Il "Paradosso di Fermi" applicato al tempo o il "Paradosso di Moravec" nell'Intelligenza Artificiale: perché per un supercomputer moderno è facilissimo battere il campione del mondo di scacchi, risolvere integrali o superare l'esame da avvocato, ma è difficilissimo fare le cose che un bambino di un anno fa senza pensare, come piegare un asciugamano o allacciarsi le scarpe?
Approfondimento
Negli anni Cinquanta e Sessanta i padri fondatori dell'Intelligenza Artificiale (come Marvin Minsky e Herbert Simon) erano convinti che la parte più difficile da insegnare a un computer fosse il **ragionamento astratto di alto livello** — giocare a scacchi da Gran Maestro, dimostrare teoremi di geometria, diagnosticare malattie o tradurre lingue — e che una volta risolto quello, far camminare un robot in una stanza o fargli sparecchiare la tavola sarebbe stato un banale scherzetto da ragazzi.
Negli anni Ottanta i ricercatori di robotica e informatica **Hans Moravec**, Rodney Brooks e Marvin Minsky si accorsero che la realtà era esattamente il contrario, formulando una legge fondamentale nota come **"Paradosso di Moravec"**.
Come scrisse Moravec nel **1988**: *«È sorprendentemente facile far sì che i computer mostrino prestazioni da esseri umani adulti nei test di intelligenza o nel gioco della dama e degli scacchi, ed è invece difficilissimo, se non quasi impossibile, dar loro le abilità percettive e motorie di un bambino di un solo anno di età!»*.
Pensateci un istante: già nel 1997 il computer IBM *Deep Blue* ha sconfitto il campione del mondo di scacchi Garri Kasparov, e oggi i moderni modelli linguistici risolvono equazioni differenziali, scrivono codice in PHP o Python in tre secondi e superano gli esami universitari di medicina e giurisprudenza. Eppure, se chiedete al robot umanoide più avanzato e costoso del pianeta di fare i gesti che un **bambino di due o tre anni** compie ridendo senza nemmeno pensarci — come correre su un sentiero di sassi sconnessi nel bosco senza cadere, infilare la mano nella tasca dei jeans per tirare fuori al tatto una moneta da un euro lasciando dentro le chiavi, sbucciare un mandarino senza schiacciarlo o piegare una camicia stropicciata appena tolta dalla lavatrice — il robot va in enorme difficoltà e richiede milioni di righe di codice di calcolo in tempo reale!
La spiegazione data da Hans Moravec è un capolavoro di **biologia evolutiva** (una "retroingegneria" del cervello umano): il ragionamento logico astratto, la matematica, la scrittura e il gioco degli scacchi sono conquiste recentissime della nostra specie, nate negli **ultimi 5.000 - 100.000 anni**; l'evoluzione non ha avuto il tempo di creare circuiti dedicati per la matematica, per cui noi la facciamo con la piccola parte conscia della corteccia cerebrale usando poche regole logiche facili da copiare in un computer.
Al contrario, vedere un oggetto in movimento tra le ombre, tenere l'equilibrio su due piedi e calibrare al milligrammo la forza delle dita per afferrare un uovo senza romperlo sono abilità che la selezione naturale ha perfezionato, scolpito e cablato direttamente nei nostri miliardi di neuroni inconsci per **oltre 500 milioni di anni di evoluzione animale**! Quando allunghiamo la mano per prendere una tazza di caffè, il nostro cervello sta eseguendo inconsciamente miliardi di operazioni fisiche e sensoriali al secondo che a noi sembrano "facili" solo perché non ci accorgiamo del titanico supercomputer biologico che lavora sotto il cofano.
Negli anni Ottanta i ricercatori di robotica e informatica **Hans Moravec**, Rodney Brooks e Marvin Minsky si accorsero che la realtà era esattamente il contrario, formulando una legge fondamentale nota come **"Paradosso di Moravec"**.
Come scrisse Moravec nel **1988**: *«È sorprendentemente facile far sì che i computer mostrino prestazioni da esseri umani adulti nei test di intelligenza o nel gioco della dama e degli scacchi, ed è invece difficilissimo, se non quasi impossibile, dar loro le abilità percettive e motorie di un bambino di un solo anno di età!»*.
Pensateci un istante: già nel 1997 il computer IBM *Deep Blue* ha sconfitto il campione del mondo di scacchi Garri Kasparov, e oggi i moderni modelli linguistici risolvono equazioni differenziali, scrivono codice in PHP o Python in tre secondi e superano gli esami universitari di medicina e giurisprudenza. Eppure, se chiedete al robot umanoide più avanzato e costoso del pianeta di fare i gesti che un **bambino di due o tre anni** compie ridendo senza nemmeno pensarci — come correre su un sentiero di sassi sconnessi nel bosco senza cadere, infilare la mano nella tasca dei jeans per tirare fuori al tatto una moneta da un euro lasciando dentro le chiavi, sbucciare un mandarino senza schiacciarlo o piegare una camicia stropicciata appena tolta dalla lavatrice — il robot va in enorme difficoltà e richiede milioni di righe di codice di calcolo in tempo reale!
La spiegazione data da Hans Moravec è un capolavoro di **biologia evolutiva** (una "retroingegneria" del cervello umano): il ragionamento logico astratto, la matematica, la scrittura e il gioco degli scacchi sono conquiste recentissime della nostra specie, nate negli **ultimi 5.000 - 100.000 anni**; l'evoluzione non ha avuto il tempo di creare circuiti dedicati per la matematica, per cui noi la facciamo con la piccola parte conscia della corteccia cerebrale usando poche regole logiche facili da copiare in un computer.
Al contrario, vedere un oggetto in movimento tra le ombre, tenere l'equilibrio su due piedi e calibrare al milligrammo la forza delle dita per afferrare un uovo senza romperlo sono abilità che la selezione naturale ha perfezionato, scolpito e cablato direttamente nei nostri miliardi di neuroni inconsci per **oltre 500 milioni di anni di evoluzione animale**! Quando allunghiamo la mano per prendere una tazza di caffè, il nostro cervello sta eseguendo inconsciamente miliardi di operazioni fisiche e sensoriali al secondo che a noi sembrano "facili" solo perché non ci accorgiamo del titanico supercomputer biologico che lavora sotto il cofano.
