Le reti di intelligenza artificiale modellate sul cervello umano possono svolgere compiti cognitivi
Un nuovo studio della McGill University descrive in dettaglio come le reti di intelligenza artificiale (AI) modellate sul cervello umano possono svolgere compiti cognitivi in modo efficiente.
La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Nature Machine Intelligence il 9 agosto.
Ricostruire il modello di connettività cerebrale
Il team di ricercatori ha prima esaminato i dati della risonanza magnetica da un grande archivio di Open Science prima di ricostruire un modello di connettività cerebrale. Questo modello di connettività cerebrale è stato quindi applicato a una rete neurale artificiale (ANN), che è un sistema informatico che funziona in modo simile al cervello biologico.
La ANN è stata addestrata da un team di ricercatori del Neuro (Montreal Neurological Institute-Hospital) e del Quebec Artificial Intelligence Institute, e ha imparato a svolgere un compito di memoria cognitiva. Il team ha osservato la ANN mentre funzionava per completare l’attività.
Ci sono due fattori principali che fanno risaltare questo approccio rispetto a quelli precedenti sulla connettività cerebrale o connettomica. Il lavoro precedente spesso prevedeva la descrizione dell’organizzazione del cervello senza prestare molta attenzione a come esegue calcoli e funzioni. D’altra parte, le RNA tradizionali si basano su strutture arbitrarie, che non rappresentano accuratamente il modo in cui sono organizzate le reti cerebrali reali.
Con il nuovo approccio, i ricercatori hanno integrato la connettomica cerebrale nella costruzione di architetture ANN, che secondo loro avrebbe fornito informazioni su come il cablaggio del cervello supporta abilità cognitive specifiche. Stavano anche cercando di derivare nuovi principi di progettazione per reti artificiali.
I risultati del team
Il team ha scoperto che le ANN con connettività del cervello umano, o reti neurali neuromorfe, svolgono compiti di memoria cognitiva con maggiore flessibilità ed efficienza rispetto ad altre architetture. Le reti neurali neuromorfe erano in grado di utilizzare la stessa architettura sottostante per un’ampia gamma di capacità di apprendimento, che si sono diffuse in vari contesti.
Bratislav Misic è ricercatore presso The Neuro e autore senior della ricerca.
“Il progetto unisce due discipline scientifiche vivaci e frenetiche”, afferma Misic. “Neuroscienze e intelligenza artificiale condividono radici comuni, ma recentemente si sono differenziate. L’uso di reti artificiali ci aiuterà a capire come la struttura del cervello supporta la funzione cerebrale. A sua volta, l’utilizzo di dati empirici per creare reti neurali rivelerà i principi di progettazione per costruire una migliore IA. Quindi, i due si aiuteranno a informarsi a vicenda e ad arricchire la nostra comprensione del cervello”.
La ricerca è stata in parte finanziata dal Canada First Research Excellence Fund, che è stato assegnato alla McGill University per l’iniziativa Healthy Brains, Healthy Lives. Il finanziamento è stato fornito anche dal Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Fonds de Recherche du Québec — Santé, Canadian Institute for Advanced Research, Canada Research Chairs, Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies e Centre UNIQUE (Union of Neuroscience). e Intelligenza Artificiale).
