Linguaggio

Intelligenza Artificiale e Lingue Impossibili: Il Dono dei Limiti | Andrea Moro. Conferenza tenuta all’Accademia dei Licei del 10 gen 2026.

In questa conferenza, il linguista Andrea Moro esplora il legame profondo tra la struttura del linguaggio e la biologia umana. Dimostra che le lingue non variano all’infinito, ma sono confinate entro precisi limiti neurobiologici che rendono possibili solo determinate grammatiche, escludendo quelle basate su sequenze semplicemente lineari. Attraverso esperimenti di neuroimmagine, Moro evidenzia come il nostro cervello rifiuti le “lingue impossibili”, suggerendo che la capacità linguistica sia un riflesso diretto della nostra architettura cerebrale. Il confronto con l’intelligenza artificiale rivela che, a differenza degli esseri umani, le macchine non possiedono questi limiti biologici. Inoltre sono energeticamente insostenibili e prive di una vera creatività. In conclusione, i limiti del linguaggio non sono ostacoli, ma un dono evolutivo che permette l’apprendimento rapido e definisce l’essenza stessa della specie umana.

I limiti neurobiologici e l’intelligenza artificiale
Nella parte conclusiva della sua conferenza, Andrea Moro approfondisce il rapporto tra la struttura biologica del linguaggio umano e le nuove frontiere dell’intelligenza artificiale, evidenziando come i nostri limiti neurobiologici non siano un ostacolo, ma il fondamento stesso della nostra efficienza e creatività.

L’architettura Transformer: oltre la linearità
Andrea Moro identifica nell’articolo “Vaswani et al. 2017” (noto come Attention is All You Need) lo spartiacque fondamentale dell’intelligenza artificiale moderna. I modelli Transformer sono alla base dei cosiddetti Very Large Language Models (VLLM).
In termini semplici, i Transformer rappresentano un salto evolutivo perché “in questo sistema si salta la linearità e si propone per la prima volta dei calcoli in parallelo”. Mentre i modelli precedenti leggevano le parole in sequenza (come perle su un filo), i Transformer analizzano interi blocchi di testo contemporaneamente, calcolando il “peso” o l’importanza di ogni parola rispetto a tutte le altre nella frase, indipendentemente dalla loro distanza fisica. Questa “matematica diversa” permette alla macchina di simulare una comprensione del contesto molto più profonda.

Il divario energetico: IA vs. Cervello umano.
Moro sottolinea come l’attuale modello di sviluppo dell’IA sia biologicamente e fisicamente insostenibile se confrontato con l’efficienza umana. Il problema risiede nell’enorme quantità di dati e di energia necessari alle macchine per apprendere ciò che un bambino impara spontaneamente.

• Dati e tempo: Un bambino in 5 anni è esposto a circa 55 milioni di parole per stabilizzare la propria grammatica. Una macchina moderna richiede 402 miliardi di dati, che — se appresi al ritmo di un bambino — richiederebbero “36.540.000 anni” di apprendimento.
• Consumo di risorse: Moro riporta dati impressionanti sull’impatto ambientale: per scrivere una mail di 100 parole tramite IA si consuma circa “una bottiglia d’acqua per raffreddare le macchine”. Inoltre, ogni giorno ChatGPT consuma “tanta energia quanto per mantenere l’Empire State Building acceso in un anno e mezzo”.

“Iniettare i limiti”: la via verso la sostenibilità
La ragione di questo spreco energetico è che per le macchine “non esistono lingue impossibili”
. Mentre il cervello umano scarta immediatamente le strutture che non seguono i principi gerarchici della grammatica universale, la macchina deve calcolare ogni combinazione possibile, anche quelle assurde o “piatte”.
La proposta di Moro è rivoluzionaria: per rendere l’IA sostenibile, non serve più potenza, ma più restrizione. “Per renderle sostenibili vanno riprodotti dai modelli matematici quei limiti presenti nei bambini che l’evoluzione ha generato nel nostro sistema nervoso. Cioè bisogna iniettare i limiti nelle macchine”. La ricerca linguistica diventa così fondamentale per “insegnare” alle macchine a non calcolare ciò che è biologicamente impossibile.

Creatività, casualità e l’effetto Caleidoscopio
Moro mette in guardia dal confondere la capacità combinatoria delle macchine con la vera creatività umana, citando quello che chiama “effetto caleidoscopio”.
Se un sistema combinatorio è abbastanza ricco, rischia di produrre risultati geniali per pura probabilità statistica: “se avessimo un miliardo di combinazioni di quattro parole di italiano avremmo quasi la certezza statistica di trovare anche ‘mi illumino di immenso'”.
Tuttavia, attribuire alla macchina l’invenzione di tale miracolo linguistico è un errore psicologico umano: la macchina non “crea”, ma esplora uno spazio combinatorio senza confini.

Citando il pittore barocco Johannes Gumpp, Moro conclude con una riflessione filosofica sulla natura umana: “Noi siamo dentro il linguaggio. Cosa puoi fare guardi l’effetto che il linguaggio ha sul mondo cioè guardi te stesso in uno specchio, filtri l’impressione e con una tecnica che non c’entra nulla con la struttura del tuo volto lo rirappresenti su una tela. Ecco il lavoro di scavo che fa il linguista, che fa lo scienziato, che fa il filosofo, che fanno gli esseri umani: è quello di vedere l’effetto di noi stessi sul mondo interiorizzarlo e darle una rappresentazione”

Siamo “dentro” il linguaggio e non possiamo vederlo dall’esterno, ma possiamo osservarne l’effetto sul mondo. Il messaggio finale è un elogio della nostra finitezza: “questi limiti che ci distinguono dalle macchine sono anche la nostra fortuna perché alla fine noi siamo i nostri limiti”