SCIENZA/PUTNAM Il compito teorico dell'intelligenza artificiale è di simulare l'intelligenza, non di duplicarla. Il compito teorico dell'intelligenza artificiale è di simulare l'intelligenza, non di duplicarla. Perciò forse si potrebbero aggirare i problemi appena citati costruendo un sistema che ragionasse in una lingua ideale11 , cioè in una lingua in cui le parole non cambino le loro estensioni secondo il contesto. (In una lingua di questo tipo, un foglio di carta potrebbe essere 'bianco I' e un essere umano potrebbe essere 'bianco2', dove 'bianco 1' è il bianco della tabella dei colori e 'bianco2' è un grigiorosato.) Da una lingua di questo tipo occorrerebbe probabilmente escludere tutte le parole con rassomiglianze di famiglia (quanto resterebbe del vocabolario?), ma il mio elenco delle difficoltà non è ancora finito. Dato che, dopo Rudolf Carnap, il progetto della logica simbolica induttiva sembrava essersi esaurito, la riflessione fra i filosofi della scienza è andata, come ho riferito, nella direzione di parlare dei metodi che attribuiscono una grande importanza alla conoscenza di base. È istruttivo vedere perché i filosofi hanno affrontato le cose in questo modo e anche rendersi conto di quanto esso sia insoddisfacente, soprattutto se il nostro scopo è quello di simulare l'intelligenza e non di descriverla. Un enorme problema potrebbe essere descritto come l'esistenza di induzioni in conflitto. Questo è un esempio tratto da Nelson Goodman: per quanto ne sappiamo, nessuno che abbia mai varcato la soglia dell 'Emerson Hall alla Harvard University sapeva parlare Inuit (eschimese). Questa affermazione implica l'induzione che chiunque entri alla Emerson Hall non sappia parlare Inuit12 • Immaginiamoci che Ukuk sia un eschimese dell'Alaska che parla Inuit. Dovrei predire che se Ukuk entra a Emerson Hall, Ukuk non saprà più parlare Inuit? Ovviamente no, ma cos'è che non va in questa induzione? Goodman risponde che quel che non va nell'inferenza è che essa risulta in conflitto con la legge 'meglio inculcata', sostenuta dall'induzione, secondo la quale le persone non perdono la loro capacità di parlare una lingua entrando in un posto nuovo. Ma come faccio a sapere.che questa legge ha più esempi che la confermano di quanti non ne abbia la regolarità con la quale nessuno che entra a Emerson Hall parla Inuit? Ancora attraverso la conoscenza di base? Come dato di fatto, non credo che da bambino avessi un'idea di quanto spesso fossero state confermate le regolarità in conflitto nell'esempio precedente (conflitto nel senso che una delle due deve venir meno se Ukuk entra a Emer-son Hall), ma sicuramente ne sapevo quanto bastava a non fare la sciocca induzione che Ukuk avrebbe smesso di saper parlare Inuit se fosse entrato in un edificio (o in un paese) dove nessuno avesse · mai prima parlato Inuit. Di nuovo non è chiaro che il sapere che non si perde una lingua in questo modo è proprio il prodotto dell'induzione; forse è qualcosa per cui abbiamo un'innata propensione a credere. La domanda che non trova risposta è quanto di ciò che chiamiamo intelligenza presuppone il resto della natura umana. Inoltre, se ciò che importa davvero è "l' inculcamento" (cioè il numero e la varietà di esempi che diano una conferma), e se l'informazione che l'affermazione universale "non si perde la propria capacità di parlare una lingua entrando in un posto nuovo" è più radicata dell'affermazione universale "nessuno éhe entra a Emerson Hall parla Inuit" fa parte della mia conoscenza di base, non è chiaro come quella informazione sia giunta fin lì. Forse l'informazione è implicita nel modo in cui la gente parla delle capacità linguistiche; ma allora ci si trova a dover affrontare la questione di come si decodifichi l'informazione implicita portata dalle espressioni che uno sente. Il problema delle induzioni in conflitto è onnipresente anche se si concentra l'attenzione sulle più semplici inferenze induttive. Se la soluzione è proprio quella di dare al sistema più conoscenza di base, allora quali sono le implicazioni per l' intelligenza artificiale? · Non è facile dirlo, perché l'intelligenza artificiale (almeno come la conosciamo noi) non cerca affatto di simulare l'intelligenza. Simulare l'intelligenza è solo la sua attività nozionale; la sua vera attività è scrivere programmi ben congegnati per i compiti più svariati. Ma se l'intelligenza artificiale esistesse come vera attività di ricerca, piuttosto che nozionale, ci sarebbero due strategie alternative che i suoi professionisti potrebbero seguire quando devono affrontare il problema della conoscenza di base: 1) Potrebbero accettare l'opinione dei filosofi della scienza. che ho descritto e semplicemente cercare di programmare in una macchina tutta l'informazione che ha un sofisticato giudice umano induttivo (informazione implicita inclusa). Come minimo, questo richiederebbe generazioni di ricercatori per formalizzare l'informazione (probabilmente non si potrebbe fare affatto, a causa della sola quantità di informazioni necessarie), e non è chiaro se il risultato sarebbe nulla più che un gigantesco sistema esperto. Nessuno lo troverebbe molto-eccitante, e una simile 'intelligenza' sarebbe, molto verosimilmente, terribilmente poco fantasiosa, incapace di capire che in molti casi è proprio la conoscenza di base che bisogna lasciar perdere. 2) I professionisti dell'IA potrebbero intraprendere il compito più eccitante e ambizioso di costruire un congegno che imparasse la conoscenza di base interagendo con gli esseri umani, come un bambino impara una lingua e tutta l'informazione culturale, esplicita e implicita, che deriva dall'imparare una lingua crescendo in una comunità umana. Il problema del linguaggio naturale La seconda alternativa è quella che merita realmente il nome di 'intelligenza artificiale'. Ma qui sorgono i problemi: per capire qual è l'informazione implicita nelle cose che dice la gente, la macchina deve simulare la comprensione del linguaggio umano. Ecco perché l'idea di restare attaccati a un linguaggio artificiale ideale e di ignorare le complessità del linguaggio naturale deve essere abbandonata se si adotta questa strategia: deve essere abbandonata perché il costo è troppo elevato. Una parte troppo grande dell'informazione di cui la macchina ha bisogno si otterrebbe solo attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale. · Ma il problema del linguaggio naturale presenta continuamente molte delle stesse difficoltà. Chomsky e la sua scuola credono_che uno 'stampo' del linguaggio naturale, compresi gli aspetti 'semantici' o concettuali, sia innato, inculcato dall'evoluzione-bricoleur13. Sebbene questa opinione sia portata alle 53
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