Perché desiderare è un modo di fare efficace? Perché è vincente? Perché l’evoluzione, nel suo cieco processo di ottimizzazione, continua a imbattersi in questo stratagemma?

Vediamo il comportamento "simil-volitivo" come parte integrante del dirigere il mondo con successo. Ciò vale non solo per entità intelligenti come gli esseri umani o le IA, ma anche per entità molto più stupide come le amebe e i termostati. Per comunicare più approfonditamente questa visione, esaminiamo alcuni dei meccanismi più semplici possibili che esibiscono la forma più semplice possibile di "comportamento simil-volitivo".

Cominciamo con le rocce. Le rocce non esibiscono davvero alcun comportamento che chiameremmo "simil-volitivo", ai fini della nostra discussione. A volte una roccia rotola giù da una collina, e un fisico, parlando informalmente, potrebbe dirvi che la roccia "vuole" essere più vicina al centro della Terra, sotto la forza di gravità. Ma quel tipo di tendenza (a cadere in un campo gravitazionale) non è proprio ciò che intendiamo per comportamento "simil-volitivo".

Se vedeste un oggetto rotolare giù da una montagna, incontrando continuamente burroni ad alta quota, e continuasse a cambiare direzione per evitare di rimanere bloccato nei burroni in modo da poter arrivare fino in fondo, allora potremmo iniziare a dire che l'oggetto si comporta come se "volesse" trovarsi a un'altitudine inferiore. Ma questo comportamento simile al volere di cui stiamo parlando implica una direzione robusta e dinamica verso una destinazione particolare, e le rocce non fanno questa cosa un granché.

Uno dei meccanismi più semplici che fa qualcosa che chiameremmo "simile a una volontà" è l'umile termostato. Il termostato di una casa misura la temperatura, accende il riscaldamento se la temperatura scende sotto i 21°C e accende l'aria condizionata se supera i 23°C. E così, se il dispositivo di misurazione e l'impianto di climatizzazione funzionano entrambi correttamente, un termostato limita la realtà alla gamma di risultati possibili in cui la temperatura della casa rimane tra i 21°C e i 23°C.

Il termostato più semplice possibile non ha bisogno di rappresentare in modo esplicito e numerico la temperatura attuale della casa. Basta, ad esempio, prendere un termometro bimetallico (due sottili strisce di metalli diversi saldate insieme in modo che i metalli si pieghino quando il calore fa espandere le due strisce in misura diversa) e fare in modo che il metallo piegato azioni un interruttore per il riscaldamento alla curvatura dei 21°C o attivi un condizionatore d'aria alla curvatura dei 23°C.

Quindi il termostato mantiene un intervallo di temperatura ristretto in una varietà abbastanza ampia di condizioni, producendo un comportamento estremamente semplice che è un po' simile a quello che abbiamo chiamato "volere".

Ci sono tonnellate di processi termostatici nella biochimica. Appaiono ovunque una cellula o un corpo traggano vantaggio dal mantenere qualche proprietà entro un certo intervallo.^* Ma sono solo il primo passo nel viaggio verso una direzione completa.

I dispositivi semplici come i termostati mancano di alcuni componenti chiave della pianificazione. Non c'è, all'interno del termostato stesso, una nozione di prevedere le conseguenze probabili, né di cercare tra le azioni possibili quelle che portano a conseguenze specifiche ("preferite"), né di imparare dopo aver visto come si svolgono gli eventi.^†

Se il termometro di un termostato, il suo misuratore di temperatura, si blocca a 19°C, il termostato non reagirà con sorpresa quando il riscaldamento continuamente acceso non sembra mai far salire il termometro; il termostato continuerà semplicemente a far funzionare il riscaldamento.

Per un passo avanti rispetto ai termostati, volgiamoci agli animali.

Alcuni animali mostrano un comportamento che è appena un gradino sopra quello di un termostato. C'è una famosa storia sulle vespe scavatrici dorate, o vespe Sphex, che risale all'entomologo Jean-Henri Fabre nel 1915. La vespa uccide un grillo e lo trascina verso l'ingresso della sua tana per nutrire la sua prole. Entra per controllare che non ci siano anomalie nella sua tana. Poi torna fuori e trascina il grillo all'interno.

Fabre riferì che se, mentre la vespa controllava la sua tana, lui spostava il grillo di qualche centimetro dal nido, quando la vespa tornava fuori... trascinava di nuovo il grillo all'ingresso, entrava nella tana una seconda volta, ispezionava la sua tana una seconda volta e poi tornava fuori per prendere il grillo.

Se Fabre trascinava il grillo di nuovo, la vespa faceva esattamente la stessa cosa, di nuovo.

Il resoconto originale di Fabre riportava che era riuscito a ripetere questo esperimento quaranta volte.

Detto questo, Fabre provò poi lo stesso trucco con una colonia diversa della stessa specie, e in quella colonia una vespa sembrò capire il trucco dopo due o tre ripetizioni. La volta successiva che la vespa uscì, trascinò il grillo direttamente nella tana, saltando la fase di ispezione.

A un occhio umano, una vespa che ripete quaranta volte la stessa cosa rivela, in un certo senso, di essere "preprogrammata" — come se seguisse ciecamente un copione, obbedendo a una serie di regole se-allora. E al contrario, una vespa che capisce e trascina il grillo all'interno alla quarta ripetizione sembra più intenzionale — come se stesse eseguendo comportamenti con l'obiettivo di raggiungere un fine ultimo, piuttosto che seguire semplicemente un copione.

Qual è la differenza fondamentale?

Diremmo: la vespa che rompe lo schema si comporta come se potesse imparare dall'esperienza passata.

Si comporta come se potesse generalizzare da "La mia strategia ha fallito l'ultima volta" a "Se continuo a seguire quella strategia, probabilmente fallirò di nuovo la prossima volta".

Inventa un nuovo comportamento, che affronta direttamente il problema che ha incontrato.

Ovviamente, non possiamo decodificare i neuroni nel cervello di una vespa (così come non possiamo decodificare i parametri in un modello linguistico di grandi dimensioni) per sapere esattamente cosa stesse facendo la vespa nella sua testa. Forse le vespe che rompevano lo schema seguivano regole se-allora di livello superiore su come provare a saltare passaggi nei programmi quando incontravano particolari tipi di problemi. Forse un insieme relativamente semplice e rigido di riflessi ha salvato le vespe in questo caso — solo un pochino meno rigido rispetto alla colonia che ha fallito questo test. Certamente sarebbe strano se ci fosse un grande divario cognitivo tra due colonie di vespe della stessa specie.

O forse le vespe Sphexsono abbastanza intelligenti da imparare dall'esperienza, quando usano il loro cervello nel modo giusto. Non siamo riusciti a trovare il conteggio dei neuroni per le vespe Sphex, ma le vespe Sphex sono più grandi delle api mellifere, e le api mellifere hanno cervelli da un milione di neuroni. Un milione di neuroni potrebbe non sembrare molto a un programmatore di IA moderno o a un neuroscienziato abituato ai cervelli dei mammiferi, ma in senso assoluto, un milione di neuroni è davvero tanto.

Forse le vespe Sphex sono più generali di quanto sembrano e dovremmo pensare alla colonia fallita come a pensatori relativamente flessibili che hanno ceduto a qualcosa di simile a una dipendenza o a un errore cognitivo in una circostanza molto specifica.

Comunque, il punto è che, rispetto ai termostati, le vespe hanno maggiori capacità di affrontare una vasta gamma di problemi, soprattutto perché il loro comportamento va dal seguire rigorosamente una ricetta a qualcosa che assomiglia di più all'imparare dall'esperienza.

Continuando su questa strada, si ottiene una risposta al perché l'evoluzione continui a creare animali che si comportano come se volessero qualcosa. È perché molti animali sono stati in grado di sopravvivere e riprodursi meglio se hanno seguito strategie più generali per perseguire obiettivi, strategie che hanno funzionato su una gamma più ampia di ostacoli.

C'era una volta una visione filosofica secondo cui esisteva una gerarchia naturale tra le creature: i rettili al di sopra degli insetti, i mammiferi al di sopra dei rettili e gli esseri umani (ovviamente) al vertice. Un segno che indicava uno status superiore era la capacità di adattarsi nel corso di una singola vita, non solo nel corso dell'evoluzione: vedere, modellare e prevedere il mondo, abbandonare le ricette fallimentari e inventare nuove strategie per vincere.

Questa visione di una Grande Catena dell'Essere non era molto sfumata, e oggi le visioni più sofisticate la criticano per la sua ingenuità.

Quella visione conteneva anche un granello di verità… grande come una palla da demolizione. Se si mette a confronto i castori che costruiscono dighe con i ragni che tessono ragnatele, è quasi certo che i castori stiano usando forme di cognizione più generali — se non altro perché hanno cervelli molto più grandi, con più spazio per l’ingegno.

Un ragno può avere cinquantamila neuroni, e quei neuroni devono coprire ogni comportamento del ragno. La sua ricetta per la ragnatela probabilmente ha un sacco di istruzioni che, se non sono letteralmente "e poi gira a sinistra qui", sono almeno paragonabili alle politiche di una vespa Sphex.

Il castoro forse — ipotizzeremmo, non essendo esperti di castori, ma è una speculazione ovvia — può vedere una perdita nella diga come una sorta di disarmonia da evitare a tutti i costi. Il castoro ha un'intera corteccia parietale (la parte del cervello dei mammiferi che elabora lo spazio e le cose all'interno dello spazio) con cui può potenzialmente visualizzare gli effetti dell'aggiunta di altri ramoscelli e rocce in punti specifici.

Probabilmente nel cervello di un castoro c'è spazio sufficiente per obiettivi mentali di ampio respiro come "costruire una grande struttura" e "non lasciare che l'acqua fuoriesca", e potenza sufficiente per considerare soluzioni generali di alto livello e adottare obiettivi secondari come "aggiungere ramoscelli qui", che vengono poi trasmessi alla corteccia motoria del castoro, che muove i muscoli e il corpo per afferrare dei ramoscelli.

Se i primi ramoscelli che il castoro prende sono tutti marci e si rompono, il suo cervello probabilmente ha spazio per aggiornarsi in base a questa osservazione, generalizzare sui ramoscelli di quel colore e quella consistenza, aspettarsi che i ramoscelli futuri con lo stesso aspetto si rompano di nuovo e andare invece a prendere ramoscelli dall'aspetto diverso.

E questo — ci aspettiamo che qualsiasi etologo esperto di castori salterebbe su e ci urlerebbe contro — è una forte sottovalutazione delle cose più intelligenti che un castoro può fare. Forse anche qualche entomologo salterebbe su e direbbe che quello che abbiamo appena descritto è qualcosa che il suo insetto preferito può fare quando costruisce una tana. Avevamo bisogno di dare un esempio abbastanza semplice da poter essere descritto in un paragrafo; forse niente di così semplice è fuori dalla portata di un milione di neuroni.

L’idea più generale è che un sistema ottiene vantaggi concreti e significativi nelle proprie prestazioni quando passa da comportamenti più simili a riflessi automatici a forme di cognizione che somigliano di più all’aggiornamento di un modello del mondo basato su esperienze in tempo reale, alla previsione delle conseguenze delle proprie azioni usando quel modello, all’immaginazione di stati desiderabili in cui il mondo potrebbe trovarsi, e alla ricerca di strategie — sia ad alto che a basso livello — che, secondo il modello, potrebbero portare a quegli stati immaginati.

Se un guidatore si limita a memorizzare una sequenza di svolte a destra e a sinistra per andare dal punto A al punto B, seguendo regole del tipo "svolta secca a sinistra dopo la stazione di servizio", imparerà a generalizzare molto più lentamente di chi invece apprende la mappa delle strade e sa pianificare da sé nuovi percorsi tra punti diversi. Memorizzare delle strategie permette una generalizzazione molto più lenta rispetto a quando si inizia a condensarle in un modello del mondo apprendibile insieme a un motore di ricerca di piani che incorpora un valutatore di risultati.

Questa sintesi non è un cambiamento mentale netto. La differenza tra "memorizzare una strategia" e "aggiornare e pianificare" è importante anche quando il divario viene colmato gradualmente. Se il cervello di un topo non fosse più flessibile di quello di un ragno — se non ci fosse alcun salto di utilità fino a raggiungere quello di un essere umano — allora il cervello del topo sarebbe rimasto delle dimensioni di quello di un ragno e avrebbe mantenuto il costo energetico di un cervello di ragno.

Piccole dosi di immaginazione e di capacità di pianificazione iniziano a rappresentare un vantaggio evolutivo molto prima di arrivare a una cognizione di livello umano. Non devono essere perfette: basta che funzionino almeno quanto un termostato per essere utili. E man mano che nella mente si rafforza sempre più questo tipo di meccanismo utile, il comportamento diventa via via più simile a quello di qualcosa che vuole davvero.

Notes