Riepilogo

L’articolo ripercorre il ruolo di Alan Turing nella nascita dell’informatica e dell’IA: dalla formulazione della macchina universale e del concetto di calcolabilità, all’uso di “stati mentali” per descrivere il funzionamento delle macchine. Spiega il gioco dell’imitazione come misura pratica della “mente” delle macchine, il suo impatto culturale e le critiche. Cita uno studio del 2025 in cui GPT-4.5 avrebbe superato sperimentalmente il Test di Turing, alimentando il dibattito sul valore attuale della prova. Include cenni biografici, il contesto storico-intellettuale e una curiosità sulla carriera sportiva di Turing.

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Come Alan Turing e il suo Test sono diventati una leggenda dell’IA

Una scultura in ardesia di Alan Turing realizzata da Stephen Kettle a Bletchley Park, vicino a Milton Keynes (Buckinghamshire, Inghilterra). Sullo sfondo è appeso un suo ritratto.

Il Test di Turing è un’icona nel mondo dell’intelligenza artificiale. Proposto per la prima volta dal visionario matematico britannico Alan Turing in un celebre articolo del 1950, offre un modo pratico (e persino divertente) per capire se un computer abbia raggiunto un livello d’intelligenza paragonabile a quello umano. Turing lo chiamò “il gioco dell’imitazione”: se, in una chat esclusivamente testuale, una macchina riesce a convincere un interlocutore umano di essere una persona reale, allora supera la prova. In teoria sembra semplice; in pratica, è stato a lungo quasi impossibile.

Turing elaborò il gioco dell’imitazione rispondendo a colleghi e critici tardi anni ’40, convinti che una macchina non potesse mai essere davvero intelligente. Lui, invece, riponeva fiducia in quelle nuove e rudimentali macchine che definiva “calcolatori digitali”. Fu il primo a immaginare ciò che oggi diamo per scontato: un’unica macchina capace di essere programmata per svolgere praticamente qualsiasi compito. Con tutta probabilità stai leggendo questo articolo proprio su una macchina di quel tipo.

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La “Macchina Universale” di Turing

Alan Turing fu un matematico fuori dagli schemi: anticipò l’idea del computer moderno e, durante la Seconda guerra mondiale, contribuì in modo decisivo alla vittoria degli Alleati decifrando i codici nazisti. La sua vita privata fu segnata dalla persecuzione: nel 1952 venne processato per una relazione omosessuale (all’epoca illegale nel Regno Unito) e accettò la castrazione chimica per evitare il carcere. Gli revocarono il nulla osta di sicurezza, ponendo fine alla collaborazione con il governo britannico. Morì avvelenato da cianuro nel 1954. Solo nel 2013 la Regina Elisabetta II gli concesse la grazia postuma.

Turing iniziò a scrivere di computer quando ancora non esistevano. Nel 1936, in un denso articolo matematico intitolato “On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem”, introdusse il concetto di “macchina di calcolo universale”.

“Secondo la mia definizione, un numero è calcolabile se la sua espansione decimale può essere scritta da una macchina”, annotava Turing dieci anni prima della costruzione del primo computer elettronico. “È possibile inventare un’unica macchina capace di calcolare qualsiasi sequenza calcolabile.”

L’idea di “calcolabilità” di Turing — cioè ciò che una macchina può eseguire — è ciò che oggi chiamiamo algoritmo. Fu lui a delineare, per primo, l’architettura astratta di un dispositivo programmabile in grado di eseguire una serie di algoritmi discreti per raggiungere un obiettivo. In passato altri avevano immaginato macchine di calcolo — celebre il motore analitico di Charles Babbage nell’Ottocento — ma Turing concepì un congegno non limitato a un solo tipo di problema.

Come ha osservato Andrew Hodges, matematico a Oxford e autore di “Alan Turing: The Enigma” (da cui è tratto il film “The Imitation Game”), “la macchina universale è, in sostanza, ciò che intendiamo oggi per computer: un sistema su cui memorizzi istruzioni e che le esegue. Nessuno, prima di Turing, ne aveva formalizzato così chiaramente il concetto.”

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Una macchina con “stati mentali”

Fin dall’inizio, la macchina universale di Turing nacque come una versione estremamente semplificata di ciò che oggi chiameremmo intelligenza artificiale — l’espressione sarebbe stata coniata solo nel 1956. Il progetto imitava, in senso astratto, il funzionamento interno della mente, tema che affascinava Turing quasi quanto la matematica.

Per descriverne il funzionamento, Turing usò un lessico sorprendentemente “psicologico”: chiamò “stato mentale” i diversi modi in cui la macchina poteva leggere o scrivere simboli. Nella sua macchina concettuale, un nastro scorre sotto una testina in grado di leggere e registrare simboli. A seconda dello “stato mentale” in cui si trova, la testina interpreta i simboli presenti o ne trascrive di nuovi.

“L’operazione effettivamente eseguita è determinata dallo stato mentale del calcolatore e dai simboli osservati”, scriveva nel 1936. “In particolare, questi fattori determinano anche lo stato mentale successivo del calcolatore al termine dell’operazione.”

Dieci anni dopo, mentre guidava il tentativo — inizialmente in stallo — di costruire uno dei primi computer elettronici britannici (1946), Turing studiò in parallelo neurologia e fisiologia umana. Da questo lavoro nacque un documento interno del National Physical Laboratory in cui modellava come un computer potesse “imparare” autonomamente. Hodges lo considera uno dei primissimi abbozzi di ciò che oggi chiamiamo reti neurali — alla base dell’apprendimento profondo, il fronte più avanzato dell’IA contemporanea.

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Il gioco dell’imitazione

Non era solo Turing a cogliere le analogie tra intelligenza umana e capacità delle macchine. Le tecnologie nate dalla guerra — dai primi calcolatori ai satelliti, fino al nucleare — accesero l’immaginazione collettiva.

“Appena si parla di computer, la gente immagina cervelli elettronici e si chiede se possano eguagliare la mente,” osserva Hodges.

Nel 1948 uscì “Cybernetics” di Norbert Wiener, il testo che rese popolare il prefisso “cibernetico” e si domandò, tra le altre cose, se fosse possibile costruire una macchina in grado di giocare a scacchi e se tale abilità segnasse un confine tra potenzialità della mente e della macchina. Wiener ipotizzò che una macchina del genere “potrebbe giocare bene quanto la grande maggioranza degli esseri umani”.

In questo clima di entusiasmo misto a timore per macchine “super-intelligenti”, Turing pubblicò “Computing Machinery and Intelligence”, considerato uno dei saggi più citati della filosofia contemporanea.

“Propongo di esaminare la domanda: ‘Le macchine possono pensare?’”, esordiva Turing. Poiché “macchina” e “pensare” sono termini ambigui, precisò il perimetro: per lui la macchina era un “calcolatore digitale” e la verifica del “pensiero” sarebbe passata attraverso il gioco dell’imitazione. In pratica: tre terminali separati; due gestiti da umani (uno dei quali fa da interrogante), il terzo da un computer. L’interrogante pone domande via testo sia alla persona sia alla macchina e, basandosi sulle risposte, deve stabilire chi è l’umano e chi è la macchina. Se non riesce a distinguerli con affidabilità, la macchina ha superato la prova.

Quella che oggi chiamiamo “Test di Turing” occupa solo poche righe nell’articolo originale, e Hodges sottolinea che Turing non si impuntò mai troppo sui dettagli, proponendone versioni diverse in altre sedi. Ciò che gli interessava era la sua forza comunicativa.

“In un certo senso, ne fece una messa in scena,” spiega Hodges. L’idea dell’IA avanzata veniva presentata in modo coinvolgente, affidando il giudizio al pubblico — come una giuria in tribunale.

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Superare il Test di Turing

Quando pubblicò il suo saggio nel 1950, Turing si disse convinto che le “macchine intelligenti”, come le chiamava, sarebbero riuscite a vincere il gioco dell’imitazione entro 50 o 100 anni.

Nel 2025, un gruppo di ricercatori dell’Università della California, San Diego, ha riportato che GPT-4.5 di OpenAI avrebbe di fatto superato il Test di Turing — un traguardo simbolico nello sviluppo dell’IA.

Nel loro studio, i partecipanti hanno dialogato sia con un essere umano sia con un’IA e poi dovevano indovinare chi fosse chi. Con sorpresa di molti, GPT-4.5 è stato scambiato per umano nel 73% dei casi, superando gli stessi umani, riconosciuti correttamente solo nel 67% dei casi. È stata la prima volta in cui un sistema artificiale ha ingannato le persone più spesso di quanto non lo facessero persone reali nello stesso contesto sperimentale.

I ricercatori hanno cercato di avvicinarsi allo spirito dell’idea originaria di Turing, favorendo conversazioni naturali e senza suggerire ai partecipanti che potesse essere coinvolta un’IA. Inoltre, a GPT-4.5 è stata assegnata una “persona” specifica (un profilo di personalità) per rendere le risposte più verosimilmente umane.

Non tutti, però, concordano sul fatto che questo equivalga a “battere” davvero il Test di Turing. Secondo alcuni, prove di questo tipo dimostrano soltanto la capacità di imitare il linguaggio umano, non una reale comprensione del mondo. Altri ritengono che il Test di Turing non sia più un metro utile: premia l’imitazione superficiale più che il ragionamento profondo, le emozioni o la vera intelligenza.

Nota editoriale: il Loebner Prize, storico concorso ispirato al Test di Turing, è stato chiuso nel 2020.

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Curiosità

Oltre a essere un pensatore geniale tra matematica, filosofia e ingegneria, Turing era anche un eccellente mezzofondista: senza un infortunio, avrebbe potuto qualificarsi alle Olimpiadi del 1948.