Non mi sembra che Beppe abbia detto quello chi gli hai messo in bocca... E sulla faccenda "realta" vorrei stendere un velo di silenzio: è EVIDENTE che LLM e affini NON hanno un modello di realtà (se NON appositamente introdotto...), e quindi NON correlano testo e mondo. Fanno ALTRO. E, se ci fa comodo, ...perché non usarlo ("l'altro", il risultato, non l'LLM)? Io la vedo molto "operativamente": possono far danni, ma intanto fanno comodo. ----- Original Message ----- From: Daniela Tafani via nexa To: Giuseppe Attardi ; nexa@server-nexa.polito.it Sent: Saturday, May 16, 2026 7:57 PM Subject: [nexa] Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs D'accordo. Allora, quando hai scritto frasi come "Oggi i modelli sanno leggere e interpretare immagini e quindi farsi una propria idea della realtà", stavi formulando una tua personale professione di fede. Così va bene, grazie. Non occorre discutere oltre. Io mi appello alla libertà di culto. La religione della Silicon Valley non è la mia. Il 16/05/26 18:53, Giuseppe Attardi ha scritto:
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.
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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.
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________________________________________ 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
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