Nel 1994 Beppe Carrella pubblicava Officina Neurale, quando l’intelligenza artificiale era ancora lontana dall’occupare le conversazioni quotidiane. Trent’anni dopo, il consulente, manager internazionale e autore di molti libri, torna su quelle intuizioni con una domanda che sposta il punto di osservazione: e se avessimo cercato per troppo tempo di costruire l’intelligenza, trascurando il modo in cui la vita riesce a generarla? È il percorso di Officina Neurale 2.0, in cui Carrella esplora il biocomputing, un campo di ricerca che utilizza sistemi biologici per elaborare informazioni. DNA impiegato nei calcoli, neuroni coltivati su chip, cellule capaci di svolgere funzioni programmate: esperimenti che mettono in discussione i confini fra informatica, biologia e ingegneria.

Ma la tecnologia è soltanto il punto di partenza. Carrella, che ama definirsi un “rigattiere digitale” per la sua abitudine di raccogliere idee da discipline diverse, intreccia scienza, filosofia e cultura per interrogarsi sulle categorie con cui interpretiamo il mondo.

Il suo ragionamento si allarga così alla società che stiamo costruendo: mentre diventiamo sempre più connessi rischiamo di perdere la capacità di coltivare relazioni; mentre le tecnologie promettono di farci risparmiare tempo, non sappiamo sempre che cosa fare del tempo liberato.

La sua proposta è cambiare prospettiva: passare dal capo cantiere al giardiniere, da chi pretende di controllare ogni componente a chi crea le condizioni perché qualcosa possa crescere. Senza rinunciare alla responsabilità, ma accettando che non tutto si possa prevedere. Lo abbiamo incontrato di recente al Festival della Scienza dell’Alto Vicentino (FESAV), di cui Heraldo è partner, per un incontro con il pubblico in cui si sono affrontati molti di questi temi.

Carrella, nel 1994 ha scritto Officina Neurale, quando si cercava di costruire sistemi intelligenti mettendo insieme i componenti giusti. Oggi afferma che forse la domanda era sbagliata. Che cosa è cambiato in questi trent’anni?

«All’epoca cercavamo di ricostruire l’intelligenza attraverso algoritmi, connessioni e componenti. Molte idee fondamentali, come quelle sulle reti neurali, erano già state formulate negli anni Ottanta, ma il loro sviluppo era frenato dalla mancanza di potenza di calcolo e di dati sufficienti. Nel frattempo abbiamo continuato a immaginare macchine sempre più potenti. Oggi, però, possiamo esplorare una strada diversa: utilizzare sistemi biologici, capaci di elaborare informazioni, reagire agli stimoli e adattarsi. La vita fa calcolo continuamente e riesce a produrre risultati straordinari. Il cambiamento consiste nel passare dalla costruzione alla coltivazione. Non si tratta soltanto di assemblare i componenti giusti, ma di creare le condizioni perché emergano capacità che non abbiamo programmato una per una».

Che cosa significa, concretamente, fare calcolo con il DNA?

«Siamo abituati a pensare che il calcolo appartenga ai computer elettronici, ma non è necessariamente così. Nel 1994 Leonard Adleman dimostrò che era possibile utilizzare molecole di DNA per affrontare un problema matematico, quello del commesso viaggiatore, che consiste nel trovare un percorso attraverso diverse città. Il DNA può contenere enormi quantità di informazioni e le reazioni molecolari possono essere utilizzate per esplorare molte combinazioni contemporaneamente. Questo non significa che una provetta possa sostituire il computer che utilizziamo ogni giorno. Il biocomputing è ancora un campo sperimentale e può risultare utile per problemi specifici. La questione è capire quali strumenti siano più adatti alle diverse sfide. Non dobbiamo pensare che una tecnologia sostituisca necessariamente tutte le altre, ma imparare a riconoscere le possibilità offerte da ciascuna».

Beppe Carrella

Nel libro propone una metafora: l’ingegnere informatico dovrebbe smettere di fare il capo cantiere e diventare un giardiniere. Come si traduce questo cambiamento?

«L’ingegnere tende a progettare una struttura, scegliere i materiali e stabilire come assemblarli. Nel mondo biologico, invece, intervengono processi complessi, frutto di miliardi di anni di evoluzione, che non possiamo riprodurre integralmente attraverso un progetto. Il giardiniere prepara il terreno, osserva, interviene quando serve e si prende cura di ciò che cresce. Non può stabilire in anticipo ogni dettaglio della pianta: deve seguirne lo sviluppo e capire che cosa accade. Questo non significa rinunciare alla conoscenza o al controllo quando sono necessari. Significa riconoscere che, in alcuni sistemi, il modo migliore per ottenere un risultato è creare le condizioni perché emerga, anziché prescriverlo in ogni dettaglio. È un approccio che richiede anche una qualità spesso sottovalutata: la capacità di osservare e prestare attenzione».

Nel prologo individua tre parole chiave: apofenia, eterotopia e atychifobia. Che cosa ci raccontano del nostro rapporto con l’intelligenza artificiale?

«L’apofenia è la tendenza a riconoscere schemi e connessioni anche quando potrebbero non esserci. Nel rapporto con l’intelligenza artificiale rischiamo di attribuire alle macchine caratteristiche umane, dicendo che pensano, capiscono o vogliono qualcosa. Il problema non è negare le capacità di questi sistemi, ma capire che cosa stiamo descrivendo. Quando attribuiamo un’intenzione a una macchina, dobbiamo chiederci se stiamo osservando una proprietà del sistema o proiettando su di esso le nostre categorie. L’eterotopia, concetto ripreso da Michel Foucault, indica uno spazio che sfugge alle classificazioni consuete. Il biocomputing rappresenta un territorio di questo tipo, al confine fra informatica, biologia e medicina, dove le distinzioni tradizionali diventano meno nette. La terza parola è atychifobia, la paura del fallimento. Spesso si nasconde dietro la prudenza, le procedure e la necessità di aspettare ancora. È un atteggiamento che può frenare l’innovazione, perché ci porta a rimandare finché non ci sentiamo completamente sicuri. Ma il cambiamento non aspetta che noi siamo pronti».

Questa paura di sbagliare riguarda anche il modo in cui affrontiamo il futuro? Perché tendiamo a inseguire le innovazioni anziché prepararci per tempo alle loro conseguenze?

«Tendiamo a interpretare il nuovo attraverso ciò che conosciamo già, perché ci rassicura. In questo modo, però, rischiamo di adattare le innovazioni alle categorie del passato invece di comprendere le trasformazioni che possono produrre. Pensiamo alle tecnologie genetiche. La ricerca apre possibilità che pongono questioni etiche importanti, dalla modifica del patrimonio genetico alle conseguenze sulla salute e sulla società. Non possiamo aspettare che ogni possibilità diventi realtà prima di cominciare a discuterne. Dobbiamo imparare a ragionare in anticipo, distinguendo ciò che sappiamo da ciò che possiamo soltanto ipotizzare. Non possiamo prevedere tutto, ma possiamo riconoscere le direzioni della ricerca e interrogarci sui rischi. Anche il fallimento va considerato in questa prospettiva. L’apprendimento passa attraverso tentativi ed errori, e pretendere di eliminare ogni incertezza prima di agire rischia di impedirci di progredire. Questo non significa rinunciare alle regole o accettare qualsiasi esperimento, ma riconoscere che l’incertezza è una parte inevitabile del cambiamento».

Il problema, quindi, non è soltanto la tecnologia, ma la società che costruiamo insieme a essa. Sembra che ci preoccupiamo soprattutto di ciò che le macchine saranno capaci di fare, molto meno di ciò che diventeremo noi.

«Concentriamo molta attenzione sulle possibilità tecniche e meno sulla società in cui vorremmo vivere. Immaginiamo strumenti sempre più sofisticati, ma ci interroghiamo meno su quali relazioni, quali lavori e quali forme di convivenza vogliamo costruire. Questo squilibrio emerge soprattutto nel modo in cui viviamo le relazioni. Siamo sempre più connessi, ma la connessione non coincide con la relazione. Un collegamento elettronico permette di comunicare, mentre un rapporto richiede tempo, presenza, attenzione e cura. Possiamo avere migliaia di contatti e, allo stesso tempo, non riuscire a costruire legami significativi. Il rischio è credere che ogni problema umano possa essere risolto aggiungendo una tecnologia o aumentando la quantità delle informazioni disponibili. Ma alcune dimensioni della vita non si migliorano semplicemente rendendole più veloci o efficienti. Una relazione non è un dato da elaborare: è qualcosa che richiede di essere coltivato».

L’intelligenza artificiale promette di liberarci da molte attività e di restituirci tempo. Ma siamo davvero capaci di immaginare che cosa fare di questo tempo?

«È una delle questioni che mi interessano di più, perché siamo abituati a pensare al tempo soprattutto in termini di produttività. Il tempo sembra avere valore se riusciamo a riempirlo di attività, se produciamo qualcosa, se raggiungiamo un obiettivo. Anche quando parliamo di tecnologia, ci chiediamo quanto tempo ci farà risparmiare o quanto ci permetterà di lavorare più velocemente. Molto meno spesso ci domandiamo che cosa significhi avere più tempo a disposizione. Se una macchina svolge in pochi minuti un’attività che prima richiedeva ore, abbiamo certamente guadagnato tempo. Ma guadagnare tempo non significa automaticamente saperlo vivere. Possiamo diventare più efficienti senza diventare più liberi, perché continuiamo a misurare le nostre giornate attraverso ciò che facciamo, anziché attraverso il modo in cui le viviamo. Pensiamo al lavoro, ma anche alla pensione. Per anni immaginiamo di arrivare a un momento in cui avremo finalmente tempo per noi stessi. Poi quel momento arriva e non sempre sappiamo che cosa farcene. Il lavoro, oltre a garantire un reddito, organizza le giornate, dà un’identità e stabilisce un posto nella società. Quando viene meno, dobbiamo trovare altre ragioni per alzarci la mattina e sentirci parte di qualcosa. È una questione che riguarda il significato che attribuiamo alla nostra esistenza, non soltanto l’organizzazione delle giornate. L’intelligenza artificiale rende questa domanda ancora più urgente. Se una parte crescente del lavoro potrà essere svolta dalle macchine, dovremo decidere che cosa fare del tempo che si libera e, prima ancora, quale valore attribuiamo al lavoro stesso. Non possiamo limitarci a immaginare un futuro in cui produrremo di più e più velocemente. Dobbiamo chiederci a che cosa vogliamo dedicare la nostra vita, che cosa consideriamo importante e che cosa ci permette di stare bene.

Forse dobbiamo recuperare anche il diritto di fare cose che non servono a niente, almeno secondo i criteri della produttività. Leggere un libro, ascoltare musica, stare con gli amici, parlare senza avere uno scopo preciso, fermarsi a pensare. Persino annoiarsi, qualche volta. Abbiamo trasformato tante dimensioni della vita in prestazioni da ottimizzare, come se ogni momento dovesse generare un risultato. Il rischio è diventare sempre più efficienti e perdere la capacità di vivere il tempo. La tecnologia può offrirci nuove possibilità, ma non può decidere al posto nostro che cosa abbia valore. Questa responsabilità resta nostra. La vera sfida, quindi, non sarà soltanto imparare a utilizzare meglio le macchine, ma imparare a utilizzare meglio il tempo che ci restituiscono».

Se il biocomputing ci insegna a coltivare anziché controllare, quale dovrebbe essere il nostro rapporto con l’intelligenza artificiale? Dobbiamo temere che ci sostituisca oppure imparare a utilizzarla diversamente?

«Non dobbiamo disperarci perché esiste l’intelligenza artificiale o perché alcune attività possono essere automatizzate. Dobbiamo comprendere ciò che sta accadendo e imparare a utilizzare queste tecnologie nel modo migliore. L’intelligenza artificiale può aiutarci a svolgere compiti, analizzare informazioni e accelerare processi. Non dovremmo però trasformare il rapporto con la macchina in una competizione, come se dovessimo dimostrare di essere più bravi di un algoritmo in ogni attività. La questione è distinguere ciò che possiamo delegare da ciò che vogliamo continuare a fare noi: comprendere una situazione, costruire una relazione, interpretare un contesto e assumerci una responsabilità. La tecnologia può ampliare le nostre capacità, ma non dovrebbe diventare un sostituto automatico del pensiero. Se smettiamo di interrogarci su ciò che facciamo, rischiamo di perdere proprio le competenze che dovremmo continuare a coltivare».

Alla fine, che cosa le piacerebbe che il lettore portasse con sé dopo aver letto Officina Neurale 2.0?

«Vorrei che il lettore imparasse a guardare il cambiamento senza paura, ma anche senza subirlo passivamente. Dobbiamo comprenderlo e capire come utilizzarlo per ampliare le nostre possibilità. Nel 1994 mi chiedevo soprattutto come costruire sistemi intelligenti. Oggi penso sia necessario capire meglio come la vita riesca a generare intelligenza, apprendimento e organizzazione. Il biocomputing ci porta in un territorio nuovo, dove non abbiamo ancora tutte le risposte e dobbiamo accettare anche la possibilità di sbagliare. Questa prospettiva ci ricorda che non tutto si risolve attraverso il controllo e che non tutto ciò che conta può essere misurato in termini di efficienza. Dobbiamo recuperare curiosità, capacità di pensare e leggerezza, imparando a prenderci cura delle cose che facciamo crescere, dalle tecnologie alle relazioni. La domanda, in fondo, non riguarda soltanto ciò che le macchine saranno capaci di fare, ma ciò che saremo capaci di fare noi con il tempo e le possibilità che queste tecnologie ci mettono a disposizione».

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