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3 Ottobre 2026, 00:02

MNEMOS e la frontiera della memoria artificiale

Redazione

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L’intelligenza artificiale ha imparato a generare testi, immagini, voci e ambienti virtuali sempre più difficili da distinguere da quelli reali. Ma cosa accadrebbe se il prossimo confine non fosse ciò che vediamo su uno schermo, bensì ciò che ricordiamo?
Psyconomia (una branca della scienza cognitiva che utilizza modelli matematici ed esperimenti per scoprire le leggi biologiche e psicologiche che regolano il funzionamento della mente umana) ha parlato con Luca Zenobi, CEO di Analytiko (una società italiana di ricerca applicata specializzata in intelligenza artificiale e piattaforme software) che in passato ha anche collaborato con Psyconomia
Bentornato in Psyconomia e partiamo dalla domanda più semplice. Che cos’è MNEMOS?
MNEMOS è un programma di ricerca. La domanda centrale è relativamente facile da formulare, molto meno da verificare: può un’esperienza autobiografica generata artificialmente acquisire alcune delle caratteristiche proprie di una memoria episodica?
La parola importante è “studiare”. Non diciamo di avere una macchina capace di installare ricordi. Sarebbe una dichiarazione scientificamente insostenibile allo stato attuale della ricerca.
Stiamo cercando di capire quali condizioni dovrebbero verificarsi perché un’esperienza generata venga codificata, recuperata e riconosciuta secondo dinamiche comparabili, almeno in parte, con quelle osservate nella memoria.
Ed è un problema molto più complesso di quanto sembri.
Detta in maniera meno prudente: state cercando di impiantare falsi ricordi?
È probabilmente il modo più immediato di raccontarlo, ma anche uno dei meno precisi. La ricerca sui falsi ricordi ci interessa enormemente perché dimostra una cosa fondamentale: la memoria umana non funziona come un archivio digitale.
Non abbiamo un file registrato da qualche parte nel cervello che viene semplicemente riaperto quando ricordiamo. La memoria è ricostruttiva. Può essere aggiornata, contaminata, modificata e, in determinate circostanze, può incorporare informazioni che non appartenevano all’esperienza originale.
Ma MNEMOS pone una domanda diversa.
Non vogliamo semplicemente verificare se una persona può essere convinta che qualcosa sia accaduto. Credere che un evento sia accaduto e ricordarlo non sono necessariamente la stessa cosa.
Dobbiamo distinguere familiarità, riconoscimento, convinzione, confidenza soggettiva, ricordo della fonte e vera esperienza di recollection.
È proprio su queste distinzioni che si gioca una parte importante del progetto.
A che punto siete concretamente?
La fase attuale è computazionale. Prima di coinvolgere persone vogliamo verificare che il modello teorico sia almeno in grado di riprodurre alcuni fenomeni già descritti nella letteratura scientifica.
Lo stiamo quindi sottoponendo a una serie di test relativi, tra gli altri, al riconsolidamento della memoria, alla finestra temporale nella quale questo può verificarsi, al ruolo dell’errore di previsione, al recupero spontaneo, al rinnovo e al reintegro dopo l’estinzione, ai falsi ricordi e alla riattivazione mirata della memoria.
Il principio per noi è semplice: prima di chiedere alla realtà di confermare il modello, cerchiamo attivamente i modi in cui il modello può essere smentito.
È meno spettacolare di una dimostrazione con un visore, ma scientificamente è molto più importante.
Perché serve l’intelligenza artificiale?
Perché il problema non riguarda soltanto la generazione di un contenuto.
Un’esperienza autobiografica è composta da moltissime dimensioni: persone, ambienti, prospettiva, continuità narrativa, elementi sensoriali, significato personale, componente emotiva, aspettative.
Un sistema di AI può costruire e modificare queste variabili in maniera dinamica. La parte che consideriamo più interessante è il concetto di ciclo chiuso: generare uno stimolo, osservare la risposta, modificare alcuni parametri e verificare nuovamente ciò che accade.
L’AI, quindi, non è semplicemente lo strumento che crea un’immagine o un ambiente virtuale. È potenzialmente il sistema che permette di controllare sperimentalmente uno spazio di variabili troppo ampio per essere gestito manualmente.
Come capirete se una persona ricorda davvero qualcosa invece di limitarsi a riconoscerlo?
È esattamente uno dei problemi metodologici centrali. Se mostro più volte un’immagine a una persona, quella persona può trovarla familiare. Ma la familiarità non dimostra che sia diventata una memoria autobiografica.
Per questo le misure devono rimanere separate.
Bisogna valutare, per esempio, la memoria della fonte, distinguere tra “ricordo”, “so” e “indovino”, misurare la confidenza senza confonderla con l’accuratezza e analizzare le caratteristiche fenomenologiche del ricordo.
E bisogna tenere distinta perfino la convinzione che un evento sia realmente accaduto dalla sensazione soggettiva di ricordarlo.
Sembra una sottigliezza terminologica. In realtà è probabilmente uno dei punti decisivi dell’intera ricerca.
Qual è allora il risultato che considerate più interessante?
Paradossalmente, in questa fase non sarebbe ottenere un risultato positivo.
Sarebbe riuscire a costruire un modello sufficientemente preciso da dirci quando il fenomeno non dovrebbe verificarsi.
Una teoria scientifica diventa interessante quando rischia di essere smentita.
Se MNEMOS spiegasse qualsiasi risultato possibile, non sarebbe una buona teoria. Dobbiamo poter dire: in queste condizioni ci aspettiamo un determinato effetto; fuori da queste condizioni l’effetto dovrebbe diminuire o scomparire.
Solo allora possiamo progettare esperimenti seri.
È inevitabile pensare alle possibili applicazioni terapeutiche. È quello l’obiettivo?
È una delle prospettive che rende scientificamente interessante studiare questi fenomeni, ma bisogna essere estremamente cauti.
MNEMOS non è oggi un dispositivo medico e non è un trattamento clinico.
Prima delle applicazioni esiste una lunga sequenza di problemi da risolvere: validazione del modello, esperimenti con materiale neutro, studi controllati con partecipanti, misurazione della persistenza degli effetti, reversibilità, eventi avversi, consenso, supervisione etica.
Soltanto molto più avanti si potrebbe discutere seriamente se alcune conoscenze ottenute dalla ricerca possano avere utilità clinica.
Saltare direttamente alla terapia sarebbe scientificamente sbagliato e, in un campo come questo, anche pericoloso.
Il problema etico sembra enorme.
Lo è. Se interveniamo su un software e qualcosa va storto possiamo correggere una versione.
Se interveniamo sui processi attraverso i quali una persona costruisce la propria memoria autobiografica, dobbiamo considerare anche conseguenze che potrebbero non essere immediatamente reversibili.
Per questo in MNEMOS l’etica non può arrivare alla fine come controllo amministrativo.
Deve entrare nell’architettura della ricerca.
Esistono domande alle quali non basta rispondere: “tecnicamente possiamo farlo?”. Dobbiamo anche chiederci: in quali condizioni sarebbe accettabile farlo? Chi decide? Con quale consenso? Con quali possibilità di interrompere l’esperimento? E soprattutto: cosa accade se il sistema sbaglia?
Sono domande che devono essere formulate prima che la tecnologia diventi efficace, non dopo.
C’è però un’obiezione ancora più radicale: se questa tecnologia funzionasse, potrebbe essere utilizzata anche per manipolare le persone.
È un’obiezione legittima. Ma non credo che ignorare un fenomeno impedisca a quel fenomeno di esistere. Sappiamo già che la memoria è influenzabile. Lo è attraverso il linguaggio, le immagini, la reiterazione di una narrazione, la pressione sociale e molti altri meccanismi.
L’intelligenza artificiale generativa rende questa capacità potenzialmente molto più sofisticata.
Per questo considero importante studiare il fenomeno in maniera esplicita e misurabile.
Capire quando, come e quanto un contenuto sintetico possa modificare una memoria non significa soltanto studiare possibili applicazioni. Significa anche costruire strumenti per riconoscere i rischi e, auspicabilmente, difendersi da essi.
Come fate a evitare di convincervi che il progetto funzioni perché volete che funzioni?
È probabilmente il rischio metodologico più banale e contemporaneamente più serio. Un gruppo che sviluppa una tecnologia ha inevitabilmente un interesse nel risultato.
Per questo stiamo introducendo una revisione critica che deve avere esattamente il mandato opposto: cercare ciò che non torna.
Chi revisiona un risultato deve poter scrivere che il modello è sbagliato, che una misura non corrisponde al paradigma scientifico dichiarato o che una conclusione va oltre ciò che i dati consentono di sostenere.
Vorrei che all’interno del progetto fosse culturalmente più prezioso scoprire un errore che confermare un’ipotesi.
Se un risultato sopravvive a questo processo, allora comincia a diventare interessante.
Avete depositato anche una domanda di brevetto. Non è insolito per un progetto ancora così sperimentale?
Ricerca scientifica e proprietà intellettuale rispondono a domande differenti.
Il brevetto riguarda un’architettura tecnica e un metodo; non certifica che un’ipotesi neuroscientifica sia vera. Sono due piani che dobbiamo mantenere distinti.
La protezione della proprietà intellettuale permette all’azienda di investire nella ricerca. La validità scientifica, invece, può arrivare soltanto attraverso dati, replicabilità, confronto con la letteratura e critica indipendente.
Un brevetto non è una pubblicazione scientifica e una pubblicazione scientifica non è un brevetto.
Quando potremo vedere un primo esperimento su persone?
Quando avremo ragioni sufficienti per farlo. Può sembrare una risposta evasiva, ma credo sia quella corretta. Non voglio che sia una data fissata dal marketing a determinare il momento nel quale una ricerca passa dalla simulazione alle persone.
Ci sono passaggi metodologici ed etici che devono venire prima.
E anche quando inizieranno gli studi con partecipanti, il primo obiettivo non sarà creare esperienze autobiografiche complesse. Si parte da paradigmi molto più controllabili e materiale neutro.
In questo campo la gradualità non è prudenza burocratica. È parte del metodo sperimentale.
Qual è, in definitiva, l’ambizione di MNEMOS?
Capire qualcosa che oggi comprendiamo solo parzialmente: quanto della nostra esperienza di ricordare dipenda dall’evento originale e quanto invece dal processo con cui il cervello continua a ricostruirlo.
L’intelligenza artificiale ci offre strumenti nuovi per porre questa domanda.
Dove ci porterà non lo sappiamo ancora. E credo che proprio questa debba essere la posizione corretta di una società che fa ricerca: avere un obiettivo ambizioso senza trasformare l’ambizione in una conclusione anticipata.
MNEMOS non nasce dall’affermazione “possiamo creare ricordi”. Nasce da una domanda.
Possiamo comprendere abbastanza bene il processo con cui una mente costruisce un ricordo da riuscire, un giorno, a generare artificialmente le condizioni perché quel processo abbia luogo?
Sarebbe, appunto, bello capirlo. Ci stiamo provando. (da Psyconomia)