L'AI può simulare la coscienza? Uno studio |
stiamo costruendo macchine sempre più brave a imitare la mente, oppure stiamo avvicinandoci a qualcosa che una mente la possiede davvero? Il lavoro di Alexander Lerchner, ricercatore presso Google DeepMind, e qualche contestazione
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Ogni volta che un sistema di intelligenza artificiale diventa più capace, più fluido, più convincente, ritorna la stessa domanda: stiamo costruendo macchine sempre più brave a imitare la mente, oppure stiamo avvicinandoci a qualcosa che una mente la possiede davvero? La questione non è oziosa. Da qui dipendono il dibattito sull’eventuale coscienza delle macchine, le discussioni sui loro possibili “diritti”, e più in generale il modo in cui interpretiamo il confine tra simulazione e vita mentale. Uno scritto di Alexander Lerchner, ricercatore presso Google DeepMind, entra in questa discussione con una tesi netta: l’AI può simulare la coscienza, ma non per questo la instanzia, cioè non la rende realmente presente. Per sostenerlo, Lerchner non si limita a dire che il cervello è biologico e il computer no. Vuole mostrare che c’è un errore concettuale più profondo nel modo in cui molti pensano il rapporto tra computazione ed esperienza.
Il suo bersaglio è il funzionalismo computazionale, la posizione secondo cui ciò che conta non è il materiale di cui un sistema è fatto, ma la sua organizzazione causale. Se una macchina realizza le giuste relazioni funzionali, allora potrebbe anche essere cosciente. È la vecchia idea dell’indipendenza dal supporto: la mente come software, il cervello come hardware contingente. Lerchner contesta proprio questo passaggio. Secondo lui, qui si compie una “fallacia dell’astrazione”: si prende una descrizione astratta di un processo e la si scambia per il processo stesso. Si scambia, in altre parole, la mappa per il territorio.
Il primo punto del lavoro di Lerchner è che la computazione non è un fatto fisico puro, già dato in natura. Un dispositivo fisico evolve secondo leggi elettrodinamiche, termodinamiche, materiali. Per poter dire che sta “computando”, bisogna prima ritagliare quel flusso continuo in stati discreti e attribuire a quegli stati un significato. Lerchner chiama questo passaggio “alphabetization”, alfabetizzazione. E chi compie questa operazione non è la macchina, ma il “mapmaker”, il costruttore della mappa: il soggetto che impone una griglia semantica e decide che certi stati fisici valgono come simboli. Senza quel passaggio, sostiene il lavoro di Lerchner, ci sono solo eventi fisici. Non ci sono ancora 0 e 1, né “rosso”, né “dolore”, né “io”.
Qui il ragionamento si fa più sottile. Lerchner distingue la discretizzazione dalla alfabetizzazione. La discretizzazione è un fatto fisico: per esempio un transistor che si stabilizza in una regione di tensione. L’alfabetizzazione è il passo in cui qualcuno decide che quella regione vale “1” e un’altra “0”. La prima appartiene al supporto materiale; la seconda all’atto semantico. Da qui il lavoro di Lerchner fa seguire una conclusione importante: i simboli computazionali........