I cattivi maestri mi hanno insegnato a diffidare della freccia. Le cattive maestre, sospetto, mi insegneranno a leggere la costa. Comincio da Ada Lovelace. Figlia di un poeta, educata alla matematica, archiviata in una didascalia. Eppure, nel 1843, ha saputo dare alla Macchina Analitica un significato che andava ben oltre il calcolo.

Quando si racconta la storia dell’informatica, Ada Lovelace compare quasi sempre attraverso una serie di definizioni ormai diventate canoniche: figlia di Lord Byron, collaboratrice di Charles Babbage, autrice di quello che viene spesso indicato come il primo algoritmo concepito per essere eseguito da una macchina. Sono tutte informazioni corrette e importanti, ma forse non sono ancora la parte più interessante della sua storia.

Anche a me capita spesso di essere ridotto a una definizione tecnicamente corretta e completamente inutile — “quello che scrive di intelligenza artificiale” — il che mi rende automaticamente solidale con chiunque venga archiviato in una didascalia.

Ciò che continua a sorprendermi è il modo in cui Ada, nella prima metà dell’Ottocento, riuscì a guardare una macchina destinata al calcolo e a intuire che i numeri non esaurivano affatto il problema. Babbage aveva progettato la Macchina Analitica come un congegno capace di eseguire sequenze di operazioni mediante schede perforate e non era estraneo alle sue potenzialità generali. Ada, nelle sue note, spinse particolarmente lontano una possibilità: se una macchina manipola simboli secondo regole precise, allora quei simboli possono rappresentare non soltanto quantità, ma anche relazioni traducibili in una forma adatta alla macchina.

Babbage, in fondo, era il tipo che oggi pretenderebbe una roadmap a sei mesi. Ada si chiedeva perché la roadmap dovesse per forza andare dritta — la stessa domanda che ci portiamo dietro fino al Tempo Frattale.

È in questo passaggio, apparentemente semplice, che si apre uno spazio enorme. Ada arriva perfino a immaginare che la Macchina Analitica possa lavorare sulla musica, qualora le relazioni tra i suoni vengano espresse simbolicamente. Siamo nel 1843: non esistono computer, non esiste il software nel senso moderno e manca persino il linguaggio necessario per descrivere con precisione ciò che lei sta vedendo. Eppure, in quell’intuizione, c’è già qualcosa che assomiglia molto al mondo in cui viviamo oggi.

Oggi chiameremmo tutto questo innovazione. Qualcuno parlerebbe di adiacente possibile. Un consulente probabilmente ci costruirebbe un modello a quattro quadranti. Ada, più semplicemente, aveva capito che il possibile non finisce dove termina il manuale d’istruzioni.

Per questo mi sembra una cattiva maestra perfetta. Non perché diffidasse della tecnologia, come avrebbero fatto in seguito autori come Ellul o Illich, ma perché rifiutava di fermarsi al significato più ovvio degli strumenti. Babbage aveva costruito la visione e il progetto della macchina; Ada ne esplorò con una forza particolare l’orizzonte simbolico. Non si tratta di sottrarre a lui un’intuizione per attribuirla interamente a lei: si tratta di riconoscere quanto lontano potesse portare quello sguardo. Testi, immagini, musica, linguaggio, dati: la storia successiva dell’informatica avrebbe mostrato quanto fosse fecondo pensare alle macchine anche come dispositivi che manipolano rappresentazioni del mondo.

La cosa più interessante è che Ada, proprio mentre spingeva così lontano l’immaginazione, avvertiva anche la necessità di porre un limite.

Nelle sue note osservava che la Macchina Analitica non aveva la pretesa di originare qualcosa autonomamente: poteva fare ciò che gli esseri umani erano in grado di indicarle come fare.

Molti anni dopo questa osservazione sarebbe diventata uno dei punti classici del dibattito sull’intelligenza artificiale, ma il paradosso era già tutto lì: la stessa persona che immaginava per le macchine possibilità straordinarie ci invitava anche a non attribuire loro troppo rapidamente capacità che forse continuavano a provenire da noi.

Quasi due secoli dopo, in fondo, continuiamo a discutere la stessa questione. Quando un sistema di intelligenza artificiale produce un testo, un’immagine o una musica, stiamo assistendo a una forma di creazione oppure a una trasformazione estremamente sofisticata di ciò che gli esseri umani hanno già prodotto? Quando diciamo che una macchina “capisce”, stiamo descrivendo qualcosa che accade realmente al suo interno oppure stiamo usando una metafora perché il suo comportamento ci costringe a rivedere il significato stesso della parola “capire”? Ada Lovelace non poteva conoscere le nostre tecnologie, naturalmente, ma aveva già intravisto il punto in cui la tecnologia smette di essere soltanto un problema tecnico e diventa un problema linguistico, filosofico e perfino antropologico.

C’è poi un elemento della sua biografia che rende tutto ancora più affascinante. Ada era figlia di Byron, e sua madre, preoccupata che potesse ereditare il temperamento poetico del padre, cercò di indirizzarla verso matematica, logica e disciplina razionale.

Lady Byron voleva costruire un recinto. Ada lo trasformò in un trampolino. E probabilmente sua madre continuò a chiamarlo recinto.

Il risultato fu quasi l’opposto di una separazione: Ada non rinunciò all’immaginazione, ma la portò dentro la matematica. Parlava di “scienza poetica”, espressione che dice moltissimo del suo modo di pensare. Non sentiva il bisogno di scegliere tra rigore e fantasia, tra scienza e intuizione, e forse è proprio questo il suo tradimento più interessante.

È anche per questo che mi piace inserirla nel percorso dei cattivi maestri e delle cattive maestre. I buoni maestri, almeno nell’immaginario comune, insegnano a seguire una strada; i cattivi maestri, invece, spesso insegnano a deviare, a mescolare territori che dovrebbero restare separati e a sospettare delle categorie troppo ordinate. Ada fece esattamente questo: tradì l’eredità poetica senza abbandonarla e tradì quella matematica senza indebolirla. Le fece incontrare.

Oggi tendiamo a chiedere soprattutto che cosa sarà in grado di fare l’intelligenza artificiale. È una domanda comprensibile, ma forse Ada ci inviterebbe a formularne un’altra: che cosa siamo capaci di vedere dentro una tecnologia prima che quella possibilità diventi evidente? Le tecnologie, infatti, non nascono soltanto dalle prestazioni delle macchine; nascono anche dalle metafore, dalle aspettative e dalle immagini con cui decidiamo di interpretarle.

Se guardiamo una macchina come una calcolatrice, probabilmente costruiremo una calcolatrice sempre migliore. Se la guardiamo come una macchina simbolica, si apre un universo completamente diverso.

Ada Lovelace vide quel secondo universo quando il primo non era ancora stato costruito.

Le sue note, tra l’altro, erano tre volte più lunghe del testo che dovevano soltanto commentare. Se fossi stato nell’Ottocento le avrei consigliato di tagliare per la newsletter. Per fortuna nessuno gliel’ha chiesto. Oggi diremmo che aveva capito il prodotto prima ancora che esistesse il pitch deck.

Ed è per questo che mi sembra il posto giusto da cui cominciare con le cattive maestre: non perché abbia avuto tutte le risposte, ma perché aveva già capito una cosa che continuiamo a dimenticare.

La tecnologia cambia davvero quando qualcuno riesce a vederla per ciò che non è ancora.