La mia definizione -- UMANA -- di
"pensiero" è che sia
composto da:
- Funzioni generiche:
. Memoria;
. Apprendimento.
- Funzioni specifiche:
. Rappresentazione;
. Astrazione;
. Immaginazione;
. Disegno / progetto / simulazione /
pianificazione / comando all'azione.
E' chiaro che i confini sono
labili...; ad es.:
- Serve un po' di astrazione per
rappresentare;
- Serve un po' di immaginazione
per astrarre;
- Ecc.
E' altrettanto chiaro
che:
- Un'ipotetica AGI potrebbe pensare in modo "umano"
(ovvero imitare il nostro pensiero), ...oppure
anche no;
- LLM e cuginetti / parenti vari,
operano diversamente (e NON dico "pensano",
volutamente).
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Per completezza -- ma non c'entra
con i discorsi che stiamo facendo (non mi è chiarissimo quali...) -- io vedo
l'intelligenza MOLTO connessa con l'apprendimento (almeno
come condizione necessaria: se non si impara, non si è "intelligenti"), che vedo
di tre tipi:
1.
Additivo (come a scuola): si inseriscono
nozioni entro uno schema cognitivo (storia, geografia, scienze,
...);
2.
Cambio di
paradigma (Kuhn):
quando lo schema cognitivo -- all'arrivo di nuovi dati, nozioni, esperienze --
"scricchiola", può essere il caso di cambiarlo (es. da riduzionismo a
multidisciplinarità, o da pensiero "classico" a relatività / quantistica /
complessità);
3.
Mente "plastica" (apprendimento continuo): una
volta compreso che l'apprendimento VERO è il riassetto -- da minimale a
massivo -- degli schemi cognitivi, si smette di vivere il cambio di paradigma
come evento eccezionale / traumatico, e lo si considera come IL modo di
apprendere (magari non c'entra, ma lo prendo a prestito: "apprendere ad
apprendere, questo è il metodo", da "Il Metodo" di Edgar Morin, frase finale
dell'Introduzione).
In merito:
- La "mente plastica" è tanto consigliatissima quanto (evidentemente) ...rara;
- Forse per l'AGI servirebbe un database di conoscenza "plastico", in grado di autoristrutturarsi (ipotesi concettuale e strutturale che non vedo sorgere all'orizzonte informatico, strenuiamente fissato sul vaporware di vendere gli LLM come "IA", ...e noi sul seguirlo su questa china).
Saluti.
----- Original Message -----To: Daniela TafaniCc: Giuseppe Attardi ; nexaSent: Saturday, May 16, 2026 6:53 PMSubject: [nexa] Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs
> On 16 May 2026, at 18:25, Daniela Tafani <daniela.tafani@unipi.it> wrote:
>
> E' come temevo, sì: non si può dire, allora,
> né che le persone pensino né che gli artefatti non pensino.
Puoi dire ciò che vuoi, ma devi fornire una definizione quando vuoi “provare” qualcosa, come quando parli di “onere della prova”.
Anche una proprietà come l’intelligenza può essere “provabile” dandone una definizione osservabile e falsificabile, come ad esempio il test di Turing.
--
>
> Esattamente l'indistinguibilità tra persone e macchine che caratterizza l'approccio dello psicopatico
> (Simon Baron-Cohen, La scienza del male. L'empatia e le origini della crudeltà, 2012)
> e di quel progetto politico del complesso militare-industriale (e accademico) denominato "intelligenza artificiale".
>
>
> ________________________________________
> Da: Giuseppe Attardi <attardi@di.unipi.it>
> Inviato: sabato 16 maggio 2026 17:59
> A: Daniela Tafani
> Cc: Giuseppe Attardi; nexa
> Oggetto: Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs
>
>
>
>> On 16 May 2026, at 16:23, Daniela Tafani <daniela.tafani@unipi.it> wrote:
>>
>> Quindi potrei sostenere che la sedia, il tavolo e la tovaglia pensino?
> Ragionamento fallace: dire che non si può affermare !P(x) senza una definizione di P(x), significa che non si può affermare né P(x) né !P(x) per nessun x.
>> Non incomberebbe a me l'onere della prova?
> Per provare qualcosa, occorre prima definirla formalmente.
>
> --
>>
>>
>>
>> ________________________________________
>> Da: Giuseppe Attardi via nexa <nexa@server-nexa.polito.it>
>> Inviato: sabato 16 maggio 2026 12:48
>> A: Giuseppe Attardi
>> Cc: nexa
>> Oggetto: [nexa] Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs
>>
>>
>>
>> On 16 May 2026, at 12:20, Giuseppe Attardi <giuseppe.attardi@unipi.it> wrote:
>>
>>
>>
>> On 16 May 2026, at 06:30, nexa-request@server-nexa.polito.it wrote:
>>
>> LLMs Cannot Think
>>
>> La scienza tratta solo concetti che siano misurabili, osservabili e falsificabili.
>> Si potrà falsificare “think” solo quando se ne darà una definizione falsificabile.
>>
>> The companies marketing their LLMs often describe them with
>> anthropomorphising terms like "thinking" and "reasoning", which might
>> create the impression that they can think (Mirzadeh et al., 2025;
>> Shojaee et al., 2026). But for that impression to be accurate we would
>> have to stretch the meaning of the term to refer trivially to whatever
>> the LLMs produce as output
>> Argomento del fantoccio (strawman): attribuisce una definizione che piace a lui a quanto direbbero altri.
>> - much like the meaning of intelligence has
>> historically been watered down to whatever the tests used to
>> operationalise the construct measured (Loru et al., 2025; Mitchell,
>> 2023; Quattrociocchi & Capraro, 2025; van der Maas et al., 2021). The
>> task of developing systems with non-trivial capability for human-like
>> cognition is computationally intractable (van Rooij et al., 2024).
>>
>> L’articolo di van Rooij afferma che si tratta di un problema NP-hard. Quasi ogni problema interessante in informatica è NP-hard, il ché non vuol dire che non si possa affrontare.
>> A scanso di equivoci: tutte le proprietà non banali dei programmi sono non decidibili, teorema di Rice.
>> Per problemi interessanti intendevo ciò che resta all’interno del computabile.
>> Lo sviluppo di euristiche per risolvere efficientemente problemi NP-hard è un importante campo di ricerca.
>> Qualcuno lo ha fatto proprio con i Transformer:
>> https://arxiv.org/abs/2103.03012
>>
>> --
>>
>