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Il calcolo meccanico della Olivetti e l’Intelligenza artificiale

di Mauro Nemesio Rossi

Diverse analisi storiche e filosofiche della tecnologia suggeriscono che le calcolatrici meccaniche di Natale Cappellaro, il progettista che ha fatto la fortuna della Olivetti con la Divisumma 24 e la Tetractys, possano essere considerate embrioni di AI: idea suggestiva ma diffusa. Sebbene oggi associamo l'AI a chip di silicio e reti neurali, il lavoro di Cappellaro rappresenta l’apice di un’era in cui l'intelligenza veniva realizzata con le lamiere di ferro elaborata e trattata.

La logica del cinematismo rappresentava l’algoritmo. Il contributo rivoluzionario di Cappellaro fu la creazione di sistemi a memoria meccanica. Di fatto una calcolatrice decide attraverso una complessa rete di leve, camme e ingranaggi, la macchina gestisce il riporto o decide come eseguire una divisione automatica che è essenzialmente un ciclo iterativo di sottrazioni.

Se un algoritmo moderno è una sequenza di istruzioni logiche if-then-else, i cinematismi erano gruppi meccanici con costrutti logici.

Giuseppe Silvi^[1] ha spesso sottolineato come queste macchine fossero organismi meccanici capaci di elaborare dati seguendo una logica predeterminata. L'interpretazione di intelligenza meccanica è stata avanzata da studiosi di Media theory e dalla storia della cibernetica vedendo nelle macchine complesse degli anni '50 il passaggio dal calcolo puro all'elaborazione delle informazioni.

Macchine come la Tetractys e ancor più la Logos 27 avevano organi di memoria meccanica. La capacità di ricordare un numero e richiamarlo per un'operazione successiva è l'antesignano del concetto di registro di memoria nelle CPU moderne.

Mentre l'AI oggi cerca di emulare o superare le capacità cognitive umane, il calcolo meccanico perseguiva lo stesso obiettivo: quello di eliminare l’errore umano e la fatica mentale, delegando la scelta logica. In questo senso, era un’intelligenza artificiale limitata ma estremamente sofisticata. Molti ricercatori descrivono le intuizioni di Cappellaro come il ponte verso l'informatica moderna. Studiosi che analizzano il concetto automazione vedono nei cinematismi l’applicazione del principio di feedback meccanico. Sebbene non fosse un’AI capace di apprendere, non c'era il Machine learning, era un’AI nel senso di logica autonoma.

Gli storici concordano che senza l’ottimizzazione logica dei cinematismi, non saremmo mai arrivati alla P101 il primo personal computer al mondo. La P101 è l’evoluzione elettronica di quella stessa logica meccanica.

La genialità di Cappellaro stava nel trasformare un problema matematico in un percorso fisico. La macchina non contava, percorreva una soluzione.

Possiamo, quindi, definire le calcolatrici come intelligenza cristallizzata. Embrioni capaci di evolversi nel senso di architettura logica, dimostrando che il pensiero razionale può essere delegato a un oggetto inanimato, sia esso fatto di ingranaggi d'acciaio o di transistor.

La distinzione tra calcolo, cioè eseguire un compito, e intelligenza, capire il compito, potrebbe rendere azzardato il paragone, pensando che la logica meccanica sia già una forma di comprensione. La ripartizione tra manipolare simboli/pezzi di metallo secondo regole e semantica, comprendere il significato di ciò che si sta facendo, è una questione vista da due angolazioni contrapposte.

Se un sistema si comporta come se fosse intelligente, allora possiede una forma di intelligenza. In quest’ottica, i cinematismi non sono solo ferro che girano, ma pensiero solidificato. Chi li progettava doveva comprendere l’essenza matematica di una divisione per poterla tradurre in una serie di camme e levette. Una Divisumma 24 che decide quando fermare il ciclo di sottrazioni perché ha raggiunto il resto corretto sta operando una forma di feedback loop. Questo è il principio base della cibernetica, che è la madre dell’AI.

Dall'altro lato, il filosofo John Searle² sosterrebbe che il paragone è ingiusto. Una macchina meccanica segue ciecamente delle costrizioni fisiche: Un ingranaggio non sa di stare calcolando un profitto o una traiettoria balistica. Sta solo ruotando perché una forza lo spinge. In questo senso, la comprensione risiede interamente nel progettista e mai nell’oggetto. La macchina sarebbe, quindi, un’estensione dell'intelligenza umana, non un embrione di intelligenza propria.

Esiste un concetto moderno chiamato intelligenza morfologica, usato nella robotica avanzata, dove si suppone che la forma fisica di un oggetto possa risolvere problemi logici senza bisogno di un cervello centrale.

Nelle macchine meccaniche la comprensione non è un software astratto, ma è distribuita nella meccanica stessa. La capacità della macchina di gestire eccezioni o errori meccanici attraverso incastri complessi può essere vista come una forma di intelligenza situata.

Se ridefiniamo l’AI non come coscienza, ma come capacità di elaborare informazione per risolvere un problema il parallelo esiste.

Il calcolo meccanico era un embrione perché ha dimostrato che la logica può essere separata dall'uomo e affidata alla materia. Il salto dai cinematismi al silicio è solo un cambio di materiale e di velocità, ma l'atto di delegare il giudizio logico a un meccanismo è il vero rinnovamento dell'intelligenza artificiale.

Se consideriamo l’AI come una scala di autonomia, le macchine degli anni ‘50 sono i primi gradini: non capivano il perché, ma dominavano perfettamente il come, che è il prerequisito di ogni forma di intelligenza.

Nel fatto che oggi l’AI sia immateriale (software) la rende più vicina alla vera comprensione rispetto alla fisicità di una macchina Olivetti, c'è una sorta di umiltà tecnologica in questa visione. Spesso guardiamo alle AI moderne come a qualcosa di quasi magico o spirituale perché non ne vediamo le parti mobili. Ma la realtà è che una volta la logica era fatta di leve di acciaio e camme sinterizzate. Se si apriva una Divisumma, si vedeva il pensiero muoversi. La logica moderna è fatta di elettroni e porte. Se apri un processore moderno, vedi solo silicio, ma il calcolo avviene attraverso lo spostamento fisico di cariche elettriche.

Natale Cappellaro non stava solo costruendo strumenti per contabili, era l’antesignano su cui avremmo poi fatto correre l'intelligenza digitale. Siamo passati da cinematismi ferro ai neuroni di silicio, ma il codice sorgente, la logica pura, resta il medesimo.

²John Searle (nato nel 1932) è uno dei più influenti filosofi contemporanei, noto soprattutto per i suoi contributi alla filosofia del linguaggio e della mente. Searle è l'uomo che ha raffreddato gli entusiasmi di chi crede che una macchina possa davvero pensare.

L’esperimento della “Stanza Cinese” è il suo argomento più famoso (proposto nel 1980) per smontare l'idea che un computer possa avere un'intelligenza simile a quella umana. Immagina una persona chiusa in una stanza con un manuale di istruzioni che spiega come rispondere a dei simboli cinesi. La persona non capisce il cinese, ma seguendo le istruzioni, “Se ricevi il simbolo X, scrivi il simbolo Y”, riesce a dare risposte perfette. Chi sta fuori pensa che la persona capisca il cinese. In realtà, la persona sta solo manipolando simboli senza capirne il significato (sintassi senza semantica).

La macchina è solo uno strumento utile per simulare processi cognitivi umani, come la Divisumma che automatizza il calcolo. Searle accetta questa definizione. L'idea che un computer programmato correttamente sia effettivamente una mente, capace di capire e avere stati mentali, va rifiutata categoricamente.

Searle sostiene che la coscienza è un fenomeno biologico, esattamente come la fotosintesi o la digestione.

Secondo lui, puoi simulare la fotosintesi su un computer finché vuoi, ma non otterrai mai ossigeno. Allo stesso modo, puoi simulare il calcolo o il pensiero con i cinematismi o con i chip di silicio, ma non otterrai mai "comprensione" perché manca il supporto biologico (il cervello).

È affascinante pensare che, se potessimo rallentare un moderno software di AI di un miliardo di volte e ingrandirlo a dismisura, probabilmente vedremmo qualcosa che somiglia moltissimo a una danza frenetica di leve e ingranaggi di una vecchia macchina di Ivrea.

Siamo portati a pensare che l'AI moderna sia viva o intelligente solo perché è veloce e astratta. Ma se scomponiamo un Large language model troviamo matrici matematiche che, in ultima analisi, operano come i cinematismi di Natale Cappellaro e di Teresio Gassino, padre tecnologico della Logos 27.

Ieri una camma spostava una leva che attivava un totale, oggi un peso statistico, un numero devia un segnale elettrico verso un nodo neurale piuttosto che un altro.

L’inganno dell'antropomorfismo sta nel fatto di non vedere più le parti meccaniche in movimento e ci spinge a proiettare sull'AI intenzionalità e coscienza. Quando una Divisumma 24 eseguiva una divisione complessa, nessuno pensava che la macchina capisse l'aritmetica; si ammirava la genialità del costruttore. Oggi, poiché i cinematismi sono microscopici e viaggiano alla velocità della luce, tendiamo a dare il merito alla macchina stessa.

La lezione della Olivetti è che l'intelligenza è architettura. Non importa se l'architettura è fatta di ghisa, acciaio o semiconduttori; è la disposizione logica delle parti che genera il risultato intelligente.

In questo senso, siamo ancora tutti figli di quella meccanica degli anni '50. Abbiamo solo sostituito il metallo con la resistenza del silicio, ma stiamo ancora nella logica per automatizzare il pensiero. Forse la vera intelligenza non risiede né nel software né nella meccanica, ma nell'uomo che riesce a vedere il calcolo prima ancora che la macchina venga costruita.  Natale Cappellaro lo faceva con carta, matita e una comprensione quasi mistica dei metalli.

Accettare che siamo ancora dentro una scatola di ingranaggi, per quanto microscopici, significa riconoscere che l'AI non è un miracolo, ma un manufatto. È l'evoluzione estrema della vite di Archimede o dei riporti automatici olivettiani, una macchina che risponde a leggi fisiche precise per trasformare un input in un output. Forse il salto che immaginiamo verso una vera coscienza non accadrà mai attraverso il silicio, perché continueremo solo a costruire elaboratori più veloci, capaci di simulare il linguaggio o l'arte, ma pur sempre vincolate alla loro natura di cinematismi logici. È un pensiero che toglie un po’ di poesia al futuro, ma ne restituisce moltissima al passato se oggi parliamo di intelligenza delle macchine, è perché visionari hanno dimostrato che il metallo poteva essere costretto a ragionare.