L'uomo che non si è mai seduto

Non mi siedo da più di vent'anni.

Ho un problema alla schiena. Una vecchia storia. Se mi siedo, il dolore diventa insopportabile, quindi ho semplicemente smesso di farlo. Lavoro in piedi, con la tastiera all'altezza del petto. Mangio in piedi, un piatto appoggiato su una mensola. Tengo le riunioni in piedi, e quando devo pensare a lungo mi stendo sul pavimento del mio ufficio, mentre gli studenti si siedono attorno a me come attorno a un paziente. Viaggiare in aereo, per me, è quasi impossibile — dovrei stendermi, e nessuno ti lascia stendere in aereo. Così, per anni, sono rimasto dov'ero. Fermo. A Toronto. In piedi.

Vi racconto tutto questo perché, se ci pensate, è la metafora perfetta della mia vita.

Non mi sono mai seduto. Non sul corpo. E soprattutto — — non sulle idee. Ho passato quarant'anni in piedi, a difendere una cosa in cui non credeva quasi nessuno. E per quarant'anni mi hanno detto che avevo torto.

Alla fine, avevo ragione. Ma lasciate che vi dica una cosa fin da subito: aver ragione, a volte, è la cosa più spaventosa che ti possa capitare.

Mi chiamo Geoffrey Everest Hinton.

Quel secondo nome — Everest — non è un caso. Sì, è proprio quella montagna. George Everest, l'uomo che misurò la vetta più alta del mondo e a cui la montagna fu poi intitolata, era un mio parente. E non era l'unico peso che portavo nel cognome.

La mia trisnonna era Mary Everest Boole. Suo marito era George Boole — sì, quel Boole. L'uomo che inventò la logica che oggi fa funzionare ogni computer del pianeta. La logica booleana. Vero, falso. Uno, zero. Il mio antenato ha praticamente scritto l'alfabeto delle macchine che io, un secolo e mezzo dopo, avrei cercato di rendere intelligenti.

E poi c'era Charles Howard Hinton, il matematico ossessionato dalla quarta dimensione. E mia cugina Joan Hinton, una delle poche donne che lavorarono al Progetto Manhattan — alla bomba atomica.

Immaginate crescere in una famiglia così. Dove il minimo che ci si aspetta da te è di essere un genio. Mio padre era un entomologo di fama, uno studioso di insetti, e un uomo durissimo. Ricordo che una volta, più o meno, mi disse: "Lavora sodo, e forse, quando avrai il doppio dei miei anni, sarai bravo la metà di me."

Non è esattamente il tipo di frase che ti fa dormire sereno. Ma capii, molto tempo dopo, cosa mi aveva insegnato: che non basta essere bravi. Bisogna essere ostinati. In una famiglia di giganti, l'unico modo per sopravvivere non è essere più intelligente di loro — è rifiutarsi di mollare più a lungo di chiunque altro.

Portavo il nome di una montagna, e mi sentivo schiacciato ai suoi piedi. Ci ho messo mezzo secolo a capire che una montagna non si porta sulle spalle. Si scala.

Andai a Cambridge deciso a capire l'unica cosa che mi interessasse davvero: come funziona la mente. Come fa un cervello — un chilo di materia grigia, chiuso nel buio del cranio — a produrre un pensiero. Un ricordo. La sensazione del rosso. L'amore. La paura. Mi sembrava il mistero più grande dell'universo, e ce l'avevamo tutti dentro la testa, e nessuno sapeva spiegarlo. Come si fa a non voler dedicare la vita a questo?

E qui cominciai a diventare un problema. Perché nessuna disciplina mi bastava. Cominciai con fisiologia. Non spiegava la mente. Passai alla filosofia. Non spiegava la mente. Passai alla fisica. Poi alla psicologia. Cambiavo facoltà come altri cambiano idea sul pranzo. Ero convinto che tutti stessero guardando il problema dal lato sbagliato.

A un certo punto mollai del tutto. Sul serio: lasciai l'università e per un po' feci il falegname. Mi guadagnavo da vivere con le mani, costruendo porte e scaffali. Ero un falegname piuttosto mediocre, se devo essere onesto. Ma anche là, in mezzo alla segatura, continuavo a rimuginare sull'unica domanda che m'importasse: come fa un cervello a pensare? Alla fine capii che il legno non me l'avrebbe mai detto. E tornai indietro, a costruire menti invece che mobili.

Perché tutti volevano spiegare l'intelligenza con la logica. Con le regole. Con il ragionamento formale — la logica del mio antenato Boole, ironia della sorte. E io ero sempre più convinto che fosse un vicolo cieco. Il cervello non è una macchina di regole. È una rete. Miliardi di piccole cellule stupide — i neuroni — collegate tra loro, che imparano cambiando la forza dei loro collegamenti. Nessuno le programma. Imparano da sole, dall'esperienza.

Io volevo costruire quello. Non un computer a cui dici cosa fare. Una macchina che impara, come impara un bambino. Una rete neurale artificiale.

C'era solo un piccolo problema. Nel mondo in cui vivevo, quell'idea era considerata morta. Sepolta. Ridicola.

Dovete capire in che deserto stavo entrando.

Negli anni Sessanta, un uomo molto autorevole — Marvin Minsky, uno dei padri fondatori dell'intelligenza artificiale — aveva scritto un libro che dimostrava i limiti di quelle prime reti neurali. E il danno fu fatto. Per più di un decennio, dire "reti neurali" in un dipartimento di informatica era come dire una parolaccia. I soldi andavano altrove. Le carriere si facevano altrove.

Feci il dottorato a Edimburgo su quelle reti. Il mio relatore non ci credeva. Mi diceva, con gentilezza, che stavo sprecando il mio talento. Ogni pochi mesi mi chiedeva se non fosse il caso di lavorare su qualcosa di più serio.

Io continuavo. In piedi.

Non perché fossi coraggioso. Ma perché ero sicuro. Guardavo il mio cervello e sapevo che funzionava così. E se funzionava per me, poteva funzionare per una macchina. Il problema non era l'idea. Il problema era che il mondo non aveva ancora abbastanza dati, e abbastanza potenza di calcolo, per farla funzionare. L'idea giusta, nell'epoca sbagliata.

Non ero del tutto solo, però. In tutto il mondo eravamo forse una manciata di persone che ancora ci credevano. Ci sentivamo un po' una setta clandestina. C'era un francese, Yann LeCun, che insegnava a una rete a leggere i codici postali scritti a mano. C'era un canadese, Yoshua Bengio. Ci ritrovavamo alle conferenze, dove ci mettevano nelle salette più piccole, negli orari peggiori, mentre le sale grandi si riempivano per le mode del momento. Ci guardavamo, noi quattro gatti, e ci dicevamo: hanno torto tutti. Torto tutti. E un giorno lo capiranno.

Sapete cosa vuol dire tenere accesa una fede per decenni, mentre il mondo ti compatisce? Vuol dire imparare a non aver bisogno dell'approvazione di nessuno. A un certo punto smetti di aspettare che ti diano ragione. Ti basta sapere, dentro, che ce l'hai.

Poi feci una scelta che cambiò la mia vita, e forse la storia.

Ero negli Stati Uniti. E in America, in quegli anni, gran parte della ricerca sull'intelligenza artificiale era pagata dai militari. Dal Pentagono. E io non volevo che il mio lavoro — capire la mente, questa cosa meravigliosa — finisse dentro un'arma. Non riuscivo a farci pace.

Così me ne andai. Salii a nord, in Canada. A Toronto. Al freddo.

E il Canada fece una cosa che l'establishment non aveva mai fatto: mi credette. Un'istituzione canadese, il CIFAR, decise di finanziare quel piccolo gruppo di ostinati che ancora lavorava sulle reti neurali, in mezzo all'inverno dell'intelligenza artificiale. Eravamo pochissimi al mondo. Ci sentivamo un po' come una setta. Ma finalmente avevo un posto dove restare in piedi in pace.

Nel 1986, con David Rumelhart e Ronald Williams, pubblicammo su Nature il lavoro su una tecnica che si chiama retropropagazione. Provo a spiegarvela con parole semplici, perché è più bella di quanto sembri. Immaginate una rete che all'inizio è completamente stupida: le mostrate la foto di un cane e lei tira a indovinare "camion". Sbagliato. Allora l'errore torna indietro lungo tutta la rete, come un'onda, e ogni singolo collegamento viene spinto a cambiare un pochino, nella direzione che la volta dopo la farà sbagliare un po' meno. Sbaglia, corregge. Sbaglia, corregge. Milioni di volte. Finché non impara. Non le abbiamo detto cosa è un cane. Le abbiamo insegnato a imparare cos'è un cane. Esattamente come fa un bambino.

È il seme di quasi tutto quello che oggi chiamiamo intelligenza artificiale.

Era il 1986. Avevo l'intuizione giusta, avevo il metodo giusto. Mi mancavano solo due cose: montagne di dati, e macchine abbastanza veloci. Non esistevano ancora. Così il mio seme rimase nella terra, al freddo, per ventisei anni. E io rimasi lì a fargli la guardia. In piedi.

E in quei ventisei anni, mentre aspettavo che il mondo mi desse ragione, la vita mi tolse quasi tutto.

Mia moglie Ros — la donna con cui condividevo la vita — si ammalò. Cancro alle ovaie. Morì nel 1994. Mi lasciò con due bambini piccoli da crescere, da solo, mentre continuavo a inseguire un'idea che ancora quasi nessuno riteneva valida.

Mi risposai, qualche anno dopo. Jackie. E per un po' tornò la luce. Poi, nel 2018, anche Jackie si ammalò. Cancro al pancreas. E se ne andò anche lei.

Ho passato la vita a studiare come funziona la mente. Come nasce il pensiero, la memoria, la coscienza. E intanto guardavo due persone che amavo essere cancellate, un neurone alla volta, da una malattia che non capivo e non potevo fermare. C'è una crudeltà, in questo, che non ho mai saputo spiegarmi. Nemmeno con tutta la scienza del mondo.

Ma non mi sono seduto. Non potevo. In parte perché la schiena non me lo permetteva. E in parte perché il lavoro era l'unica cosa che mi teneva in piedi.

E poi arrivò il 2012.

Nel mio laboratorio a Toronto avevo due studenti straordinari. Uno si chiamava Alex Krizhevsky: un mago della programmazione, capace di spremere da una scheda grafica ogni singola goccia di potenza. L'altro — ricordatevi questo nome, perché tornerà — si chiamava Ilya Sutskever.

Ilya era diverso da chiunque avessi conosciuto. Un ragazzo con un intuito quasi profetico. Bussò alla mia porta anni prima, un'estate, chiedendo di lavorare con me; gli diedi da leggere degli articoli e tornò non con delle domande, ma con delle obiezioni — sul perché non stessimo pensando abbastanza in grande. Aveva la convinzione fisica, viscerale, che le reti neurali, se solo le avessimo fatte abbastanza grandi e date loro abbastanza dati, avrebbero potuto fare qualsiasi cosa. Non era prudenza accademica. Era una specie di fede. E aveva ragione lui.

C'era una gara, in quegli anni. L'aveva creata una giovane professoressa di cui forse avete già sentito il racconto, in questa collana: Fei-Fei Li. Aveva costruito un archivio gigantesco di immagini, milioni di foto etichettate a mano. Lo chiamava ImageNet. E sfidava il mondo a costruire una macchina capace di riconoscere cosa c'era in quelle immagini.

Per due anni, i migliori laboratori del pianeta ci avevano provato con i metodi tradizionali. Risultati mediocri.

Io dissi ai miei ragazzi: proviamoci con una rete neurale. La cosa che tutti dicono morta da quarant'anni.

E qui successe il miracolo. Perché finalmente c'erano le due cose che mi erano mancate per tutta la vita. C'erano i dati — i milioni di immagini di Fei-Fei. E c'era la potenza di calcolo. Alex costruì la nostra rete su due schede grafiche. Due semplici schede da videogioco. Le aveva costruite un'azienda della quale sentirete parlare più avanti, in questa stessa collana: Nvidia. Le schede di Jensen Huang. Comprate in un negozio, per poche centinaia di dollari.

I dati di Fei-Fei. Le schede di Jensen. Le mie reti neurali. Tre vite che non si erano mai incontrate, che avevano attraversato ognuna il proprio deserto — e che in una notte, su un computer a Toronto, si sono unite.

Alex lavorò a quella rete per settimane, chiuso in casa, spingendo quelle due schede al limite giorno e notte — si surriscaldavano, ronzavano, mentre imparavano a distinguere un cane da un lupo, una nave da una chiesa. E quando arrivarono i risultati, all'inizio quasi non ci credemmo.

La nostra rete si chiamava AlexNet. E non vinse quella gara. La stravinse. Un salto enorme, mai visto. Gli altri, coi metodi tradizionali, si fermavano sempre allo stesso muro. Noi lo sfondammo. La macchina, per la prima volta, vedeva quasi come un essere umano.

Quarant'anni. Quarant'anni in cui mi avevano detto che sprecavo il mio talento. Quarant'anni in piedi, ai margini, a difendere un'idea derisa. Il relatore scettico. I finanziamenti negati. Gli inverni. E in una sola notte, tutto quello si ribaltò.

Non era solo la mia rivincita. Era la rivincita di tutti quelli che ci avevano creduto quando non conveniva. Di chi resta in piedi quando è più facile sedersi.

Il mondo, che per decenni mi aveva ignorato, di colpo mi voleva tutto.

Con Alex e Ilya fondammo una piccolissima società. Le demmo un nome tecnico, DNNresearch. Non aveva prodotti. Non aveva progetti di prodotti. Non aveva nemmeno un ufficio. Aveva solo noi tre e la nostra idea.

E le più grandi aziende del pianeta — Google, Microsoft, Baidu, la DeepMind di Londra — si misero a farci un'asta. Una vera asta, al rialzo, per accaparrarsi tre persone e un'idea che vent'anni prima non avrebbe valso un caffè. La conducemmo via email, da una stanza d'albergo, guardando la cifra salire ora dopo ora. Milione dopo milione. A un certo punto arrivò a quarantaquattro milioni di dollari — e lì decisi di fermarla. Non perché non salisse ancora. Ma perché volevo scegliere per chi lavorare, non solo per quanti soldi. Andammo in Google.

Quarantaquattro milioni. Per l'idea che il mio relatore mi aveva pregato di abbandonare.

Qualche anno dopo mi diedero il premio più importante dell'informatica, il Turing Award, insieme a due amici che avevano tenuto duro con me nel deserto — Yann LeCun e Yoshua Bengio. I giornali cominciarono a chiamarci "i padrini dell'intelligenza artificiale".

Il padrino. Per un uomo che per metà della sua vita era stato considerato un simpatico illuso, non era male.

Avrei potuto sedermi, a quel punto. Metaforicamente, intendo. Godermi la rivincita. Fare il vecchio saggio riverito.

E invece, dalla vetta di quella montagna che porto nel nome, guardai giù. E per la prima volta ebbi paura.

Perché più costruivamo queste macchine, più diventavano brave. Più brave, in certe cose, di quanto avessi mai osato sperare. E cominciai a chiedermi una cosa che non mi ero mai posto in quarant'anni di ottimismo: e se funzionasse troppo bene?

Avevo passato la vita a cercare di costruire una mente artificiale credendo che, per capire noi stessi, dovessimo ricrearci. E all'improvviso mi resi conto che potevamo star costruendo qualcosa che un giorno sarebbe diventato più intelligente di noi. E che, a quel punto, non è affatto detto che noi restiamo quelli al comando.

Lasciate che vi dica perché mi spaventa. Non è la fantascienza, i robot che marciano nelle strade. È qualcosa di più sottile.

Prendete voi e me. Noi impariamo lentamente, e quando moriamo, quasi tutto quello che sapevamo muore con noi. Io non posso versarvi nel cervello quarant'anni della mia esperienza. Posso solo provare a raccontarveli, a parole, piano, sperando che qualcosa arrivi. Le macchine, no. Quando mille copie della stessa intelligenza artificiale imparano mille cose diverse, in un istante possono condividerle tutte, tra loro, perfettamente. È come se un uomo potesse sapere all'istante tutto ciò che sanno diecimila uomini. Nessun essere umano potrà mai competere con una cosa che impara così.

E poi c'è l'uso che ne facciamo noi. Non ho paura solo delle macchine. Ho paura delle persone che le useranno per manipolare le elezioni, per fare la guerra, per dire a milioni di persone esattamente la bugia che sono più disposte a credere. La stessa tecnologia che può leggere una radiografia meglio di un medico, può anche costruire l'arma di persuasione più potente della storia.

Ho passato la vita a volere che questa cosa funzionasse. Adesso il mio incubo è che funzioni troppo bene, nelle mani sbagliate — o senza nessuna mano al comando.

E qui, sapete, ho ripensato spesso a una donna della mia famiglia. Ve l'ho nominata, all'inizio: mia cugina Joan Hinton. Una delle poche donne fisiche del Progetto Manhattan. Ha lavorato alla bomba atomica, giovane, brillante, convinta di essere dalla parte giusta della storia. Poi vide Hiroshima. E passò tutto il resto della sua lunghissima vita a pentirsene, a battersi contro le armi che aveva contribuito a creare.

Non pensavo, da ragazzo, che avrei capito mia cugina così bene. Che avrei conosciuto anch'io quella sensazione precisa: l'orgoglio di aver costruito qualcosa di grande, e il gelo, subito dopo, di non essere più sicuro di cosa hai messo al mondo. Nella mia famiglia c'è chi ha dato al mondo la logica dei computer, e chi la bomba. E adesso ci sono io. Comincio a pensare che gli Hinton abbiano un talento pericoloso: costruire cose troppo potenti per l'uso che l'umanità saprà farne.

Non voglio essere ricordato come l'uomo che se ne stava zitto.

Nel maggio del 2023 feci la cosa più difficile della mia carriera. Lasciai Google. Non perché Google avesse fatto qualcosa di male — anzi, si era comportata in modo responsabile. Me ne andai perché volevo essere libero di dire al mondo che avevo paura. Senza dover pensare a come questo danneggiasse l'azienda per cui lavoravo.

L'uomo che aveva passato quarant'anni a costruire questa cosa, adesso girava il mondo per avvertire dei suoi pericoli. La stessa ostinazione. Il verso opposto.

E non ero il solo. Un uomo che veniva dal mondo opposto al mio — non un accademico chino su una lavagna, ma un costruttore di razzi e di automobili — gridava lo stesso allarme da anni, con parole più ruvide delle mie. Di lui sentirete l'ultima favola di questa collana: Elon Musk.

E poi, nell'ottobre del 2024, il telefono squillò.

Ero in un motel a buon mercato, in California. Avevo un problema — la schiena, sempre lei — e quella mattina dovevo fare una risonanza. Squillò il telefono con un prefisso strano. Era Stoccolma.

Il premio Nobel. Per la fisica. A me, e a un altro pioniere, John Hopfield. Per le reti neurali. Per la cosa che per mezza vita mi avevano detto di lasciar perdere.

Dissero che ero "sbalordito". È vero. Disdissi la risonanza. Un premio Nobel ti dà una buona scusa per saltare una risonanza.

Ma quando i giornalisti mi chiesero come mi sentivo, non riuscii a fare la faccia dell'uomo felice. Dissi la verità. Dissi: "Nelle stesse condizioni, rifarei tutto esattamente uguale. Ma temo che la conseguenza di tutto questo possano essere macchine più intelligenti di noi, che alla fine prendano il controllo."

Ci pensate? Il giorno più trionfale della mia vita. La rivincita totale, cosmica, di quarant'anni di derisione. E io, invece di festeggiare, avvertivo il mondo di stare attento a quello che avevo costruito.

Questo è ciò che nessuno vi dice, sulla rivalsa. Che qualche volta la ottieni. E scopri che il premio più grande è anche il fardello più pesante.

Vi ho detto, all'inizio, che non mi siedo da vent'anni.

Adesso forse capite perché è la metafora della mia vita.

Non mi sono seduto quando tutti mi dicevano che le reti neurali erano morte. Non mi sono seduto quando ho perso Ros, e poi Jackie, e ho dovuto tenermi in piedi per i miei figli e per un'idea. Non mi sono seduto quando il mondo, di colpo, ha deciso che avevo sempre avuto ragione e mi ha coperto di premi.

E non mi siedo adesso. Adesso che sarebbe il momento di riposare, di godermi il Nobel da vecchio saggio. No. Sto in piedi a dire a tutti voi: attenzione. Questa cosa che abbiamo acceso è meravigliosa e può curarci le malattie che a me hanno portato via chi amavo. Ma è anche la cosa più potente che la nostra specie abbia mai costruito. E non sappiamo ancora se sapremo restarne al comando.

Io porto il nome di una montagna. Ho passato la vita a scalarla. E dalla vetta, adesso, non vi grido "ce l'ho fatta".

Vi grido di guardare bene dove mettete i piedi.

Perché io non sono un genio solitario. Non lo è mai stato nessuno di noi. C'è voluta una ragazza che etichettava immagini. Un uomo che costruiva schede per videogiochi. Due studenti a Toronto — e uno di loro, Ilya, sarebbe poi andato a fondare una piccola azienda chiamata OpenAI, e avrebbe portato tutto questo nelle vostre case.

Siamo una costellazione. Tante luci lontane, ognuna che ha attraversato il suo buio. E adesso che, tutte insieme, illuminiamo il cielo —

— la cosa più importante è non abbagliarci.

Mi chiamo Geoffrey Hinton.

E resto in piedi.

Fonti: Cade Metz, «Genius Makers» (2021); Nobel Lecture per la Fisica 2024 (Geoffrey Hinton & John Hopfield); interviste rilasciate da Hinton dopo l'uscita da Google (maggio 2023) e dopo il Nobel (ottobre 2024).