“Posso convivere con il dubbio, l’incertezza e il non sapere. Penso che sia molto più interessante dell’avere risposte che potrebbero essere sbagliate. Per progredire bisogna lasciare socchiusa la porta dell’ignoto”.

The uncertainty of science

Richard P. Feynman, 1963

“Esigiamo aree di dubbio e d’incertezza rigidamente definite!”.

Guida galattica per gli autostoppisti

Douglas Adams, 1979

Hawkins è uno scienziato informatico (diventato artista) che ha “vissuto” aleatoriamente per due anni e mezzo. Lavorando come ingegnere a Google (il lavoro dei suoi sogni) a San Francisco (la città dei suoi sogni), si era reso conto di aver ottimizzato la sua vita per assecondare le sue preferenze personali a un livello che stava diventando preoccupante: si alzava ogni mattina alle 7 in punto, faceva colazione nella sua caffetteria preferita, saliva in bicicletta e, con una pedalata ottimale di quindici minuti, andava al lavoro. Un semplice algoritmo alimentato per una sola settimana con i dati del suo localizzatore gps poteva prevedere con estrema accuratezza la sua posizione e i suoi movimenti nella settimana successiva alla stessa ora del giorno. Era il segno, secondo lui, di una certa mancanza di autonomia personale.

Anche se quella vita privilegiata combaciava quasi perfettamente con le sue preferenze, Hawkins si sentiva in trappola, come se il suo ruolo fosse ormai diventato superfluo. Così decise di usare nuove tecnologie per aggiungere più varietà alle sue giornate. Per due anni ha vissuto seguendo le istruzioni di una serie di algoritmi di randomizzazione: un dietologo virtuale gli diceva cosa mangiare, un agente di viaggio algoritmico sceglieva la città in cui avrebbe vissuto per i due mesi successivi, una playlist casuale su Spotify sceglieva la musica per il viaggio e un selezionatore casuale di eventi su Facebook diceva a un autista Uber dove portarlo.

Lasciandosi guidare dagli algoritmi, Hawkins è stato a Mumbai per un corso di yoga acrobatico e in un allevamento di capre in Slovenia, ha mangiato nel pub di Holy Cross, in Iowa, ha assistito a un saggio di flauto di terza media e ha partecipato a un Natale in famiglia a Fresno, in California. Qualsiasi cosa pur di uscire dal cliché rassicurante e prevedibile dell’informatico benestante di San Francisco. Tornato dal suo viaggio oltre i confini dell’incertezza, Hawkins ha spiegato in una serie di conferenze dal titolo Leaning in to entropy (Appoggiarsi all’entropia) che gli algoritmi gli dicevano non solo dove andare, cosa mangiare e come passare il tempo, ma anche come vestirsi e come pettinarsi (si è procurato diverse parrucche). Hawkins ha raccontato di essersi sentito appagato sotto molti punti di vista, spesso inaspettati. Paradossalmente, dopo la fuga da quella che ai suoi occhi era diventata la dittatura delle sue preferenze personali e di uno stile di vita fatto per assecondare quelle preferenze, si sentiva presente a sé stesso.

Il disagio di Hawkins può sembrare strano, perfino paradossale. Il nostro cervello – secondo la teoria neuroscientifica nota come “codifica o elaborazione predittiva” – è progettato per risolvere un problema di fondo: ridurre al minimo la media a lungo termine di sorprese (errore di previsione) durante le nostre interazioni con il mondo. Più l’ambiente è instabile, meno questa strategia è efficace, con conseguente ansia, stress e sensazione di perdita di controllo. Hawkins, in apparente contraddizione con questa teoria, ha introdotto grandi dosi d’imprevisto nella sua vita.

Anche dal punto di vista dell’elaborazione predittiva, tuttavia, restare entro i limiti del previsto è solo un aspetto di un quadro più complesso. Infatti il cervello predittivo è progettato per guidare creature mobili e curiose come gli esseri umani. Queste creature devono riuscire a cavalcare in modo produttivo le onde della loro incertezza: sondano ed esplorano il mondo per scoprire dove si annidano le incertezze fondamentali, in modo da poterle risolvere attraverso le azioni future, e andare avanti. Cerchiamo nuove informazioni e ci impegniamo in rituali complessi come l’arte e la scienza, il cui ruolo almeno in parte è rivelare e mettere alla prova con un certo margine di sicurezza le nostre convinzioni più profonde.

Hawkins ha fatto qualcosa di simile: ha messo alla prova le sue convinzioni più profonde sulla sua identità e sulle sue preferenze per esplorare lo spazio delle possibilità umane. Ha usato metodi estremi, ma il suo progetto generale ci è familiare ed è tipicamente umano. L’essere umano ha aggiunto alla sua relazione con la sfera delle previsioni, degli errori e delle incertezze una serie di livelli nuovi, trasformando questa sfera in una sorta di arena che permette esplorazioni più profonde e impegnative di quelle accessibili a quasi tutti gli altri organismi viventi. Abbiamo capito come trasformare i nostri migliori modelli (compreso il modello di sé) in oggetti adatti a essere messi in discussione.

Secondo noi, la vita umana così esaminata riflette un nuovo tipo di relazione con le nostre aspettative e incertezze. Allo stesso tempo, però, questa relazione è stata costruita entro i limiti inviolabili di una spinta biologicamente fondamentale a ridurre al minimo l’errore di previsione a lungo termine. Com’è possibile?

Oggi più che mai capire il nostro rapporto con l’incertezza è importante, perché viviamo in tempi difficili. Il cambiamento climatico, il covid-19 e il capitalismo della sorveglianza ci danno l’impressione di essere alle soglie di una nuova era di volatilità globale. Se un tempo in occidente c’erano poche sacche d’instabilità in un mare di affidabilità, oggi sembra che ci siano poche sacche di stabilità in un mare vorticoso di cambiamenti difficili da controllare. Se capiamo meglio sia le varietà sia l’importanza dell’incertezza, e riconosciamo l’immenso valore aggiunto di trasformare le nostre incertezze e aspettative in oggetti concreti che possono essere testati e messi in discussione, diventeremo più abili a sfruttare il potere del nostro cervello predittivo.

Il desiderio di sfuggire a una vita prevedibile è un tema ricorrente nella letteratura. Il personaggio di Ismaele in Moby Dick _s’imbarca per l’oceano, mentre nel _Lupo della steppa Harry Haller preferirebbe sentire bruciargli dentro “il diavolo in persona piuttosto che il tepore di una stanza riscaldata”. Nel classico della controcultura _L’uomo dei dadi _(1971), lo psichiatra annoiato Luke Rhinehart – autore pseudonimo di questa autobiografia romanzata – affida le sue decisioni al lancio dei dadi, invitando i lettori a fare lo stesso.

Ma la decisione di aprirsi all’incertezza totale, solo per il gusto di farlo, non è la normalità. Gli esseri umani sono creature abitudinarie. A colazione mangiamo sempre le stesse cose, facciamo la stessa strada per andare al lavoro e quando usciamo a bere ci incontriamo con le stesse persone nello stesso pub.

Nel 2010 un gruppo di scienziati informatici analizzò i modelli di mobilità di 50mila utenti anonimi di cellulari. Scoprì che sulla base dei comportamenti passati era possibile prevedere la loro posizione futura con una precisione del 93 per cento. Eppure, anche nelle interazioni con i nostri prevedibili mondi quotidiani, non abbiamo altra scelta che navigare tra le onde dell’incertezza. Non tutte le incertezze, però, sono uguali.

Una comoda classificazione distingue tra incertezza attesa, incertezza inattesa e volatilità. L’incertezza attesa è quella rilevante per l’esito di un determinato compito e che è stata già prevista da un modello mentale (generativo) esistente, un insieme di conoscenze strutturate che ci consentono di elaborare previsioni locali in modo sfumato a seconda del contesto e del compito del momento. Invece l’incertezza inattesa nasce quando un cambiamento ambientale ci fa diventare incerti sul nostro modello generativo. La volatilità è un po’ diversa: descrive una situazione in cui è la frequenza stessa dei cambiamenti nelle circostanze ambientali a mutare con rapidità. La volatilità è il tipo d’incertezza potenzialmente più ansiogeno: è l’incertezza relativa allo spazio dell’incertezza stessa.

Partiamo da un caso semplice d’incertezza attesa. Una persona che conosce la strada di casa a partire da un certo luogo potrebbe passare di lì per tornare a casa, anche a costo di allungare il percorso. Una volta raggiunto il luogo familiare, la persona ha neutralizzato l’incertezza rilevante per il suo compito e può procedere senza intoppi verso la soluzione del problema. L’azione compiuta, progettata per migliorare il suo stato d’informazione, è detta in certi casi epistemica (volta a ricercare la conoscenza) invece di pragmatica (volta alla risoluzione di un problema).

L’elaborazione predittiva definisce le azioni epistemiche come azioni selezionate per ridurre al minimo la sorpresa futura che ci si può aspettare (errore di previsione futuro atteso). Tutto questo suggerisce una continuità profonda e inaspettata tra strategie semplici come il ritorno verso il luogo familiare e strategie più complesse, prettamente umane, come l’uso di Google maps per trovare la nostra destinazione ovunque ci troviamo. Quello che accomuna queste strategie all’apparenza differenti è che ciascuna può essere vista come una soluzione per ridurre l’incertezza attesa saliente (e quindi l’errore di previsione futuro) raccogliendo informazioni dall’ambiente circostante. Alcuni studi di simulazione hanno dimostrato che i sistemi di minimizzazione degli errori di previsione hanno la capacità di trovare soluzioni di questo tipo. In una simulazione alcuni topi hanno usato un misto di azioni pragmatiche ed epistemiche per trovare la strada di casa, orientandosi prima verso una serie di punti di riferimento noti per poi sfruttare le conoscenze esistenti per ritrovare la strada. Casi più interessanti dello stesso tipo si hanno quando si usano azioni puramente mentali per “riflettere sulla situazione” prima di agire. Queste azioni sono epistemiche e hanno l’obiettivo di migliorare lo stato delle nostre informazioni prima di agire, con la differenza che cercano di sfruttare al meglio ciò che già sappiamo. Per esempio posso calcolare il numero di termosifoni da comprare per sostituire quelli del mio soggiorno contandoli a mente. L’immaginazione, sfumata dall’uso dell’attenzione selettiva, ci permette di procedere per “tentativi ed errori indiretti”, per ridurre al minimo l’incertezza futura attesa ricavando nuove informazioni dal modello esistente.

Parliamo d’incertezza attesa ogni volta che conosciamo i punti deboli nello stato delle nostre informazioni e siamo in grado di mettere in atto le adeguate azioni correttive. Se non so ritrovare la strada di casa dal punto dove sono, ma so come raggiungere un luogo da cui mi oriento, allora la mia incertezza è attesa, e (in questo caso)rimediabile. Oppure se so che i dadi usati in una partita non sono truccati, so anche che nessun giocatore, me compreso, può conoscere il risultato di un tiro.

Parliamo invece d’incertezza inattesa quando l’ambiente (cioè la struttura delle regole) cambia senza che siamo in grado di prevederlo. Supponiamo che qualcuno a mia insaputa abbia truccato i dadi e che la partita cominci. All’improvviso le mie valutazioni sull’incertezza dell’altro giocatore diventano errate e comincio a perdere un sacco di soldi. Oppure (prendendo in prestito un esempio dai neuroscienziati Amy Bland e Alexandre Schaefer) supponiamo che un ristorante proponga piatti che nell’80 per cento dei casi incontrano i miei gusti. Io so che otto volte su dieci mi alzerò da tavola soddisfatto. L’incertezza sul menù del giorno è attesa, ne posso tenere conto quando esco a cena. Ma se da un giorno all’altro il ristorante cambia chef, le mie stime diventano inattendibili: sono catapultato nella terra dell’incertezza inattesa, una zona spaventosa che però Hawkins ha trovato appagante.

Di fronte a un’incertezza (saliente) inattesa, il nostro cervello reagisce aumentando il suo tasso di apprendimento, incoraggiando il tipo di cambiamento plastico necessario ad aggiornare il modello predittivo, per esempio imparando a conoscere i menù del nuovo chef. Con il tempo il processo dovrebbe portare a una revisione del modello: mi aspetto che su dieci volte che vado al ristorante solo cinque volte mi serviranno piatti che mi piacciono. Potrebbe essere uno spunto per passare alla modalità esplorativa e provare un altro ristorante. Questa forma d’incertezza può essere molto vantaggiosa: può aiutarci a sfuggire alle cattive abitudini e a liberarci dei “minimi locali”, quelle soluzioni accettabili ma molto al di sotto di ciò che potremmo ottenere “spingendoci oltre”.

La volatilità è il tipo d’incertezza più impegnativo di tutti. Per comprenderla, cominciamo col dire che l’incertezza attesa e quella inattesa si presentano in forme di primo e di secondo grado. Le forme di primo grado riguardano oggetti d’analisi semplici, come la probabilità di uscire soddisfatti da un ristorante. Le forme di secondo grado riguardano le valutazioni stesse del primo. Nel caso del ristorante, possiamo essere più o meno sicuri delle nostre aspettative, per esempio a seconda di quante volte siamo andati al ristorante, oppure di quante altre persone con gusti simili ai nostri riferiscono di aver avuto esperienze diverse.

Alcuni contesti, tuttavia, sono particolarmente difficili per la nostra mente predittiva, perché rendono inaffidabili le stime del secondo grado. Sono i cosiddetti contesti volatili, in cui le stesse regolarità statistiche, se rilevate nei modi consueti, diventano instabili. Nel giugno del 2020, oltre ai problemi dovuti alla pandemia di covid-19, negli Stati Uniti ci sono state proteste di massa per l’uccisione di George Floyd a Minneapolis. Cambiamenti improvvisi e drammatici come questi sono un tipico modello di volatilità elevata. Bland e Schaefer fanno un esempio meno drammatico, quello di un direttore di ristorante che cambia il menù molte volte all’anno, anche se lo chef rimane lo stesso. Quello che impariamo in situazioni simili – sia quando notiamo che i nostri piatti preferiti spesso non ci sono sia quando ci adattiamo alla crisi del covid-19 – è di per sé inaffidabile. È come giocare con coppie di dadi che a volte sono regolari, a volte sono truccati in un modo, altre volte in un altro. Ci ritroviamo in un mondo in cui la frequenza dei cambiamenti nella “struttura delle regole” sottostante è elevata. È un mondo che ha forti resistenze all’apprendimento informativo, a parte la constatazione ovvia che è fatto in questo modo. Quindi assegna un grado minore di affidabilità a tutte le nostre stime sulle situazioni prese in considerazione.

L’incapacità di controllare l’incertezza attesa (di primo grado) all’inizio ci spinge verso la plasticità e l’apprendimento, e forse verso una modalità esplorativa che ci porta a cercare ambienti migliori e più stabili. La volatilità, tuttavia, implica che questa strategia sia di per sé sospetta, perché non c’è molto di utile da imparare sul nostro bersaglio a parte il fatto che le cose tendono a cambiare. In queste situazioni la mente umana e animale è a disagio. È più o meno così che il contesto standard (in particolare il contesto sociale) si presenta agli occhi delle persone affette da disturbi dello spettro autistico, che secondo alcune teorie sovrastimano l’importanza di piccole deviazioni sensoriali dai modelli attesi e pensano che il mondo sia volatile e imprevedibile.

L’esperienza umana non riflette altro che il funzionamento di previsioni e stime d’incertezza in molte dimensioni e a molti livelli di elaborazione. Quando tutto va bene, un’ampia gamma di previsioni e di stime sulla loro affidabilità (incertezza) ci consente di mettere a frutto tutto quello che ci è successo, una vita intera di esperienze e conoscenze, per rilevare subito gli schemi sensoriali che ci interessano, valutare l’affidabilità delle nostre aspettative in relazione alle evidenze sensoriali del momento, e comportarci in modo da creare modelli vantaggiosi. Anche qui, però, ci sono dei pericoli. Le nostre previsioni sul mondo spesso possono essere sbagliate o fuorvianti. I pregiudizi nascosti possono alterare le nostre percezioni e i nostri comportamenti adattando il mondo alla nostra visione distorta. Di fatto trasformano l’errore in realtà, rafforzando il pregiudizio. Circoli viziosi di questo tipo caratterizzano molte forme di malattie funzionali (psicogene) e alcune forme di psicosi.

La fame, la mancanza di una fissa dimora, la solitudine e il dolore cronico sono situazioni che producono volatilità. L’esposizione prolungata a queste situazioni e a questi ambienti volatili – in cui gli esiti delle nostre azioni appaiono intrinsecamente imprevedibili – porta a un calo inevitabile della fiducia nella nostra capacità di ottenere i risultati attesi. A questo punto il nostro cervello predittivo comincerà a dedurre un’incapacità di esercitare un controllo efficace. E questo si rifletterà negativamente sul modello che guiderà le nostre azioni future.

Il rischio è che si arrivi a una forma d’impotenza appresa. Si parla di impotenza appresa quando un animale è esposto a uno stimolo avverso fuori dal suo controllo. In alcuni studi decisamente crudeli i topi sono sottoposti a scosse elettriche senza possibilità di fuga. La cosa sorprendente è che anche quando si crea una via di fuga (una porta), dopo un po’ il topo non cerca più di scappare. Ha imparato che è impotente, cioè non sa mettere in atto comportamenti idonei a scongiurare il risultato avverso. La base computazionale di stati come l’impotenza appresa viene spiegata dall’elaborazione predittiva (nel campo della psichiatria computazionale) come l’aspettativa radicata di non riuscire a controllare gli esiti di una situazione, perché l’ambiente è troppo volatile per fare previsioni e orientarsi al suo interno. Le aspettative sui livelli di controllo e sulla capacità di evitare risultati negativi che sono alla base del comportamento adattivo in un certo contesto (quando la porta è chiusa) non si trasferiscono per forza ad altri contesti (quando la porta si apre).

Le sostanze che creano dipendenza sfruttano una vulnerabilità diversa, favorendo a loro volta l’attivazione di cicli non ottimali. Gli oppioidi “sabotano” il sistema di ricompensa del cervello su cui i ricercatori dell’elaborazione predittiva si basano per calcolare le stime del tasso di minimizzazione dell’errore di previsione, cioè la stima che il cervello fa su quanto sta riuscendo a ridurre l’errore di previsione rispetto al tasso di riduzione atteso in un certo contesto. L’alterazione di questo processo induce il cervello a sopravvalutare le sue stime sull’effettiva riduzione dell’errore saliente rispetto alle attese. Un particolare importante: ogni contesto in cui questo si verifica è marcato dal nostro cervello come una situazione in cui cercare di tornare. Con il tempo la capacità ripetuta della sostanza d’indurre questo effetto porta a un’abitudine d’uso, cioè un’abitudine la cui presa non si allenta solo perché il soggetto si rende conto che la sostanza in realtà non gli sta dando piacere, successo o appagamento. Questo perché nel momento in cui si usa la sostanza entrano in gioco quelle stime nascoste (e inaspettatamente positive) di riduzione dell’errore. È importante osservare che in questo frangente il cervello predittivo non sta funzionando male. Anzi, sta facendo proprio quello per cui si è evoluto: ridurre l’incertezza. Il problema, però, è che il cervello non si è evoluto per gestire il tipo di segnali attivati dalle sostanze che creano dipendenza.

A prima vista è difficile capire come abitudini così dannose possano essere mantenute a tempo indeterminato. La dipendenza da oppioidi chiaramente non favorisce la crescita della persona. Come può un cervello predittivo (efficiente) continuare a sostenere un modello in cui quest’abitudine sia considerata, a qualsiasi livello, un fatto positivo nonostante una valanga di prove contrarie? Qual è l’utilità evolutiva della strategia predittiva se consente ai nostri modelli di rimanere scollegati dalla situazione esterna?

Per capire bene il potere di autorafforzamento di queste abitudini, dobbiamo guardare ancora una volta oltre il cervello. In particolare dobbiamo rivolgere la nostra attenzione al modo in cui il processo che si mette in atto per ridurre al minimo il fattore sorpresa riesce a racchiudere l’ambiente circostante nel processo di minimizzazione dell’errore. Al livello più semplice questo avviene ignorando le fonti immediate di errore. Per esempio gli alcolisti, per illudersi di non avere un problema, non fanno caso a quanto spendono ogni giorno per bere.

Ma le nostre azioni possono anche avere un effetto duraturo sulla struttura stessa dell’ambiente circostante, plasmandolo secondo la forma del nostro modello cognitivo. Attraverso questo processo i tossicodipendenti si creano una nicchia personale da cui sono esclusi gli elementi incompatibili con il loro modello: frequentano solo persone che, come loro, hanno comportamenti di dipendenza e quindi non li mettono in discussione.

Questo circolo vizioso di abitudine e contesto che si rafforzano a vicenda non è una caratteristica unica della dipendenza da sostanze stupefacenti. Nel 2010 l’attivista della rete Eli Pariser ha coniato l’espressione _filter bubble, _bolla di filtraggio, per descrivere la frammentazione sempre più grande della rete, in cui le persone interagiscono con un sottoinsieme limitato di fonti che confermano i loro pregiudizi. Pariser ha attribuito la colpa di queste bolle alle scelte delle grandi aziende tecnologiche e all’uso sempre maggiore di algoritmi predittivi, che filtrano il tipo di contenuti con cui un utente ha già interagito in passato. Dal punto di vista del cervello predittivo, queste tecnologie di personalizzazione sembrano non tanto uno sviluppo nuovo e rivoluzionario, quanto un’estensione degli algoritmi predittivi che usiamo inconsciamente per mantenere le nostre interazioni ambientali entro limiti prevedibili.

Forse la proliferazione delle enclavi digitali nel ventunesimo secolo non è il risultato delle nuove imposizioni tecnologiche ma dell’indebolimento dei vincoli geografici, sociali e politici che ha permesso a chiunque di crearsi un ambiente personale via via più specifico. Come ha osservato nel 2008 il giornalista Bill Bishop in _The big sort _(La grande sistemazione), che descrive lo spostamento nel novecento dei cittadini statunitensi in zone residenziali via via più omogenee, questa spinta a stare con chi ci somiglia ha a lungo guidato i nostri movimenti nello spazio fisico. Nel mondo digitale questo fenomeno si manifesta attraverso i milioni di forum e le innumerevoli comunità di Tumblr dedicate alle nicchie più disparate.

L’ambiente con cui interagisce il nostro cervello impegnato a minimizzare il fattore sorpresa non è un contesto di regolarità condivise e stabili che possono essere usate come un parametro neutrale di controllo per mantenere in linea tutti i nostri modelli predittivi. Al contrario, l’ambiente è riplasmato come una risorsa flessibile da cui estrarre e creare solo le regolarità che prevediamo. L’effetto perverso è che più l’ambiente è flessibile più permette la creazione di bolle protettive e piccole nicchie, favorendo il radicamento di modelli rigidi.

I diversi modi in cui possiamo cadere vittima del nostro cervello predittivo corrispondono ai diversi modi in cui ci facciamo intrappolare dalle nostre stesse stime sull’affidabilità delle nostre previsioni. Hawkins si sentiva intrappolato dalle sue stesse ottimizzazioni, cioè da una serie di previsioni puntuali sul tipo di vita che avrebbe vissuto. Dopo aver capito le costrizioni di quella vita, però, si è liberato dalla morsa del suo stesso modello. Quindi è possibile cambiare le nostre menti predittive in modo da sfuggire ad alcune delle trappole che abbiamo esaminato.

Princìpi simili, tuttavia, sono alla base anche di alcune gravi psicopatologie. Come nel caso dell’impotenza appresa, le aspettative radicate sulla volatilità e l’imprevedibilità dell’ambiente sono resistenti al cambiamento anche quando una persona è in circostanze ambientali più favorevoli. Molti disturbi psicologici e affettivi, come la depressione maggiore, l’ansia, la dipendenza e il disturbo da stress post-traumatico (Ptsd), possono essere spiegati in questi termini.

Un mezzo più radicale per allentare la morsa di questi modelli predittivi, usato da millenni nelle culture di tutto il mondo, sono le droghe psichedeliche. Dopo anni di repressione, documentata da Michael Pollan in Come cambiare la tua mente (2018), nell’ultimo decennio la ricerca in campo psichedelico è decollata. Gli studi dimostrano che le sostanze psichedeliche possono essere un nuovo, potente mezzo per curare una serie di disturbi affettivi, o dell’umore, tra cui la dipendenza, il disturbo ossessivo-compulsivo, il Ptsd e la depressione resistente alla terapia, oltre ad alleviare il disagio esistenziale nelle cure di fine vita. Anche i casi non clinici possono trarne beneficio attraverso un senso di connessione con la natura, di maggiore consapevolezza ecologica e mitigazione dell’ansia.

È noto che queste droghe inducono alterazioni profonde nella fenomenologia, dalla percezione sensoriale all’umore fino al pensiero (compresa la percezione della realtà), e che “dissolvono’’ perfino l’abituale percezione di sé in un modo molto simile alla perdita di sé nell’accezione buddista del nirvana. In Le porte della percezione lo scrittore, filosofo e pioniere della psichedelia Aldous Huxley osservava: “Essere sospinti fuori delle linee dell’ordinaria percezione, ricevere, per qualche ora al di là del tempo, la manifestazione del mondo esterno e di quello interno, non come essi appaiono all’animale ossessionato dalla sopravvivenza o a un essere umano ossessionato dalle parole e dalle nozioni (…) è un’esperienza di valore inestimabile.

Huxley concettualizza le sostanze psichedeliche attraverso una metafora che oggi appare straordinariamente premonitrice. Il cervello, per lui, è una “valvola riducente” che filtra l’enorme quantità d’informazioni provenienti dagli input sensoriali e le riduce a un flusso minimo che crea un’interfaccia adattiva con l’ambiente. Sotto l’effetto delle sostanze psichedeliche la valvola si apre e questo processo di filtraggio viene temporaneamente sospeso. L’elaborazione predittiva formalizza quest’intuizione.

Nell’interpretazione dell’elaborazione predittiva, le previsioni agiscono soprattutto comprimendo: i livelli più alti della gerarchia – che si occupano degli aspetti più astratti o invarianti della realtà e prendono in esame scale temporali più lunghe – sfrondano il segnale sensoriale di ogni ridondanza, quindi di tutto ciò che non è rilevante per l’azione adattiva. Sotto l’effetto delle sostanze psichedeliche la “valvola riducente” si apre.

Dal punto di vista dell’elaborazione predittiva, le droghe sono uno strumento in grado di allentare la morsa di una serie di aspettative consolidate e rigide su come vengono causati i segnali sensoriali, permettendo al cervello di creare nuove ipotesi sul mondo e su come ci relazioniamo a esso.

I soggetti affetti da depressione grave spesso si formano un modello predittivo di sé che inibisce l’esplorazione gioiosa o giocosa dei loro mondi e agisce come una profezia d’impotenza e sconfitta che si autoavvera. Nelle giuste condizioni le sostanze psichedeliche intervengono sul modello di sé, restituendoci la libertà di affrontare in modi nuovi e spesso proficui il mondo e noi stessi. Queste finestre su altri modi di essere non si chiudono quando scemano gli effetti immediati della droga, ma possono favorire una salutare rivalutazione della nostra vita, dei nostri obiettivi e della percezione di sé, dell’altro e della natura.

Un altro modo per intervenire sul nostro cervello predittivo è la creazione deliberata di aspettative utili, come con i cosiddetti placebo onesti. In questi casi l’aspettativa di un sollievo sembra attivarsi anche se il paziente sa che il farmaco non contiene alcun principio attivo. I placebo onesti si sono dimostrati efficaci in casi che vanno dalla sindrome dell’intestino irritabile all’affaticamento collegato al cancro. Più è la stima della loro forza, maggiore è l’effetto: le sostanze inerti somministrate per iniezione sono in genere più efficaci di quelle somministrate per via orale, con ogni probabilità perché l’iniezione è percepita come una forma d’intervento più potente.

Tra gli interventi meno diretti ci sono pratiche come la meditazione e la mind­fulness, che rieducano le nostre aspettative più vincolanti (quelle di immutabilità). Una pratica utile qui è abituarsi a spostare l’attenzione verso il lato sensoriale distaccandola dalle convinzioni radicate e disimpegnando così la superiore aspettativa di stabilità. Quando quest’attività ha successo, viviamo il momento continuando a gestire le mutevoli contingenze della vita quotidiana. Queste pratiche riflettono un aspetto importante che spesso non viene colto, cioè la capacità umana di trasformare gli stati mentali in oggetto di riflessione e azione. E qui torniamo a Hawkins e a quel filo conduttore nel processo che lo ha portato al tentativo estremo di andare oltre la sua rete normale di aspettative quotidiane.

Gli algoritmi di Hawkins lo fanno uscire dalla routine consentendo a nuovi modelli ed esperienze di emergere. La chiave di iniziative così drastiche consiste in un processo che ci sembra al centro di tutto ciò che è umano nel nostro rapporto con lo spazio dell’incertezza. È un processo in due fasi, in cui per prima cosa i nostri modelli predittivi e le relative aspettative vanno portati alla luce e trasformati in oggetti osservabili da noi e dagli altri. Quindi si escogita una serie di trucchi, schemi e stratagemmi che possono testare, mettere in discussione e perfino rompere quei modelli in maniera produttiva.

Il primo passaggio ci viene dalla cultura dei simboli. Il linguaggio parlato, il testo scritto e tutte le pratiche collegate trasformano aspetti dei nostri modelli generativi in oggetti pubblici (materiali) – parole, libri, diagrammi – adatti alla condivisione, all’affinamento e alla trasmissione da una generazione all’altra. Quando Hawkins dice di sentirsi intrappolato dalla prevedibilità delle sue routine settimanali ottimizzate, sta dicendo che il suo modello di “bella vita” offre una gamma di scelte ed esperienze che lui trova insoddisfacente. È un traguardo su cui vale la pena soffermarsi.

I codici simbolici flessibili, una volta applicati, ci consentono di fare un passo indietro rispetto ai nostri modelli generativi e alle previsioni basate sui modelli, trasformandoli in oggetti pubblici che possono essere contestati, messi alla prova e deliberatamente “spezzati”. Ci sembra improbabile che gli animali non umani riusciranno mai a rendere visibili a sé stessi i propri modelli di vita. I loro modelli guidano le loro azioni, ma non sono gli oggetti delle azioni. Una volta in possesso dei codici simbolici, tuttavia, le porte si spalancano e i nostri modelli e le nostre aspettative basate su modelli possono diventare oggetto di esame. Questo è forse il vantaggio epistemico più trasformativo della cultura materiale.

Ma c’è dell’altro. Una volta che i nostri modelli migliori ci si mostrano come oggetti, possiamo compiere azioni per rompere e ricostruire i modelli stessi. L’uso consapevole di sostanze psichedeliche per allentare la presa del modello di sé fa parte di questa categoria. Lo stesso vale per alcune pratiche meditative specifiche che mirano a liberarci dalla tirannia delle nostre aspettative di permanenza e per gli algoritmi casualistici di Hawkins.

Spesso le nostre attività artistiche, ingegneristiche e scientifiche svolgono questo ruolo. I diagrammi, le descrizioni e i modelli in scala ci consentono di manipolare in maniera indipendente i diversi aspetti di un progetto e di occuparci in modo selettivo dei vari elementi. In questo modo esploriamo risultati diversi in funzione delle diverse scelte, liberandoci dalle limitazioni delle nostre aspettative basate sui modelli mentali, un po’ come quando rimescoliamo le tessere dello Scarabeo per scoprire nuove parole. Per permettere queste operazioni, le nostre credenze e i nostri modelli attuali devono esistere come elementi concreti che possano essere oggetto di attenzione, condivisione e discussione.

Spesso anche l’arte è coinvolta in quest’attività di rivelazione e demolizione di modelli. L’arte è un modo per concretizzare e mettere alla prova le nostre ipotesi di fondo su noi stessi, sul mondo e sull’altro, in un quadro che si distacca dalle preoccupazioni quotidiane (immaginiamo di andare a teatro per assistere a una rappresentazione di Morte di un commesso viaggiatore) e quindi non viene vissuto come minaccioso, anche se è sovversivo. Le teorie scientifiche, ancora più chiaramente, mirano a codificare i nostri migliori modelli sul funzionamento della mente e del mondo, esplicitandoli come oggetti di condivisione, analisi e “demolizione produttiva”.

La mente umana è andata dove nessuna mente animale era mai arrivata. Siamo capaci di rappresentare i nostri modelli predittivi come oggetti. Hawkins ha deciso di spezzare la morsa del suo modello di vita. Anche nel suo caso, però, c’è in gioco un regime di prevedibilità di cui lui stesso è consapevole e che in realtà ha progettato. Un’ipotesi interessante è che sia stata proprio la mancanza di volatilità a permettergli di trarre beneficio dal suo esperimento evitando le ansie e le paure che tutti noi abbiamo provato quando il covid-19 ha messo sottosopra il nostro modello di vita.

Il cervello predittivo si aspetta il controllo e, quando fallisce, fa partire l’apprendimento. Di norma il rilevamento di un’elevata volatilità nell’ambiente circostante dovrebbe guidare l’apprendimento e l’esplorazione. Ma durante il lockdown ci è stato detto (giustamente) di restare a casa e non fare nulla. È una situazione molto strana. Una risposta tipica consiste nell’assumere il controllo di piccoli mondi: fare il pane, comporre puzzle, fare ginnastica. È una risposta simile a quella riscontrata in chi è affetto da disturbi dello spettro autistico: creare un ambiente più controllato in cui abitare. È una buona risposta, un modo per ripristinare un certo senso di padronanza di fronte a una volatilità crescente. C’è oggi una ricca letteratura sulla psichiatria computazionale che cerca di capire meglio il nostro rapporto con l’incertezza e le circostanze in cui può andare in crisi. A quanto pare l’essere umano è un sistema di gestione dell’incertezza: quando non riusciamo a gestire l’incertezza perdiamo facilmente la padronanza di noi stessi, del mondo e dell’altro.

Hawkins ha raccontato che le situazioni e i luoghi più strani e “non da lui” diventavano quasi subito la “nuova normalità”, tanto che riusciva a immaginare di poter vivere in quei luoghi che un tempo avrebbe considerato alieni. Questo, ipotizziamo, è il cervello predittivo che riafferma sé stesso, ricostruendo una serie di aspetti del modello più generale di sé in modo da fare i conti con la nuova normalità.

Il messaggio di Hawkins è semplice: non lasciate che le vostre preferenze diventino una trappola. Anche lui, però, è caduto in trappola, in senso positivo: il suo algoritmo per produrre casualità soddisfa la sua nuova preferenza per un criterio di selezione in grado di aggirare la sua vecchia struttura di preferenze. Non possiamo fare a meno di rilevare un certo valore in quest’esperimento. Come l’arte e la scienza, è un modo di rendere concreto l’invisibile, rivelando la forte spinta gravitazionale delle nostre aspettative. Ma è anche una dimostrazione pratica del valore sorprendente di un’incertezza controllata. ◆ fas

Andy Clark è un professore di filosofia cognitiva all’università del Sussex. Il suo ultimo libro è Surfing uncertainty (2016). George Deane è dottorando alla School of philosophy dell’università di Edimburgo. Mark Miller è un filosofo cognitivo britannico. Kathryn Nave è dottoranda in filosofia all’università di Edimburgo. Gli autori lavorano al progetto di ricerca postdottorato _Expecting ourselves, _guidato da Clark e finanziato dal Consiglio europeo della ricerca.