Un’innovazione nel settore dell’intelligenza artificiale è stata presentata dall’Università di Monash e dalla startup Cortical Labs di Melbourne. Hanno progettato un chip semi-biologico chiamato “DishBrain“, che combina cellule cerebrali umane e di topo coltivate in laboratorio con circuiti elettronici. Questo prodotto tecnologico ha dimostrato incredibili capacità di apprendimento e adattamento.
Il nucleo del “DishBrain” consiste in una matrice di microelettrodi che possono leggere l’attività delle cellule cerebrali e stimolarle tramite segnali elettrici. Questo permette una comunicazione bidirezionale tra le cellule cerebrali e gli stimoli elettrici, consentendo alle cellule di percepire il mondo esterno e agire su di esso, un’innovazione nella coltivazione di cellule cerebrali in laboratorio.
Un sistema di ricompensa per l’apprendimento delle cellule cerebrali
Per favorire l’apprendimento e l’adattamento delle cellule cerebrali, i ricercatori hanno sviluppato un sistema di ricompensa basato sulla prevedibilità e l’imprevedibilità degli stimoli. Quando si raggiunge un obiettivo, le cellule ricevono uno stimolo prevedibile, mentre se non riescono ad ottenere l’obiettivo ricevono uno stimolo imprevedibile, incoraggiandole ad adattarsi e imparare a prevedere e evitare tale stimolo.
Questo progetto innovativo ha ricevuto un finanziamento di 407 mila dollari statunitensi dal Programma di Borse di Ricerca per la Scoperta nell’Intelligenza e nella Sicurezza Nazionale dell’Australia. I fondi saranno utilizzati per espandere la tecnologia e sviluppare macchine di intelligenza artificiale più avanzate che imitino la capacità di apprendimento di queste reti neurali biologiche.
Questo chip semi-biologico potrebbe alla fine superare le prestazioni dell’hardware basato sul silicio, unendo il calcolo biologico all’intelligenza artificiale. Ciò apre nuove prospettive in vari settori come la pianificazione, la robotica, l’automazione avanzata, le interfacce cervello-macchina e la scoperta di farmaci.
Il futuro dell’intelligenza artificiale: sistemi auto-ottimizzanti basati su “DishBrain”
“DishBrain” promette di introdurre una nuova generazione di macchine in grado di imparare nuove abilità senza dimenticare le vecchie, adattarsi ai cambiamenti e applicare conoscenze precedenti a nuove situazioni. Questo chip semi-biologico potrebbe essere la chiave per sviluppare una nuova forma di intelligenza nelle macchine, consentendo la creazione di sistemi che si auto-ottimizzano costantemente in termini di potenza di calcolo, memoria ed energia.
Gli attuali confini dell’intelligenza artificiale e della neurobiologia
Il progetto “DishBrain” sta ridefinendo i confini dell’intelligenza
artificiale e della neurobiologia, offrendoci una visione del futuro dell’intelligenza nelle macchine come una perfetta sinergia tra biologia ed elettronica. Rimangono comunque ancora oggetto di studio e ricerca attiva. L’intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di una macchina di imitare o simulare l’intelligenza umana. Gli ambiti di applicazione dell’IA includono il riconoscimento di immagini e suoni, il linguaggio naturale, la pianificazione e la risoluzione di problemi.Tuttavia, l’IA attuale è ancora molto lontana dall’eguagliare l’intelligenza umana in molti aspetti complessi, come la comprensione del contesto, la creatività e l’empatia. I limiti attuali dell’IA includono la mancanza di comprensione del significato e del contesto, nonché la difficoltà nel replicare l’apprendimento automatico e l’adattamento ai cambiamenti come fanno gli esseri umani.
D’altra parte, la neurobiologia è lo studio del sistema nervoso e del cervello umano. La neurobiologia cerca di comprendere i meccanismi che sottendono le funzioni cognitive, emotive e motorie umane. Ancora oggi, molti aspetti del funzionamento del cervello umano rimangono poco compresi.
Gli sviluppi nella neurobiologia possono fornire una base teorica e biologica per l’IA, poiché possono fornire intuizioni sul funzionamento del cervello umano e suggerire possibili modelli di intelligenza artificiale. Tuttavia, la complessità del cervello umano e delle sue reti neurali rende ancora difficile la traduzione diretta dei principi della neurobiologia nell’implementazione pratica dell’IA. Per certo il progetto “DishBrain” è un buon inizio.
In sintesi, i confini tra intelligenza artificiale e neurobiologia sono sfumati e in continua evoluzione. Mentre l’IA cerca di replicare l’intelligenza umana utilizzando algoritmi e modelli computazionali, la neurobiologia cerca di comprendere il cervello umano. Sono necessarie ulteriori ricerche e progressi scientifici per superare i limiti attuali e creare un’intelligenza artificiale più sofisticata e una migliore comprensione del cervello umano.