Percorso culturale

Prima dell’intelligenza artificiale: automazione, calcolo e classificazione nella storia delle idee.

Le tecnologie moderne non esistevano nell’antichità, ma procedura, calcolo, classificazione, inferenza e automazione hanno una storia molto più lunga.

Una distinzione necessaria

Nell’antichità non esistevano RPA, machine learning o intelligenza artificiale. Gli esempi di questa pagina sono antecedenti e analogie concettuali: mostrano procedure, classificazioni, automi e dispositivi di calcolo progettati dall’uomo.

Linea del tempo

Dodici passaggi fra matematica, filosofia e meccanica.

III secolo a.C.

Euclide e la procedura ripetibile

Il Libro VII degli Elementi descrive una procedura per trovare il massimo comune divisore mediante passaggi definiti e ripetibili.

Fonte: Euclide, Elementi, Libro VII — Perseus ↗
III secolo a.C.

Il crivello di Eratostene

La procedura individua i numeri primi eliminando progressivamente quelli che non soddisfano la condizione.

Fonte: MacTutor, Storia dei numeri primi ↗
II–I secolo a.C.

Il meccanismo di Anticitera

Un complesso dispositivo a ingranaggi rappresentava informazioni di calendario e astronomiche ed eseguiva calcoli relativi a cicli celesti.

Non apprendeva dai dati e non era intelligenza artificiale: eseguiva relazioni progettate dall’uomo.

Fonte: Nature Astronomy, Our current knowledge of the Antikythera Mechanism ↗
IX secolo

Al-Khwārizmī e il nome del metodo

Il matematico persiano descrive procedure sistematiche per il calcolo con la notazione posizionale. La versione latina del suo nome, Algoritmi, entra nel lessico europeo e diventa la parola che ancora usiamo.

Fonte: MacTutor, biografia di al-Khwārizmī ↗
XVII secolo

Leibniz: il binario e il calcolo del ragionamento

Leibniz formalizza il sistema numerico binario e immagina un calculus ratiocinator: una notazione che permetta di risolvere le controversie calcolando anziché discutendo.

Fonte: Stanford Encyclopedia of Philosophy, Leibniz ↗
1854

Boole e le leggi del pensiero

An Investigation of the Laws of Thought tratta le proposizioni come oggetti algebrici: vero e falso diventano valori su cui si opera con regole esplicite.

Fonte: Boole, An Investigation of the Laws of Thought (1854) ↗
1804–1843

Jacquard, Babbage e Lovelace

Il telaio Jacquard separa la macchina dalle istruzioni, incise su schede perforate. Babbage progetta la macchina analitica; Ada Lovelace scrive che potrebbe operare su simboli qualsiasi, non solo su numeri.

Fonte: MacTutor, biografia di Ada Lovelace ↗
1936–1950

Turing: calcolabilità e criterio comportamentale

Turing definisce cosa una macchina possa calcolare in linea di principio, e nel 1950 sposta la domanda «può pensare?» su un terreno osservabile, proponendo un gioco di imitazione al posto di una definizione.

Fonte: Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind (1950) ↗
1948

Shannon e la misura dell’informazione

A Mathematical Theory of Communication separa il contenuto dal significato: l’informazione diventa una quantità misurabile, con rumore, ridondanza e capacità di canale.

Fonte: Shannon, A Mathematical Theory of Communication (1948) ↗
1956

Dartmouth: nasce il termine

La proposta per il seminario estivo di Dartmouth introduce l’espressione «intelligenza artificiale» e fissa un programma di ricerca. Da qui in avanti la storia smette di essere fatta di analogie e diventa quella della disciplina.

Fonte: Stanford Encyclopedia of Philosophy, Artificial Intelligence ↗

Analogie e differenze

Il collegamento con i concetti moderni.

Idea storicaConcetto moderno collegatoDifferenza fondamentale
Procedura euclideaAlgoritmoOggi può essere eseguito digitalmente e su larga scala.
Crivello di EratosteneFiltro e regolaOggi può operare su grandi flussi di dati.
Categorie aristotelicheClassificazioneIl machine learning può apprendere criteri dagli esempi.
SillogismoSistema a regoleL’AI moderna include anche metodi non puramente deduttivi.
AnticiteraCalcolo automatico e modelloNon apprendeva e non si adattava ai dati.
Automi di EroneAutomazione sequenzialeNon gestivano dati digitali o casi nuovi.
Notazione di al-KhwārizmīProcedura documentataOggi la procedura è eseguita da una macchina e va versionata.
Calculus ratiocinatorInferenza automaticaLeibniz immaginava certezza; i sistemi attuali producono stime con incertezza.
Algebra di BooleRegole, filtri e gateLe condizioni restano esplicite, ma operano su dati che cambiano nel tempo.
Schede perforateSeparazione fra codice e macchinaIl programma è oggi modificabile e tracciabile, non inciso una volta per tutte.
Macchina di TuringCalcolabilitàDefinisce ciò che è possibile in linea di principio, non ciò che è affidabile in pratica.
Teoria dell’informazioneQualità del datoMisura il canale, non la verità di ciò che vi transita.

Quattro domande filosofiche

Calcolare è comprendere?

Un sistema può applicare una procedura corretta senza comprendere il significato del risultato.

Classificare è conoscere?

Una categoria aiuta a interpretare, ma può nascondere differenze importanti.

Prevedere significa decidere?

Una previsione descrive una possibilità; una decisione richiede obiettivi, responsabilità e conseguenze.

Dove resta l’essere umano?

Definisce il problema, sceglie i dati, stabilisce criteri, interpreta eccezioni, valuta rischi e assume responsabilità.

Continua il percorso

Dalla storia al funzionamento contemporaneo.