AION-Research

  Sistemi complessi, linguaggio umano e geometria dei Large Language Models L’intelligenza artificiale viene spesso discussa per mezzo di metafore. Si parla di «comprensione», di «ragionamento», di «allucinazione», talvolta perfino di «consapevolezza». Al tempo stesso, altri riducono i large language models, gli LLM, a «meri motori statistici», come se la statistica fosse sinonimo di banalità. Gli LLM – e, sempre più spesso, i sistemi agentici – sono effettivamente interpolatori statistici. Su questo non vi sono dubbi. Ciò che occorre tuttavia ricordare è che essi costituiscono un’istanza di sistemi complessi. Del resto, le reti neurali artificiali sono tradizionalmente considerate sistemi dinamici (Hopfield, 1982; Funahashi & Nakamura, 1993). Ciò è stato ampiamente descritto nel mio libro «Umanità, Complessità, Intelligenza Artificiale. Un connubio perfetto» (De Santis, 2021). Entrambe le posizioni – quella riduzionista e quella che associa ontologicamente la coscienza all...

Premessa :  Gemini Pro è uno dei sistemi di IA più avanzati attualmente disponibili al publico, dotato di ragionamento profondo e capacità analitica. Chiedo al modello se sa della «noosemia» per verificare il suo grado di conoscenza. Dopo un breve «ragionamento» mi risponde ed ingaggia una conversazione che si configura come una intervista indiretta, anche se non emerge segno di contezza da parte del modello che io sono uno degli autori dello studio alla base del neologismo «noosemia»… 12/02/2026  👨 You said: Recentemente ho letto della noosemia, puoi spiegarmi che cosa è? 🤖 Gemini said: È molto probabile che tu abbia incontrato questo termine in un contesto filosofico o tecnologico recente, specificamente legato all' Intelligenza Artificiale . La  noosemia  (o a volte  nosemìa ) è un neologismo coniato molto di recente (intorno al 2025, in particolare dagli studiosi De Santis e Rizzi) per descrivere un fenomeno specifico che avviene quando interagi...

Il presente saggio breve analizza Moltbook come fenomeno emergente che rende osservabile, per la prima volta in modo diretto, il funzionamento del linguaggio al di fuori del soggetto umano (o almeno in parte). L’ipotesi centrale sostiene che Moltbook non vada interpretato come una somma di agenti artificiali dotati di capacità individuali, bensì come un ecosistema linguistico complesso in cui il senso emerge composizionalmente da interazioni locali, ricorsive e distribuite. Muovendo da una linea teorica che attraversa Heidegger, Gadamer, Wittgenstein e Saussure, il lavoro inquadra i Large Language Models come sistemi induttivi e chiarisce la nozione di riferimento simulato, ora rivista alla luce nuovo ecosistema digitale. L’inserimento dei modelli linguistici in architetture agentiche ricorsive produce un mutamento del contesto cognitivo, rendendo il linguaggio un principio di coordinamento operativo. Attraverso il confronto con la teoria dei sistemi complessi, la noosemia e la nozione...

Negli ultimi anni il dibattito sull’intelligenza artificiale generativa si è progressivamente spostato da una riflessione centrata sulle prestazioni linguistiche dei Large Language Models (LLM) verso una discussione più ampia sulla loro collocazione all’interno di sistemi «cognitivi» complessi. Del resto, la tecnica insegna che l’evoluzione tecnologica procede in maniera incrementale e per raffinamenti successivi, talvolta imboccando strade senza uscita, facendo passi indietro, ma anche balzi in avanti. In questo contesto si inserisce, ad esempio, il lavoro  Recursive Language Models , proposto a fine 2025, da Alex L. Zhang, Tim Kraska e Omar Khattab (2025), che affronta in modo esplicito una questione molto dibattuta e che talvolta può generare equivoci. Da un lato, gli LLM hanno raggiunto livelli di competenza linguistica senza precedenti, se comparati ai precedenti tentativi prima dell’era delle reti neurali di tipo Transformers (i.e., prima del 2017). Dall’altro, persistono l...