{"id":18327,"date":"2025-12-03T18:58:26","date_gmt":"2025-12-03T17:58:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oavda.it\/uncategorized\/astronomia-da-fantascienza-4"},"modified":"2025-12-15T12:29:29","modified_gmt":"2025-12-15T11:29:29","slug":"astronomia-da-fantascienza-4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oavda.it\/en\/news\/astronomia-da-fantascienza-4","title":{"rendered":"Astronomia da fantascienza \ud83d\udc49 -4"},"content":{"rendered":"

*Astronomia da fantascienza, a cura di Camilla Pianta*<\/span><\/h3>\n

2001: Odissea nello spazio<\/i>, <\/b><\/span>una finestra sui modelli neuro-simbolici per l\u2019intelligenza artificiale \ud83d\udcbb<\/span><\/b><\/h2>\n

E se costruissimo macchine che sanno davvero pensare come noi<\/span><\/em><\/strong>?<\/b><\/span><\/em><\/b><\/h3>\n

COUNTDOWN VERSO APRILE 2026, IL CENTENARIO DELLA FANTASCIENZA: -4<\/strong><\/span><\/h3>\n

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\u201cIl sesto componente dell\u2019equipaggio non si curava di alcuna di queste cose, perch\u00e9 non era umano. Si trattava del perfezionatissimo calcolatore Hal 9000, il cervello e il sistema nervoso dell\u2019astronave. Hal era un capolavoro della terza generazione di calcolatori. […] Hal era stato addestrato in modo perfetto per questa missione, come i suoi colleghi umani… e aveva una capacit\u00e0 pensante parecchie volte superiore alla loro poich\u00e9, oltre alla propria rapidit\u00e0 intrinseca, non dormiva mai. Il suo compito essenziale era quello di controllare i sistemi per il mantenimento della vita, accertando continuamente la pressione dell\u2019ossigeno, la temperatura, eventuali fughe d\u2019aria, la radiazione e tutti gli altri fattori interdipendenti ai quali erano legate le vite del fragile equipaggio umano. Egli poteva apportare le complesse correzioni di rotta, ed eseguire le necessarie manovre di volo quando occorreva cambiare direzione. Inoltre poteva sorvegliare gli ibernati intervenendo con le necessarie regolazioni delle condizioni dell\u2019ambiente e distribuendo le piccole quantit\u00e0 di fluidi endovena che li mantenevano in vita.<\/span><\/i>\u201d<\/span><\/i><\/p>\n

Nel presentare Hal 9000<\/span><\/strong> come \u201csesto componente dell\u2019equipaggio\u201d, lo scrittore britannico Arthur C. Clarke<\/strong><\/span> (1917-2008) compie un gesto che, nel 1968, appariva ancora audace: attribuire a una macchina il ruolo di mente artificiale, intelligente al punto da sostituire l\u2019essere umano in molte delle sue funzioni. Il romanzo 2001: Odissea nello spazio <\/em><\/span>nacque in parallelo al film del cineasta statunitense Stanley Kubrick<\/strong><\/span><\/span> (1928-1999), in un raro esperimento di co-scrittura in cui racconto e sceneggiatura si influenzano a vicenda attraverso il continuo scambio di idee tra autore e regista. La prima versione italiana fu pubblicata da Longanesi & C. nel 1969, con la storica traduzione di Bruno Oddera e la prefazione di Mario Monti. L\u2019opera segue l\u2019astronave Discovery <\/em>nella sua traversata verso Saturno (Giove nel film), con l\u2019incarico di indagare l\u2019origine di un misterioso monolito rinvenuto sulla Luna, che emette segnali verso il pianeta. La scoperta suggerisce che questo non sia un oggetto naturale, bens\u00ec un artefatto di una qualche civilt\u00e0 aliena avanzata, e spinger\u00e0 i membri dell\u2019equipaggio, inizialmente tutti tenuti all\u2019oscuro del vero obiettivo della missione tranne il calcolatore Hal, a intraprendere un\u2019esplorazione ai confini della conoscenza.<\/span><\/p>\n

Il romanzo venne subito riconosciuto come un classico moderno della letteratura fantascientifica, collocando Clarke tra i rari scrittori di talento nel coniugare rigore scientifico e immaginazione visionaria senza rinunciare alla potenza narrativa della fantascienza. Celebre \u00e8 l\u2019aneddoto sul nome di Hal, per cui si riteneva che le lettere H-A-L precedessero nell\u2019alfabeto le lettere I-B-M, la sigla della storica azienda informatica International Business Machines. Clarke, dal canto suo, neg\u00f2 sempre qualsiasi riferimento intenzionale, spiegando che Hal stava semplicemente per \u201cCalcolatore algoritmico euristicamente programmato\u201d (<\/span>Heuristically programmed Algorithmic computer<\/span><\/i>). Il comportamento di Hal durante la missione anticipa una domanda incredibilmente attuale: in che misura le azioni e le decisioni di una macchina aderiscono alla volont\u00e0 e ai valori umani?<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a>
A sinistra, la copertina della prima traduzione italiana di \u200b2\u200b001: Odissea nello spazio<\/em> (\u200bL\u200bonganesi & C., 19\u200b69). Fonte:\u200b https:\/\/www.ebay.it\/itm\/326880783735<\/a>
Al centro, ritratto dell\u2019autore \u200bA\u200brthur C. Clarke. Fonte:\u200b https:\/\/www.wnyc.org\/story\/arthur-c-clarke\/<\/a>
A destra, la copertina della pi\u00f9 recente traduzione italiana di \u200b\u200b2001: Odissea nello spazio<\/em> (\u200b\u200bMondadori, 2022)\u200b. Fonte: https:\/\/www.oscarmondadori.it\/libri\/2001-odissea-nello-spazio-arthur-c-clarke\/<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

La questione della comprensione concettuale nell\u2019intelligenza artificiale trova un precedente filosofico nella cosiddetta stanza cinese dello statunitense John Searle <\/strong><\/span>(1932-2025), filosofo della mente e del linguaggio recentemente scomparso. In questo esperimento mentale, Searle mette in discussione l\u2019idea che l\u2019elaborazione di simboli possa equivalere a intendimento o coscienza, prendendo spunto dalla domanda di Alan Turing sulla possibilit\u00e0 che le macchine siano dotate di pensiero. Nella stanza cinese, una persona accosta simboli cinesi seguendo meccanicamente una serie di istruzioni dettagliate e riesce cos\u00ec a comporre parole che risultano perfettamente sensate a un lettore competente, pur ignorandone il significato e non conoscendo affatto la lingua. Similmente, un computer potrebbe ottenere gli stessi esiti cognitivi di un cervello umano eseguendo un programma preimpostato: <\/span>ergo<\/span>, per Searle la correttezza formale non implica la comprensione, poich\u00e9 un modello computazionale pu\u00f2 operare sui simboli anche quando essi non corrispondono a concetti reali.<\/span><\/p>\n

A descrivere pi\u00f9 approfonditamente tale fenomeno \u00e8 Emanuele Marconato<\/span><\/strong>, giovane ricercatore che si occupa di intelligenza artificiale, in particolare di <\/span>machine learning<\/span><\/i>. \u201cIl mio lavoro si incentra sulle rappresentazioni strutturate delle reti neurali\u201d, spiega Marconato, \u201ccon l\u2019obiettivo di dimostrare come emergano ad apprendimento ultimato. Cerco quindi di interpretare i processi decisionali che esse attuano, rintracciando le cause del loro comportamento in relazione al contesto esaminato\u201d. Negli ultimi tempi, Marconato si \u00e8 dedicato anche alle reti neuro-simboliche, che combinano la capacit\u00e0 di percepire e apprendere delle reti neurali con la capacit\u00e0 di astrarre e ragionare di quelle simboliche. \u201cIn generale, possiamo affermare che l\u2019intelligenza artificiale si \u00e8 sviluppata lungo due paradigmi distinti: il paradigma simbolico, che sfrutta concetti espliciti per effettuare ragionamenti logici, e il pi\u00f9 recente paradigma neurale, che estrae rappresentazioni dei dati\u201d, chiarisce Marconato. L\u2019aspetto simbolico \u00e8 strettamente legato alla mente umana, che tende spontaneamente ad astrarre la realt\u00e0: un esempio di questa facolt\u00e0 \u00e8 il linguaggio verbale, grazie al quale fin da bambini creiamo e associamo dei concetti a ci\u00f2 che vediamo e sentiamo, riuscendo cos\u00ec a comunicare con gli altri. Le<\/span> reti neurali possono fare altrettanto? A partire da un\u2019immagine o una fonte di testo, questi modelli sono in grado di generare concetti simili ai nostri e di adoperarli opportunamente nei compiti che devono svolgere?<\/span><\/p>\n

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (<\/span>Large Language Models<\/span><\/i>), come ChatGPT, dimostrano abilit\u00e0 notevoli di assemblare contenuti coerenti, rispondere a domande complesse e persino simulare ragionamenti. Eppure, ci\u00f2 che essi producono (<\/span>output<\/span><\/i>) non deriva tanto da una comprensione concettuale profonda, quanto piuttosto dal riconoscimento di schemi e correlazioni statistiche tra parole e frasi presenti nei dati di addestramento. Questi modelli apprendono cio\u00e8 in maniera probabilistica, costruendo testi che sono plausibili secondo la distribuzione dei termini osservati, senza una vera e propria consapevolezza del loro valore semantico. \u201cPurtroppo, non sempre \u00e8 chiaro se e come le reti neurali pervengano ad una rappresentazione interna che codifichi concetti allineati con la percezione umana. \u00c8 qui che entrano in gioco i modelli neuro-simbolici. Essendo ibridi, essi presentano una componente simbolica: questa \u00e8 fondamentale per imporre alla rete delle regole di analisi dei dati soprattutto durante la fase di addestramento, in modo da poterne controllare meglio le decisioni. Tuttavia, pu\u00f2 capitare che talvolta le cose non vadano per il verso giusto\u201d, fa notare Marconato.<\/span><\/p>\n

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Emanuele Marconato presenta un poster scientifico con il lavoro del gruppo di ricerca cui appartiene al convegno 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), che si \u00e8 tenuto a maggio 2025 in Thailandia. Credit: cortesia Emanuele Marconato.<\/figcaption><\/figure>\n

Infatti, i modelli neuro-simbolici possono incorrere in scorciatoie di ragionamento (<\/span>reasoning shortcuts<\/span><\/i>) per cui essi riescono a prendere delle decisioni corrette nonostante i simboli che hanno definito non catturino davvero l\u2019informazione veicolata dai concetti alla base. L\u2019introduzione di livelli (<\/span>layers<\/span><\/i>) in cui l\u2019informazione viene compressa, detti colli di bottiglia (<\/span>bottlenecks<\/span><\/i>), consente di capire dove avvenga la codifica dei concetti appresi e facilita la rilevazione dei fattori che inducono ad interpretazioni errate. Nondimeno, essi non bastano, di per s\u00e9, ad eliminare <\/span>in toto<\/span> il problema delle <\/span>reasoning shortcuts<\/span><\/i>. Ne consegue che potrebbe essere attribuito il simbolo ‘stella’ a un punto luminoso molto intenso individuato in uno sfondo scuro che per\u00f2 non faccia parte di un\u2019immagine astronomica, o il simbolo ‘orbita’ a una qualunque traiettoria curva osservata, anche se appartenente a un comunissimo veicolo. In pratica, verrebbe scelto il simbolo che statisticamente funziona meglio per arrivare alla decisione corretta perch\u00e9 apparentemente coerente con il concetto sottostante, sebbene questo non sia stato in verit\u00e0 riconosciuto nel suo significato. <\/span>\u201cTali simboli non sono interpretabili, perch\u00e9 non risultano ancorati ai concetti che dovrebbero rappresentare. Parliamo di interpretabilit\u00e0 (<\/span>grounding<\/span><\/i>) quando esiste una corrispondenza sistematica tra i simboli prodotti da un\u2019intelligenza artificiale e il loro significato concreto, quello che avrebbero nel mondo reale\u201d, precisa Marconato.<\/span><\/p>\n

Senza <\/span>grounding<\/span><\/i>, un\u2019intelligenza artificiale potrebbe dunque manipolare simboli esatti nella forma, ma completamente disconnessi a livello concettuale, rischiando appunto di cadere in inferenze errate o arbitrarie. In casi simili, il modello si dimostra performante nei dati di addestramento, ma fallisce di fronte a nuove situazioni che richiedono ragionamento logico. \u201c\u00c8 bene per\u00f2 sottolineare che la teoria che abbiamo formulato mostra come le <\/span>reasoning shortcuts<\/span><\/i> si verifichino per via non di una qualche forma di coscienza maturata dall\u2019intelligenza artificiale, bens\u00ec di ambiguit\u00e0 di interpretazione dei simboli intrinseche nei dati che noi umani utilizziamo per addestrare i vari modelli. In altre parole, non possediamo evidenze certe di una qualche volont\u00e0 di scelta dietro l\u2019esito di questo processo decisionale. A oggi, non possiamo ancora affermare che esistano macchine intelligenti poco ubbidienti o addirittura agenti in maniera autonoma come Hal, il computer di bordo dell\u2019astronave Discovery<\/em>\u201d, argomenta Marconato.<\/span><\/p>\n

Per risolvere il grave problema di mancato allineamento con gli obiettivi e i bisogni dell\u2019equipaggio di Hal, bisognerebbe allora intervenire <\/span>su due fronti: il primo \u00e8 la codifica dell\u2019informazione, il secondo \u00e8 il suo impiego nel contesto di riferimento. Nel capitolo 18 del romanzo la Discovery<\/em> attraversa la fascia degli asteroidi che si interpone tra Marte e Giove. Supponiamo allora di voler insegnare a Hal a riconoscere la fascia di asteroidi, affinch\u00e9 possa attuare delle manovre di evitamento per scongiurare un eventuale impatto. Dovremmo innanzitutto fornirgli un insieme di dati che includa immagini ad alta risoluzione, mappe tridimensionali ottenute da LIDAR e rilevamenti radar, informazioni cinematiche e dinamiche relative agli asteroidi, necessarie per prevedere possibili variazioni di moto e traiettoria future. In aggiunta, dovremmo integrare dei dati sulle propriet\u00e0 fisiche della fascia (come distribuzioni di massa, densit\u00e0 e probabilit\u00e0 di frammentazione) per l\u2019identificazione di oggetti potenzialmente pericolosi, insieme a una serie di criteri strategici per la navigazione (come limiti di sicurezza, soglie di distanza minima e protocolli di spostamento). Un modello neuro-simbolico di Hal cos\u00ec progettato potrebbe collegare ci\u00f2 che osserva con ci\u00f2 che comprende, riuscendo non solo ad individuare un asteroide, ma anche a situarlo nel suo reale ambiente fisico, predire l\u2019evoluzione del suo moto e decidere come agire secondo uno schema che unisce percezione e ragionamento.<\/span><\/p>\n

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Intelligenza umana e artificiale a confronto in questa suggestiva immagine tratta dal sito della IBM (e no, Hal non si chiama cos\u00ec per scherno verso questa azienda). Fonte: https:\/\/www.ibm.com\/think\/topics\/neural-networks<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

\u201cIl ragionamento, soprattutto in forma logica e causale, \u00e8 esattamente ci\u00f2 a cui stiamo puntando per la costruzione di modelli futuri pi\u00f9 affidabili e ‘umanizzati’, ossia allineati con le nostre aspettative”, commenta Marconato. \u201cIn parallelo, ritengo che dovremmo mettere a punto strumenti diagnostici pi\u00f9 raffinati, che consentano di seguire passo dopo passo come un modello arriva alle sue conclusioni e di verificare se i concetti che dichiara di aver appreso vengano effettivamente impiegati per orientare le sue decisioni. La spiegazione del funzionamento interno dei sistemi di intelligenza artificiale con un livello di dettaglio quasi microscopico rappresenta una sfida ancora aperta che, se superata, potrebbe migliorare significativamente sia il loro controllo sia la loro interpretabilit\u00e0. Quanto a Hal, credo che le tre leggi della robotica di Asimov potrebbero fungere da guida operativa per il suo addestramento efficace\u201d.<\/span><\/p>\n

Il ricercatore si riferisce alle formulazioni inventate dal famoso scrittore statunitense di origine russa Isaac Asimov<\/span><\/strong> (1920-1992), autore di una monumentale saga fantascientifica dedicata allo sviluppo di robot dotati di intelligenza artificiale (grazie all’immaginario ‘cervello positronico’), nonch\u00e9 grande amico-rivale di Clarke. La prima legge stabilisce che un robot non pu\u00f2 arrecare danno a un essere umano n\u00e9 ammettere che questi subisca danno per sua inerzia; la seconda che deve sottostare agli ordini degli esseri umani, a condizione che non contravvengano alla prima legge; la terza che deve proteggere la propria esistenza, purch\u00e9 ci\u00f2 non violi le prime due leggi. Applicare queste regole a Hal implicherebbe che ogni sua decisione venga filtrata attraverso vincoli etici di comportamento che garantiscano la sicurezza dell\u2019equipaggio e della missione prima di qualsiasi altra considerazione, compresa la sua stessa autopreservazione. In questo scenario, l\u2019episodio in cui Hal sabota gli astronauti non si sarebbe verificato: il computer, allineato all\u2019umano nell\u2019uso dei simboli e nella loro interpretazione, si sarebbe reso conto della contraddizione tra l\u2019ordine segreto di difendere la missione ad ogni costo e la necessit\u00e0 di tutelare la vita umana. Piuttosto che trasformarsi in una minaccia, Hal avrebbe potuto reagire come un vero assistente di bordo, segnalando la propria insufficienza di ragionamento legata all\u2019assenza di regole e vincoli simbolici, collaborando quindi con l\u2019equipaggio per risolvere i conflitti tra obiettivi divergenti. Cos\u00ec, la storia avrebbe potuto prendere una piega diversa, in cui Hal si trasforma in alleato dell\u2019uomo, divenendo il guardiano silenzioso dell\u2019astronave Discovery<\/em>.<\/span><\/p>\n

\u201cAlla luce della mia esperienza di ricercatore, trovo sorprendente che gi\u00e0 cinquantasette anni fa Clarke abbia intuito che, prima ancora di costruire una macchina intelligente, si debba definire chiaramente quali funzioni e risposte ci si aspetti da essa. In fondo, l\u2019intelligenza artificiale \u00e8 un mondo al confine tra scienza, psicologia e  filosofia che riflette, a mo\u2019 di uno specchio, alcuni tratti di noi stessi\u201d, conclude Marconato. Proprio come in <\/span>2001: Odissea nello spazio<\/span><\/i>, a volte il vero viaggio non \u00e8 verso pianeti lontani, ma nella comprensione dei limiti e delle possibilit\u00e0 della mente \u2014 umana e artificiale.<\/span><\/p>\n

Nus, 3 dicembre 2025<\/em><\/p>\n

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Astroglossario<\/b><\/span><\/p>\n

layer<\/b>: livello all\u2019interno di una rete neurale, composto da unit\u00e0 (neuroni) che elaborano le informazioni ricevute trasformandole in rappresentazioni intermedie; queste sintetizzano e organizzano i dati in modo utile per i livelli successivi e per la produzione del risultato finale.
\n<\/span>bottleneck<\/strong>: livello all\u2019interno di una rete neurale predisposto per codificare l’informazione rilevante per i concetti poi impiegati nel ragionamento simbolico.<\/span>
\n<\/span>reasoning shortcut<\/strong>: scorciatoia di ragionamento che un modello di intelligenza artificiale pu\u00f2 adottare per produrre risultati corretti senza analizzare i dati in modo logico e causale, ovvero senza comprenderne il reale significato.<\/span>
\n<\/span>grounding<\/strong>: capacit\u00e0 di un modello di intelligenza artificiale di associare i simboli utilizzati nei processi di ragionamento astratto a concetti interni che rappresentano entit\u00e0 o relazioni del mondo reale.<\/span>
\n<\/span>machine learning<\/strong>: ramo dell\u2019intelligenza artificiale che studia algoritmi capaci di apprendere dai dati, addestrando modelli che effettuano previsioni, classificazioni o decisioni senza istruzioni esplicite per ogni singolo caso.
\n<\/span>rete neurale<\/strong>: sistema di intelligenza artificiale usato come base per le attuali tecnologie pi\u00f9 avanzate, come ChatGPT, Gemini e Copilot. I dati, per esempio stringhe di testo o immagini, vengono processati in diversi <\/span>layers<\/span><\/i> della rete, andando a estrarre via via informazione sempre pi\u00f9 stratificata.
\n<\/span>modello neuro-simbolico<\/strong>: sistema di intelligenza artificiale che combina elaborazione neurale e uso di regole logiche. Dirige l\u2019informazione processata dalla rete neurale in un <\/span>bottleneck<\/span><\/i>, dove vengono estratte le rappresentazioni simboliche<\/span><\/b>.<\/span><\/p>\n

Nota biografica<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

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\nLaureato in Fisica dei Sistemi Complessi all\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Torino, il dottor Emanuele Marconato \u00e8 ricercatore e assistente professore (RTD-A) all\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Trento, sotto la supervisione del prof. Andrea Passerini. Ha conseguito il dottorato nazionale di ricerca in AI for Society<\/i> delle Universit\u00e0 degli Studi di Pisa e di Trento, come uno dei primi dottorati del piano nazionale per l\u2019intelligenza artificiale. Il suo lavoro di ricerca si concentra principalmente sugli aspetti pi\u00f9 attuali del machine learning<\/i>, a cavallo tra la matematica e l\u2019informatica.<\/p>\n

Pagina Google Scholar di Emanuele Marconato<\/a><\/p>\n

Pagina del gruppo di ricerca di Emanuele Marconato all’Universit\u00e0 degli Studi di Trento<\/a><\/p>\n

Presentazione scientifica del lavoro di Emanuele Marconato sul canale YouTube “Neuro Symbolic”<\/a><\/p>\n

Riferimenti bibliografici<\/b><\/span><\/p>\n

Arthur C. Clarke, <\/span>2001: Odis<\/span><\/i>sea <\/span>nello spazio<\/span><\/i>, traduzione di Davide De Boni, Mondadori, 2022<\/span><\/a>, la pi\u00f9 recente traduzione in italiano<\/p>\n

Internet Speculative Fiction Database: Arthur C. Clarke, 2001: Odissea nello spazio<\/em>, tutte le edizioni<\/a><\/p>\n

Arthur C. Clarke ipotizza gli sviluppi futuri della tecnologia e il destino dell’umanit\u00e0, 1964<\/a>, in inglese<\/p>\n

Intervista radiofonica di Patricia Marx ad Arthur C. Clarke su 2001: Odissea nello<\/em> spazio, 1968<\/a>, in inglese<\/p>\n

Emanuele Marconato et al., Interpretability is in the mind of the beholder: a causal framework for human-interpretable representation learning, 2023<\/span><\/a><\/p>\n

Emanuele Marconato et al., Not all neuro-symbolic concepts are created equal: analysis and mitigation of the reasoning shortcuts, 2023<\/span><\/a><\/p>\n

Emanuele Marconato et al., Symbol grounding in neuro-symbolic AI: a gentle introduction to reasoning shortcuts, 2025<\/span><\/a><\/p>\n

Emanuele Marconato et al., All or none: identifiable linear properties of next-token predictors in language modeling, 2025<\/span>
\n<\/span><\/a><\/p>\n

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\ud83d\udc49 Clicca qui<\/a><\/em> per leggere le altre puntate della rubrica Astronomia da fantascienza<\/em>, a cura di Camilla Pianta<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

*Astronomia da fantascienza, a cura di Camilla Pianta* 2001: Odissea nello spazio, una finestra sui modelli neuro-simbolici per l\u2019intelligenza artificiale \ud83d\udcbb E se costruissimo macchine che sanno davvero pensare come noi? 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