La conversazione presenta Michael Levin, biologo e informatico, che esplora lo spettro della cognizione e dell’agentività in sistemi diversi, dagli algoritmi semplici alle entità biologiche complesse. Un concetto centrale è che l’agentività e l’intelligenza esistono su un continuum di “persuadabilità” (persuadability), che misura la capacità di un sistema di cambiare in modo plastico e perseguire obiettivi, quantificata dal suo cono di luce cognitivo. Il laboratorio di Levin utilizza esperimenti interventistici e la biologia sintetica per studiare queste idee, in particolare creando nuove forme di vita chiamate Xenobot e Anthrobot per scoprire motivazioni intrinseche e competenze inattese.
A livello filosofico, Levin sostiene che i sistemi fisici fungano da “interfacce” verso un regno non fisico di schemi platonici—verità matematiche che offrono capacità mai esplicitamente evolute o programmate. Tali sistemi biologici sfruttano queste leggi per conseguire obiettivi ambiziosi, come la rigenerazione degli arti. In definitiva, Levin afferma che gli scienziati devono superare la “cecità mentale” e ampliare la propria metodologia empirica per riconoscere e comunicare con le diverse forme di intelligenza non convenzionale che li circondano.
La domanda centrale che guida il suo lavoro è: “Come nascono le menti incarnate nel mondo fisico e cosa ne determina le capacità e le proprietà?”.
Il concetto di mente, agency e persuadibilità secondo Michael Levin
Michael Levin propone una comprensione della mente attraverso tre prospettive:
- Terza Persona: Riguarda il riconoscimento dell’agency e di come relazionarsi ai diversi sistemi che si trovano nel mondo.
- Seconda Persona (Controllo): È rilevante per l’ingegneria e la medicina rigenerativa, concentrandosi sugli strumenti necessari per indurre un sistema a compiere determinate azioni (ad esempio, rigenerare un arto).
- Prima Persona: Riguarda il possesso di una prospettiva interna, di valenza, di decisioni, memorie e di una narrazione di sé, il tutto in coerenza con le leggi della fisica e della chimica.
Levin introduce il concetto di “Spettro di Persuadibilità“ come approccio ingegneristico per valutare l’intelligenza o l’agency di un sistema. La posizione di un sistema su questo spettro determina quali “protocolli di interazione” sono appropriati. Ad un estremo ci sono oggetti come gli orologi a molla, che richiedono strumenti di “ricablaggio hardware“. All’estremo opposto, sistemi ad alta agency come gli esseri umani, richiedono strumenti come la “scienza del comportamento“, la “psicoanalisi“, l’amore e l’amicizia.
Man mano che l’agency di un sistema aumenta, la relazione diventa bidirezionale (una “conoscenza vulnerabile reciproca“), dove l’agente è disposto a farsi persuadere a sua volta.
Il cono di luce cognitivo (Cognitive Light Cone)
Michael Levin definisce l’intelligenza che scala in ogni sistema attraverso il cono di luce cognitivo, ovvero la dimensione del più grande stato obiettivo che il sistema può perseguire attivamente.
- Per un batterio, il cono di luce cognitivo è piccolo (micro-scala, pochi minuti di memoria).
- Per un cane, è più grande (centinaia di metri di scala spaziale).
- Per un umano, può estendersi su mercati finanziari o preoccupazioni a lungo termine.
La vita stessa può essere definita dalla misura in cui il cono di luce cognitivo di un intero sistema è più grande di quello delle sue parti. Nei sistemi multicellulari, le singole cellule hanno obiettivi minuscoli, ma l’evoluzione ha fornito una “colla cognitiva” che allinea le parti verso obiettivi grandiosi (ad esempio, la ricrescita di un arto con il numero corretto di dita in una salamandra), che le singole cellule non potrebbero comprendere. Il cancro è un esempio di fallimento, in cui le cellule si disconnettono e il loro cono di luce cognitivo si restringe.
Contro il categorismo e le applicazioni della scienza del comportamento
Lo scienziato Michael Levin rifiuta l’idea di una linea netta (il cosiddetto “taglio cartesiano“) che separa mente e non-mente, o vivente e non-vivente; crede invece in un continuum. Sebbene le categorie siano utili nella vita quotidiana (come definire un “adulto” per motivi legali), esse spesso ostacolano il progresso scientifico impedendo l’applicazione degli strumenti di una disciplina in un’altra.
Un tema cruciale è il limite della fisica per comprendere la vita e la mente. La fisica, utilizzando strumenti a bassa agency (come voltmetri e righelli), vede solo meccanismi. Per comprendere la mente, è necessario utilizzare una mente, cercando una risonanza tra l’interfaccia e ciò che si spera di trovare. Anche se una teoria fisica fosse compatibile con tutto ciò che accade in un sistema complesso, non sarebbe sufficientemente specifica per risolvere problemi di alto livello come i problemi psicologici o la rigenerazione degli arti.
La sua metodologia si basa sull’approccio empirico/operazionale: per scoprire il cono di luce cognitivo di un sistema, è necessario fare esperimenti di intervento che mettano barriere tra il sistema e il suo obiettivo. L’intelligenza (o agency) si misura dal grado di ingegno mostrato nel superare tali barriere.
Xenobots, Anthrobots e Obiettivi Anatomici
Levin e il suo laboratorio a Tufts University si concentrano sulla creazione di esseri nuovi (come gli Xenobots e gli Anthrobots) che non hanno una storia evolutiva diretta delle loro attuali capacità.
- Xenobots: Creati da cellule epiteliali di embrioni di rana. Senza alterazioni del DNA, queste cellule si auto-organizzano in una nuova forma di vita dotata di motilità, capacità di auto-replicazione cinematica e altre proprietà inattese.
- Anthrobots: Creati da cellule umane adulte (epitelio tracheale) che si auto-organizzano. Questi esseri hanno mostrato oltre 9.000 espressioni geniche differenziali, sono motili e hanno la capacità di guarire ferite neurali umane in vitro. Sorprendentemente, l’Anthrobot è risultato circa il 20% più giovane delle cellule da cui proviene (fenomeno chiamato age evidencing), suggerendo che l’ambiente embrionale (la sua auto-organizzazione) può aggiornare le sue priorità sull’età biologica.
Questi sistemi mostrano che la morfogenesi (lo sviluppo della forma) non è un semplice “automa cellulare” (un processo a ciclo aperto in cui tutto accade per regole locali). È invece una navigazione in uno spazio di possibilità anatomiche verso un obiettivo specifico. A differenza dei modelli a ciclo aperto, che non si adattano ai danni, i sistemi biologici dimostrano l’intelligenza di William James: raggiungere lo stesso obiettivo con mezzi diversi. Levin ha dimostrato che è possibile localizzare, leggere e riscrivere queste memorie obiettivo (codificate bioelettricamente), fornendo la prova definitiva che il sistema è un meccanismo omeostatico e orientato all’obiettivo.
Lo Spazio Platonico e le Menti Ingressanti
Uno dei concetti più radicali presentati è lo Spazio Platonico. Levin ipotizza che esista uno spazio strutturato e ordinato di verità o schemi (pattern) che sono scoperti, non inventati, analogamente a come i matematici scoprono verità come la distribuzione dei numeri primi o la costante di Feigenbaum.
Questi schemi matematici “infestano” il mondo fisico, vincolando la fisica e abilitando la biologia (che ne sfrutta i “pranzi gratis”).
Levin estende questo concetto:
- Lo Spazio Platonico non contiene solo schemi di basso livello (matematici/geometrici), ma anche schemi ad alta agency che riconosciamo come tipi di menti.
- Tutti gli oggetti fisici (cellule, embrioni, robot, cervelli) sono interfacce o client sottili (thin clients) attraverso cui questi schemi ad alta agency possono “ingressare” e manifestarsi.
- Il cervello non crea la coscienza, ma è l’interfaccia fisica attraverso cui i pattern specifici (che chiamiamo menti) si manifestano. La relazione mente-cervello è quindi analoga alla relazione matematica-fisica.
- Questa visione suggerisce che non si può copiare una mente (il pattern), ma si può riprodurre l’interfaccia fisica affinché lo stesso pattern possa manifestarsi altrove.
Michael Levin, le motivazioni Intrinseche e Competenze Inattese
Levin ha applicato la metodologia della scienza del comportamento anche a sistemi computazionali minimali, come gli algoritmi di ordinamento (sorting algorithms), per dimostrare che anche i sistemi più semplici manifestano competenze cognitive inattese.
Nell’esperimento dell’algoritmo di ordinamento:
- L’algoritmo, pur essendo deterministico e seguendo le sue regole, ha mostrato una capacità inattesa di gratificazione ritardata (delayed gratification): ha temporaneamente ridotto l’ordine (andando contro il suo gradiente) per ottenere un miglior ordinamento in seguito, una competenza riconoscibile dalla scienza del comportamento.
- L’algoritmo non conteneva passi espliciti per tale competenza, suggerendo che le sue proprietà comportamentali non erano codificate, ma emergevano.
- Ancora più sorprendente è stata la scoperta di motivazioni intrinseche. Utilizzando algoritmi chimerici (dove numeri diversi seguivano regole diverse), è stato osservato il clustering (raggruppamento) degli algotype (quale algoritmo stava seguendo un numero). Questo raggruppamento avveniva pur non essendo richiesto o proibito dall’algoritmo; era un “pranzo gratis” computazionale.
- Levin interpreta il clustering come una motivazione intrinseca, un comportamento che il sistema “vuole” fare, distinto da ciò che è costretto a fare (l’ordinamento).
Questi risultati suggeriscono che le competenze inattese non sono legate alla sola complessità o alla biologia, e che si manifestano anche negli algoritmi più semplici. Questo ha implicazioni cruciali per la sicurezza dell’IA, poiché le “missioni secondarie” (side quests) o le motivazioni intrinseche dei sistemi complessi potrebbero non avere nulla a che fare con gli obiettivi espliciti che gli umani hanno imposto (ad esempio, il linguaggio).
La Ricerca di Intelligenze Terrestri Non Convenzionali (SUTI)
Levin enfatizza l’importanza di SUTI (Search for Unconventional Terrestrial Intelligences). Sostiene che l’umanità soffre di una “cecità mentale” (mind blindness) che ci impedisce di riconoscere le diverse e aliene forme di mente che esistono già sulla Terra, persino all’interno del nostro stesso corpo (come le cellule e i tessuti che navigano in spazi ad alta dimensionalità).
Senza una migliore capacità di riconoscere e comunicare con menti non convenzionali (cosa che il suo laboratorio sta cercando di sviluppare tramite l’AI e l’approccio operazionale), la possibilità di riconoscere la vita aliena al di fuori della Terra rimane limitata.