Il tentativo sviluppato dopo la Seconda guerra mondiale di costruire macchine dotate di intelligenza artificiale ha riprodotto in termini scientifici il problema del buon senso, l'ineguagliabile capacità degli esseri umani di prendere decisioni misurate ed equilibrate anche laddove la soluzione non è imposta da evidenze logiche.
Imaggiori successi della cibernetica (la scienza della programmazione delle macchine) sono stati ottenuti con i sistemi esperti, programmi limitati a un campo il più possibile ristretto.
Il vantaggio sta nel delimitare il numero delle nozioni usabili, ognuna delle quali può quindi essere definita in termini precisi. In queste prestazioni specializzate molto complesse (dal gioco degli scacchi alla risoluzione di problemi teorici) il computer eguaglia e supera l'uomo.
La grande sfida dell'intelligenza artificiale sta però nel riprodurre le modalità ordinarie e non specializzate dell'intelligenza. Ecco come M. Minsky (La società della mente, 1989) pone il problema: «Logica è una parola che usiamo per concatenare le idee. Ma dubito che la pura logica deduttiva abbia una funzione importante nel pensiero ordinario. Nessuna persona sensata si fiderà mai di una lunga e sottile catena di ragionamenti. Nella vita reale, quando ascoltiamo un argomento, non ci limitiamo a controllarne ciascun singolo passo, ma ci sforziamo di capire se ciò che è stato descritto sembra plausibile». Se il buon senso non offre certezze assolute, possiede tuttavia qualità che sembrano essenziali in un'intelligenza: la duttilità, la ragionevolezza, la capacità di capire quando una parola significa il contrario ( Ironia) o assume il suo vero significato dal contesto (per esempio quando un cameriere chiede «quale piatto si desideri mangiare»).
La ragione debole della vita ordinaria dà valore conclusivo all'ostensione (la semplice produzione di un esempio), ricorre alla metafora e all'analogía (ossia spiega una cosa parlando di un'altra), si avvale di generalizzazioni (illogicamente indebite) di osservazioni induttive ( Induzione). Un discorso ordinario raramente procede per deduzione, più spesso è costruito mimando un modello architettonico: vi sono argomenti basilari o traballanti, prove di sostegno, osservazioni fondate.
Paradossalmente è proprio la debolezza di queste procedure mentali ciò che riesce difficile implementare nelle macchine. Nel tentativo di emulare queste competenze umane i teorici dell'intelligenza artificiale hanno elaborato numerosi programmi di ricerca, fra i quali due spiccano per importanza:
Schema concettuale di M. Minsky (La società della mente). Sia il pensiero logico sia quello ordinario costruiscono fra le idee collegamenti a catena. La differenza è che nella logica non c'è via di mezzo: un legame logico o c'è o non c'è, non può avere un legame debole. La logica richiede un solo sostegno per quanto lungo sia il legame, un'unica deduzione impeccabile. Il buon senso richiede a ogni passo se tutto ciò che si è trovato è in accordo con l'esperienza quotidiana e può essere sostenuto con prove ulteriori.
Rappresentazione grafica del principio della logica sfumata. La logica binaria, con cui sono costruiti i linguaggi usati dal calcolatore, permette di riconoscere solo due condizioni, nell'esempio in questione Ircsenza di fresco (dai 10 ai 21 gradi) o non-fresco. In una prospettiva sfumata, invece, si abilita il computer (sempre ovviamente usando un linguaggio binario) a discernere fra stati intermedi, ossia differenti condizioni di temperatura più o meno fresca.
Una rete connessionista consta di tre livelli: unità di entrata, in cui si inseriscono le informazioni grezze; unità nascoste, capaci di elaborare autonomamente queste informazioni, in modo casuale e al di fuori del controllo umano; unità di uscita, in cui si presentano alla macchina esempi dei risultati che si desiderano ottenere. Attraverso un meccanismo (algoritmo) di retroazione, il sistema è forzato a fare corrispondere le istruzioni iniziali con le aspettative finali, attraverso l'opportuna configurazione delle unità nascoste. In questo modo il computer viene letteralmente addestrato a compiti di riconoscimento: dopo un certo numero di prove, per esempio, sarà in grado di riconoscere la voce (o la grafia) di un individuo.
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