Quando il computer è maestro di scacchiI limiti dell'Intelligenza Artificiale: che fine hanno fatto tante trionfalistiche previsioni
Negli anni Cinquanta e Sessanta molti
si sbilanciarono: ma quelle
macchine a volte simulano
il pensiero umano
senza riuscire mai
a riprodurne i processi |
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matematica del '900 (pagg. 193, 26.000). Ne anticipiamo
un paragrafo sull'Intelligenza Artificiale. |
Nessun uso del calcolatore è più originale e controverso di
quello che viene fatto nell'Intelligenza Artificiale, per
simulare processi e risultati tipici dell'intelligenza.
L'originalità deriva, ovviamente, dalla provocazione
intellettuale di considerare il pensiero, che è la caratteristica
umana più specifica, come qualcosa di cui possono essere
dotate addirittura le macchine. La controversia deriva dal
fatto che l'Intelligenza Artificiale, soprattutto nei periodi
iniziali degli anni '50 e '60, si è sbilanciata in previsioni che
sono risultate, all'atto pratico, esagerate e irrealistiche,
quando non semplicemente ridicole.
Che le macchine possano pensare era già stato suggerito
dallo stesso Alan Turing, il padre dell'informatica, nel
famoso articolo del 1950 Macchine calcolatrici e
intelligenza. Egli propose, in particolare, una verifica pratica
che è divenuta nota come test di Turing: si può dire che una
macchina pensi quando un interlocutore che conversi con
essa a distanza e per scritto non si accorga che le risposte
non sono date da un essere umano.
Il nome di Intelligenza Artificiale fu invece adottato
ufficialmente dalla comunità informatica nel 1956, allo
storico congresso del Darmouth College di Hanover, nel
New Hampshire. A esso parteciparono coloro che
dovevano divenire gli esponenti più rappresentativi della
disciplina, e che ricevettero poi il riconoscimento
informatico più prestigioso, il Premio Turing: Marvin Minsky
nel 1969, John McCarthy nel 1971, e Allen Newell e
Herbert Simon nel 1975.
I sogni originali dell'Intelligenza Artificiale, espressemente
dichiarati da Simon negli anni '50, erano di arrivare in dieci
anni a programmi che battessero il campione mondiale di
scacchi, dimostrassero importanti nuovi teoremi di
matematica, e ispirassero la maggior parte delle teorie
psicologiche.
Dopo quarant'anni la maggior parte di quei sogni sono stati
invece abbandonati, e il ruolo del calcolatore è stato
drasticamente declassato: come strumento matematico esso
viene oggi usato quasi esclusivamente per effettuare calcoli
massicci, più che per enunciare e dimostrare
autonomamente nuovi teoremi, e come modello di teorie
mentali esso è già stato superato dalle reti neurali. Il che non
significa, ovviamente, che con il suo aiuto non si siano
raggiunti risultati profondi e applicazioni utili: gli esempi più
significativi, oltre a quelli citati nel seguito, sono i sistemi
esperti, che codificano ristrette conoscenze specialistiche in
banche dati, e traggono deduzioni da esse mediante
linguaggi di programmazione che simulano ristretti aspetti
meccanici del ragionamento.
In un unico campo le previsioni di Simon si sono avverate
nella maniera più completa, benché in tempi più lunghi del
previsto: il gioco degli scacchi. Già nel 1864 Charles
Babbage, il visionario inventore del primo computer, aveva
anticipato la possibilità di far giocare una macchina a
scacchi, formulando un primo insieme di possibili istruzioni
rudimentali. (...)
La prima vera analisi informatica del gioco è però dovuta a
uno storico articolo di Claude Shannon, del 1950. In
particolare, egli distinse nettamente i seguenti tre tipi di
programmi. I programmi locali a forza bruta, che analizzano
l'albero delle possibilità fino a una profondità prefissata,
scegliendo la mossa migliore in base a una valutazione, e
considerando solo le mosse più promettenti (ciascun livello
di profondità permette di migliorare il punteggio del
programma di circa 200 punti Elo). I programmi globali,
che combinano l'analisi in profondità delle mosse con una
valutazione in estensione degli schieramenti, della mobilità,
dell'equilibrio, dell'influenza e del controllo dei pezzi. E i
programmi strategici, che giocano mediante regole astratte
simili a quelle umane.
La prima partita fra un uomo e un programma si giocò nel
1951, fra l'informatico Alick Glennie e il Turochamp scritto
da Turing. Poiché le macchine dell'epoca erano ancora
troppo poco potenti, Turing dovette simulare il programma
a mano. E poiché il programma era abbastanza poco
sofisticato, la partita fu facilmente vinta da Glennie in 29
mosse.
Le rosee previsioni di Simon furono condivise da
Mikhail Botvinnik, lui stesso campione mondiale (con due brevi
interruzioni) dal 1948 al 1963, che nel 1958 si dichiarò
sicuro che un giorno il computer avrebbe giocato meglio
dell'uomo, e si dedicò in seguito a lungo allo sviluppo di
programmi globali e strategici.
Il test di Turing, ristretto agli scacchi, fu passato
soddisfacentemente per la prima volta nel 1980 da Bella,
campione mondiale dei programmi (il primo campionato
mondiale era stato tenuto nel 1974). In una simultanea di 26
partite giocate dal gran maestro Helmut Pfleger, tre di
queste furono fatte giocare segretamente al programma.
Cinque delle partite, una delle quali giocata (e vinta) da
Bella, furono poi selezionate e distribuite a vari esperti,
compreso il gran maestro Korchnoi, che era stato lo
sfidante al titolo mondiale nel 1978: la maggior parte degli
esperti, Korchnoi e Pfleger compresi, ma Kasparov
escluso, sbagliarono a identificare la partita giocata dal
computer.
La progressione dei programmi per scacchi è stata
effettivamente enorme. Nel 1978 ci fu la prima sconfitta in
una partita di un maestro internazionale: David Levy, da
parte di Scacchi 4.7. Nel 1988 di un gran maestro: Bent
Larsen, da parte di Pensiero Profondo. Nel 1996 di un
campione mondiale: Gary Kasparov, da parte di Profondo
Blu. (...)
I programmi fino a Bella erano del tipo locale, Pensiero
Profondo e Profondo Blu sono del tipo globale, ma la
costruzione di programmi strategici si è invece rivelata per
ora impraticabile. Il che mostra i limiti filosofici del progetto
dell'Intelligenza Artificiale, anche nella sua realizzazione di
maggior successo: il fatto cioè di riuscire a volte a simulare il
pensiero umano, riproducendone i risultati, ma mai a
emularlo, riproducendone i processi. | 
