di Maria Cristina Gori
28/08/2005

La mia tesi di laurea riguardava lo studio dei “sistemi di dialogo”, considerati da sempre come uno degli scopi ultimi dell'intelligenza artificiale (IA), soprattutto dalla fantasia collettiva e dai vari film come Odissea nello spazio, dove il famoso HAL, il robot con interfaccia in linguaggio naturale, controlla la navetta e prende coscienza di sé.

La storia di questa tesi è un po’ complessa. Diciamo che sono stato, per vari motivi, totalmente libero di esplorare il settore e partendo da tutt'altro argomento sono arrivato allo studio della rappresentazione della conoscenza necessaria alla "comprensione" del linguaggio naturale. Questo è secondo me il cuore della ricerca nel campo dell'intelligenza artificiale. Il problema è che non siamo ancora del tutto sicuri di cosa sia la conoscenza. I filosofi, che hanno un ruolo notevole nello sviluppo attuale del settore, parlano spesso di modelli e del potere rappresentativo che questi hanno, ma questi problemi sono spesso cosi lontani da ogni possibile applicazione reale o confronto con entità esistenti che spesso la loro stessa utilità è messa in dubbio.

Allora torniamo a me, dopo la laurea ho scritto il mio bel curriculum dove ho scritto:

voglio fare ricerca, ricerca in IA e soprattutto sulla “rappresentazione della conoscenza”. E in un certo senso ci sono riuscito. In Italia nessuno assume qualcuno per fare ricerca in settori così, quindi ho tutto il tempo che necessario per fare ciò che desidero.

Vorrei sapere cosa è veramente l'intelligenza, ma non mi è dato. Gli psicologi riescono a coniare ogni due giorni un nuovo tipo di intelligenza(emotiva, sociale, motoria, linguistica…), ma nessuno di loro saprà dire esattamente come funziona. Diciamo che loro forse sono quelli che ne vedono gli strati più esterni. In verità io non ho il tempo di pormi questa domanda. A me interessa la sua utilità. Mi interessa capire come realizzare qualcosa che possa essere definito "intelligente". Come tutti ho sempre pensato che sarebbe bello costruirsi un’entità superiore che grazie ad un'intelligenza iperveloce ed una conoscenza ipervasta mi dica sempre cosa sia giusto fare. Questo un po’ è il sogno dell'intelligenza artificiale classica, che sostanzialmente vorrebbe cristallizzare e quindi rendere coerente lo scibile umano. Per farlo si usano i metodi della logica del primo ordine, o qualche altro metodo "esatto" di ragionamento. Realizzato questo “semplice passo” tutti potrebbero mettersi lì a chiedere al nostro neonato essere onnisciente tutto ciò su cui abbiamo dubbi. Un essere così concepito risulta decisamente alieno e incorporeo, privo di una coscienza di sé. Ci sono mille motivi per cui realizzare un tale sistema è praticamente impossibile. Un esempio banalissimo è che la quantità di conoscenza presente in un essere umano di un anno è superiore a quanto si possa pensare. Inoltre esprimere la conoscenza in un formato cristallizzato come quello delle formule della logica può essere molto difficoltoso, in quanto richiede di soppesare ogni relazione ed ogni entità che fa parte di questo mondo e poi inserirle nel sistema in maniera che queste conoscenze, insieme alle relazioni e alle conoscenze già presenti sul sistema non lo porti mai a bloccarsi in paradossi.

Ma siamo ben lontani da avere un sistema che possa essere utilizzato in ogni situazione. Questi sistemi semplicemente non possono ridurre il cuore o altri oggetti di cui hanno conoscenza ad altri di cui non hanno sentito parlare esplicitamente, in fase d’addestramento o creazione.

In verità questi sono approcci classici, alcuni sistemi inventano nuovi concetti e secondo gli articoli dei loro creatori arrivano a ripercorrere gli stessi passi che noi abbiamo seguito per giungere al nostro attuale modello scientifico. Il problema con questi altri sistemi è che la potenza ed il tempo di calcolo necessari ad effettuare qualsiasi operazione sono elevatissimi. Comunque questi sistemi hanno ben poca coscienza di sé stessi come entità in un mondo esterno, macinano formule su formule, in pratica fanno ciò per cui sono fatti. Ora noi facciamo ciò per cui siamo stati fatti? Forse lo facciamo, però abbiamo "coscienza" d’essere entità distinte dal mondo che ci circonda. Questo è quello che crediamo. Su questa differenza si sono scritti libri a non finire. Penso che inquadrando il problema semplicemente aggiungendo coscienza di sé nel mondo esterno ad un sistema classico otterremo ben poco d’utile. Magari qualche robottino, ma l’auto-rappresentazione probabilmente è al di là dei mezzi classici, come la logica del primo ordine; lo dico intuitivamente anche se ci sono teoremi fondamentali, studiati da matematici e filosofi, sui limiti dell’auto-rappresentazione. Ma il vero problema secondo me è l’eccessivo grado di coerenza che vogliamo ottenere nella conoscenza presente nelle entità che vogliamo costruire. La forma della conoscenza è l'argomento centrale dell'intelligenza artificiale e dello studio cognitivo dal punto di vista informatico, non solo perché l'informatica studia l'informazione e quindi il suo fine ultimo sarebbe costruire la "conoscenza", che penso possa dirsi informazione utilizzabile, ma anche per il ruolo centrale che essa ha; infatti il ragionamento, le sensazioni, l'apprendimento non sono pensabili in maniera del tutto distinta dal concetto di conoscenza e dalla forma che le si associa, e il grado di coerenza che questa forma richiede. Noi uomini, in vero, non abbiamo una conoscenza coerente, basti pensare ai lapsus, a quante migliaia di teorie si sono avvicendate nelle nostre culture, a tutto il periodo prima della scoperta del metodo scientifico dove non aggiungevamo mai nuovi dati ma estrapolavamo nuovi concetti da quelli già presenti dicendo che i concetti vecchi, fino a quel momento giusti, ora avevano dei limiti. In verità non tutto quello che facciamo ha una giustificazione logica a partire da un modello esatto del mondo, ma ciò non vuol dire che non abbia senso. Nonostante la mancanza di coerenza, la nostra intelligenza funziona nella maggior parte delle applicazioni meglio di qualsiasi cosa abbiamo finora realizzato. Quindi l’uomo seppur fallibile è intelligente, e forse lo è proprio per questo. L’approccio di limitare la quantità di conoscenza e il grado di coerenza per realizzare un sistema intelligente è per molti versi seguito dal ramo cognitivista dell'intelligenza artificiale, che non vuole assumere come scopo quello di arrivare al "sistema perfetto" ma spera di ottenere risultati significativi e polivalenti studiando i meccanismi che guidano l'uomo, e anche gli altri animali, magari ricostruendo modelli "funzionanti" di alcune nostre capacità. Cose come la memoria, il riconoscimento d’oggetti o di situazioni, la coordinazione motoria, la capacità di comunicazione, l'interconnessione di questi sistemi sono alcuni degli scopi di questo ramo. Ci sono due vantaggi scientifici in quest’approccio: 1) abbiamo dei sistemi esistenti, 2) abbiamo un contesto più limitato, quindi non è necessaria un'applicabilità generale o un’infallibilità del sistema realizzato. Inoltre i risultati ottenuti non hanno solo interesse ingegneristico, che seppure preservano, ma anche psicologico, filosofico e medico in quanto alcuni dei modelli realizzati possono essere utilizzati per spiegare come noi funzioniamo e magari produrre protesi o cure. Dal lato ingegneristico, non si deve credere che si abbandoni ogni pretesa di realizzare uno strumento utile ma lo sviluppo di questi modelli può portare a galla problemi che non sono facilmente visibili in altri contesti ed addirittura portare esempi e pattern riutilizzabili in contesti diversi. Uno degli approcci che si sta sviluppando nella IA classica è quello di costruire blocchetti di conoscenza combinabili e costruiti da diversi utenti. Lo studio dei meccanismi presenti nell'uomo capaci di combinare le migliaia di informazioni necessarie a bere un bicchiere d'acqua può, ad esempio, avere riscontro pratico anche in algoritmi utilizzabili per congiungere pacchetti di conoscenza provenienti da settori diversi. Così come lo studio delle nostre capacità linguistiche e comunicative possono permettere la definizione di protocolli di comunicazione tra entità che hanno conoscenze di forma diversa. Tuttora in genere fare comunicare sistemi non pensati appositamente per questo non è fattibile, a meno di non costruire un'apposita interfaccia più o meno manualmente. Ovviamente ci sono tentavi nel settore e il grado di "non pensati per comunicare tra loro" può variare, però in generale resta un problema difficile che noi umani comunque in qualche modo risolviamo naturalmente, anche se non so per cosa siamo stati pensati.

Anche se ho già parlato in maniera estesa di IA, per darvi una definizione semplice posso dire che si tratta del ramo dell’informatica che cerca di realizzare sistemi il cui comportamento è ritenuto intelligente. Alcuni settori sono il trattamento del linguaggio naturale, il riconoscimento delle immagini, la rappresentazione della conoscenza, il riconoscimento del parlato. Molti di questi sotto-settori una volta ottenuta una certa stabilità si distaccano dalla IA per assumere importanza di per sé, anche per avere maggiore credibilità a livello commerciale dato il sapore di fantascienza attribuito al settore della IA. Cosi come dalla filosofia si sono distaccate tutte le scienze. Eppure sempre lì si ci pongono le domande più interessanti.

Akira è pensabile come un laboratorio che intendiamo utilizzare per sperimentare varie teorie nel campo cognitivista. Consiste di una serie di strumenti utili per costruire sistemi software che possano comportarsi in modo simile ad un essere senziente. In particolare Akira è nato come un framework dove sperimentare le teorie di Marvin Minsky, uno dei padri dell'intelligenza artificiale, che nel famoso libro "La società della mente" inquadra il problema dell'intelligenza da più punti di vista, arrivando ad includere anche teorie freudiane, e propone un modello basato sull'interazione di vari sottosistemi diversi, gerarchizzati e interconnessi che insieme riescano a realizzare un essere "intelligente". Secondo la sua teoria, l'intelligenza non è il prodotto di un semplice sistema ma di migliaia di sistemi più o meno grandi che si sono evoluti con noi e che interagente ci permettono di comportarci in un modo che possiamo definire "intelligente". Per esempio avremmo il sottosistema “alza la mano”, cosi come avremmo il sottosistema “rabbia”, o simili. Purtroppo per quanto geniale sia l'approccio costruirne un modello non è facile anche se per alcuni piccoli scopi questo è stato fatto. Il problema è capire come fanno a comunicare tra loro questi sistemi. Le teorie in quest’ambito sono le più svariate ed AKIRA si propone come un laboratorio sia per esperimenti che per test e confronti. AKIRA non vincola la struttura interna dei sottosistemi e propone alcuni meccanismi d’interazione molto interessanti e flessibili. A livello tecnico Akira è sviluppato in maniera da sfruttare il più possibile i sistemi sottostanti (problema non indifferente nonostante le prodezze degli attuali processori), dato che le capacità di calcolo del cervello umano non saranno raggiungibili da nessun computer per ancora molto tempo. Per potersi lontanamente avvicinare, in questo campo si usano computer molto più potenti di quelli che troviamo sul nostro tavolo, in genere dotati di molte unità di calcolo o addirittura si usano vari computer presenti in rete. AKIRA fornisce un supporto efficace a tutto questo. Ad ogni modo AKIRA è ancora in via di sviluppo, il campo che stiamo affrontando è vasto e le conoscenze necessarie a rendere Akira flessibile e utile sono tante. Dietro questo sistema, open source e gratuito, oltre a me, stanno persone competenti e piene d’idee, d’entusiasmo e di intraprendenza. Soprattutto i due creatori Gianguglielmo Calvi, il giovane informatico che sta dietro all'architettura e alle scelte tecniche che hanno permesso la realizzazione di AKIRA, e Giovanni Pezzulo, il filosofo, patito di Minsky, che dirige e controlla che l'architettura di AKIRA sia giustificabile cognitivamente e utilizzabile nel più vasto insieme di teorie cognitive possibili.

Non penso si possa dare un inizio esatto al settore dell'intelligenza artificiale, in quanto racchiude interessi comuni svariate discipline ben più antiche, come filosofia, matematica, psicologia e linguistica,  e lavori fondamentali per l'intelligenza artificiale provengono da tutte queste. Inoltre l'Intelligenza Artificiale racchiude sottocampi la cui evoluzione è complessa e indipendente dal resto della disciplina tanto che spesso si sono distaccate dalla IA per diventare un filone a se stante.
Il primo lavoro che viene riconosciuto come appartenente all'area risale al 1943, a opera di McCulloch e Pitts, essi proposero un modello di reti di neuroni artificiali. La struttura dei neuroni era basata sugli studi compiuti in fisiologia, mentre la loro funzione veniva assimilata a quella delle proposizioni logiche, il cui valore dipende dalle variabili che hanno per argomento, queste sono invece assimilate allo stato dei neuroni vicini. Essi dimostrarono che strutture adeguate di queste reti potevano calcolare qualsiasi proposizione o funzione calcolabile. Supposero inoltre che reti opportunamente strutturate avrebbero potuto apprendere, idea questa ulteriormente supportata dal lavoro di Hebb del 1949, che dimostrò un metodo di apprendimento.
Il lavoro di McColluch e Pitts è importante perchè è la base sia del filone logicista che di quello connessionista. In questa fase l'AI non esisteva ancora come disciplina vera e propria, da tempo l' uomo cercava modi per fare adempiere a macchine di diverso tipo non solo il proprio lavoro manuale ma anche quello mentale, ma la nascita dei calcolatori elettronici ha fornito il primo strumento adeguato a questo scopo. Infatti soprattutto i padri dei primi calcolatori, come Turing e Von Newman, li utilizzarono per scopi che da sempre attribuiamo al settore, come i programmi per gli scacchi scritti da Shannon e Turing nei primi anni 50.
L' intelligenza artificiale non stimolò solo la costruzione di programmi ma anche di nuovi tipi di calcolatori. Il primo calcolatore a reti neurali venne costruito da Minsky e Edmonds nel 1951.
Il termine "Intelligenza Artificiale" fu coniato  nel 1956 da John McCarthy, uno dei padri del settore, in occasione dell'incontro di due mesi tenutosi a Dartmouth. Li si incontrarono gli scienziati americani che maggiormente avrebbero influito sul settore.
Durante questo incontro fu mostrato uno dei sistemi che si può ritenere il padre di tutta la tradizione logicista dell'IA: Logic Theorist, questo programma, ad opera di Newell e Simon fu il primo sistema a potere ragionare in termini non numerici e fu in grado di dare dimostrazioni di alcuni teoremi più brevi di quelle trovate fino a quel momento da chiunque.
Possiamo vedere che l'IA alla sua nascita è una ricerca di formalizzazione e verifica delle varie idee, ancora in fase di gestazione, sulla mente, sulle nostre facoltà cognitive e sulla nostra fisiologia. Ancora si ci poneva domande, e in verità lo si fa tuttora, su come facessimo un dato, piccolo compito, però non si avevano ne gli strumenti ne la mentalità forse, per avere una visione generale del campo, delle difficoltà che si sarebbero incontrate cercando di realizzare qualcosa di veramente intelligente. Ad esempio i settori e le applicazioni avevano degli orizzonti veramente molto limitati e richiedevano una quantità di conoscenza veramente ridicola, si pensi che in Matematica normalmente si cerca di avere il numero minore possibile di assiomi.
In questa fase di gestazione, in cui avevamo ancora i primi computer a valvole,  abbiamo già visto l'alba dei due filoni fondamentali, quello logicista e quello connessionista, questi avranno le loro diverse ma come si vede qui hanno origini comuni in un tentativo di imitare il comportamento del nostro cervello assimiliandolo al calcolo dei predicati.