Il cervello dell’ameba

Per una Critica del Capitalismo Digitale

Al momento, la strategia generale del postcapitalismo è di rendere il linguaggio (tutto ciò che significa qualcosa) astratto e quindi facilmente manipolabile. (Kathy Acker in incipit a Mckenzie Wark, Il capitale è morto il peggio deve ancora avvenire, Nero, Roma 2021)

Cosa significa rendere il linguaggio astratto?  Significa rompere i legami tra referente, significante e significato; sganciare i lati dai vertici del triangolo che li mette in connessione, lasciandoli liberi di fluttuare sul piano di una comunicazione nella quale quei concetti si riferiscono soltanto a se stessi. Nell’universo digitale l’immagine di un tavolo non rimanda a un tavolo ma semplicemente a se stessa: al fatto di essere immagine di un tavolo. L’estrazione dei dati grezzi compie proprio questa operazione. Decontestualizza il dato anche quando pare fare il contrario. Il traduttore di Google lavorava inizialmente su matrici di corrispondenza tra i termini: come si dice tavolo in inglese? Lo cercava e traduceva. Sappiamo tutti che così non si andava da nessuna parte perché i termini delle due lingue molto spesso non coprono lo stesso spettro semantico e che – in certe locuzioni – l’unione di due o più termini può portare a significazioni diverse. L’algoritmo più recente lavora in un altro modo. Apparentemente contestualizza i termini, ma in una maniera tutta interna al codice linguistico: verifica dentro quali rapporti di reciprocità si trovano i termini; cioè quanto è probabile che a un termine ne segua un altro o quanto è probabile che due termini si trovino nello stesso contesto e cioè nella frase. Il contesto fisico che segna la relazione tra i parlanti, tra i soggetti dello scambio linguistico non è preso in considerazione. In realtà la macchina non ne è capace. È questo il punto di snodo fondamentale che distingue l’AI dalla AGI o altrimenti detta Intelligenza Artificiale Forte. Come ho detto spesso la scelta di basare l’intelligenza Artificiale sulle forme di addestramento profondo (Deep Learning), costringe la macchina a lavorare su grandi masse di dati cercando correlazioni senza prendere in considerazione i rapporti causa effetto, ma ricercandoli soltanto nel momento in cui essi appaiono come statisticamente probabili. Attenzione questo non è il solo modo di operare delle macchine attuali. La cibernetica si basava infatti proprio su questo, sulla creazione di modelli descrittivi dei fenomeni e su quei rapporti di causa effetto che li caratterizzavano, per poi poterli simulare facilmente innumerevoli volte. La svolta dei big data ha aperto invece la strada al sogno illusorio di estrapolare le leggi della natura non osservandone all’interno delle relazioni che le presupponevano, ma all’interno di corrispondenze che soltanto il confronto con la massa smisurata dei dati permettono. Era questo il senso dell’articolo di Anderson su Wired che gli faceva gridare alla fine della teoria e quindi della scienza. La macchina algoritmica attuale cerca però, tramite l’applicazione delle tecniche di AI, di far rientrare il perseguimento dell’AGI all’interno di quelle procedure. Una via particolare che aggiunge motivazioni allo scetticismo che dubita che “la Singolarità” di Ray Kurzweil (il momento nel quale l’intelligenza delle macchine eguaglierà quella degli umani) sia raggiungibile e lo sia in termini relativamente brevi.

Senza fare caso al fatto qui più volte riportato che anche le forme di implementazione della Intelligenza Artificiale più leggera, siano spesso fallaci se non stupide. Uno degli scogli più volte citato anche dai padroni degli algoritmi, è infatti quello dell’inquinamento dei dati con i pregiudizi, con quei bias che le successive correlazione estrapolano dai dati forniti loro. Da un mondo nel quale esiste la discriminazione raziale, quella di genere, quella specista, non si possono ottenere dati immuni dalla loro contaminazione. Per farlo bisognerebbe già vivere in un mondo perfetto dove questi pregiudizi non esistono. Ma in questo mondo patriarcale, coloniale, imperialista e capitalista, i pregiudizi ci sono. E se il padrone degli algoritmi è un maschio bianco eterosessuale e capitalista che persegue il profitto usando a questo scopo le macchine digitali che gli appartengono, attraverso l’informazione della quale si è appropriato tramite la proprietà intellettuale, i brevetti e i brand, proietterà questo suo modo di essere imponendo lo scopo: la massimizzazione dei profitti.

La macchina automatica si nutre delle differenze, senza differenze ci sarebbero soltanto corrispondenze infinite. La macchina ha bisogno che i processi di individualizzazione si compiano. Ma la macchina digitale è allergica alle cose non “date” e definite; è allergica al divenire, alla realtà come un continuum. La differenza tra analogico e digitale è proprio questo: il digitale è il frutto di una discretizzazione della realtà, lavora sui campionamenti. Allora, al posto dell’altro, dell’altro della relazione, di quella relazione che ci restituisce sempre un soggetto plurale, ci sono le infinite sfaccettature del medesimo. Una sfaccettatura per ogni nicchia di mercato. Sì perché – anche se si possiedono degli strumenti coercitivi adatti e sofisticatamente efficaci – non è un buon affare avere una sola tipologia di consumatori, lo dice la cosiddetta coda lunga descritta da Chris Anderson, l’ex direttore di Wired, quello stesso della fine della teoria.

L’algoritmo non guarda il film della vita delle persone, quello dell’esistenza delle cose, dei processi che l’esistenza la creano, scatta delle istantanee dove non c’è posto per le pulsioni, per le anime belle o brutte che siano, ma neppure per i corpi, per la sensualità dei corpi. Usa l’immagine, il calco, non riconosce l’altro. Ci sono soltanto soggetti senza emozioni, senza conflitti. Soggetti immobili. Soggetti e oggetti dati, non le loro relazioni, ma soltanto quelle relazioni che scopre l’algoritmo. L’algoritmo rende artificiale l’umano.

Oggi si parla di infosfera riferendosi a tutto quell’apparato tecnologico che fa riferimento al mondo digitale e perciò a quello computazionale, aggiungendo però un’accezione che rimanda alla informazione. La cibernetica cioè, oggi, corrisponderebbe all’informatica. Ma un linguaggio, ormai filtrato dall’interpretazione dei big data, divenuto perciò astratto, non potrà che fare riferimento a un mondo probabilistico e non oggettivo né soggettivo, ma nemmeno strettamente relazionale se non nelle relazioni oscure che la macchina ha trovato. Segni e informazioni senza relazione se non quella che ho appena evidenziato. Segni e informazioni che la macchina può manipolare in tutti i sensi, compreso quello per il quale la manipolazione non è soltanto un modo per adoperarli ma anche per assoggettarli, piegarli, a uno scopo. Se per la OOO (Object-Oriented Ontology) – un punto di vista che tenta di spostare l’umano da quella posizione antropocentrica dalla quale domina il mondo – il rapporto tra soggetto e oggetto sarebbe da rivedere a partire dal valore relazionale e performativo delle cose, oggetti compresi, allora ben si comprende che la semplice sostituzione di posizione tra gli umani e le macchine non abbia alcun senso. Il conflitto poi tra intelligenza del vivente e ottusità dell’inerte sarebbe anch’essa figlia dello stesso pregiudizio. Se pensiamo poi che in realtà anche il conflitto tra intelligenze biologiche e quelle in silicio ha anch’esso poco senso, proprio a partire dai risultati stupefacenti dei computer a DNA[1]. Potremmo infine dire che l’ostinazione tecnologica basata sui Big Data potrebbe essere un cul de sac nel quale trovarsi impantanati di fronte a prospettive sicuramente più appetibili e – ironia della sorte – più scientificamente evolute, di fronte cioè a una forma di “progresso” di prospettiva più ampia.  Ecco che il Capitale della modernità, quello del modello di produzione Digitale, diventa un freno rispetto a forme di innovazione che lo sorpassano. Ecco un altro buon motivo per dirottare le accelerazioni del Capitale verso quelle del tornaconto collettivo, perché, in fondo, parlare di accelerazioni senza parlare della direzione del vettore che le veicola, non ha alcun senso se non all’interno di una visione progressista e sviluppista fine a se stessa o a quegli interessi di quella minoranza di classe che ne beneficia.

Ma non si tratta di mere e fantasiose congetture: ci sono esempi “viventi” che ci raccontano questa storia. C’era una volta… C’è un essere vivente il physarum polycephalum conosciuto anche come muffa mucillaginosa o melma policefala dall’aspetto simile a quello di muffa giallognola con una dimensione che varia dai 10 centimetri e un metro di diametro. Non è né un organismo monocellulare né multicellulare nel senso che è costituito da un grandissimo numero di cellule che però sono fuse insieme all’interno di un’unica membrana che contiene l’endoplasma all’interno del quale fluttuano liberamente i nuclei, fa infatti parte del raggruppamento dei funghi melmosi (mixomiceti). «Diversamente da un fungo, però, physarum polycephalum è capace di muoversi nel proprio ambiente a una velocità di un millimetro al secondo deformando il proprio corpo e formando degli strani ‘tentacoli’, conosciuti come pseudopodi, che gli permettono di esplorare il mondo che lo circonda» (Tripaldi, p. 59) alla ricerca di materiali vegetali in decomposizione dei quali si nutre. Riesce cioè a muoversi sia per la ricerca del cibo sia per proteggersi dalla luce solare, pur essendo privo di tessuti e di un qualsiasi sistema nervoso. In un esperimento del 2010 i ricercatori fecero crescere un esemplare di physarum su di una mappa della città di Tokyo mettendo dei fiocchi di avena in corrispondenza dei punti nevralgici della città. «In pochissimo tempo, l’organismo riuscì a ottimizzare il percorso che connetteva tutte le sorgenti di cibo, producendo una rete di ‘tentacoli’ sorprendentemente simile alla rete di trasporto ferroviario della città, un risultato che è tutt’altro che scontato: in informatica il problema affrontato dalla melma policefala è noto come problema del commesso viaggiatore, ed è molto difficile da risolvere con convenzionali approcci computazionali» (ivi, p. 61).

Ma esseri unicellulari cosiddetti semplici sono capaci di prestazioni abbastanza sofisticate. Una specie di ameba, un organismo unicellulare molto semplice, è in grado di coltivare al suo interno i batteri di cui si nutre per avere scorte in tempi di magra.

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[1] Nel 2002, dei ricercatori in Israele hanno creato un computer a DNA che potrebbe eseguire 330 miliardi di operazioni al secondo, più di 100.000 volte più veloce rispetto alla velocità del PC più veloce. (Qui)

Laura Tripaldi, Menti parallele. Scoprire l’intelligenza dei materiali, effequ, Firenze 2020.

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Per una critica al Capitalismo digitale – parte XXXIX

Ci sono Storie che si evolvono o involvono a una velocità tale che nessun libro riuscirà a fotografare, a darne cioè una versione che possa essere attuale. C’è per esempio la pandemia virale da Covid 19, con i suoi risvolti sociali, politici e antropologici che Zizek cerca di interpretare con uno strumento insolito: l’ebook in “divenire”. Il capitalismo digitale – quello che ha a che fare con universo contemporaneo dove tecnoscienza, Intelligenza Artificiale (AI) e amministrazione governamentale della vita si intrecciano – ha una velocità di trasformazione non così alta ma certamente più alta dei tempi editoriali di un libro cartaceo. Cogliamo così l’occasione di pubblicare anche noi un ebook in divenire che riprende gli articoli che sull’argomento sono stati pubblicati e che continueranno a essere pubblicati su “La città Invisibile” e in particolare la serie a puntate di “Per una Critica del Capitalismo Digitale”. Il libro non è terminato, anche per questo è in divenire, perché non è possibile mettere la parola fine a narrazioni che sono in corso. Verrà perciò aggiornato costantemente permettendogli così di essere in qualche modo dentro l’attualità. Ogni articolo ha una sua indipendenza e lo si potrà leggere anche senza aver letto il resto, così come ha anche una sua coerenza d’insieme, tale da poterlo leggere dalla prima all’ultima parte senza percepire nessuna frammentazione. Almeno questo è l’intento. 

Qui la I parte, Qui la II, Qui la III, Qui la IV, Qui la V, Qui la VI, Qui la VIIQui la VIIIQui la IXQui la XQui la XIQui la XIIQui la XIIIQui la XIVQui la XVIntermezzoQui la XVIQui la XVII Qui la XVIIIQui la XIXQui la XXQui la XXIQui la XXII, Qui la parte XXIIIQui la XXIVQui la XXV , Qui la XXVIQui la XXVIIQui la XXVIIIQui la parte XXIX Qui la parte XXXQui la parte XXXI,  Qui la parte XXXIIQui la parte XXXIII,  Qui la parte XXXIV , Qui la parte XXXVQui la parte XXXVI, Qui la parte XXXVII Qui la parte XXXVIII,Qui la parte XXXIX

Gilberto Pierazzuoli

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Gilberto Pierazzuoli

Attivista negli anni 70 . Trasforma l'hobby dell'enogastronomia in una professione aprendo forse il primo wine-bar d'Italia che poi si evolve in ristorante. Smette nel 2012, attualmente insegnante precario di lettere e storia in un istituto tecnico. Attivista di perUnaltracittà.

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