Due idee, emerse entrambe negli Anni Cinquanta, stanno alla base di due possibili, diversi sviluppi di ciò che chiamiamo computing.
Da un lato l’idea di Turing, schematica e fondata su un consolante a priori: una ‘macchina pensante’ potrà lavorare e pensare meglio di quanto pensi l'uomo, purché si accetti al definizione proposta da Turing: 'pensare e lavorare consiste nel comportarsi secondo quello che è previsto in un book of rule, in un libro delle regole. Dall'altro l’idea di von Neumann, ben più complessa e filosoficamente profonda: l’‘automa capace di autoriprodursi’, sistema caratterizzato da tutte le complessità del vivente.
Prevale, come fonte dei successivi studi e delle successive ricerche, l'idea di Turing, sono impliciti anche nella sua più avanzata ed ambiziosa manifestazione, l’Intelligenza Artificiale.
Da un lato l’idea di Turing, schematica e fondata su un consolante a priori: una ‘macchina pensante’ potrà lavorare e pensare meglio di quanto pensi l'uomo, purché si accetti al definizione proposta da Turing: 'pensare e lavorare consiste nel comportarsi secondo quello che è previsto in un book of rule, in un libro delle regole. Dall'altro l’idea di von Neumann, ben più complessa e filosoficamente profonda: l’‘automa capace di autoriprodursi’, sistema caratterizzato da tutte le complessità del vivente.
Prevale, come fonte dei successivi studi e delle successive ricerche, l'idea di Turing, sono impliciti anche nella sua più avanzata ed ambiziosa manifestazione, l’Intelligenza Artificiale.
Un anno dopo la morte di Turing, cinque anni dopo l'uscita di Computing Machinery and Intelligence, nell’estate del 1955, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon scrivono un breve testo1 dove si indicano i temi di un incontro previsto per l’estate successiva. Il luogo dell’incontro -Darmouth- è significativo: lì dove nell’estate del ‘40 una una platea di matematici -tra cui Birkhoff e Wiener- aveva assistito alla dimostrazione del Complex Number Calculator di Stibitz, si riuniscono adesso adesso un gruppo di studiosi di formazione matematica, che amano però definirsi computer scientist.
Claude Shannon, diciotto anni dopo la tesi di laurea che segna il suo precoce esordio,2 ora opera presso quegli stessi Bell Telephone Laboratories dove già aveva lavorato anche Stiblitz; Rochester lavora all’IBM; presso la storica sede di Poughkeepsie è stato Chief Architect, tra il ‘48 e il 52, del 701, il primo computer IBM general-purpose, capostipite delle macchine che presto diverranno indispensabili in ogni azienda3; Minsky appena discusso la tesi di PhD in matematica a Princeton4, tesi che è diretta ripresa delle argomentazioni del Logical Calculus di MacCulloch e Pitts; anche McCarthy ha ottenuto il PhD in matematica a Princeton, ma sopratutto ha subito l’influenza di von Neumann, 5 che lo ha spinto ad occuparsi di brain automation.
McCarthy, Minsky, Rochester, Shannon hanno trasformato il linguaggio della matematica in programming language, linguaggio teso a fornire istruzioni a macchine dette computer. Ora il loro intento è fondare la manifestazione estrema della logica matematica: l’Intelligenza Artificiale.
Colpisce però notare come nel Proposal quasi nulla si aggiungere a quanto è dato leggere in Computing Machinery and Intelligence, l’articolo scritto da Turing di cinque anni prima.
The study is to proceed on the basis of conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be simulate it.
If machine can do a job, then an automatic calculator can be programmed to simulate the machine.
It may be speculated that a large part of human thought consist of manipulating words according rules of reasoning and rules of conjectures.
E così, anche, senza nulla aggiungere al Logical Calculus di McCulloch e Pitts, ci si chiede
how can a set of (hypotetical) neurons be arranged so as to form concepts.
Cinque anni dopo, alle soglie degli Anni Sessanta, nella stagione della guerra scientifica e tecnologica con l’Unione Sovietica, gli anni dello Sputnik e dei primo volo nello spazio di Jurij Gagarin, Harvey Minsky lavora al MIT, Department of Mathematics e Research Laboratory of Electronics. Nell’ottobre del ‘60 riassume in Steps Toward Artificial Intelligence i risultati raggiunti, ed i progetti di futura ricerca - attività, tutte, svolte “With the joint Support of the U. S. Army, Navy, and Air Force”.6
Non si potrebbe immaginare un testo più lontano dai documenti, stilati in quegli anni da Licklider e Engelbart, documenti rivolti agli stessi interlocutori e finanziatori militari. Licklider e Engelbart7 guardano alla simbiosi uomo macchina, al computer come tramite per l’incremento dell’umana intelligenza. Minsky, invece, afferma:
I believe that [...] we are on the threshold of an era that will be strongly influenced, and quite possibly dominated, by intelligent problem-solving machines.
Mentre Licklider e Engelbart si rifanno al As We May Think,8 il seminale testo del 1945 di Vannevar Bush, dove il We si riferisce ad esseri umani intenti a costruire conoscenza, per Minsky, in quegli stessi anni, la strada da percorrere consiste nel costruire macchine capaci di pensare meglio dell’uomo. Dove però il pensare dell’uomo è, in fondo, ridotto al pensare logico-formale, matematico. Non a casi si citano Turing, Rashevsky, McCulloch e Pitts, Wiener, ma ci si rifà anche, esplicitamente, a Russell e Whitehead, alla logica proposizionale e ed ai sistemi assiomatici.
The problem domain here is that of discovering proofs in the Russell-Whitehead system for the propositional calculus. That system is given as a set of (five) axioms and (three) rules of inference; the latter specify how certain transformations can be applied to produce new theorems from old theorems and axioms.9
Minsky ammette che negli anni avvenire si dovrà passare attraverso un periodo che vedrà dominare “man-machine systems”.10 Ma sarà solo una tappa “in our advance toward the development of ‘artificial intelligence’”. Non più “hinking aids” per poveri esseri umani, ma “more ambitious projects directly concerned with getting machines to take over a larger portion of problem-solving tasks”.
Minsky non può non ammettere le aporie logiche, le contraddizioni formali con le quali si erano scontrati, soccombendo, Russel e Frege, e poi di nuovo Gödel. Ma le risolve nel modo più scolastico che si possa immaginare, facendo appello all’autorità indiscutibile di Turing.
Here is a certain problem of infinite regression in the notion of a machine having a good model of itself: of course, the nested models must lose detail and finally vanish. But the argument, e.g., of Hayek11 that we cannot “fully comprehend the unitary order” (of our own minds) ignores the power of recursive description as well as Turing’s demonstration that (with sufficient external writing space) a ‘general-purpose’ machine can answer any question about a description of itself that any larger machine could answer.12
Nel mondo del computing, ogni problema sarà risolto. Saranno presto disponibili macchine capaci di pensare meglio dell’uomo.
Negli anni successivi la profezia resta ben lontana dall’avverarsi. Ma per Minsky, guru ormai affermato, impermeabile ormai ad ogni domanda di verifica scientifica, il gioco è orami facile. Basta spostarsi di volta in volta su una nuova accattivante teoria, cavalcandola in modo da ottenere onori e da attrarre fondi per finanziare ricerche. E non importa se la teoria è povera di spessore, basta che sia adatta ai tempi, e sia buona per essere vantaggiosamente divulgata.
Torna così in Computation. Finite and Infinite Machine e in Peceptron13 sulla capacità delle reti neurali di calcolare funzioni booleane: poco aggiunge in fondo a ciò che avevano già detto McCulloch e Pitts nel Logical Calculus. Passa poi a sostenere -in The Society of Mind14- che l’intelligenza è frutto dell’interazione tra agenti, in sé privi di intelligenza.
Vent’anni dopo The Society of Mind Minsky arriva, bontà sua, ad ammettere che “we need to find more complicated ways to explain our most familiar mental events”: il titolo del nuovo libro è Emotion Machine15. Ma anche questo nuovo tentativo di spiegare cosa siano mente e intelligenza manca di originalità e di profondità.
1John McCarthy, Marvin L. Minsky, Nathaniel Rochester, Claude E. Shannon, Proposal for the Dartmouth Summer Reaserch Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine 27(4): 12-14 (2006)
2Claude Elwood Shannon, “A Symbolic Analysis of Relay and Switching Circuits”, cit., 1937 e 1938.
3Nathaniel Rochester, “The 701 Project as Seen by Its Chief Architect”, Ann. Hist. Comp., Vol. 5, No. 2, Apr. 1983, pp. 202-204. Nathaniel Rochester, “Symbolic Programming”, IRE Trans. Electronic Comp., Vol. EC-2, 1953, pp. 10-15.
4Marvin Lee Minsky, Theory of Neural-analog reinforcement systems and its application to the brain-model problem, Princeton University, Ann Arbor, december 1954 (Dissertation).
5Nils J. Nilson, John McCarthy. A biographical Memoir, National Academy of Science, Washington, 2011.
6Marvin Minsky. “Steps Toward Artificial Intelligence”, Proceedings of the Institute of Radio Engineers, January 1961, Vol 49, pp 8-30. Poi in Edward A. Feigenbaum and Julian Feldman (eds.), Computers and Thoughts, McGraw-Hill, New York, 1963, pp 406-450.
7Douglas C. Engelbart, Augmenting Human Intellect: a Conceptual Framework, October 1962
9Marvin Minsky. “Steps Toward Artificial Intelligence”, Proceedings of the Institute of Radio Engineers, cit., p. 21.
10Marvin Minsky. “Steps Toward Artificial Intelligence”, Proceedings of the Institute of Radio Engineers, cit., p. 28.
12Marvin Minsky, “Steps Toward Artificial Intelligence”, Proceedings of the Institute of Radio Engineers, cit., p. 28, nota.
13Marvin Minsky and Seymour Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, The MIT Press, Cambridge, Ma., 1969; 1972 (2nd edition with corrections, first edition)
14Marvin Minsky, The Society of Mind, Simon and Schuster, New York, 1988.
15Marvin Minsky, The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind, Simon & Schuster, New York, 2006.
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