L’autore di questo bel profilo autobiografico è un giovane insegnante di filosofia che, per usare una similitudine, ci descrive un convivio apparecchiato con posate e stoviglie di cui elenca con lodevole acume critico i difetti (molti) e i pregi (pochi), ma di cui non ci porge le vivande… Come insegnante di questa materia “bella e impossibile” provo dunque a colmare la lacuna indicando perlomeno le etichette delle vivande. Le aporie sorgenti dai rapporti fra le idee e le cose sensibili in Platone; il destino autoconfutatorio dello scetticismo nel ragionamento “elenctico” attraverso cui Aristotele fonda il principio di non contraddizione; l’argomento del “terzo uomo” nella critica aristotelica e, prima ancora, nell’autocritica platonica della dottrina delle idee; la prova ontologica dell’esistenza di Dio in Anselmo di Aosta e le critiche di Gaunilone, di Kant e di Russell; la contraddittorietà del principio dell’autocausazione e dell’automovimento nelle prove “a posteriori” dell’esistenza di Dio elaborate da Tommaso d’Aquino; il conflitto epistemologico tra realismo e strumentalismo nell’interpretazione della “rivoluzione scientifica” copernicana; il carattere aporetico del dualismo cartesiano; la dimostrazione dell’unicità della sostanza in Spinoza; la deduzione trascendentale delle categorie e le antinomie della ragione in Kant; la deduzione dialettica dell’Io puro in Fichte; l’identità fra soggetto e oggetto nella concezione hegeliana dell’Assoluto; l’inversione dei rapporti di predicazione in Feuerbach; l’analisi del feticismo della merce e la teoria del plusvalore in Marx; l’uomo come “essere delle lontananze” in Heidegger; l’uomo come “essere che è ciò che non è e non è ciò che è” in Sartre; l’uomo come allotropo empirico-trascendentale in Foucault… Ecco i ‘passaggi’ (alcuni fondamentali, altri opzionali) che fanno dello studio della filosofia una prova difficile e impegnativa che permette allo studente di verificare il suo personale rapporto di adeguatezza o inadeguatezza rispetto alla comprensione di questo universo concettuale. A mio avviso, il punto archimedico dello studio della filosofia (e della stessa filosofia ‘tout court’) è il rapporto tra logica e storia. Va detto allora che tale rapporto è fondato sulla duplice consapevolezza che, per un verso, non vi sono proposizioni filosofiche che godano di una sorta di statuto di extraterritorialità rispetto ai condizionamenti (economici, politici e ideologici) della storia e, per un altro verso, tali proposizioni, quando sono il frutto di una ricerca logicamente argomentata e autenticamente filosofica, ci offrono delle verità che, pur non essendo assolute e restando, fino a prova contraria, relative, non per questo sono prive di valore e di oggettività. Orbene, posso dire, avendo fatto tesoro di questa premessa teoretica, che il fine pratico (in senso sia morale sia etico) che ha sempre guidato il mio insegnamento della filosofia è stato quello consistente nel mostrare ai miei allievi che tale disciplina, certamente non da sola ma in un costante rapporto di ‘concordia discors’ con tutte le altre discipline, è la via maestra per giungere a trasformare il destino in libertà e la natura in causalità. Precisamente questo è stato il principio cognitivo e valoriale sotteso a tutte le mie lezioni. La filosofia, del resto, è in sé una disciplina fortemente selettiva e quindi aristocratica, poiché la ragione stessa, che pure è in linea di principio universale, è, rispetto a categorie particolari ma assai potenti come il sentimento, la tradizione, il pregiudizio, l’immaginazione o la sensazione, un patrimonio per pochi. Presumo, fra l’altro, che proprio questo sia il motivo che spiega le valutazioni in genere piuttosto estensive che vengono formulate dagli insegnanti di filosofia sulle prestazioni dei loro allievi: una circostanza che spiega anche perché, nel mercato delle ripetizioni, essi non abbiano alcun posto (il che, tutto sommato, è da considerare un titolo di onore).
https://mastinodialettico.blog/2024/02/26/miserie-e-splendori-dellinsegnamento-della-filosofia-nei-licei/Di Simone Bruscolotti
Ho da poco celebrato la mia prima decade da prof. di storia e filosofia. 10 anni, 6 da precario, di cui 3 e mezzo in una scuola paritaria all’estero, e quasi 4 da docente di ruolo. Eh si, iniziai nel febbraio del 2014, un anno dopo la tanto ricercata abilitazione, presa all’Università di Roma Tre, seguendo corsi molto arraffazzonati e sostenendo esami improvvisati all’ultimo, sia da me che dai docenti del primo ciclo TFA che erano chiamati a predisporli.
Con l’abilitazione in tasca non avevo la minima idea di cosa potesse essere la didattica della filosofia e della storia, anzi, da quello che avevo inteso dai docenti del TFA, non c’era didattica della filosofia e della storia come ambito definito. Al TFA facevano lezione docenti universitari che si limitavano a ripetere le loro lezioni accademiche. I prof. che venivano dai licei e che avrebbero dovuto farci da tutor nel tirocinio (TFA stava per l’appunto per Tirocinio formativo Attivo), arrivarono negli ultimi due mesi e fecero ben poco se non darci qualche “suggestione”. Mi ricordo una simpatica prof. che veniva dal liceo Morgagni di Roma che ci raccontò di un’attività sulla disputa degli universali, che mi è capitato poi di presentare alle mie classi in più di un’occasione.
Non se ne parlava, ma al di fuori di quelle sordide aule site in via Ostiense, il dibattito su una necessaria quanto improcrastinabile riformulazione della didattica, anche della storia e della filosofia, c’era e si cominciava a sentire.
A livello strettamente normativo la sostituzione delle vecchie programmazioni nazionali con più blande “indicazioni” era avvenuta nel 2010 con la riforma Gelmini. Un cambio che sembrava di facciata, ma che di fatto imponeva una rimodulazione dei contenuti. Lo imponeva anche perché le ore di filosofia e di storia vennero ridotte in tutti gli indirizzi liceali ad eccezione del Classico, che comunque si stava già avviando a una progressiva estinzione per calo costante di iscritti. Contestualmente c’era stato il riconoscimento anch’esso di natura normativa degli alunni con bisogni educativi speciali (i famigerati B.E.S.) e ciò allo stesso modo imponeva una didattica differenziata e personalizzata, con del materiale semplificato ad hoc che veniva richiesto ai docenti in maniera perentoria.
Quando nel febbraio del 2014 mi ritrovai a insegnare storia e filosofia in un istituto italiano paritario all’estero non avevo nessuna esperienza. Ovviamente avevo assistito alla manciata di ore deputate al tirocinio in senso stretto, ma l’esperienza fu deludente, a tratti imbarazzante. Per risparmiarmi il pendolarismo quotidiano feci domanda per il tirocinio al mio vecchio liceo. Mi mandarono da due vecchie professoresse, nessuna delle due era laureata in filosofia, una aveva maturato gli anni di servizio in altro ordine di scuola, l’altra aveva insegnato religione. Una faceva lezione in maniera pietosa, l’altra non faceva proprio lezione, si limitava ad ascoltare la parte del manuale ripetuta dagli alunni con gli occhiali scuri addosso e mangiucchiando.
Quindi, che fare? La lezione parlata non aveva alcuna efficacia, in un’ambiente di BES linguistici, in quando quasi nessuno, forse uno o due alunni per classe, era madrelingua. Studiavo le normative, con tutte le difficoltà del caso, cercando di decifrare un linguaggio che non conoscevo. Cominciai a leggere di didattica, quella che si stava imponendo: cooperative learnig, debate, flipped classroom. Iniziai a usare software per realizzare mappe concettuali, come Cmaps Tools, che uso ancora. Mi iscrissi e feci iscrivere gli alunni alla prima piattaforma di elearnig di facile accesso, Edmodo, poi la mia scuola acquistò il pacchetto Microsoft per la didattica. Pescando da esperienze lavorative passate iniziai con l’audio editing e poi successivamente anche con il video editing per registrare le lezioni facendo un minimo di montaggio.
Il mio rapporto con le pratiche didattiche è stato uguale a quello che da giovane ho avuto con le pratiche sessuali e con le droghe: ho provato quasi tutto, alcune le utilizzo tutt’ora, altre raramente, delle restanti invece non me ne avvalgo più.
Fino a questo punto il mio sembrerebbe il quadro del classico prof. 2.0, nuovista e innovatore e completamente in linea con le direttive ministeriali e confindustriali.
Invece no.
Oltre ad essere uno sperimentatore spesso scriteriato, sono e rimango di base un materialista e un dialettico (giammai materialista-dialettico). Per questo vorrei spiegare il mio punto di vista sulla questione didattica della storia e della filosofia, intervenendo in maniera cursoria e se vogliamo anche autoreferenziale nel dibattito che di tanto in tanto si accende, sollecitato da personaggi che solo in minima parte hanno i titoli per intervenire.
Nel dibattito sulla scuola in generale e anche nell’ambito più ristretto della didattica della filosofia e della storia, intervengono politici, giornalisti, professori universitari, psicanalisti, scrittori, gente tirata per la giacchetta a caso, tutti accomunati dal non sapere nulla sulla scuola di adesso.
Andiamo per punti:
È una modalità di sopravvivenza, ma è l’unica possibile al momento. Non aderire ma sabotare con cognizione di causa. Visto che non si scorgono controtendenze politico-culturali all’orizzonte e personalmente gli anni che mi mancano per andare in pensione sono tanti.
P.S. per quanto riguarda l’annosa questione del Manuale. Per filosofia io utilizzo con grande riscontro in termini di efficacia il Bontempelli-Bentivoglio, un manuale vecchia scuola, impostazione hegeliana, strutturazione chiara e coerente, frutto di quarant’anni di insegnamento dei due autori. Platone viene affrontato dialogo per dialogo, Hegel e Kant con un rigore analitico impareggiabile. Non ci sono i testi, mi diverto io a trovarli. Perché la filosofia e la storia vanno affrontate direttamente sui testi, le schematizzazioni arrivano dopo.
In un commento al post di Michael Roberts sull’intelligenza artificiale (IA) e le nuove macchine per l’apprendimento del linguaggio (LLM), l’autore e commentatore Jack Rasmus ha sollevato alcune domande, che mi sono sentito in dovere di riprendere.
Jack ha detto: “l’analisi di Marx sulle macchine e il suo punto di vista secondo cui le macchine sono un valore del lavoro condensato che viene trasferito nella merce quando si deprezza, si applicano completamente alle macchine basate su software AI che hanno la capacità crescente di auto-mantenersi e aggiornare il proprio codice senza l’intervento del lavoro umano – cioè di non deprezzarsi?“.
La mia risposta alla legittima domanda di Jack presuppone lo sviluppo di un’epistemologia marxista (una teoria della conoscenza), un’area di ricerca che è rimasta relativamente inesplorata e poco sviluppata.
A mio avviso, una delle caratteristiche principali di un approccio marxista è la distinzione tra “produzione oggettiva” (la produzione di cose oggettive) e “produzione mentale” (la produzione di conoscenza).
La cosa più importante è che la conoscenza deve essere vista come materiale, non come “immateriale”, né come un riflesso della realtà materiale. Questo ci permette di distinguere tra mezzi di produzione (MP) oggettivi e MP mentali; entrambi sono materiali.
Marx si è concentrato principalmente, ma non esclusivamente, sui primi. Ciononostante, nelle sue opere ci sono molti spunti su come dovremmo intendere la conoscenza.
Una macchina è un MP oggettivo; la conoscenza incorporata in essa (o disincorporata) è un MP mentale. Quindi, l’IA (compresa ChatGPT) dovrebbe essere vista come una MP mentale. A mio avviso, dato che la conoscenza è materiale, i MP mentali sono materiali quanto i MP oggettivi.
Perciò, i MP mentali hanno valore e producono plusvalore se sono il risultato del lavoro mentale umano svolto per il capitale. Quindi, l’IA coinvolge il lavoro umano. Solo che si tratta di lavoro mentale.
Come i MP oggettivi, anche quelli mentali aumentano la produttività e riducono il lavoro. Il loro valore può essere misurato in ore di lavoro. La produttività dei MP mentali può essere misurata, ad esempio, dal numero di volte in cui ChatGPT viene venduto o scaricato o applicato ai processi di lavoro mentale.
Come le MP oggettive, il loro valore aumenta con l’aggiunta (da parte del lavoro umano) di miglioramenti (ulteriore conoscenza) e diminuisce a causa dell’usura. Quindi, i MP mentali (AI) non solo si svalutano, ma lo fanno anche a un ritmo molto veloce. Si tratta di un deprezzamento dovuto alla concorrenza tecnologica (obsolescenza), piuttosto che di un deprezzamento fisico. E, come i MP oggettivi, la loro produttività influisce sulla redistribuzione del plusvalore
Nella misura in cui i nuovi modelli di ChatGPT sostituiscono quelli più vecchi, a causa dei differenziali di produttività e dei loro effetti sulla redistribuzione del plusvalore (teoria dei prezzi di Marx), i modelli più vecchi perdono valore rispetto a quelli più nuovi e più produttivi.
Jack chiede: “questa capacità è basata sul lavoro umano o no? Se no, cosa significa un ‘no’ per il concetto chiave di Marx della composizione organica del capitale e, a sua volta, per il vostro (Roberts e Carchedi, ndt) più volte dichiarato appoggio all’ipotesi della caduta tendenziale del tasso di profitto?“.
La mia risposta precedente è stata che questa “capacità” non solo è basata sul lavoro umano (mentale), ma è lavoro umano. Da questo punto di vista, non c’è alcun problema con il concetto di Marx di composizione organica del capitale (C).
Poiché l’IA e quindi ChatGPT sono nuove forme di conoscenza, di MP mentale, il numeratore di C è la somma di MP oggettivo più MP mentale. Il denominatore è la somma del capitale variabile speso in entrambi i settori. Quindi il tasso di profitto è il plusvalore generato in entrambi i settori diviso per (a) la somma della MP in entrambi i settori più (b) il capitale variabile speso sempre in entrambi i settori.
Quindi la legge della caduta tendenziale del tasso di profitto è invariata dalla MP mentale, contrariamente a quanto suggerito da Jack.
Per comprendere meglio i punti sopra esposti, è necessario esaminare e sviluppare la teoria implicita della conoscenza di Marx. Questo è ciò che fanno i paragrafi seguenti, anche se in una versione estremamente sintetica.
Consideriamo innanzitutto i computer classici. Essi trasformano la conoscenza sulla base della logica formale, o logica booleana o algebra, che esclude la possibilità che la stessa affermazione sia vera e falsa allo stesso tempo. La logica formale e quindi i computer escludono le contraddizioni. Se potessero percepirle, sarebbero errori logici. Lo stesso vale per i computer quantistici.
In altre parole, la logica formale spiega i processi di lavoro mentale predeterminati (in cui il risultato del processo è noto in anticipo e quindi non contraddittorio con la conoscenza che entra in quel processo di lavoro), ma esclude i processi di lavoro mentale aperti (in cui il risultato emerge come qualcosa di nuovo, non ancora noto).
Un processo aperto attinge a un bagaglio di conoscenza informe e potenziale, che ha una natura contraddittoria a causa della natura contraddittoria degli elementi in esso sedimentati. A differenza della logica formale, la logica aperta si basa sulle contraddizioni, compresa la contraddizione tra gli aspetti potenziali e quelli realizzati della conoscenza. Questa è la fonte delle contraddizioni tra gli aspetti della realtà, compresi gli elementi della conoscenza.
Per tornare all’esempio precedente, per i processi di lavoro mentale aperti, A=A e anche A¹A. Non c’è contraddizione in questo caso. A=A perché A come entità realizzata è uguale a se stessa per definizione; ma A¹A perché A realizzata può essere in contraddizione con A potenziale. Questa è la natura del cambiamento, qualcosa che la logica formale non può spiegare.
Questo vale anche per l’Intelligenza Artificiale (IA). Come i computer, l’IA funziona sulla base della logica formale. Ad esempio, alla domanda se A=A e se allo stesso tempo può essere A¹A, Chat GPT risponde negativamente. Poiché funziona sulla base della logica formale, l’IA non ha un serbatoio di conoscenza potenziale da cui estrarre altra conoscenza. Non può concepire le contraddizioni perché non può concepire il potenziale. Queste contraddizioni sono l’humus del pensiero creativo, cioè della generazione di nuova conoscenza ancora sconosciuta.
L’intelligenza artificiale può solo ricombinare, selezionare e duplicare le forme di conoscenza realizzate. In compiti come la visione, il riconoscimento delle immagini, il ragionamento, la comprensione della lettura e il gioco possono ottenere risultati molto migliori degli esseri umani. Ma non possono generare nuova conoscenza.
Consideriamo il riconoscimento facciale, una tecnica che confronta la fotografia di un individuo con un database di volti noti per trovare una corrispondenza. Il database è costituito da una serie di volti noti. La ricerca di una corrispondenza seleziona un volto già realizzato, cioè già conosciuto. Non viene generata nuova conoscenza (nuovi volti).
Il riconoscimento facciale può trovare una corrispondenza molto più rapidamente di quanto possa fare un essere umano. Rende il lavoro umano più produttivo. Ma la selezione non è creazione. La selezione è un processo mentale predeterminato; la creazione è un processo mentale aperto.
Prendiamo un altro esempio. ChatGPT sembrerebbe emulare la scrittura creativa umana. In realtà, non è così. Ricava la sua conoscenza da grandi quantità di dati testuali (gli oggetti della produzione mentale). I testi sono divisi in pezzi più piccoli, frasi, parole o sillabe, i cosiddetti token.
Quando ChatGPT scrive un pezzo, non sceglie il token successivo in base alla logica dell’argomento (come fanno gli esseri umani). Sceglie invece il token più probabile. Il risultato della scrittura è una catena di token assemblati sulla base della combinazione statisticamente più probabile. Si tratta di una selezione e ricombinazione di elementi di conoscenza già realizzati, non della creazione di nuova conoscenza.
Come dicono Chomsky et al. (2023): “l’intelligenza artificiale prende enormi quantità di dati, ne cerca gli schemi e diventa sempre più abile nel generare risultati statisticamente probabili, come un linguaggio e un pensiero apparentemente simili a quelli umani… [ChatGPT] si limita a riassumere gli argomenti standard della letteratura“.
Potrebbe accadere che ChatGPT produca un testo che non è mai stato pensato dagli esseri umani. Ma si tratterebbe comunque di un riassunto e di una rielaborazione di dati già noti. Non ne potrebbe scaturire una scrittura creativa, perché la nuova conoscenza realizzata può emergere solo dalle contraddizioni insite nella conoscenza potenziale.
Morozov (2023) fornisce un esempio rilevante: “l’opera d’arte Fountain di Marcel Duchamp del 1917. Prima dell’opera di Duchamp, un orinatoio era solo un orinatoio. Ma, con un cambio di prospettiva, Duchamp lo trasformò in un’opera d’arte. Alla domanda su cosa avessero in comune il portabottiglie, la pala da neve e l’orinatoio di Duchamp, Chat GPT ha risposto correttamente che sono tutti oggetti di uso quotidiano che Duchamp ha trasformato in arte”.
“Ma quando gli è stato chiesto quali oggetti di oggi Duchamp avrebbe potuto trasformare in arte, ha suggerito smartphone, monopattini elettronici e maschere facciali. Non c’è alcun accenno a una vera ‘intelligenza’. È una macchina statistica ben gestita ma prevedibile“.
Marx fornisce il quadro teorico adeguato per comprendere la conoscenza. Gli esseri umani, oltre a essere individui concreti unici, sono anche portatori di relazioni sociali, in quanto individui astratti.
In quanto individui astratti, “umani” è una denominazione generale che cancella le differenze tra gli individui, tutti con interessi e visioni del mondo diversi. Anche se le macchine (i computer) potessero pensare, non potrebbero pensare come gli esseri umani determinati dalla classe, con concezioni diverse, determinate dalla classe, di ciò che è vero e falso, giusto o sbagliato.
Credere che i computer siano in grado di pensare come gli esseri umani non solo è sbagliato, ma è anche un’ideologia a favore del capitale, perché significa essere ciechi di fronte al contenuto di classe della conoscenza immagazzinata nel lavoro e quindi alle contraddizioni insite nella generazione della conoscenza.
Per approfondire la teoria marxista della conoscenza e la sua relazione con la legge del valore di Marx, si veda il mio recente articolo, The Ontology and Social Dimension of Knowledge: The Internet Quanta Time, International Critical Thought, 2022 e il libro scritto con Michael Roberts, Capitalism in the 21st century, capitolo quinto.
https://contropiano.org/news/scienza-news/2023/06/08/chatgpt-valore-e-conoscenza-un-approccio-marxista-0161222?fbclid=IwAR3WHZXmpvVMlYJ28b8aMoxSDu-xAroSOzyR84vHVIKMDVq0eU8yUq3bYpE
Il mastino dialettico 