Ps qualcuno si ricorda il programma giapponese per i computer di quinta generazione per l’intelligenza artificiale basati sul calcolo parallelo ?
I ricercatori dell’Università di Tokyo hanno acquisito nuove informazioni su come un’intelligenza artificiale (AI) potrebbe essere fatta pensare come noi. I ricercatori delineano come si potrebbe insegnare a un robot a navigare in un labirinto stimolando elettricamente una coltura di cellule nervose cerebrali collegate al robot.
La nuova ricerca è stata pubblicata su Applied Physics Letters .
Cellule nervose come serbatoio fisico
Le cellule nervose, che sono neuroni, sono state coltivate da cellule viventi. Agiscono come il serbatoio fisico che consente alla macchina di costruire segnali coerenti, che sono considerati segnali omeostatici.
Questi segnali informano il robot che l’ambiente viene mantenuto entro un certo intervallo e fungono da linea di base mentre si muove liberamente attraverso il labirinto.
Durante i test, i neuroni nella coltura cellulare sono stati disturbati da un impulso elettrico ogni volta che il robot virava nella direzione sbagliata o affrontava la direzione sbagliata. Durante tutte le prove, il robot è stato continuamente alimentato dai segnali omeostatici interrotti dai segnali di disturbo fino a quando non è stato in grado di risolvere con successo il compito del labirinto.
Raggiungere un comportamento mirato
Secondo i ricercatori, questi risultati suggeriscono che il comportamento finalizzato può essere generato senza alcun apprendimento aggiuntivo. Ciò si ottiene inviando segnali di disturbo a un sistema incorporato. Il robot dipendeva interamente dagli impulsi elettrici di prova ed errore poiché non poteva vedere l’ambiente o ottenere informazioni sensoriali.
Hirokazu Takahashi è professore associato di meccanoinformatica.
“Io stesso sono stato ispirato dai nostri esperimenti per ipotizzare che l’intelligenza in un sistema vivente emerga da un meccanismo che estrae un output coerente da uno stato disorganizzato, o uno stato caotico”, ha detto Takahashi.
I ricercatori hanno utilizzato questo principio per dimostrare che le capacità intelligenti di risoluzione dei compiti possono essere prodotte attraverso l’uso di computer con serbatoio fisico, consentendo l’estrazione di segnali neuronali. Ciò consente anche la consegna di segnali omeostatici o di disturbo, e tutto ciò consente al computer di creare un serbatoio che capisce come risolvere il compito.
“Un cervello di [un] bambino della scuola elementare non è in grado di risolvere problemi matematici in un esame di ammissione all’università, forse perché le dinamiche del cervello o il loro ‘computer serbatoio fisico’ non sono abbastanza ricchi”, ha detto Takahashi. “La capacità di risolvere i compiti è determinata da quanto è ricco un repertorio di modelli spazio-temporali che la rete può generare”.
Secondo il team, l’uso del calcolo del serbatoio fisico in questo contesto potrebbe contribuire a una migliore comprensione di come funziona il cervello e potrebbe portare allo sviluppo di un nuovo computer neuromorfo.
