modo libero e creativo.
Riprendo da Macchine per pensare questo brano:

Argomenta Wittgenstein:

La macchina come simbolo del suo modo di funzionare: La macchina -potrei dire a tutta prima- sembra già avere in sé il suo modo di funzionare. Che significa ciò? Conoscendo la macchina, sembra che tutto il resto, cioè i movimenti che essa farà, siano già completamente determinati.
Parliamo come se queste parti si potessero muovere solo così, come se non potessero fare nulla di diverso- (...) Usiamo la macchina, o l'immagine di una macchina, come simbolo di un determinato modo di funzionare. (...) Potremmo dire che la macchina, o la sua immagine, sta all'inizio di una serie di immagini che abbiamo imparato a derivare da questa.

Wittgenstein, così come smonta le pretese della logica formale, apre ad altri tipi di linguaggi, e ci richiama a considerare la ricchezza dei linguaggi naturali, della lingua ordinaria, così anche ci
spinge a non contentarci della macchina che abbiamo, macchina di Turing e di von Neumann.
La macchina di Turing e di von Neumann non è né la migliore né l’unica delle macchine possibili, “perché certamente la macchina può muoversi anche in modo del tutto diverso”.
Wittgenstein aveva anche tentato di convincere Turing ad allargare lo sguardo - quando il giovane matematico aveva partecipato alle lezioni del filosofo, a Cambridge, al termine degli Anni Trenta. Tentativi vani. Wittgenstein insiste nel considerare le macchine come conseguenza del pensiero umano. Turing insiste nel limitare il campo per via di regole formali, e per immaginare machine in grado di sostituire l’uomo.
Wittgenstein dunque, scrivendo negli Anni Quaranta, sa da dove viene e cosa è il computing. E non a caso Wittgenstein proprio qui, parlando di come possiamo cogliere il senso della macchina, si sporge fino ad offrire una estrema, stimolante definizione di cosa è la filosofia.

Wann denkt man denn: die Maschine habe ihre möglichen Bewegungen schon in irgendeiner mysteriösen Weise in sich? - Nun, wenn man philosophiert. (...)
Wir sind, wenn wir philosophieren, wie wilde, primitive Menschen, die die Ausdrucksweise zivilisierter Menschen hören, sie mißdeuten und nun die seltsamsten Schlüsse aus ihrer Deutung ziehen.

Quando si pensa che le macchine hanno già in sé, in qualche modo misterioso, i propri possibili movimenti? -Beh, quando filosofiamo. (…)
Noi siamo, quando filosofiamo, come uomini primitivi, come dei selvaggi, che ascoltano le espressioni di uomini civilizzati, le fraintendono, e poi traggono dalla loro interpretazione le più strane conclusioni.

Wir sind, wenn wir philosophieren, wie wilde, primitive Menschen. Noi siamo, quando filosofiamo, come uomini primitivi. Uomini che pensano di nuovo, ponendosi in una posizione originaria. Bisogna dire: ‘quando filosofiamo’. Quando ‘facciamo della filosofia’, o ‘quando facciamo i filosofi’ sarebbe svalutare il senso, subordinarlo al giudizio dei filosofi di professione, che credono di pensare, in virtù di un qualche riconoscimento istituzionale, meglio degli altri esseri umani. Ma Wittgenstein ci dice: non sono loro che sanno filosofare. Sa filosofare chi si allontana dal loro pensiero eletto a canone.
Mißdeuten: misinterpretare, fraintendere, non in senso riduttivo -come se avessero ragione Frege e Turing- e il senso fosse definito una volta per tutte in un Libro delle Regole-, ma ‘capire tra le righe’, che è il senso originario di intelligere, inter ligere.
E poi, come in Freud, troviamo aus ihrer Deutung: dall’interpretazione di quei segni, che accettiamo come stranieri, come provenienti da un altro mondo, si potranno trarre conclusioni strane, non previste dal Libro delle Regole, e per questo ricche.
Come Freud riconosceva vantaggioso lo sguardo dei profani sui sogni, così Wittgentein ci invita a guardare il mondo, e le macchine, con sguardo selvaggio, barbaro, esterno - se vogliamo: sguardo da marziano. Così, con sguardo di un barbaro, dobbiamo osservare la macchina.
Se per Turing la macchina può pensare come l’uomo e anzi al posto dell’uomo, per Wittgenstein la macchina è sempre -come in altro modo diceva Marx- frutto del pensiero dell’uomo. E anzi la macchina c’è solo perché l’uomo la sta pensando.
Se per Turing la presenza della macchina chiama l’uomo al rispetto delle regole, per Wittgenstein la presenza della macchina chiama l’uomo ad andare oltre ogni Libro delle Regole.
Se per Turing la presenza della macchina giustifica la resa dell’uomo alla passività, per Wittgenstein la presenza della macchina è un interrogativo aperto. La presenza della macchina sfida l’uomo, e lo incita a scoprire il senso, sempre nuovo senso.

Nota
Le citazioni di Wittgenstein sono tratte da: Ludwig Wittgenstein, Philosophische Untersuchungen, Basil Blackwell, Oxford, 1953; trad. it. Ricerche filosofiche, Einaudi, 1967, §193, § 194. Trad. mia.

SAP: storica sconfitta dell'IBM e avvento della filosofia tedesca fatta macchina

Avevo già scritto, su questo blog, del 'Sap come filosofia'. Torno sul tema, in un quadro filosofico più preciso, in Macchine per pensare (Guerini e Associati, 2016), il libro di cui questo blog è stato laboratorio. Estraggo da Macchine per pensare questo brano.

Il comunicato distribuito il 7 aprile 1964 annuncia la presentazione System/360: "This is the beginning of a new generation - not only of computers- but of their application in business, science and government". Si tratta di un computer digitale elettronico finalmente maturo e disponibile per l'uso aziendale.

La macchina è un main frame, un'unica struttura centrale posta a governo delle informazioni. I dati sono caricati sulla stessa grande macchina tramite il lavoro di tastieriste, sulla stessa grande macchina girano tutti i programmi, le operazioni di elaborazione dei dati, a cura di tecnici specializzati, si accodano l’un l’altra, i risultati dell’elaborazione sono accessibili dopo un congruo periodo di tempo su un tabulato stampato, o sullo schermo di un terminale.

L’IBM gode di una posizione quasi monopolistica. L’intero processo di trattamento dei dati di quasi tutte le organizzazioni pubbliche e private importanti del pianeta è basato su macchine -hardware- IBM, linguaggio di programmazione IBM, tecnici IBM, formazione professionale IBM, presidio di consulenti IBM.

Ma ora, negli Anni Sessanta, sviluppi tecnologici permettono di lavorare in real time, lo stesso lavoratore può caricare i dati tramite il suo terminale, senza passare attraverso figure professionali specificamente dedicate al caricamento dei dati. L’elaborazione avviene in modo automatico, i risultati del calcolo sono subito disponibili sullo schermo di qualunque terminale.

Utilizzando questa nuova tecnologia, il governo IBM dell’intero processo verrebbe messo in discussione. Si accrescerebbe di gran lunga il peso di chi scrive il programma -il software-, la gestione delle macchine sarebbe semplificata. L’IBM, ovviamente tesa come ogni Corporation alla difesa dei volumi d’affari, è restia a cavalcare questa nuova onda.

Verso il termine degli Anni Sessanta vari progetti IBM potrebbero cogliere i vantaggi del real time. Ma proprio perché vanno a ledere rendite di posizione, i progetti languono.

SAP

Cinque giovani dipendenti IBM non ci stanno. Claus Wellenreuther, Hans-Werner Hector, Klaus Tschira, Dietmar Hopp, Hasso Plattner sono dotati di una buona formazione: economia aziendale, fisica, matematica, ingegneria. Decidono di andare avanti da soli. Nel ‘72 i  cinque, in età compresa tra i ventotto e i trentasette anni, fondano per questo una società, Systemanalyse und Programmentwicklung, Analisi dei Sistemi e sviluppo di Programmi, SAP. Diverrà negli Anni Ottanta il più rilevante produttore globale di software per aziende, scardinando il primato IBM.

IBM propone ad ogni azienda la possibilità di sviluppare software coerenti con la propria cultura e le proprie strategie. SAP all’opposto propone un software sviluppato nella softwarehouse e poi ceduto in uso ad ogni azienda come oggetto unico, non modificabile. IBM vende software diversi, strumenti per lo sviluppo software, hardware. SAP offre sul mercato uno solo software, un solo programma. SAP svaluta l’hardware, la mera macchina: l’hardware -ferraglia, circuiti elettronici- è un supporto necessario ma irrilevante. Ciò che conta è il software.

Possiamo definire macchina anche il software - ma allora si tratta di macchine immateriali, mentali, knowledge, General Intellect, puro pensiero. La separazione del software dall’hardwdare è la prosecuzione su un nuovo terreno della separazione della mente, luogo del puro pensiero, dal vile corpo umano.

Con SAP il pensiero tedesco, il genio tedesco per la visione sistematica, il sogno tedesco di una società totalmente organizzata occupano finalmente il posto che meritano. Sotto le vesti di software, il pensiero tedesco detta le regole ad ogni organizzazione aziendale.

I cinque giovani tecnici tedeschi portano a compimento la visione enunciata da Alan Turing nel ‘50.

Scriveva Turing che la macchina può sostituire l’uomo nel pensare e nel lavorare. Purché, precisava Turing, si accetti una esatta definizione del lavoro. “Il lavoro è eseguire ciò che sta scritto in un Book of Rules, in un Libro delle Regole”.¹ Ora finalmente, con SAP, il lavoro umano, all’interno di ogni organizzazione, è subordinato davvero ad un Libro delle Regole. Non solo l’operaio subisce il comando imposto dalla catena di montaggio. Ora qualsiasi impiegato può fare solo ciò che SAP -software, pensiero codificato- permette di fare. L’idea dell’organizzazione razionale, di cui SAP si afferma portatrice, è imposta urbi et orbi.

Solo ingegneri tedeschi potevano concepire SAP. Solo la filosofia tedesca spiega SAP. Solo SAP offre una versione così sintetica e precisa della filosofia tedesca.

Hegel

Per Hegel lo Spirito sviluppa sé stesso, si arricchisce di contenuto e si plasma nella forma fino a divenire padrone di sé e trasparente a sé stesso.² Allo stesso modo con SAP l’idea dell'organizzazione perfetta, da puro elemento del pensiero, si trasforma in prassi, in inattaccabile, indiscutibile legge imposta alla gestione aziendale.

Hegel, e gli analisti che progettano SAP considerano la realtà come manifestazione razionale e necessaria dello Spirito. L'idea di società totalmente organizzata contenuta in SAP è quindi definita una volta per tutte. E poi imposta al mondo come assioma dato per vero. Immodificabile.

Per Hegel la storia andava intesa come graduale affermazione della ragione nel mondo. In Hegel è esplicita la consapevolezza che la filosofia è l’autocoscienza -la consapevolezza di sé- teorica di un processo storico che culmina con l’organizzazione moderna dello stato. La ragione che assume coscienza di sé nella filosofia è la stessa che stabilisce la propria supremazia nel mondo attraverso l’organizzazione politica della società. Il compiuto e razionale sistema filosofico si identifica con la compiuta razionalità delle organizzazioni.

Di questo passaggio dall’idea alla prassi il SAP è la prova provante: il modello di organizzazione razionale è dato; la storia delle organizzazioni va intesa come cammino verso la graduale affermazione della verità postulata dal SAP. Tramite SAP l'idea dell'organizzazione perfetta, da puro elemento del pensiero, da pensiero ordinato e ordinatore che pensa se stesso, si trasforma in concreta gestione aziendale. È filosofia che si dispiega sovrana a partire dal piano teorico per poi determinare la prassi.

SAP è ontologia: così come le leggi morali sovrastano l’uomo, il software è inteso come sguardo dall’alto che sovradetermina il funzionamento delle organizzazioni. Descrive le modalità fondamentali dell’essere, e quindi dell’organizzazione dell’ente, senza abbassarsi a tener conto delle sue manifestazioni particolari. Ogni provincia dell’organizzazione sarà governata dalla sua legge.

SAP è religione laica. L’idea, contenendo in sé la ragione, non può fallire. Comprando il software, compriamo l'idea dell'organizzazione perfetta. Idea che deve essere semplicemente applicata, inverata, trasferita dal cielo alla terra.

In presenza del SAP, nessuno potrà considerarci responsabili di insuccessi. Il SAP, che è la ragione organizzativa, giustifica se stesso. Non dovremo più sforzarci di migliorare la nostra organizzazione. Dovremo semplicemente sostituirla con l’organizzazione che SAP ci propone.

SAP è l’esempio che meglio di ogni altro ci permette di osservare come il software, divenuto tanto potente da poter funzionare tramite una qualsiasi macchina, finisca con l’apparire come Sapere Assoluto.

1 Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, Vol. 59, Number 236, October 1950, pp. 433-460. Poi in Alan Mathison Turing, Mechanical Intelligence, edited by Darrel C. Ince, North-Holland, Amsterdam-London-New York-Tokio, 1992; trad. it. Intelligenza meccanica, Boringhieri, Torino, 1994. Prima trad. it. “Macchine calcolatrici e intelligenza”, in Johann von Neumann, Gilbert Ryle, C. E. Shannon, Charles Sherrington, A. M. Turing, Norbert Wiener e altri, La filosofia degli automi, a cura di Vittorio Somenzi, Boringhieri, Torino, 1965, pp. 116-156.

2 Georg Wilhelm Friedrich Hegel, Phänomenologie des Geistes, (System der Wissenschaft, Erster Teil), Joseph Anton Goebhardt, Bamberg und Würzburg, 1807; trad. it. Fenomenologia dello spirito, a cura di Enrico De Negri, La Nuova Italia, Firenze, 1933-1936

Macchine per pensare

Non c'è fine in un percorso di ricerca. Ma sono arrivato in qualche modo ad una fine, nel percorso -certo non terminato- di cui lascio traccia in questo blog.
Macchine per pensare -in libreria da metà gennaio 2016, edito da Guerini e Associati- è il primo tomo del Trattato di Informatica Umanistica. 
Qui di seguito un breve estratto, in parte preso dall'Introduzione, in parte dal penultimo capitolo. 

L’uomo si è affidato alle macchine. Ma nemmeno questo è bastato. Il simulacro della cosa che la macchina informatica ci restituisce è certo più povero dell’idea di Platone. Ma non è tornando all’idea di Platone che riusciremo a pensare nel modo in cui serve pensare oggi. Serve un modo totalmente altro per pensare la sterminata massa di conoscenze di cui l’uomo oggi dispone. Dispone, senza esserne padrone né artefice: perché tra le conoscenze stanno le ‘leggi della natura’, ciò che l’uomo ha saputo osservare ed evincere, solo parzialmente comprendendo.

Di fronte a un qualsiasi problema, dovremmo imparare a non arrenderci mai alla comoda soluzione offerta dalle macchine. Non arrenderci a ciò che è già scritto in un algoritmo.

Di fronte ad ogni macchina, anche alla macchina che sembra offrire una soluzione all’incapacità umana di dominare la complessità, conviene continuare a pensare che là fuori, in qualche luogo ci sia un’altra macchina, in grado di funzionare diversamente. Conviene continuare a pensare che dietro ogni macchina c’è un uomo che, in un modo o in un altro, pensa. E di conseguenza costruisce la macchina.

Di fronte alle macchine, ci dice Wittgenstein, non cessare di filosofare. Filosofare in modo barbaro, come un primitivo che nulla sa della storia della filosofica, del pensiero occidentale e della tecnica. O magari come un marziano.

Heidegger è il maestro che non cessa di filosofare. Solo filosofando si può percepire il meraviglioso. Heidegger, filosofo, ammetter che c’è bisogno, di fronte alla scienza, alla tecnica, alle macchine, di pensare in un modo che va oltre i confini della stessa tradizione filosofica. Ma Heidegger non è né un barbaro né un marziano. Si rifà a Platone, a Aristotele, a Omero, cercando lumi, e ammette di non trovarli.

Heidegger pensava con il suo quaderno e la sua penna in mano, nella sua baita nella Foresta Nera, la finestra aperta sul bosco segnato da sentieri.

Ora noi possiamo seguire Heidegger su terreni sui quali Heidegger non poteva avventurarsi.

Sto pensando con la finestra aperta sul mare, passano navi e barche ognuna seguendo la sua rotta. Ma sto pensando, con l’aiuto di una macchina zu handen, una macchina maneggevole, una macchina che posso guidare abbastanza bene, facendole fare quello che voglio io. Non è proprio la macchina a cui pensava Heidegger -la macchina che prende forma nell’uso-, ma siamo vicini.

Ho aperte sullo schermo diverse finestre: i testi -editi o inediti non importa- di autori diversi in diverse lingue, alte fonti, appunti, miei testi in fieri. Ho accesso ad ogni libro, ad ogni biblioteca, alle tracce di precedenti tentativi di costruire senso esperiti da altri uomini. Posso entrare in colloquio via mail o via skype con ogni altro essere vivente, ogni altro pensatore, barbaro o ortodosso.

Posso accettare il presentarsi del pensiero che si sta formando adesso, pensiero vergine dalle costrizioni che l’informatica si era affannata ad imporgli.

C’è un paradosso in tutto questo, perché la macchina che sto usando è una macchina informatica. Ma la macchina qui è piegata a uno scopo che è l’inverso dello scopo di Turing. Wittgenstein ci aveva avvertito: la macchina può essere sempre usata in un altro modo. Ma anche: possiamo immaginare macchine sempre più adeguate allo scopo che ci si pone. E comunque già così, la macchina di Turing riconcepita da Bush, da Engelbart e Nelson, la macchina che sto usando, è una macchina per pensare.

Così ho potuto ripercorrere la strada che ha portato l’uomo a costruire macchine per non pensare.

Cartesio ha tentato di definire, senza riuscirci, le regole per dirigere l’intelletto umano al retto pensare. Senza riuscirci, ma lasciandoci come eredità un modello gerarchico, strutturato della conoscenza. Il modello sul quale l’informatica ha costruito la sua fortuna. Leibnitz ha seguito Cartesio, riducendo il pensiero a calcolo. Calcolo: cosa dura, materia che si pretende maneggiabile senza cadere nei dubbi del filosofo.

Kant, Frege, Hilbert, sia pure in modi diversi, hanno seguito questa strada. Fino ad arrivare a Turing, per il quale l’umano pensare è ridotto fino ad essere niente più che un lavoro “nel quale l’uomo non ha l’autorità di deviare da esse in alcun dettaglio” da ciò che è scritto in un Libro delle Regole.

Ho potuto narrare di come Freud ci mostra l’ignoto, l’inconscio, e ci invita a trarre di lì, per congetture, conoscenza. Ho potuto narrare di come poi lo stesso Freud abbia chiuso in uno scaffale, imbalsamato in ortodossia, il suo stesso pensiero. Ho seguito altri, come Wilhelm Reich, nel tentare di continuare a maneggiare l’oscura materia del pensiero. Ho cercato di raccontare come da una cultura nasca una macchina. Ho ricordato Konrad Zuse, che aveva sognato una macchina, e poi la costruì, per andare oltre l’orrore.

La Sache -così Heidegger chiamava la ‘problematica materia del pensiero'- con la quale sto lavorando non è roba mia solo mia. La perceptio, la percezione, la cognizione che sto portando alla luce non sono solo una rappresentazione formata dall’io umano, non è in gioco qui solo il frutto della mia capacità di vedere e di pensare. Ciò che possiamo chiamare conoscenza è il frutto del costante ‘pensare insieme’ degli esseri umani, reso efficace dal fatto che ogni essere umano è accompagnato da una macchina per pensare.

L’uomo esiste perché pensa. Pensare è cercare il meraviglioso; è avventurarsi dell’ignoto. Pensare è diradare l’oscurità. Ogni uomo partecipa a questa avventura.

Questo nuovo modo di pensare, che va oltre la tradizionale filosofia, e oltre gli scaffali -tutti i modelli dei dati, le classificazioni e i file system dell’informatica- Heidegger lo intravede parlandoci dell’intravedere, della Lichte, del cercare una luce, una radura nel bosco, o del salpare levando l’ancora e liberando nell’acqua e nell’aria il nostro pensiero.