In quali ambiti l’intelligenza artificiale potrebbe dare un contributo alla didattica nelle scuole italiane? Mi piacerebbe discuterne approssimativamente per cicli di studio.

L’intelligenza artificiale non è uno strumento tecnico ma una disciplina scientifica. Si tratta di una delle tre componenti dell’Informatica, cioè: Computer Science, Cognitive Science e AI. Nelle scuole si dovrebbe insegnare Informatica in questo senso: la scienza naturale che studia la produzione, la trasformazione, la trasmissione, l’uso di Informazione in natura. La scienza del calcolatore (logica, complessità, calcolabilità, algoritmi, strutture dati, reti, ecc.) rappresenta l’anatomia dei sistemi artificiali di elaborazione (le componenti, come sono fatte, a cosa servono, come sono interconnesse) , le scienze cognitive rappresentano la fisiologia dei sistemi naturali di percezione, ragionamento ed azione (il vivente : piante, animali, singoli oppure in gruppo come i branchi, gli sciami, gli stormi ... : visione; linguaggio naturale; pianificazione: obiettivi, strategie, tattiche; rappresentazione, memorizzazione ed uso della conoscenza; ... ) e l’IA è il collante fra naturale ed artificiale nel senso che studia e crea sistemi funzionalmente adeguati - « intelligenti » - a risolvere problemi complessi, siano essi naturali, artificiali o misti. La grande novità dell’IA è che creare un sistema intelligente non significa necessariamente copiare la natura, ma aiuta molto a comprenderla, e vice versa.

Questi sistemi sono basati sul principio di feedback : obiettivo, misura della distanza della rotta dall’obiettivo, correzione della rotta (visione cibernetica, Wiener : controllo e comunicazione nell’animale e nella macchina) oltreché di potenti capacità interattive. Un esempio di sistema complesso è il cervello, altro esempio: il sistema immunitario umano, altro esempio: Web.

Se l’Informatica fosse insegnata come disciplina e non come tecnica, forse sia gli allievi che i docenti capirebbero meglio l’evoluzione straordinaria anche delle tecniche di uso comune. Esattamente come la fisica: non si insegna perché gli allievi imparino a riparare biciclette, automobili o impianti elettrici, ma perché capiscano che tutte queste realtà quotidiane producono, trasferiscono, consumano energia di vari tipi (meccanica, chimica, elettrica, ...).

Quali sono i limiti da superare perché ciò avvenga? (es. formazione dei docenti, dotazioni scolastiche...)

Tutte queste sono conseguenze della cultura che spesso non include abbastanza attenzione per la cultura scientifica. Soprattutto in Italia, dove sfortunatamente non c’è stato né l’empirismo inglese né il razionalismo francese, e dunque la cultura dominante – specie nel mondo politico che è quello che dovrebbe decidere – è quella idealista storicista. Poi c’è la latenza ben nota rispetto all’innovazione, basta pensare che oggi nelle scuole non solo l’Informatica è considerata una applicazione della matematica, ma raramente si vedono informatici che insegnano Informatica. Anche per l’insegnamento della Fisica è successo lo stesso: quasi sempre viene insegnata con “le formule” (una variante della matematica), raramente con gli esperimenti.

Quali sono le esperienze all’estero da tenere d’occhio?

Di seguito, cercheremo di approfondire con altre considerazioni di tipo culturale legate all’Italia, alla sua storia e alla relazione con gli altri Paesi europei, leggermente meno ottimiste ma sempre realistiche e costruttive. Ci siamo anche informati su studi molto dettagliati come quello pubblicato recentemente da NESTA (32 pagine) che sarà utile leggere a complemento delle nostre semplici riflessioni. Queste ultime non hanno una ambizione di studio sociologico ma semplicemente di osservazione della situazione italiana negli ultimi 50 anni (1971-2021).

In Italia, invece di incoraggiare, si è preferito scoraggiare i giovani, in particolare le ragazze a considerare interessante per il loro futuro un impegno professionale nell’Intelligenza Artificiale.

Cosa si percepisce dei singoli termini artificiale e intelligenza? A partire da questa analisi, ci interessa come può essere compresa la combinazione dei due.

Sull’aggettivo artificiale; normalmente si considera con sospetto ciò che è artificiale: dagli organismi geneticamente modificati (OGM, l’artificiale in biologia), passando dai cloni di manufatti di alta moda, fino al più alto grado: i robot umanoidi, che aspirano ad assomigliare a degli esseri umani. L’artificiale viene percepito come una contraffazione, non come un successo tecnico-scientifico.

Le macchine sostituiscono storicamente la forza lavoro umana, fin dalla prima rivoluzione industriale. Da qualche decennio, i calcolatori sostituiscono non solo il lavoro manuale (ad esempio con le macchine a controllo numerico, anche chiamati robot) ma anche quello intellettuale (come l’archiviazione ed il reperimento di dati nei sistemi di gestione di basi di dati, o la redazione di documenti con l’ausilio di editori di testi e correttori di bozze, o infine i sistemi di traduzione automatica). L’artificiale sembra mettere in pericolo il lavoro umano. Tutte considerazioni negative, in gran parte infondate perché storicamente più il lavoro meccanico, ripetitivo delle persone è stato sostituito da macchine più altre professioni meno faticose e più qualificanti sono emerse. Anzi, più c’è stato progresso tecnologico più si è elevato il tenore di vita collettivo ed individuale.

Ricordiamo un grande biologo-ecologista, Francesco Di Castri, attorno agli anni 2000, quando esplose la polemica sugli OGM, che ci diceva chiaramente che è una polemica a- scientifica, perché assieme ad alcuni pericoli ovvi degli OGM, ci sono opportunità di immenso valore umano, sanitario e sociale, come ad esempio riuscire a nutrire il pianeta con uno sforzo molto minore. Dunque, la sua morale, come è possibile intuire, era che non sono i risultati della scienza e della tecnica ad essere pericolosi, ma il loro utilizzo concreto in situazioni e contesti concreti. Noi la condividiamo integralmente.

Analoghe osservazioni sui robot umanoidi: basta guardare i risultati scientifici ed industriali mondiali per capire senza sforzo che i Paesi più avanzati anche per le applicazioni industriali nel settore sono i Paesi dell’Est, in particolare il Giappone. La ragione? Nella loro filosofia di vita, non è peccato copiare l’umano, anzi!

Guardando alla storia, c’è un altro evidente esempio di influenza della cultura filosofico- religiosa sul comportamento (e sul progresso) di intere generazioni. Nella tradizione musulmana è vietato rappresentare la divinità e ciò che le appartiene (la sua relazione con gli umani) in modo esplicito. Nella tradizione cristiana avviene il contrario. Per questo, fin dai primi secoli dell’era cristiana, verso la fine dell’impero romano si è sviluppata nel mondo cristiano una cultura artistica espressiva assolutamente straordinaria, dai mosaici del mausoleo di Galla Placidia agli affreschi di Giotto ad Assisi al rinascimento italiano e così via. La cultura influenza l’azione, incoraggia (o scoraggia) l’arte, la creatività, la scoperta, l’invenzione, alla fine il progresso ed il benessere.

Per tornare ai robot umanoidi: se una cultura afferma che è un pericolo, un rischio, un peccato simulare l’umano, nessuno oserà mai trasgredire se non in casi eccezionali. In Italia è avvenuto proprio questo: di fronte ad una straordinaria fioritura di scienza e tecnologie meccaniche e robotiche che ci rendono uno dei Paesi più avanzati al mondo, si sono sviluppati rari progetti di robot umanoidi.

Allora, se l’artificiale è percepito in modo negativo per tutti, come avrebbe potuto essere un oggetto di curiosità e, di conseguenza, di impegno professionale per delle giovani studentesse che già non prevedono un accesso facile a professioni storicamente maschili? Molta responsabilità di queste vocazioni può essere attribuita al modo come una o l’altra scelta professionale viene connotata. Di seguito un altro esempio.

I primi tre corsi di laurea in Informatica in Italia (Pisa, Salerno e Bari) furono inseriti -in modo diremmo lungimirante- nella Facoltà di Scienze, assieme a Matematica e Biologia, corsi con una maggioranza femminile di iscritti. All’inizio, ad Informatica (si chiamava Scienze dell’Informazione) c’erano il 30% di ragazze iscritte. Oggi le ragazze sono molto meno, anche se sono in leggero aumento. Forse perché Informatica è considerata nel senso comune più un insieme di “tecniche artificiali” (oggetto dell’Ingegneria, mestiere da maschi) che una scienza naturale che studia l’Informazione in natura, umani inclusi?

Cerchiamo ora di analizzare come nel senso comune si percepisce il concetto di intelligenza.

A noi sembra che spesso una persona venga definita intelligente quando è capace di eseguire rapidamente ragionamenti logici complessi. Per semplificare con una parola riduttiva: un cervellone. L’intelligenza viene vista come proprietà razionale della mente associata direttamente alla logica, a sua volta parte sia della matematica che della filosofia. Raramente ci è capitato di sentire parlare di intelligenza come capacità analogica, quella che intuisce legami fra eventi e concetti e persone, quella che sfrutta percezione ed azione ed emozioni. Ad esempio, raramente una persona empatica viene qualificata come intelligente.

Una visione meccanicistica dell’intelligenza come logica (deduzione, induzione, abduzione) appartiene alla prima parte della storia dell’Intelligenza Artificiale, fino agli anni ’90. È stata fortemente influenzata dal progetto “V Generazione” dei Giapponesi – attorno agli anni 1980 – che adottò integralmente l’approccio “programmazione logica” di Colmerauer e Kovalski, che si contrapponeva alla visione più “analogica-linguistico- simbolica” dei vari Wiener, McCarty, Minsky, Newell, Simon, Schank ed altri. Tutti gli aspetti cosiddetti “sub-simbolici” come reti neurali, algoritmi genetici e ragionamento sfumato, anche se di origine lontana, non erano ancora abbastanza maturi per offrire risultati convincenti. Ancora una volta, l’intelligenza come sola capacità meccanica di ragionamenti logici non poteva affascinare molte ragazze, se non dotate di un carattere ed una volontà eccezionali.

Non esisteva neppure, all’epoca, il fascino delle possibilità di emancipazione femminile per aver abbracciato professioni ben remunerate, come era il caso dell’Informatica più tradizionale, quella dell’automazione della fabbrica o dell’ufficio, per intenderci; perché raramente si chiedevano competenze in Intelligenza Artificiale sia nelle Università che nelle imprese. A chi dichiarava di occuparsi di Intelligenza Artificiale, nel migliore dei casi si contrapponeva la nota battuta “e chi si occupa di stupidità naturale? “; nel peggiore: “quando la vostra azienda sarà quotata in borsa, avvertitemi che compro le azioni” per sottolineare la totale sfiducia nel settore come vocazione professionale economicamente vincente.

Gli unici che avrebbero potuto influenzare diversamente il genere femminile su altri modi di percepire l’intelligenza avrebbero potuto essere gli psicologi. Infatti, sono loro che per primi – attorno agli anni 1970, nel contesto internazionale – parlarono di “human information processing” includendo via via negli anni successivi tutti gli aspetti dell’intelligenza, dalla percezione al ragionamento all’azione, dall’individuale al collettivo, dagli aspetti razionali a quelli emozionali, dalla psicolinguistica alle neuroscienze. Sono essenzialmente loro che, a partire dall’inizio degli anni 1980, hanno influenzato la comunità scientifica orientandola verso l’apprendimento automatico poi divenuto un grande successo grazie alle reti neurali profonde e alla disponibilità di enormi quantità di dati. Sono loro gli interpreti della visione “soft” contro quella “hard” dei logici. Sono anche quelli che si auto qualificavano come cultori delle “scienze cognitive” e che consideravano che l’IA non ha solo l’obiettivo di fare macchine “intelligenti” ma anche di simulare il comportamento intelligente in natura, degli umani e di altri individui e gruppi, per capirne i fondamenti. Una visione dell’IA come “scienza” e non solo come “insieme di tecniche”. Una visione fortemente sperimentale: i programmi di IA come “laboratorio” per sperimentare teorie, modelli e tecniche che mostrano intelligenza in natura. All’epoca si parlava di Intelligenza Artificiale come di epistemologia sperimentale.

La psicologia italiana in quegli anni, tuttavia, era orientata in modo assai diverso. La visione prevalente era quella di una psicologia teorica, molto vicino alla filosofia ed orientata dal punto di vista applicativo all’attività clinica. Forse, se la psicologia italiana fosse stata orientata anche verso gli aspetti sperimentali, quantitativi, esplorativi probabilmente molte ragazze avrebbero adottato teorie, metodi e tecniche di Intelligenza Artificiale per eseguire studi sull’intelligenza naturale e sul comportamento umano ed animale che ne consegue, come abbiamo riscontrato essere stato il caso in altri Paesi.

Concludiamo che la visione comune, normale, diffusa dell’Intelligenza Artificiale non ha favorito nel passato il suo sviluppo nei giovani ma a maggior ragione nelle ragazze, per una serie di valutazioni mal fondate, contraddittorie e storicamente smentite sulla sua natura e sul suo impatto socioeconomico. Oggi si riparte con un certo ritardo rispetto ad altri Paesi talvolta con motivazioni superficiali legate al successo di alcune applicazioni. Noi non possiamo che essere ottimisti ma allo stesso tempo critici rispetto alle mode che nella scienza e nella tecnologia sono spesso volatili.

Tuttavia, la visione del senso comune sta rapidamente cambiando, la cultura di base sta cambiando. Da una parte a causa della pandemia tutti hanno capito che la ricerca scientifica – non solo in medicina – non è una suppellettile per abbellire l’economia di un Paese, ma la sola fonte di innovazione, sicurezza e progresso. Dall’altra l’impatto impetuoso dell’”artificiale” sulla vita quotidiana lo ha reso più familiare, più umano, quasi un alleato, una protesi che ci lega al resto del mondo e ci permette di vivere meglio. Finalmente, la visione manichea dei mestieri a compartimenti stagni sta rapidamente dissolvendosi, e oggi nessuno parlerebbe più di intelligenza come sola logica o solo calcolo razionale.

L’intelligenza collettiva, razionale ed emotiva insieme, naturale ed artificiale fa ormai parte del senso comune, anche grazie alle reti sociali di cui i nostri nipoti sono oramai parte integrante. Insomma, si riparte, a noi sembra con il piede giusto nella giusta direzione verso obiettivi aperti a tutti i giovani, ragazze in particolare, con il rispetto delle diverse vocazioni e competenze e dei diversi talenti fra loro complementari.

Gianna Martinengo

Gianna Martinengo
CEO DKTS
Membro del Board Innovazione Tecnologica – Trasformazione Digitale, Comune di Milano
Coordinatrice del Comitato Scientifico, MUSA Scarl
Membro del Comitato Scientifico, UNISALUTE
Fondatrice e Presidente di Women&Tech® ETS

(per maggiori dettagli sul CV, vedi: https://www.didaelkts.it/gianna-martinengo)