Da ingegnere a giardiniere
Quando la vita comincia a calcolare
Beppe Carrella, già Luiss Guido Carli & Università Cattolica del Sacro Cuore, Milano
E-mail: carbeppe@gmail.com
doi: 10.66565/voci.2026.7.ED.25
(https://levocidisophia.it/2026/08/05/editoriale-2-call-7/)
(https://www.doi.org/10.66565/voci.2026.7.ED.25)
First online: August 5, 2026
Nel 1994 scrissi un libro sulle reti neurali. Si chiamava Officina Neurale. Parlava di mattoncini – transputer, algoritmi genetici, sistemi esperti – e di come assemblarli nel modo giusto per ottenere qualcosa di intelligente. Ero convinto che il problema fosse capire come costruire sistemi intelligenti.
Trent’anni dopo, sospetto che la domanda fosse sbagliata. Non è una crisi esistenziale. È peggio: è una scoperta.
Nel libro del 1994 usavo un’immagine per spiegare perché i sistemi biologici erano più interessanti di quelli artificiali. L’immagine era un’ape.
Un’ape può vedere, sentire, volare, camminare e restare in equilibrio. Può volare per lunghe distanze e prevedere i cambiamenti nella localizzazione del nettare. Può comunicare la posizione del nettare alle altre lavoratrici nell’alveare. Riconosce gli intrusi e li attacca. Rimuove l’immondizia dall’alveare. Quando l’alveare diviene sovraffollato, una parte della popolazione ricerca una nuova casa. E lo fa completamente in autonomia, senza aspettare ordini superiori.
Scrivevo che nessun programmatore di intelligenza artificiale riusciva ad emulare questo comportamento. Era vero nel 1994. È ancora vero nel 2026.
Quello che non avevo capito allora è perché. Non nel senso tecnico. Nel senso più profondo: perché la vita riesce a fare cose che la tecnologia più avanzata della storia umana non riesce ancora a replicare?
La risposta, sospetto, non sta nell’intelligenza dell’ape. Sta nel fatto che l’ape non è stata progettata. È stata coltivata.
Trecento milioni di anni di ottimizzazione evolutiva. Contro i miei quarant’anni di informatica. Capisco perché sono in svantaggio.
Il salto che nessuno ha ancora visto
Mentre il dibattito pubblico sull’intelligenza artificiale era occupato a chiedersi se ChatGPT scrivesse meglio di uno studente universitario — spoiler: a volte sì, a volte no, dipende dallo studente — qualcosa di molto più importante stava accadendo in silenzio. Nel 2022, un gruppo di ricerca australiano ha pubblicato i risultati di un esperimento su Nature Electronics. Aveva preso neuroni umani e di topo, li aveva coltivati su un chip di silicio, e li aveva lasciati imparare a giocare a Pong. Non li aveva programmati per farlo. Li aveva esposti a stimoli e ricompense, come si fa con un bambino che impara.
I neuroni avevano imparato.
Non perfettamente. Non velocemente. Ma avevano imparato, in un modo che nessun algoritmo classico avrebbe replicato con le stesse risorse energetiche.
Questo si chiama biocomputing. E non è una curiosità di laboratorio. È la prossima frontiera dell’informatica. La prossima frontiera non ha transistor. Ha mitocondri.
Nel 1966, John Lennon scrisse una canzone basata sul Libro tibetano dei morti. Si chiamava Tomorrow Never Knows. Diceva, tra le altre cose:
Turn off your mind, relax and float downstream / It is not dying, it is not dying.
Spegni la mente. Rilassati. Lasciati trasportare dalla corrente.
Non era un invito alla passività. Era un invito a smettere di controllare. A fidarsi del processo invece che del progetto. Nel 1966 sembrava filosofia orientale filtrata attraverso l’LSD e un nastro registrato al contrario. Nel 2026 sembra la descrizione più precisa del metodo del biocomputing che io abbia mai letto.
I ricercatori che coltivano organoidi non progettano cosa faranno i neuroni. Creano le condizioni – temperatura, nutrimento, stimoli – e osservano cosa emerge. Spengono la mente da ingegneri. Si lasciano trasportare dalla corrente biologica. Turn off your mind. Lennon lo sapeva cinquant’anni prima di tutti noi. Come al solito.
Tre convinzioni che stanno crollando
Per capire cosa sta succedendo, bisogna essere disposti a mettere in discussione tre cose che davamo per scontate.
La prima: che il calcolo appartenga alle macchine. Leonard Adleman, un informatico dell’Università della California, lo aveva già smentito nel 1994 – lo stesso anno dell’Officina Neurale, curiosa coincidenza – quando risolse un problema matematico usando molecole di DNA in una provetta. Non un computer. Non un chip. Una provetta con del DNA dentro. Un grammo di DNA può contenere circa 215 petabyte di informazioni. Centomila volte più del disco rigido del vostro computer. E non scalda. E non consuma quasi nulla. E – particolare non trascurabile – non ha mai bisogno di aggiornamenti di sistema al momento peggiore.
La seconda: che apprendere richieda una progettazione esplicita. Gli organoidi – mini-cervelli coltivati in laboratorio da cellule staminali umane – si organizzano spontaneamente in strutture che nessun ingegnere avrebbe progettato. Imparano secondo regole che emergono dall’interazione, non dalla programmazione. Il risultato sorprende i loro stessi creatori. Non è un bug. È la caratteristica più interessante.
La terza: che la vita e il calcolo siano domini separati. CRISPR ha reso possibile riscrivere il codice genetico con una precisione che dieci anni fa sembrava fantascienza. Le cellule stanno diventando fabbriche programmabili. I circuiti genetici – sequenze di DNA che si attivano o si disattivano in risposta a segnali molecolari – sono già realtà nei laboratori di MIT, ETH Zurich e Shenzhen.
Tre tecnologie. Tre convinzioni demolite. Una sola direzione: verso un territorio dove le categorie che abbiamo usato per cent’anni non bastano più.
Da capo cantiere a giardiniere
C’è una metafora che uso sempre più spesso nelle mie conferenze, e che è diventata il cuore del libro che sto scrivendo.
Per trent’anni, l’ingegnere informatico era un capo cantiere. Progettava ogni mattoncino. Definiva ogni connessione. Controllava ogni output. Il sistema faceva quello che gli dicevano. Era uno strumento. Un mattoncino inerte con un manuale d’uso.
Il biocomputing richiede qualcosa di diverso. Non si progetta più il sistema. Si creano le condizioni perché il sistema si sviluppi. Non si controlla ogni mattoncino. Si osserva cosa cresce.
Il capo cantiere diventa giardiniere.
Coltivi le condizioni. Osservi cosa cresce. Intervieni quando serve. Ma non puoi sapere in anticipo che forma avrà il risultato. Non è nella natura di sistemi che hanno dinamiche proprie. Questo cambio di ruolo non è solo tecnico. È una differenza di umiltà. Il costruttore sa già cosa vuole ottenere. Il coltivatore crea le condizioni e poi osserva. Il costruttore controlla. Il coltivatore accompagna.
Un’organizzazione che capisce questo smette di chiedere “quanto è intelligente la nostra AI?” e comincia a chiedersi qualcosa di più interessante: quale intelligenza stiamo coltivando? E quale, senza accorgercene, stiamo lasciando atrofizzare?
La domanda che non avevo fatto
Rileggendo l’Officina Neurale del 1994, mi accorgo di aver intuito alcune cose – e di averne mancate altre, molto più importanti. Stavo già parlando di plasticità neurale, di informazione distribuita, di emergenza del comportamento complesso. Ma stavo ancora cercando di controllare quello che avevo capito non si controlla.
Stavo descrivendo il giardino con il linguaggio del cantiere.
La domanda vera non era: come costruiamo sistemi intelligenti? La domanda vera era: come fa la vita?
Il libro che sto scrivendo – Officina Neurale 2.0, in uscita a dicembre – è il tentativo di rispondere. O meglio: il tentativo di capire perché non riusciamo ancora a rispondere, e cosa ci dice questa incapacità su noi stessi. Tre parole per orientarsi nel territorio: apofenia, eterotopia, atychifobia. Non le spiego qui – non si spiega quello che si deve incontrare.
E una domanda finale, scritta da un ricercatore nel suo quaderno di laboratorio, davanti a una piastra di coltura con qualcosa che cresce dentro:
Chi sta studiando chi?
L’ape lo sa da trecento milioni di anni. Noi stiamo ancora cercando di capire come fa.
