Pensieri divergenti – La nube

Da 20 anni, al festival Vicino Lontano di Udine viene assegnato il premio “Tiziano Terzani”. È dedicato al giornalista e scrittore tra i più sensibili interpreti moderni della periegesi (περιηγέομαι – condurre intorno), ovvero della narrazione maturata dall’esperienza diretta, che si fa guida intorno a un itinerario geografico, storico e spirituale. Quest’anno, tra i finalisti del premio c’era il cileno Benjamin Labatut con il suo nuovo libro Maniac. Labatut aveva già avuto un successo mondiale nel 2021 con Quando abbiamo smesso di capire il mondo, il cui titolo originale, in spagnolo, appare poeticamente ben più amaro: Un verdor terrible. Verdor ha l’accezione di verde ma anche di primavera, intesa come giovinezza. È il colore delle nubi del gas che avvolse le trincee a Ypres il 22 aprile 1915, uccidendo oltre 5.000 soldati, come Labatut narra nella parte dedicata alla parabola del Nobel per la chimica Fritz Haber, che ideò la fabbricazione di tale gas.
In Maniac è il lato oscuro della scienza, e prima ancora degli scienziati, il filo della narrazione. Il titolo, però, non getta sulla scienza solamente la cupa nube del suo uso militare, che comunque vi appare come un tema centrale.
È stato John Von Neumann a concepire il computer Maniac la cui architettura è tuttora paradigmatica. Genio straordinario, fu decisivo nei calcoli per Little Boy e Fat Man, compresi quelli agghiaccianti dell’altezza alla quale farli esplodere per massimizzare la devastazione. La cupa nube è anche quella che nei due libri avvolge la scienza quando rinuncia alla spiegazione in favore dell’efficacia: per la fisica quando prese il sopravvento l’interpretazione di Copenaghen della meccanica quantistica, per la matematica quando perde l’interesse per gli esempi a favore delle pure astrazioni categoriali di Grothendieck, per l’Intelligenza artificiale quando si abbandona al mero addestramento delle reti neurali.
E quale modo più evidente per misurare l’efficacia se non quello delle applicazioni militari? “Anche se questa macchina l’abbiamo programmata noi, il funzionamento interno di una rete neurale artificiale è per noi quasi del tutto incomprensibile, perché non possiamo tracciare o registrare gli effetti che derivano dalle innumerevoli migliorie che l’algoritmo [di auto-apprendimento] apporta ai suoi parametri interni”, afferma il genio Demis Hassabis di AlphaGo, la cui storica vittoria contro il campione mondiale di Go, Lee Seedol, è narrata nella terza parte di Maniac.
Capire e spiegare il perché significa ragionare in termini di cause ed effetti perduti di vista a Copenaghen, di congetture ed esempi spesso trascurati dopo Grothendieck, di algoritmi e specifiche di cosa questi algoritmi dovrebbero fare per noi, assenti a Seul.
Capire e spiegare è indispensabile per essere responsabili delle conseguenze delle nostre decisioni.