Macchine coscienti 14

La risposta della macchina dipende dal tipo di informazione in entrata, quindi resta sempre l'esperto umano, spesso in condizioni di incertezza, a dover stabilire, a monte, i dati rilevanti per l'analisi. Dalla fine degli anni '80, per quanto riguarda il ragionamento in condizioni di incertezza, esistono applicativi i quali utilizzano i criteri della logica sfumata, che fornisce il computer di una sorta di "buon senso". Kosko e Isaka hanno proposto applicazioni tecnologiche di sistemi a logica sfumata (fuzzy logic) con reti neurali per la messa a punto delle regole. Connessionismo, allora, o sistemi di produzione? Le neuroscienze non forniscono prove che siano maggiormente a favore di un'architettura connessionista piuttosto che di una basata sui sistemi di produzione. David Tourezsky e Geoff Hinton hanno dimostrato come si possa attuare la traduzione da un sistema di produzione ad una rete in parallelo (i processi di basso livello simulano le regole di livello alto). Secondo Philip N. Johnson-Laird il cervello non è cablato in modo da rassomigliare ad alcuna delle attuali proposte connessioniste. Turing, nel 1950, solleva la questione se una macchina possa essere considerata intelligente, suggerendo di risolvere il problema per mezzo di un test operazionale: è in grado un computer di imitare la conversazione di un umano così bene che non sia possibile distinguere le due prestazioni? Nei termini di questo famoso test, l'intelligenza artificiale sarebbe realizzata il giorno in cui una persona potesse avere una conversazione con un'altra persona o con un computer (entrambi in un'altra stanza e utilizzando una telescrivente) senza riuscire a distinguerli. Il test di Turing origina da un approccio comportamentista: se il comportamento della macchina è uguale a quello della mente (intelligente) allora la macchina è intelligente. Searle sostiene che un sistema che si limiti ad elaborare simboli, senza avere "coscienza" , non può essere considerato equivalente ad un essere pensante, anche se lo è la sua performance. Il computer non sta capendo che sta capendo, o, se vogliamo, un programma non è una mente. La mente umana può calcolare cose che non sono alla portata della macchina, però ... una macchina forse potrebbe compiere la stessa dimostrazione relativamente ad ogni altra macchina e quindi essere, in questo senso, uguale alla mente umana, che resterà, però, sempre più complessa di qualsiasi teoria al suo riguardo (il dispositivo che costruisce una teoria è necessariamente sempre più complicato della teoria stessa). La meta finale rimane, ad ogni modo, costruire un modello mentale del dispositivo che costruisce i modelli mentali. Un paradosso? Oppure è la descrizione dell'autocoscienza: la mente consapevole della mente? E in base a quale criterio si può affermare che se una macchina si descrive si sia anche "capita"? Un programma che utilizzi una descrizione di se stesso come proprio modello mentale si può dire che si "autoimiti" e non per forza che abbia "autocoscienza". Patricia Churchland nel 1981 fa notare come l'idea di un modello di sè da parte dell'uomo potrebbe essere errata, in fondo ciò che abbiamo oggettivamente è un modello delle opzioni disponibili al sistema operativo. La conoscenza, seppur limitata, di questo sistema operativo ci dà però un senso di autoidentità, continuità e individualità (ed è difficile pensare che il comportamento non sia un riflesso della vita mentale)...

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