L’INTRECCIO DELLE INTELLIGENZE: FILI, ALGORITMI E MONDI QUANTICI

| di Eleonora Giglione |

C’è un legame silenzioso ma tenace tra l’arte della tessitura e il mondo della computazione. Un filo antico che attraversa secoli e tecnologie, capace di unire l’intuizione manuale delle tessitrici all’astrazione delle macchine più sofisticate. Dai telai meccanici alle schede perforate, dagli algoritmi visivi al neural bending e ai computer quantistici, il pensiero si fa trama, intreccio, variazione. In questo viaggio tra pattern, logiche e linguaggi, si riscoprono le radici simboliche della programmazione e si apre uno spazio nuovo per immaginare l’intelligenza come forma espansa di creazione.

Tra i pionieri della storia dell’informatica, Heinz Zemanek occupa un posto singolare, capace di connettere mondi apparentemente lontani. Nato a Vienna nel 1920, Zemanek fu un ingegnere elettronico, professore universitario e ricercatore visionario. Dopo aver completato gli studi in ingegneria elettrotecnica all’Università Tecnica di Vienna, cominciò a lavorare per la Siemens e in seguito divenne docente e direttore del centro di ricerca IBM a Vienna. È ricordato per aver guidato la costruzione del primo computer completamente transistorizzato in Europa centrale: il “Mailüfler”, completato nel 1955. Questo elaboratore, precursore dei moderni computer digitali, fu uno dei simboli della rinascita tecnologica europea del dopoguerra.

Ma Zemanek fu anche un instancabile esploratore della dimensione culturale e filosofica della tecnologia. Amava studiare la storia della logica, dei linguaggi formali e delle macchine, ed era convinto che l’informatica non potesse essere compresa appieno senza riconoscerne le radici profonde. Fu proprio lui a proporre una lettura sorprendente: che l’arte della tessitura possa essere considerata una delle prime forme di computazione algoritmica. Egli evidenziò come l’invenzione del telaio Jacquard, alla fine del XVIII secolo, costituisse una pietra miliare non solo per la storia dell’industria tessile, ma anche per quella dell’informatica. Il telaio, infatti, utilizzava schede perforate per controllare automaticamente i disegni dei tessuti: una sorta di programmazione meccanica ante litteram. Le schede Jacquard, nel loro alternarsi di pieni e vuoti, anticipano il linguaggio binario dei moderni computer, dove ogni scelta è codificata in una sequenza di 1 e 0 (bit).

Lo scienziato fu affascinato dal fatto che questo principio — il comando meccanico basato sull’assenza o presenza di un foro — potesse essere visto come una matrice logica, un linguaggio simbolico anteposto all’elettronica. Egli sottolineava come la traslazione del disegno su tessuto implicasse un sistema formalizzato di istruzioni, esattamente come accade in un software. Per Zemanek, un pattern tessile era già un algoritmo visivo: un codice tradotto in materia, capace di trasformare il gesto in calcolo.

Non sorprende che Charles Babbage (1791-1871, Londra), l’inventore del concetto di macchina analitica, fosse stato anch’egli ispirato dal telaio Jacquard per la sua idea di automazione computazionale. Egli infatti, spesso definito il “padre dell’informatica”, ebbe un impatto fondamentale sullo sviluppo del pensiero computazionale. Nel corso della sua vita, concepì la macchina differenziale (1822), un dispositivo meccanico progettato per calcolare polinomi e tabelle matematiche con alta precisione, anticipando di decenni la computazione automatica. Tuttavia, il suo progetto più ambizioso fu appunto la macchina analitica, ideata nel 1837, che introduceva concetti come il programma, la memoria e l’elaborazione automatica dei dati, i pilastri della moderna informatica. Sebbene la macchina non fosse mai completata a causa di limiti tecnologici dell’epoca, le sue intuizioni, come l’uso delle schede perforate (ispirate al telaio Jacquard), e l’idea di separare i dati dai processi di calcolo, presagivano in modo straordinario l’evoluzione futura dei computer. La visione di Babbage ha gettato le basi per il calcolo elettronico del XX secolo, rendendolo una figura centrale nella storia della tecnologia.

Zemanek dunque, nelle sue lezioni e scritti faceva spesso riferimento a come un pattern fisico potesse essere già visivamente un algoritmo, per mostrare come l’idea di “programmazione” non sia esclusiva dell’era digitale, ma appartenga a una lunga tradizione umana di codifica della realtà. Inoltre, amava osservare come le tessitrici, attraverso la ripetizione e la variazione, sapessero costruire un linguaggio complesso con regole, eccezioni e sviluppi non dissimili da quelli della logica matematica. Lo studioso accennò a un possibile “umanesimo computazionale” — un approccio che tenesse conto della continuità tra creatività artigianale e rigore informatico, tra l’immaginazione della mano e l’astrazione della macchina. La sua visione era profondamente interdisciplinare, anticipando molte delle attuali riflessioni sull’incontro tra arte, tecnologia e scienza dei dati.

Ma la corrispondenza non si limita alla tecnologia del telaio. La tessitura, fin dai suoi albori, implica un pensiero algoritmico: stabilire pattern, sequenze, regolarità e variazioni. L’intreccio dei fili non è solo una pratica artigianale, ma una forma antica di notazione logica, un codice espressivo che precede la scrittura. Le trame seguono ritmi, simmetrie e rotture, come formule che traducono un pensiero in forma visibile. Questo legame tra pattern visivi e strutture algebriche è stato spesso trascurato, ma porta con sé una riflessione importante: che la computazione non nasce solo da laboratori e circuiti, ma anche dalle mani, dai gesti e dalla memoria delle arti antiche.

Accanto a questa dimensione meccanica, esiste infatti anche una componente profondamente umana e immaginifica: il ricamo manuale. Quando l’intervento diretto dell’uomo si inserisce in una trama generata da un telaio, segue e insieme sovverte le logiche predefinite, come se danzasse con esse senza mai lasciarsi del tutto vincolare. Il gesto del ricamare introduce eccezioni, variazioni, elementi poetici che non rispondono più solo alla regola, ma all’interpretazione, all’invenzione, al racconto. È un’aggiunta che non nega la computazione, ma la trascende con segni che sfuggono all’algoritmo. In questa prospettiva, il ricamo può essere letto come una forma di pensiero computazionale che accetta l’errore, lo scarto, il margine come parte costitutiva del processo. Filosoficamente, questo dialogo tra regola e eccezione, tra macchina e mano, apre uno spazio prezioso per ripensare l’intelligenza artificiale non solo come replica della logica umana, ma come suo completamento poetico.

Nel passaggio dalle trame tessili a quelle computazionali, ciò che si piega non è solo il filo, ma la logica stessa. Le architetture neurali delle intelligenze artificiali contemporanee diventano nuovi telai simbolici, e nel gesto di piegarle — neural bending — si ritrova l’antico atto del deviare, del curvare un percorso per aprire uno spazio imprevisto. Come un’orditura che accoglie variazioni, l’intelligenza artificiale può essere sollecitata a produrre senso non per calcolo esatto, ma per tensione poetica. In questo, il neural bending non è solo un’operazione tecnica, ma un gesto immaginativo: una forma di tessitura del pensiero che innesta deviazioni e possibilità in una rete altrimenti lineare. Un’estensione dell’intuizione delle tessitrici, capace oggi di modellare il virtuale come un panno vivo.

Il recupero dell’errore, in questo senso, non è un difetto da correggere, ma un’interruzione fertile: una forma di verità che sfugge al controllo e genera possibilità. Un approccio che riecheggia in maniera sorprendente la nozione di errore quantistico, uno dei concetti più complessi e affascinanti della fisica contemporanea.

Un qubit è l’unità base di informazione nei computer quantistici. A differenza del bit (che può essere 0 o 1), un qubit può essere 0, 1, o una combinazione di entrambi, grazie alla sovrapposizione quantistica, che gli consente di esistere in più stati contemporaneamente. Immaginiamo il qubit come un filo che non si limita a essere solo teso o rilassato, ma che può trovarsi in uno stato intermedio, una sovrapposizione di entrambe le condizioni. Essendo contemporaneamente teso e rilassato, proprio come un qubit, può rappresentare simultaneamente più possibilità.

Questa sovrapposizione di stati permette al qubit di codificare molte più informazioni rispetto al bit. Così, mentre il bit è limitato a due stati ben definiti, il qubit può esplorare una molteplicità di configurazioni, proprio come un tessuto che si arricchisce continuamente di nuovi schemi mentre i fili si intrecciano.

Possiamo immaginare un qubit come una moneta che non cade mai solo su testa o croce, ma esiste in una sorta di sospensione continua tra le due facce. Tuttavia, basta una lieve perturbazione esterna perché questa fragile condizione collassi in uno stato definito. Questo fenomeno rende il sistema estremamente potente, ma anche instabile. Gli errori quantistici avvengono proprio in queste fasi di instabilità e, a differenza dei semplici errori digitali, non possono essere semplicemente corretti copiando l’informazione, poiché l’atto stesso della copia può alterare lo stato quantico.

Per questo motivo, le attuali ricerche in fisica e ingegneria quantistica stanno sviluppando sofisticati protocolli di correzione degli errori quantistici, che si basano su codici ridondanti, misure indirette e tecniche di controllo coerente. Laboratori come quelli di Google, IBM, e università come MIT e ETH Zürich stanno progettando architetture che non solo minimizzino il rumore, ma lo integrino nel sistema come dato da monitorare e gestire in tempo reale. In modo analogo a quanto accade nel ricamo, dove l’errore non si cancella ma si ingloba come segno significativo, anche l’informatica quantistica del futuro potrebbe trarre beneficio da una logica che non cerca l’infallibilità, ma la complessità generativa dell’imperfezione.

La tessitura, come linguaggio antico di codifica, suggerisce inoltre un parallelismo interessante anche con il fenomeno dell’entanglement quantistico. Così come i fili di un tessuto si intrecciano per formare un disegno complesso, le particelle entangled sono connesse tra loro in modo che lo stato di una dipenda immediatamente dall’altra, indipendentemente dalla distanza. Questa rete di connessioni invisibili è simile alla trama tessile, dove ogni filo, pur essendo separato, partecipa a un disegno complesso che dipende dall’interazione di tutti gli altri. Come nel calcolo quantistico, dove più stati possono coesistere simultaneamente grazie alla sovrapposizione, anche la tessitura offre molteplici possibilità di configurazione, rendendo ogni interazione tra i fili una scelta che modifica l’intero schema. Così, l’arte della tessitura, con la sua logica di connessione e trasformazione, risuona con i principi fondamentali della computazione, creando un legame che trascende il tempo e le tecnologie.

Nell’epoca dei computer quantistici, questa riflessione assume nuovi significati. L’errore non è soltanto una devianza dal calcolo perfetto, ma una manifestazione inevitabile dello stato di sovrapposizione e dell’interazione dell’informazione con l’ambiente. Questa natura ibrida e interconnessa rende i qubit particolarmente vulnerabili a errori dovuti a interferenze, decoerenze e fluttuazioni ambientali. L’errore quantistico, dunque, non è un incidente, ma una parte strutturale del sistema, un fenomeno che, come nel caso dell’entanglement, evidenzia la connessione profonda tra le particelle e che va riconosciuto, corretto, o addirittura valorizzato per trarne vantaggio nelle applicazioni future.

In questa luce, la tessitura tradizionale, con le sue logiche parallele, le sue reti complesse, potrebbe offrire una metafora potente per pensare l’informatica del futuro. I qubit, che esistono in sovrapposizione e intrecciano stati diversi, somigliano più a una trama che a una linea. Il linguaggio tessile potrebbe ispirare nuove forme di rappresentazione dei dati, dove l’intreccio è più adatto della sequenza, dove il nodo prende il posto del bit.

In questa visione, l’arte tessile non è solo un riferimento storico, ma un campo fertile per sperimentazioni future. Le fibre potrebbero diventare vettori di informazione, non più solo materiali da manipolare, ma elementi attivi in un dialogo tra corpo, macchina e ambiente. L’antico gesto del tessere potrebbe così trovare nuova vita nei laboratori più avanzati della scienza e dell’arte, come ponte tra la memoria delle mani e l’immaginazione delle macchine. In fondo, ogni filo teso è una variabile in attesa, ogni nodo una decisione computazionale. Riconoscere questa eredità non è nostalgia: è visione.

Per approfondimenti:

• Isaacson, Walter. The Innovators: How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution. Simon & Schuster UK, 1ª ed., 2017.
• IEEE Computer Society. Computer Pioneers. Disponibile online: https://history.computer.org/pioneers/index.html
• Zemanek, Heinz. “Computer Prehistory and History in Central Europe.” American Federation of Information Processing Societies (AFIPS) Conference Proceedings, vol. 45, 1976.
• Aspray, William. An Interview with Heinz Zemanek, OH 127, 14 e 16 febbraio 1987, Vienna, Austria. Charles Babbage Institute – The Center for the History of Information Processing, University of Minnesota, Minneapolis.
• Harlizius-Klück, Ellen. “Weaving as Binary Art and the Algebra of Patterns.” Textile: Cloth and Culture, vol. 15, n. 2, 2017.
• Davis, Martin, e Virginia Davis. “Mistaking Ancestry: The Jacquard and the Computer.” Textile: Cloth and Culture, vol. 3, n. 1, 2005.
• Quaderni di Filosofia – “Filosofia digitale”, a cura di Fabio Ciracì, Riccardo Fedriga, Cristina Marras. MIM Edizioni SRL, 2021, Sesto San Giovanni (MI).
• IBM Research. IBM Quantum Roadmap. Disponibile online: https://www.ibm.com/roadmaps/quantum/
• Arute, F., Arya, K., Babbush, R. et al. “Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor.” Nature, vol. 574, 2019. (Google’s Quantum Supremacy Paper)
• Quantum Error Mitigation. Cornell University, 2023. Disponibile online: https://arxiv.org/pdf/2210.00921