Di recente è apparso sulla rivista Applied Physics Letters, un esperimento che ha visto un robot capace di apprendere da veri neuroni. Si tratta di un lavoro estremamente interessante per la portata delle sue ricadute poiché cambia l’approccio che finora si era utilizzato in questo campo. Infatti, fino a questo momento gli studi tipici vedevano i computer apprendere sul campo tramite algoritmi di intelligenza artificiale. In questo caso, il computer (e il robot che è la componente in grado di interfacciarsi con la realtà) fa solo da intermediario verso una coltura di cellule nervose vere.
Per arrivare all’esperimento degli studiosi dell’Università di Tokyo è bene fare un passo indietro, agli anni 50 del secolo scorso. In quel periodo, ci furono i primi tentativi di ricreare i meccanismi del pensiero umano tramite il calcolatore. Una rete neurale è un modello matematico che cerca di riprodurre il funzionamento di rete neurale biologica. In particolare, attraverso una struttura non lineare, la rete neurale riceve input su numerosi recettori che a loro volta inoltrano il loro output a un’altra serie di nodi chiamati neuroni. E così via su vari livelli fino a produrre l’output finale.
Le reti neurali possono, quindi, essere addestrate per poter rispondere a svariati problemi che per la loro complessità non possono essere risolti con funzioni lineari. Fra le applicazioni più tipiche ci sono:
Attività che appartengono, appunto, alle capacità intellettive basilari degli esseri umani e che si è tentato di riprodurre tramite questi meccanismi.
La grande rivoluzione che porta l’esperimento condotto dai ricercatori dell’Università di Tokyo è la presenza di una vera rete di neuroni invece di una serie di livelli di neuroni artificiali. In questo caso il sistema è fatto da cellule neuronali vere collegate ad un computer che, a sua volta, funge da intermediario con il robot. Infatti, il piccolo robottino, grande all’incirca quanto una mano, è lasciato libero di muoversi su una superficie contenente degli ostacoli.
L’obiettivo del robot è raggiungere la destinazione senza sapere come fare ma attraverso un meccanismo definito “trial and error”, ovvero “prova e sbaglia”. Ad ogni tentativo errato del robot (ad esempio quando va a sbattere contro un ostacolo), i neuroni in coltura vengono stimolati dal computer tramite un impulso elettrico. In questo modo, il robot ha imparato a muoversi fra gli impedimenti del percorso per arrivare correttamente al traguardo finale.
Il co-autore dello studio, Hirokazu Takahashi, parla della capacità dei sistemi neuronali dei viventi di carpire un output coerente da uno stato di caos, poiché la rete usata presentava connessioni fra i neuroni causali. Sicuramente un grande traguardo, anche se ancora in stato embrionale, ma la speranza degli studiosi è che se questo approccio si rivelasse sufficientemente stabile e sicuro, le reti neurali coltivate potrebbero essere impiantate nei casi di reti biologiche danneggiate.