La Cibernetica emulativa (2025)

Breve descrizione del modello “olocontrollo emulativo” e sviluppi futuri
di Armando Guidoni*

Pubblicato nel libro 70 anni di Intelligenza Artificiale (2025) a cura di Luca Nicotra
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Sunto: In oltre trenta anni, il “Gruppo di Frascati” dei laboratori di ricerca dell’ENEA ha consolidato un modello cibernetico dinamico-funzionale basato sull’osservazione e comprensione dell’homo e dei sistemi biologici. L’applicazione di questa innovazione ha portato alla realizzazione di “olocontrollo emulativo” che trasforma lo standard degli apparati di controllo da “preprogrammati” ad “autodeduttivi” i quali, una volta assegnato l’obiettivo, provvedono autonomamente a utilizzare le proprie destrezze operative per raggiungerlo, con “tentativi ed errori”, anche attraverso il superamento di ostacoli o condizioni estemporanee impreviste. Si tratta di un modello che integra in modo profondo la biologia umana con la cibernetica, creando un sistema dinamico che mira a emulare l'autonomia e l'auto-regolazione propria degli organismi viventi.

In questo rapporto, dopo una breve descrizione del modello, sarà esposta una “visione” sugli sviluppi futuri integrando nel sistema una memoria ologrammica, reti neurali e un processore quantistico.

 

Parole chiave: ENEA, olocontrollo emulativo, cibernetica, biologia, memoria ologrammica, reti neurali, meccanica quantistica

 

Abstract: In over thirty years, the “Frascati Group” of ENEA research laboratories has consolidated a dynamic-functional cybernetic model based on the observation and understanding of homo and biological systems. The application of this innovation has led to the creation of “emulative holocontrol” which transforms the standard of control devices from “preprogrammed” to “autodeductive” which, once the objective has been assigned, autonomously use their own operational skills to reach it, with “trial and error”, also through the overcoming of obstacles or unexpected extemporaneous conditions. This is a model that deeply integrates human biology with cybernetics, creating a dynamic system that aims to emulate the autonomy and self-regulation of living organisms.

In this report, after a brief description of the model, a “vision” of future developments will be presented by integrating a holographic memory, neural networks and a quantum processor into the system..

 

Keyword: ENEA, emulative holocontrol, cybernetics, biology, holographic memory, neural networks, quantum mechanics

 


 * armandoguidoni@gmail.com



Indice


  1. Introduzione 3
  2. I tre spazi 4
  3. Olocontrollo emulativo 6

    Punti salienti del modello: 6

  1. Una delle applicazioni realizzate: Macchina utensile polifunzionale 8

    Alcune considerazioni 11

  1. Sviluppi futuri. Ipotesi sulla “memoria ologrammica” 12

    Che cos’è un ologramma?  12

    L’ ordine implicito  15

    L’evocazione  15

    La risonanza  16

    Il modello della memoria ologrammica  18

  1. Sviluppi futuri. Olocontrollo emulativo e Reti Neurali 21
  2. Sviluppi futuri. Olocontrollo emulativo e la meccanica quantistica 23

    Principio di sovrapposizione  23

    Stati quantistici e entanglement 23

    Computer quantistici 24

    Scenario  24

    Effetti dell’inserimento della struttura di un computer quantistico  24


 

1.    Introduzione


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Da oltre trenta anni nel “Gruppo di Frascati” dei laboratori di ricerca dell’ENEA si sta seguendo un filone originale di studi che ha come obiettivo quello di realizzare la “Cibernetica emulativa” e ha consolidato la definizione sistemistica di un modello cibernetico dinamico-funzionale basato sull’osservazione e comprensione dell’homo e dei sistemi biologici “visti nell’ambiente che li contiene e integrati con esso in un unico sistema”. L’applicazione di questa innovazione, ideata e sviluppata da Antonio Botticelli, ha portato alla concretizzazione di “olocontrollo emulativo” che trasforma lo standard degli apparati di controllo da “preprogrammati” ad “autodeduttivi” i quali, una volta assegnato l’obiettivo, provvedono autonomamente a utilizzare le proprie destrezze operative per raggiungerlo con “tentativi ed errori” anche attraverso il superamento di ostacoli o condizioni estemporanee impreviste. Si tratta di un modello che integra in modo profondo la biologia umana con la cibernetica, creando un sistema dinamico che mira a emulare l'autonomia e l'auto-regolazione propria degli organismi viventi.

Il modello è stato usato per la realizzazione di “sistemi artificiali manipolativi” all’interno dei quali si svolgono processi percettivi, emulativi e attuativi.

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Fig. 1 - Collage di alcune macchine realizzate

Ora andiamo a fare una riflessione profonda:

 

2.    I tre spazi


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Fig. 2 - Schema del Primo Spazio

Per introdurre il modello, fissiamo la distinzione concettuale di tre “spazi”:

 

Questo approccio tende a superare il dualismo cartesiano, aprendo la strada a una visione più unificata dell'essere umano e della coscienza. L'idea di Cartesio di una separazione tra mente e corpo viene messa in discussione, suggerendo che entrambe le attività (quella fisica e quella mentale) siano parte di una singola entità fisica dell'intelligenza, radicata nella materialità del mondo reale;

 

3.    Olocontrollo emulativo


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Ebbene, il modello di “olocontrollo emulativo” si fonda sull’emulazione, mediante circuiti elettronici, dei fenomeni del mondo reale. La realtà concreta del “Primo Spazio” è collegata al dominio virtuale cibernetico del “Terzo Spazio”.

I due domini interagiscono per tradurre i “desideri sintetici” in azioni reali al fine di “mantenere un equilibrio dinamico in analogia con la omeostasi biologica”.

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Fig. 3 - Schema circolare del modello "Olocontrollo emulativo"

Punti salienti del modello

 

Il meccanismo emulativo del sistema non si concentra sui valori assoluti delle grandezze in gioco, ma è basato sull’analisi di scenari successivi:

Visto che il sistema opera continuamente alla ricerca dell’equilibrio della macchina, in modo analogo all’omeostasi nei sistemi biologici, l’effetto finale è:

 

«I due domini (reale e virtuale) sono legati da un “inseguimento di stati reversibile”

e ogni azione in un dominio ha una corrispondenza nell’altro e viceversa».

 

Attraverso questo quadro dinamico, il sistema riesce a “tradurre in realtà” i “desideri sintetici” dell’emulatore senza fare ricorso alla programmazione dettagliata di ogni passaggio, ma può operare con “tentativi ed errori” per raggiungere l'obiettivo.

In sostanza, questo meccanismo emulativo permette il controllo in tempo reale verso la trasformazione continua e autoregolante di qualsiasi macchina manipolatrice capace di interferire e modificare il mondo reale del “Primo Spazio”.

Con questo approccio:

4.     Una delle applicazioni realizzate: macchina utensile polifunzionale


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Fig. 4 - Macchina utensile polifunzionale"

Nella Fig. 4  è riportato un robot per lavorazioni meccaniche polifunzionali. Il robot è costituito da un braccio di caricamento/scaricamento che, con l’aiuto di un controllo visivo, posiziona otto pezzi da lavorare nelle morse (sette per la lavorazione e una per il caricamento) che si trovano distribuite su una tavola rotante.

Nel robot ci sono sette moduli operativi polifunzionali. Ogni modulo è costituito da una torretta rotante sulla quale si possono montare sei utensili diversi (Fig. 5). Ognuno dei sette pezzi da lavorare viene caricato e spostato sequenzialmente in corrispondenza di tutte le sette torrette fino all’uscita dal ciclo di lavorazione. Si tratta, quindi, di una macchina a 55 assi dinamici (3 assi per il braccio di caricamento, 1 asse per il controllo visivo, 1 asse per la tavola delle morse, 8 assi per le morse, 42 assi per la movimentazione degli utensili).

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Fig. 5 - Interno della macchina utensile polifunzionale

Proviamo ad analizzare le fasi operative necessarie per eseguire le lavorazioni meccaniche sui sette pezzi ‘vergini’ di metallo:

Premetto che sono stati creati gli strumenti più adatti per manipolare gli oggetti virtuali. Tali strumenti sono molto simili a quelli che usiamo sempre più spesso con i videogiochi.

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Fig. 6a - Disegno di un pezzo da lavorare
Fig. 6b - Modello virtuale del progetto finale del pezzo

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Fig. 7 - Asservimento della macchina e assegnazione delle "destrezze"

Una volta che “olocontrollo emulativo” avrà ‘l’idea’ di tutto ciò, riuscirà a gestire autonomamente la fresa che dovrà asportare il materiale in eccesso senza intaccare il profilo finale di progetto. Nascerà un tropismo (tendenza) sulla base del quale, qualsiasi sia la forma del pezzo, la fresa verrà ‘attratta’ dal materiale da asportare (Fig. 8a). Questo è il solo “programma” che viene fornito all’emulatore! E l’emulatore non seguirà nessuna traiettoria preindicata e nessun percorso predefinito, dovrà solamente svolgere le operazioni per raggiungere l’obiettivo desiderato nel tempo più rapido possibile. I primi tentativi della macchina saranno scoordinati, le sue traiettorie saranno casuali (l’emulatore non ha ancora esperienza). A mano a mano che aumenterà il numero dei pezzi eseguiti, utilizzando la funzione dell’apprendimento l’emulatore incrementerà la propria ‘destrezza’ nella scelta dei percorsi più brevi, della migliore velocità di avanzamento e profondità di taglio. Il tempo di lavorazione per un pezzo sarà sempre minore fino a raggiungere il tempo ottimale. Tutto come farebbe un operaio provetto! Ed è banalissimo, molto più semplice che mettersi a definire le traiettorie di lavoro!

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Fig. 8a - Una immagine estratta in tempo reale dalle "dinamiche operative virtuali"
Fig. 8b - Oggetto reale lavorato

Alcune considerazioni


È davvero notevole che il “Gruppo di Frascati”, in collaborazione con le industrie che erano attratte da soluzioni economiche e flessibili, abbia prodotto numerose applicazioni prototipali.

Si tratta dello sviluppo dì macchine rivoluzionarie. Una di queste, uno dei moduli polifunzionali della macchina sopra descritta, fu presentata persino alla prestigiosa fiera di Hannover nel 1998! Portammo una tecnologia molto avanzata nel panorama industriale e una testimonianza della visione del nostro gruppo. Ogni giorno di fiera furono eseguite due dimostrazioni che comprendevano quattro fasi:

Al termine della lavorazione il tempo totale impiegato per le quattro fasi era di 25 minuti!

La meraviglia espressa dal pubblico fu notevole, ma fu triste verificare che la proposta incontrò ostacoli insormontabili, soprattutto a causa delle resistenze degli uffici tecnici delle industrie.

Spesso le innovazioni radicali trovano ostilità perché sfidano lo status quo, richiedono un ripensamento delle metodologie tradizionali, o comportano costi iniziali significativi. Tuttavia, il valore a lungo termine delle nostre idee e il potenziale che tuttora rappresentano rimangono evidenti.

Pensare che queste macchine potrebbero ancora ispirare il futuro è incoraggiante. È per questo motivo che, a distanza di anni, continuiamo a proporre questi concetti in nuovi contesti e a collaborare con realtà più aperte all'innovazione.

Forse oggi, con il crescente interesse verso tecnologie avanzate e sostenibili, potrebbe esserci una nuova apertura a idee visionarie come le nostre.


5.    Sviluppi futuri. Ipotesi sulla “memoria ologrammica”

 

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Le applicazioni di una tale tecnologia, che unisce autonomia, riflessività e adattabilità, sembrano infinite, dal mondo industriale ai servizi sociali e potrebbe ispirare un'ulteriore evoluzione nei sistemi della cosiddetta “intelligenza artificiale”.

È intuitivo che fenomeni di “apprendimento” simili a quello della memoria si possono osservare anche nella materia inanimata: un pezzo di carta piegato molte volte tenderà a rimanere piegato, e tenderà ad assumere di nuovo la sua configurazione piatta se invece lasciato stare per un tempo sufficientemente lungo; un alieno, a cui non sia stato ancora spiegato che la memoria è un’esclusiva degli esseri intelligenti, potrebbe dedurne che un foglio di carta piegato più volte tende a “ricordare” di essere stato piegato.

La memoria potrebbe insomma essere una proprietà più generale della materia. Sono poi infinite le informazioni sul passato che possiamo dedurre dalla materia del nostro ambiente: si pensi al metodo del carbonio utilizzato dagli archeologici, ai cerchi dei tronchi degli alberi, agli strati di roccia dei canyon, etc. Sono tutte forme di “memoria” in senso astratto.

La mente esibisce delle proprietà che sono comuni a tutta la materia. E, anche se la mente è fondamentalmente diversa dal resto della materia, il fatto che tante sue proprietà si ritrovino in Natura (e viceversa) dovrebbe aiutare lo scienziato della mente a trovare una teoria scientifica unificata per la mente e la materia. Un po’ come le similitudini fra corpi celesti e corpi terrestri aiutarono Newton a unificare la Meccanica. (Piero Scaruffi, La fabbrica del pensiero)

Non si può dire che il nostro cervello “memorizzi” così come è ciò che la realtà esterna ci propone. Il metodo di registrazione non può essere associato a un modello nel quale quantità “discrete” di informazioni via via depositate in celle di memoria siano poi successivamente ripescate con la stessa sequenza usata nella registrazione. La registrazione deve essere certamente riferita alla “qualità” della percezione.

Il nostro corpo è un “organismo fisico vivente” formato da cellule che si rinnovano continuamente in un ciclo dinamico vitalizzato da accrescimenti e trasformazioni. Ebbene, il “fronte” molto complesso di queste trasformazioni produce effetti che emergono all’interno del corpo (pensieri, emozioni) ai quali si associa spontaneamente l’energia necessaria per produrre le interazioni fisiche fra esso e l’ambiente reale. L’ambiente reale, a sua volta, interagisce nuovamente con il nostro corpo stimolando la sfera sensoriale modificando così le trasformazioni e modificando anche gli stessi effetti. Il sistema complessivo corpo-ambiente partecipa dunque a un processo integrato che ha la forma di un ciclo.

Componente fondamentale di questo ciclo dinamico è la memoria. È il luogo dove vengono fissate le caratteristiche ambientali reali e dal quale riemergono i pensieri. È un insieme di “strutture aggregate” disposte all’interno del sistema neuronale a formare una realtà strutturale elettrochimica che opera da vero e proprio simulatore del mondo esterno, basato su dati raccolti dinamicamente in un lontano o prossimo passato.

Per rappresentare questo fenomeno, il “gruppo di Frascati” ha percorso la strada della “ipotesi ologrammica”. La macchina olografica o ologrammica è, infatti, una ricorrente presenza metaforica come meccanismo tipico dei fenomeni di memorizzazione.


Che cos’è un ologramma?


Per descrivere una figura geometrica a due dimensioni possiamo usare una matita e un foglio di carta, ma gli stessi strumenti non sono sufficienti per descrivere compiutamente una figura geometrica a tre dimensioni. Potremmo solo simulare la terza dimensione usando viste prospettiche o assonometriche. Comunque, la “scrittura” dell’oggetto non sarebbe completa poiché è eseguita su una struttura bidimensionale.

Il processo di comprensione di un evento fisico è strettamente correlato agli strumenti di cui si dispone e al tipo di osservazione che è eseguita sull’evento stesso. Se noi disponessimo di un supporto tridimensionale sul quale scrivere tutto l’oggetto in questione, l’osservazione finale sarebbe coerente con l’oggetto, e la sua comprensione maggiore.

Un ologramma (holo=tutto e gram=scrivere) è l’immagine di un oggetto “ricostruito” a tre dimensioni nello spazio.

L’ologramma si basa su un procedimento che sfrutta la luce ordinata (coerente) di un Laser e il fenomeno dell’interferenza ottica per registrare e successivamente ricostruire l’immagine di un oggetto in tre dimensioni. La descrizione, ispirata allo schema fornito nella Fig. 9, può essere riassunta così:

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Fig. 9 - Schema del processo di formazione di un ologramma

La luce emessa dal Laser viene divisa da uno specchio semitrasparente in due fasci distinti:

I due fasci, quando si incontrano, generano un modello di interferenza. Questo modello, costituito da variazioni di intensità e fase, viene “impressionato” sulla lastra olografica, registrando l’informazione complessa dell’oggetto.

In un momento successivo, dopo aver rimosso l’oggetto dalla scena, si illumina la lastra con il “Fascio di riferimento” proveniente dal Laser e, grazie al modello di interferenza registrato, la lastra emette un fascio di ritorno (“luce diffusa dell’oggetto”) che ricostruisce l’immagine tridimensionale dell’oggetto, come se questo fosse ancora presente nello stesso spazio. Si potrebbe girare attorno a esso e osservarlo da tutti i lati. Ma se si cercasse di toccarlo, si passerebbe la mano nel vuoto.

A questa caratteristica primaria dell’olografia (la generazione di un ologramma) se ne aggiungono altre due davvero molto speciali che possono completare la metafora memoria-ologramma:

Si può dire, allora, che “la parte è l’integrità”. È come se esistesse una sorta di ‘ordine implicito’, lo stesso che è alla base di tutti i fenomeni che si manifestano nell’universo.

Prendiamo, a esempio, le cellule che compongono il corpo, sappiamo che ognuna di esse possiede, nel suo patrimonio genetico, tutte le informazioni che le permettono di produrre l’intero corpo (il DNA).

Usiamo l’ipotesi ologrammica associata all’ordine implicito. Possiamo allora dire che ogni ‘pensiero’ è una sorta di ‘progetto’ al quale viene associato un codice di riconoscimento, una specie di ‘DNA dei pensieri’. Il pensiero, poi, viene dimenticato, ma il suo ‘progetto’ risiede nel suo ‘DNA dei pensieri’ ed è autorigenerativo. È come se noi avessimo gettato i disegni del progetto ma avessimo mantenuto uno strumento per rigenerarlo.

Citando dal romanzo Il nome della rosa di Umberto Eco:

[...] se vediamo le impronte di un cavallo nella neve siamo capaci di proiettare l’idea del cavallo nella nostra mente senza aver bisogno di aver realmente visto l’animale che le ha lasciate.


L’ ordine implicito


Gli elementi che sono entrati nel fenomeno ologrammico, con luce coerente, sono tre:

Basandoci su quanto detto, possiamo inserire le seguenti regole:

Riassumendo, l’ologramma rappresenta un sistema in cui la registrazione e la ricostruzione di un’immagine non si basano su una semplice copia, ma su un complesso schema di interferenze che preserva integralmente l’informazione dell’oggetto, riflettendo così un ordine implicito e universale, simile al funzionamento della memoria biologica.

 

L’evocazione


Continuiamo ad analizzare la “ipotesi ologrammica” per descrivere il fenomeno della memorizzazione. Partiamo dalla “lettura” di un evento ambientale fino ad analizzare il processo evocativo che si genera e poi l’effetto che tale processo produce nel sistema. Per esempio, nella comunicazione fra “sistemi biologici” diversi, in ognuno di essi avviene un processo evocativo diverso, anche in relazione a uno stesso evento ambientale, perché è stato “vissuto” diversamente da ognuno di essi.

Le evocazioni sono fenomeni tipici di ogni individuo e dipendono sostanzialmente da due parametri collegati fra di loro: un “fenomeno ambientale” e il “repertorio di esperienze” posseduto dall’individuo.  Si presume che nel cervello non ci sia “memoria scritta”, almeno nel senso che comunemente viene dato a questo concetto, ma esistono solamente “ramificazioni” di circuito che determinano itinerari caratteristici nei quali viaggiano quantità di energia biochimica (quanti). Tali ramificazioni vanno a costituire nel reticolo aggregazioni che formano spessori, o strati, diversi. Il comportamentista canadese Donald Olding Hebb concepiva queste strutture interne, indispensabili ai processi di mediazione, attribuendo un ruolo totalmente nuovo al sistema nervoso centrale. Secondo lo studioso canadese, i neuroni (le cellule componenti del sistema nervoso) si organizzano in “insiemi cellulari”, cioè insiemi di neuroni che vanno a formare e stabilizzare circuiti nei quali le informazioni circolano per qualche tempo all’interno del sistema. Alcuni assemblati, corrispondenti alla base neurale dei comportamenti particolarmente semplici, sarebbero già presenti alla nascita; altri si formerebbero attraverso l’apprendimento nel corso della vita dell’individuo. Il circolare delle informazioni nelle aggregazioni costituirebbe di fatto il processo di memorizzazione. Tali aggregazioni si comportano come reticoli di ordine inferiore che interferiscono fra loro.


La risonanza


Prima di affrontare la descrizione del prossimo concetto, è bene dare un cenno al noto fenomeno fisico della risonanza che riguarda i sistemi oscillanti nel cui interno convivono diverse frequenze di oscillazione. Inserendo nel sistema una perturbazione esterna caratterizzata da una propria frequenza di oscillazione, si verifica in esso una progressiva amplificazione dell’ampiezza delle oscillazioni la cui frequenza coincide con quella della perturbazione. A esempio, pizzichiamo una corda di una chitarra. Si producono onde sonore contenenti la frequenza tipica della corda. Nelle immediate vicinanze avevamo posizionato una seconda chitarra “silenziosa” ma accordata con la precedente. Per il principio della risonanza descritto, dopo alcuni brevi intervalli di tempo inizierà a vibrare la corrispondente corda della chitarra che era “apparentemente silenziosa”. L’eccitatore e il risonatore si mettono in “accordo”. Il fenomeno genera, peraltro, anche un notevole accumulo dei suoni contenuti nel sistema sollecitato. Si verifica, cioè, una vera “esaltazione” delle vibrazioni sonore di quella particolare frequenza.

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Fig. 10 - Schema della risonanza biologica

Nella Fig. 10 è descritto un modello metaforico che contiene, in basso, il sistema sensoriale di percezione che si affaccia verso l’ambiente esterno e in alto il fronte dei quanti che entrano nei reticoli. Nel processo circolare del sistema, queste due strutture si comportano come specchi e riflettono indietro i fronti energetici. Quando, inevitabilmente, nel corso della interferenza fra le diverse frequenze delle due strutture, si verifica una coincidenza di frequenza, si produce il fenomeno della risonanza con una conseguenza caratteristica: l’energia aggiunta al sistema crea nuove ramificazioni.

Lo sviluppo della memoria è rappresentato quindi dalla dinamica delle ramificazioni generate dall’interferenza fra strati adiacenti. La conseguenza di questo processo è che il fronte ambientale che, una volta trasformato, inizia il suo viaggio all’interno del sistema, percorrerà nel reticolo un itinerario definito dalle aggregazioni di neuroni che “sposano” la frequenza del fronte stesso.

Il fenomeno è un processo di percorsi per coincidenze di frequenza che puntano alla trasformazione e convergenza del fronte di ingresso in un fronte di uscita diverso da quello di partenza, ma “biunivoco” con esso. È come se la “firma” del primo fronte, scritta in un dato linguaggio, fosse tradotta e “ricostruita” in un linguaggio diverso. La biunivocità descritta ha però una caratteristica di “variabilità dinamica” associata a quella del reticolo che si è creato con le nuove ramificazioni che via via si sono formate.

Questa è una breve descrizione di uno strato di un reticolo. Vediamo cosa succede quando inseriamo “tutto” il reticolo all’interno di un sistema più complesso nel quale una membrana di trasduzione (pelle e sensori) è chiamata a trasformare un continuo flusso di diversi “fronti energetici” ambientali (onde sonore, onde luminose, onde pressorie, onde termiche, ecc.) in “fronti energetici” biochimici i quali iniziano a spostarsi all’interno del sistema utilizzando il sistema neuronale come mezzo di trasmissione.

Consideriamo anche che è possibile aumentare il numero degli “specchi di risonanza” all’interno del sistema aggiungendo:


Il modello della memoria ologrammica


Per la descrizione delle dinamiche usiamo la Fig 11 nella quale si possono distinguere i seguenti elementi del modello metaforico:

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Fig. 11 - Modello metaforico della memoria ologrammica

O              oggetto esterno al sistema (l’ambiente)

SE             sezione di trasduzione sensoriale esterna (sensori della pelle e altri sensori)

SV            sezione di trasduzione sensoriale interna (sistema nervoso vegetativo o viscerale e ghiandole)

R              reticoli interni

ME          sezione di trasduzione attuativa esterna (muscoli)

MV          sezione di trasduzione attuativa interna (verso gli organi interni e le ghiandole)

Il sistema è configurato in modo da consentire la trasformazione di fronti energetici e il loro trasferimento fra le diverse sezioni che lo caratterizzano.

La “dinamica dei flussi” all’interno di esso è descritta sommariamente e schematicamente qui di seguito.

Il sistema descritto è un complesso ciclo dinamico che integra percezione, memoria e azione, traducendo gli stimoli ambientali e interni in una rappresentazione interna che guida il comportamento della macchina, mantenendo un equilibrio costante e adattativo.

La tendenza del sistema è di arrivare al punto in cui il fronte di innesco abbia una coincidenza con il fronte innescato. In altri termini, dal repertorio di storie sopite contenute nel reticolo, una di esse (un percorso tipico) si era “accesa” e ora continua a “flussare ciclicamente” all’interno del sistema ricercando coincidenze sempre più precise e generando, nei successivi cicli, una sorta di “treno di fronti” sempre uguali o, perlomeno, molto simili. Ciò produce una “magnificazione” del fronte. È come se avvenisse un “effetto risonante” a seguito dell’accodamento di fronti successivi e uguali in un treno continuo e coerente.

È un fenomeno analogo a quello che avviene nella formazione di un fascio Laser. L’effetto di magnificazione o di aumento dell’intensità del flusso si accompagna al contemporaneo “allargarsi” del fronte stesso con l’effetto di “trascinare” all’interno del flusso sempre più particolari.

Ebbene, questa sembra essere una corretta descrizione di un vero e proprio processo immaginativo! Il fronte del flusso è biunivoco con l’evocazione immaginativa. La forma di rappresentazione è una sorta di ologramma (non è costituito da fotoni ma da “quanti energetici” biofisici) e va a descrivere, racchiuse all’interno del sistema, tutte le caratteristiche del “presente”. Occorre precisare che l’evocazione descritta è anch’essa un’entità reale, essendo prodotta da un insieme di quantità energetiche biofisiche (quanti) che operano in un flusso dinamico all’interno di circuiti concreti.

David Bohm, un fisico e filosofo statunitense vissuto nello scorso secolo, ha suggerito importanti contributi per le scienze neuropsicologiche.

Anche lui, rimanendo conforme ai principi della matematica quantica e alle caratteristiche dei modelli delle onde d’interferenza, sviluppò un modello del funzionamento del cervello secondo il quale esso opera in modo simile a un ologramma.

Una sua teoria “recita” così:

Basandoci su una descrizione in termini matematici dei processi e delle interazioni neuronali capaci di leggere le informazioni, che si presenterebbero quindi sotto forma di onde, per poi convertirle in schemi di interferenza e trasformarle in immagini tridimensionali. [...] Noi non vedremmo gli oggetti “per come sono” (in accordo con la teoria della relatività generale), ma solamente la loro informazione quantistica.


6.    Sviluppi futuri. Olocontrollo emulativo e Reti Neurali


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Fig. 12 - Olocontrollo emulativo e Reti Neurali

L'integrazione di reti neurali nel ciclo continuo di “olocontrollo emulativo” migliorerebbe l'efficienza del sistema nel mantenere l'equilibrio dinamico tra mondo concreto e mondo virtuale. Inoltre, apporterebbe significativi vantaggi al modello potenziando le capacità adattative, predittive e ottimizzative del sistema.

Vediamo nel dettaglio i principali vantaggi:

1° vantaggio – Una rete neurale posizionata sui dati provenienti dal “Primo Spazio” e destinati a “olocontrollo” potrebbe apprendere in modo progressivo e affinare nel tempo la precisione delle azioni. Questo consentirebbe un adattamento dinamico del sistema che diventerebbe capace di riconoscere configurazioni ricorrenti e modificare il proprio comportamento in base all’esperienza accumulata, nonché elaborare soluzioni anche in situazioni mai incontrate prima, riducendo il numero di tentativi ed errori richiesti per raggiungere l’equilibrio.

2° vantaggio – Con l’introduzione di una ulteriore rete neurale in ingresso al “Terzo Spazio” si avrebbe una maggiore precisione nella “Virtualizzazione Cibernetica”. Inoltre, con l’apprendimento delle diverse configurazioni, il sistema potrebbe prevedere l’evoluzione delle condizioni ambientali e prepararsi agli eventi futuri.

3° vantaggio – Con l’introduzione di una ulteriore rete neurale in ingresso al “Primo Spazio” si potrebbe migliorare la capacità del sistema di mantenere un equilibrio dinamico mediante “analisi di schemi di comportamento” per anticipare le esigenze del sistema, riducendo la latenza tra desiderio sintetico e azione e favorendo così l’emersione del riconoscimento delle intenzioni dell’emulatore. Un altro miglioramento si otterrebbe dall’Apprendimento autonomo di strategie di controllo più efficaci riducendo le azioni inefficaci e sostituendole con risposte mirate. Inoltre, la “previsione degli effetti di una scelta” prima di eseguirla nel mondo concreto riducendo così il numero dei tentativi ed errori con diminuzione dei tempi operativi.

4° vantaggio – Con l’introduzione di una coppia di reti neurali a supporto di “olocontrollo”, si potrebbe ottenere un “filtraggio avanzato dei dati” con l’eliminazione di informazioni irrilevanti evidenziando solo le variazioni significative, e anche una migliore gestione dell’inseguimento di stati consentendo al sistema di reagire in anticipo agli eventi e di garantire una corrispondenza più fluida tra le due realtà. L’Ottimizzazione della “Parete Elettronica”, inoltre, ridurrebbe il rumore migliorando la coerenza dei dati scambiati tra mondo reale e virtuale.

Riassumendo, l’integrazione di reti neurali consentirebbe al modello di “olocontrollo emulativo” di diventare un sistema auto-apprendente, predittivo e ottimizzato, riducendo errori e tempi di reazione, migliorando l’adattamento e affinando la comunicazione tra realtà fisica e virtuale.

Si tratterebbe di un passo cruciale verso una vera cibernetica emulativa autonoma, capace di apprendere dall’esperienza e operare con una consapevolezza sempre maggiore del contesto in cui è immersa.


7.    Sviluppi futuri. Olocontrollo emulativo e la meccanica quantistica


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Ora cercherò di analizzare alcune analogie individuate tra “olocontrollo emulativo” e Meccanica Quantistica.


Principio di sovrapposizione


Il principio di sovrapposizione è il primo postulato della meccanica quantistica. Esso afferma che due o più stati quantistici possono essere sommati (sovrapposti), e il risultato sarà un altro stato quantistico valido (1+1=1). Al contrario, ogni stato quantistico può essere rappresentato come somma di due o più altri stati distinti. Inoltre, una particella non è necessariamente in un unico stato ben definito, ma può esistere in una combinazione di più stati contemporaneamente.


Stati quantistici e entanglement


Due particelle microscopiche a e b interagenti sono “correlate” tra loro in modo tale che il loro stato quantistico è interdipendente. Anche quando le due particelle vengono poste a grande distanza l’una dall’altra, la modifica che dovesse occorrere allo stato quantistico della particella a avrebbe un effetto misurabile istantaneamente su quello della particella b. In tal modo si determina il fenomeno della cosiddetta “azione fantasma a distanza” (ovvero entanglement).

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Fig. 13 - Una recente fotografia del fenomeno dell'entanglement quantistico

Ciò significa che lo stato quantico di due o più sistemi fisici dipende dagli stati quantici di ciascuno dei sistemi che compongono l’insieme, in una forma che non è in alcun modo separabile: “un’azione su uno dei componenti provoca un effetto immediato sullo stato del sistema complessivo” (caratteristica anche del modello di “olocontrollo emulativo”).


Computer quantistici


Il qubit è un adattamento quantistico dei bit tradizionali dell’informatica classica e contiene in sé le particolarità disponibili solo su scale quantistiche, come la sovrapposizione degli stati e l'entanglement. Nell’informatica classica i due valori 0 e 1 dei bit sono codici paragonabili agli stati "chiuso" e "aperto" di un interruttore elettrico, mentre nei computer quantistici tali codici sono rappresentati dalle due diverse orientazioni dello spin ("su" e giù") di una particella (elettrone, ione, fotone), grandezza quantistica paragonabile grossomodo all'asse di rotazione di un corpo macroscopico che gira su sé stesso. Queste unità computazionali quantistiche prendono il nome di qubit. Grazie alle leggi della meccanica quantistica, le particelle possono avere anche stati intermedi tra 0 e 1. Ciò conferisce un enorme vantaggio nell’uso di sistemi quantistici rispetto ai sistemi informatici classici in merito alla capacità di elaborare le informazioni perché l'entanglement, in questo ambito, consentirebbe di trasferire le informazioni tra diversi qubit operando computazioni che apparirebbero difficilissime ai dispositivi tradizionali.


Scenario


Come ho già detto, il nostro modello si fonda sull’emulazione, mediante circuiti analogici, dei fenomeni del mondo reale, i quali sono intrinsecamente immersi nelle proprietà quantistiche della materia.

Con l’idea di inserire nei circuiti tradizionali del nostro sistema una struttura che operi secondo le regole della meccanica quantistica – come a esempio un processore quantistico – si possano ottenere notevoli avanzamenti applicativi e funzionali.

Immaginiamo di integrare nel modello una struttura derivata dai computer quantistici che non sia, però, vincolata da un controllo formale per operare come un computer classico, ma sia utilizzata solo per la sua caratteristica intrinseca di funzionamento quantistico basato su microsistemi (particelle) interagenti.

Immaginiamo di poter sfruttare le proprietà dell’entanglement e della “sovrapposizione degli stati”.

Immaginiamo che la struttura sia connessa a una ‘memoria di stati’ pregressa, e che l’incontro con uno ‘stato esterno’ che non sia già memorizzato porti alla registrazione di un nuovo stato.


Effetti dell’inserimento della struttura di un computer quantistico


Quando due qubit arrivano alla stessa frequenza di risonanza si verifica l'entanglement grazie al quale, determinato lo stato dell'uno, otteniamo anche quello dell'altro.

Inserendo nella struttura uno “stato esterno” che è contenuto - in similitudine - nella “memoria di stati”, essa raccoglie questo stato interno e lo sovrappone a quello esterno riproiettandolo verso l’esterno in una sorta di groviglio di stati sovrapposti.

In questo processo circolare, a ogni ciclo successivo il nuovo “stato esterno” e lo “stato interno” tendono all’uguaglianza… nello stesso modo descritto dal nostro modello nella “ipotesi ologrammica della memoria”

Nel nostro modello circolare, a fronte di una differenza fra due scenari, l’azione che il sistema potrebbe avviare si troverebbe all’interno di una “nuvola” di azioni possibili.

Integrando una struttura quantistica, questo parametro potrebbe essere associato alla “nuvola” di stati sovrapposti del qubit (“groviglio di stati”) consentendo processi paralleli molto più potenti rispetto ai computer tradizionali.

Inoltre, visto che l’entanglement è il fenomeno per cui lo stato di due particelle (due qbit nei computer quantistici) che raggiungono la stessa frequenza di risonanza è intrinsecamente collegato anche a distanza, si potrebbe associare questo fenomeno alla interazione immediata che si osserva nel nostro modello per la quale un’azione su un dominio del sistema provoca un effetto immediato sull’altro dominio.

In sintesi, il modello teorico e applicativo di “olocontrollo emulativo” può essere arricchito con le potenzialità della meccanica quantistica.

Integrando strutture quantistiche, si potrebbe ottenere un sistema ancora più sofisticato, capace di registrare, trasformare e riprodurre stati in maniera estremamente efficiente. Tuttavia, l’applicazione pratica di tali tecnologie rimane una sfida, a causa delle difficoltà tecniche legate al mantenimento della coerenza nei microsistemi quantistici.

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Fig. 14 – Il progetto