L’intelligenza artificiale può riconoscere la vita

Siamo soli nell'universo? Pensiamo ai misteriosi segnali radio extraterrestri. Ai gas apparentemente inspiegabili su altri pianeti. Agli oggetti scambiati per Ufo. Nella ricerca di vita aliena, gli esseri umani si sono lasciati ingannare più di una volta da segnali che si sono poi rivelati falsi allarmi, detti anche falsi positivi. Ora, alcuni ricercatori della Michigan State University hanno dimostrato che anche l'intelligenza artificiale (Ia) può "cascarci".

In uno studio che verrà presentato ad agosto alla Conference on Artificial Life 2026, a Waterloo, in Canada, Ankit Gupta e Christoph Adami mostrano come gli attuali modelli di intelligenza artificiale possano essere indotti a rilevare firme di vita laddove non ce ne siano. Un problema potenzialmente rilevante per le prossime grandi missioni spaziali destinate a cercare vita oltre la Terra.

Per quanto una prova definitiva dell'esistenza di vita extraterrestre non sia ancora stata trovata, si continua a cercarla. E, ovviamente, si punta molto sull'Ia per accelerare la ricerca, grazie alla sua capacità di elaborare grandi volumi di dati e individuare schemi ricorrenti.

Diverse missioni, presenti e future, mirano a cercare tracce di vita aliena, presente o passata: dai rover che perforano il suolo marziano alle sonde che esplorano le lune di Saturno e di Giove, fino ai telescopi che scrutano le atmosfere di pianeti al di fuori del Sistema solare. Una volta a destinazione, sensori e altre apparecchiature dotate di Ia analizzeranno campioni alla ricerca di caratteristiche che suggeriscano un'origine biologica.

«Non esiste un'unica biofirma inconfutabile che permetta di affermare che là fuori c'è vita. Ma ci sono alcune caratteristiche universali che costituiscono indizi piuttosto validi», spiega Adami. «Una di queste è che la vita ha bisogno di codificare informazioni». E, di norma, questo avviene sotto forma di molecole a catena, come il Dna, capaci di autoreplicarsi.

Così Adami e Gupta hanno condotto un esperimento in cui hanno "creato" forme di vita artificiali usando un simulatore chiamato Avida, per poi addestrare un'Ia a rilevarle. Nell'universo di Avida, "organismi artificiali" rappresentati da un codice - in sostanza, stringhe di comandi - si replicano più e più volte in una capsula Petri virtuale. A ogni replica, il processo di copia è imperfetto e il loro codice cambia, proprio come il codice genetico degli organismi reali può mutare durante la riproduzione.

Queste forme di "vita digitale" sono usate da diversi decenni per studiare l'evoluzione. Per lo studio, i ricercatori hanno usato Avida per generare decine di migliaia di organismi digitali, alcuni dei quali contenevano le istruzioni necessarie per autoreplicarsi e altri no. Li hanno poi impiegati per addestrare una rete neurale a distinguere gli uni dagli altri con un'accuratezza del 99,97 per cento. Quando però hanno messo alla prova la rete neurale su esempi nuovi, mai visti prima, i risultati sono apparsi molto meno brillanti.

Nei loro esperimenti, hanno cominciato presentando alla rete neurale un organismo digitale che l'Ia ha correttamente giudicato incapace di autoreplicarsi. Poi, sostituendo gradualmente un'operazione con un'altra nel codice dell'organismo, sono riusciti a ingannare l'Ia facendole classificare erroneamente l'organismo come capace di autoreplicarsi, in appena 150 tentativi. In altre parole, con poche modifiche, il gruppo ha dimostrato che era possibile convincere l'Ia a vedere segni di vita dove non ne esistevano affatto.

«Qualunque fosse la sequenza di comandi da cui partivamo, siamo riusciti a ingannare l'Ia nel 100 per cento dei casi», riferisce Gupta. Il numero di sequenze potenzialmente in grado di mandare in tilt la rete si è rivelato enorme. «Quindi la probabilità di imbattersi in una sequenza del genere è consistente», aggiunge Adami.

Questo rischio di falsi positivi aumenta la possibilità che le missioni spaziali vengano ingannate dai dati raccolti, credendo di aver fatto una scoperta salvo poi essere smentite in seguito. Dopo aver addestrato un'Ia su dati generati al computer, i ricercatori intendono ora riaddestrare il modello su dati reali e verificare quanto sia facile ingannarlo.

I risultati evidenziano un punto debole comune a molti modelli di Ia contemporanei. «L'Ia ha un tallone d'Achille», commenta Adami. «Può individuare uno schema e classificarlo in modo del tutto errato». Questo non significa che sia inutile ricorrere a tali metodi in astrobiologia o in altre applicazioni "terrestri". Significa solo che «serve un modo indipendente per verificare il loro operato», conclude Adami. «Ci deve essere un essere umano nel ciclo».

Almeno per ora.

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