{"id":27528,"date":"2025-05-05T08:00:00","date_gmt":"2025-05-05T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tuttologia.com\/mac\/?p=27528"},"modified":"2025-05-05T08:00:00","modified_gmt":"2025-05-05T06:00:00","slug":"la-mente-non-e-un-computer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tuttologia.com\/mac-blog\/la-mente-non-e-un-computer\/","title":{"rendered":"La mente non \u00e8 un computer"},"content":{"rendered":"\n
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Nel suo saggio Simulare la mente<\/em>, la filosofa Kathy Wilkes prende di mira una delle metafore pi\u00f9 influenti \u2014 e fuorvianti \u2014 della scienza contemporanea: quella che paragona la mente umana a un calcolatore. Una metafora utile, certo, ma da prendere con le pinze. Il problema, avverte Wilkes, nasce quando questa analogia diventa una verit\u00e0 assoluta, trasformandosi in \u201cil\u201d modello della mente, e influenzando cos\u00ec non solo il linguaggio della psicologia, ma anche i suoi metodi di ricerca.<\/p>\n\n\n\n

Per secoli, l\u2019idea dominante era quella di un \u201comuncolo\u201d nella testa \u2014 un piccolo spettro cartesiano che guardava e dirigeva il teatro interiore della nostra coscienza. Oggi, al suo posto, c\u2019\u00e8 il computer. Ma se ieri nessuno prendeva sul serio l\u2019esistenza letterale di quel fantasma, oggi molti trattano il cervello come una macchina che elabora simboli, informazioni e comandi, proprio come fa un PC. Wilkes ci mette in guardia: \u201cil cervello non \u00e8 un personal computer in miniatura\u201d. E anche se ci sono somiglianze, le differenze sono profonde.<\/p>\n\n\n\n

Uno dei rischi principali, secondo l\u2019autrice, \u00e8 che questo modello porti a ignorare tutto ci\u00f2 che non rientra nello schema del calcolo simbolico: emozioni, percezione, sviluppo, corpo, contesto. Quando si pensa la mente come un software indipendente dall\u2019hardware, cio\u00e8 dal cervello e dal corpo che lo ospitano, si finisce col trascurare le basi biologiche delle nostre capacit\u00e0. Eppure, osserva Wilkes, il modo in cui un delfino nuota o un piccione riconosce un albero ci dice molto pi\u00f9 sulla mente che non una simulazione al computer.<\/p>\n\n\n\n

Un altro errore, molto diffuso, \u00e8 la fiducia eccessiva nelle cosiddette \u201cstrategie dall\u2019alto verso il basso\u201d: prima si ipotizza come funziona un\u2019abilit\u00e0 mentale, come il riconoscimento dei volti, e poi si costruisce un modello a tavolino, sperando che la biologia prima o poi si adatti. Ma cos\u00ec facendo si rischia di perdere di vista i dati veri, quelli che arrivano dall\u2019osservazione dei pazienti, delle lesioni cerebrali, dei bambini, degli animali. Ed \u00e8 da l\u00ec, sostiene Wilkes, che dovrebbe partire ogni teoria.<\/p>\n\n\n\n

Il cuore della critica sta proprio qui: non sappiamo ancora cosa sia davvero \u201cla mente\u201d, eppure pretendiamo di simularla. Se non abbiamo una chiara mappa delle nostre capacit\u00e0 \u2014 pensiamo solo alle mille forme diverse di memoria: a breve termine, episodica, procedurale, emotiva \u2014 come possiamo costruire macchine che le imitino? Dire che un computer \u201cricorda\u201d \u00e8, per ora, poco pi\u00f9 che una metafora.<\/p>\n\n\n\n

Non tutto \u00e8 da buttare, per\u00f2. Wilkes riconosce che la simulazione ha avuto un effetto positivo: ci ha costretto a porci domande nuove. Chi avrebbe immaginato, prima del confronto con i limiti dei computer, che compiti apparentemente semplici come afferrare un oggetto o riconoscere un volto fossero cos\u00ec complicati?<\/p>\n\n\n\n

E poi c\u2019\u00e8 una nuova speranza: i modelli \u201cconnessionistici\u201d, quelli che si ispirano non pi\u00f9 ai vecchi computer seriali, ma alle reti neurali, cio\u00e8 a sistemi che imitano (in modo molto semplificato) il modo in cui funzionano i neuroni nel cervello. Questi nuovi modelli, dice Wilkes, non cercano di ridurre tutto al simbolico e al linguistico, ma tengono conto del corpo, dell\u2019apprendimento, delle emozioni. E soprattutto non pretendono di spiegare tutto: si accontentano di capire un pezzetto per volta.<\/p>\n\n\n\n

Alla fine, Wilkes invita a un po\u2019 di umilt\u00e0. Non \u00e8 detto che il miglior modo per capire la mente sia cercare di copiarla al computer. Forse \u00e8 vero il contrario: per costruire macchine davvero intelligenti, dovremo capire molto meglio com\u2019\u00e8 fatta \u2014 e com\u2019\u00e8 cresciuta, in milioni di anni di evoluzione \u2014 la nostra mente umana. Fatta di carne, di cellule, di errori e intuizioni. E forse, anche di poesia.<\/p>\n\n\n\n

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