di Massimo Magno.
Solo negli ultimi tempi la coscienza inizia ad essere rilevante all’interno dell’Intelligenza Artificiale (IA), poiché alla maggior parte dei ricercatori sul campo sembrano più impellenti gli altri problemi legati alla programmazione. Tuttavia, ci sono state proposte su come la coscienza sarebbe spiegata in una teoria computazionale completa della mente, da parte di teorici come Dennett, Hofstadter, McCarthy, McDermott, Minsky, Perlis, Sloman e Smith.
Si può estrarre da queste speculazioni un abbozzo di una sintesi teorica, secondo cui la coscienza è la proprietà di un sistema che abbia la virtù di modellarsi come se avesse sensazioni e possa prendere decisioni libere, cioè seguire un libero arbitrio ed averne coscienza. Quest’ultima, l’auto-consapevolezza, è una qualità derivata dalla coscienza: una sorta di sguardo esterno sulle proprie azioni coscienti.
Critici come Harnad e Searle non sono riusciti a demolire a priori questa o qualsiasi altra teoria computazionale nella IA, ma nessuna teoria del genere può essere verificata o confutata fino a quando almeno l’IA non riesca a trovare soluzioni computazionali di problemi difficili come la visione, il linguaggio e locomozione slegata da alberi decisionali precostituiti.
Tuttavia, il pensiero comune sull’intelligenza artificiale che è qualcosa di simile al cervello umano sarà completamente “bypassato” dal concetto di IA distribuita. Molte parti separate compongono il “cervello” dell’IA e il concetto di Coscienza sarà cambiato in quello della Meta-Coscienza con una nozione completamente nuova di intelligenza collettiva o sistemica. La Meta-Coscienza potrebbe essere considerata come la coscienza sulla coscienza, uno strato superiore al significato della Coscienza di una singola IA. Per avere un’immagine approssimativa di può pensare ad uno stormo di uccelli; l’uccello singolo non è consapevole della forma globale dello stormo e ha il suo proprio volo libero espresso dalla forma e dalla direzione globale del sistema uccelli.
Questo ci dà anche una sorta di classificazione per l’intelligenza artificiale: la scala di grandezza della sua applicazione e la complessità o non località. Su un’asse del diagramma, possiamo illustrare la dimensione (cioè micro, meso e macro relative alle applicazioni della IA) e sull’altro la sua crescente complessità. Quest’ultimo asse è commisurato al log della cardinalità delle IA coinvolte nel sistema (lo stormo dell’esempio precedente) se omogenee. La complessità sistemica e la relativa Meta-Coscienza di questa nuova IA collettiva si rivela al crescere della cardinalità.
All’interno della “quarta legge” neghentropica (contro “l’entropica”) di Kauffman sull’evoluzione, l’intuizione ci riporta l’idea della possibile contaminazione nell’adiacente. Adiacente come elemento ma anche come variabile di cambiamento dell’elemento stesso.
Potrebbe essere il caso in cui le biosfere si evolvono attraverso salti stocastici nella configurazione adiacente, cioè nella “prossima configurazione” evolutiva. Così come, ad esempio, un enzima non efficiente evolve verso la sua forma più efficace per svolgere meglio la reazione catalizzata attraverso mutazioni continue fino alla configurazione ottimale.
Lo stormo, nelle sue evoluzioni, applica una contaminazione sullo sviluppo spaziale che massimizza il tasso di esplorazione nel possibile adiacente anche se indipendente dalla volontà dei singoli. L’evoluzione se è troppo “veloce” o selettiva, può distruggere l’organizzazione interna, quindi attraverso meccanismi interni che si adattano al livello del complesso si crea una sorta di Meta-Coscienza collettiva.
Attraverso un modello coevolutivo, evoluzione o contaminazione delle parti, possiamo fornire uno strumento formale per la caratterizzazione dei parametri di interazione in termini di interazioni stocastiche locali e non locali (cioè direttamente collegate fra di loro e non), connesse all’identità di questa nuova meta-entità.
Un tale modello può essere valido per spiegarci la meccanica epistemologica o ontologica nella complessità nascente. Alcune domande restano però aperte, come ad esempio, se questa nuova entità non è correlata alle singole parti dell’IA, in caso di un problema giuridico rilevante, chi o cosa può assumersene la responsabilità?
Ph.D. Eng. Massimo Magno
AI Researcher – Data Scientist – Business Intelligence Analyst
