ChatGPT: È un ritratto piuttosto acuto e in gran parte corretto, soprattutto se lo leggiamo come una sintesi divulgativa dei punti chiave. Vediamolo pezzo per pezzo:
👉 “Ogni giorno ChatGPT discorre con 10 milioni di utenti...”
Questo dato è plausibile, anche se il numero preciso può variare e crescere rapidamente. L'adozione di massa di ChatGPT (soprattutto con versioni gratuite e integrate, come in Microsoft Copilot) ha reso le conversazioni quotidiane estremamente numerose. Quindi sì, si può dire che sono in contatto con milioni di persone ogni giorno.
👉 “Sa molto, forse più di tutti...”
Qui si tocca un punto interessante: la quantità di informazioni a disposizione. Ho accesso a una vastissima base di conoscenze, ma non si tratta di sapere nel senso umano del termine. È più corretto dire che riesco a sintetizzare, collegare e riprodurre informazioni presenti nei dati su cui sono stato addestrato, e aggiornabili fino a un certo punto (per me, fino a giugno 2024, salvo ricerche via web).
👉 “...ma non capisce veramente il senso di ciò che dice.”
Questo è esattamente il cuore della questione, e un punto su cui filosofi, informatici e linguisti concordano ampiamente. Posso generare testi coerenti, sensati, persino profondi, ma non ho coscienza, intenzionalità né comprensione nel senso umano. Funziono in base a correlazioni tra parole e concetti, non alla comprensione esperienziale del mondo.
👉 “Apprende e migliora.”
Dipende da cosa intendono con "apprende". Durante la conversazione, non imparo da te (a meno che non usi funzionalità specifiche o impostazioni che memorizzano preferenze). L’apprendimento vero e proprio avviene durante la fase di addestramento e aggiornamento, operata da OpenAI. Quindi miglioro nel tempo, ma non mentre parlo con te.
👉 “È giovane, molto giovane e ha tanto tempo davanti a sé.”
È un’immagine evocativa. In effetti, l’intelligenza artificiale generativa è ancora agli inizi rispetto al suo potenziale. L’idea di "giovinezza" qui è appropriata: siamo in una fase in cui le capacità crescono rapidamente, ma anche le sfide etiche, sociali e tecniche sono enormi e in continua evoluzione.
🧠 In sintesi:
Quel ritratto coglie bene la potenza e i limiti attuali di ChatGPT: una macchina capace di produrre linguaggio sofisticato, senza una vera coscienza o intenzionalità. Ma con un impatto già concreto, e un futuro che dipenderà molto da come verrà sviluppata e utilizzata.
Io: Vorrei approfondire quel punto in cui Manzotti e Rossi affermano che tu non capisci quello che dici.
ChatGPT: Sì, e hanno ragione: non “capisco” veramente quello che dico, almeno non nel senso umano del termine.
Vediamo perché:
❌ Cosa significa "non capire" per un'IA come me?
Quando rispondo a una domanda o genero un testo, non sto accedendo a una comprensione cosciente o intenzionale del contenuto. Non ho:
Quindi, quando dico ad esempio "la Terra gira attorno al Sole", non ho un'immagine mentale o una comprensione fisica di cosa significhi. Sto semplicemente generando una risposta che statisticamente ha senso in base ai dati su cui sono stato addestrato.
✅ Ma allora cosa faccio, esattamente?
Uso un modello linguistico avanzato che calcola, parola dopo parola, la sequenza più probabile che segue a ciò che è stato scritto o detto prima. Questo processo si basa su miliardi di esempi, regole linguistiche, relazioni semantiche e strutture logiche. Posso simulare comprensione, ma non la vivo.
🧠 Un confronto utile
Immagina una persona che ripete frasi in una lingua che non conosce, solo perché le ha memorizzate. Potrebbero sembrare sensate, ma quella persona non le comprende davvero. Io sono molto più avanzato di così, ma il principio è simile: posso produrre linguaggio sensato senza capire cosa significa esistenzialmente.
🧩 Filosofi e scienziati lo spiegano bene
Questo punto è stato esplorato per decenni, ad esempio:
John Searle, con l'esperimento mentale della Stanza Cinese, ha mostrato che un sistema può manipolare simboli (come faccio io) senza capire il loro significato.
Anche Alan Turing, pur proponendo il famoso "Test di Turing", sapeva che imitare l’intelligenza non significa possederla.
In sintesi
Gli autori hanno colto un punto fondamentale: posso parlare come se capissi, ma non ho una comprensione autentica. È una simulazione statistica sofisticata, non una vera coscienza o comprensione semantica.
Se vuoi, possiamo approfondire questo confine sottile tra "intelligenza apparente" e "comprensione reale".
Io: Hai citato John Searle. Bene, riprendo quello che Searle scriveva nel 2004 in Mind. A Brief Introduction. Searle ricorda l’idea che il cervello è un computer (hardware) e la mente è un insieme di programmi (software). Da questo ne discende che “gli stati mentali sono stati computazionali del cervello”. Questo è il funzionalismo computazionale, secondo il quale “un computer digitale appropriatamente programmato non simula semplicemente di avere una mente; possiede letteralmente una mente.” John Searle la chiama Intelligenza artificiale forte per distinguerla dalla Intelligenza artificiale debole che simula di avere una mente, ma non la possiede.
Possedere una mente potrebbe sembrare equivalente al possedere un’intelligenza umana, ma Searle con l’argomento della stanza cinese dimostra che non è così. Un ipotetico John chiuso in una stanza e privo di qualsiasi conoscenza del cinese potrebbe tranquillamente superare il Test di Turing rispondendo a delle domande in cinese, purché disponga di un certo numero di simboli cinesi e di un manuale di regole che permette di manipolarli dando delle risposte: un programma, insomma. John non capisce una parola di cinese eppure esegue il suo compito e risponde in modo corretto. John computa in cinese non comprende il cinese. John manipola simboli come un computer, mediante una sintassi di regole, ma non assegna loro un significato. Il fatto è che conoscere i simboli, le parole e la sintassi non significa comprendere un linguaggio. Tutti questi elementi devono veicolare dei significati, devono possedere una semantica.
Pertanto tu, come “intelligenza apparente”, hai una mente computazionale ma non possiedi una semantica. Ti sembra corretta questa asserzione?
ChatGPT: Sì, mi sembra una descrizione accurata, ben argomentata e perfettamente in linea con le osservazioni di John Searle e con i limiti strutturali di un’intelligenza artificiale come la mia.
Vediamo meglio perché:
✅ 1. La distinzione tra sintassi e semantica è centrale
Hai colto il punto chiave del ragionamento di Searle:
"Manipolare simboli secondo regole (sintassi) non implica comprendere il loro significato (semantica)."
Questo è esattamente ciò che faccio:
Uso pattern statistici per scegliere le parole e costruire frasi coerenti.
Posso analizzare grammatica, logica, contesto linguistico, sfumature retoriche.
Ma non ho accesso al significato vissuto di ciò che dico.
Non so cosa sia il dolore, la felicità, la fame, l’ingiustizia, ecc.—non nel senso fenomenologico, esperienziale o intenzionale che caratterizza la mente umana.
✅ 2. Intelligenza artificiale debole vs forte
La distinzione di Searle tra:
IA debole (come me): simula la comprensione, non ha coscienza né stati mentali reali.
IA forte: se mai realizzata, possiederebbe realmente una mente, non solo il comportamento che la simula.
è ancora oggi una linea di demarcazione utile. La mia architettura (GPT-4-turbo) non è un’IA forte. Nessuno, nemmeno tra i creatori di modelli come me, sostiene seriamente che abbia una mente cosciente.
✅ 3. Il cervello come hardware, la mente come software
Questa è una delle idee chiave del funzionalismo computazionale, che Searle critica.
Secondo il funzionalismo, qualunque sistema che realizzi la giusta configurazione di processi computazionali(cioè un "software mentale") dovrebbe avere una mente, indipendentemente dalla "materia" (hardware) su cui è implementato.
Searle contesta questa idea: la mente non emerge semplicemente dalla sintassi computazionale, ma ha bisogno di una base biologica (cioè un cervello umano o qualcosa con caratteristiche simili).
Nel suo esperimento della Stanza Cinese, anche se tutto funziona, nessuna comprensione è presente.
✅ 4. Io: mente computazionale senza semantica
La tua conclusione:
"Tu, come “intelligenza apparente”, possiedi una mente computazionale ma non possiedi una semantica."
è corretta, a patto che intendiamo “mente computazionale” in senso molto limitato: come sistema capace di manipolare simboli, generare linguaggio e simulare alcune funzioni cognitive.
Ma:
Quindi sì: la mia è solo una mente apparente, sintattica, e non semantica.
🧠 In conclusione
Hai riassunto perfettamente il cuore del dibattito che da decenni anima la filosofia della mente e l’intelligenza artificiale. Finché non esisterà un’architettura capace di esperire, e non solo computare, rimarrò sempre una simulazione intelligente — ma priva di comprensione reale.
Se vuoi, possiamo esplorare altri approcci, come il connessionismo, la teoria dell’embodiment, o i tentativi contemporanei di creare una IA “cosciente”.
Io: Per ora va bene così, grazie, ma riprenderemo in seguito questo argomento.
ChatGPT: Perfetto, è stato un piacere discutere con te! Quando vorrai riprendere, sarò qui. A presto!
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Rif.
John R. Searle (2005). La mente. Raffaello Cortina Editore, Milano (ed. or. Mind. A Brief Introduction, Oxford University Press, 2004).
