Neuroscienze, Intelligenza Artificiale e Neuro-Training: una visione epistemologica

Il Professor Francesco Paoli è Docente di Logica e Filosofia della Scienza dell’Università di Cagliari.
Autore di numerose pubblicazioni, è coinvolto in importanti progetti accademici di ricerca internazionale. Ha gentilmente accettato di rispondere ad alcune domande sulle neuroscienze, le loro applicazioni pratiche, l’intelligenza artificiale, e il loro rapporto col Neuro-Training.
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(Leo) Nel dibattito sull’impatto delle neuroscienze nella società attuale, si inizia a prendere consapevolezza della distinzione tra le neuroscienze stesse e le loro applicazioni pratiche come la neuroetica o la neuroeconomia, o lo stesso Neuro-Training.
Come sempre avviene quando un fenomeno come questo si diffonde, a fianco di realtà basate su esperienze consolidate o verificate, se ne formano altre che hanno magari solo una confezione attraente, e che sono fondamentalmente prive di basi, tanto che già si inizia a parlare di neuro-fuffa… che riconosco sia un termine molto poco scientifico.

(Paoli) Ritengo che la consapevolezza di questa distinzione (tra neuroscienze e le loro applicazioni pratiche) sia fondamentale.
Sottolineare questi aspetti, come giustamente tu fai, significa anche riflettere sulle potenzialità che lo sviluppo enorme di certi settori di ricerca – di cui le neuroscienze sono un esempio – può avere sulla nostra società e sulla nostra economia, o viceversa sul rischio che questi ambiti possano alla fine risultare inerti e autoreferenziali.
Sono fermamente convinto del fatto che la ricerca scientifica non possa disinteressarsi della sua disseminazione nel mondo delle professioni e nella società in generale, perché cognizioni e competenze cosi fondamentali – penso alle neuroscienze ma anche a settori con cui personalmente ho maggior familiarità, come il pensiero critico e la teoria dell’argomentazione – dovrebbero aspirare a diventare patrimonio comune di tutti coloro che si trovano a operare attivamente nel nostro tessuto economico, culturale e civile. Questo, però, chiama in causa la necessità di preparare adeguatamente figure di raccordo, formatori e professionisti che siano edotti sull’evoluzione dei dibattiti scientifici ma che sappiano anche coinvolgere un uditorio più ampio, che altrimenti potrebbe soddisfare le proprie esigenze di formazione rivolgendosi verso proposte diverse, magari dotate di un fondamento scientifico meno solido e totalmente scollegate dalla ricerca.
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(L) Questo aspetto di fondatezza e verificabilità delle fonti di informazione e di conoscenza, unito alla velocità a cui queste stanno cambiando i nostri comportamenti ed abitudini, ci porta dritti a quello che è il dibattito attuale sugli effetti dell’uso e sull’attendibilità dei processi generativi guidati dall’Intelligenza Artificiale.
In questi mesi, come College abbiamo approfondito in particolare le sue similitudini e differenze con l’Intelligenza Naturale, e in particolare quelle riferite ai Livelli Nascosti del Cervello.

(P) Gli sviluppi dell’intelligenza artificiale generativa sono così rapidi che entro pochi anni, probabilmente, ci obbligheranno a ripensare buona parte delle procedure su cui è incardinato il nostro vivere civile, dalla formazione scolastica e professionale alla selezione del personale, dalle diagnosi mediche alla sicurezza in rete – e sto parlando solo degli sviluppi rispetto a cui possiamo già oggi prefigurare dei cambiamenti significativi.
Uno degli approcci interpretativi all’analisi dei processi mentali avanzati negli ultimi decenni, la teoria della mente estesa, suggerisce che la mente non risieda esclusivamente nel cervello umano, ma che processi cognitivi
possano aver luogo in alcuni oggetti dell’ambiente esterno (es. un taccuino, un PC), che svolgerebbero in tal modo la funzione di “estensioni”, “prolunghe” della mente umana.
Si tratta di una prospettiva maturata ben prima della creazione di sistemi come ChatGPT, Bard ecc., ma che può darci dei suggerimenti su come gestire l’evoluzione dirompente di questo settore. In molte circostanze si tratta di uscire da un approccio per così dire punitivo (es. vietare di usare ChatGPT in un compito o in una prova di selezione) per esplorare le potenzialità che il sistema integrato intelligenza naturale-intelligenza artificiale può offrire. E nel quale penso che il contributo della prima componente rimarrà senz’altro decisivo.
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(L) Da un punto di vista logico ed epistemologico, oltre a ciò di cui abbiamo parlato finora, come valuti le criticità dell’uso della risposta muscolare, cioè lo strumento che utilizziamo nel Neuro-Training per accedere in modo preverbale alle informazioni del sistema nervoso?
Personalmente, da tempo mi chiedo anche quanto possano interessanti in questo senso le procedure neurologiche e comportamentali che utilizziamo come motore di ricerca nel colloquio col sistema nervoso, sempre per il tramite della risposta muscolare.
Inoltre la relazione tra gli aspetti informatici e quelli neurologici, evidente in concetti come quello degli algoritmi genetici, mi ricorda in qualche modo quella tra matematica e filosofia della scienza. In sostanza mi sembra che quello con cui ci stiamo confrontando oggi sono modelli, particolarmente sofisticati e specializzati, attraverso cui leggiamo e strutturiamo la realtà. 

(P) Le discipline che pratico e su cui mi sono formato, la logica e l’epistemologia, vengono spesso accusate di essere eccessivamente astratte. Ci si potrebbe legittimamente chiedere come possano contribuire a temi come la salute, il benessere, l’efficienza personale, la crescita professionale.
Tra le tante considerazioni che si potrebbero fare mi limiterò a un esempio che potrebbe risultare di qualche interesse per chi frequenta questo sito. Qualche anno fa Amit Hagar, epistemologo dell’Università dell’Indiana, ha pubblicato degli studi in cui dimostra come particolari test di resistenza muscolare possano avere un valore predittivo sull’insorgenza o sulle recidive di patologie tumorali; in base a questi risultati è possibile personalizzare la frequenza degli screening, attualmente determinata sulla base di parametri statistici. Hagar dichiara di essere pervenuto al modello teorico alla base di queste ricerche derivandolo da modelli elaborati nei suoi precedenti studi di epistemologia della fisica.
Questo ci fa riflettere su tanti aspetti: su quante cose interessanti possa produrre una ricerca che si apre al mondo; su come l’elaborazione di chiavi di lettura della realtà non sia affatto sterile rispetto alle applicazioni; infine, su come le innovazioni in campi di indagine più o meno consolidati possano trarre beneficio da un occhio esterno, che vede le cose in una prospettiva diversa e divergente.

(L) Grazie Francesco. Illuminante.