Autopoiesi: i sistemi che si fanno da sé

Una rete di processi che produce i propri componenti, rigenera se stessa e traccia il proprio confine: il criterio con cui due biologi cileni hanno provato a dire, una volta per tutte, che cosa rende vivo un vivente — e perché quel criterio è il metro più severo per misurare quanto sia “autonomo” un agente artificiale.

Perché questo capitolo

Chiedi a un biologo che cosa rende viva una cellula e, nella maggior parte dei casi, otterrai una lista: metabolizza, cresce, si riproduce, reagisce agli stimoli, evolve. È una buona lista.

Ma una lista non è una definizione. Ogni voce ha controesempi: un mulo non si riproduce ed è vivo, un cristallo cresce e non lo è, il fuoco si autoalimenta e reagisce all’ossigeno senza essere un organismo. Una definizione dovrebbe dire qual è la proprietà unificante — quella che, presente, fa la differenza tra vivo e non vivo, e di cui le voci della lista sono solo manifestazioni esterne.

Nel 1972, a Santiago del Cile, due biologi propongono una risposta che non è una lista. La vita, dicono, non è un insieme di funzioni: è un tipo di organizzazione. Una particolare forma di anello causale, in cui un sistema produce di continuo i componenti che lo costituiscono, e così facendo rigenera se stesso e disegna il proprio confine. A questa organizzazione danno un nome nuovo, costruito dal greco: autopoiesi, auto-produzione. Il vivente è ciò che si fa da sé.

Questo capitolo serve per due ragioni, una concettuale e una operativa. La prima: l’autopoiesi è una delle idee più pulite mai prodotte sulla domanda “che cos’è la vita”, e capirla bene affina il modo di pensare a qualsiasi sistema che si mantiene — biologico, sociale o artificiale. La seconda: l’autopoiesi è lo standard di autonomia più esigente che la cibernetica abbia mai formulato. Quando, nel gergo dell’intelligenza artificiale, si parla di “agente autonomo”, l’autopoiesi è il righello che permette di dire con precisione quanta autonomia c’è davvero — e quanta è solo un modo di dire. Per chi costruisce agenti, è un ottimo antidoto contro l’antropomorfismo facile.

Una premessa di onestà, da tenere per tutto il capitolo. L’autopoiesi è biologia teorica e filosofia, non un teorema. La parte biologica è argomentata e influente ma contestata; la parte filosofica — la tesi che vivere sia conoscere — è una posizione, non un fatto stabilito; e il ponte verso l’AI è cornice concettuale, non risultato formale. Segnaleremo il confine tra queste tre cose ogni volta che lo attraversiamo.

Contesto

Il capitolo precedente, Von Foerster: l’osservatore dentro il sistema, ha già incontrato l’autopoiesi: la presenta come uno dei quattro nodi della cibernetica di secondo ordine, accanto all’eigenform, alla chiusura operazionale e al costruttivismo radicale. Lì l’autopoiesi serviva da caso biologico esemplare di un sistema che è, insieme, ciò che osserva e ciò che è osservato. Qui è l’oggetto, non lo strumento: la trattiamo a fondo, con la sua storia, la sua struttura concettuale completa, le sue critiche.

Le radici sono nella cibernetica della metà del Novecento — la disciplina che, da Wiener in poi, mette il feedback al centro dello studio dei sistemi che si governano. Ma l’autopoiesi è anche una rottura. La prima cibernetica e la teoria dei sistemi descrivono un sistema dall’esterno: un osservatore traccia un confine, identifica input e output, misura. L’autopoiesi sposta il punto di vista dentro il sistema e chiede non “come lo descrivo io” ma “come fa lui a costituirsi”. È il passaggio che la cibernetica di secondo ordine chiama, in generale, dal sistema osservato al sistema osservante.

C’è anche uno sfondo più antico, ed è utile nominarlo per capire contro che cosa l’autopoiesi prende posizione. Per secoli la domanda “che cosa rende vivo un vivente” ha avuto due risposte rivali. Il vitalismo sosteneva che la vita richiedesse un principio speciale — una forza vitale, un soffio — assente nella materia inerte: qualcosa in più rispetto alla fisica e alla chimica. Il meccanicismo rispondeva che un vivente è solo una macchina molto complicata, e che basta scomporlo nei suoi pezzi per spiegarlo, senza bisogno di principi extra. Nell’Ottocento e nel Novecento il meccanicismo vince largamente: la biochimica spiega pezzo per pezzo ciò che il vitalismo attribuiva al misterioso.

L’autopoiesi si colloca in modo interessante rispetto a questa coppia. Rifiuta il vitalismo — nessuna forza speciale, nessun soffio — ma rifiuta anche il meccanicismo nella sua forma riduzionista: il vivente non si capisce scomponendolo in pezzi, perché ciò che lo definisce non è un pezzo ma una relazione, l’organizzazione circolare che tiene insieme i pezzi. La vita, per Maturana e Varela, non è una sostanza in più né una semplice somma di parti: è una forma, un modo in cui i processi si chiudono ad anello. È una terza posizione, e capirla come terza posizione evita di scambiarla per un vitalismo mascherato.

I protagonisti. Humberto Maturana (1928-2021) è un biologo cileno, formato a Londra e poi a Harvard, con una specializzazione in neurofisiologia della percezione. Negli anni Cinquanta, al MIT, è tra gli autori di uno studio diventato classico — What the Frog’s Eye Tells the Frog’s Brain (Lettvin, Maturana, McCulloch, Pitts, 1959) — che mostra come la retina della rana non trasmetta al cervello un’immagine neutra del mondo, ma una versione già filtrata e trasformata dalla struttura dell’occhio stesso.

Da quello studio Maturana ricava una domanda che non lo lascerà più: se il sistema nervoso non copia il mondo, come fa a costituire il mondo in cui opera? Nel 1970 pubblica il saggio Biology of Cognition, dove formula la tesi-firma del suo programma: i sistemi viventi sono sistemi cognitivi, vivere è un processo di conoscenza.

Francisco Varela (1946-2001) è allievo di Maturana all’Universidad de Chile, poi dottorando in biologia ad Harvard, di nuovo a Santiago alla fine degli anni Sessanta. È Varela a portare il rigore formale e la spinta verso un nome preciso.

Insieme, Maturana e Varela scrivono un manoscritto — in inglese — che esce prima in spagnolo, nel 1973, come De máquinas y seres vivos: Autopoiesis, la organización de lo vivo (Editorial Universitaria, Santiago). È la prima pubblicazione in cui compare il termine autopoiesi. La versione inglese del testo, insieme a Biology of Cognition, confluisce nel 1980 nel volume Autopoiesis and Cognition: The Realization of the Living (D. Reidel), il libro con cui il concetto raggiunge il pubblico internazionale.

Maturana ha raccontato come è nato il termine. Discutendo con l’amico filosofo José María Bulnes di un saggio sul Don Chisciotte, gli torna in mente la distinzione aristotelica tra praxis — l’azione che ha il proprio fine in sé — e poíesis — il fare che produce un’opera distinta dall’agente.

Cercava una parola per un sistema il cui fare produce sé stesso: la costruisce unendo autós, “se stesso”, e poíesis, “produzione”. Auto-produzione. Il dettaglio non è folklore: ricorda che l’autopoiesi nasce all’incrocio tra biologia e filosofia, e che il nome stesso porta dentro di sé una distinzione filosofica antica su che cosa significhi “fare”.

Il contesto è il Cile dei primi anni Settanta: il governo Allende, poi il golpe del settembre 1973. Varela emigra negli Stati Uniti dopo il colpo di stato, e la sua traiettoria intellettuale, da lì in avanti, si sposterà progressivamente dalla biologia teorica alle scienze cognitive e alla fenomenologia.

Il tramite verso la comunità cibernetica internazionale è Heinz von Foerster (1911-2002), fisico austriaco-americano, direttore del Biological Computer Laboratory dell’Università dell’Illinois e figura centrale della cibernetica di secondo ordine. Von Foerster ospita e diffonde il lavoro cileno, lo inserisce nella conversazione sui sistemi osservanti, e contribuisce a portarlo verso la pubblicazione del 1980. È attraverso di lui che l’autopoiesi entra nella storia della cibernetica, e non solo in quella della biologia — la ragione per cui questo capitolo sta nella Parte sulla cibernetica.

L’intuizione

Prima del formalismo, due modi diversi di entrare nel concetto. Tienili entrambi: il primo dà l’immagine, il secondo dà la struttura logica.

Primo angolo: la fiamma e la cellula

Guarda la fiamma di una candela. Da lontano sembra una cosa, un oggetto con una forma. Da vicino non c’è nessun oggetto: c’è un processo. Le molecole di cera che vaporizzano vengono consumate dalla combustione in continuazione; quelle che vedi adesso non sono quelle di un secondo fa. La fiamma non è la sua materia: la materia attraversa la fiamma. Eppure la fiamma resta riconoscibilmente la stessa fiamma. Che cosa, allora, persiste, se non la materia?

Persiste un pattern di processi. Una certa configurazione di reazioni che si tiene in piedi: il calore vaporizza la cera, il vapore alimenta la combustione, la combustione produce il calore. Finché l’anello gira, la fiamma c’è. Spezza l’anello — togli l’ossigeno, raffredda la base — e la fiamma scompare, anche se la cera è ancora tutta lì.

La cellula vivente è come la fiamma in questo: anche lei è un pattern di processi, non un mucchio di materia. Gli atomi di una cellula si ricambiano in continuazione, e la cellula resta la stessa. Ma la cellula fa qualcosa che la fiamma non fa, e quel qualcosa in più è esattamente l’autopoiesi.

La fiamma rigenera il proprio processo, ma non si fabbrica i propri componenti specifici né si traccia un confine vero — sfuma nell’aria, vive del combustibile che qualcun altro le ha messo accanto. La cellula, invece, produce i mattoni di cui è fatta — le proteine, i lipidi della membrana — e con quei mattoni costruisce la propria parete, il proprio dentro-e-fuori. La cellula non solo si mantiene: si fabbrica, pezzo per pezzo, confine compreso.

L’autopoiesi è questo salto: da un processo che si mantiene a un processo che si produce, componenti e confine inclusi.

Secondo angolo: la circolarità che non scivola via

Il secondo angolo è logico. Prendi qualsiasi macchina costruita dall’uomo e segui la catena di “chi produce chi”. Una fabbrica di automobili produce automobili. Le automobili non producono la fabbrica. I robot della catena di montaggio non sono prodotti dalla catena: li ha costruiti e installati qualcun altro. Se risali la catena, esci sempre dal sistema: prima o poi arrivi a un produttore esterno. La freccia “è prodotto da” punta sempre, a un certo punto, fuori.

Un sistema autopoietico è quello in cui la freccia non esce mai. Ogni componente è prodotto da processi che usano altri componenti, prodotti a loro volta da processi che usano i primi. Segui “chi produce chi” e giri in tondo, sempre dentro. La catena causale si chiude.

Questa circolarità ha una conseguenza precisa, e va detta perché è il cuore della definizione: in un sistema autopoietico non c’è un prodotto finale. La fabbrica produce automobili che escono dal cancello e vanno per il mondo: l’automobile è il prodotto, è il punto.

La cellula non ha un prodotto che esce ed è il punto. Il suo unico “prodotto” è la continuazione di sé stessa. Produce per continuare a produrre. È un sistema che ha come scopo — meccanicamente, senza alcuna intenzione — solo il proprio perdurare.

Tieni a mente questa coppia di opposti. Un sistema che produce altro da sé si dice allopoietico (dal greco állos, “altro”): la fabbrica, il programma, il termostato. Un sistema che produce sé stesso si dice autopoietico: la cellula. Quasi tutte le macchine che l’uomo costruisce sono allopoietiche. La domanda se un sistema artificiale possa essere autopoietico — e se gli agenti AI lo siano — è il filo che attraversa tutto il capitolo, e tornerà alla fine.

Terzo angolo: un sistema che paga il proprio mantenimento

C’è un terzo modo di entrare nel concetto, più vicino alla fisica e all’economia, e illumina un aspetto che i primi due lasciano in ombra: l’autopoiesi costa.

Mantenere un anello che si produce non è gratis. Le molecole si degradano, i legami si rompono, l’ordine tende a sfaldarsi: è la direzione in cui va l’universo, e un sistema vivente la contrasta di continuo. Per farlo deve attingere energia dall’ambiente e dissiparla — è il senso in cui un essere vivente è anche un sistema dissipativo, un sistema che si tiene lontano dall’equilibrio termodinamico spendendo energia. La cellula consuma zuccheri, ossida, espelle calore e scarti: paga, a ogni istante, il prezzo della propria continuazione.

Questo angolo aggiunge qualcosa di preciso. Un sistema autopoietico non è semplicemente “chiuso che si rigenera”: è un sistema che ha trovato il modo di finanziare la propria rigenerazione catturando un flusso di energia che lo attraversa.

È qui che chiusura organizzativa e apertura materiale si saldano: l’organizzazione resta chiusa proprio perché il sistema riesce a tenere aperto il rubinetto dell’energia. Togli il flusso e l’anello, per quanto ben organizzato, si ferma — la cellula muore non perché la sua organizzazione sia cambiata, ma perché non ha più di che pagarla. La morte, in questa cornice, è il momento in cui un sistema smette di poter realizzare la propria autopoiesi: l’organizzazione che lo definiva non viene più prodotta, e ciò che resta è soltanto struttura, materia senza più la rete che la teneva insieme come unità.

L’angolo economico-termodinamico tornerà utile più avanti, quando confronteremo un sistema autopoietico con un agente artificiale: anche un agente “costa” — token, energia, denaro — ma è qualcun altro a pagare il conto e a decidere quando staccare l’alimentazione. Chi paga il mantenimento e chi decide quando smettere è un’altra domanda su cui l’autopoiesi mette a fuoco una differenza netta.

La meccanica

L’autopoiesi non è una teoria con equazioni: come la cibernetica di secondo ordine, è una struttura concettuale rigorosa ma non formalizzata. Non ci sono teoremi, non ci sono condizioni dimostrate. C’è però una definizione precisa, e va spacchettata parola per parola perché ogni clausola fa un lavoro.

La definizione, clausola per clausola

Maturana e Varela definiscono così una macchina autopoietica. La riportiamo nella loro formulazione, tradotta dall’inglese del volume del 1980:

“Una macchina autopoietica è una macchina organizzata come una rete di processi di produzione (trasformazione e distruzione) di componenti che: (i) attraverso le loro interazioni e trasformazioni rigenerano e realizzano di continuo la rete di processi che li ha prodotti; e (ii) la costituiscono (la macchina) come un’unità concreta nello spazio in cui essi esistono, specificando il dominio topologico della sua realizzazione come tale rete.”

Il termine “macchina” qui spiazza, ma è scelto apposta: Maturana e Varela vogliono dire che il vivente è una macchina nel senso astratto di sistema definito dalle relazioni tra i suoi processi — non una macchina nel senso di artefatto costruito. Sgombrato il campo, le due clausole.

Clausola (i) — chiusura produttiva. I prodotti della rete sono i componenti della rete. In parole povere: il sistema fabbrica le proprie parti, e quelle parti, interagendo, fabbricano di nuovo i processi che le hanno fabbricate. La rete rigenera sé stessa.

Questa è la circolarità del secondo angolo dell’intuizione, messa nella definizione: non c’è un componente “primo” che fa partire gli altri, non c’è un prodotto finale che esce. La rete si mantiene producendosi.

Clausola (ii) — auto-delimitazione. Producendo i propri componenti, la rete produce anche il proprio confine. “Specificando il dominio topologico della sua realizzazione” significa, senza il gergo: il sistema decide dove finisce.

Il confine non gli arriva da fuori, come la parete di una provetta arriva al liquido che contiene. Il confine è uno dei prodotti della rete, ed è ciò che permette alla rete di esistere come unità, come un qualcosa di distinto dal resto.

Le due clausole insieme dicono una cosa sola e forte: un sistema autopoietico non riceve né le sue parti né i suoi limiti dall’esterno. Se li fa. È la differenza con un sistema allopoietico, che riceve i componenti dall’esterno e di solito ha un confine deciso da chi lo progetta.

Un’avvertenza sulla parola “produzione”, perché è la fonte di un equivoco. Produrre, qui, non significa “ricevere materia prima e trasformarla” — quello lo fa qualsiasi macchina, una raffineria trasforma greggio in benzina. Significa che i processi stessi del sistema sono ciò che la rete fabbrica e rifabbrica. La materia ed energia che entrano dall’ambiente sono il substrato grezzo; ciò che il sistema produce non è un nuovo oggetto da quel substrato, sono i propri componenti organizzati — gli enzimi, le membrane, le strutture — che a loro volta sono i produttori. Il prodotto e il produttore coincidono. È questa coincidenza, non la semplice trasformazione di input in output, a definire l’autopoiesi. Tenerla a mente disinnesca in anticipo metà degli usi sbagliati del termine.

Organizzazione e struttura: la distinzione che regge tutto

C’è una distinzione che Maturana e Varela usano dovunque, e senza la quale metà del concetto resta opaca. È la distinzione tra organizzazione e struttura.

L’organizzazione di un sistema è l’insieme delle relazioni che devono valere tra i suoi componenti perché il sistema appartenga a una certa classe. È ciò che resta invariante. È l’identità del sistema. Maturana lo dice secco: se l’organizzazione di una cosa cambia, la cosa cambia — cessa di essere quella cosa. L’organizzazione di un sistema autopoietico è, per l’appunto, l’autopoiesi: la rete di processi che si produce.

La struttura è la realizzazione concreta, materiale, particolare di quell’organizzazione in un dato istante. Quali molecole specifiche, in quali posizioni esatte, con quali legami. La struttura cambia di continuo. Una cellula ricambia i suoi atomi, sostituisce le sue proteine consumate; la sua struttura a mezzogiorno non è quella di stamattina. Eppure è la stessa cellula, perché l’organizzazione — l’autopoiesi — è rimasta invariante.

Un’analogia per chi scrive software, e va presa come analogia, non come equivalenza: l’organizzazione sta a un tipo di dato astratto — la specifica delle operazioni e degli invarianti che lo definiscono — come la struttura sta a una sua particolare implementazione in memoria in un dato istante. Due implementazioni diverse possono realizzare la stessa specifica; la stessa implementazione cambia i suoi byte a ogni operazione pur restando “quella” struttura dati.

L’analogia illumina il punto — un’identità che persiste mentre la materia cambia — ma non va spinta oltre: un tipo di dato astratto non si produce da sé, e questa è proprio la differenza che conta. Un’analogia simile, e con lo stesso limite, è quella tra software ed esecuzione: l’organizzazione è come l’algoritmo, la struttura è come lo stato concreto di una sua esecuzione in un dato istante.

Perché questa distinzione regge tutto, vale la pena enumerarne le conseguenze.

Primo: spiega come un sistema autopoietico possa restare sé stesso pur cambiando integralmente la materia di cui è fatto — l’identità sta nell’organizzazione, non nella sostanza. Secondo: dice che l’autopoiesi è una proprietà dell’organizzazione, non dipende dal medium. Una cellula la realizza in chimica del carbonio, ma in linea di principio la stessa organizzazione potrebbe essere realizzata in un medium diverso — ed è esattamente questa apertura che fonda la domanda dell’artificial life: si può costruire un sistema autopoietico che non sia fatto di biochimica? Terzo: separa nettamente il piano su cui un sistema autopoietico è “chiuso” da quello su cui è “aperto”, che è il punto della prossima sezione.

Chiusura operazionale: chiuso non vuol dire isolato

Un sistema autopoietico ha chiusura operazionale. Le sue operazioni interne formano un anello chiuso: ogni operazione del sistema produce stati interni del sistema, che alimentano altre operazioni del sistema. L’anello si chiude su sé stesso, senza uscire.

Qui si annida l’errore più comune su tutto l’argomento, e va disinnescato adesso: “chiuso” non significa “isolato”. Un sistema operazionalmente chiuso è, nello stesso tempo, termodinamicamente e materialmente aperto. Scambia materia ed energia con l’ambiente di continuo.

Una cellula respira, mangia, espelle. Se fosse isolata morirebbe in fretta. La chiusura non riguarda i flussi di materia ed energia. Riguarda l’organizzazione: l’anello di operazioni che il sistema esegue su sé stesso.

È esattamente la coppia di concetti del capitolo Sistemi aperti, chiusi, dissipativi della Parte IX, e l’autopoiesi vi si colloca in modo netto: un sistema autopoietico è chiuso sul piano organizzativo e aperto sul piano materiale-energetico. Sono due piani diversi, e tenere chiuso uno mentre l’altro è aperto non è una contraddizione: è la definizione stessa del vivente. Confondere i due piani — leggere “operazionalmente chiuso” come “isolato dal mondo” — è la sorgente di quasi tutti i fraintendimenti sull’autopoiesi.

Accoppiamento strutturale: perturbare, non istruire

Se il sistema è organizzativamente chiuso, l’ambiente non può istruirlo. Non gli detta dall’esterno come organizzarsi, non gli “trasferisce informazione” in senso istruttivo. L’ambiente lo perturba, e basta. È il sistema, con la sua struttura interna, a determinare come rispondere alla perturbazione. Lo stesso urto produce effetti diversi in sistemi con strutture diverse: la perturbazione innesca, non comanda.

Maturana ha un nome per la danza che ne risulta nel tempo: accoppiamento strutturale (structural coupling). Sistema e ambiente, lungo una storia di perturbazioni reciproche, si modellano a vicenda — il sistema cambia struttura in modi compatibili con l’ambiente, l’ambiente porta i segni del sistema — senza che mai nessuno dei due “programmi” l’altro.

La parola che fa lavoro è istruttivo: l’ambiente non istruisce il sistema. Lo spinge; il sistema reagisce secondo cosa è. Un esempio chiarisce la differenza. Quando addestri un cane, hai l’impressione di “trasmettergli” un comportamento; ma in senso stretto stai perturbando un sistema che, con la propria struttura, determina come cambiare. Lo stesso comando produce risultati diversi in cani diversi, e nessuna istruzione passa davvero da te al cane come un file copiato. C’è perturbazione e accoppiamento, non trasferimento.

Da qui scende la conseguenza filosofica più forte del programma. Se il sistema nervoso è operazionalmente chiuso, allora non rappresenta un mondo esterno dato. Non lo copia dentro di sé.

Genera, nel suo accoppiamento strutturale con l’ambiente, un dominio di interazioni che gli consente di continuare a funzionare. È il seme da cui crescerà l’enattivismo — ne parliamo tra poco — e va già marcato come tesi filosofica, non come dato di neuroscienza. Maturana e Varela la sostengono con argomenti, ma resta una posizione interpretativa, contesa, non un risultato sperimentale che chiuda la questione.

Autopoiesi e auto-organizzazione: una differenza che conta

Conviene fermarsi su una distinzione che genera confusione, perché due termini simili — auto-organizzazione e autopoiesi — vengono spesso scambiati, e non sono la stessa cosa.

L’auto-organizzazione è un concetto più antico e più largo, presente nella cibernetica già negli anni Cinquanta: descrive un sistema in cui un ordine globale emerge dalle interazioni locali tra i componenti, senza un progettista che lo imponga dall’esterno.

I cristalli di neve si auto-organizzano in esagoni; uno stormo di uccelli si auto-organizza in una formazione; le celle di convezione in un liquido scaldato si auto-organizzano in un pattern regolare. In tutti questi casi c’è ordine emergente, ma non c’è autopoiesi: il cristallo non produce i propri componenti — le molecole d’acqua arrivano da fuori — e lo stormo non specifica un confine che lo costituisce come unità.

L’autopoiesi è uno standard più stretto. Aggiunge all’auto-organizzazione le due clausole: i componenti devono essere prodotti dalla rete stessa, e la rete deve produrre il proprio confine. In termini insiemistici: ogni sistema autopoietico è auto-organizzato, ma la maggior parte dei sistemi auto-organizzati non è autopoietica. La differenza non è pedanteria: è la stessa che corre tra “un ordine si forma da solo” e “un sistema si fabbrica da solo, confine incluso”. Tenere separati i due concetti evita di chiamare “autopoietico” qualsiasi fenomeno emergente, che è uno degli abusi più frequenti del termine.

C’è una parentela che vale la pena nominare, sempre per collocare l’autopoiesi nel suo grafo concettuale. Negli stessi anni il matematico e biologo teorico Robert Rosen (1934-1998) sviluppava i suoi (M,R)-systems — metabolism-repair systems, sistemi metabolismo-riparazione — un’altra formalizzazione del vivente come sistema chiuso rispetto alla causazione efficiente, cioè un sistema che contiene al proprio interno tutti i processi che producono i suoi processi. Autopoiesi e (M,R)-systems sono nati indipendentemente, con linguaggi diversi — biologia fenomenologica l’uno, teoria delle categorie l’altro — ma convergono sulla stessa intuizione: ciò che caratterizza il vivente è una particolare chiusura causale. Il dettaglio del confronto è materia di biologia teorica specialistica e va oltre lo scopo di questo capitolo; basti sapere che l’autopoiesi non è un’idea isolata, ma un punto in una piccola costellazione di tentativi, fra gli anni Sessanta e Settanta, di dire matematicamente che cosa rende vivo un vivente.

Riconoscere un sistema autopoietico: una piccola procedura

Messi insieme i pezzi — le due clausole, organizzazione contro struttura, chiusura operazionale — si può ricavare una procedura informale per chiedersi se un dato sistema sia autopoietico. Non è un test meccanico, e i casi di confine lo metteranno in difficoltà; ma è un buon ordine di domande, ed è utile averlo esplicito.

Primo: il sistema produce i propri componenti? Non “trasforma input in output”, che lo fa qualsiasi macchina, ma proprio: i pezzi di cui è fatto sono fabbricati da processi interni al sistema. Se i componenti arrivano da fuori già pronti, la risposta è no e il sistema è allopoietico. Una raffineria trasforma greggio in benzina ma non produce le proprie tubature; risponde no.

Secondo: quei componenti, interagendo, rigenerano i processi che li hanno prodotti? Cioè la catena causale si chiude, gira in tondo, senza un anello aperto che esca verso un produttore esterno. Se c’è un punto in cui devi uscire dal sistema per spiegare chi produce cosa, la chiusura non c’è.

Terzo: il sistema produce il proprio confine? La superficie che lo separa dall’ambiente è un suo prodotto, rifatto di continuo dal suo funzionamento, oppure è data da fuori — una parete, un recinto, una decisione di chi lo ha progettato? Se il confine è dato, manca la clausola (ii).

Quarto, come controllo di coerenza: l’identità del sistema sta nell’organizzazione, non nella materia? Cioè il sistema può cambiare integralmente la propria struttura — i propri atomi, i propri componenti specifici — restando lo stesso sistema, finché l’organizzazione regge.

Una cellula risponde sì a tutte e quattro. Una fabbrica, un programma, un termostato, un agente AI rispondono no già alla prima domanda.

Una fiamma o un uragano danno risposte ambigue al secondo e al terzo punto — ed è esattamente lì che la teoria smette di essere un test netto e diventa materia di giudizio. La procedura non elimina i casi difficili; li individua, il che è già un servizio.

La tesi forte: vivere è conoscere

La definizione e la sua macchina concettuale portano Maturana e Varela a una tesi che è la più audace e la più contestata di tutto il programma: i sistemi viventi sono sistemi cognitivi, e vivere, in quanto processo, è un processo di conoscenza.

Non c’è soglia. Dove c’è autopoiesi, c’è già cognizione — nel senso minimale di un sistema che, nel suo accoppiamento strutturale, discrimina ciò che è rilevante per la propria continuazione e agisce di conseguenza. Un batterio che risale un gradiente di concentrazione di zucchero sta già “conoscendo”, nel senso tecnico di Maturana: sta agendo in modo adeguato al mantenimento di sé. Non serve un cervello, non serve un sistema nervoso. Vivere e conoscere, in questa visione, sono la stessa cosa guardata da due lati.

Va detto con precisione che classe di affermazione è questa, perché è il punto in cui il capitolo rischia di scivolare. Non è biologia consolidata. È una tesi filosofica forte, e poggia su una definizione stipulativa di “cognizione” — cioè una definizione decisa dagli autori, più larga di quella che usano le scienze cognitive standard. Molti ricercatori la rifiutano, o la considerano un uso non standard, quasi metaforico, del termine “conoscenza”.

La sua forza è didattica e programmatica: sposta il baricentro dalla rappresentazione (conoscere come copiare il mondo) all’azione adeguata (conoscere come saper continuare a esistere in un ambiente). La sua debolezza è speculare: allargando “cognizione” fino a includere la chemiotassi di un batterio, rischia di trasformarla in un termine che non distingue più nulla — se tutto ciò che vive conosce, “conoscere” smette di selezionare un sottoinsieme interessante di sistemi.

Esempi

Tre esempi eterogenei per il concetto centrale, più un quarto che apre il ponte verso l’AI.

Esempio 1 — la cellula, caso paradigmatico

La cellula vivente è l’esempio di manuale, e conviene guardarlo da vicino perché rende concreta la circolarità.

Il metabolismo della cellula — l’insieme delle reazioni chimiche al suo interno — produce, tra le altre cose, le molecole che compongono la membrana cellulare: i fosfolipidi che formano il doppio strato, le proteine che la attraversano.

La membrana, a sua volta, è ciò che tiene insieme la cellula: delimita un dentro e un fuori, trattiene i metaboliti abbastanza concentrati perché le reazioni possano continuare, regola che cosa entra e che cosa esce. Senza membrana, i metaboliti si disperdono e il metabolismo concentrato si spegne; senza metabolismo, non c’è chi produca le molecole della membrana.

Guarda la forma. Non c’è un componente “primo” che fabbrica gli altri. Non c’è una fabbrica esterna che assembla la cellula. La membrana produce le condizioni del metabolismo, il metabolismo produce la membrana: l’anello si chiude.

E producendo la membrana, la cellula produce anche il proprio confine — decide da sé dove finisce. È autopoiesi nella forma più nuda: una rete di processi che rigenera i propri componenti e traccia i propri limiti. Nel frattempo gli atomi che la compongono vengono ricambiati in continuazione: la struttura scorre, l’organizzazione tiene.

Vale la pena dare qualche numero, perché rende concreto quanto è intenso questo ricambio. Le proteine di una cellula umana hanno vite medie che vanno da pochi minuti a qualche giorno: una frazione consistente del proteoma viene degradata e risintetizzata nell’arco di ore. A livello di organismo, le cellule dell’epitelio intestinale vengono sostituite ogni tre-cinque giorni; i globuli rossi vivono circa centoventi giorni; perfino il tessuto osseo si rinnova, lentamente, nel corso di qualche anno.

Su scale di tempo diverse, quasi nulla della materia che compone un corpo a vent’anni è la stessa materia che lo componeva a dieci. Eppure è lo stesso organismo. Questo è esattamente il punto della distinzione organizzazione/struttura: la struttura — gli atomi, le molecole specifiche — viene rimpiazzata in continuazione; l’organizzazione — la rete di processi che li produce e li dispone — è ciò che resta, ed è ciò che chiamiamo identità del vivente. Un sistema autopoietico è, letteralmente, un pattern che sopravvive alla propria materia.

Un confronto fa risaltare il punto. L’omeostato di Ashby — la macchina che Ross Ashby costruì negli anni Cinquanta per studiare come un sistema torni in equilibrio quando lo si perturba — si mantiene: spostato dal suo stato stabile, ci ritorna. Ma non si produce. Le bobine, i relè, le vaschette d’acqua dell’omeostato sono stati costruiti e installati da Ashby; l’omeostato è allopoietico. L’autopoiesi è uno standard più forte dell’omeostasi: non basta mantenere una variabile entro un intervallo, bisogna fabbricare i propri componenti e il proprio confine. Ogni sistema autopoietico si mantiene, ma non ogni sistema che si mantiene è autopoietico.

Esempio 2 — controesempio: la catena di montaggio

Il contrario dell’autopoiesi merita un esempio dedicato, perché si capisce meglio una cosa vedendo bene il suo opposto.

Una fabbrica di automobili è un sistema complesso, ordinato, capace di mantenersi in funzione per anni. Eppure è allopoietica fino in fondo. Produce automobili: un prodotto distinto da sé, che esce dal cancello e va per il mondo. I suoi componenti — i robot di saldatura, i nastri trasportatori, i magazzini, gli operai — non sono prodotti dalla fabbrica: sono fabbricati altrove e installati. Il confine della fabbrica è un recinto e una decisione amministrativa, tracciati da chi l’ha progettata, non un prodotto del suo funzionamento. Se segui la catena “chi produce chi”, esci subito dal sistema.

Lo stesso vale per un programma. Un programma elabora input e produce output: l’output è altro da sé. Il codice del programma è stato scritto da uno sviluppatore; il runtime che lo esegue è stato costruito altrove; l’hardware è stato fabbricato da terzi.

Il programma non rigenera nessuna di queste cose. La sua “esistenza” come processo è avviata e fermata da un sistema operativo esterno. È allopoietico in ogni clausola: non produce i propri componenti, non traccia il proprio confine. Tenere a fuoco questo controesempio è ciò che rende preciso, e non vago, l’esempio dell’agente AI più avanti.

Esempio 3 — l’autopoiesi computazionale: il modello su reticolo del 1974

L’autopoiesi nasce come concetto biologico, ma molto presto qualcuno prova a costruirne una versione che non sia fatta di biochimica. Nel 1974 Varela, Maturana e Ricardo Uribe pubblicano un articolo con una simulazione: un automa su reticolo — una griglia di celle che evolvono secondo regole locali, parente dei “giochi” tipo Game of Life — concepito per realizzare le due clausole dell’autopoiesi in un mondo astratto.

L’idea, in breve: nella griglia ci sono particelle di tre tipi. Un catalizzatore favorisce la formazione di legami a partire da particelle di substrato. I legami, concatenandosi, formano una catena chiusa — una “membrana” — attorno al catalizzatore.

La membrana è permeabile al substrato (che entra e alimenta la produzione) ma trattiene il catalizzatore. I legami ogni tanto si rompono; finché c’è substrato e catalizzazione, vengono rimpiazzati, e la membrana si ripara da sé. Il risultato è un’unità con un confine auto-prodotto, mantenuto da una rete di processi che si rigenera: una realizzazione minimale, in silicio, delle due clausole.

In pseudocodice, il cuore del modello si riassume in un ciclo di poche regole locali applicate a ogni cella della griglia, ripetuto a ogni passo temporale:

per ogni passo temporale:
    per ogni catalizzatore C nella griglia:
        # produzione: il catalizzatore favorisce la formazione di legami
        se due particelle di substrato sono adiacenti a C:
            trasformale in un "legame", con una particella di scarto

    per ogni legame L:
        # auto-assemblaggio del confine: i legami si concatenano
        se L è adiacente a un altro legame libero:
            connettili nella catena della membrana

    per ogni legame L nella membrana:
        # decadimento: la struttura si degrada di continuo
        con probabilità p: spezza L, libera le sue particelle

    # permeabilità: il substrato entra, il catalizzatore resta
    diffondi le particelle di substrato attraverso la membrana
    mantieni il catalizzatore all'interno

Quello che emerge, lasciando girare il ciclo, è un’unità: una macchia di legami concatenati che circonda il catalizzatore, si lascia attraversare dal substrato, e — punto cruciale — si ripara. Quando il decadimento spezza un legame della membrana, la produzione catalizzata, alimentata dal substrato che continua a entrare, ne forma un altro che chiude di nuovo la falla.

Il confine non è disegnato una volta per tutte: è rifatto di continuo dalla stessa rete di processi che lo aveva fatto la prima volta. Le due clausole — rigenerazione della rete, produzione del confine — sono entrambe soddisfatte, in un mondo che non ha niente di chimico.

Questo esempio è importante per due motivi. Primo: mostra che, se l’autopoiesi è davvero una proprietà dell’organizzazione e non del medium — come dice la distinzione organizzazione/struttura — allora deve potersi realizzare anche fuori dalla chimica del carbonio, e il modello del 1974 è la prima prova di concetto in questa direzione.

Secondo: apre un dibattito che è ancora aperto, e che tocca proprio quella distinzione — un modello al computer realizza l’autopoiesi, o si limita a simularla? Una simulazione di un temporale non bagna nessuno; una simulazione di un sistema autopoietico produce un sistema autopoietico, oppure solo la sua descrizione che gira? La risposta dipende da cosa si è disposti a contare come “produzione di componenti”, e non c’è consenso. Il filone dell’artificial life — reti chimiche artificiali, protocellule simulate — vive dentro questa domanda, e l’agente AI dell’esempio successivo ne è, in fondo, una variante: anche un agente è un processo che gira su un substrato che non ha prodotto.

Esempio 4 — un agente LLM è allopoietico

Quarto esempio, quello che apre il ponte verso l’intelligenza artificiale; lo sviluppiamo nelle Applicazioni, qui lo posiamo.

Considera un agente di coding: un modello linguistico dentro un harness — il runtime che gli passa il contesto, esegue le sue chiamate a strumenti e gestisce il ciclo — che legge un task, chiama strumenti, scrive file, itera. Nel gergo dell’AI lo chiamiamo “agente autonomo”.

Mettiamolo contro le due clausole dell’autopoiesi. I componenti dell’agente — i pesi del modello, il codice del runtime, gli strumenti — sono stati prodotti da un laboratorio e da ingegneri, non dall’agente. Il processo dell’agente è avviato e fermato da un sistema operativo esterno; non si rigenera, non si ripara, non produce il proprio runtime. Il “confine” dell’agente — quali strumenti può usare, quale contesto vede, quali permessi ha — è scritto in una configurazione esterna, non specificato dal suo funzionamento. In ogni clausola, l’agente è allopoietico, esattamente come la fabbrica e il programma dell’esempio 2.

Questo non è un difetto dell’agente da correggere. È una constatazione che serve a misurare una distanza: dice quanto l’autonomia operativa di un agente — fa molti passi senza che tu intervenga — sia un’altra cosa rispetto all’autonomia nel senso forte dell’autopoiesi. Ci torniamo.

Applicazioni pratiche

L’autopoiesi nasce in biologia, ma la sua eredità si è sparsa. Tre direzioni contano per chi lavora con sistemi e con l’AI.

L’enattivismo: il secondo atto di Varela

La prima eredità è dentro le scienze cognitive, e porta la firma di Varela. Dopo la diaspora cilena, Varela porta il programma autopoietico nel cuore del dibattito sulla mente. Nel 1991 pubblica, con Evan Thompson (filosofo) ed Eleanor Rosch (psicologa cognitivista), The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience (MIT Press), il libro che conia il termine enazione (enaction) e fonda l’enattivismo.

La tesi centrale è la diretta discendente — qui la parola filiazione è giustificata, è lo stesso autore che prosegue il proprio programma — della tesi sul sistema nervoso operazionalmente chiuso. La cognizione, dice l’enattivismo, non è la rappresentazione di un mondo pre-dato da parte di una mente pre-data. È enazione: il “far emergere” (bringing forth) un mondo e una mente insieme, a partire dalla storia delle azioni che un essere compie nel mondo.

Conoscere non è rispecchiare una realtà che sta già lì: è un’attività situata e corporea (embodied) che fa emergere, nello stesso movimento, l’agente e il suo dominio di significato. Il libro intreccia tre fonti: l’autopoiesi e la chiusura operazionale, la fenomenologia — la corrente filosofica che studia l’esperienza in prima persona, qui soprattutto attraverso Maurice Merleau-Ponty (filosofo francese, 1908-1961, che aveva insistito sul corpo come soggetto della percezione) — e la tradizione contemplativa buddhista, da cui Varela trae l’idea di un’osservazione disciplinata dell’esperienza.

L’enattivismo si è poi diffuso oltre il libro del 1991, diventando una delle correnti di quella che oggi si chiama cognizione 4E: la tesi che la cognizione sia embodied (incarnata in un corpo), embedded (immersa in un ambiente), enacted (messa in atto attraverso l’azione) ed extended (estesa oltre i confini del cervello, fino agli strumenti e all’ambiente). Le quattro “E” non sono d’accordo su tutto, e l’enattivismo è la corrente che insiste di più sul ruolo costitutivo dell’azione; ma condividono il rifiuto dell’idea che la mente sia, per essenza, un calcolatore che manipola rappresentazioni interne di un mondo dato. È la sponda opposta al computazionalismo classico, ed è una delle ragioni per cui l’autopoiesi compare nelle bibliografie di filosofia della mente e non solo in quelle di biologia.

Per chi costruisce sistemi AI, l’enattivismo è la radice di una domanda scomoda. Se conoscere è un’attività corporea e situata — un accoppiamento sensomotorio con un mondo — allora un sistema che opera solo su testo, senza alcun accoppiamento con un ambiente fisico, sta facendo qualcosa di strutturalmente diverso da ciò che l’enattivismo chiama cognizione.

Questo non è un verdetto sui modelli linguistici: è una tesi filosofica, e va presa come tale, non come risultato empirico. Ma è una tesi che dà argomenti precisi al dibattito sui limiti dei sistemi puramente linguistici, e che si collega in modo diretto al filone dell’embodied cognition nella Parte III.

L’autopoiesi fuori dalla biologia: il caso Luhmann

La seconda eredità è il trapianto del concetto fuori dalla biologia, e il caso più noto è quello del sociologo tedesco Niklas Luhmann (1927-1998), autore di una delle teorie sociologiche più ambiziose del secondo Novecento. Dagli anni Ottanta, Luhmann costruisce una teoria dei sistemi sociali come sistemi autopoietici.

La sua mossa è cambiare cosa conta come componente. Un sistema sociale, per Luhmann, non è fatto di persone — le persone, sostiene, stanno nell’ambiente del sistema sociale, non dentro di esso — ma di comunicazioni. Una comunicazione genera la comunicazione successiva, e la rete di comunicazioni rigenera sé stessa: il diritto, l’economia, la scienza sono, in questa lettura, sistemi autopoietici di comunicazione, ognuno chiuso operazionalmente nel proprio codice (legale/illegale per il diritto, pagamento/non-pagamento per l’economia).

Maturana era riluttante verso questa estensione. Per lui un sistema sociale non produce le proprie componenti fisiche come fa una cellula, e l’autopoiesi in senso proprio resta un concetto biologico. Il caso Luhmann è istruttivo proprio per questa tensione: mostra insieme la fecondità della cornice e la sua tendenza a estendersi oltre i confini in cui era stata definita.

È un trapianto produttivo, ma è un trapianto: un’applicazione metaforica estesa, non un’equivalenza. L’autopoiesi sociale di Luhmann e l’autopoiesi cellulare di Maturana e Varela condividono la forma logica — una rete di componenti che si rigenera — ma divergono su cosa siano i componenti, e quella divergenza è esattamente il punto contestato. È il tipo di mossa concettuale che va sempre marcato: la forma logica si trasferisce, il contenuto biologico no.

L’autopoiesi come metro per l’agency artificiale

La terza applicazione è quella che riguarda da vicino chi costruisce agenti, e va maneggiata con la massima cautela. Nel gergo dell’AI, “agente autonomo” è ormai un’espressione corrente: indica un sistema che porta avanti molti passi — leggere, pianificare, chiamare strumenti, correggere — senza che un umano intervenga a ogni passo. È autonomia operativa: il sistema opera a lungo da solo.

L’autopoiesi offre un secondo significato di “autonomia”, molto più esigente, e mette i due a confronto. Autonomia nel senso autopoietico significa: il sistema produce i propri componenti e specifica il proprio confine. Misurato con questo righello, un agente LLM non è autonomo affatto — è allopoietico, come abbiamo visto nell’esempio 4. Non si auto-produce, non si auto-delimita; è costruito, addestrato, ospitato e mantenuto dall’esterno.

Conviene distendere la scala dei significati di “autonomia”, perché ce n’è più di uno e l’autopoiesi è solo l’estremo.

Al gradino più basso c’è l’autonomia operativa: il sistema esegue molti passi senza intervento umano. È quella che ha un agente di coding moderno, ed è una proprietà del flusso di lavoro, non del sistema in sé — gliela concede chi imposta i permessi, e gliela può togliere. Un gradino sopra ci sarebbe un’autonomia di obiettivo: un sistema che si dà da sé i propri scopi invece di riceverli; gli agenti attuali non ce l’hanno, ricevono il task dall’esterno. Al gradino più alto c’è l’autonomia costitutiva, quella autopoietica: il sistema produce i propri componenti e i propri confini, e in questo senso esiste per conto proprio.

Tra il primo gradino e l’ultimo c’è un abisso, e gran parte della retorica sugli “agenti autonomi” lo scavalca senza accorgersene, prendendo l’autonomia operativa per qualcosa che le somiglia solo nel nome.

A che cosa serve, operativamente, tenere a mente questa distinzione? Serve come antidoto all’antropomorfismo. Quando si dice “l’agente è autonomo”, “l’agente è quasi vivo”, “l’agente decide da sé”, l’autopoiesi fornisce il metro per dire con precisione che cosa c’è di vero e che cosa è solo un modo di dire: c’è autonomia operativa, non c’è autonomia autopoietica, e confondere le due cose porta a sopravvalutare sistematicamente l’indipendenza del sistema. È il punto del capitolo Attribuire mente dove non c’è nella Parte II, qui con uno strumento di misura in più. Lo stesso vale per il dibattito sul libero arbitrio dei sistemi artificiali, trattato in Libero arbitrio e sistemi decisionali: un sistema che non si dà nemmeno i propri confini è un candidato debole per qualsiasi nozione robusta di agency.

Una precisazione di onestà intellettuale, perché è il punto in cui il ponte rischia di franare. Dire che gli agenti AI attuali sono allopoietici è una constatazione corretta e utile. Dire che l’autopoiesi dimostra che nessun sistema artificiale potrà mai essere autonomo nel senso forte sarebbe un salto ingiustificato: l’autopoiesi è una cornice concettuale, non un teorema di impossibilità, e il modello su reticolo del 1974 mostra che l’organizzazione autopoietica non è di per sé legata al carbonio. Il concetto descrive bene lo stato attuale; non chiude in anticipo il futuro. Tra “gli agenti di oggi non sono autopoietici” e “nessun artefatto potrà esserlo” c’è tutta la distanza che separa un’osservazione da una profezia.

Tre domande che l’autopoiesi rende più precise

Vale la pena tradurre tutto questo in domande operative, perché è in forma di domanda che la cornice è davvero utile a chi progetta. L’autopoiesi non offre risposte tecniche su come costruire un agente; offre però tre domande che, poste a un sistema artificiale, ne smascherano l’antropomorfizzazione.

Prima domanda: chi produce i componenti del sistema? Se la risposta è “un laboratorio, degli ingegneri, un fornitore di cloud”, il sistema è allopoietico, e ogni discorso sulla sua “autonomia” va calibrato di conseguenza. Un agente che gira in un harness non ha prodotto il proprio modello, il proprio runtime, i propri strumenti. Questo non lo rende meno utile; lo rende dipendente in modo che vale la pena vedere chiaramente — perché significa che ogni sua “decisione” è incorniciata da scelte di progettazione esterne che lui non può rinegoziare.

Seconda domanda: chi specifica il confine del sistema? Per un agente, il confine è l’insieme di ciò che può toccare: quali strumenti, quale parte del filesystem, quali permessi, quale finestra di contesto. Tutto questo è scritto in una configurazione esterna — una allowlist, un set di permessi, un prompt di sistema. L’agente non si dà i propri confini; li riceve. Un sistema autopoietico fa l’opposto: il confine è un suo prodotto. La distanza tra le due cose è esattamente la distanza tra “autonomia operativa concessa” e “autonomia costitutiva”, e confonderle porta a fidarsi di un sistema più di quanto la sua architettura giustifichi.

Terza domanda: che cosa “conosce” il sistema, e in che senso? Qui entra l’enattivismo. Se conoscere, nel senso forte, è un’attività situata che fa emergere un mondo attraverso un accoppiamento sensomotorio, allora un modello che opera su testo sta facendo qualcosa di diverso — non necessariamente di inferiore, ma di diverso. La cornice enattiva non dimostra che un LLM “non capisce”; offre però un vocabolario per non confondere la fluidità di un output con un radicamento nel mondo che, per costruzione, quel sistema non ha. È uno spunto epistemico, da maneggiare come tale, e si lega al capitolo Cosa un sistema può sapere di se stesso nella Parte II.

Nessuna di queste tre domande è un test meccanico, e nessuna produce un verdetto definitivo. Ma tutte e tre spostano la conversazione da “l’agente è autonomo / l’agente capisce / l’agente è quasi vivo” a una descrizione più precisa di che cosa il sistema faccia e di chi lo regga. È, in piccolo, il servizio che l’autopoiesi rende: non costruisce niente, ma costringe a guardare meglio.

Dove l’idea ha attecchito, e dove no

Vale la pena, prima di chiudere, una nota su come è andata la ricezione, perché racconta qualcosa sul tipo di idea che l’autopoiesi è.

L’autopoiesi ha attecchito largamente in alcuni campi e quasi per niente in altri, e la divisione non è casuale. Ha messo radici dove il problema dell’osservatore situato e del sistema che si autocostituisce era già sentito come urgente e concreto: la teoria dei sistemi sociali, le scienze cognitive attraverso l’enattivismo, alcune scuole di terapia familiare, certe correnti della pedagogia costruttivista, perfino la teoria del design. In tutti questi campi l’idea che un sistema generi il proprio dominio invece di ricevere passivamente un mondo dato ha cambiato la pratica.

Ha attecchito molto meno dove serviva di meno. La biologia sperimentale ha continuato in larga parte per la sua strada, con le sue liste di proprietà e i suoi criteri evolutivi; l’ingegneria dei sistemi di controllo non ne ha avuto bisogno, perché per un servomeccanismo la prima cibernetica funziona benissimo.

Questo non è un fallimento dell’autopoiesi: è la conferma sul campo di che tipo di strumento sia. È una lente, e una lente serve quando c’è qualcosa che senza di essa non si vedrebbe. Per molti problemi tecnici quella cosa non c’è, e la lente, applicata lì, aggiunge solo complicazione. Saperlo è parte del capire l’autopoiesi: non è una teoria di tutto, è un correttivo prezioso per una classe specifica di domande.

Cosa portarsi al tavolo di lavoro

Tolto l’avvertimento sulla classe delle affermazioni, restano un paio di abitudini concrete che l’autopoiesi suggerisce a chi costruisce o descrive sistemi di AI. Non sono strumenti, sono abitudini di pensiero — ma sono operative.

La prima: quando descrivi un sistema come “autonomo”, aggiungi sempre in che senso. Autonomia operativa, di obiettivo, costitutiva sono tre cose diverse, e la parola da sola, senza la qualifica, fa scivolare verso il significato più forte di quello che ti puoi permettere di affermare. “L’agente esegue il task in autonomia operativa, entro i confini fissati dalla configurazione” è una frase più lunga di “l’agente è autonomo”, ma è una frase che non mente.

La seconda: tieni separati i due tipi di confine. C’è il confine che tu tracci attorno a un sistema quando lo descrivi o lo modelli — una scelta dell’osservatore, trattata nel capitolo Scegliere il confine cambia il problema — e c’è il confine che un sistema autopoietico traccia da sé. Un agente AI ha solo il primo: i suoi confini sono permessi, allowlist, scope, tutti decisi da chi lo configura. Trattare quei confini come se fossero del secondo tipo — proprietà intrinseche e auto-mantenute del sistema — porta a fidarsi della loro tenuta più di quanto sia giustificato. I confini concessi vanno verificati e fatti rispettare dall’esterno, perché il sistema, da solo, non ha alcun interesse strutturale a mantenerli: non sono suoi.

Dove si rompe

L’autopoiesi è un’idea elegante e influente, ma va trattata con onestà: ha ricevuto critiche serie, ha casi di confine che la mettono in difficoltà, e si presta a fraintendimenti che ricorrono con regolarità. Questa sezione li mette in fila.

Non è diventata la definizione di “vita”. L’aspirazione di Maturana e Varela era dare il criterio del vivente. Mezzo secolo dopo, la biologia mainstream non ha adottato l’autopoiesi come definizione standard di vita. Continua a lavorare con liste di proprietà, oppure con criteri che mettono al centro l’evoluzione: la definizione di lavoro usata in astrobiologia — “un sistema chimico auto-sostenuto capace di evoluzione darwiniana” — fa perno sull’evoluzione, e l’autopoiesi non lo fa.

È la critica biologica più sostanziosa. L’autopoiesi descrive bene il mantenimento di un individuo, ma dice poco su riproduzione ed evoluzione, che per molti biologi sono il cuore di ciò che chiamiamo vita. Un sistema autopoietico isolato si mantiene finché può, poi finisce; non c’è, nella definizione, niente che renda conto di una stirpe che cambia nel tempo. Maturana e Varela considerano la riproduzione un fenomeno successivo e secondario rispetto all’autopoiesi — prima ci deve essere un’unità che si mantiene, poi eventualmente quell’unità si divide — ma per chi mette l’evoluzione al centro questa è esattamente la priorità sbagliata.

I casi di confine la mettono in difficoltà. Virus, prioni, fuoco, cristalli, vortici, uragani: l’autopoiesi fatica ai bordi. Un virus non è autopoietico — non ha un metabolismo proprio, si replica dirottando la macchina della cellula ospite — e qui la teoria dà la risposta che la maggioranza dei biologi condivide: il virus, da solo, non è vivo.

Ma il fuoco è più scomodo: rigenera il suo processo, ha qualcosa che assomiglia a un confine, e non è vivo. La risposta di Maturana e Varela è che la fiamma non produce tutti i suoi componenti né specifica davvero il proprio confine nel senso pieno della clausola (ii) — vive del combustibile che trova, sfuma nell’aria senza una membrana propria. La risposta è coerente, ma mostra che la linea tra autopoietico e non-autopoietico richiede giudizio, non è un test meccanico che si applica da solo.

Il linguaggio è autoreferenziale e difficile da falsificare. È una critica che l’autopoiesi condivide con tutta la cibernetica di secondo ordine. La teoria si descrive con i propri termini, in modo circolare — il che è anche il suo oggetto, ma la rende difficile da mettere alla prova. Se l’autopoiesi spiega il vivente e basta, e il vivente è definito come ciò che è autopoietico, il rischio di girare in tondo è reale.

Inoltre la tesi sul sistema nervoso che non rappresenta il mondo apre la porta al costruttivismo radicale, con il suo rischio — discusso nel capitolo sulla cibernetica di secondo ordine — di scivolare verso il relativismo o il solipsismo. Maturana e Varela rispondono con la nozione di viabilità: il mondo “dice di no”, non ogni struttura è compatibile con ogni ambiente, l’accoppiamento strutturale impone vincoli reali. La replica è seria, ma non chiude del tutto la questione.

Le estensioni fuori dalla biologia sono contestate. L’uso sociale (Luhmann), organizzativo, manageriale, persino testuale dell’autopoiesi è considerato da molti — e dallo stesso Maturana — uno stiramento del concetto. Il rischio è quello di una metafora che, diventata di moda, viene applicata a tutto ciò che “in qualche modo si mantiene”, perdendo per strada il contenuto preciso delle due clausole. La biologa e filosofa della scienza Donna Haraway ha proposto, come correttivo, il termine sympoiesis — “fare-con”, produzione collettiva — contro quella che giudica un’enfasi eccessiva dell’autopoiesi sul confine netto e sull’auto-sufficienza dell’individuo: in natura, nota, quasi niente si fa davvero da solo. Un organismo non si mantiene in isolamento: dipende da un microbioma, da simbionti, da una rete ecologica che l’autopoiesi, concentrata sull’unità singola, tende a lasciare sullo sfondo.

È difficile tradurla in metodo. Un’ultima critica, di taglio pratico. Riconoscere che il vivente è una rete che si produce è un punto concettuale forte, ma dire che cosa fa concretamente, di diverso, un biologo che ha preso sul serio l’autopoiesi — quali esperimenti, quali misure, quali predizioni — è molto più difficile. Buona parte della letteratura resta al livello del principio. Le aree dove la cornice ha davvero cambiato la pratica sono poche e perlopiù fuori dalla biologia sperimentale: la teoria dei sistemi sociali, le scienze cognitive attraverso l’enattivismo, alcune correnti della terapia e dell’educazione. È una cornice che illumina, più di quanto costruisca; e una cornice che illumina senza produrre risultati verificabili rischia, alla lunga, di non essere giudicabile.

Restano alcuni fraintendimenti da disinnescare esplicitamente, perché ricorrono ogni volta.

“Chiuso” non vuol dire “isolato”. È l’errore più frequente, ripetuto qui perché vale la pena. Un sistema operazionalmente chiuso è materialmente ed energeticamente aperto: scambia con l’ambiente di continuo. La chiusura riguarda l’organizzazione, non i flussi.

Autopoiesi non è omeostasi. L’omeostasi mantiene una variabile entro un intervallo; l’autopoiesi produce i propri componenti e il proprio confine. L’autopoiesi implica un mantenimento, ma è uno standard più forte: ogni sistema autopoietico si mantiene, non ogni sistema che si mantiene è autopoietico. Il termostato e l’omeostato di Ashby si mantengono e non sono autopoietici.

Organizzazione non è struttura. L’organizzazione è l’invariante che definisce la classe e l’identità del sistema; la struttura è la realizzazione concreta, che cambia di continuo. Scambiarle fa perdere il senso di come un sistema possa restare sé stesso mentre la sua materia scorre.

“Vivere è conoscere” non è biologia accettata. È una tesi filosofica forte, con una definizione stipulativa di “cognizione” più larga di quella standard. Va citata come posizione, non come fatto consolidato.

L’autopoiesi non “dimostra” niente sul futuro dell’AI. Dice che gli agenti attuali sono allopoietici — vero e utile. Non è un teorema di impossibilità: non prova che nessun artefatto possa mai essere autopoietico. È una cornice critica per il presente, non una profezia sul futuro.

Un valore che resta, malgrado le critiche. È giusto chiudere la lista notando che nessuna di queste obiezioni cancella il punto di partenza. Che il vivente sia meglio descritto da un tipo di organizzazione che da una lista di funzioni è un’intuizione feconda, che ha cambiato il modo di porre la domanda anche in chi non accetta l’autopoiesi come definizione di vita. Le critiche colpiscono le pretese più larghe — che l’autopoiesi sia la definizione del vivente, che da essa si ricavi un metodo generale, che la si possa trapiantare ovunque. Tenuta nei suoi limiti — una caratterizzazione potente del mantenimento di un individuo, e un metro esigente di autonomia — l’autopoiesi regge. È quando promette più di così che si rompe.

Collegamenti

Von Foerster: l’osservatore dentro il sistema — introduce l’autopoiesi come uno dei nodi della cibernetica di secondo ordine; questo capitolo è l’approfondimento dedicato di cui quello anticipa l’essenziale.
Wiener: comunicazione e controllo in animali e macchine — la prima cibernetica, lo sfondo da cui l’autopoiesi prende le distanze spostando il punto di vista dentro il sistema.
Ashby, omeostato e adattamento — l’omeostato è il caso esemplare di sistema che si mantiene ma è allopoietico: il confronto fa risaltare cosa aggiunge l’autopoiesi.
Sistemi aperti, chiusi, dissipativi — la coppia di concetti in cui l’autopoiesi vive: chiusa sul piano organizzativo, aperta sul piano materiale-energetico.
Scegliere il confine cambia il problema — nella teoria dei sistemi il confine lo traccia l’osservatore; in un sistema autopoietico se lo traccia il sistema. Due cose diverse, da tenere distinte.
La mente nel corpo e nel mondo — l’enattivismo di Varela è una delle radici del dibattito sull’embodied cognition e sui limiti dei sistemi puramente linguistici.
La mente come organizzazione funzionale — l’autopoiesi è una sfida al funzionalismo: conta l’organizzazione, ma il vivente richiede un tipo specifico di organizzazione auto-produttiva, non una funzione qualsiasi.
Attribuire mente dove non c’è — l’autopoiesi come metro preciso per smontare l’antropomorfizzazione degli agenti.
Cosa vuol dire davvero AGI — il dibattito su agency e autonomia genuina, dove l’autopoiesi fornisce uno standard di confronto.
agente-definizione (in preparazione) — l’autonomia operativa di un agente AI, da contrapporre con cura all’autonomia autopoietica.

Per andare oltre

Humberto Maturana, Francisco Varela, Autopoiesis and Cognition: The Realization of the Living (D. Reidel, Boston Studies in the Philosophy of Science vol. 42, 1980) — il testo canonico in inglese, con la definizione tecnica, la distinzione organizzazione/struttura e la tesi che vivere è conoscere.
Humberto Maturana, Francisco Varela, De máquinas y seres vivos: Autopoiesis, la organización de lo vivo (Editorial Universitaria, Santiago, 1973) — la prima pubblicazione in cui compare il termine; la seconda edizione (1994) contiene due prefazioni separate degli autori, “Twenty Years After”, utili per capire come l’idea fu rivista.
Humberto Maturana, Francisco Varela, The Tree of Knowledge: The Biological Roots of Human Understanding (Shambhala, 1987) — l’esposizione divulgativa del programma, accessibile senza prerequisiti biologici, con l’immagine dell’albero della conoscenza.
Francisco Varela, Evan Thompson, Eleanor Rosch, The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience (MIT Press, 1991; ed. riveduta 2016) — il libro che conia il termine “enazione” e porta l’eredità autopoietica dentro le scienze cognitive.
“Enactivism”, Internet Encyclopedia of Philosophy (iep.utm.edu/enactivism) — voce enciclopedica filosofica sull’enattivismo, le sue fonti fenomenologiche e il suo rapporto con l’autopoiesi.