Simulare l’attività cerebrale con l’intelligenza artificiale
“Come funziona il cervello?” Le neuroscienze si giovano dei contributi della fisica sperimentale e teorica per comprendere la complessità del cervello
Come funziona il cervello?
Il sistema nervoso umano contiene miliardi di neuroni e ciascuno di essi è connesso a decine di migliaia di altri neuroni mediante le sinapsi, che modificano la loro forza in una rete plastica la cui struttura dipende dalla storia dell’individuo e dalla selezione naturale, evolutiva, vissuta dal cervello. Ad oggi, la tecnologia disponibile consente di creare algoritmi, che sono alla base dell’intelligenza artificiale, capaci di riprodurre alcuni semplici aspetti cognitivi del cervello umano. Quest’ultimo si presenta come un sistema complesso, cioè è costituito da un elevato numero di componenti (i neuroni) che interagiscono tra loro dando vita a comportamenti collettivi emergenti. La comprensione di tali comportamenti sarebbe impossibile osservando il comportamento del singolo neurone, sebbene ad oggi, dal punto di vista biologico, si conosca tutto (o quasi) di questa cellula.
I sistemi artificiali che simulano il sistema nervoso
Molteplici sono le sfide scientifiche e tecnologiche da affrontare per ottenere sistemi artificiali con capacità cognitive realmente paragonabili a quelle umane. Il primo modello teorico di “rete neurale artificiale”, nato con lo scopo di spiegare il funzionamento del neurone, fu quello di McCulloch e Pitts nel 1943. La loro idea si è poi evoluta e negli anni abbiamo assistito alla nascita di molteplici altri modelli di reti neurali artificiali, insieme allo studio e allo sviluppo di algoritmi di machine learning (apprendimento automatico), che rappresenta il cuore computazionale dell’intelligenza artificiale. Le più recenti versioni di machine learning, basate sul deep learning (cioè su una o più reti neurali artificiali, capaci di apprendere e condensare le informazioni rilevanti), vengono largamente utilizzate nella ricerca di base.
L’intelligenza artificiale all’opera
Intelligenza artificiale, robotica e macchine neuromorfe (cioè costruite incorporando meccanismi simili a quelli biologici) assumono un ruolo chiave nella rivoluzione tecno-scientifica e industriale in atto. Siamo circondati da esempi di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico, talvolta senza neanche rendercene conto. Basti pensare ai sistemi di riconoscimento del parlato, i prototipi di riconoscimento visivo per i sistemi di guida automatica, all’algoritmo di deep learning che c’è dietro una semplice ricerca per immagini in Google.
L’intelligenza artificiale è coinvolta anche nella comprensione della fisio-patologia cerebrale. L’impatto socio-economico delle patologie del sistema nervoso desta non poche preoccupazioni per i sistemi sanitari pubblici per cui è richiesto un approccio multidisciplinare.
Per approfondire:
- Asimmetrie n.27
- McCulloch, Pitts, “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity.” Bulletin of Mathematical Biophysics 1943
- Le origini dell’intelligenza artificiale
