Sono in vacanza e qualche giorno fa mi sono trovato davanti a un problema tanto banale quanto fastidioso. Un libro, appena acquistato, ha una rilegatura difettosa. Durante la lettura le pagine si iniziano a staccare dal dorso.
Prima soluzione: scotch adesivo, incollo la pagina staccata con quella ancora incollata al dorso.
Funziona. Per poco.
Riparo alcune pagine e, continuando a utilizzare il libro, iniziano a staccarsi quelle immediatamente successive.
Secondo tentativo: colla, per provare a “rinforzare” la rilegatura.
Stesso risultato.
Pagine che vanno da tutte le parti, numerazione da ricostruire, libro illegibile in spiaggia.
Mi metto a pensare. La prima cosa che mi viene in mente è portarlo in una copisteria e farlo rilegare con spirali o qualcosa di simile, ma sono tante pagine e, soprattutto, non c’è alcuna copisteria, qui intorno solo mare, sole e spiaggia.
Stop. Qui c’è bisogno dell’ingegno.
Vado al mare, mi sdraio sul lettino e inizio a pensare.
Perfetto!
Ho capito come risolvere la questione.
Mi servono solo un paio di strumenti: qualcosa per fare buchi ed un cordino.
Questi li trovo per forza!
Tornato a casa, mi metto a cercare: un trapano e dello spago. Ci siamo, al lavoro!
Non male. Le pagine tengono, il libro si può leggere.
A questo punto però, visto che il cervello è quello che è, e nemmeno in ferie “stacca” del tutto mi viene un’idea! Questa non è una soluzione standard, c’è bisogno di un minimo di “creatività”.
Cosa succede se pongo la questione ad un’AI?
La richiesta è piuttosto precisa: “Sono in vacanza, ho acquistato un libro ma si staccano le pagine dal dorso, non ho una copisteria nelle vicinanze, non voglio acquistare attrezzatura particolare e mi serve una soluzione rapida, economica ma soprattutto definitiva”.
La risposta dell’AI: “Prova con del nastro adesivo”
Già fatto, grazie, poi si scollano le pagine successive e siamo da capo.
La risposta dell’AI: “Se è un normale libro brossurato/incollato e le singole pagine si stanno staccando dal dorso, la soluzione migliore senza attrezzatura specifica è rifare localmente l’incollaggio con colla vinilica/PVA. Costa poco, resta leggermente elastica e, se applicata correttamente, è molto più duratura di nastro adesivo o colle istantanee”.
Provato anche questo, non funziona.
La risposta dell’AI:”Smetti di provare ad incollare le pagine. Fai tre fori lungo il dorso e utilizza fascette, spago o cordino per creare una rilegatura meccanica”.
Bingo!
Esattamente la soluzione alla quale ero arrivato anch’io.
Non esattamente la maniera “corretta” di restaurare un libro. Anzi, un rilegatore probabilmente avrebbe qualcosa da ridire, ma sicuramente, dati i vincoli iniziali, risolve il problema.
La parte interessante non è la soluzione. È come ci si arriva.
Il passaggio che trovo più interessante è il cambio di rappresentazione del problema.
All’inizio il problema sembra essere: “Come posso reincollare le pagine?”. Ma dopo aver osservato che ogni riparazione provoca semplicemente il distacco delle pagine successive, quella formulazione diventa sbagliata. Il vero problema è: “Come posso impedire alle pagine di separarsi dal libro senza dipendere dalla colla?”
È una differenza enorme.
Nel primo caso stiamo cercando di migliorare una soluzione esistente.
Nel secondo stiamo mettendo in discussione il meccanismo stesso con cui quella soluzione funziona.
Ed è qui che l’AI comincia a diventare interessante.
Adesione contro vincolo meccanico
La rilegatura originale si basa sull’adesione: la colla tiene insieme il blocco delle pagine.
Se però quella rilegatura sta cedendo sistematicamente, continuare ad aggiungere colla significa intervenire localmente su un sistema che ha un problema strutturale.
La soluzione proposta dall’AI cambia principio fisico.
Non più:
pagina → colla → dorso
ma:
pagina → foro → legatura meccanica
A quel punto la colla può anche cedere completamente. Non importa più. Lo spago attraversa fisicamente le pagine e impedisce loro di separarsi dal blocco. In altre parole, la soluzione non ripara il componente difettoso. Lo rende irrilevante. Ed è un principio che va molto oltre la rilegatura di un libro. Quando un sistema continua a rompersi nello stesso modo, forse la domanda non dovrebbe essere “come rinforzo questo componente?”, quanto: “Posso ripensare il sistema in modo che questo componente non sia più necessario?”
Ma questa è creatività?
Qui l’esperimento diventa ancora più interessante. Perché la risposta istintiva potrebbe essere: se un’AI riesce a trovare una soluzione non standard a un problema nuovo, allora sta dimostrando creatività.
In un certo senso, sì.
Ma bisogna essere molto precisi su cosa intendiamo per creatività.
L’AI non ha “inventato” la rilegatura con lo spago.
Gli esseri umani legano fogli e libri con fili, corde e cuciture da secoli. Esistono rilegature cucite, rilegature giapponesi, fascicoli legati, raccoglitori ad anelli e innumerevoli altri sistemi basati sullo stesso principio.
Il modello dispone quindi, attraverso il proprio addestramento, di moltissimi concetti che possono essere messi in relazione:
libri + rilegatura + cucitura + fori + spago + vincolo meccanico + necessità di aprire le pagine.
La cosa notevole non è aver creato dal nulla un principio che nessuno conosceva. È aver riconosciuto che un principio conosciuto in altri contesti poteva essere trasferito a questo particolare problema, rispettando contemporaneamente una serie di vincoli.
E questa distinzione è fondamentale.
Siamo quindi alla soglia dell’intelligenza?
Dipende innanzitutto da cosa decidiamo di chiamare “intelligenza”. Se intendiamo coscienza, comprensione del mondo paragonabile alla nostra, intenzionalità o esperienza soggettiva, un episodio come questo non dimostra nulla del genere.
L’LLM che ho utilizzato non è seduto davanti al mio libro. Non prova il fastidio di vedere cadere l’ennesima pagina. Non ha uno scopo autonomo. E soprattutto non ha costruito la soluzione partendo dall’esperienza fisica di carta, colla, attrito e tensione dello spago come farebbe una persona che manipola direttamente quegli oggetti.
Il suo punto di partenza è un patrimonio enorme di rappresentazioni e relazioni apprese dai dati. Eppure liquidare tutto questo dicendo semplicemente “sta facendo copia e incolla di cose già viste” sarebbe altrettanto fuorviante. Perché io non gli ho chiesto come si rilega artigianalmente un libro. Gli ho descritto un problema, alcune soluzioni fallite e una serie di vincoli. Il sistema ha dovuto trovare una configurazione di concetti compatibile con quei vincoli.
Ed è proprio questa capacità combinatoria che rende gli attuali sistemi di AI così interessanti.
D’altra parte, quanto della creatività umana funziona diversamente?
È forse la domanda più provocatoria dell’esperimento.
Quando una persona trova una soluzione “creativa”, quanto spesso inventa davvero qualcosa dal nulla? Molto più frequentemente prende conoscenze pregresse, analogie, esperienze e principi appartenenti ad ambiti differenti e li ricombina in una configurazione adatta a un problema nuovo.
Un ingegnere vede una soluzione utilizzata in aeronautica e la applica all’automotive. Un imprenditore prende un modello di business utilizzato in un settore e lo trasferisce in un altro. Un designer osserva un meccanismo presente in natura e lo utilizza per progettare un prodotto.
Non creiamo nel vuoto.
Ricombiniamo. Trasferiamo. Generalizziamo.
Naturalmente questo non significa che il processo umano e quello di un modello linguistico siano equivalenti. Non lo sono.
Il confine tra “ripetere ciò che si conosce” e “creare qualcosa di nuovo” sta però diventando molto più sfumato.
Forse stiamo facendo la domanda sbagliata
Continuiamo a chiederci: “L’AI è intelligente?”
Probabilmente è una domanda troppo grande e troppo ambigua per essere davvero utile.
Forse è più interessante chiedersi: “Quali comportamenti che fino a pochi anni fa avremmo considerato espressione di intelligenza sono oggi riproducibili da una macchina?”
Comprendere dei vincoli. Riconoscere che la formulazione iniziale di un problema porta nella direzione sbagliata. Adattarsi ai cambiamenti o cambiare rappresentazione del problema. Recuperare un principio appartenente a un altro contesto. Adattarlo. Proporre una soluzione realizzabile con le risorse disponibili.
Nessuno di questi elementi, isolatamente, dimostra che una macchina “pensi” nel senso umano del termine. Ma quando iniziano a presentarsi insieme, producono qualcosa di estremamente utile: un comportamento che, osservato dall’esterno, assomiglia sempre più a quello che siamo abituati a chiamare problem solving intelligente.
Ed è forse questo il punto più importante. Non serve che l’AI sia cosciente per avere conseguenze profonde sul nostro lavoro. Non serve nemmeno risolvere filosoficamente la questione se sia davvero “creativa” o “intelligente”.
È sufficiente che riesca, sempre più spesso, a fare qualcosa di molto concreto: prendere ciò che l’umanità già conosce e ricombinarlo in modi pertinenti davanti a problemi che non erano stati esplicitamente previsti. E forse è proprio nei problemi più banali che possiamo osservare meglio quanto sottile stia diventando il confine tra recuperare una risposta e costruirne una.
Nel mio caso il risultato sono stati tre fori e un pezzo di spago.
Una soluzione decisamente poco elegante.
Ma il libro, adesso, non perde più le pagine ed io posso tornare in spiaggia!
