Gli scienziati hanno trovato un modo per integrare le cellule cerebrali umane viventi nei sistemi di elaborazione, e potrebbero potenzialmente obsoletizzare la “A” di IA.
In un documento di ricerca pubblicato oggi sulla rivista Nature Electronics, gli scienziati dell’Indiana University Bloomington hanno illustrato un nuovo sistema, denominato “Brainoware”, che utilizza organoidi cerebrali umani per completare compiti avanzati di intelligenza artificiale. Questi organoidi – masse di cellule o tessuti coltivati artificialmente che assomigliano a un organo – sono attualmente montati su un array di multielettrodi ad alta densità e sono piuttosto primitivi. Tuttavia, i ricercatori sperano che il loro utilizzo apra la strada a biocomputer in grado di eseguire gli stessi compiti dei computer, ma con un consumo energetico minimo.
“Un cervello umano spende in genere circa 20 watt, mentre l’attuale hardware per l’intelligenza artificiale consuma circa 8 milioni di watt, per pilotare una RNA (rete neurale artificiale) comparativa”, si legge nel documento di ricerca. “Brainoware potrebbe fornire ulteriori spunti per l’elaborazione dell’intelligenza artificiale, perché gli organoidi cerebrali possono fornire BNN (reti neurali biologiche) con complessità, connettività, neuroplasticità e neurogenesi, oltre a un basso consumo energetico e a un apprendimento rapido. “
Introduzione di “Brainoware”: strutture in miniatura simili al cervello fatte di cellule umane, note come organoidi cerebrali, che vengono utilizzate come IA viventi per svolgere compiti come la risoluzione di equazioni complesse 1/8https://t.co/nuCNOWNf3j
– Michael Le Page (@mjflepage.bsky.social) (@mjflepage) 14 marzo 2023
“I cervelli umani consumano molta meno energia e imparano molto più velocemente, quindi alcuni ricercatori vedono la biocomputazione come la strada da seguire”, ha scritto Michael Le Page su Twitter a marzo, ma ha fatto notare che spingere il campo al limite potrebbe sollevare questioni spinose.
Le Page ha citato la neurobiologa dello sviluppo di Cambridge Madeline Lancaster, che ha detto: “Se questi esperimenti li spingono oltre un limite etico è qualcosa che vogliamo certamente evitare, e la comunità scientifica ed etica si sta riunendo per definire dove sarebbe questo limite”.
Brainoware invia e riceve informazioni dall’organoide cerebrale attraverso la “computazione adattiva del serbatoio”. Questo metodo consente un apprendimento non supervisionato dai dati di addestramento, che può comunque modellare la connettività funzionale dell’organoide. Il potenziale pratico del sistema è stato dimostrato attraverso compiti come il riconoscimento vocale, dove ha distinto le voci dei singoli oratori con una precisione crescente dopo l’addestramento.
Ad esempio, gli organoidi sono stati addestrati a identificare la voce di un individuo in una serie di 240 clip audio di otto persone che pronunciavano suoni vocali giapponesi. Dopo l’addestramento, gli organoidi sono riusciti a completare il compito con un’accuratezza superiore al 70%.
Tuttavia, la scienza è ancora lontana dal costruire robot viventi. Gli organoidi sono riusciti solo a identificare un interlocutore, non a capire il discorso, il che significa che il percorso è ancora lungo e tortuoso prima che la tecnologia possa essere utilizzata in medicina o in ingegneria.
Titouan Parcollet dell’Università di Cambridge ha dichiarato alla rivista New Scientist che il potenziale della biocomputazione è vasto, ma ha ammesso che “gli attuali modelli di apprendimento profondo sono in realtà molto migliori di qualsiasi cervello in compiti specifici e mirati”.
I ricercatori hanno anche avvertito che i loro “attuali organoidi soffrono ancora di un’elevata eterogeneità, di una bassa velocità di generazione, di necrosi/ipossia e di varie vitalità”, rendendoli al momento impraticabili per qualsiasi altro scopo che non sia la ricerca.
Parallelamente allo sviluppo di Brainoware, l’IA è stata applicata in modo creativo in campi come la sanità, con innovazioni che aiutano a ripristinare la mobilità dei tetraplegici e modelli di IA in grado di leggere la mente. Tutti insieme, questi progressi evidenziano la natura versatile e trasformativa delle tecnologie AI.
