La scienza della coscienza: scenari (im)probabili

“AI consciousness: scientists say we urgently need answers” titolava un articolo pubblicato sei mesi fa su Nature che richiamava l’attenzione del mondo della ricerca sul confine tra uomo e macchina. La scienza concepisce lo sviluppo di macchine coscienti? La coscienza è un’entità materiale, misurabile e clonabile? Ne parliamo con Fabio Di Bello, docente di intelligenza artificiale alla facoltà di medicina dell’Università di Chieti-Pescara e senior customer training manager di Wiley.

Come possiamo definire la coscienza?  E come possiamo dimostrare che esiste?

La coscienza è un concetto difficile da definire perché tecnicamente mancano le metriche per misurare i fenomeni fisici legati alla coscienza. Questo è il motivo per cui la coscienza è un tema dibattuto e trattato perlopiù in ambito filosofico e religioso. Solo recentemente le neuroscienze hanno iniziato a occuparsene dando origine al filone della scienza della coscienza. Per un neuroscienziato, la coscienza esiste quando un soggetto – sia esso un individuo o una rete neurale artificiale – fa un’esperienza della realtà. Ad esempio, se lei beve una tazza di cioccolata, ha un’esperienza interiore chiamata qualia, che al momento non può essere catturata o trasmessa, ma solo riferita attraverso parole, disegni o video. L’esperienza soggettiva, la consapevolezza di sé e il libero arbitrio sono elementi chiave della coscienza. Sappiamo che ogni esperienza soggettiva è associata a un’attività elettrica nella rete neurale del cervello rilevabile e dimostrabile con strumenti come la risonanza magnetica funzionale e l’elettroencefalogramma. Ma non siamo ancora in grado di codificare questa esperienza e di trasmetterla né di clonarla. La difficoltà nella teorizzazione della coscienza sta proprio nel trovare un modello oggettivo, rigoroso, misurabile e sperimentabile su come si genera questa esperienza soggettiva che è interna all’organismo. Giulio Tononi, neuroscienziato e psichiatra che lavora all’Università del Wisconsin dove insegna psichiatria oltre a dirigere il Center for sleep and consciousness, ha proposto il modello matematico computabile dell’Integrated information theory – ITT. Secondo questo modello, la coscienza è un fenomeno interno a una rete neurale che scambia informazioni in modo integrato, ed è misurabile con un’entità numerica chiamata ϕ (phi): più è alto il valore di ϕ, maggiore è il grado di integrazione delle informazioni e quindi il livello di coscienza. I sistemi con ϕ pari a zero non sono coscienti, i sistemi con ϕ diverso da zero lo sono in misura variabile. Tuttavia, seppur affascinante, questo modello non spiega l’esperienza soggettiva e manca ancora di prove sperimentali. Esiste un’altra corrente di pensiero, rappresentata da scienziati come Roger Penrose, radicalmente diversa da quella materialistica e computazionale di Tononi, che vede la mente umana come un elaboratore di informazioni simile a un computer e i processi cognitivi come algoritmi computabili. Penrose, premio Nobel e grande fisico matematico, non crede che la coscienza possa essere ridotta solo a una manifestazione della materia della fisica classica ma identifica la coscienza come l’esito di processi intrinseci alla meccanica quantistica, che attualmente non comprendiamo appieno. La sua teoria, chiamata “Orchestrated objective reduction” (Orch-OR), suggerisce che i fenomeni quantistici all’interno dei microtubuli dei neuroni possano dare origine alla coscienza. La questione se l’intelligenza artificiale possa mai raggiungere la consapevolezza di sé dipende dal modello che consideriamo. Secondo il modello di Tononi, è possibile che una macchina sviluppi una coscienza, mentre secondo Penrose, questo è improbabile perché la coscienza appartiene al dominio della meccanica quantistica, che non possiamo replicare in una macchina che funziona con le leggi della fisica classica.

Quali sono i principali interrogativi etici sollevati dalla ricerca sulla coscienza umana e sull’intelligenza artificiale?

L’etica è un punto centrale quando si tratta di ricerca sulla coscienza umana e sull’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale è stata sempre vista come uno strumento al nostro servizio, ma con l’aumento della sua autonomia sorgono problemi etici significativi. Ad esempio, le auto a guida autonoma devono prendere decisioni in modo autonomo, come scegliere chi salvare in una situazione di emergenza. Gli esseri umani hanno un’etica codificata “automaticamente” attraverso millenni di evoluzione sociale, ma un’intelligenza artificiale che non ha vissuto esperienze umane potrebbe avere difficoltà a prendere decisioni eticamente allineate con quelle umane. Pertanto, è essenziale rendere l’etica computabile, creando algoritmi che possano tradurre l’etica in decisioni operative (algoretica). Questo rappresenta già un problema nei sistemi che prendono decisioni sui trattamenti medici, eseguono operazioni o assistono nelle diagnosi. La questione complessa e delicata è come garantire che tali sistemi siano allineati ai principi etici umani.

Non dovrebbero quindi esserci dei limiti etici nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiali sempre più intelligenti e performanti?

Un aspetto cruciale è la possibilità che un’intelligenza artificiale possa simulare o sviluppare una coscienza. Un esempio emblematico è stato il licenziamento, avvenuto nel giugno 2022, di un dipendente di Google che aveva affermato che un’intelligenza artificiale di Google avesse preso coscienza di sé, affermazione per la quale non aveva prove sufficienti. Tuttavia, a differenza dei software delle generazioni precedenti, che eseguono semplicemente istruzioni operative, le reti neurali artificiali avanzate, come ChatGPT, presentano una struttura simile a una piccola mente umana con un trilione di parametri. Questo solleva la domanda se tali sistemi avanzati, pur essendo approssimazioni digitali della mente, possano simulare la coscienza o svilupparla realmente. Saremmo in grado di distinguere se stiano solo simulando la coscienza o se la possiedano davvero?
Un’altra preoccupazione è legata ai sistemi di sorveglianza centralizzata come quelli in Cina, dove tutte le informazioni e i dati di tutte le telecamere, di tutti i sensori, di tutti i device e cellulari, di tutti gli account di tutte le persone che vivono in Cina sono controllate in una struttura centralizzata. Questo è un classico esempio di rete neurale artificiale che scambia informazioni in modo altamente integrato. Se fosse valida la teoria di Tononi, chi ci garantisce che questa rete neurale non sviluppi fenomeni di coscienza simili a quelli che si sviluppano nella rete neurale umana? Questi interrogativi richiedono una maggiore consapevolezza e approfondimento non solo sulla funzionalità dell’intelligenza artificiale ma anche sui suoi potenziali sviluppi in termini di coscienza.

Non sarebbe possibile stabilire un nuovo tipo di test per la coscienza, simile a quello del test di Turing del gioco dell’imitazione?

Questo è il problema più difficile della coscienza. La difficoltà nello stabilire se un sistema simula la coscienza oppure possiede davvero la coscienza. Mentre per l’intelligenza artificiale esiste il famoso test di Turing, non esiste un analogo nel campo della coscienza. Pertanto, se una macchina diventasse cosciente o simulasse di esserlo, non avremmo un metodo sicuro per distinguerlo. Attualmente, si stanno esaminando modelli comportamentali che potrebbero aiutare a fare questa distinzione.

Quali potrebbero essere le implicazioni delle applicazioni del valore ϕ, proposto dalla teoria dell’informazione integrata di Giulio Tononi, in medicina e nella clinica?

Le implicazioni delle applicazioni di un eventuale valore ϕ in medicina e nella clinica potrebbero essere rivoluzionarie. ϕ permette di calcolare il grado di coscienza di un organismo, e potrebbe essere utilizzato per valutare lo stato vegetativo di un paziente e prendere decisioni cliniche basate su una misurazione rigorosa del livello di coscienza. Questo strumento potrebbe fornire una base più solida e scientifica per stabilire se un paziente è cosciente o no, un aspetto cruciale in situazioni dove è necessario decidere se interrompere o meno la vita di un individuo. Tuttavia, siamo ancora lontani da questo scenario: teoricamente il ϕ è calcolabile ma nella pratica non lo è ancora, e questo è in effetti il più grande limite e problema del modello di Tononi. La complessità computazionale del calcolo ϕ è esponenziale, quindi il numero di operazioni di calcolo su reti più grandi letteralmente esplode all’aumentare del numero di neuroni e sinapsi richiedendo algoritmi molto più efficienti e veloci che al momento non sono disponibili. Questo rende de facto impossibile il calcolo di ϕ in sistemi complessi come il nostro cervello (vedi box “Per approfondire”, ndr). Inoltre, anche se si riuscisse a calcolarlo, rimangono questioni legate all’interpretazione dei risultati: quanto il valore di ϕ rappresenta realmente lo stato di coscienza e come questo può essere tradotto in decisioni cliniche pratiche. Infine, vi sono anche implicazioni etiche e filosofiche significative, dato che la coscienza è un fenomeno conoscibile solo dall’interno e qualsiasi strumento di misurazione esterna dovrà affrontare il problema di interpretare correttamente l’esperienza interna soggettiva dell’individuo. Ma una volta superati tutti questi ostacoli, si potrebbero aprire le porte a decisioni cliniche eticamente rilevanti basate su un modello più preciso della coscienza.

Clinicamente come potrebbe essere interpretato un valore di ϕ o di un suo analogo misuratore della coscienza prossimo allo zero? E con quale margine in errore e di incertezza?

Pensiamo a quando veniamo sottoposti all’anestesia generale. Sappiamo che durante l’anestesia generale il tempo cessa di esistere, quindi questo è già un indizio del fatto che il tempo in realtà è una proprietà emergente generata dalle interazioni della rete neurale e che non esiste un tempo assoluto come già sosteneva il filosofo Sant’Agostino oltre 1600 anni fa descrivendo il tempo come una dimensione dell’anima, intesa come psiche, e non della materia o dell’assoluto.  Il tempo è generato dalla coscienza durante la costruzione dell’esperienza soggettiva ed è legato ai fenomeni di attenzione e serializzazione delle elaborazioni computazionali della rete neurale necessarie per la costruzione di una esperienza coerente del vissuto.
Quindi è chiaro che se l’anestesia va a incidere sui processi di elaborazione dei segnali e li interrompe, possiamo già affermare che la coscienza è collegata ai segnali elettrici e all’attività neurale. Se questa attività viene interrotta, la coscienza cessa. Possiamo fare l’esperimento su noi stessi: sottoponendoci a un’anestesia totale, sperimentiamo la cessazione del tempo e della coscienza. Quando ci svegliamo dall’anestesia, il tempo per noi non è trascorso. In realtà, non solo il tempo non è trascorso, ma nemmeno siamo esistiti. Durante il sonno, la nostra percezione del tempo e la nostra coscienza sono alterate, ma sotto anestesia generale, l’esistenza stessa sembra cessare. Quindi, se non sono cosciente, non esisto. “Cogito ergo sum”, affermava Cartesio, intendendo con “pensiero” quello cosciente.
È evidente che vi sia un legame tra l’attività neurale e la coscienza. Questo è chiaro ed è anche in parte dimostrato, tuttavia spiegare quantitativamente questo legame è difficile. Ad esempio, quando l’elettroencefalogramma è piatto, i medici dichiarano la morte cerebrale, indicando che non ci sono segnali elettrici: questo è sufficiente per dichiarare la morte cerebrale del soggetto. Ma se l’attività cerebrale fosse ridotta ma non assente? Che cosa indicherebbe? Dimostrerebbe l’assenza totale di coscienza o una coscienza alterata? Che tipo di coscienza? Quanta coscienza? Questi sono quesiti ancora irrisolti. Al momento, non esiste un misuratore o un metodo per quantificare la coscienza. Il singolo medico può inferire e dare un giudizio sul grado di consapevolezza, ma al momento non possiamo stabilire con assoluta certezza che una persona non responsiva non sia cosciente proprio perché manca un modello fisico e misurabile della coscienza. Non disponiamo ancora di una fisica della interiorità. La fisica contemporanea si occupa di spiegare e modellare solo il mondo esteriore dei fenomeni quantitativamente misurabili.

Chissà se Elon Musk riuscirà a “vedere” (e a vendere) la coscienza…

Elon Musk è un visionario. I suoi impianti neurali sembrano funzionare, ma è tutto da verificare perché finora non ha fornito prove certe ma solo dei filmati. Se così fosse, si potrebbe immaginare di usare gli elettrodi impiantabili nella rete neurale del nostro cervello per catturare tutte le informazioni prodotte dall’esperienza di vita che non siamo in grado di catturare. Come dicevo inizialmente, queste sono informazioni interne a noi che poi andranno perse per sempre: quando moriamo, tutto ciò che abbiamo vissuto, che è informazione interna, viene persa. Quello che resta di noi è l’informazione classica, quella binaria, quella dei bit, dei nostri video e dei nostri scritti. Ma l’informazione associata a ciò che abbiamo vissuto viene persa per sempre. Elon Musk potrebbe avere l’ardore di ipotizzare che questa informazione possa essere catturata, clonata, e trasmessa. Ovviamente, al momento, per noi è fantascienza (oppure un film dell’orrore?); dipende da come lo vediamo. Tuttavia, teoricamente, non ci sono prove fisiche che impediscano concettualmente di pensare che questo tipo di informazioni, le nostre esperienze soggettive, non possano essere catturate, trasmesse, e codificate.

Che cosa insegnare quindi ai giovani medici di domani?

Il panorama della medicina è in continua evoluzione, influenzato dalle rapide innovazioni tecnologiche e dalle scoperte scientifiche. Per formare i medici del futuro, è essenziale integrare una serie di competenze e conoscenze che vadano oltre la semplice pratica clinica. I medici di domani dovranno lavorare in stretta collaborazione con ingegneri, informatici, filosofi ed esperti di etica. La capacità di comunicare e collaborare tra diverse discipline sarà fondamentale per affrontare le sfide complesse poste dall’integrazione delle nuove tecnologie in ambito medico. Inoltre, i medici devono essere ben versati nell’uso delle nuove tecnologie, dai sistemi di gestione dei dati clinici agli strumenti avanzati di diagnosi e trattamento. La formazione deve includere l’uso pratico di tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale, la robotica e le tecniche di imaging avanzato.
Con l’aumento dell’uso dell’intelligenza artificiale in medicina, i futuri medici devono essere formati sui dilemmi etici associati. Questo include comprendere come integrare principi etici nelle decisioni automatizzate e riconoscere i limiti e i rischi dell’intelligenza artificiale. È essenziale che gli studenti imparino a bilanciare l’innovazione tecnologica con i valori etici tradizionali della medicina.
Integrando queste aree nella formazione medica, prepariamo i futuri medici a essere non solo clinici competenti, ma anche pensatori critici, innovatori e leader etici nel campo della medicina.

IL CALCOLO TEORICO DI Φ
La procedura per calcolare Φ include i seguenti passaggi principali:
1. modellizzazione del sistema: rappresentare il sistema come una rete di elementi (neuroni, bit, ecc.) con connessioni e dinamiche definite;
2. stati del sistema: determinare tutti gli stati possibili del sistema;
3. cause ed effetti: valutare le cause ed effetti di ciascuno stato del sistema, calcolando come ogni stato attuale può essere causato dagli stati precedenti e come influenzerà gli stati futuri;
4. partizioni del sistema: analizzare tutte le possibili partizioni del sistema in sottosistemi indipendenti e calcolare l’informazione integrata per ciascuna partizione;
5. Φ minimo: il valore di Φ è determinato dalla partizione che minimizza l’informazione integrata.
Questa procedura diventa rapidamente intrattabile con l’aumento del numero di elementi nel sistema a causa della crescita esponenziale del numero di stati e partizioni da considerare. Pertanto, mentre teoricamente calcolabile, in pratica il calcolo di Φ per sistemi complessi richiede approssimazioni e semplificazioni.
Esistono esempi di calcoli di Φ per sistemi semplici. Alcuni dei più noti includono:
1. reti neurali semplici: sono stati condotti calcoli su reti neurali molto piccole, composte da pochi neuroni, per dimostrare il concetto e verificare le previsioni della teoria;
2. automatismi cellulari: esempi di automi cellulari, come il “Game of Life” di Conway, sono stati utilizzati per calcolare Φ in scenari semplici;
3. circuiti logici: circuiti logici composti da porte AND, OR, NOT possono essere utilizzati per calcolare Φ e dimostrare come diverse configurazioni portino a diversi livelli di informazione integrata.
Questi esempi dimostrano la fattibilità del calcolo di Φ per sistemi relativamente piccoli e ben definiti, ma anche le difficoltà che emergono quando si cerca di applicare la teoria a sistemi biologici complessi, come il cervello umano. In sintesi, il calcolo di Φ è teoricamente possibile ma praticamente limitato dalla complessità computazionale. Esempi concreti esistono principalmente per sistemi semplici e modellizzazioni astratte.