Da Piaget all’intelligenza artificiale : apprendere significa davvero comprendere ?

Nel 46° anniversario della morte di Jean Piaget, il confronto tra sviluppo cognitivo e apprendimento automatico pone una domanda che coinvolge scienza, filosofia, fede e ragione : conoscere significa elaborare informazioni o entrare consapevolmente in relazione con la realtà ?

Il 16 settembre 1980 moriva a Ginevra Jean Piaget, biologo, psicologo ed epistemologo svizzero, tra i protagonisti più influenti dello studio dello sviluppo cognitivo. A quarantasei anni dalla morte, il suo pensiero offre una prospettiva particolarmente feconda per interrogare l’intelligenza artificiale e il significato attribuito oggi alla parola “apprendimento”.

I sistemi contemporanei vengono addestrati, imparano dai dati, modificano le proprie prestazioni e riescono a generalizzare quanto acquisito a situazioni almeno parzialmente nuove. I modelli linguistici possono comporre testi, tradurre, riassumere, risolvere problemi, individuare analogie e partecipare a conversazioni articolate. Ma quando affermiamo che una macchina “impara”, stiamo usando il termine nello stesso senso in cui lo riferiamo a un bambino o a una persona?

La domanda non riguarda soltanto la tecnologia. Investe l’antropologia, la filosofia della conoscenza e il rapporto tra fede e ragione. Riconoscere regolarità, generare risposte coerenti e risolvere problemi equivale a comprendere? Oppure la comprensione richiede anche esperienza, coscienza, intenzionalità, libertà e capacità di interrogarsi sul significato ultimo di ciò che si conosce?

Piaget e la conoscenza come costruzione

Piaget nacque a Neuchâtel il 9 agosto 1896 e si formò inizialmente come biologo. L’interesse per l’adattamento degli organismi contribuì a orientare anche la sua ricerca psicologica ed epistemologica. La conoscenza, nella sua prospettiva, non è una copia passiva della realtà trasmessa dall’esterno a una mente vuota. È il risultato di un’attività attraverso la quale il soggetto organizza progressivamente il proprio rapporto con il mondo.

Il bambino non assorbe semplicemente informazioni: agisce, esplora, formula implicitamente previsioni, incontra resistenze, commette errori e modifica le proprie strutture cognitive. Per Piaget, conoscere significa costruire schemi capaci di interpretare l’esperienza e, quando questi non risultano più sufficienti, trasformarli.

I due processi fondamentali sono l’assimilazione e l’accomodamento. Nel primo caso il soggetto interpreta una nuova esperienza attraverso strutture cognitive già disponibili. Nel secondo modifica quelle strutture perché la realtà non può essere adeguatamente compresa mediante gli schemi precedenti.

L’apprendimento nasce dalla tensione tra continuità e cambiamento. Il soggetto cerca di conservare una certa coerenza interna, ma l’incontro con ciò che non corrisponde alle sue aspettative lo costringe a riorganizzare il proprio pensiero. Piaget descrive questo processo attraverso il concetto di equilibrazione: non una condizione immobile, ma la ricerca dinamica di un nuovo equilibrio cognitivo.

Una mente che nasce dall’incontro con la realtà

Uno degli aspetti più importanti dell’eredità piagetiana è l’idea che l’intelligenza non possa essere separata dall’attività del soggetto. Il bambino comprende la permanenza degli oggetti, le relazioni spaziali, la causalità e le quantità attraverso un percorso che coinvolge percezione, movimento, manipolazione e confronto con le conseguenze delle proprie azioni.

La conoscenza possiede quindi una dimensione incarnata. Il bambino non dispone inizialmente di un archivio già organizzato di descrizioni del mondo: costruisce progressivamente una realtà intelligibile attraverso l’interazione con essa.

Numerosi aspetti della teoria degli stadi di Piaget sono stati discussi, integrati o rivisti dalla psicologia dello sviluppo successiva. Alcune competenze possono emergere prima di quanto egli ritenesse; lo sviluppo non procede sempre attraverso passaggi uniformi e universali; il contesto sociale, culturale e linguistico possiede un ruolo più ampio.

Rimane però centrale la sua intuizione costruttivista: apprendere non significa soltanto accumulare informazioni, ma trasformare il sistema attraverso cui vengono interpretate. Il soggetto non è un contenitore, ma un essere che entra in relazione con la realtà e progressivamente la riconosce come qualcosa che resiste alle proprie rappresentazioni.

Come apprendono le macchine

Nel machine learning, un sistema viene esposto a dati dai quali ricava regolarità utili a svolgere determinati compiti. Durante l’addestramento, i parametri del modello vengono modificati per ridurre gli errori rispetto a un obiettivo. Il risultato non è una raccolta di frasi memorizzate una per una, ma una complessa configurazione statistica che consente di elaborare nuovi input e produrre previsioni o risposte.

Un modello linguistico apprende relazioni tra parole, concetti e strutture presenti in enormi quantità di testi. Non viene programmato esplicitamente con una regola per ogni possibile domanda. È proprio questa capacità di estrarre configurazioni dai dati e applicarle a casi nuovi a giustificare l’uso del termine “apprendimento”.

Esistono alcune analogie con la prospettiva piagetiana. Anche un sistema artificiale integra nuove informazioni all’interno di strutture già formate; l’addestramento modifica la sua organizzazione interna; gli errori contribuiscono alla correzione dei parametri; l’apprendimento non coincide con la semplice registrazione lineare dei dati.

Le differenze, tuttavia, sono profonde. Il bambino possiede un corpo, bisogni, vulnerabilità, intenzioni e un ambiente condiviso con altre persone. Le sue categorie emergono all’interno di una storia vissuta. Un modello viene invece ottimizzato attraverso procedure predisposte da esseri umani, sulla base di dati selezionati e di funzioni-obiettivo definite dall’esterno.

La macchina può modificare le proprie prestazioni senza interrogarsi sul motivo per cui qualcosa debba essere conosciuto. Può riconoscere una relazione senza domandarsi quale significato essa abbia per la propria esistenza. Può produrre una spiegazione senza essere coinvolta personalmente nella verità o nella falsità di ciò che afferma.

Prestazione e comprensione

Un sistema di IA può formulare una risposta corretta senza possedere necessariamente la stessa comprensione che attribuiamo a una persona. Può riconoscere relazioni, costruire rappresentazioni interne, collegare concetti e correggere alcuni errori senza avere esperienza diretta di ciò che le parole indicano.

Se un modello descrive perfettamente il dolore, questo non dimostra che provi dolore. Se elabora una riflessione sulla morte, non significa che comprenda la mortalità a partire dalla consapevolezza della propria finitezza. Se parla di responsabilità, non ne consegue che possa essere ritenuto moralmente responsabile delle conseguenze della risposta.

Questa distinzione non serve a negare le capacità dell’IA. Al contrario, permette di riconoscerle con maggiore precisione. Ridurre tutto a una semplice imitazione statistica rischia di ignorare la complessità delle rappresentazioni apprese dai modelli; attribuire loro una comprensione pienamente umana rischia invece di trasformare risultati operativi impressionanti in qualità mentali non dimostrate.

La comprensione potrebbe non essere una proprietà presente o assente in modo assoluto, ma comprendere dimensioni differenti: capacità di utilizzare un concetto, stabilire relazioni, prevedere conseguenze, adattarsi a situazioni nuove, collegare conoscenze e spiegare le proprie conclusioni.

I sistemi artificiali possono mostrare alcune di queste capacità. Rimane aperto se esse siano sufficienti per parlare di comprensione nel senso pieno del termine o se rappresentino una forma funzionale, diversa dalla comprensione umana incarnata, cosciente e biografica.

Fede e ragione davanti alla conoscenza

Il confronto tra Piaget e l’intelligenza artificiale incontra inevitabilmente il rapporto tra fede e ragione. La fede non sostituisce l’indagine razionale e non offre scorciatoie per evitare la fatica della conoscenza. La ragione, a sua volta, non perde dignità quando riconosce che alcune domande oltrepassano ciò che può essere misurato o dimostrato sperimentalmente.

La tradizione cristiana considera il mondo come una realtà intelligibile, non come un insieme caotico e privo di significato. L’essere umano può conoscere la realtà perché ne fa parte e, nello stesso tempo, è capace di prenderne coscienza, interrogarla e riconoscere un ordine che non ha creato autonomamente.

La fede aggiunge alla conoscenza una domanda sul senso. Non chiede soltanto come funziona la mente, ma quale significato possiedano la coscienza, la libertà e il desiderio umano di verità. Non nega i processi biologici e cognitivi studiati dalla scienza, ma rifiuta di ridurre integralmente la persona alla somma di tali processi.

La ragione scientifica può descrivere come si sviluppano determinate capacità, come si formano gli schemi cognitivi e come un modello artificiale modifica i propri parametri. Non può stabilire da sola quale valore possieda la persona, perché la verità debba essere preferita alla menzogna o perché la conoscenza debba essere orientata al bene.

Fede e ragione convergono così nel respingere due riduzionismi opposti. Il primo considera la macchina soltanto un meccanismo banale e nega la novità delle sue prestazioni. Il secondo trasforma l’efficacia computazionale in una prova di coscienza, sapienza o superiorità antropologica.

La verità non è soltanto una risposta corretta

Per un sistema artificiale, una risposta può essere valutata in base alla corrispondenza con i dati, all’utilità rispetto a un compito o alla probabilità statistica. Per la persona, la verità possiede anche una dimensione esistenziale e morale.

L’essere umano può riconoscere una verità scomoda, modificare il proprio comportamento, assumersi una responsabilità e chiedere perdono per un errore. Può cercare la verità non soltanto perché essa migliora una prestazione, ma perché avverte di doverle fedeltà.

La fede cristiana interpreta questa apertura alla verità come parte della dignità della persona. L’uomo non è soltanto capace di conoscere qualcosa: può interrogarsi sul fondamento della realtà, sul bene, sulla giustizia, sulla sofferenza, sulla morte e sulla speranza. Può riconoscere che la conoscenza non coincide con il possesso e che la realtà non si esaurisce nella sua utilizzabilità.

L’intelligenza artificiale può organizzare il sapere religioso, confrontare testi teologici e produrre riflessioni linguisticamente raffinate. Non per questo possiede fede. Può descrivere la preghiera senza pregare, analizzare la speranza senza sperare, parlare di Dio senza entrare in una relazione personale con il mistero.

Il significato dell’errore

Il confronto con Piaget diventa particolarmente interessante quando si considera il ruolo dell’errore. Per il bambino, l’errore non è soltanto una risposta da correggere. Può rivelare il modo in cui egli sta organizzando la realtà. Una risposta sbagliata consente di ricostruire le strutture cognitive utilizzate e il livello di sviluppo raggiunto.

Anche nell’IA l’errore svolge una funzione essenziale durante l’addestramento, perché permette di modificare i parametri del modello. Tuttavia, una volta concluso l’addestramento, l’errore generato durante l’uso non comporta necessariamente un apprendimento immediato e permanente. La correzione fornita dall’utente può orientare la conversazione corrente, ma non sempre modifica direttamente il modello generale.

Inoltre, il sistema può generare una risposta falsa con la stessa sicurezza linguistica con cui ne produce una corretta. Non possiede necessariamente una rappresentazione affidabile del confine tra ciò che conosce, ciò che può inferire e ciò che sta componendo in maniera plausibile.

Nell’esperienza umana l’errore può invece diventare occasione di maturazione non soltanto cognitiva, ma anche morale e spirituale. Riconoscere di aver sbagliato significa accettare un limite, rivedere il proprio giudizio e riaprire la relazione con la realtà e con gli altri. L’errore non è soltanto uno scarto da ridurre: può trasformare la persona.

Imparare con l’IA senza delegare la comprensione

Il pensiero di Piaget non aiuta soltanto a valutare se le macchine comprendano. Permette anche di domandarsi che cosa accada alla comprensione umana quando l’IA entra stabilmente nei processi di apprendimento.

Se uno studente utilizza un modello per ricevere immediatamente una risposta completa, può ottenere un risultato corretto senza attraversare la difficoltà che costringe a modificare i propri schemi. Può consegnare un testo migliore senza aver sviluppato una migliore comprensione. L’IA rischia così di eliminare proprio quella resistenza dell’esperienza che, nella prospettiva piagetiana, rende possibile l’accomodamento.

Il problema non è l’impiego dello strumento, ma il tipo di relazione che si stabilisce con esso. Un sistema di IA può evitare la fatica cognitiva oppure renderla più produttiva. Può fornire la soluzione oppure porre domande, proporre controesempi, segnalare incoerenze e mostrare prospettive alternative.

Anche la fede autentica richiede un percorso di maturazione e non una ripetizione meccanica di formule. Una convinzione ereditata, ma mai interrogata e interiorizzata, rischia di rimanere fragile. Il dialogo tra fede e ragione permette invece alla persona di comprendere meglio ciò in cui crede e di evitare che la fede venga confusa con credulità, emozione momentanea o rinuncia al pensiero critico.

L’intelligenza artificiale come partner cognitivo

L’IA diventa realmente utile quando non si limita a eseguire un compito al posto dell’utente, ma lo aiuta a rappresentare meglio il problema. Può organizzare informazioni, confrontare ipotesi, simulare obiezioni e rendere visibili collegamenti che rischierebbero di essere trascurati.

In questo senso può assumere il ruolo di partner cognitivo, purché la persona mantenga la capacità di verificare, interpretare e decidere. Il valore della collaborazione non dipende soltanto dalla potenza del modello, ma dalla qualità dell’interazione e dagli scopi verso i quali viene orientata.

Piaget mostrò che il soggetto costruisce conoscenza trasformando contemporaneamente la propria rappresentazione del mondo e il proprio modo di agire. Un sistema che consegna risposte non garantisce questo processo. Perché vi sia apprendimento umano, la risposta deve essere interrogata, collegata all’esperienza, confrontata con le prove e incorporata consapevolmente in una struttura di significati.

La fede ricorda inoltre che la conoscenza non può essere separata dalla responsabilità. Sapere di più non significa necessariamente diventare più saggi. Un’intelligenza capace di calcolare senza riconoscere la dignità della persona può diventare uno strumento di dominio. La tecnica amplia il potere; fede e ragione devono contribuire a orientarne l’esercizio.

Comprendere resta una responsabilità umana

A quarantasei anni dalla morte di Piaget, l’intelligenza artificiale rende ancora più attuale la domanda sulla natura della conoscenza. Le macchine possono apprendere regolarità, ottimizzare prestazioni e generare risultati che in molti ambiti superano le capacità del singolo individuo. Ma la comprensione umana comprende anche esperienza, intenzionalità, memoria autobiografica, relazione, coscienza del limite e responsabilità.

Non è necessario diminuire le capacità dell’IA per preservare il valore della persona. Occorre piuttosto evitare che parole come apprendimento, intelligenza e comprensione vengano usate come se indicassero processi perfettamente equivalenti nell’uomo e nella macchina.

La lezione piagetiana suggerisce che conoscere non significa soltanto disporre di una risposta, ma costruire le condizioni per attribuirle significato. La ragione verifica, distingue, collega e corregge. La fede apre la conoscenza alla domanda sul senso, sul bene e sul destino della persona. Nessuna delle due può essere affidata integralmente a un sistema automatico.

La questione decisiva non è quindi soltanto se l’IA impari, ma se il suo utilizzo aiuti ancora le persone a imparare, comprendere e maturare. Una società circondata da sistemi capaci di rispondere a quasi tutto dovrà custodire soprattutto la capacità di formulare domande, riconoscere gli errori, modificare i propri schemi e assumersi la responsabilità di ciò che ritiene vero.

L’intelligenza artificiale può ampliare la conoscenza disponibile. Fede e ragione ricordano, però, che comprendere non significa soltanto elaborare il mondo, ma riconoscerne il significato e orientare liberamente la conoscenza verso il bene.