{"id":4282,"date":"2024-01-15T13:29:05","date_gmt":"2024-01-15T12:29:05","guid":{"rendered":"http:\/\/www.gessetticolorati.it\/dibattito\/?p=4282"},"modified":"2024-01-15T13:29:05","modified_gmt":"2024-01-15T12:29:05","slug":"macchine-che-sembrano-intelligenti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gessetticolorati.it\/dibattito\/2024\/01\/15\/macchine-che-sembrano-intelligenti\/","title":{"rendered":"Macchine che sembrano intelligenti"},"content":{"rendered":"

\t\t\t\t\"\"<\/a>di Stefano Penge<\/strong>\n\nImmaginate un bel seminario dal titolo accattivante: \u201cLe macchine intelligenti e la scuola: conflitto o opportunit\u00e0?\u201d. Si presenta come obiettivo, imparziale; non \u00e8 acritico ma lascia intravvedere la direzione in cui occorre procedere (dalla rilevazione dei rischi alla costruzione di possibilit\u00e0 operative). Ottimismo della ragione e curiosit\u00e0 non vi mancano, siete pronti a iscrivervi?\n\nUn attimo. Gi\u00e0 in questo titolo sono visibili alcuni limiti tipici dell\u2019impostazione pi\u00f9 diffusa.\n\nPrima di tutto, macchine e scuola<\/em>:<\/strong> due soggetti, due entit\u00e0 che inevitabilmente si confrontano. Come se ci fosse una natura artificiale che cresce, si sviluppa, produce i suoi frutti (le macchine appunto); e come se la scuola si trovasse in questo giardino incantato, novella Eva, e dovesse decidere come coglierli e mangiarli. Lieto fine: dopo qualche esitazione colpevole ogni invenzione viene assorbita dalla scuola, malgrado l\u2019opposizione dei tecnofobi arretrati e miopi.\n\n\n

VAI ALLA RUBRICA SULLA INTELLIGENZA ARTIFICIALE<\/span><\/strong><\/a><\/h2>\n\n\nE’ vero che non sono molte le tecnologie per l’educazione nate dentro<\/em> la scuola, come la tavoletta di cera riscrivibile dei romani o la lavagna di ardesia (che sembra sia stata introdotta negli Stati Uniti nell\u2019Ottocento nel quadro della formazione degli insegnanti: una tecnologia meta-educativa).\nDalla tipografia alle fotocopie, dalle diapositive alla LIM: nessuna di queste tecnologie nasce per l’educazione e nemmeno per la formazione, ma tutt\u2019al pi\u00f9 nel quadro della comunicazione aziendale, per la diffusione rapida, economica ed efficace di informazioni.\n\nPer\u00f2 l\u2019introduzione di queste tecnologie nella scuola non \u00e8 un processo naturale, continuo, unico. Si possono descrivere almeno tre modi con cui dispositivi nati in azienda sono stati successivamente usati nella scuola italiana: quello per cui sono i docenti pi\u00f9 creativi e divergenti ad andare a caccia di tecnologie da rubare e riadattare, quello per cui \u00e8 il ministero a distribuire strumenti\u00a0 a colpi di piani nazionali e finanziamenti su progetti e quello per cui sono le grandi aziende alle prese con un surplus di produzione che cercano di\u00a0 esportare quei dispositivi nella scuola costruendo ad hoc un discorso di valori incentrato sull’innovazione, l\u2019efficacia, le competenze del futuro.[i]<\/strong><\/a>\n\nIn poche parole: il primo passo da fare non \u00e8 accettare una certa tecnologia come inevitabile per poi domandarsi come sfruttarla, ma prima occorre domandarsi da dove viene e dove si vuole che ci porti, per poi decidere se e come usarla per i fini propri dell\u2019educazione.\n\nIn secondo luogo, penso che sia riduttivo parlare di macchine intelligenti<\/em><\/strong> contrapposte a tutto il resto. Le macchine non sono stupide o intelligenti, l\u2019uno o l\u2019altro; personalmente preferisco vederle come disposte in maniera continua lungo le due dimensioni dell\u2019autonomia e della complessit\u00e0. Si va da quelle semplici e pochissimo autonome \u2013 la ruota – a quelle complesse che prendono decisioni in base alle variazioni del contesto (il termostato); da quelle che possono prendere un solo tipo di decisione (agire s\u00ec\/no), a quelle che hanno un set di decisioni possibili; fino a quelle che possono decidere di non agire affatto. In questo, analogico o digitale c\u2019entra poco, n\u00e9 c\u2019\u00e8 bisogno di scomodare sempre HAL 9000. Vedere le ultime incarnazioni della ruota su questo sfondo aiuta a mettere a fuoco dei temi trasversali<\/em> che a mio parere vale la pena approfondire e discutere con gli studenti: nel seguito ne indichiamo cinque.\n\n\n
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  1. Le macchine non sono state inventate semplicemente per fare un lavoro: <\/strong>sono state inventate per fare un lavoro usando meno forza, anche se in pi\u00f9 tempo (come la carrucola); oppure per usare una forza diversa da quella muscolare umana (come l\u2019aratro o il motore elettrico); oppure per smontare un lavoro complesso in piccole azioni semplici che si possano ripetere e migliaia di volte, in maniera sempre uguale e senza errori (come la macchina tipografica).Negli ultimi secoli ci siamo concentrati solo sull\u2019ultima abilit\u00e0 perch\u00e9 una volta scoperti il motore a scoppio e quello elettrico il problema dell\u2019uso della forza muscolare non si pone pi\u00f9; almeno cos\u00ec pare, fino al momento in cui scopriamo che le macchine che costruiscono i modelli linguistici sottostanti a ChatGPT consumano la stessa elettricit\u00e0 di un\u2019intera provincia italiana. Per lo pi\u00f9\u00a0 si tratta di elettricit\u00e0 prodotta in loco tramite sterminati campi di pannelli fotovoltaici, quindi definita \u201cverde\u201d; ma gli effetti collaterali (dal consumo d\u2019acqua nel processo di estrazione dei minerali rari come il gallio e il germanio, allo smaltimento e stoccaggio dei rifiuti) non sono banali.Primo tema trasversale su cui appuntare l\u2019attenzione: l\u2019energia.<\/em><\/strong>\n\n <\/li>\n\n\n \t\n\n
  2. Le macchine tradizionali si possono pensare come abilit\u00e0 congelate in mattoncini<\/strong>: abilit\u00e0 applicabili ripetutamente, indipendentemente da quelle delle persone che le usano. Un tipografo non deve essere uno scrittore e nemmeno un calligrafo. Staccare l\u2019abilit\u00e0 dalla persona produce dei vantaggi: per esempio, le macchine possono essere usate da persone deboli o inesperte, o possono lavorare continuamente per un tempo superiore alla giornata di lavoro, senza andare in ferie o in malattia. A chi giovino questi vantaggi \u00e8 un\u2019altra questione che \u00e8 legata al possesso delle macchine. La pubblicit\u00e0 della macchine per l\u2019automazione dei lavori di casa presenta la casalinga come l\u2019unica beneficiaria dell\u2019adozione della lavatrice o dell\u2019aspirapolvere, come le macchine per ufficio vengono presentate come aiutanti delle segretarie. Ma \u00e8 ovvio che questo dislocamento delle abilit\u00e0 dalla persona alla macchina ha degli effetti sulle relazioni tra persone, nella famiglia come nell\u2019ufficio o in fabbrica.Secondo tema: i lavori che diventano obsoleti e le classi sociali che perdono potere d\u2019acquisto.<\/em><\/strong> <\/li>\n\n\n \t\n\n
  3. Ha effetti – e questo dovrebbe farci riflettere per tempo – anche sulla formazione e sulla scuola:<\/strong> non ha senso insegnare alle persone delle abilit\u00e0 che sono di pertinenza delle macchine. N\u00e9 ogni formazione professionale pu\u00f2 essere convertita nella formazione per gestire le macchine. La macchina pu\u00f2 finire per sostituire l\u2019operaio, o anzi essere progettata apposta per finirla una buona volta con tutti i tipi di operai; nello stesso tempo, contribuisce alla chiusura dei corsi di formazione professionale, dalle lingue alla programmazione, e quindi permette di finirla una buona volta con tutti i tipi di docenti.Terzo tema: il destino della formazione, per come la conosciamo ora.<\/em><\/strong> <\/li>\n\n\n \t\n\n
  4. Appena si sale un po\u2019 di complessit\u00e0 e autonomia si trovano macchine che non fanno affatto sempre la stessa cosa<\/strong>, sia nel senso che eseguono una serie<\/em> di operazioni, sia nel senso che possono eseguire alcune operazioni al posto<\/em> di altre. Un carillon \u00e8 una macchina che \u00e8 in grado di eseguire sequenze di azioni (musicali) diverse, infinite sequenze di azioni. Ma pu\u00f2 eseguire solo sequenze musicali scritte per quella determinata macchina. La stessa cosa vale per il telaio Jacquard. Entrambe sono basate sull\u2019idea di \u201cprogramma\u201d, cio\u00e8 di serie di azioni scritte in maniera formalizzata, leggibili in maniera univoca ed eseguibili. Nel caso del telaio, quando si vuole avere risultato diverso, questo programma pu\u00f2 essere sostituito. Invece di cambiare tutta la macchina (con costi e tempi enormi), si cambia solo la scheda. E\u2019 la prima volta che l\u2019hardware si separa fisicamente dal software e i due fratelli seguono una strada diversa. Come se lo stesso corpo potesse ospitare anime diverse, a turno.Anche le macchine digitali sono in grado di eseguire azioni diverse in base al programma che viene caricato. Solo che hanno in pi\u00f9 la possibilit\u00e0 di \u201capprendere\u201d abilit\u00e0 diverse e tenerle in memoria per sempre o finch\u00e9 non le si mette a dormire. Un telaio Jacquard non ha memoria; invece un computer s\u00ec: quando lo si sveglia, si ricorda tutto quello che ha appreso nel passato. Non \u00e8 solo una questione di comodit\u00e0: significa che un computer pu\u00f2 eseguire un programma nel contesto di un programma precedente. In sostanza, in questo modo si reinventa il concetto di cultura \u2013 conservabile, trasmissibile, sovrapponibile – che permette di andare oltre la natura.Sembra una banalit\u00e0, ma \u00e8 la base per tutte le finzioni presenti e future: un computer esegue un programma in base al quale si comporta come un altro computer<\/em>. In pratica il software si mangia l\u2019hardware, cio\u00e8 fa finta di essere un hardware diverso.<\/span>\n\nQuarto tema: la virtualizzazione.<\/em><\/strong>\n\n <\/li>\n\n\n \t\n\n
  5. L\u2019enorme differenza tra un carillon e un computer \u00e8 che il computer non \u00e8 limitato ad un solo tipo di azioni, quindi di abilit\u00e0. Ad un computer si pu\u00f2 \u201cinsegnare ad imparare\u201d<\/strong>, non solo scrivendo nuovi programmi, ma inventando nuovi linguaggi con i quali scrivere altri programmi.\nTra le cose che pu\u00f2 imparare a fare un computer \u00e8 modificare o tradurre o scrivere nuovi programmi, che in fondo sono solo sequenze di simboli con un qualsiasi testo. Si tratta per la verit\u00e0 di cose non particolarmente nuove, che i computer fanno da sempre e, letteralmente, in continuazione. Il fatto che sappiano trattare testi in generale, compresi quelli delle lingue naturali, non dovrebbe stupirci pi\u00f9 di tanto. Se sapessimo che i computer passano la vita ad analizzare, riassumere, tradurre quel tipo particolare di testo che \u00e8 il codice sorgente di un programma forse saremmo meno colpiti dal fatto che lo sappiano fare con l\u2019italiano.Quinto tema: la produzione automatica di testi.<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\nLe macchine pi\u00f9 avanzate hanno la meta-abilit\u00e0 di sapere quale abilit\u00e0 applicare e quando farlo; le potremmo chiamare competenze<\/em>. Hanno dei magazzini di risorse, e possono andarle a scegliere per usare quella pi\u00f9 adatta. Non \u00e8 escluso che la definizione standard di \u201ccompetenza\u201d come capacit\u00e0 di selezionare le risorse pi\u00f9 adatte ad un problema derivi proprio da questo modo di funzionare delle macchine complesse; nel senso che quella definizione \u00e8 stata scritta in un\u2019ottica che paragona il cervello ad un computer e il pensiero al software.\n\nCerti software, da tanto tempo, sono capaci di esercitare competenze che a noi umani sembrano \u201calte\u201d, cio\u00e8 vicine alle nostre: sanno giocare a scacchi, sanno risolvere problemi, in particolare quelli di ricerca all\u2019interno di archivi sterminati. Non brillano particolarmente nel campo della produzione di oggetti nuovi ma comunque lo fanno. Se i programmatori sono in grado di definire formalmente come si risolve un problema, o come si crea un minuetto, i software sanno farlo –\u00a0 con piccole variazioni dovute al caso, anche quello inserito dal programmatore con parsimonia.\n\nSu questa relazione programmatore-programma si basa il senso didattico di insegnare a programmare ai bambini (e in generale a persone che nella vita non faranno i programmatori, piccoli e grandi). Il famigerato e bistrattato coding \u00e8 un modo di costruire dei modelli di situazione definendo le condizioni e le regole. E\u2019 un modo di capire le situazioni, di comprendere le relazioni tra cause ed effetti, potendo sperimentare direttamente e immediatamente, correggendo le regole fino ad arrivare al risultato atteso. Non \u00e8 tanto un gioco gradevole, un modo per esercitare la creativit\u00e0 e passare il tempo disegnando girandole e muovendo gattini, ma un laboratorio per la mente dove si mettono alla prova in maniera collettiva (e quindi discutibile) diverse interpretazioni del mondo. E\u2019 uno dei casi a mio parere pi\u00f9 significativi di ripensamento di una tecnologia nata altrove (la programmazione) e del suo adattamento al contesto e agli scopi della didattica. Non si fa coding per preparare futuri programmatori domani, ma per scoprire come funziona il mondo oggi.\n\nQuesta modalit\u00e0 (che chiamerei \u201ctradizionale\u201d, a segnalare che novit\u00e0 e tradizione si susseguono pi\u00f9 velocemente di quello che ci piacerebbe) viene messa in discussione dai servizi di intelligenza generativa. Il bello di questi servizi \u00e8 che la competenza che esibiscono non \u00e8 stata costruita a tavolino, ma \u00e8 stata imparata sul campo; solo che \u00e8 impossibile dire esattamente come.\n\n[i]<\/a>Una versione pi\u00f9 estesa di questa descrizione \u00e8 nel volume 4 di \u201cIl mondo della rete spiegato ai ragazzi\u201d]]>\t\t<\/p>\n
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