Annabel, cervello artificiale che parla come un bimbo (13 Novembre 2015)
Per formare pensieri e parole la nostra mente esercita «un uso infinito di mezzi finiti», secondo l'immagine fornita due secoli fa dal filosofo e naturalista tedesco Karl Von Humboldt. Ma in che modo il cervello impara a elaborare e a gestire il lignuaggio?
Per trovare una risposta un gruppo di ricercatori delle Università di Sassari e Plymouth ha sviluppato al calcolatore un modello cognitivo, formato da 2 milioni di neuroni, al quale sono state “insegnate” 1587 frasi tipiche dello sviluppo del linguaggio infantile. Così Annabell (Artificial Neural Network with Adaptive Behavior Exploited for Language Learning), digiuno di conoscenze linguistiche, ha imparato a “parlare” con interlocutori umani e ha prodotto 521 frasi con nomi, verbi, aggettivi, pronomi. È emerso che i processi decisionali non si basano su regole precodificate ma sui meccanismi dell'apprendimento del cervello biologico. Lo studio, pubblicato sulla rivista scientifica Plos One, è stato presentato alla conferenza Bica 2015, a Lione dal 6 all'8 novembre. Lo firmano Bruno Golosio, Olesya Gamotina e Giovanni Luca Masala (Dipartimento di Scienze politiche, della comunicazione e ingegneria dell'informazione dell'Università di Sassari) e Angelo Cangelosi (docente di intelligenza artificiale all'Università di Plymouth).
«Nel cervello umano - spiega Bruno Golosio - ogni neurone è connesso agli altri grazie alle sinapsi. Che trasmettono con un'efficacia che varia in relazione ai segnali emessi dal neurone posto prima della sinapsi con quello che viene dopo. L'efficacia sinaptica aumenta quando il neurone che precede produce un impulso elettrico in simultanea con quello che segue. Questa caratteristica, detta plasticità sinaptica, è alla base dell'apprendimento e della memoria a lungo termine. Ci sono poi i neuroni bistabili, aperti o chiusi, in base a un messaggio di controllo proveniente da altri neuroni. Se i gate sono aperti trasmettono il segnale da una parte all'altra del cervello. In caso contrario lo bloccano. Dato che neuroni si comportano come cancelli, la loro azione è stata chiamata “gating neurale”. Annabel ha imparato, grazie alla plasticità sinaptica, a controllare i segnali che aprono e chiudono i gate neurali, così da regolare il flusso dell'informazione tra aree diverse, dicendoci che la mente è in grado di sviluppare capacità cognitive più raffinate grazie all'interazione con l'ambiente esterno e pochissime conoscenze innate».
Il prossimo passo? «Incorporare il modello in un robot e capire il dialogo tra macchina e umani».
Per trovare una risposta un gruppo di ricercatori delle Università di Sassari e Plymouth ha sviluppato al calcolatore un modello cognitivo, formato da 2 milioni di neuroni, al quale sono state “insegnate” 1587 frasi tipiche dello sviluppo del linguaggio infantile. Così Annabell (Artificial Neural Network with Adaptive Behavior Exploited for Language Learning), digiuno di conoscenze linguistiche, ha imparato a “parlare” con interlocutori umani e ha prodotto 521 frasi con nomi, verbi, aggettivi, pronomi. È emerso che i processi decisionali non si basano su regole precodificate ma sui meccanismi dell'apprendimento del cervello biologico. Lo studio, pubblicato sulla rivista scientifica Plos One, è stato presentato alla conferenza Bica 2015, a Lione dal 6 all'8 novembre. Lo firmano Bruno Golosio, Olesya Gamotina e Giovanni Luca Masala (Dipartimento di Scienze politiche, della comunicazione e ingegneria dell'informazione dell'Università di Sassari) e Angelo Cangelosi (docente di intelligenza artificiale all'Università di Plymouth).
«Nel cervello umano - spiega Bruno Golosio - ogni neurone è connesso agli altri grazie alle sinapsi. Che trasmettono con un'efficacia che varia in relazione ai segnali emessi dal neurone posto prima della sinapsi con quello che viene dopo. L'efficacia sinaptica aumenta quando il neurone che precede produce un impulso elettrico in simultanea con quello che segue. Questa caratteristica, detta plasticità sinaptica, è alla base dell'apprendimento e della memoria a lungo termine. Ci sono poi i neuroni bistabili, aperti o chiusi, in base a un messaggio di controllo proveniente da altri neuroni. Se i gate sono aperti trasmettono il segnale da una parte all'altra del cervello. In caso contrario lo bloccano. Dato che neuroni si comportano come cancelli, la loro azione è stata chiamata “gating neurale”. Annabel ha imparato, grazie alla plasticità sinaptica, a controllare i segnali che aprono e chiudono i gate neurali, così da regolare il flusso dell'informazione tra aree diverse, dicendoci che la mente è in grado di sviluppare capacità cognitive più raffinate grazie all'interazione con l'ambiente esterno e pochissime conoscenze innate».
Il prossimo passo? «Incorporare il modello in un robot e capire il dialogo tra macchina e umani».
ANDREA MAMELI
[Articolo pubblicato nella pagina della Cultura del quotidiano L'Unione Sarda il 13 Novembre 2015. Riproduzione vietata]
[Articolo pubblicato nella pagina della Cultura del quotidiano L'Unione Sarda il 13 Novembre 2015. Riproduzione vietata]
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