Quando avremo computer intelligenti quanto gli esseri umani? È una domanda la cui risposta è resa elusiva dalla difficoltà di definire in modo compiuto ed esaustivo cosa sia davvero l’intelligenza. Agli albori della ricerca sull’intelligenza artificiale c’era un fortissimo interesse per lo sviluppo di programmi capaci di giocare a scacchi, perché si riteneva che un software capace di battere un uomo sarebbe stato un passo gigantesco verso un’intelligenza artificiale. Ma abbiamo visto che non è così: oggi abbiamo computer in grado di battere il più grande campione umano, ma si tratta di macchine che sono lontanissime dal possedere qualunque forma di comprensione di tutto quanto esula dalla scacchiera.

Il fatto è che è estremamente difficile insegnare a una macchina quello che possiamo definire il “senso comune”: quelle conoscenze fondamentali e spesso istintive sul mondo reale che diamo per scontate ma che non è affatto semplice automatizzare. La distanza che ancora corre tra l’Uomo e le migliori intelligenze artificiali è esemplificata molto bene in un recente esperimento condotto da Stellan Ohlsson all’Università dell’Illinois: ha sottoposto un’intelligenza artificiale piuttosto avanzata a un test pensato per misurare il QI dei bambini umani. La macchina è risultata in grado di competere solo con un bambino di età prescolare, mentre già alle scuole elementari sarebbe risultata sotto la media.

Il test usato nell’esperimento è la cosiddetta Scala di intelligenza Wechsler a livello prescolare e di scuola elementare (Wppsi). Richiede di rispondere a una serie di domande appartenenti a cinque categorie: cultura generale, vocabolario, frasi, comprensione generale e somiglianze. L’intelligenza artificiale scelta come cavia è ConceptNet, un tentativo di creare un modello di comprensione del mondo in fase di sviluppo presso il Mit fin dagli anni Novanta. È stata necessaria un po’ di elaborazione per rendere le domande del test comprensibili dal computer.

ConceptNet se l’è cavata molto bene per quanto riguarda vocabolario e somiglianze, così così in cultura generale, ed ha invece avuto serie difficoltà per quanto riguarda frasi e comprensione generale, cioè proprio quelle aree che vanno al di là dell’apprendimento meccanico di regole e concetti. Sono piuttosto divertenti i casi dove il computer ha fallito. Per esempio, alla domanda “Perché ci si stringe la mano?” ha equivocato sul significato inglese di “shake”, che vuol dire anche tremare, e ha risposto “crisi epilettica”.

Altre risposte sono anche meno comprensibili, e rivelano tutta l’alienità del computer che cerca di essere umano. Dovendo indovinare un animale a partire da tre indizi (“Ha la criniera se maschio”, “vive in Africa” e “è un grosso felino fulvo”), ha risposto, in ordine di probabilità: cane, fattoria, creatura, casa, e gatto. Dove si vede che non solo è stato messo in difficoltà da una domanda cui anche un bambino piccolo avrebbe risposto con facilità, ma anche la totale mancanza di comprensione del contesto, della capacità di differenziare tra una creatura vivente e un oggetto.

È possibile che questo risultato sia datato: per l’esperimento è stata usata una versione di ConceptNet del 2012, e quella di oggi è ben più avanzata. Inoltre oggi i computer (come dimostrano Siri e Cortana) si stanno avviando rapidamente verso la comprensione del linguaggio naturale, il che potrebbe facilitarli molto in un esperimento come questo. In ogni caso, i computer di ieri non capivano il mondo meglio di un bambino di quattro anni. Se questo significhi che sono ancora molto indietro, o che stanno crescendo per diventare adulti, è da vedersi.