Nel 1950, Alan Turing pubblicò un articolo intitolato Computing Machinery and Intelligence. Iniziava con una domanda: Le macchine possono pensare? Poi spiegava perché quella domanda era malformulata e ne proponeva un’altra, più operativa: può una macchina imitare un essere umano così bene da non essere distinguibile da uno?
Quel secondo test — il gioco dell’imitazione, poi chiamato test di Turing — è diventato il punto di riferimento per settant’anni di intelligenza artificiale. È stato criticato, superato, aggiornato, dichiarato obsoleto decine di volte. Eppure resiste. Non perché sia tecnicamente corretto ma perché pone qualcosa di più profondo della tecnologia.
La domanda di Turing non è: le macchine sono intelligenti? La domanda è: come decidiamo cos’è intelligente? E la risposta implicita è: confrontandolo con noi stessi. L’essere umano è il metro di misura. L’imitazione dell’umano è il criterio. Il test non misura la macchina — misura la nostra idea di noi stessi.
Alan Turing — Il matematico che capì il linguaggio
Turing era un matematico. Aveva risolto il problema dell’Entscheidungsproblem — la decidibilità — e nel farlo aveva inventato un modello teorico di computazione universale. La macchina di Turing non è un oggetto fisico: è un’idea astratta di cosa significa calcolare. È uno dei contributi più importanti del Novecento alla logica e alla matematica.
Ma Turing era anche qualcuno che pensava al linguaggio, alla comunicazione, al confine tra ciò che è formale e ciò che è vivo. Il suo test è un test linguistico, non computazionale. Non misura la capacità di calcolare — misura la capacità di conversare. Di rispondere in modo che l’interlocutore non percepisca differenza.
Questo è il punto strano: Turing, uno dei padri della computazione, ha definito l’intelligenza in termini di performance comunicativa piuttosto che di capacità logica. Come se sapesse già che la logica formale non sarebbe bastata. Che ci sarebbe stato qualcosa nel linguaggio naturale — nella vaghezza, nell’ambiguità, nella capacità di fare ironia — che avrebbe resistito alla formalizzazione.
Il test come specchio
Ogni volta che un sistema di intelligenza artificiale viene dichiarato capace di “superare il test di Turing”, la notizia viene accolta con una mescolanza di entusiasmo e scetticismo. Gli entusiasti dicono: ce l’abbiamo fatta, le macchine sono intelligenti. Gli scettici dicono: non è lo stesso, le macchine non capiscono, simulano.
Entrambi hanno ragione e torto nello stesso momento. Hanno ragione sul fatto che c’è qualcosa che non quadra. Hanno torto sulla diagnosi. Il problema non è che le macchine simulano invece di capire. Il problema è che “capire” è una categoria che non sappiamo definire con precisione — e quindi non sappiamo cosa stiamo cercando.
Turing lo aveva previsto. Il suo test non pretende di misurare la comprensione — misura il comportamento. Se il comportamento è indistinguibile, la distinzione non ha conseguenze pratiche. È una posizione pragmatista applicata alla filosofia della mente: cosa cambia, operativamente, se la macchina “capisce davvero” o no?
L’uomo che non ha potuto finire
Turing morì nel 1954, a quarantadue anni. Condannato per indecenza — omosessualità — aveva scelto o subito la castrazione chimica come alternativa al carcere. Fu trovato morto con una mela morsicata accanto. Il parere ufficiale fu suicidio. Sua madre non ci credette mai.
Lo Stato britannico si è scusato formalmente nel 2009. Nel 2013 la regina Elisabetta ha concesso il perdono postumo. Non serviva a niente — era un gesto simbolico verso qualcuno che non c’era più da sessant’anni. Ma i gesti simbolici servono a chi li fa, non a chi li riceve.
Quello che rimane è l’ironia fondamentale: l’uomo che ha pensato più di chiunque altro a cosa significa essere intelligenti è stato distrutto da un sistema che non era abbastanza intelligente da riconoscere quello che aveva davanti. Il test di Turing misura se le macchine possono sembrare umane. Nessuno ha ancora inventato il test per capire se le istituzioni umane sono intelligenti.
La domanda di Turing risuona ancora oggi: leggi anche Alan Turing sapeva già che la domanda era sbagliata. La riflessione di Alan Turing rimane aperta: non una risposta, ma un metodo per fare le domande giuste.