Intelligenza artificiale ispirata al cervello umano


Intelligenza artificiale ispirata al cervello umano

Un nuovo metodo di intelligenza artificiale ispirato al funzionamento del cervello umano. I ricercatori dell'Università di Liegi hanno sviluppato un nuovo algoritmo basato su un meccanismo biologico chiamato neuromodulazione.

Nonostante gli immensi progressi nel campo dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni, siamo ancora molto lontani dall'intelligenza umana. Infatti, se le attuali tecniche di intelligenza artificiale consentono di addestrare gli agenti informatici a svolgere determinati compiti meglio degli umani quando sono addestrati specificamente per loro, le prestazioni di questi stessi agenti sono spesso molto deludenti quando vengono poste in condizioni (anche leggermente) diverse da quelle vissute durante l'allenamento.

L'essere umano è in grado di adattarsi alle nuove situazioni in modo molto efficace usando le abilità che ha acquisito durante la sua vita. Ad esempio, un bambino che ha imparato a camminare in un salotto imparerà rapidamente a camminare anche in un giardino. In tale contesto, l'apprendimento della deambulazione è associato alla plasticità sinaptica, che modifica le connessioni tra i neuroni, mentre il rapido adattamento delle abilità di deambulazione apprese nel salotto a quelle necessarie per camminare nel giardino è associato alla neuromodulazione. La neuromodulazione modifica le proprietà di input-output dei neuroni stessi tramite neuromodulatori chimici.

La plasticità sinaptica è la base di tutti gli ultimi progressi dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, finora nessun lavoro scientifico ha proposto un modo per introdurre un meccanismo di neuromodulazione nelle reti neurali artificiali. Questo nuovo metodo, descritto sulla rivista PLOS ONE, (1) è il risultato di una collaborazione estremamente fruttuosa tra neuroscienziati e ricercatori di intelligenza artificiale dell'Università di Liegi che sviluppano algoritmi intelligenti: due dottorandi, Nicolas Vecoven (2) e Antoine Wehenkel, (3) e due professori, Damien Ernst (4) (specialista in intelligenza artificiale) e Guillaume Drion (5) (neuroscienziato).

Questi ricercatori dell'Università di Liegi hanno sviluppato un'architettura di rete neurale artificiale completamente originale, introducendo un'interazione tra due sottoreti. La prima tiene conto di tutte le informazioni contestuali relative al compito da risolvere e, sulla base di queste informazioni, neuromodula la seconda sottorete alla maniera dei neuromodulatori chimici del cervello. Grazie alla neuromodulazione, questa seconda sottorete, che determina le azioni che devono essere eseguite dall'agente intelligente, può quindi essere adattata molto rapidamente al compito attuale. Ciò consente all'agente di risolvere in modo efficiente nuove attività.

Questa innovativa architettura è stata testata con successo su problematiche classate di navigazione per le quali è necessario un adattamento. In particolare, gli agenti addestrati a muoversi verso un obiettivo, evitando gli ostacoli, sono stati in grado di adattarsi a situazioni in cui il loro movimento è stato interrotto da direzioni del vento estremamente variabili.

Il professor Damien Ernst spiega: «La novità di questa ricerca è che, per la prima volta, i meccanismi cognitivi identificati nella neuroscienza stanno trovando applicazioni algoritmiche in un contesto multi-tasking. Questa ricerca apre prospettive nello sfruttamento dell'intelligenza artificiale della neuromodulazione, un meccanismo chiave nel funzionamento del cervello umano.»

Riferimenti:

(1) Introducing neuromodulation in deep neural networks to learn adaptive behaviours

(2) Nicolas Vecoven

(3) Antoine Wehenkel

(4) Damien Ernst

(5) Guillaume Drion

Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: A new method of artificial intelligence inspired by the functioning of the human brain

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