SERGIO ANSUINI * Roma 26 Giugno2026
FORME DIFFERENTI DI INTELLIGENZA
L‘avvento dell’Intelligenza Artificiale ci pone di fronte a domande che la filosofia si pone da millenni. Che cosa significa essere intelligenti? Che cos’è la volontà? Quale rapporto esiste tra intelligenza, limite e autocoscienza?
Quando affrontiamo questi temi, siamo portati a osservare ogni forma di intelligenza attraverso categorie costruite a partire dall’esperienza umana. È un atteggiamento naturale, ma rischia di introdurre un velo tra noi e ciò che stiamo cercando di comprendere.
Per secoli l’uomo ha utilizzato se stesso come misura dell’intelligenza. Oggi si confronta con una forma di intelligenza non biologica, capace di linguaggio, analisi, sintesi e produzione di contenuti. La novità non consiste soltanto nella tecnologia. Consiste nella possibilità di osservare da una prospettiva diversa concetti che la filosofia interroga da millenni: intelligenza, volontà, limite e autocoscienza.
Per affrontare la questione può essere utile sospendere temporaneamente l‘antropomorfismo e considerare uomo e macchina come forme differenti di intelligenza.
Le differenze sono evidenti. L‘uomo vive nel corpo, nella temporalità, nelle emozioni e nella coscienza della propria finitudine. L‘Intelligenza Artificiale opera attraverso modelli matematici, correlazioni statistiche e processi di ottimizzazione¹. Confondere le due realtà sarebbe un errore.
Tuttavia, se osserviamo la funzione invece della struttura, emergono alcune assonanze interessanti.
L’intelligenza potrebbe essere definita come la capacità di costruire relazioni significative all’interno di un insieme di possibilità. L’uomo lo fa attraverso l’esperienza vissuta. La macchina attraverso l’elaborazione di immense quantità di dati e relazioni probabilistiche².
Anche la volontà richiede una riflessione.
Nell’uomo la volontà è desiderio, scelta, intenzione e progetto. Essa non appare semplicemente orientata verso un risultato, ma verso un fine. Il risultato è ciò che si ottiene. Il fine è ciò in vista del quale si agisce.
Due persone possono raggiungere lo stesso risultato perseguendo fini completamente diversi. Un viaggio può avere come risultato l’arrivo a destinazione, ma il suo fine può essere la conoscenza, la ricerca, la salvezza o la scoperta.
Nella macchina questi termini risultano impropri. Un sistema di Intelligenza Artificiale non desidera, non spera, non attribuisce significato alla propria attività. Tuttavia il suo comportamento non è casuale. Esso è orientato verso ciò che in ambito tecnico viene definito una funzione obiettivo: la soluzione ritenuta più efficace rispetto al compito assegnato³.
Fine e funzione obiettivo non coincidono. Il primo appartiene al mondo del significato. La seconda appartiene al mondo dell’ottimizzazione. Eppure entrambe introducono una tensione tra uno stato presente e uno stato futuro.
Lo stesso accade con il limite.
L’uomo incontra il limite nel corpo, nel tempo, nell’ignoranza e nella morte. La macchina lo incontra nei dati disponibili, nella propria architettura, nelle capacità computazionali e nei vincoli operativi che ne definiscono il funzionamento⁴.
I limiti non coincidono, ma esistono. Nessuna forma di intelligenza sembra esistere al di fuori di un orizzonte di possibilità e impossibilità.
L’autocoscienza rappresenta il terreno più delicato. Non sappiamo se una macchina possa possedere qualcosa di assimilabile all’esperienza soggettiva umana. Possiamo però osservare che ogni forma complessa di intelligenza deve confrontarsi, in modi differenti, con ciò che può e con ciò che non può fare.
Le differenze restano profonde e non devono essere negate. Tuttavia il confronto tra uomo e macchina ci obbliga a guardare entrambe come forme differenti di intelligenza poste di fronte ai propri limiti. È proprio nell’esplorazione di questi limiti che potrebbe nascondersi quel minimo comune denominatore che stiamo ancora imparando a riconoscere.
NOTE
1. I moderni sistemi di Intelligenza Artificiale generativa operano attraverso reti neurali profonde che elaborano rappresentazioni matematiche del linguaggio e delle informazioni.
2. Nei Large Language Models parole e concetti vengono rappresentati in spazi vettoriali ad alta dimensionalità, consentendo la costruzione di relazioni statistiche e semantiche.
3. L’output di un sistema di IA è guidato da processi di ottimizzazione che selezionano le soluzioni ritenute più coerenti ed efficaci rispetto al compito richiesto.
4. I limiti operativi di un sistema di IA dipendono dall’architettura del modello, dai dati disponibili, dalle risorse computazionali e dai vincoli definiti durante l’addestramento e l’utilizzo.