Decodifica dell’intelligenza umana l’ultima ricerca sull’IA di Stanford mette in discussione il senso innato dei numeri – una competenza appresa o un dono naturale?
La ricerca sull'IA di Stanford mette in discussione l'innata abilità umana nei numeri appresa o dono naturale?
La capacità di decifrare qualsiasi quantità è chiamata senso del numero. Il senso del numero è fondamentale nella cognizione matematica. Varie attività, come organizzare grandi quantità in gruppi più piccoli e categorizzare quantità numeriche come numeri, sono eseguite dal nostro sistema nervoso con facilità ma l’emergere di questo senso del numero è sconosciuto. È necessario comprendere meglio come le rappresentazioni numeriche emergano nel cervello umano.
I ricercatori di Stanford Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) sostengono che l’architettura neurale ispirata biologicamente possa essere utilizzata per comprendere l’emergere del senso del numero. Utilizzando l’architettura neurale dei livelli corticali V1, V2 e V3 combinata con il solco intraparietale (IPS), è possibile comprendere i cambiamenti nelle rappresentazioni neurali. Analogamente alla corteccia visiva del cervello umano, V1, V2, V3 e IPS sono flussi di elaborazione visiva nella rete neurale profonda. Con le reti neurali profonde sia a livello di unità singola che di popolazione distribuita, è possibile investigare la codifica neurale dell’emergere della quantità con l’apprendimento.
I ricercatori di HAI hanno scoperto che a causa della proprietà statistica delle immagini nelle reti neurali profonde, emerge la numerosità visiva e si sviluppano spontaneamente neuroni sensibili alla quantità nelle reti neurali convoluzionali, che sono state addestrate a categorizzare oggetti in dataset standardizzati di ImageNet. Invece di utilizzare reti neurali convoluzionali, hanno utilizzato un modello nDNN (number-DNN) con un’architettura biologicamente più plausibile.
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La maggior parte delle immagini della vita reale è costituita da stimoli non simbolici. Questi vengono mappati in rappresentazioni di quantità attraverso l’addestramento sulla numerosità e interpretati. I ricercatori hanno scoperto che i neuroni sintonizzati spontaneamente cambiano con l’addestramento sulla numerosità e conducono a una gerarchia. Similmente ai procedimenti utilizzati dal cervello per lo studio delle immagini, i ricercatori hanno implementato l’analisi di similarità rappresentazionale per valutare come le rappresentazioni distribuite delle quantità numeriche emergano attraverso i processi informativi.
I ricercatori di HAI hanno sperimentato sulle abilità numeriche nei bambini poiché spesso vengono descritte come la mappatura di rappresentazioni non simboliche in rappresentazioni simboliche astratte. Queste sono fondamentali per lo sviluppo delle abilità di risoluzione dei problemi numerici. Questo senso del numero e le capacità di elaborazione numerica simbolica si basano su sistemi neurali separati. Oltre alle differenze, è emerso che i bambini tendono spesso a imparare i numeri piccoli tramite la mappatura in rappresentazioni non simboliche e i numeri grandi attraverso il conteggio e i principi aritmetici. Gli studi mostrano anche che la similarità rappresentazionale neurale tra quantità simboliche e non simboliche predice le abilità aritmetiche nei bambini poiché il cortecia parietale, frontale e l’ippocampo sono correlati positivamente alle abilità aritmetiche.
La maggior parte degli studi sulla neuropsicologia viene effettuata sugli animali per ottenere dati sulla comprensione dell’emergere del ragionamento cognitivo. Ma i cervelli degli animali hanno le loro limitazioni. Non è chiaro se il modo di comprendere sia effettivamente lo stesso degli esseri umani. La soluzione risiede nella ricerca simile a quella di HAI in quanto ha importanti implicazioni per la comprensione dello sviluppo del senso del numero significativo dal punto di vista cognitivo e dell’apprendimento delle rappresentazioni di numerosità nei bambini attraverso l’addestramento delle reti neurali profonde per eseguire attività come il ragionamento cognitivo e matematico.
