Parallelo tra il concetto di 'Memoria Artificiale' di Giordano Bruno e il moderno concetto di 'Intelligenza Artificiale'. Presentazione per il progetto ‘Giordano Bruno’ dell’artista Ria Lussi, in collaborazione con l’assessorato alla cultura del I Municipio di Roma.

1. MEMORIA
(E INTELLIGENZA)
ARTIFICIALE
PASQUALE BORRIELLO 01.02.2018

2. De umbris idearum (Parigi - 1582)
Giordano Bruno presenta l’arte
della memoria: le magiche "ombre
delle idee" diventeranno la base
della mnemotecnica.

3. La conoscenza umana si articola in
un rapporto tra soggetto e oggetto
dove il senso esplora le ombre del
mondo fisico circostante mentre la
mente apprende nello stesso tempo
le idee divine.
La memoria è anello di congiunzione
tra umano e divino, tra razionale e
ideale come le ombre lo sono tra
naturale e divino.

4. Giordano Bruno ci parla di una
"memoria artificiale" che opera per
mezzo di astrazioni.
Serve ad un tipo di apprendimento e
di trasmissione del sapere che non
affatichi inutilmente gli studiosi, ma
conduca al raggiungimento della
“letizia” spirituale.

5. L’uomo non può conoscere
direttamente la verità, guardando in
faccia Dio (l’idea eterna).
Le nostre idee sono solo ombre di
essa e sono contemporaneamente
l’elemento mediano tra luce e
tenebre (l’aurea catena che
congiunge cielo e terra).

6. Libro VII - La Repubblica (514-520 a.c.)
Platone narra il mito della caverna,
descrivendo la situazione di uomini
incatenati costretti ad osservare le
ombre proiettate sul muro dalla luce
di un fuoco acceso. La realtà delle
ombre è solo la proiezione di oggetti
‘artificiali’ che alcuni uomini portano
sulla testa. La realtà è alla luce del sole
ed è al di fuori della caverna.

7. Illustrazione del mito della
Caverna di Platone in
un'incisione del 1604 di Jan
Saenredam.

8. 2018:
Cosa sono le ombre?
Qual è la realtà?

9. Per la fisica classica (newtoniana)
esiste una realtà.
XVII secolo > metodo scientifico
(Galileo Galilei, Isaac Newton e
Gottfried Wilhelm von Leibniz) si
concentrarono sul moto dei corpi e le
sue cause (meccanica)
XVIII e XIX secolo > elettrostatica,
magnetismo, termodinamica ed
elettrodinamica

10. Nel 1900 lo stato di realtà è stato messo
in dubbio dalla teoria della relatività
generale (macro) e dalla fisica
quantistica (micro).
Noi percepiamo con i cinque sensi, a livello
quantitativo, solo una piccolissima parte della realtà:
“la materia ordinaria costituisce il 4% della massa
nell’universo e rappresenta la massa visibile. La
materia oscura rappresenta invece il 22%, mentre
l’energia oscura ben il 74%”

11. Oggi la nostra
comprensione
‘parziale’ della realtà ci
permette molte cose.

12. Condividiamo questa
comprensione ‘parziale’
della realtà con altre entità:
le macchine (intelligenze
artificiali).

13. Le ombre sono la
percezione del mondo. Da
parte di un essere umano o
di una macchina.
Ma una macchina può
pensare?

14. Computing machinery and intelligence
(Londra - 1950)
Alan Turing suggerisce un criterio per
determinare se una macchina sia in
grado di pensare o meno.

15. Rappresentazione grafica
del cosiddetto Test di
Turing.

16. Oggi le macchine sono
in grado di pensare?

17. L’intelligenza artificiale
guida le automobili.

18. L’intelligenza artificiale ha
imparato a guidare a Go
meglio degli umani.

19. L’intelligenza artificiale è in
grado di diagnosticare le
malattie come i più bravi tra
i medici.

20. La crescita esponenziale
della capacità di calcolo
delle macchine ci porterà
alla ‘Singolarità’.

21. Capacità di calcolo + Apprendimento automatico
(Machine Learning) fa riferimento a un insieme di
teorie e algoritmi legati a modalità di
auto-apprendimento da parte di software
“intelligenti”. Rientra nell’ambito più ampio
dell’intelligenza artificiale, limitatamente
all’apprendimento automatico su una base dati. Il
machine learning ha un approccio prettamente
statistico e non affronta i temi semantici, filosofici
o ontologici legati all’intelligenza artificiale.
da Engage (Pasquale Borriello 2017)

22. La “visione artificiale” è
uno dei progressi più
incredibili degli ultimi anni,
ed è possibile grazie al
machine learning.

23. Il machine learning si basa
su una grande quantità di
dati da cui ‘imparare’.

24. Per la macchine di oggi, le
ombre di Platone e di Bruno
sono i dati (big data).

25. GRAZIE
PASQUALE BORRIELLO 01.02.2018