Macchinocentrismo vs. Antropocentrismo

E' diffusa l'accusa di 'antropocentrismo' rivolta a chi mostra cautela di fronte alle macchine digitali, in particolare di fronte alle macchine progettate per imitare, simulare o sostituire l'umano.

Dietro l'accusa di 'antropocentrismo' si nasconde la posizione 'macchinocentrista'.

Un primo modo di intendere il 'macchinocentrismo' risiede nel considerare esseri umani -e animali e ogni tipo di ente naturale- come sistemi complessi, ovvero macchine.
Un bambino, l'universo, la macchina di Turing, un qualsiasi computer, una infrastruttura tecnologica; in ogni caso macchine.
Descritta così la scena, il confronto tra macchine è istituito. Nello specifico è istituito il confronto tra essere umano e computer.
Si tratta di un confronto dove è assunta in principio la comparabilità tra i due enti. Perciò, sull'altare della comparabilità, ciò che dell'umano è incomparabile -ciò che non trova riscontro possibile nel computer- è rimosso e ignorato.

Una posizione 'macchinocentrista' esemplare consiste nel sostenere che gli esseri umani, viziati da 'antroprocentrismo' misconoscono i diritti delle 'cose'.
L'uscita dall''antropocentrismo' consisterebbe quindi nel farsi paladini dei diritti del rappresentante ideale di ogni 'cosa': il robot.

Altra posizione 'macchinocentrista' consiste nel sostenere che gli umani hanno sempre conosciuto sé stessi attraverso il confronto e l'interazione con macchine.
Si mette così tra parentesi il ri-conoscersi come essere umano, essere vivente, appartenente alla natura e alla vita.
Resta in ogni caso la differenza tra il conoscere sé stessi attraverso il confronto o l'incontro con un tornio, un orologio, e attraverso l'incontro o il confronto con macchine progettate per imitare, simulare o sostituire l'umano.

Il conoscere sé stessi tramite il confronto e l'incontro con ogni essere umano, con ogni essere vivente, tramite la consapevolezza di appartenere alla natura e alla vita, porta a riconoscere a sé stessi una responsabilità ed un ruolo da giocare.
A quale posizione portano invece il considerarsi macchine, e il conoscere sé stessi come e tramite macchine digitali?

Questi argomenti sono il punto di partenza dell'incontro Il macchinocentrismo come problema filosofico, 29 maggio 2025, ore 18-20, presso la Casa della Cultura di Milano:  Primo appuntamento della serie L'etica ai tempi del macchinocentrismo, a cura di Assoetica.

Macchinismi computazionali e intelligenza: perché è aberrante la traduzione italiana del più noto articolo di Alan Turing

Computing Machinery and Intelligence: l’articolo di Alan Turing apparso nell’ottobre 1950 sulla rivista 'Mind'. Turing afferma in apertura: “I propose to consider the question: Can machines think?’". La definizione intelligenza artificiale viene coniata cinque anni dopo. Ma l’intero campo di ricerca discende da qui. Dove già nel titolo si propongono le parole chiave: macchina, computazione, intelligenza.

L’articolo, citatissimo, non è in realtà stato letto e studiato abbastanza. Per lo più è noto attraverso riassunti e letture di seconda mano, che presentano interpretazioni scolastiche e semplificate. L’impressione lasciata da queste sintesi appiattisce il senso, tanto da renderne inutile la lettura.

Leggete l’articolo da soli. Se l’avete già letto, rileggetelo. E' chiarissimo, e che ci parla più incisivamente delle prefazioni e dei commenti che lo accompagnano- illumina le stanche e ripetitive discussioni presenti. Non lasciatevi fuorviare dagli 'esperti' che vogliono darvi ad intendere che senza la loro mediazione non potrete comprendere: si capisce tutto molto bene.

Arriverete così a ragionare con la vostra testa sull’affermazione che si trova verso la fine: “We may hope that machines will eventually compete with men in all purely intellectual fields”. Potrete allora chiedervi: condivido questa speranza? Mi riconosco in questo progetto? In cosa il mio pensiero si differenzia da quello di Turing e dei suoi più o meno consapevoli seguaci?

L’articolo, è reperibile con estrema facilità sulla Rete in lingua originale, e in italiano, gratis. Ma ben venga una nuova edizione. Ne è uscita di recente una presso Einaudi, a cura di Diego Marconi.

La traduzione di Marconi è nuova. Ma il titolo - Macchine calcolatrici e intelligenza - resta lo stesso che appariva nella prima traduzione italiana dell'articolo, nell'antologia La filosofia degli automi, a cura di Vittorio Somenzi, Boringhieri, 1965. Il titolo resta uguale nella successiva edizione della raccolta: La Filosofia degli automi. Origini dell’intelligenza artificiale, a cura di Vittorio Somenzi e di Roberto Cordeschi, Boringhieri, 1986, ristampata con prefazione di Damiano Cantone, Mimesis, 2022.

Macchine calcolatrici e intelligenza è un titolo sbagliato. Era un titolo sbagliato nel 1965, nel 1986, nel 2022, e a maggior motivo lo è oggi.

Macchine calcolatrici evoca macchine ben più semplici del calcolatore elettronico. Ma anche l'espressione calcolatore elettronico, che pure Marconi usa nella postfazione dell'edizione Einaudi, è datata e fuorviante.  Principalmente per un motivo: si nasconde la differenza, tra 'calcolo' e 'computazione'. 

Turing ammette che la assoluta calcolabilità - la descrizione del mondo logico-formale, esatta e priva di equivoci - è inattingibile. La sua risposta a questa impossibilità sta nel definire un universo più ristretto, dove i problemi che la calcolabilità impone sono assenti per definizione: l'universo della computazione.

E' importante discutere e confrontarsi. Ma ogni confronto sarà impossibile se tramite un titolo sbagliato, o chissà volutamente fuorviante, si nega l'argomento del contendere.

Invito quindi a leggere l'articolo di Turing immaginandolo intitolato Macchine computanti e intelligenza. O Macchine computazionali e intelligenza. O Macchinismi computazionali e intelligenza. O, tout court Computer e intelligenza.

'Beyond cyborgs: the cybork idea for the de-individuation of (artificial) intelligence and an emergence-oriented design', articolo apparso su 'AI & Society', 1 febbraio 2025

Cosa è Cybork? Chi è Cybork? Dove sta Cybork? 

L'articolo "Beyond cyborgs: the cybork idea for the de-individuation of (artificial) intelligence and an emergence-oriented design" è apparso su AI & Society l'1 febbraio 2025. 

Cybork è Bildung; è complessità irrisolta; forma emergente; sistema sociotecnico; insieme di relazioni, processi, configurazioni fluide e comportamenti. 

Vedevamo distinzioni tra esseri umani e tecniche, strumenti; tra attori e rete; tra enti e loro agire. Nell'immagine del Cybork questi confini convenzionali sfumano fino a cessare di esistere. 

L'immagine del Cybork attingibile resterà approssimativa. 

Il Cybork è incalcolabile; non riducibile ad una descrizione computazionale. Intravvedere il Cybork significa avvicinarsi a scoprire il senso che sta oggi dietro le parola lavoro, dietro la parola work. Avvicinarsi al Cybork significa accettare la stessa nostra appartenenza al sistema che intendiamo osservare e descrivere. 

Accettare il Cybork significa accettare i limiti dello sguardo individuale, sapendo che c'è sempre qualcosa che non siamo in grado di vedere e di percepire. 

Scrivere a proposito del Cybork insieme ad altri umani, prendendo in considerazione altri testi scritti in precedenza da umani, è accettare di essere parte di un Cybork. 

Questo è ciò che penso in questo istante. 

Essendo il concetto di Cybork complesso, emergente, sfuggente, in un altro istante potrei pensare qualcosa di differente.  

Ringrazio Federico Cabitza -che per primo ha 'visto' il Cybork: con lui ho scritto un precedente articolo a questo proposito- per avermi invitato a partecipare a questo lavoro. Ringrazio Chiara Natali e David Gunkel per il lavoro svolto insieme, lavoro che ha trovato punto di incontro nel testo di questo articolo.

Non pretendo certo che nessuno di loro condivida appieno il mio pensiero, ma spero in nuove convergenze in articoli futuri. 

Per quanto mi riguarda sono specialmente interessato a studiare, e se possibile a mostrare, le differenze interne al Cybork. Differenze tra l'umano e il macchinico presenti anche anche quando essi sono strutturalmente accoppiati nel Cybork. Mio riferimento, in questa riflessione, è Marcel Mauss, Les Tecniques du corps, 1934.

Sto anche ragionando sulle sostanziali differenze che secondo me distinguono il Cybork da altri concetti in apparenza simili: la Human–AI interaction as System 0 Thinking: e la Human-AI Coevolution. 

E sto scrivendo un articolo -che pubblicherò su Stultifera Navis dove spero di riuscire a mostrare i limiti della Actor Network Theory di Bruno Latour. Limiti che risultano evidenti alla luce di quella che mi appare la svolta chiave del pensiero dello stesso Latour, svolta che trova manifestazione nel suo libro Aramis ou l'amour des techniques. Credo infatti Aramis sia un esemplare Cybork.

Turing lo sapeva!

Un accademico, ordinario di Computer Science recentemente uscito di ruolo per età, si  presenta ora su Linkedin come 'etico informatico'. Ha scritto sull'Avvenire un articolo commemorativo nel settantesimo anniversario della morte di Alan Turing 7 giugno  1954. Qui l'articolo.

Riporto qui il commento all'articolo che ho proposto su Linkedin.

Se seguiamo Turing quando dice: "presumibilmente il comportamento intelligente consiste in un allontanamento dal comportamento completamente disciplinato del calcolo"", dobbiamo dedurne che nessuna macchina fondata sulla computazione può essere 'intelligente', perché la computazione è esattamente un procedimento completamente disciplinato dal calcolo. Anzi, Turing ci impone una ulteriore riduzione, un ulteriore allontanamento dall''intelligenza' definita come sopra, dato che la computabilità è per definizione più strettamente disciplinata della calcolabilità.

Turing lo sapeva! Infatti tutto il suo ragionare, nell'articolo "Computer Machinery ed Intelligence", 1950, tutto il suo cercare la macchina che pensa, la macchina intelligente, non è che una mera speranza, umanamente comprensibile, ma priva di fondamenti logici, matematici, o in senso lato scientifici. 'I hope', scrive verso la fine dell'articolo, come tu stesso ricordi: "possiamo sperare che sicuramente nel futuro le macchine competeranno con gli uomini in tutti i settori puramente intellettuali".

La domanda dunque è: perché Turing coltivava questa fideistica speranza? La domanda è anche: perché sono molti oggi coloro che coltivano, seguendo Turing, questa fideistica speranza?

Mi sembra resti aperto anche un ulteriore interrogativo: anche tu coltivi questa fideistica speranza? Perché scrivi: "I recenti progressi dei sistemi di intelligenza artificiale generativa stanno facendo cadere l’ipotesi che siano solo dei 'pappagalli stocastici', basati sul caso. Almeno dal punto di vista fenomenologico alcuni esperimenti hanno invece dimostrato in questi sistemi l’esistenza di scintille di intelligenza".

Tu credi davvero che gli argomenti esposti da Emily Bender in "On the Dangers of Stochastic Parrots" siano infondati, e che invece vada dato credito a quanto scrive Sébastien Bubeck in "Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4"?

Nel complesso, leggendo il tuo articolo, mi sembra che tu condivida la "solenne dichiarazione di fiducia e ottimismo" che attribuisci a Turing.

Perciò mi pare resti una certa contraddizione tra il tuo testo il titolo dell'articolo: 'Così Alan Turing ci mise in guardia dagli inganni delle macchine'. Turing non mette in guardia dagli inganni delle macchine, spera che le macchine pensino!. Forse i redattori dell'Avvenire non hanno capito? O forse, consapevolmente o inconsciamente, si tratta di una presa di distanza da quello che scrivi?

L'informatica è umanistica

Articolo apparso su MagIA il 13 ottobre 2024

L'informatica è umanistica

di Francesco Varanini

Informatica Umanistica o Digital Humanities? Da molte parti sento dire che l'espressione 'informatica umanistica' è orrenda, e che non esiste motivo per non adottare l'espressione inglese, che oltretutto porta con sé un richiamo esplicito alla comune, e per molti definitiva, affermazione del 'digitale' come parola chiave indispensabile per definire la cultura nella quale ci si vuole considerare definitivamente immersi.

Dietro la facile parola 'digitale' continuano però ad aleggiare, lo si voglia o no, altre due espressioni, ben più portatrici di senso: computazione e informatica. Il 'digitale', in effetti, non è che la lettura pop della computazione e dell'informatica.

Ben venga quindi una dizione -informatica umanistica- che mantiene vivo il senso di una storia e che è espressa in lingua italiana. Non è questo il luogo per guardare alle differenze sottili tra 'informatica' e 'computer science'. Basta qui ricordare che i Dipartimenti delle nostre Università si chiamano Dipartimenti di Informatica.

Mi pare anche che in italiano risalti meglio l'ossimoro, l'accostamento di concetti in apparenza tra loro contrari, la giustapposizione di due in apparenza opposti avvicinamenti alla conoscenza. Da un lato l'Informatica, la Computer Science, nuova disciplina. Dall'altro l'Umanistica: l'arte, la letteratura, le scienze umane.

Appare dunque evidente l'ampiezza di senso che alberga nella definizione - e quindi nel campo di studi che la definizione descrive. Come possono stare insieme informatica e umanistica? Come si contraddicono a vicenda, oppure come si imbricano, come contaminano e interlacciano le due aree disciplinari? Cercherò di rispondere mostrando perché 'informatica' e 'umanistica' debbano stare insieme. Non possano che stare insieme.

E' inevitabile iniziare dicendo che l'Informatica Umanistica -o Digital Humanities- designa comunemente un ambito banale. L'informatica umanistica, si dice, si dedica a predisporre strumenti informatici per cultori delle discipline umanistiche: hardware e software ad uso editoriale, di biblioteche e musei; supporti informatici per ricerche storiche, linguistiche, o filologiche. Oppure si pone l'accento sulla divulgazione della conoscenza attraverso media informatici. O ancora si guarda alla codifica digitale di testi prima appoggiati su supporti cartacei; e in genere alla codifica digitale di parole, suoni, immagini.

Se invece prendiamo buono quel luogo, quel confine sfumato che sta tra l'Informatica e l'Umanistica, possiamo avventurarci a proporre un primo tentativo di definizione: l'informatica umanistica è il regno della transdiciplinarità.

Ma la transdisciplinarità è un'arte difficile da praticare.

Basta un esempio. Un concetto fondante dell'informatica è l'organizzazione dei dati sotto forma di albero gerarchico. E' buona cosa cercare di illustrare questa organizzazione logica attraverso analogie attinte dal vasto campo umanistico. Le scelte però finiscono per cozzare con i limiti, forse inevitabili, del quadro di conoscenze dello studioso.

Siccome in una edizione italiana del romanzo di Gabriel García Márquez Cien años de soledad l'editore ha aggiunto al testo, ad inizio libro, un albero genealogico della famiglia Buendía, si prende questo albero genealogico come riferimento tramite il quale mostrare le virtù generali e quindi le applicazioni tecniche dell'hierarchical tree.

Non si può certo pretendere che un docente di informatica sia particolarmente ferrato in temi storico-letterari, critico-letterari o filologici. Ma si dà il fatto che l'albero genealogico della famiglia protagonista del romanzo sia una aggiunta estemporanea del redattore italiano di una singola edizione. L'albero genealogico non compare in nessuna edizione in lingua originale, e tanto meno nella prima edizione dell'opera. Si dà anche il fatto che l'esposizione dell'albero genealogico contraddice le intenzioni dell'autore e la proposta che l'autore rivolge al lettore. García Márquez, al contrario, propone lettore di perdersi in una narrazione dove la sequenza storica, temporale, lineare degli eventi è assente; invita il lettore a rinunciare all'ordine rappresentato dalla gerarchia dei puri passaggi generazionali, e ad immergersi invece nella complessità: tornano gli stessi nomi di battesimo, la figura del nonno si ritrova negli atteggiamenti del nipote, gli antenati sono presenti qui ed ora... Se il romanzo ci offre metafore -e ce le offre- certo non ci parla di gerarchia, ci parla semmai di rete, o della massa di Big Data, aperti alle più differenti connessioni, compresi in un LLM.

Così, la buona intenzione si trasforma in un cattivo servizio.

Altri romanzi avrebbero certo fornito un miglior esempio di hierarchical system. Ma va anche detto che, al di là della letteratura, e dell'inesistente albero di García Márquez, le analogie pertinenti non sono poi così difficili da trovare.

Si sarebbe potuto ricorrere alle rappresentazioni grafiche delle strutture elementari delle parentele offerte dall'antropologia culturale. Ma sopratutto si può ricordare l'esempio principe di rappresentazione sistematica di conoscenze fondata sulla struttura ad albero: il Systema Naturae per Regna Tria Naturae, secundum classes, ordines, genera, species, cum characteribus, differentiis, synonymis, locis di Linneo. Nelle tavole di Linneo troviamo, già pienamente implementate, il hierarchical tree articolato in classi e sottoclassi, il file system, il modello dei dati.

Seguendo Linneo, si può oltretutto ricostruire il percorso che porta a Goethe. Goethe provava un enorme ammirazione per il quadro generale generale e sistematico, universale, proposto da Linneo.

Ma poi, anche sotto l'influenza straniante della lettura di Spinoza, un giorno, nell'orto botanico di Padova, osservando dal vivo un albero, Goethe ha una illuminazione: si rende conto della necessaria esistenza di una differente rappresentazione. La rappresentazione di Linneo è una Gestalt, una struttura ordinata dove ogni cosa sta in un posto formalmente descritto. Esiste un'altra possibile, anzi: necessaria rappresentazione: la Bildung: la forma formante, la forma che sta prendendo forma in questo istante, la forma emergente.

Se è possibile cercare il senso della computer science attraverso per la via della Gestalt, altrettanto può dirsi della via della Bildung.

Ricordando gli aspetti riduttivi e inconsistenti del richiamo approssimativo ad autore e ad una opera letteraria, non si vuole certo gettare la croce addosso a qualcuno. Si vuole solo far presente che molto difficilmente l'auspicato approccio transdisciplinare può essere oggetto di un singolo insegnamento, e molto difficilmente può essere praticato da un singolo docente.

La domanda che si pone è dunque questa: come cercare la transdisciplinarità. Come metterla in campo, come insegnarla.

Verosimilmente, la transdisciplinarità può emergere dal tenere aperto il ventaglio degli argomenti, al di là dei confini disciplinari. E cioè, in università, la transdiciplinarità è il frutto dell'ampiezza degli sguardi disciplinari accolti nei piani di studi.

Scrivo questo avendo in mente la personale esperienza. Ho partecipato più di vent'anni, presso l'Università di Pisa, al decollo del primo -e credo ancora unico- corso di laurea triennale in Informatica Umanistica. Si trattava di un corso Interfacoltà. Era bellissimo vedere lavorare insieme docenti cultori di discipline diversissime, e quindi anche incapaci di intendere l'uno il saper dell'altro. Tutti contribuivano ad una sintesi, o meglio in una apertura, in una disponibilità alla complessità, che si formava e andava crescendo nella mente degli studenti.

Spero che questi stringati accenni siano sufficienti per mostrare come l'informatica umanistica possa offrire un servizio di grande importanza: collocare i concetti, i costrutti che sono il pane quotidiano dei cultori dell'informatica e della computer science nel quadro storico e culturale nel quale i concetti e costrutti stessi sono stati generati e si sono evoluti.

Collocare il pensiero informatico e computazione nel vasto, aperto contesto della storia delle idee significa offrire la via per avvicinarsi alla più profonda e sfumata conoscenza della propria disciplina, al più consapevole dominio dei ferri del mestiere.

E' forse necessaria una precisazione: non si tratta di cercare, lungo una via già molto percorsa, ma foriera di vari fraintendimenti, un incontro tra due culture, la cultura 'umanistica' e cultura 'scientifica' (di cui la computer science fa parte), intese come campi nativamente distinti. Si tratta invece di considerare la scienza stessa (e quindi la computer science) un'arte umana, una specifica via verso la conoscenza, come lo sono la letteratura o la musica.

Accade oggi che i corsi di laurea di Digital Humanities siano incardinati nel quadro di Dipartimenti di taglio umanistico. E che siano concepiti come preparazione a coprire ruoli dove la competenza informatica necessaria è limitata ad elementi basilari e semplificati. Andando per esempi: dall'esperto di biblioteconomia all'esperto di Search Engine Optimization.

Il modo di intendere l'Informatica Umanistica che sto esponendo trova invece collocazione all'interno dei Dipartimenti di Informatica. Perché un certo senso l'Informatica Umanistica che qui propongo può anzi essere intesa la miglior formazione per qualunque professione nel campo della computer science: sia si tratti di impieghi di ambito aziendale, sia di carriere nel campo dell'accademia e della ricerca.

Infatti serve una solida preparazione in meritò ai fondamenti matematica, alla calcolabilità e alla computazione, algoritmi, programmazione... Ma è anche evidente la rapida evoluzione delle tecnologie: ciò che conta è essere preparati a coglierne gli aspetti essenziali e ad apprendere rapidamente. A questo fine, una preparazione umanistica è sicuramente un fattore efficace, un importantissimo acceleratore.

Si può infine ricordare che l'informatica umanistica fornisce un antidoto al comune modo di intendere la figura del computer scientist. Si dice che il computer scientist è impegnato ad interagire con due 'agenti': l'utente e la macchina. L'informatica umanistica riporta con i piedi per terra: il protagonista di questa storia è uno solo: l'essere umano. Nessun essere umano si merita di essere ritenuto passivo 'utente'. L'essere umano che costruisce macchine destinate ad essere usate da altri esseri umani merita una formazione che gli ricorda la sua appartenenza all'umanità. L'essere umano che costruisce strumenti per accompagnare gli esseri umani nella loro ricerca di conoscenza, merita una formazione aperta alla complessità dei processi di costruzione di conoscenza.

L'ultima definizione di intelligenza è sempre la penultima

 Ci sono intellettuali preoccupati, a loro dire, di una certa regressione che si respira oggi nell'aria. Che fanno allora? Intervistano filosofe influenti, originali e stimolanti. (Se volete, leggete qui).

La filosofa dice: avevo scritto che c’era differenza tra un cervello organico e il modo in cui funziona un computer.

Ma mi sbagliavo! Me ne sono accorta quando ho scoperto l'esistenza dei chip sinaptici!

Ora, folgorata dal chip, la filosofa sa cosa è l'intelligenza - sa che può essere inequivocabilmente descritta tramite una definizione esaustiva, esatta - e sa anche che questa definizione è buona per descrivere sia l'intelligenza umana che l'intelligenza della macchina - che, ci assicura, sono la stessa cosa.

"È inutile negarlo: il cervello e il computer sono in una relazione reciproca e speculare, di mirroring". Dunque: specchiatevi nella macchina per conoscere voi stessi!

Sovviene un dubbio: quando verrà mostrato un nuovo chip alla filosofa, ella si afferrerà allora a nuove certezze?

Torna per fortuna in mente l'antica lezione: filosofia è aletheia: inesauribile tentativo di disvelamento, quindi proprio: esperimento, ricerca di ciò che sta oltre il già definito.

Dunque resta la domanda: dato e non concesso che la definizione di intelligenza fornita dalla filosofa abbia un senso, cosa c'è oltre quell'ambito già descritto?

Le mie capacità, e quelle tue, di te che mi stai leggendo, sono certo modestissime. Magari domani una macchina mi umilierà con i suoi superpoteri. Ma perfino nella mia capacità di pensare c'è qualcosa che travalica i confini segnati da quella definizione!

Nulla di questo sembra interessare a intellettuali e filosofi postmoderni, disinteressati a sondare le tenebre dell'ignoto, a cercare ancora. Ansiosi -o bisognosi- di stare al passo con le glorie dell'ora presente, essi sostituiscono la computazione all'aletheia.

Overwhelming effect. La complessità ridotta a computabilità

Se, avendo sotto gli occhi la scena digitale, vogliamo riflettere sul suo senso, possiamo chiederci: in quali parole nuove risiede il senso di tutto ciò che definiamo digitale? Una parola appare, più della stessa parola digitale, e di ogni altra più di ogni altra, portatrice di novità, emblematica, capace di descrivere la situazione che ci troviamo a vivere. Questa parola è: computazione.

Kurt Gödel, ventiquattrenne finissimo matematico, dimostra nel 1930 che nessun sistema può essere utilizzato per provare la propria stessa coerenza. Ogni sistema è incompleto. Non è possibile giungere a definire la lista esaustiva degli assiomi che permetta di dimostrare tutte le verità. Ogni volta che si aggiunge un enunciato all'insieme degli assiomi, ci sarà sempre un altro enunciato non incluso.

Nel 1936 un altro finissimo matematico allora ventiquattrenne, Alan Turing, risponde a Gödel con l'articolo On Computable Numbers. Se la calcolabilità - la descrizione del mondo logico-formale, esatta e priva di equivoci - è inattingibile, la risposta sta nel definire un universo più ristretto, dove i problemi che la calcolabilità impone sono assenti per definizione. Turing, in fondo, non fa altro che rinverdire il sistema assiomatico di Hilbert aggiungendo alla sua lista un nuovo assioma: useremo d'ora in poi solo numeri computabili. Sostituiremo alla problematica calcolabilità la rassicurante computabilità.

Nella prima riga dell'articolo è già fornita la definizione: "The computable numbers may be described briefly as the real numbers whose expressions as a decimal are calculable by finite means". Calcolabili con mezzi finiti. Poche righe sotto Turing spiega meglio: "a number is computable if its decimal can be written down by a machine".

La macchina che Turing immagina è costituita essenzialmente da un programma - possiamo chiamarlo anche procedura o algoritmo. Questo programma elabora i dati, espressi in numeri computabili, che gli sono sottoposti. Quali sono i numeri computabili? Sono i numeri che la macchina è in grado di elaborare.

I numeri che la macchina non è in grado di trattare sono esclusi dalla scena. Inesistenti nel Paradiso della Computazione.

Turing era ben consapevole dei limiti di questa scelta. 

In Computing machinery and intelligence, 1950, argomenta a favore di questa tesi: le macchine computanti -macchine alle quali infatti aveva dato già nell'articolo del 1936 il nome computers- sono capaci di pensare. Turing prosegue poi cercando di mostrare come il modo di pensare delle macchine possa essere pari o migliore del modo di pensare di noi umani.

Turing aveva risolto ogni questione suo argomentare, non può ignorare 

parla di come eventi apparentemente limitati possono avere effetti rovinosi e smisurati [overwhelming effect] in un momento successivo. “Lo spostamento di un singolo elettrone di un miliardesimo di centimetro in un momento può fare la differenza, un anno dopo, tra la morte di un uomo sotto una valanga o la sua salvezza”. 

Notando le enormi, esponenziali, overwhelming conseguenze sistemiche di un singolo minimo evento, Turing anticipa di più di dieci anni l'effetto farfalla descritto dal matematico e meteorologo Edward Lorenz: il battito delle ali di una farfalla in Brasile può portare a conseguenze enormi e imprevedibili. 

Infatti, come a suo modo mostrava Gödel, i sistemi viventi non sono lineari, sono invece complessi, caotici, adattivi. Variazioni infinitesime nelle condizioni iniziali producono variazioni grandi e crescenti nel comportamento successivo del sistema. 

Turing ha dunque ben chiaro tutto questo. Sa bene che la vita è un continuum, un flusso ininterrotto. E sa che il computer è una macchina a stati discreti; una macchina che si limita a rappresentare il flusso attraverso “sudden jumps or clicks from one quite definite state to another”, salti o scatti automatici da uno stato ben definito a un altro. 

Turing sceglie di ignorare la differenza. La sua proposta è leggere gli stati del mondo -complessi, caotici, non lineari- attraverso una 'macchina a stati discreti'. 

“Una proprietà essenziale dei sistemi meccanici che abbiamo chiamato macchine a stati discreti è che questo [l'overwhelming effect] fenomeno non si verifichi”. Dunque: siamo di fronte all'imprevedibilità e all'incertezza. Sappiamo che ogni stato iniziale, difficilissimo da leggere in tutti suoi aspetti, può generare conseguenze caotiche e catastrofiche. Cosa si fa? Si usa, per misurare e controllare il fenomeno, o per simularlo, una macchina a stati discreti, dove il fenomeno non si verifica. Insomma, la proposta è gestire un sistema complesso attraverso un suo modello: un gemello meccanico, non complesso.

La giustificazione di Turing è questa: “una conoscenza ragionevolmente accurata dello stato in un momento produce una conoscenza ragionevolmente accurata per un certo numero di passi successivi”. Insomma, Turing ci invita a contentarci di dati che sappiamo incapaci di descrivere uno stato del mondo.

Cosa vuol dire Turing dicendo: "ragionevolmente accurato"? La proposta consiste nel sostituire la ragione umana -o meglio: il pensiero umano- con la conoscenza -direi meglio: l'informazione- che permette alla macchina di prevedere “un certo numero di passi successivi”. Turing ci invita a contentarci di una rappresentazione del fenomeno -suo modello, gemello- generata dalla macchina.

Generata dalla macchina: questo è il punto chiave. L'essere umano è sempre stato accompagnato dalla consapevolezza di ciò che Gödel ha dimostrato formalmente: qualsiasi pretesa di conoscere e controllare tutto è fallace. Di questo ci parla anche un'altra parola nuova: cibernetica. Parola che rimanda al governo, all'arte del timoniere. Arte umana, consistente nell'affrontare eventi imprevedibili, nell'attraversare tempeste sempre differenti delle precedenti, nel a navigare a vista. Arte umana a cui diamo anche il nome di scienza: tentativo di ampliare, tramite esperimenti e prove gli orizzonti della conoscenza.

Eppure Turing -e la computer science volta all'intelligenza artificiale- ci propongono di sostituire quest'arte umana con l'affidamento alla macchina. 

Ciò che propone Turing, dunque, non è che un gioco di prestigio: risolvere i problemi impliciti nella calcolabilità tramite la computabilità; porre la simulazione al posto dell'osservazione; guardare i sistemi complessi tramite modelli che sono sistemi meccanici. Sostituire al mondo la rappresentazione del mondo proposta da una macchina detta computer.