Vincoli fisici guidano l’evoluzione dell’IA simile al cervello

Vincoli fisici influenzano l'evoluzione dell'IA simile al cervello

In uno studio innovativo pionieristico, gli scienziati di Cambridge hanno adottato un approccio nuovo all’intelligenza artificiale, dimostrando come i vincoli fisici possano influenzare profondamente lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale.

Questa ricerca, che ricorda i vincoli di sviluppo e di funzionamento del cervello umano, offre nuove prospettive sull’evoluzione dei sistemi neurali complessi. Integrando questi vincoli, l’intelligenza artificiale non solo riflette alcuni aspetti dell’intelligenza umana ma svela anche l’equilibrio complesso tra la spesa di risorse e l’efficienza del processamento delle informazioni.

Il Concetto di Vincoli Fisici nell’Intelligenza Artificiale

Il cervello umano, un epitomo delle reti neurali naturali, evolve e funziona all’interno di un turbamento di vincoli fisici e biologici. Queste limitazioni non sono ostacoli ma sono fondamentali per plasmare la sua struttura e funzione. Come ha detto Jascha Achterberg, uno studioso Gates della Medical Research Council Cognition and Brain Sciences Unit (MRC CBSU) presso l’Università di Cambridge, “Non solo il cervello risolve abilmente problemi complessi, ma lo fa usando pochissima energia. Nel nostro nuovo lavoro, mostriamo che prendere in considerazione le capacità del cervello nel risolvere problemi insieme al suo obiettivo di spendere il minor numero possibile di risorse può aiutarci a capire perché il cervello ha l’aspetto che ha”.

L’Esperimento e la sua Importanza

Il team di Cambridge ha intrapreso un progetto ambizioso per creare un sistema artificiale che modelli una versione altamente semplificata del cervello. Questo sistema si distingueva per l’applicazione di vincoli “fisici”, simili a quelli presenti nel cervello umano.

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Ad ogni nodo computazionale del sistema è stata assegnata una posizione specifica in uno spazio virtuale, emulando l’organizzazione spaziale dei neuroni. Maggiore è la distanza tra due nodi, più difficile è la loro comunicazione, riflettendo l’organizzazione neuronale nei cervelli umani.

Questo cervello virtuale è stato quindi incaricato di navigare in un labirinto, una versione semplificata delle attività di navigazione in labirinto spesso assegnate agli animali negli studi sul cervello. L’importanza di questo compito risiede nella necessità per il sistema di integrare molteplici pezzi di informazione, come le posizioni di partenza e arrivo e i passi intermedi, per trovare il percorso più breve. Questo compito non solo testa le capacità di risoluzione dei problemi del sistema, ma permette anche di osservare come diversi nodi e cluster diventano critici in varie fasi del compito.

Apprendimento e Adattamento nel Sistema di Intelligenza Artificiale

Il percorso del sistema artificiale dall’essere un principiante all’essere un esperto nella navigazione nel labirinto è una testimonianza dell’adattabilità dell’intelligenza artificiale. Inizialmente, il sistema, simile a un essere umano che impara una nuova abilità, aveva difficoltà con il compito, commettendo numerosi errori. Tuttavia, attraverso un processo di tentativi ed errori e il successivo feedback, il sistema ha gradualmente perfezionato il suo approccio.

In modo cruciale, questo apprendimento avveniva attraverso modifiche alla forza delle connessioni tra i suoi nodi computazionali, riflettendo la plasticità sinaptica osservata nei cervelli umani. Ciò che è particolarmente affascinante è come i vincoli fisici hanno influenzato questo processo di apprendimento. La difficoltà nell’instaurare connessioni tra nodi distanti ha portato il sistema a trovare soluzioni più efficienti e localizzate, imitando così l’efficienza energetica e delle risorse osservata nei cervelli biologici.

Caratteristiche Emergenti nel Sistema Artificiale

Man mano che il sistema evolveva, ha cominciato a manifestare caratteristiche sorprendentemente simili a quelle del cervello umano. Uno sviluppo di questo genere è stata la formazione di hub – nodi altamente connessi che fungono da condotti di informazione attraverso la rete, simili agli hub neurali nel cervello umano.

Ancora più affascinante, però, è stato il cambiamento nel modo in cui i singoli nodi elaboravano le informazioni. Invece di una codifica rigida in cui ogni nodo era responsabile di un aspetto specifico del labirinto, i nodi hanno adottato uno schema di codifica flessibile. Ciò significa che un singolo nodo poteva rappresentare più aspetti del labirinto in momenti diversi, un’abilità che ricorda la natura adattativa dei neuroni negli organismi complessi.

Il professor Duncan Astle del Dipartimento di Psichiatria di Cambridge ha evidenziato questo aspetto, affermando: “Questo semplice vincolo – è più difficile collegare nodi distanti – costringe i sistemi artificiali a produrre alcune caratteristiche piuttosto complesse. Interessantemente, sono caratteristiche condivise da sistemi biologici come il cervello umano”.

Implicazioni più Ampie

Le implicazioni di questa ricerca vanno ben oltre i confini dell’intelligenza artificiale e nella comprensione stessa della cognizione umana. Riproducendo i vincoli del cervello umano in un sistema di intelligenza artificiale, i ricercatori possono ottenere preziose intuizioni su come questi vincoli modellano l’organizzazione cerebrale e contribuiscono alle differenze cognitive individuali.

Questo approccio fornisce una finestra unica sulle complessità del cervello, specialmente nella comprensione delle condizioni che influenzano la cognizione e la salute mentale. Aggiunge il professor John Duncan della MRC CBSU, “Questi cervelli artificiali ci danno un modo per comprendere i dati ricchi e sorprendenti che osserviamo quando l’attività dei neuroni reali viene registrata in cervelli reali”.

Il futuro del design dell’IA

Questa ricerca innovativa ha implicazioni significative per il futuro design dei sistemi di intelligenza artificiale. Lo studio illustra vividamente come l’integrazione dei principi biologici, in particolare quelli legati ai vincoli fisici, possa portare a reti neurali artificiali più efficienti e adattabili.

Il dott. Danyal Akarca del MRC CBSU sottolinea questo aspetto, affermando: “Gli studiosi di intelligenza artificiale cercano costantemente di capire come creare sistemi neurali complessi che possano codificare e agire in modo flessibile ed efficiente. Per raggiungere questo obiettivo, pensiamo che la neurobiologia ci darà molta ispirazione.”

Jascha Achterberg approfondisce ulteriormente il potenziale di queste scoperte per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale che imitano da vicino le capacità di risoluzione dei problemi umani. Egli suggerisce che i sistemi di intelligenza artificiale che affrontano sfide simili a quelle degli esseri umani probabilmente evolveranno strutture simili al cervello umano, soprattutto quando operano all’interno di vincoli fisici come le limitazioni energetiche. “I cervelli dei robot che vengono utilizzati nel mondo fisico reale”, spiega Achterberg, “probabilmente assomiglieranno di più ai nostri cervelli perché potrebbero affrontare le stesse sfide che affrontiamo noi”.

La ricerca condotta dal team di Cambridge segna un passo significativo nella comprensione dei paralleli tra i sistemi neurali umani e l’intelligenza artificiale. Imporre vincoli fisici a un sistema di intelligenza artificiale non solo ha replicato caratteristiche chiave del cervello umano, ma ha anche aperto nuove vie per progettare un’intelligenza artificiale più efficiente e adattabile.