Le scienze cognitive, intese come l'approccio scientifico ai problemi tradizionali della conoscenza, rappresentano una delle più affascinanti avventure intellettuali degli ultimi decenni del ventesimo secolo. Tuttavia, all'alba del ventunesimo secolo, questo campo non solo ha visto una ramificazione interna e una ibridazione con discipline affini, ma soprattutto manifesta i segni di un profondo mutamento paradigmatico. Alcune astrazioni e semplificazioni, forse utili in fasi iniziali dello sviluppo, si rivelano oggi sempre meno sostenibili sul piano teorico e decisamente limitanti per le applicazioni pratiche.
Il modello teorico computazionalista, che ha dominato la scena scientifica a partire dagli anni Cinquanta, basato su un'analogia più o meno precisa tra l'apparato cognitivo umano e il calcolatore digitale, si trova da oltre un decennio in una crisi irreversibile. Paradossalmente, questa crisi emerge con forza proprio dal campo dell'intelligenza artificiale. Le mirabolanti promesse di menti artificiali capaci di eguagliare o superare le prestazioni umane, diffuse dalla fantascienza degli anni Cinquanta e dal giornalismo scientifico degli anni Sessanta, si sono rivelate illusorie.
Intelligenza Artificiale e il Limite del Modello di Conoscenza
Per comprendere appieno la natura di questo cambiamento paradigmatico, è necessario fare un passo indietro e analizzare le vicende dell'intelligenza artificiale tra gli anni '60 e '90. L'annuncio di una decifrazione e replicabilità imminente del segreto dell'intelligenza umana aveva generato aspettative enormi, destinate però a infrangersi contro la realtà. La vera partita giocata in quegli anni, tra gli scienziati direttamente e indirettamente coinvolti, verteva su una concezione della cognizione umana troppo radicata per essere abbandonata, nonostante l'evidenza degli insuccessi concreti a cui quel modello conduceva. Si lottava strenuamente contro la constatazione che la natura stessa della cognizione era stata fraintesa.
Concepita come un congegno di ragionamento logico, arricchito da un cumulo di dati espliciti - una sorta di combinazione tra una macchina logica e un archivio di informazioni - quella concezione della mente ignorava una circostanza fondamentale: le menti evolvono per realizzare azioni concrete. La mente biologica è, prima di tutto, un organo implicato nella gestione del corpo biologico, nella sua omeodinamica finalizzata alla sopravvivenza. Oltre una certa misura, nell'economia del vivere, l'accumulo di istruzioni non è né possibile né auspicabile, poiché rischia di diventare ingombrante e inefficace. Le menti, in sostanza, producono movimenti, e devono farlo rapidamente: prima che il predatore raggiunga l'individuo, o prima che la preda sfugga.
La Via Alta e la Via Bassa: Cognizione e Corporeità
Pertanto, le menti non sono congegni disincarnati dedicati al ragionamento logico. Il ragionamento logico, infatti, comporta l'attivazione di quella che oggi alcuni scienziati cognitivi definiscono "via alta" o "lunga": il percorso che l'elaborazione della percezione sensoriale compie attraverso la corteccia e i lobi prefrontali quando è oggetto di discriminazione logica. Nell'economia di decisioni la cui velocità è cruciale per la sopravvivenza, è invece assolutamente preferibile la "via bassa" o "breve". Questa è la via scelta dalla nostra biologia, che collega direttamente la sensorialità con l'apparato premotorio, consentendo reazioni fulminee di fronte a un predatore o a una preda.
È così che la nostra cognizione si è evoluta. Dunque, che ci piaccia o no, la cognizione e la corporeità sono strettamente connesse in coloro che sono sopravvissuti, cioè in tutti noi. In modo simile, anche l'apprendimento si è evoluto. Questo è parzialmente dimostrato dalla scoperta dei neuroni specchio, che ci permettono di cogliere per via corporea - e non attraverso il ragionamento astratto, come erroneamente sosteneva la "teoria della teoria" - le intenzioni altrui e il significato delle azioni compiute da altri (Rizzolatti, Senigallia, 2006). Quando osserviamo un'azione, infatti, questa determina in noi la mobilitazione delle stesse aree premotorie che presiedono alla nostra realizzazione di quella stessa azione. Il significato intenzionale dell'azione, dunque, non è il risultato dell'elaborazione di informazioni rappresentazionali. Il suo scopo è già contenuto nella configurazione posturale, nell'atteggiamento specifico di un "essere pronti a", che è implicitamente assunto e condiviso da tutti i suoi attori o interpreti nel momento in cui l'azione viene osservata, preparata o eseguita.
Il legame che stringe corpo e mente può riservare ulteriori sorprese. Uno studio preliminare su casi di distrofia simpatica riflessa, una condizione in cui un danno fisico minimo a un dito causa gonfiore e dolore, ha evidenziato come un paziente perda la capacità di contare e nominare le proprie dita. Questo sembra essere un caso stupefacente di retroazione di un danno fisico che danneggia selettivamente un'area cerebrale (il lobulo parietale anteriore), implicata nel conteggio e nella denominazione delle dita.
L'Istruzione Non Paga: I Limiti dell'Approccio Computazionale
Sarebbe stato illuminante per il grande pubblico comprendere come l'Intelligenza Artificiale (IA), pur accumulando insuccessi su insuccessi - "milioni di dollari andati in fumo", come afferma Clark (Clark, 1997) - si sia ostinata a costruire menti artificiali. Partendo dall'idea indiscussa che la mente biologica fosse un congegno di ragionamento logico arricchito da dati espliciti, l'IA persisteva nell'implementare i suoi robot istruendoli punto per punto.
Per comprendere quanto fosse perdente l'idea di istruire un robot fornendogli tutte le informazioni necessarie per compiere una determinata azione, si può considerare un semplice esperimento. Si potrebbe sfidare un piccolo gruppo di persone a elaborare tutti gli algoritmi necessari affinché un sistema, dotato di mobilità e prensilità meccaniche ma privo di qualsiasi conoscenza del mondo, riesca a mettere acqua in un pentolino e a riscaldarla. La quantità di dati impliciti richiesti per compiere un'azione così semplice è stupefacente. Noi non la immaginiamo perché, avendo un corpo, diamo per scontata una serie enorme di dati che non abbiamo bisogno di esplicitare, essendo intersoggettivamente noti grazie all'esperienza condivisa dell'interazione corpo-mondo.
Un Falso Successo: Gli Scacchi e la Complessità del Mondo Reale
Il successo riportato dall'IA nel gioco degli scacchi ha tratto tutti in inganno. Quando una macchina intelligente fu in grado di vincere contro il campione mondiale di scacchi, si levarono grida di trionfo (e per alcuni, di costernazione). L'euforia, tuttavia, non durò a lungo. Ci si rese presto conto che, se si chiede a una macchina debitamente istruita di compiere in uno spazio circoscritto azioni regolate da un numero discreto di norme fisse, in un contesto in cui tutte le azioni possibili sono regolate dalle stesse norme, non è eccessivamente difficile che lo faccia con successo, specialmente se dispone di una potente memoria meccanica, come un normale calcolatore.
Tuttavia, anche nelle occorrenze più elementari della vita, non è questo ciò che accade. Nello spazio reale, siamo soggetti a innumerevoli variabili contesto-dipendenti, all'interno di un sistema di regole aleatorie. Ecco, in estrema sintesi, le ragioni per cui le mirabolanti promesse degli anni '50 sono state così miseramente disattese. E del perché oggi, invece, più umilmente ma certamente più fruttuosamente, la scienza cognitiva dell'artificiale tenta di ripartire "dal basso", seguendo linee evolutive che, pur prive dell'ambizione di copiare presto l'intelligenza umana, ne mutuano l'aspetto che più la caratterizza: la capacità di apprendere dall'esperienza dell'interazione corpo-mondo, proprio quell'aspetto che rende l'intelligenza umana così dipendente dall'embodiment.
Reinforcement Learning - Lezione 1: Introduzione
Ripartire dal Corpo: La Scienza Cognitiva Incarnata
È per questo che, dopo oltre trent'anni di ricerca e la spesa di milioni di dollari, preso finalmente atto della dimostrata incapacità del modello istruttivo di riprodurre artificialmente persino "le strategie di uno scarafaggio quando tenta di sfuggire a un predatore" (Clark, op. cit.), l'IA attuale è impegnata, ad esempio, nella costruzione di un robot capace di raccogliere lattine vuote in un ambiente arredato come un ufficio. Per cominciare, l'esperimento si basa sulla presa d'atto che implementare nel robot tutti gli algoritmi necessari per il riconoscimento della "lattinità" sarebbe antieconomico e forse impossibile. Con il vecchio metodo, infatti, sarebbe stato necessario istruire il robot fornendogli descrizioni accurate di tutte le lattine di ogni tipo e genere, viste da ogni possibile angolo visuale. Per evitare una tale missione impossibile, gli scienziati dell'IA hanno dotato il robot di alcune semplici istruzioni, fornendolo però anche di un meccanismo di feedback che gli permette di incamerare gli errori e di autocorreggersi: cioè di imparare dall'esperienza, come fa ogni essere vivente.
Un Paradigma da Abbandonare: Oltre il Calcolatore
Non si tratta solo di cognizione artificiale. L'insostenibilità del paradigma dominante ai nostri giorni emerge in molti altri esiti delle ricerche delle scienze cognitive, anche attraverso gli studi esplorativi condotti con le tecniche di brain imaging. Non sono in crisi soltanto le idee della centralizzazione o della sequenzialità delle operazioni cognitive. Sono in crisi, soprattutto, le stesse direttrici teoriche fissate dalla metafora del calcolatore.
L'orientamento emergente delle scienze cognitive non si limita a riconoscere il carattere altamente connettivo e distribuito di tutti i processi neurali, ma arriva a rifiutare esplicitamente l'idea di un apparato cognitivo che, come pretendeva il comportamentismo, funziona secondo uno schema di input-output, stimolo-risposta. Rifiuta l'idea di informazioni preesistenti, preselezionate rispetto alla loro elaborazione, nonché l'idea di una conoscenza che, procedendo per calcoli simbolici, confezioni copie del mondo esterno. Soprattutto, rifiuta l'immagine di un conoscere astratto, privo di coloriture emozionali, sostanzialmente indipendente dall'intenzionalità, dal significato e dall'azione.
Sempre meno l'apparato cognitivo - qualunque apparato cognitivo, e quello umano in primo luogo - appare indissociabile dalle strutture materiali dalle quali è supportato; o meglio, dalle strutture nelle quali è incorporato. Oggi, dunque, le scienze della cognizione non producono e non possono produrre un modello astratto da applicare alle singole situazioni biologiche e materiali, ma definiscono un campo di processi e di emergenze altamente contestuali.
L'Orizzonte si Allarga: L'Enactive Embodiment
In particolare, la nascente direzione esplorativa delle scienze cognitive - l'embodied cognitive science, o scienza cognitiva incarnata - reinserisce la cognizione nella dimensione del corpo. Riconosce come pertinenti, anzi ineludibili e irriducibili, tutte le manifestazioni cognitive strettamente legate alla corporeità: all'emozione, all'affettività, all'intenzionalità, all'azione (Damasio, 1994 e 1999).
Si apre così una prospettiva di ricerca amplissima e molto articolata che interessa e sta coinvolgendo campi disciplinari anche molto diversi tra loro, dalla psicologia alla medicina, dalla biologia alla psichiatria, dalla psicoanalisi all'economia. Purtroppo, a livello accademico, ancora latitano la pedagogia e la didattica, discipline che invece dovrebbero essere le più direttamente chiamate in causa dalla cognizione incarnata.
Tuttavia, cominciano ad affacciarsi alla ribalta sperimentazioni di base nelle quali l'insegnamento si ispira alle teorie della cognizione incarnata. La ricerca-azione "Appassionata Mente - Dalla lezione al laboratorio enattivo", promossa e coordinata da Ortensia Mele, mira alla formazione enattiva di insegnanti, genitori e studenti. Questo non è un disegno nuovo. Anzi, le scienze cognitive odierne stanno recuperando una visione della conoscenza che ha radici lontane, anche nella pedagogia e nella filosofia dell'educazione (James, Dewey, Freinet, Bruner). Spesso si tratta di un recupero inconsapevole, ma talvolta, fortunatamente, deriva da una consapevolezza profonda, generata da un'esplorazione attenta delle proprie origini e della propria tradizione.
In particolare, l'era seminale della nascita della cibernetica, in cui quest'area d'indagine era identificata con l'appellativo di epistemologia sperimentale, offre spunti preziosi. L'attenzione per le proprie radici, sviluppata in modo esemplare da Francisco Varela - protagonista creativo in molti rami delle scienze cognitive - è fondamentale. Da Varela provengono contributi significativi, come il riconoscimento e la valorizzazione della complementarietà dei punti di vista possibili sui sistemi cognitivi e la consapevolezza della necessità di non ridurli gli uni agli altri, concetti propri della cibernetica. Un altro apporto cruciale è l'identificazione di una feconda metodologia di ricerca, da lui stesso chiamata neurofenomenologia (Varela, 1997), capace di misurarsi con il problema della conoscenza in prima persona. Già nella teoria dell'autopoiesi, sviluppata con Humberto Maturana (Maturana, Varela, 1980), Varela collegava il punto di vista interno e il punto di vista esterno ai sistemi viventi e cognitivi (Varela, Thompson, Rosh, 1991).
L'Esperienza Vissuta: Un Ponte Irrinunciabile
La grande mole di studi sulla coscienza ha messo in luce l'irrinunciabilità e l'urgenza di un tale collegamento. L'esperienza in prima persona non può più essere trascurata. L'enactive embodiment, in questo senso, rappresenta un superamento del paradigma computazionale, reintegrando la cognizione nella sua dimensione corporea e contestuale. L'operazione di "incorporazione della mente" realizzata dall'enactive cognitive science, sviluppando la teoria dell'enazione nel dominio della cognizione intersoggettiva, apre nuove strade per la comprensione della mente umana e delle sue interazioni con il mondo e con gli altri. Le implicazioni per la concettualizzazione dell'embodied cognition e per l'ideazione di operazioni di cognitive extension sono profonde e ancora in gran parte da esplorare.
tags: #damiano #ceruti #scienze #cognitive