Le bambine e i bambini cresciuti nei primi anni Duemila ricorderanno i pomeriggi trascorsi con il Game Boy alla mano, a catturare Pokémon o a scambiare carte nel cortile della scuola. Classificare creature, riconoscerne le caratteristiche, immaginarne evoluzioni: un esercizio molto simile al lavoro di un naturalista o di un tassonomo. Alcune di quelle bambine e alcuni di quei bambini sono oggi ricercatrici e ricercatori, cresciuti catalogando animali immaginari prima ancora di confrontarsi con quelli reali.
A trent’anni dal loro debutto, i Pokémon hanno fatto molto più che intrattenere: hanno finito per intrecciarsi, in modi spesso inattesi, con il modo in cui osserviamo, classifichiamo e perfino mettiamo alla prova la scienza.
Un articolo pubblicato su Nature per l’occasione raccoglie storie e casi in cui i “mostri tascabili” hanno lasciato tracce concrete nella ricerca scientifica: specie battezzate in loro onore, strumenti didattici ispirati alle meccaniche del gioco e perfino esperimenti che li utilizzano per mettere alla prova l’intelligenza artificiale.
Acchiapparli - e classificarli - tutti
“Acchiappali tutti”, recita lo slogan dei Pokémon, ma prima bisogna imparare a riconoscerli: distinguere specie diverse, raggrupparle per caratteristiche (tipo Fuoco, Acqua o Terra) e osservare i pattern evolutivi. Ecco allora che i ragazzi cresciuti con i Pokémon si sono cimentati senza saperlo nel lavoro di naturalisti e tassonomi.
Non è un caso che Spencer Monckton, entomologo all’Università di Guelph, descriva il suo lavoro di raccolta e classificazione di insetti come sorprendentemente simile a quello dei giochi della sua infanzia. Durante il suo dottorato ha identificato nuove specie di api, arrivando persino a chiamarne una Chilicola charizard, in omaggio al celebre Pokémon.
Viceversa, alcune creature del gioco sono direttamente modellate su animali reali, come i Pokémon fossili, ispirati a veri fossili o animali preistorici: Aerodactyl richiama gli pterosauri, mentre Archeops si ispira a Archaeopteryx, uno dei fossili più iconici della storia dell’evoluzione. Questi ed altri sono i protagonisti di “Pokémon Fossil Museum” una mostra itinerante ideata in collaborazione con scienziati e paleontologi, che confronta i Pokémon fossili con i veri fossili preistorici. Quest’anno debutterà al Field Museum di Chicago e sono attesi milioni di visitatori.
Imparare giocando per ricordare meglio
Oggi la maggior parte dei bambini e ragazzi conosce poca o nessuna delle specie che popolano il territorio in cui vivono, mentre è in grado di memorizzare centinaia di Pokémon con nomi, tipi e evoluzioni distinte.
Già nel 2002, uno studio nel Regno Unito mostrava che le bambine e i bambini riuscivano a nominare più Pokémon che specie animali locali: ciò che impariamo giocando, spesso, resta impresso più a lungo rispetto a ciò che studiamo sui libri. È stato dimostrato infatti che l’apprendimento attivo, basato su interazione e coinvolgimento, rafforza la memoria e la comprensione.
È l’intuizione alla base di Phylo, un gioco di carte ispirato ai meccanismi dei Pokémon, ma progettato per insegnare relazioni ecologiche, catene alimentari e impatti ambientali. La strategia si è dimostrata vincente: in uno studio del 2019, studenti universitari che utilizzavano questo approccio ludico ricordavano più specie rispetto a chi studiava con metodi tradizionali.
Quando l’IA impara a giocare a Pokémon
Dopo aver giocato a scacchi o a Pong, il celebre gioco di racchette, per le intelligenze artificiali è arrivato il momento di cimentarsi in ciò che tutti i bambini degli anni Novanta hanno sognato almeno una volta: diventare allenatori di Pokémon.
Nel febbraio 2025, un ricercatore di Anthropic ha lanciato su Twitch un esperimento singolare: far giocare un’IA a Pokémon Rosso, il classico Game Boy del 1996. Claude, GPT e Gemini sono stati filmati in diretta mentre cercavano di catturare Pokémon, affrontare capipalestra e navigare labirinti.
Le strategie messe in campo dalle IA non sempre hanno funzionato: Claude, bloccato per 72 ore, ha deliberatamente fatto morire tutti i Pokémon sfruttando la meccanica che riporta il giocatore al Centro Pokémon alla sconfitta. Gemini 2.5 Pro, invece, ha mostrato segni di “panico” quando i suoi Pokémon erano in pericolo, prendendo decisioni irrazionali – quasi come farebbe un allenatore umano sotto pressione.
Pokémon rappresenta un banco di prova unico per l’intelligenza artificiale moderna: richiede ragionamento continuo, pianificazione a lungo termine, adattamento in tempo reale e gestione della memoria su sessioni di gioco estese. In altre parole, per testare le IA più avanzate del mondo, siamo tornati ai videogiochi degli anni ’90 – scoprendo quanto l’intelligenza artificiale possa imitare comportamenti sorprendentemente umani.
A caccia di Pokémon nel mondo reale
Non è l’unico modo in cui i Pokémon hanno contribuito ad addestrare l’intelligenza artificiale. Nel 2016 debutta Pokémon Go, il gioco di realtà aumentata in cui aspiranti allenatori correvano per le strade delle loro città alla ricerca dei mostri tascabili, producendo nel frattempo una gigantesca mole di dati geospaziali. Ogni passo dei giocatori ha contribuito, senza che lo sapessero, a costruire mappe 3D del mondo reale.
Oggi queste informazioni vengono utilizzate, per esempio, dai robot che effettuano consegne autonome: le loro telecamere confrontano l’ambiente circostante con i modelli generati dai dati di Pokémon Go, permettendo di individuare con precisione il punto esatto di consegna. Mentre inseguivano Charizard o Pikachu, milioni di giocatori hanno addestrato, quasi per gioco, sistemi di navigazione per robot del mondo reale.
Quando Pikachu smaschera la cattiva scienza
Nel 2020 su American Journal of Biomedical Science and Research è comparso un paper intitolato “Cyllage City COVID-19 outbreak linked to Zubat consumption” – ovvero il focolaio di COVID-19 nella città immaginaria di Cyllage collegato al consumo del Pokémon Zubat – e un altro su Academia Journal of Scientific Research ha esplorato funzioni della proteina “Pikachurin” – una proteina che esiste davvero, coinvolta nelle connessioni tra cellule della retina – nel Pokémon Pikachu, entrambi con riferimenti e autori palesemente fittizi. Starete pensando che sia uno scherzo, vero? Eppure, questi articoli sono stati pubblicati realmente e sono ancora online.
Queste pubblicazioni sono esempi reali di come funzionano le cosiddette riviste predatorie: non praticano una revisione tra pari seria, non verificano i dati e accettano qualunque testo – spesso in cambio di una quota di pubblicazione – pur di riempire pagine.
È proprio questo il punto dell’esperimento condotto dall’entomologo Matan Shelomi: inviando articoli deliberatamente assurdi, con autori inesistenti come il Professor Oak, l’infermiera Joy o addirittura personaggi come il dottor House, ha dimostrato quanto sia facile ottenere una “pubblicazione” in questi giornali. Alcuni di questi lavori, con riferimenti inventati e nomi fittizi, sono stati accettati e pubblicati senza alcuna revisione.
Questo tipo di pratica è un problema serio per il sistema scientifico: oltre a inquinare la letteratura con articoli non verificati, può generare disinformazione e minare la fiducia nella pubblicazione accademica, perché rende difficile distinguere tra contenuti affidabili e contenuti pubblicati senza alcun controllo.
Cover Foto di Dmitrii Filatov su Unsplash.