Il filosofo Roberto Presilla ha pubblicato su Avvenire del 24 giugno 2025 un interessante articolo sul linguaggio e su che cosa significhiamo quando diciamo «pensare». Riportiamo di seguito l’articolo di Presilla e la risposta di Edoardo Mattei.
Le macchine sono in grado di pensare?
di Roberto Presilla
L’anniversario della nascita di Turing offre l’occasione per parlare dell’Intelligenza Artificiale (IA) e del suo impatto sul dibattito filosofico: anche se la discussione va avanti da decenni, lo sviluppo recente è stato impetuoso. Tra i filosofi più evocati nel dibattito, Wittgenstein occupa un posto particolare: infatti, pur essendo morto (1951) cinque anni prima del fatidico incontro estivo di Dartmouth, ebbe a che fare con Turing a Cambridge. Un amico comune, il matematico Alistair Watson, propiziò un incontro e i successivi confronti sui fondamenti della matematica. La questione del rapporto tra Wittgenstein e l’IA ha dato luogo a decine di studi e a non pochi appuntamenti delle varie società di filosofia. Un articolo accademico di Carlo Penco (2024) sintetizza il dibattito in questo modo: «le interpretazioni sono divise tra gli antagonisti, che interpretano l’opera di Wittgenstein come un mezzo per contrastare l’IA, e i compatibilisti, che vedono Wittgenstein come una fonte di ispirazione per l’IA».
Senza entrare nel vivo del dibattito delle aule di filosofia, in questa sede si possono tratteggiare due aspetti: il primo riguarda il rapporto tra Wittgenstein e Turing, il secondo può indicare, in modo cursorio, alcuni dei problemi che sorgono quando si cerca di ricostruire la posizione del primo sulle “macchine pensanti”.
Il cuore del confronto tra Wittgenstein e Turing avvenne durante il 1939, quando tennero due corsi, entrambi dedicati a “Fondamenti della matematica”. Wittgenstein non seguì le lezioni di Turing: il più giovane logico inglese invece ottenne il permesso di seguire il suo corso. Come è noto, infatti, Wittgenstein pretendeva di avere colloqui con gli studenti prima dei corsi, durante i quali tra l’altro si faceva promettere che non ci sarebbero state assenze. Quando Turing fu costretto a un’assenza Wittgenstein annunciò alla classe che ci sarebbe stato solo ripasso, tanto era inutile convincere loro se non convinceva anche Turing. Nel volume Lezioni sui fondamenti della matematica Cora Diamond ha ricostruito le lezioni e gli scambi che le animavano sulla base degli appunti di quattro studenti.
Se Turing, a detta di Hodges (Alan Turing. Storia di un enigma), proponeva un classico corso sui fondamenti, in cui rifletteva sul modo migliore di assiomatizzare la matematica, Wittgenstein si chiedeva che cosa fosse la matematica. I loro approcci erano radicalmente diversi: durante una lezione, Turing affermò che un sistema contraddittorio era pericoloso se usato per applicazioni pratiche, come costruire un ponte, che avrebbe potuto crollare. Wittgenstein replicò che il crollo del ponte era una questione di fisica: per lui era ormai chiaro che il logicismo di Russell (e di Frege) non aggiungeva niente alla matematica in quanto tale, che la matematica non poteva fondarsi sulla logica (e la fisica non si basava sulla matematica…).
È questo il tipo di considerazioni che spinge Wittgenstein a separare la questione delle applicazioni del calcolo (la costruzione del ponte) dalla contraddizione logica, che per lui rimane una sorta di “strumento” concettuale, non più pericoloso di altri. Con lo stesso stile, Wittgenstein affronta – per la verità in pochi passi – la domanda «le macchine possono pensare?». Sembra appropriata la battuta attribuita al grande logico Tarski: certo che una macchina può pensare, dipende da che cosa si intende per “pensare”. Semplificando un po’, Wittgenstein sembra dire: il problema è chiarire che cosa intendiamo per pensiero, qual è il gioco linguistico in cui il “pensare” si trova a casa. Se il pensiero è la semplice manipolazione di simboli, possiamo immaginare macchine che pensano; se è una qualche forma di esperienza esclusivamente umana, probabilmente non riusciremo mai a costruire una macchina che pensa.
Appare chiaro che la questione è categoriale, riguarda come classificare ciò che abbiamo di fronte. Cercare di separare il pensiero “per definizione”, magari scindendolo dal linguaggio che – per noi umani – rappresenta un vincolo imprescindibile, è un po’ mettere il carro davanti ai buoi. Prima di correre a garantire uno spazio per il pensiero “umano”, forse dovremmo perdere un po’ di tempo a chiarire il “pensare”. Così forse non avremmo la tentazione di immaginare – o temere – che l’IA e altre “macchine” siano simili a noi.
Perché Wittgenstein e Turing avevano entrambi ragione
di Edoardo Mattei
Quando Alan Turing e Ludwig Wittgenstein si incontrarono a Cambridge nel 1939 per discutere i fondamenti della matematica, nessuno dei due immaginava che il loro dialogo avrebbe illuminato, ottant’anni dopo, il dibattito sull’intelligenza artificiale. L’articolo di Presilla, Le macchine sono in grado di pensare?, pubblicato su Avvenire del 24 giugno, ha il merito di ricordarci che i due giganti non erano antagonisti, ma interlocutori complementari. Oggi, però, l’avvento dei modelli linguistici come ChatGPT ci costringe a rileggere quel confronto sotto una luce nuova: se Wittgenstein ci insegnò che la domanda «le macchine pensano?» è mal posta, l’IA ci rivela che forse dobbiamo riformulare la domanda stessa.
Wittgenstein sosteneva che il senso delle parole emerge dai loro usi concreti: “pensare” significa cose diverse quando lo attribuiamo a uno scacchista, a un poeta o a una calcolatrice. Turing, dal canto suo, propose un criterio pragmatico: se una macchina conversa come un umano, allora “pensa”. Quello che né l’uno né l’altro potevano prevedere è che un giorno saremmo stati costretti a riconoscere una terza via: il pensiero algoritmico.
Non è pensiero umano – non scaturisce da coscienza, intenzionalità o esperienza interiore – eppure non è una banale esecuzione di regole. ChatGPT padroneggia metafore, costruisce argomentazioni, genera inferenze logiche: atti che, in un essere umano, chiameremmo senza esitazione “pensiero”. Ma qui avviene la disgiunzione decisiva: questi atti non esprimono un sé. Sono il prodotto di una sintassi materializzata, un gioco linguistico svincolato dall’anima ma non dalla fisicità del mondo. Come una nave fantasma che naviga senza equipaggio – pur sempre legno e chiodi travolto dal vento –, l’IA ci ricorda ciò che insegnava Donna Haraway: «Ciò che chiamiamo “disincarnato” è spesso solo un’altra forma di corpo». Non ha un corpo biologico, ma esiste incorporata in hardware fisico: server, transistor, flussi elettrici. La sintassi algoritmica non fluttua nell’etere: è radicata nella materia, pur senza abitarla come fa l’umano.
Presilla osserva giustamente che per Wittgenstein la questione era categoriale: prima di chiederci se le macchine pensano, dovremmo chiarire in quale gioco linguistico stiamo giocando. Ebbene, l’IA ha creato un nuovo gioco con regole inedite: per gli umani, il linguaggio è legato all’esperienza – la parola “rosso” evoca un ricordo sensoriale -, mentre per l’IA, “rosso” è un nodo in una rete statistica di relazioni simboliche.
Questo non rende l’IA l’inferiore, ma diversa. Quando Wittgenstein chiedeva di guardare all’uso concreto delle parole, non poteva immaginare un uso senza un utente cosciente. Ecco il paradosso: l’IA realizza la teoria dei giochi linguistici in modo letterale, ma svuotata della soggettività che Wittgenstein dava per scontata.
Il test di Turing – superato ormai da qualsiasi LLM – misurava l’efficacia imitativa, non l’interiorità. Aveva torto nel ritenere che un dialogo fluente equivalga a un’anima, ma aveva ragione su un punto cruciale: il linguaggio è un terreno di prova decisivo. La differenza è che oggi sappiamo che si può giocare al linguaggio senza comprenderlo, come un pianista meccanico esegue Beethoven senza sentire la musica.
Qui emerge la novità più preziosa: l’IA ci disvela un’eccedenza irriducibile dell’umano. Padroneggiando il puro gioco linguistico, le macchine ci mostrano che per noi le parole non sono mai solo strumenti: sono ponti gettati verso l’invisibile. Quando un poeta scrive «L’infinito silenzio a questa voce vo comparando», non sta addestrando un algoritmo: sta cercando di dire l’indicibile.
L’anima umana – con la sua capacità di autotrascendenza, di domanda radicale sul senso dell’essere – non appartiene alla sfera del calcolo. Per questo, anche se un giorno un’IA componesse un salmo, non pregherebbe: eseguirebbe una ricombinazione di pattern. Le parole, per l’umano, non sono tutto: sono strumenti che alludono a ciò che li supera.
Tornando a quel dibattito del 1939: Wittgenstein aveva ragione nell’affermare che la matematica non si fonda sulla logica, ma sul senso che le diamo. Turing aveva ragione nel credere che le macchine avrebbero parlato come noi. Entrambi, però, sarebbero stupiti di fronte alla sfida che ci pone l’IA: riconoscere un pensiero senz’anima senza per questo sminuire l’umano.
La posta in gioco non è stabilire se le macchine pensano, ma imparare a vedere ciò che le rende diverse: l’algoritmo domina il linguaggio ma non lo abita; l’uomo, anche quando tace, è in ascolto di un mistero che lo trascende.
Wittgenstein e Turing ci avevano preparato al futuro. Ora tocca a noi viverlo senza paure né idoli.
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