ATTUALITÀ – L’intelligenza nel mondo si manifesta sotto molteplici forme. Pensiamo ai pipistrelli, che utilizzano la ecolocalozzazione per navigare espertamente nel buio della notte, oppure ad un polpo che cambia i suoi comportamenti per adattarsi alle profondità oceaniche in cui vive. Anche nell’informatica le intelligenze artificiali stanno emergendo in molteplici forme, con reti neurali che vengono addestrate a eccellere in compiti diversi. Proprio dalla dissezione delle reti neurali artificiali si crea l’opportunità unica di svelare i meccanismi di uno dei più elusivi sistemi intelligenti: il complesso cervello umano.

La neuroscienza cognitiva incontra così l’informatica e diventa uno dei temi chiave del meeting della Cognitive Neuroscience Society (CNS) che si è tenuto a Boston dal 24 al 27 marzo, come sottolineato da Aude Oliva del Massachusetts Institute of Technology (MIT):

“Le domande fondamentali a cui neuroscienziati cognitivi e informatici tentato di rispondere sono ormai le stesse. Si trovano davanti a sistemi complessi fatti di componenti, per i primi chiamati neuroni e per gli altri unità, e fanno gli stessi esperimenti per cercare di determinare cosa queste componenti siano siamo in grado di calcolare”.

Lo studio delle intelligenze artificiali rappresenta per i neuroscienziati una valida occasione per studiare il ruolo degli indizi contestuali nel riconoscimento delle immagini umane. Proprio al simposio del CNS, la Oliva ha presentato il suo ultimo lavoro, in cui i neuroni artificiali, che sono essenzialmente delle linee di codice o software, e i modelli di reti neurali vengono utilizzati per analizzare quali sono i vari elementi coinvolti nel riconoscimento di uno specifico luogo od oggetto. A commentare questo risultato Nikolaus Kriegeskorte della Columbia University, e che presiede il simposio, che ha spiegato:

“Il cervello è una rete neurale profonda e complessa. I modelli di reti neurali ispirati ai modelli cerebrali sono ora all’avanguardia in molte applicazioni di intelligenze artificiali, come la visione artificiale”.

I ricercatori guidati dalla Oliva hanno condotto il loro studio su un campione di 10 milioni di immagini e hanno insegnato alla rete artificiale a riconoscere 350 differenti luoghi “umani”, come ad esempio la cucina o il salotto di una casa, o ancora un parco. Il processo di riconoscimento doveva avvenire attraverso l’associazione di luogo e oggetto, come un letto e la camera da letto. Qualcosa di inaspettato però è accaduto: la rete artificiale oggetto dello studio ha iniziato a riconoscere anche persone o animali, associando ad esempio un cane al parco o ancora un gatto al salotto.

Un risultato che dimostra quanto velocemente i programmi di intelligenza artificiale siano in grado di imparare se sottoposti a ingenti quantità di dati, che gli permette di analizzare ad un livello così buono l’apprendimento contestuale. Partendo da questo risultato, una strada promettente si apre per lo studio del cervello umano. Se infatti dissezionare un neurone umano con elevata precisione non è possibile, nel caso dei modelli informatici invece le attività simili avvengono in un modo che è completamente trasparente.

Le reti neurali artificiali infatti si comportano come dei mini-cervelli che possono essere studiati, cambiati, valutati e comparati nelle risposte che danno alle reti neurali umane, rappresentando così per i neuroscienziati cognitivi uno “schizzo” di un vero cervello e di come questo funzioni. Si tratta di modelli, sottolinea Kriegeskorte, che hanno permesso agli scienziati di capire come l’uomo sia in grado di riconoscere gli oggetti che lo circondano in un battito di ciglia:

“Si tratta di un processo che implica milioni di segnali che arrivano alla retina e attraversano una serie di strati di neuroni in cui le informazioni semantiche vengono estratte, come ad esempio che stiamo guardando una strada con diverse persone e un cane. Gli attuali modelli di reti neurali sono in grado di eseguire questo tipo di compiti utilizzando solo i calcoli che sono utilizzati anche dai neuroni biologici. Inoltre questi modelli di reti neurali possono anche prevedere, in una certa misura, come un neurone in profondità nel cervello risponderà ad una qualsiasi immagine”.

D’altronde l’utilizzo dell’informatica per comprendere il cervello umano è un campo relativamente nuovo, ma che soprattutto si sta espandendo rapidamente grazie ai notevoli progressi nella velocità e nella potenza di calcolo e degli strumenti di imaging che vengono impiegati nelle neuroscienze. Ci troviamo secondo Kriegeskorte in un momento particolarmente emozionante, dato che proprio l’intersezione tra neuroscienze, scienze cognitive e intelligenze artificiali spingono il progresso in avanti e vicendevolmente: le reti neurali artificiali sono infatti un promettente strumento per comprendere il cervello, ma allo stesso tempo lo studio accurato del cervello permette di creare modelli che stanno migliorando la nostra comprensione sia dei processi cognitivi che dell’intelligenza artificiale stessa.

Poter capire come il nostro cervello sia in grado di vedere, ascoltare, sentire, pensare o ancora ricordare o predire un evento, non è d’altronde una conoscenza fine a sé stessa. La rapida crescita delle neuroscienze cognitive e computazionali infatti ci offre l’occasione di poter svelare i meccanismi del nostro cervello: non una semplice occasione, ma quasi un passo necessario che porterà allo sviluppo di strumenti diagnostici migliori e permetterà alla medicina di capire come ripararlo o ancora di valutarne lo stato evolutivo.

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