L’IA che imita il cervello rivela le origini dell’intelligenza biologica
Secondo questo articolo, i ricercatori dell’Università di Cambridge, nel Regno Unito, hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale auto-organizzante che risolve particolari problemi utilizzando gli stessi approcci del cervello umano.
Questa ricerca potrebbe offrire nuove conoscenze sul funzionamento interno del cervello umano, oltre a contribuire allo sviluppo di reti neurali più efficaci nel campo dell’apprendimento automatico.
Lo sviluppo del cervello umano e di altri organi complessi è condizionato da una serie di limitazioni e di esigenze contrastanti. Per esempio, dobbiamo migliorare le nostre reti neurali per elaborare le informazioni in modo efficiente, consumando al contempo energia e risorse minime. I nostri cervelli sono modellati da questi compromessi per produrre un sistema efficace che funzioni all’interno di queste limitazioni fisiche.
“I sistemi biologici si evolvono comunemente per sfruttare al meglio le risorse energetiche che hanno a disposizione”, ha dichiarato il coautore Danyal Akarca, dell’Unità di Scienze della Cognizione e del Cervello del Medical Research Council dell’Università di Cambridge. “Le soluzioni a cui giungono sono spesso molto eleganti e riflettono i compromessi tra le varie forze imposte loro”.
Per rappresentare una versione semplificata del cervello, Akarca e il suo team hanno costruito un sistema artificiale con vincoli fisici imposti, in collaborazione con il coautore e neuroscienziato computazionale Jascha Achterberg dello stesso dipartimento. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Nature Machine Intelligence.
I neuroni, che sono cellule cerebrali collegate tra loro, formano l’intricata rete che costituisce il nostro cervello. Insieme, questi neuroni creano autostrade di informazioni che collegano varie parti del cervello. Il sistema di intelligenza artificiale del team ha utilizzato nodi di calcolo, ciascuno assegnato a una posizione specifica nello spazio virtuale, al posto dei neuroni reali. Inoltre, proprio come nel cervello umano, la comunicazione tra due nodi diventava tanto più difficile quanto più erano distanti. Poi è stato dato al sistema il compito di completare un labirinto, che richiedeva l’elaborazione di informazioni e molti input.
“Questo semplice vincolo – è più difficile collegare nodi distanti tra loro – costringe i sistemi artificiali a produrre alcune caratteristiche piuttosto complicate”, ha dichiarato il coautore Duncan Astle, professore del Dipartimento di Psichiatria di Cambridge. “È interessante notare che si tratta di caratteristiche condivise da sistemi biologici come il cervello umano. Credo che questo ci dica qualcosa di fondamentale sul perché i nostri cervelli sono organizzati nel modo in cui sono”.
In altre parole, il sistema ha iniziato a impiegare alcune delle stesse strategie che i veri cervelli umani impiegano per portare a termine questo particolare compito quando è stato sottoposto a vincoli fisici paragonabili a quelli che colpiscono il cervello umano.
“Il sistema di intelligenza artificiale che creiamo nel nostro lavoro è simile al cervello sotto molti aspetti. Le numerose caratteristiche che descriviamo nel nostro articolo possono essere raggruppate in due gruppi”:
La struttura interna del sistema di intelligenza artificiale assomiglia a quella del cervello umano. Ciò indica che le connessioni tra le diverse parti e i neuroni dell’IA sono paragonabili a quelle tra le varie regioni del cervello umano. In particolare, il sistema di IA presenta un cablaggio interno estremamente “cerebrale” ed efficiente dal punto di vista energetico.
Anche le funzioni interne del sistema di IA assomigliano a quelle del cervello umano. Ciò indica che i segnali prodotti dai neuroni per trasmettere i dati attraverso le connessioni del sistema di intelligenza artificiale assomigliano molto ai segnali presenti nel cervello. Ancora una volta, si ritiene che gli impulsi provenienti dal cervello siano un mezzo particolarmente efficace per trasmettere informazioni.
L’obiettivo del sistema di intelligenza artificiale del team è quello di far luce sui modi in cui vincoli specifici contribuiscono alle variazioni osservate nel cervello umano, soprattutto negli individui che hanno problemi di salute cognitiva o mentale.
“Questi cervelli artificiali ci offrono un modo per comprendere i dati ricchi e sconcertanti che vediamo quando l’attività dei neuroni reali viene registrata in cervelli reali”, ha affermato il coautore John Duncan.
Achterberg ha dichiarato: “Dimostriamo che considerare le capacità di risoluzione dei problemi del cervello insieme al suo obiettivo di spendere il minor numero possibile di risorse può aiutarci a capire perché i cervelli hanno l’aspetto che hanno”.
“I ‘cervelli’ artificiali ci permettono di porre domande che sarebbero impossibili da esaminare in un sistema biologico reale. Possiamo addestrare il sistema a svolgere compiti e poi giocare sperimentalmente con i vincoli che imponiamo per vedere se inizia ad assomigliare di più al cervello di particolari individui”.
“La nostra ricerca suggerisce fortemente che, mentre il cervello ha tutte queste caratteristiche e peculiarità molto complesse che osserviamo negli studi di neuroscienza, potrebbero esserci dei principi di fondo molto semplici che causano tutte queste caratteristiche complesse”.
La loro ricerca potrebbe anche aiutare a creare sistemi di IA più efficaci, soprattutto per coloro che devono analizzare molti dati in continua evoluzione utilizzando una quantità limitata di energia.
“I ricercatori di IA cercano costantemente di capire come realizzare sistemi neurali complessi che possano codificare ed operare in modo flessibile ed efficiente”, ha dichiarato Akarca. “Per raggiungere questo obiettivo, pensiamo che la neurobiologia ci darà molti spunti. Ad esempio, il costo complessivo del cablaggio del sistema che abbiamo creato è molto inferiore a quello di un tipico sistema di intelligenza artificiale”.
Achterberg ha aggiunto che: “I cervelli dei robot che verranno impiegati nel mondo fisico reale probabilmente assomiglieranno di più ai nostri cervelli perché potrebbero affrontare le stesse sfide che affrontiamo noi. Devono elaborare costantemente nuove informazioni che arrivano attraverso i loro sensori, mentre controllano i loro corpi per muoversi nello spazio verso un obiettivo. Molti sistemi dovranno eseguire tutti i loro calcoli con una fornitura limitata di energia elettrica, e quindi, per bilanciare questi vincoli energetici con la quantità di informazioni che devono elaborare, dovranno essere in grado di gestire i loro dati”.
Queste recenti scoperte ci suggeriscono come alcuni aspetti tecnologici tendano ad avvicinarsi sempre di più agli aspetti biologici. In questo senso potremmo scoprire di essere noi stessi una ‘semplice’ evoluzione tecnologici ai massimi livelli.
