... l’efficacia e le quotazioni di borsa dei vaccini. La stessa parola si usa nelle neuroscienze, e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, per indicare la proprietà della membrana del neurone che consente di sparare un’informazione verso un altro, ed aprire la comunicazione. E chiamiamo Spiking Neural Network (SNN) quei network di neuroni artificiali che, al pari di quelli della nostra zucca, si curano di spedire segnali da un neurone all’altro gestendo velocità e ritmo di queste trasmissioni. Per vedere il parallelo:
Uno dei grossi problemi del capire come costruire un cervello elettronico che riesca a processare lo stesso volume di dati con lo stesso numero di neuroni, è riuscire a riconoscere tutti i segnali che corrispondono alle nostre azioni, siano essi pensieri o movimenti. In altre parole, se vogliamo affinare le interfacce cervello-computer per aiutare i pazienti con patologie neurologiche, dobbiamo capire come sintetizzare gli spike neuronali, in modo da accelerare l’apprendimento dei decodificatori che ci insegnano la corrispondenza tra il dato nel cervello, ed il movimento di una mano, o l’espressione di un pensiero.
Una squadra di ricercatori dell’Università della California ha appena pubblicato (qui) uno studio molto interessante sull’utilizzo di un modello generativo (ricorderete l’articolo della settimana scorsa) che crea la ricetta del pensiero e del movimento attraverso la produzione di treni di spike. Gli scienziati hanno sviluppato un Generative Adversarial Model (GAM), ossia un tipo di intelligenza artificiale usato per il deep learning (autoapprendimento del computer), che da un lato crea dei dati e dall’altro vede se funzionano per esprimere un pensiero o un movimento.
Per fare in modo che le interfacce cervello-computer ottengano una quantità sufficiente di dati per imparare a pensare e muoversi correttamente, fino a ieri le soluzioni erano estremamente costose e quasi impossibili. Con l’introduzione della logica generativa, e la capacità di questo modello di creare un numero elevatissimo di spike, riusciamo finalmente a capire a cosa corrisponde ogni movimento della nostra mano in termini di neuroni e sinapsi coinvolte.
Senza fare previsioni, che in questo campo si avverano sempre prima del previsto, possiamo immaginare che entro breve tempo una serie di disturbi del movimento e cognitivi potranno essere notevolmente aiutati dal computer, e questa volta potremmo dire grazie a Spike. Chi l’avrebbe immaginato?
