Motori di Creazione - L'Era Prossima della Nanotecnologia

di K. Eric Drexler

Parte Seconda: I PROFILI DEL POSSIBILE

Capitolo 4: Motori di abbondanza

Capitolo 5: Macchine pensanti

Capitolo 6: Il mondo oltre la Terra

Capitolo 7: Motori di guarigione

Capitolo 8: Longevità in un mondo aperto

Capitolo 9:Una porta sul futuro

Capitolo 10: I limiti dello sviluppo

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Capitolo 4: Motori di abbondanza

Replicatori Sferraglianti

Replicatori Molecolari

Molecole e Grattacieli

Se ogni strumento, quando gli viene ordinato o di sua spontanea volontà, potesse fare il lavoro che gli si addice […], non ci sarebbe bisogno né di apprendisti che lavorino per gli artigiani, né di schiavi per i signori.(1)

- ARISTOTELE

Il 27 marzo 1981, il radiogiornale CBS citò uno scienziato NASA (2) come autore dell'affermazione secondo la quale gli ingegneri sarebbero stati in grado di costruire robot auto-replicanti entro venti anni, per impiego terrestre e spaziale. Queste macchine avrebbero costruito copie di se stesse, e le copie sarebbero state programmate per fabbricare prodotti utilizzabili. Egli non aveva dubbi sulle loro possibilità, se solo e quando fossero stati costruiti. Aveva, in certa misura, ragione.

Fin dal 1951, quando John von Neumann tracciò i principi delle macchine auto-replicanti, gli scienziati si sono trovati generalmente concordi sulle loro possibilità. Nel 1953 Watson e Crick descrissero la struttura del DNA, che mostrava come le cose viventi siano dotate delle istruzioni che guidano la loro stessa costruzione. I biologi, da allora, hanno imparato sempre maggiori dettagli sui modi in cui funziona il macchinario molecolare auto-replicante delle cellule. Hanno scoperto che esso segue gli stessi principi che von Neumann tracciò. Così come gli uccelli mostrano la possibilità del volo, così la vita in generale dimostra la possibilità di auto-replicazione, almeno per i sistemi di macchine molecolari. Lo scienziato della NASA, comunque, aveva in mente qualcos'altro.

Replicatori Sferraglianti

I replicatori biologici, come i virus, i batteri, le piante e le persone (3), utilizzano macchine molecolari. I replicatori artificiali, possono invece usare la tecnologia di mole. Poiché attualmente noi abbiamo solo la tecnologia di mole, gli ingegneri potrebbero usarla per costruire replicatori prima dell'avvento della tecnologia molecolare.

L'antico mito di una magica forza vitale (associata con le erronee interpretazioni dell'entropia secondo cui il suo incremento significa che tutto nell'universo debba costantemente degenerare) ha diffuso un meme che afferma che i replicatori dovrebbero violare qualche legge naturale. Semplicemente non è così. I biochimici comprendono come si replicano le cellule e non trovano nulla di magico in esse. Infatti essi vi vedono macchine adeguatamente approvvigionate di tutto il materiale, l'energia e le istruzioni necessarie per svolgere il compito di replicazione. Le cellule si replicano; i robot potrebbero replicarsi.

Progressi nell'automazione condurranno in modo naturale verso replicatori meccanici, siano o meno fabbricati per uno specifico fine. Al crescere della pressione competitiva, crescerà l'automazione, e si ridurrà la necessità di lavoro umano nelle fabbriche. La Fujitsu Fanuc (4) fa già funzionare un reparto meccanizzato, all'interno di un suo impianto di fabbricazione, per ventiquattro ore al giorno e con solo dicianove operai sul campo durante il giorno e nessuno durante la notte. Questa fabbrica produce 250 macchine al mese, delle quali 100 sono robot.

Nel caso più estremo, i robot potrebbero svolgere tutto il lavoro di assemblaggio necessario per la costruzione di altri robot, nonché assemblare anche altro equipaggiamento, produrne le parti necessarie, occuparsi di far funzionare le miniere e i generatori che riforniscono le differenti fabbriche di materiali ed energia, e così via. Nonostante una tale rete di fabbriche disseminate su tutto il paesaggio non assomiglierebbe ad un robot "in cinta", essa dovrebbe costituire un sistema auto-sviluppato ed auto-replicante. Il passo avanti tecnologico degli assemblatori, di certo giungerà ben prima che si realizzi una completa automazione dell'industria, nonostante che la tendenza moderna si muova verso una sorta di gigantesco e sferragliante replicatore unico.

Ma come può un sistema simile sostenersi e ripararsi senza intervento umano?

Immaginiamo una fabbrica automatica capace sia di testare le parti componenti, sia di assemblarle in equipaggiamenti completi. Le parti difettose non superano i collaudi e vengono gettate o riciclate. Se la fabbrica può anche prendere temporaneamente da parte intere macchine, le riparazioni sono facili: semplicemente basta disassemblare le macchine difettose, collaudare tutte le loro parti, sostituire ogni parte logora o rotta, e riassemblarle. Un sistema ancora più efficiente potrebbe persino diagnosticare i problemi senza dover collaudare tutte le singole parti, sebbene tale funzionalità non sia strettamente necessaria.

Un sistema di fabbriche capace di auto-diffondersi, e gestito da robot, funzionerebbe ma sarebbe ingombrante. Utilizzando una progettazione più ingegnosa ed il numero minimo di differenti parti e materiali, gli ingegneri possono adattare un sistema replicante affinché stia in una singola scatola; ma la scatola potrebbe ancora essere immensa poiché deve contenere equipaggiamento capace di produrre e assemblare assieme molte differenti parti. Quante differenti parti? Tante quante ne contiene esso stesso. Quante differenti parti e materiali sarebbero necessarie per costruire una macchina in grado di lavorare ed assemblare così tanti differenti materiali e parti? Difficile da stimare, ma i sistemi basati sulla tecnologia odierna utilizzerebbero quanto meno dei chip elettronici. Costruirli da se richiede fin troppo equipaggiamento da mettere in pancia ad un piccolo replicatore.

I conigli si replicano, ma essi richiedono parti prefabbricate come, per esempio, molecole di vitamine. Prendere queste parti dal cibo permette loro di sopravvivere con meno macchinario molecolare di quello che gli occorrerebbe se dovessero fabbricarsi da zero ogni cosa di cui necessitano. Analogamente, un replicatore meccanico che usi chip prefabbricati potrebbe essere realizzato, in qualche modo, più semplicemente di uno che costruisca da se tutto ciò che gli occorre. I suoi peculiari requisiti "dietetici" lo vincolerebbero anche ad una più vasta "ecologia" di macchine, aiutandoci così a tenerlo a freno. Gli ingegneri, in studi commissionati dalla NASA, hanno proposto di usare nello spazio questo tipo di semi-replicatori, consentendo all'industria spaziale di espandersi con solo un piccolo apporto di parti sofisticate costantemente rifornite dalla Terra.

Tuttavia, poiché i replicatori realizzati in tecnologia di mole devono eseguire un assemblaggio delle loro parti, essi devono contenere sia parti per costruire i componenti di base, sia parti per il loro assemblaggio finale. Questo evidenzia un vantaggio dei replicatori molecolari: i loro componenti di base sono atomi e gli atomi si trovano già pronti.

Replicatori Molecolari

Le cellule si replicano. Le loro macchine copiano il loro DNA, il quale dirige il macchinario ribosomico verso la costruzione di altre macchine a partire da molecole più semplici. Queste macchine e molecole sono contenute in una sacca riempita di liquido. La sua membrana fornisce carburante alle molecole e parti per la costruzione di ulteriori nanomacchine, DNA, membrane, e così via. La membrana permette la fuoriuscita del carburante esaurito e dei frammenti residui dei componenti. Una cellula si replica copiando le parti interne alla sacca delimitata dalla membrana, disponendole in due raggruppamenti, e quindi strozzando la sacca in due parti. I replicatori artificiali potrebbero essere costruiti per lavorare in maniera simile, ma utilizzando assemblatori invece di ribosomi. In questo modo, potremmo costruire replicatori simili a quelli delle cellule, che non siano però limitati a macchinario molecolare realizzato con i delicati ed elusivi ripiegamenti spaziali delle molecole proteiche.

Ma gli ingegneri sembrano più inclini a sviluppare altri approcci alla replicazione. L'evoluzione non ha nessuna facile maniera di alterare gli schemi fondamentali della cellula, e questi schemi non sono immuni da qualche inefficienza. Nelle sinapsi, per esempio, le cellule del cervello inviano segnalazioni alle loro vicine tramite lo svuotamento di vesciche piene di molecole chimiche. Le molecole si urtano l'una con l'altra, fuori dalla vescica, fino a legarsi a molecole-sensori delle cellule vicine, talvolta attivando su queste la generazione di un impulso neurale. Una sinapsi chimica costituisce un commutatore di segnale piuttosto lento, e gli impulsi neurali si propagano più lentamente del suono. Con gli assemblatori, gli ingegneri molecolari costruiranno interi computer più piccoli di una sinapsi ed un milione di volte più veloci.

Mutazione e selezione non potrebbero trasformare una sinapsi in un nanocomputer meccanico più di quanto un allevatore non possa trasformare un cavallo in una automobile. Nonostante questo, gli ingegneri hanno costruito le automobili ed impareranno anche a costruire computer più veloci dei cervelli, nonché replicatori più capaci delle cellule esistenti.

Alcuni di questi replicatori non somiglieranno affatto a cellule, quanto piuttosto a fabbriche(5) miniaturizzate fino a dimensioni cellulari. Esse conterranno nanomacchine montate su impalcature molecolari e nastri trasportatori per convogliare le parti da macchina a macchina. Esternamente esse saranno dotate di un insieme di bracci assemblatori atti a costruire, una sezione o un atomo alla volta, repliche di se stessi.

La velocità con cui questi replicatori potranno replicarsi dipenderà dalla loro velocità di assemblaggio ma anche dalla loro dimensione. Immaginiamo un assemblatore avanzato che contenga un milione di atomi: esso può avere anche dieci migliaia di parti mobili, ognuna contenente in media un centinaio di atomi costituenti, ossia un numero di parti sufficiente a comporre una macchina piuttosto complessa. Di fatto l'assemblatore stesso appare come una scatola che supporta un tozzo braccio robotico lungo un centinaio di atomi. La scatola e il braccio contengono dispositivi che muovono il braccio da posizione a posizione, ed altri dispositivi che cambiano l'utensile molecolare sulla sua punta.

Dietro la scatola c'è un dispositivo che legge un nastro e fornisce segnali meccanici che attivano i movimenti del braccio e le sostituzioni dell'utensile. Di fronte al braccio c'è una struttura non terminata. I nastri trasportatori portano molecole al sistema assemblatore. Alcuni forniscono energia ai motori che muovono il braccio e il lettore del nastro, ed altri forniscono gruppi di atomi per l'assemblaggio. Atomo dopo atomo (o gruppo di atomi dopo gruppo di atomi), il braccio muove i pezzi verso il posto giusto, in base alle direttive del nastro; quando i pezzi vengono a contatto con la struttura, delle comuni reazioni chimiche legano assieme pezzo e struttura.

Questi assemblatori lavoreranno velocemente. Un enzima rapido (6), come l'anidrasi carbonica o l'isomerasi chetosteroide, può processare quasi un milione di molecole per secondo, persino senza disporre di trasportatori e nemmeno di meccanismi, alimentati da energia, in grado di posizionare una nuova molecola al suo posto non appena una vecchia viene rilasciata. Potrebbe sembrare troppo aspettarsi da un assemblatore che afferri una molecola, la muova, e la incolli al suo posto in un semplice milionesimo di secondo. Ma appendici piccole possono muoversi avanti e indietro molto rapidamente. Un braccio umano può agitarsi su e giù diverse volte per secondo, le dita possono tamburellare anche più rapidamente, mentre una mosca può sventolare le sue ali abbastanza velocemente da ronzare, ed una zanzara può produrre un frignare esasperante. Gli insetti possono vibrare le proprie ali con frequenze di circa un migliaio di volte più grandi rispetto alle frequenze di un braccio umano oscillante, perché l'ala di un insetto è circa mille volte più corta.

Il braccio di un assemblatore sarà circa cinquanta milioni di volte più corto di un braccio umano, per cui (estrapolando in proporzione) saprà muoversi avanti e indietro circa cinquanta milioni di volte più rapidamente (7). Per il braccio di un assemblatore muoversi solo un milione di volte per secondo sarebbe come per un braccio umano muoversi una volta per minuto: ossia sarebbe equivalente ad un movimento pigro. Quindi pare proprio che questa meta sia molto ragionevole.

La velocità di replicazione dipenderà anche dalla dimensione totale del sistema da costruire. Gli assemblatori non si replicheranno da soli; avranno bisogno di materiali ed energia, ed istruzioni su come usare queste cose. Ordinarie sostanze chimiche possono fornire materiali ed energia, ma devono essere disponibili nanomacchine per processare entrambi. Le irregolarità di polimeri molecolari sono adatte a fungere da memoria per l'immagazzinamento di informazioni, l'analogo di un nastro di carta perforata, ma deve essere anche disponibile un lettore per tradurre gli schemi di irregolarità del polimero in schemi di movimenti del braccio. Considerate tutte assieme, queste parti, formano l'essenza del replicatore: il nastro fornisce istruzioni per assembrare una copia dell'assemblatore, una copia del lettore, e copie di ulteriori nanomacchine e del nastro stesso (8).

Un progetto ragionevole per questo tipo di replicatori probabilmente includerà svariati bracci assemblatori Nonché svariati bracci per spostare e mantenere in posizione i pezzi di lavoro. Ognuno di questi bracci aggiungerà un altro milione di atomi o giù di lì. Le altre parti (lettori di nastri, processori chimici, e così via) potrebbero anche avere lo stesso ordine di complessità dell'assemblatore. Infine, un sistema replicatore flessibile probabilmente includerà anche un semplice computer; se costruito seguendo l'approccio meccanico che ho menzionato nel capitolo 1, il nanocomputer aggiungerà a questo conteggio all'incirca 100 milioni di atomi. Tutte assieme, queste parti, totalizzeranno meno di 150 milioni di atomi. Assumiamo invece un totale di un miliardo, per lasciare un largo margine di errore. Ignorare le capacità aggiuntive dei bracci di assemblaggio addizionali ci lascia un margine ancora più grande. Lavorando ad un milione di atomi per secondo, il sistema riuscirà comunque a copiare se stesso in un migliaio di secondi, una frazione minuscola dei 15 minuti circa che, sotto buone condizioni, occorrono ad un batterio per replicarsi.

Immaginate un tale replicatore che fluttua in una bottiglia piena di sostanze chimiche, producendo copie di se stesso. Esso costruisce una sua copia in mille secondi, e trentasei sue copie in dieci ore. In una settimana accumulerà abbastanza copie da riempire il volume di una cellula umana. In un secolo accumulerà abbastanza copie da produrre un rispettabile granello. Se questo fosse tutto quello che i replicatori possono fare, forse potremmo trascurarli in tutta certezza.

Ogni copia, tuttavia, produrrà copie ulteriori. Così, se il primo assemblatore assembla una copia in mille secondi, questi due replicatori ne costruiscono altri due nei successivi mille secondi, questi quattro ne costruiscono altri quattro, ed i risultanti otto ne producono ancora altri otto. Alla fine delle prime dieci ore non ci sono trentasei nuovi replicatori, ma oltre 68 milioni. In meno di un giorno essi potrebbero pesare una tonnellata. In meno di due giorni supererebbero il peso della Terra. In altre quattro ore potrebbero eccedere la massa del Sole e di tutti i pianeti messi assieme, se non fosse che le sostanze chimiche della bottiglia si sono prosciugate già molto tempo prima.

Raddoppio regolare significa crescita esponenziale. I replicatori, in assenza di restrizioni, si moltiplicano esponenzialmente fino a mancare di spazio o risorse. I batteri fanno proprio così, e quasi allo stesso ritmo dei replicatori appena descritti. La gente si replica molto più lentamente e tuttavia, con un sufficiente tempo a disposizione, potrebbe sovrastare ogni apporto finito di risorse. Le preoccupazioni riguardo la crescita demografica non perderanno mai la loro importanza. Le preoccupazioni riguardo il controllo della rapida crescita numerica di nuovi replicatori, diverranno presto realmente importanti.

Molecole e Grattacieli

Macchine in grado di afferrare e posizionare individualmente gli atomi, saranno capaci di costruire quasi qualunque cosa, legando chimicamente assieme gli atomi giusti negli schemi corretti, come ho descritto alla fine del capitolo 1. Di sicuro, la costruzione di grandi oggetti, un atomo alla volta, sarà lenta. Una mosca, dopo tutto, contiene circa un milione di atomi per ogni secondo trascorso da quando i dinosauri erano giovani. Ciò nonostante, le macchine molecolari possono costruire oggetti di dimensioni sostanziali, poiché esse, dopotutto, in natura costruiscono anche balene.

Per produrre grandi oggetti rapidamente, un immenso numero di assemblatori deve cooperare, e i replicatori possono produrre assemblatori a tonnellate. Infatti, con la corretta progettazione, la differenza fra un sistema assemblatore e un sistema replicatore starà interamente nella programmazione dell'assemblatore.

Se un assemblatore-replicatore può copiare se stesso in mille secondi, allora può essere programmato per costruire altrettanto rapidamente qualcos'altro che abbia la sua stessa dimensione. Analogamente, una tonnellata di replicatori può rapidamente costruire una tonnellata di qualcos'altro, ed il prodotto avrà tutti i suoi miliardi di miliardi di miliardi di atomi collocati al giusto posto, con l'erroneo posizionamento soltanto di una loro minuscola frazione (9).

Per comprendere le capacità e i limiti di un metodo per assemblare grossi oggetti, immaginiamo una lamina piatta ricoperta da piccoli bracci assemblatori, forse un esercito di replicatori riprogrammati per un lavoro di costruzione e schierati in file ordinate. Dietro di loro, trasportatori e canali di comunicazione li riforniscono di molecole reattive, di energia e di istruzioni per l'assemblaggio. Se ogni braccio occupa una area larga 100 diametri atomici, dietro ogni assemblatore ci sarà spazio per trasportatori e canali con un'area, in sezione, pari a 10.000 atomi.

E ciò sembra essere uno spazio sufficiente. Uno spazio largo dieci o venti atomi può contenere un trasportatore (eventualmente basato su cinghie e carrucole molecolari). Un canale largo pochi atomi può contenere un'asta molecolare che, come quelle dei computer meccanici descritti nel capitolo 1, verrà spinta e tirata per trasmettere segnali. Tutti i bracci lavoreranno assieme per costruire una struttura estesa e solida, livello dopo livello. Ogni braccio sarà responsabile per la sua propria area, manipolando circa 10.000 atomi per livello. Una lamina di assemblatori che manipoli 1.000.000 di atomi per secondo e per braccio, completerebbe circa 100 livelli atomici per ogni secondo. Sebbene questo potrebbe apparire un sistema veloce, a questo ritmo impilare un sottile foglio di carta richiederebbe un'ora, e per mettere su una piastra spessa un metro ci vorrebbe un anno.

Bracci più veloci potrebbero innalzare la velocità di assemblaggio fino a oltre un metro per giorno, ma produrrebbero più calore. Se tali bracci potessero costruire uno spessore di un metro al giorno, il calore sprigionato da un metro quadro potrebbe cuocere centinaia di bistecche contemporaneamente, e probabilmente friggerebbe le macchine. A certe dimensioni e velocità, i problemi di raffreddamento diventano un fattore limitante, ma ci sono altri modi per assemblare oggetti più velocemente senza surriscaldare le macchine.

Immaginate di provare a costruire una casa incollando assieme singoli granelli di sabbia. Aggiungere un livello di granelli potrebbe impegnare le macchine incolla-granelli così a lungo che innalzare le pareti richiederebbe decadi. Ora immaginate che delle macchine in una fabbrica abbiano precedentemente incollato assieme i granelli per farne mattoni. La fabbrica può lavorare su molti mattoni alla volta. Con abbastanza macchine incolla-granelli, i mattoni verrebbero fuori rapidamente. Gli assemblatori di mura potrebbero quindi costruirle rapidamente, mettendo uno sull'altro i mattoni preassemblati. Analogamente, gli assemblatori molecolari lavorerebbero in squadra con assemblatori più grandi, per costruire rapidamente oggetti grandi. Le macchine possono essere di ogni dimensione, da molecolari a gigantesche. Con questo approccio la maggior parte del calore di assemblaggio sarebbe dissipato lontano dal sito di lavoro, nella produzione delle singole parti.

La costruzione di un grattacielo e l'architettura della vita suggeriscono modi correlati per costruire grandi oggetti. Le grandi piante ed animali hanno dei sistemi vascolari, intricati canali che trasportano materiali alle macchine molecolari che lavorano lungo tutti i loro tessuti. Analogamente, dopo che impalcatori e rivettatori giungono a terminare lo scheletro di un grattacielo (il "sistema vascolare" dell'edificio), i suoi elevatori e corridoi, aiutati dalle gru, convogliano ovunque, agli operai nell'edificio, i necessari materiali da costruzione. Anche i sistemi di assemblaggio potrebbero adottare questa strategia, mettendo su per prima cosa una impalcatura e quindi lavorando in tutto il suo volume, incorporando mano a mano i materiali che vengono convogliati dall'esterno tramite dei canali.

Immaginiamo che questo approccio venga usato per "far crescere" un grosso motore di razzo, lavorando dentro una vasca di un impianto industriale. La vasca, fatta di acciaio scintillante e dotata di una finestra di vetro a beneficio dei visitatori, si erge ben oltre l'altezza di una persona, poiché deve contenere il motore una volta completato. Tubi e pompe la collegano ad altre attrezzature ed a scambiatori di calore con sistema di raffreddamento ad acqua. Questa disposizione permette all'operatore di far circolare all'interno della vasca una certa varietà di fluidi.

Per iniziare il processo, l'operatore cala giù dalla cima della vasca, fino al fondo, la base piatta sulla quale il motore sarà costruito. La cima della vasca viene quindi sigillata. Alla pressione di un bottone, le pompe inondano la camera con un denso fluido latteo che sommerge la base ed oscura la finestra. Questo fluido proviene da un'altra vasca, nella quale si sono moltiplicati dei replicatori-assemblatori e che in seguito sono stati riprogrammati facendo loro copiare e diffondere un nuovo nastro di istruzioni (un po' come infettare dei batteri con un virus). Questi nuovi sistemi assemblatori, più piccoli di batteri, diffondono la luce e danno al fluido un aspetto latteo. La loro densa abbondanza rende invece viscoso il fluido.

Al centro della base piatta, immersa nel turbinio del fluido carico di assemblatori, c'è un "seme". Esso contiene un nanocomputer con i piani del motore immagazzinati nella sua memoria, e la sua superficie è costellata di fessure nelle quali gli assemblatori si impigliano. Quando un assemblatore si impiglia in una di queste fessure, seme ed assemblatore si innestano assieme come se venissero connessi da uno spinotto elettrico posto nella apposita presa, ed il computer del seme trasferisce istruzioni al computer dell'assemblatore. Questa nuova programmazione spiega all'assemblatore dove egli si trovi in relazione al seme, e lo dirige perché estenda i suoi bracci manipolatori per catturare altri assemblatori. Anche questi altri si innesteranno all'insieme, e subiranno una analoga riprogrammazione. Obbedendo alle istruzioni provenienti dal seme (che si diffondono lungo tutta la rete in via di espansione degli intercomunicanti assemblatori) una sorta di reticolo cristallino di assemblatori cresce pian piano dal caos del liquido. Poiché ogni assemblatore conosce la sua posizione nel piano, egli cattura altri assemblatori dove questi siano necessari. Tutto ciò crea uno schema meno regolare e più complesso di quello di qualunque cristallo naturale. Nel corso di poche ore, l'impalcatura di assemblatori si sviluppa in accordo alla forma finale del motore per razzo progettato.

A questo punto, le pompe della vasca ritornano in azione, rimpiazzando il fluido latteo di assemblatori residui, quelli cioè che non si sono agganciati all'insieme, con una miscela pulente di solventi organici e sostanze dissolte, inclusi composti d'alluminio, composti ricchi di ossigeno e composti che servono come carburante per gli assemblatori. Mano a mano che il fluido si schiarisce, la forma del motore per razzo diviene progressivamente visibile attraverso la finestra, apparendo come fosse un modello in scala reale scolpito in una bianca plastica traslucida. Successivamente, un messaggio diffuso dal seme dirige gli assemblatori designati perché rilascino i loro vicini e ripieghino i loro bracci. Gli assemblatori rilasciati vengono trascinati fuori dalla struttura in improvvisi rivoli biancastri, svelando un poroso reticolo di assemblatori attaccati sulla superficie esterna del razzo, che ora hanno spazio sufficiente per lavorare. La forma del motore nella vasca diventa progressivamente quasi trasparente, con un accenno di iridescenza.

Ogni assemblatore rimasto, nonostante sia ancora legato ai suoi vicini, ora è circondato da minuscoli canali colmi di fluido. Bracci speciali sugli assemblatori funzionano come dei flagelli, sferzando il fluido per farlo circolare attraverso i canali. Questi movimenti, come tutti gli altri compiuti dagli assemblatori, sono generati da motori molecolari che usano le molecole nel fluido come carburante. Come dello zucchero disciolto alimenta il lievito, così questi composti chimici disciolti alimentano gli assemblatori. Il fluido che scorre apporta nuovo carburante e nuovi materiali grezzi per la costruzione; scorrendo, porta via il calore prodotto. La rete di comunicazioni diffonde istruzioni ad ogni assemblatore.

Gli assemblatori sono ora pronti per iniziare a costruire. Devono costruire un motore per razzo, che consiste principalmente di condotte e pompe. Questo significa costruire strutture forti e leggere in forme aggrovigliate, alcune capaci di sopportare calore intenso, alcune piene di tubi per trasportare il fluido di raffreddamento. Dove è necessaria una grande forza, gli assemblatori si mettono al lavoro per costruire bacchette di intricate fibre di carbonio nella sua forma diamantifera. Da queste, essi costruiscono un reticolo confezionato su misura per essere in grado di sopportare lo schema di sollecitazione atteso. Dove sia fondamentale una certa resistenza al calore ed alla corrosione (come su molte superfici), essi costruiscono strutture simili con ossido di alluminio, nella sua forma di zaffiro. Nelle zone in cui le sollecitazioni saranno lievi, gli assemblatori risparmiano massa lasciando nel reticolo spazi vuoti più ampi. Nelle zone in cui le sollecitazioni saranno intense, gli assemblatori rinforzano la struttura fino a che i passaggi rimanenti non diventano a malapena spaziosi quanto basta per consentire il passaggio degli assemblatori. In qualche punto, gli assemblatori depositano altri materiali per fabbricare sensori, computer, motori, solenoidi e qualsiasi altra cosa necessaria.

Per terminare il loro lavoro, a questo punto, gli assemblatori costruiscono pareti per dividere gli spazi residui nei canali in celle quasi sigillate, quindi si ritirano verso le ultime aperture e pompano fuori il fluido interno. Sigillano le celle ora svuotate, e si ritirano completamente fluttuando via nel fluido circolante. Infine, la vasca viene prosciugata, uno spray risciacqua il motore, il coperchio viene sollevato e il motore finito viene issato fuori ad asciugarsi. La sua creazione ha richiesto meno di un giorno e quasi nessuna attenzione umana.

A cosa assomiglia il razzo? Piuttosto che essere un massiccio blocco di metalli saldati e imbullonati, è una cosa priva di cuciture, al pari di una gemma. Le sue vuote celle interne, disposte in schiere distanziate di circa una lunghezza d'onda pari a quelle della luce visibile, provocano un effetto collaterale: come piccole buche su un disco laser, le celle diffrangono la luce, determinando una iridescenza mutevole simile a quella di un opale di fuoco. Questi spazi vuoti alleggeriscono ulteriormente una struttura che è già composta dai più leggeri e più forti materiali conosciuti. Confrontato con i moderni motori metallici, questo motore progredito ha oltre il 90 percento di massa in meno.

Colpitelo con un dito ed esso risuonerà come un campanello dal tono sorprendentemente acuto, considerata la sua dimensione. Montato su un veicolo spaziale di analoga costruzione, esso volerà con disinvoltura dalla rampa di decollo allo spazio e viceversa. Sopporterà un utilizzo prolungato ed intenso, poiché i suoi robusti materiali costituenti hanno permesso ai progettisti di incorporare in esso margini di sicurezza più ampi. Poiché gli assemblatori hanno permesso ai progettisti di conformare la sua struttura perché possa cedere leggermente prima di rompersi (smorzando le sue incrinature in modo da arrestare la loro propagazione) il motore non sarà solo forte ma anche resistente.

Nonostante tutta la sua eccellenza, questo motore è sostanzialmente piuttosto convenzionale. Ha semplicemente sostituito il denso metallo con strutture accuratamente confezionate di atomi leggeri e saldamente legati. Il prodotto finale non contiene alcuna nanomacchina.

Progettazioni molto più avanzate sfrutteranno la nanotecnologia molto più a fondo. Tali progettazioni potrebbero lasciare un sistema vascolare residuo con lo scopo di approvvigionare sistemi assemblatori e disassemblatori. Tali sistemi possono essere programmati per riparare le parti usurate. Mano a mano che gli utilizzatori del motore lo approvvigioneranno di energia e materiali grezzi, esso rinnoverà la propria struttura. Motori ancora più avanzati potrebbero essere, letteralmente, ancora più flessibili. I motori di razzo lavorano meglio se assumono forme diverse sotto condizioni operative diverse, ma gli ingegneri non possono rendere un blocco di metallo forte, leggero e pieghevole. E tuttavia, con la nanotecnologia, una struttura più forte dell'acciaio è più leggera del legno potrebbe cambiare forma come fosse un muscolo (funzionando realmente come un muscolo (10), ossia sul principio dello slittamento di fibre). Un motore potrebbe quindi espandersi, contrarsi e piegarsi allo scopo di fornire, sotto condizioni variabili, la spinta desiderata nella direzione desiderata. Se dotato di assemblatori e disassemblatori adeguatamente programmati, potrebbe persino rimodellare la sua struttura di base anche molto tempo dopo aver lasciato la vasca.

In breve, gli assemblatori replicatori copieranno se stessi a tonnellate, quindi fabbricheranno altri prodotti come computer, motori per razzi, sedie e così via. Fabbricheranno anche disassemblatori capaci di smantellare la roccia per fornire i materiali grezzi. Fabbricheranno collettori solari per fornire energia. Nonostante saranno minuscoli, essi costruiranno in grande. In natura, squadre di nanomacchine costruiscono balene, seminano macchine di replicazione e organizzano atomi in immense strutture di cellulosa costruendo alberi di sequoia. Non c'è nulla di troppo sbalorditivo nel far crescere un motore per razzo in una vasca appositamente preparata. Di fatto, se dessimo a dei guardiaboschi gli opportuni "semi" assemblatori, essi potrebbero far crescere navi spaziali dal suolo, dall'aria e dalla luce del sole.

Gli assemblatori saranno in grado di fabbricare potenzialmente qualunque cosa a partire da materiali comuni, e senza lavoro, rimpiazzando le attuali fabbriche fumanti con sistemi puliti quanto una foresta. Essi trasformeranno la tecnologia e l'economia alle loro radici, schiudendo un nuovo mondo di possibilità. Essi saranno, di fatto, dei motori di abbondanza.

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Capitolo 5: Macchine pensanti

L'Intelligenza delle Macchine

L'Obiettivo di Turing

Motori di Progettazione

La Corsa IA

Siamo Abbastanza Svegli?

Accelerando la Corsa Tecnologica

Il mondo è sulla soglia di una seconda era dei computer. La nuova tecnologia si sta attualmente spostando fuori dai laboratori, trasformando il computer da una macchina di calcolo fantasticamente veloce ad un dispositivo che imita i processi di pensiero umani, e dotando la macchina della capacità di ragionare, formulare giudizi e persino imparare. Questa "intelligenza artificiale" sta già oggi svolgendo dei compiti per i quali un tempo si pensava fosse indispensabile l'intelligenza umana…(1)

-BUSINESS WEEK

I computer sono usciti dai retrobottega e dai laboratori per aiutarci nella scrittura, nel calcolo e per permetterci di giocare in case ed uffici. Queste macchine svolgono compiti semplici e ripetitivi, ma le macchine che sono ancora dentro i laboratori sanno fare molto di più. I ricercatori che si occupano di Intelligenza Artificiale sono convinti che si possa rendere più intelligenti i computer, e sempre meno persone dissentono su questo. Per comprendere il nostro futuro dobbiamo capire se l'Intelligenza Artificiale è impossibile tanto quanto poter volare fino alla Luna.

Le macchine pensanti non hanno bisogno di somigliare agli esseri umani nella forma esteriore, negli scopi perseguiti o nelle capacità mentali. Infatti alcuni sistemi di Intelligenza Artificiale mostreranno ben pochi tratti di capacità intelligenti simili a quelle di un laureato in lettere, assolvendo invece il compito di potenti strumenti e "motori" di progettazione ingegneristica. Ciò nonostante, comprendere come le menti umane evolvano a partire da materia senza mente, ci può chiarire il modo in cui le macchine possano essere "fatte per pensare". La mente, come altre forme di "ordine", evolve attraverso meccanismi di variazione e selezione.

Le menti agiscono. Non è necessario abbracciare il "comportamentismo Skinneriano" per vedere l'importanza del comportamento, incluso il comportamento interiore che chiamiamo pensiero. L'RNA che si replica in provetta mostra come l'idea di "scopo" si possa applicare (come una sorta di scorciatoia descrittiva) a molecole assolutamente prive di mente. Esse sono prive di nervi e muscoli, ma si sono evolute per "comportarsi" in modi che favoriscono la loro replicazione. Variazione e selezione hanno modellato i semplici comportamenti di ogni singola molecola, sicché questi comportamenti sono rimasti fissati per l'intera "vita" della molecola stessa.

Le molecole individuali di RNA non si adattano, ma i batteri possono farlo. La competizione ha favorito quei batteri che si adattano ai cambiamenti, per esempio tramite aggiustamenti del loro mix di enzimi digestivi in conformità al cibo disponibile. Tuttavia, questi meccanismi di adattamento sono, in egual modo, fissati: le molecole di cibo fanno scattare degli interruttori genetici allo stesso modo in cui l'aria fredda fa scattare un termostato.

Alcuni batteri usano anche una primitiva forma di guida per prove ed errori. I batteri di questo tipo tendono a nuotare lungo linee rette e sono altresì dotati di abbastanza "memoria" per poter ricordare se, mentre procedono, le condizioni stanno migliorando o peggiorando. Se avvertono che le condizioni stanno migliorando, continuano ad andare dritti. Se avvertono che le condizioni stanno diventando peggiori, si fermano, ruotano su se stessi, e si rimettono in moto lungo una direzione scelta a caso che generalmente sarà differente dalla precedente. Essi sperimentano direzioni diverse, favorendo quelle buone e scartando quelle cattive. E poiché questo comportamento li porta a vagare verso zone con maggiori concentrazioni di molecole di cibo, essi hanno potuto prosperare.

Anche i vermi piatti sono privi di cervelli e tuttavia mostrano delle capacità di genuino apprendimento. In un semplice labirinto a "T", possono imparare a scegliere il percorso corretto. Provano a girare verso sinistra e provano a girare verso destra, e gradualmente selezionano il comportamento o acquisiscono l'abitudine che produce il migliore risultato. Questo è un meccanismo di selezione del comportamento basato sulle sue conseguenze, quello che gli psicologi comportamentisti chiamano "la Legge dell'Effetto". L'evoluzione dei geni delle specie di vermi ha prodotto vermi individuali con comportamento evolvente.

Tuttavia i vermi che hanno imparato a percorrere labirinti (e persino i piccioni degli esperimenti di Skinner, i quali imparavano a beccare solo dopo che si fosse manifestato un lampo di luce verde), non mostrano alcun segno della riflessiva intenzionalità che noi associamo alla mente. Gli organismi che si adattano grazie al solo apprendimento per semplice Legge dell'Effetto, imparano soltanto per tentativi ed errori, variando e selezionando il comportamento corrente; essi non pensano né decidono a priori. Tuttavia la selezione naturale ha spesso favorito organismi che potrebbero pensare, e pensare non rappresenta qualcosa di magico.

Come fa notare Daniel Dennett (2) della Tufts University, l'evoluzione dei geni può equipaggiare i cervelli animali con modelli interni di come funziona il mondo (qualcosa di simile ai modelli nei sistemi per la progettazione ingegneristica assistita dal computer). Gli animali possono quindi immaginare diverse azioni e conseguenze, evitando azioni che "sembrano" dannose ed eseguendo quelle che "sembrano" sicure e proficue. Confrontando delle idee d'azione con questi modelli interni, essi possono risparmiare lo sforzo e il rischio di sperimentare realmente le azioni nel mondo esterno.

Dennett sottolinea inoltre che la Legge dell'Effetto può rimodellare i modelli stessi. Come i geni possono essere predisposti per un comportamento evolvente, così possono essere predisposti per modelli mentali evolventi. Organismi flessibili possono variare i loro modelli e prestare maggiore attenzione alle versioni dei modelli che si dimostrano essere migliori come guide d'azione. Noi tutti conosciamo per esperienza diretta cosa significhi provare a fare delle cose ed imparare così quali siano quelle che funzionano. I modelli non necessitano di essere istintivi; possono evolvere nel corso di una singola vita.

Privi di parola come sono, comunque, gli animali raramente trasferiscono agli altri le loro intuizioni apprese. Esse svaniscono assieme al cervello che le ha prodotte per la prima volta, perché i modelli mentali appresi non sono impressi nei geni. Tuttavia, anche animali privi di parola possono imitare qualsiasi altro individuo, dando luogo a memi e culture. Una scimmia femmina in Giappone inventò un modo di usare l'acqua per separare i chicchi di cereali dalla sabbia; altri hanno rapidamente imparato a fare lo stesso. Nelle culture umane, con i loro linguaggi e le loro immagini, i nuovi modelli sul funzionamento del mondo, dotati di valore, possono sopravvivere ai loro creatori e diffondersi in tutto il mondo.

Su un livello ancora più alto, una mente (e qui "mente" è usato in un senso più appropriato) può contenere dei principi evolventi per giudicare se le parti di un modello, ossia le idee di una data visione del mondo, sembrino sufficientemente affidabili per guidare l'azione. La mente seleziona così i suoi propri contenuti, ed in questa selezione è inclusa la selezione delle regole per la selezione dei contenuti stessi. Le regole di giudizio che filtrano il contenuto della scienza si evolvono in questo modo.

Così come evolvono i comportamenti, i modelli ed i principi per la conoscenza, così possono farlo gli scopi. Quello che porta beneficio, secondo un giudizio dettato da certi principi di base, comincia infine a sembrare buono; diventa di per se stesso uno scopo. L'onestà paga e diventa un valido principio per l'azione. Mano a mano che il pensiero e i modelli mentali guidano l'azione nonché una ulteriore riflessione, adottiamo pensieri chiari e modelli accurati come scopi da perseguire di per se stessi. La curiosità cresce, e con essa un amore per la conoscenza fine a se stessa. In tal modo, l'evoluzione degli scopi porta avanti sia la scienza che le etiche. Come scrisse Charles Darwin, "il più alto stadio possibile nella cultura morale si raggiunge quando riconosciamo che dovremmo controllare i nostri pensieri". Anche questo lo otteniamo per selezione e variazione, concentrandoci su pensieri validi e lasciando che altri scivolino via dalla nostra attenzione.

Marvin Minsky, del MIT Artificial Intelligence Laboratory, vede la mente (3) come una sorta di società, un sistema evolvente di agenzie di comunicazione, cooperazione e competizione, ognuna a sua volta composta di agenti più semplici. Egli descrive il pensiero e l'azione in termini di attività di queste agenzie. Alcune agenzie possono fare poco più che guidare una mano affinché afferri una tazza, altre (enormemente più elaborate) guidano il sistema di linguaggio affinché scelga parole adatte alla situazione. Non siamo consapevoli di dirigere le nostre dita a circondare una tazza proprio così. Deleghiamo tali compiti ad agenti competenti e notiamo di rado il loro operato, a meno che non sbaglino qualcosa. Tutti noi avvertiamo impulsi contraddittori e pronunciamo parole senza intenzione; questi sono sintomi di discordia fra gli agenti della mente. La nostra consapevolezza è la parte di questo processo auto-regolato tramite il quale le nostre agenzie di livello più generale gestiscono le restanti.

I memi potrebbero essere considerati come agenti della mente che vengono conformati per mezzo di insegnamento ed imitazione. Per avvertire che due idee sono in conflitto, dovete incorporale entrambe nella vostra mente sotto forma di agenti, nonostante una delle due potrebbe essere una idea vecchia, forte e supportata da altri agenti alleati e l'altra invece una fresca idea-agente che potrebbe anche non sopravvivere alla sua prima battaglia. A causa della nostra superficiale auto-consapevolezza, spesso ci domandiamo con meraviglia da dove sia provenuta una idea che è nella nostra testa. Alcune persone immaginano che questi pensieri e queste sensazioni provengano direttamente da agenzie esterne alle proprie menti; e ciò li fa essere propensi a riporre fiducia nei "cacciatori di teste".

Nell'antica Roma la gente credeva nei "genii", spiriti benigni e maligni che seguivano una persona dalla culla alla tomba, portandole buona o cattiva sorte. Attribuivano i successi eccezionali ad un particolare "genio". Ed anche ora, coloro che non riescono a vedere come i processi naturali creino delle novità, interpretano il "genio" alla stessa stregua di una forma di magia. Ma di fatto l'evoluzione genetica ha costruito menti capaci di espandere la propria conoscenza tramite modifica degli schemi di idee ed operando una selezione fra tali schemi. Con variazioni rapide e selezioni efficaci, guidate dalla conoscenza presa a prestito dagli altri, perché mai tali menti non dovrebbero mostrare ciò che chiamiamo genio? Guardare all'intelligenza come ad un processo naturale rende meno sorprendente l'idea di macchine intelligenti. E ci suggerisce anche come dovremmo lavorare.

L'Intelligenza delle Macchine

Una definizione da dizionario per macchina è: "Qualsiasi sistema o dispositivo (4), per esempio un calcolatore elettronico, che esegua, o sia d'aiuto nell'esecuzione di un compito umano". Ma, esattamente, quanti compiti umani saranno in grado di eseguire le macchine? Un tempo il calcolo era una capacità mentale oltre la portata delle macchine, giurisdizione esclusiva dell'intelligenza e dell'educazione. Oggi, nessuno pensa di chiamare "Intelligenza Artificiale" una calcolatrice tascabile; il calcolo appare ora come una "mera" procedura meccanica.

Eppure, l'idea di costruire ordinari computer un tempo era scioccante. Nella metà del 1800, tuttavia, Charles Babbage costruì (5) calcolatrici meccaniche e parti di un computer meccanico programmabile; Incorse comunque in difficoltà di finanziamento e di costruzione. Un certo Dr. Young non lo aiutò affatto: obiettò che sarebbe stato più economico investire il denaro ed usare gli interessi che ne sarebbero derivati per pagare delle calcolatrici umane. E non lo aiutò neanche l'astronomo inglese Sir George Airy della British Royal Astronomy ; una annotazione sul suo diario riporta: "Il 15 settembre, Mr. Goulburn [...] ha chiesto la mia opinione sull'utilità della macchina calcolatrice di Babbage […] Ho risposto entrando approfonditamente nei dettagli riguardanti l'argomento, ed esprimendo la mia opinione che essa sia di nessun valore".

La macchina di Babbage era troppo avanti rispetto ai suoi tempi, nel senso che per costruirla, i meccanici avrebbero dovuto necessariamente progredire nell'arte di costruire parti di precisione. E, di fatto, essa non avrebbe superato di molto la velocità di calcolo di un umano ben allenato, ma rispetto a questo sarebbe stata più affidabile e più agevolmente migliorabile.

La storia dei computer e dell'Intelligenza Artificiale (comunemente denominata IA), assomiglia a quella del volo aereo e spaziale. Fino a tempi recenti alcune persone hanno liquidato entrambe le idee come impossibili, di solito intendendo con questo termine che esse non potevano proprio vedere come fosse possibile realizzarle, o che anche potendo sarebbero rimasti turbati dalla possibilità. E fin ora, l'IA non ha goduto di nessuna dimostrazione semplice e conclusiva, niente di equivalente ad un aereoplano funzionante o ad un atterraggio sulla Luna. Ci vorrà molto, ma la gente finirà per cambiare le sue definizioni di intelligenza.

A parte i resoconti della stampa su "cervelli elettronici giganti", poche persone attribuirono intelligenza al primo computer. Infatti, lo stesso nome "computer" (computatore) suggerisce una macchina meramente aritmetica. Tuttavia nel 1956, a Dartmouth, durante la prima conferenza mondiale sulla Intelligenza Artificiale, i ricercatori Alan Newell e Herbert Simon presentarono ufficialmente Logic Theorist, un programma che usava la logica simbolica per dimostrare teoremi. Negli anni successivi i programmi per computer giocarono a scacchi ed aiutarono i chimici a determinare le strutture di molecole. Due programmi medici, CASNET e MYCIN (il primo riguardante la medicina interna, l'altro riguardante la diagnosi e il trattamento delle infezioni), hanno svolto compiti con prestazioni di impressionante livello. Esperimenti di valutazione, condotti in accordo a quanto espresso nell'Handbook of Artificial Intelligence (6) (Manuale di Intelligenza Artificiale), hanno stimato la loro prestazione, nel rispettivo dominio di competenza, di livello equivalente a quella di un umano "esperto" nello stesso dominio. Un programma chiamato PROSPECTOR ha localizzato un giacimento di molibdeno nello stato di Washington, del valore di milioni di dollari.

Questi cosiddetti "sistemi esperti" hanno riscosso successo solo all'interno di una area di competenza strettamente limitata, ma avrebbero potuto sbalordire i programmatori di computer dei primi anni '50. Oggi, comunque, poche persone li considerano come espressione di una reale intelligenza artificiale: la IA ha spostato in avanti il suo obiettivo. Il passo tratto da Business Week, in testa al capitolo, mostra solo che ora i computer possono venir programmati con sufficiente "conoscenza" annessa, ed eseguire trucchi sufficientemente fantasiosi da far si che la gente trovi comodo chiamarli "intelligenti". Anni di visioni di telefilm popolati da robot e computer parlanti hanno almeno reso più familiare l'idea della IA.

La principale ragione per dichiarare impossibile la IA è sempre stata la nozione che le macchine siano intrinsecamente stupide, una idea che adesso comincia a sbiadire. La macchine del passato erano infatti cose grossolane ed ingombranti che svolgevano un lavoro di semplice forza bruta. Ma i computer manipolano informazione, seguono complesse istruzioni e possono essere istruite perché modifichino le proprie istruzioni. Possono sperimentare ed imparare. Non contengono ingranaggi o lubrificanti ma intrecci di cablaggi ed evanescenti schemi di energia elettrica. Come esorta Douglas Hofstadter (7) (per mezzo di un suo personaggio in un dialogo riguardante la IA): "Perché non lasciare che la parola 'macchina' evochi immagini di schemi di luci danzanti piuttosto che di gigantesche pale mosse dal vapore?".

I critici da cocktail-party, messi a confronto con l'idea dell'intelligenza artificiale, spesso additano la stupidità dei computer attuali come se questo provasse qualcosa riguardo a quelli futuri (una macchina futura potrebbe domandarsi se questi critici manifestino pensiero genuino). Le loro obiezioni sono irrilevanti; le locomotive a vapore non volavano, e tuttavia dimostravano i principi meccanici successivamente utilizzati nei motori aerei. Analogamente, i vermi striscianti di un eone fa non mostravano nessuna evidente intelligenza, e nondimeno i nostri cervelli utilizzano neuroni molto simili ai loro.

I critici improvvisati evitano anche di riflettere seriamente sull'IA, dichiarando che non può essere possibile costruire macchine più intelligenti di noi stessi. Essi dimenticano ciò che mostra la storia. I nostri distanti antenati privi di parola, attraverso l'evoluzione genetica riuscirono ad originare entità di intelligenza più grande della loro, senza neanche pensarci su. Ma noi ci stiamo realmente pensando su, ed i memi riguardanti la tecnologia evolvono ben più rapidamente dei geni in biologia. Possiamo sicuramente realizzare macchine dotate di capacità di apprendere e di organizzare conoscenza più simili a quelle umane (8).

Quindi sembra esserci solo una idea che possa essere argomento di sostegno all'impossibilità di creare danzanti schemi di pensiero in nuove forme materiali. Questa idea è quella del materialismo mentale, ossia il concetto che la mente sia una sostanza speciale, una magica "roba-pensante", che è oltre ogni possibilità di imitazione, duplicazione o impiego tecnologico.

Gli psicobiologi non vedono alcun indizio dell'esistenza di una tale sostanza, e non trovano affatto necessario il materialismo mentale per spiegare la mente. Poiché la piena padronanza della complessità del cervello è oltre la capacità di comprensione umana, il cervello appare complesso quanto basta per incarnare una mente. In realtà, se una singola persona potesse pienamente comprendere un cervello, ciò richiederebbe a quel cervello una complessità mentale inferiore a quella della mente della persona che riesce a comprenderlo. Se tutti i miliardi di persone della Terra potessero collaborare alla semplice osservazione dell'attività di un singolo cervello umano, ogni persona avrebbe da monitorare simultaneamente decine di migliaia di sinapsi attive, il che è chiaramente un compito impossibile. Per una singola persona provare a comprendere globalmente i guizzanti schemi del cervello sarebbe una pretesa cinque miliardi di volte più assurda. Poiché la nostra meccanica cerebrale sovrasta in modo così massiccio la nostra capacità mentale di comprenderla a fondo, questa meccanica sembra complessa a sufficienza per incarnare la mente stessa.

L'Obiettivo di Turing

In un saggio scientifico del 1950 sull'intelligenza delle macchine, il matematico inglese Alan Turing scrisse: "Io credo che entro la fine del secolo l'uso delle parole e l'opinione comune della gente colta saranno mutate a tal punto che si potrà parlare di macchine pensanti senza temere di venir contraddetti (9)". Questo, però, dipenderà da quello che noi intenderemo parlando di pensiero. Alcuni dicono che solo le persone possono pensare, e che i computer non possono essere persone; dopo averlo detto, costoro tornano a sedersi con evidente aria compiaciuta.

Ma nel suo articolo, Turing si domandava come giudichiamo l'intelligenza umana, e suggeriva che di solito giudichiamo la gente dalla qualità della loro conversazione. Propose quindi quello che chiamò "gioco di imitazione", e che oggi tutti chiamano "Test di Turing". Immaginate di essere in una stanza, e che siate in grado comunicare tramite un terminale con una persona e con un computer che si trovano in altre due stanze. Digitate un messaggio sul terminale; sia la persona che il computer possono rispondervi. Ognuno prova ad agire secondo una apparenza umana ed intelligente. Dopo una prolungata "conversazione" tramite tastiera che eventualmente tocchi temi letterari ed artistici, ma riguardante anche cose come il tempo metereologico del momento o il sapore che ha la bocca al mattino, potrebbe accadere di non poter ancora indicare quale sia la persona e quale la macchina. Turing suggerisce che se una macchina potesse conversare così bene e su base regolare, dovremmo considerarla genuinamente intelligente. Inoltre dovremmo ammettere che essa conosce molte cose riguardo gli esseri umani.

Per la maggior parte degli scopi pratici non abbiamo bisogno di chiederci: "Una macchina possiede auto-consapevolezza? Ossia, ha coscienza?". Infatti, i critici che dichiarano che una macchina non può essere cosciente non sembrano mai capaci di spiegare del tutto cosa intendano col termine "coscienza". L'auto-consapevolezza si è evoluta per guidare pensiero ed azione, non come puro ornamento della nostra umanità. Dobbiamo essere consapevoli delle altre persone e delle loro capacità ed inclinazioni, per essere in grado di concepire dei piani che le coinvolgano. Analogamente dobbiamo essere consapevoli di noi stessi e delle nostre capacità ed inclinazioni, per concepire dei piani che ci riguardino. Non c'è alcun mistero speciale nella auto-consapevolezza. Ciò che chiamiamo il "se" reagisce a impressioni provenienti dal resto della nostra mente, orchestrando alcune delle sue attività. Questo ne fa non più (e non meno) che una parte speciale degli schemi di pensiero in reciproca interazione. L'idea che il "se" sia uno schema in una sostanza mentale extra (distinta dalla sostanza mentale del cervello) non spiegherebbe nulla riguardo alla consapevolezza.

Una macchina che cerchi di passare il Test di Turing dovrebbe, ovviamente, dichiarare di possedere auto-consapevolezza. Gli estremisti del bio-sciovinismo direbbero semplicemente che sta mentendo oppure che è confusa. A condizione che si rifiutino di spiegare cosa intendano con "coscienza" non si può mai provare che sbaglino. Tuttavia, possano o meno essere considerate intelligenti, le macchine intelligenti agiranno intelligentemente, e sono solo le loro azioni che ci interessano. Un giorno, forse, esse obbligheranno i biosciovinisti ad un vergognoso silenzio per mezzo di appassionate discussioni, e con l'ausilio di una brillante campagna di pubbliche relazioni.

Nessuna macchina può attualmente superare il Test di Turing, ed è tutt'altro che probabile che qualcuna possa riuscirci presto. Sembra saggio domandarsi persino se ci sia una buona ragione per provarci: è possibile guadagnare molto di più da altre ricerche sulla IA, ricerche che sono guidate da altri obiettivi.

Permettiamoci di fare distinzione fra due specie di intelligenza artificiale, sebbene un sistema dovrebbe mostrare entrambi i tipi (10). Il primo tipo è la IA tecnica, adatta a trattare con il mondo fisico. Gli sforzi in questo campo conducono verso l'ingegneria automatizzata e l'ausilio computerizzato all'investigazione scientifica. La seconda è la IA sociale (11), idonea a trattare con le menti umane. Gli sforzi in questo campo conducono verso macchine capaci di superare il Test di Turing.

I ricercatori che lavorano su sistemi IA di tipo "sociale", strada facendo impareranno molto sulla mente umana, ed i loro sistemi saranno indubbiamente di grande valore pratico poiché tutti possiamo trarre profitto da aiuti e consigli intelligenti. Ma l'ingegneria automatizzata basata sulla IA "tecnica" avrà un impatto ben più grande sulla corsa tecnologica, inclusa la corsa verso la tecnologia molecolare. Ed un sistema avanzato di ingegneria automatizzata potrebbe essere di più facile sviluppo rispetto ad un sistema che superi il Test di Turing, il quale dovrebbe infatti non solo possedere conoscenza ed intelligenza ma anche essere in grado di mimare una umana conoscenza ed una umana intelligenza: una sfida supplementare e più difficile.

Come Turing si domandò: "Le macchine non potrebbero attuare qualcosa che dovrebbe essere descritta come pensiero ma che è molto dissimile da ciò che fa un umano?(12)". Nonostante alcuni scrittori e politici possano rifiutarsi di riconoscere la possibilità di una macchina intelligente fino a quando non si trovino a confrontarsi con una macchina da conversazione in grado di superare il Test di Turing, molti ingegneri riconoscono l'esistenza di intelligenza anche in altre forme.

Motori di Progettazione

Ci siamo incamminati sulla strada che porta verso l'ingegneria automatizzata. Ingegneri competenti hanno commercializzato sistemi esperti che aiutano la gente a trattare problemi pratici. I programmatori hanno creato sistemi di progettazione assistita dal computer che incorporano le conoscenze riguardanti forme e moti, pressioni e sforzi, circuiti elettrici, flussi di calore, e modi in cui gli utensili modellano i metalli. I progettisti impiegano questi sistemi per arricchire i loro modelli mentali, accelerando l'evoluzione dei progetti di oggetti ancora non costruiti. Assieme, progettisti e computer, formano un unico, semiartificiale, sistema intelligente.

Gli ingegneri possono usare una grande varietà di sistemi computerizzati come ausilio al loro lavoro. Ad un estremo dello spettro, essi usano i monitor dei computer semplicemente come tavoletta da disegno. Più oltre in questo spettro, utilizzano sistemi in grado di descrivere in tre dimensioni le parti componenti il progetto, e capaci di calcolare le loro risposte al calore, alla trazione, alla corrente elettrica, e così via. Alcuni sistemi, conosciuti anche come computer-controlled manufactuting equipment (apparecchiature per la fabbricazione controllata da computer), permettono agli ingegneri di effettuare dei test simulati delle istruzioni che sono destinate a guidare macchine controllate da computer per fabbricare componenti reali. Ma il vero limite estremo dello spettro di questi sistemi coinvolge l'utilizzo dei computer non solo come strumenti per memorizzare e collaudare i progetti, ma persino per generarli.

I programmatori hanno sviluppato i loro strumenti più impressionanti per utilizzi interni allo stesso mercato dei computer. Il software per la progettazione di chip ne è un esempio. Gli attuali chip dei circuiti integrati contengono molte migliaia di transistor e cablaggi. Un tempo i progettisti dovevano lavorare molti mesi per progettare un circuito che svolgesse un determinato compito, e per decidere la disposizione sulla superficie di un chip delle sue molte parti costituenti. Oggi, spesso, possono delegare questo compito ad un cosiddetto "compilatore del silicio". Stabilite le specifiche funzionali di un chip, questo sistema software può creare, con poco o nessun aiuto umano, un progetto dettagliato e pronto per la fabbricazione.

Tutti questi sistemi si affidano interamente alla conoscenza umana, laboriosamente collezionata e codificata. Il più flessibile degli odierni sistemi di progettazione automatica può gingillarsi con un determinato progetto alla ricerca di miglioramenti, ma non impara nulla che sia applicabile all'esame del progetto successivo. Ma EURISKO è diverso. Sviluppato dal Professor Douglas Lenat ed altri presso la Stanford University(13), EURISKO è progettato per esplorare nuove aree di conoscenza. È guidato dalle euristiche, frammenti di conoscenza che suggeriscono azioni plausibili da seguire o azioni implausibili da evitare. Di fatto, le euristiche sono una sorta di insieme di "regole del pollice". EURISKO utilizza delle euristiche per suggerire temi sui quali lavorare, ed euristiche ulteriori per suggerire quale approccio tentare e come giudicare i risultati. Altre euristiche cercano la presenza di schemi nei risultati ottenuti, propongono nuove euristiche, e stimano dei valori da associare sia alle nuove che alle vecchie euristiche. In questo modo, EURISKO evolve comportamenti migliori, migliori modelli interni e migliori regole per la selezione fra i modelli interni. Lenat stesso descrive il processo di variazione e selezione di euristiche e concetti in termini di "mutazione" e "selezione", e suggerisce una metafora sociale e culturale per comprendere la loro interazione.

Poiché in EURISKO le euristiche evolvono e competono, è lecito attendersi l'insorgere di parassiti, che infatti compaiono in quantità. Una euristica generata dalla macchina, per esempio, ha raggiunto la più alta stima di valore consentita ad una euristica dichiarando di essere stata co-scopritrice di ogni nuova congettura dimostratasi valida. Ma il professor Lenat ha lavorato attentamente su EURISKO, bonificando il suo sistema immunitario mentale grazie all'introduzione di euristiche atte a sfrondare i parassiti ed evitare linee di ragionamento stupide.

EURISKO è stato impiegato per esplorare la matematica elementare, la programmazione, l'evoluzione biologica, le strategie dei giochi, la progettazione di circuiti integrati tridimensionali, i metodi per bonificare una dispersione di petrolio, problemi riguardanti condotte idrauliche e (naturalmente) per esplorare le euristiche stesse. In alcuni campi ha sbalordito i suoi progettisti con idee inedite, inclusi nuovi dispositivi elettronici per le emergenti tecnologie dei circuiti integrati tridimensionali.

I risultati raggiunti in un torneo illustrano la potenza di una squadra mista uomo/IA. Traveller TCS (14) è un gioco di guerra navale futuristica basato su duecento pagine di regole che specificano i vincoli di costo, progetto e prestazioni per le flotte del gioco (TCS sta per Trillion Credit Squadron - Lo Squadrone da Mille Miliardi di Crediti). Il professor Lenat ha fornito EURISKO di queste regole, nonché di un insieme di euristiche iniziali e di un programma per simulare una battaglia fra due flotte. Lenat ha scritto in una relazione che "il programma ha progettato una flotta dopo l'altra, usando il simulatore come meccanismo di 'selezione naturale' per evolvere progetti di flotta sempre migliori". Il programma elaborò per tutta la notte, progettando flotte, mettendole alla prova e traendo insegnamenti dai risultati. Al mattino Lenat fece una selezione dei progetti e aiutò il programma a proseguire. Egli stima il merito dei risultati come suo al 60 per cento e di EURISKO al 40 per cento.

Lenat e EURISKO si iscrissero al torneo nazionale di Traveller TCS del 1981 con una flotta dall'aspetto insolito. Gli altri concorrenti risero di questa flotta e quindi persero contro di essa. La flotta della coppia Lenat/EURISKO vinse ogni girone, emergendo come campione nazionale. Come riportato da Lenat, "Questa vittoria è resa più significativa dal fatto che nessuna delle persone associate alla realizzazione del programma avesse mai giocato a questo gioco prima del torneo, e neanche veduto qualcuno giocarvi, ne c'era stata qualche partita di allenamento".

Nel 1982 i promotori della competizione modificarono le regole. Lenat ed EURISKO si iscrissero con una flotta molto differente. Altri concorrenti, ancora una volta, risero di essa e quindi persero. Lenat ed EURISKO vinsero nuovamente il campionato nazionale.

Nel 1983 i promotori della competizione dissero a Lenat che se si fosse iscritto, vincendo ancora, la competizione sarebbe stata cancellata. Lenat si rassegnò a rinunciare.

EURISKO ed altri programmi di IA dimostrano che i computer, non devono necessariamente essere limitati a lavori noiosi e ripetitivi, se sono provvisti del giusto tipo di programmazione. Essi possono esplorare possibilità e sfoderare idee inedite che sorprendono i loro stessi creatori. EURISKO ha delle pecche (15), tuttavia evidenzia il modo in cui un certo stile di alleanza fra un sistema IA e un esperto umano possa apportare conoscenza e creatività ad un processo di progettazione.

Nei prossimi anni sistemi come questi trasformeranno l'ingegneria. I progettisti lavoreranno in una alleanza creativa con le loro macchine, utilizzando il software derivato dagli attuali sistemi CAD (sistemi di progettazione assistita dal computer) per eseguire simulazioni, ed utilizzando sistemi evolventi in stile "EURISKO" per suggerire le soluzioni progettuali da simulare. I progettisti si metteranno a sedere di fronte ad uno schermo per digitare gli obiettivi del processo di progettazione e per disegnare bozze di proposte progettuali. Il sistema risponderà raffinando i progetti, collaudandoli, e visualizzando proposte alternative, il tutto corredato da spiegazioni, grafici e diagrammi. Gli ingegneri proporranno quindi ulteriori suggerimenti e modifiche, o sottoporranno alla macchina un nuovo compito, fino a che un intero sistema di hardware sia stato progettato e simulato.

Mano a mano che miglioreranno, questi sistemi di ingegneria automatizzata svolgeranno sempre più lavoro, e sempre più rapi