Da mesi si celebrano i 70 anni dell’AI ricordando la Conferenza di Dartmouth del 1956. Qualcuno dice che il compleanno dovrebbe essere il 4 di luglio, data simbolica, scelta forse non casualmente o forse con poca attenzione facendola coincidere con anniversari di importanza storica non paragonabile.

Nata il 4 di luglio, possiamo dire, come Ron Kovic, quasi un patrimonio americano dell’umanità.

Non siamo qui a ricordare che il famoso “paper” “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”, J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester, C.E. Shannon, fu scritto nell’agosto del 1955 per organizzare la famosa conferenza, che durò due mesi e mezzo, proprio nell’estate del 1956.

Non ricordiamo neppure che l’articolo “Computing Machinery and Intelligence”, in cui Alan Turing descrive il famoso test, è del 1950 e che la prima descrizione di una rete neurale si deve a McCulloch e Pitts già nel 1943, prima ancora del “Perceptron” di Rosenblatt di fine anni 50.

E neppure che la conferenza di Dartmouth non ha solo sdoganato il termine Intelligenza artificiale, ma ha elencato una serie di aspetti e problemi che ancora oggi avrebbero dignità di termine pari a AI (apprendimento, linguaggio naturale, astrazione, creatività, reti neurali).

Ricordiamo invece che l’operazione geniale, sfacciata, illuminante di McCarthy fu proprio coniare quel termine, a metà degli anni 50.

Un’operazione di marketing dirompente, un’invenzione di un brand scientifico senza pari.

Sfrontato a tal punto da scombinare le carte accademiche che vivevano sul termine Cibernetica, coniato da Norbert Wiener una decina di anni prima. Creato appositamente per ritagliarsi uno spazio proprio, anzi per attirare finanziamenti governativi pronti a seguire il nome accattivante, il nuovo che arriva.

Passando attraverso le ere geologiche dell’IT, e avendo vissuto l’iperbolica evoluzione della capacità computazionale, avremmo lo stesso scenario oggi se invece di AI si parlasse di Cibernetica?

Tecnologicamente forse sì, anche grazie alle nuove regole dell’amministrazione Clinton del ’96 (il Telecommunications Act, che includeva la Section 230 del Communications Decency Act) che hanno aperto le strade alla raccolta e all’utilizzo delle informazioni in Internet e all’utilizzo dei dati per gli addestramenti su larga scala.

La computer grafica avrebbe avuto lo stesso sviluppo, e nel 2012 ci sarebbe comunque stata la grande evoluzione dell’uso delle reti neurali (deep learning) con l’articolo “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks” di Krizhevsky, Sutskever e Hinton.

Così come ci sarebbero stati l’avvento delle GPU e l’ondata successiva di sviluppo computazionale delle reti neurali.

Ma avremmo lo stesso fenomeno sociale, finanziario, culturale se oggi si parlasse di Cibernetica invece di AI, anche con le stesse piattaforme e le stesse funzionalità?

Avremmo le stesse considerazioni sul termine “intelligente”, sui timori dell’AGI, sull’uso militare, oscuro e forse meschino delle grandi piattaforme?

O forse con il termine Cibernetica ci saremmo mossi in modo piu’ democratico, regolamentando preventivamente sviluppi e utilizzi, gestendo in modo piu’ oggettivo timori e paure?

“Elaborazione dell’informazione non numerica” era un corso universitario degli anni ’70 che non citava esplicitamente l’AI. Da quel corso ho giocato con Eliza negli anni ’70, ho poi scritto programmi in Lisp e Prolog, e ho fatto tanto altro nella vita.

Ma il termine AI mi ha affascinato fin d’allora quando per ottenere una risposta sensata, “esperta” bisognava lavorare mesi sulla rappresentazione della conoscenza, su macchine che rispetto a quelle odierne sembrano un cavallo accanto a un razzo di SpaceX.

In mezzo, gli inverni dell’AI, con le promesse non mantenute, i finanziamenti evaporati negli anni ’70, i sistemi esperti che a fine anni ’80 dovevano imbottigliare la conoscenza in regole e si fermarono davanti ai costi e alla loro fragilità. Ma il brand è sopravvissuto ai suoi inverni, un altro segno che il nome era più forte della tecnologia che raccontava.

Scoprire che gestire pixel e parole (trasformate in numeri, in token) non era poi un approccio così assurdo e, passando per i transformer di “Attention Is All You Need” del 2017, ha portato all’AI Generativa, ai LLM.

La storia insegna che i compleanni degli esseri umani, soprattutto quando si fanno i conti decennali, raccontano la storia passata, e spesso sono resoconti di una vita, quelli scientifici invece sono storie di accelerazioni e di traguardi che diventano nastri di partenza per altre accelerazioni e altri traguardi.

Con la speranza di farne sempre buon uso, governi, grandi corporations, mercati…

Perché non sempre è così.