Reti di intelligenza artificiale modellate sul cervello umano possono eseguire compiti cognitivi

Uno studio recente dell’Università McGill descrive come le reti di intelligenza artificiale (AI) modellate sul cervello umano possano eseguire compiti cognitivi in modo efficiente.

La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Nature Machine Intelligence il 9 agosto.

Ricostruire il modello di connettività del cervello

Il team di ricercatori ha esaminato inizialmente i dati di risonanza magnetica da un grande repository di scienza aperta, prima di ricostruire un modello di connettività del cervello. Questo modello di connettività del cervello è stato poi applicato a una rete neurale artificiale (ANN), che è un sistema di calcolo che funziona in modo simile al cervello biologico.

La rete neurale artificiale è stata addestrata da un team di ricercatori presso The Neuro (Istituto neurologico di Montreal) e l’Istituto di intelligenza artificiale del Québec, e ha imparato a eseguire un compito di memoria cognitiva. Il team ha osservato la rete neurale artificiale mentre lavorava per completare il compito.

Ci sono due fattori principali che rendono questo approccio diverso rispetto a quelli precedenti sulla connettività del cervello, o connectomica. I lavori precedenti spesso consistevano nel descrivere l’organizzazione del cervello senza prestare molta attenzione a come esegue calcoli e funzioni. D’altra parte, le reti neurali artificiali tradizionali si basano su strutture arbitrarie, che non rappresentano con precisione il modo in cui sono organizzate le reti del cervello reale.

Con il nuovo approccio, i ricercatori hanno integrato la connectomica del cervello nella costruzione di architetture di reti neurali artificiali, che ritenevano avrebbe fornito informazioni su come il cablaggio del cervello supporta abilità cognitive specifiche. Stavano anche cercando di derivare principi di progettazione innovativi per reti artificiali.

I risultati del team

Il team ha scoperto che le reti neurali artificiali con connettività del cervello umano, o reti neurali neuromorfiche, eseguivano compiti di memoria cognitiva con maggiore flessibilità ed efficienza rispetto ad altre architetture. Le reti neurali neuromorfiche erano in grado di utilizzare la stessa architettura sottostante per una vasta gamma di capacità di apprendimento, che si estendevano attraverso vari contesti.

Bratislav Misic è un ricercatore presso The Neuro e l’autore senior della ricerca.

“Il progetto unisce due discipline scientifiche vibranti e in rapida evoluzione”, afferma Misic. “Le neuroscienze e l’intelligenza artificiale condividono radici comuni, ma si sono recentemente divise. Utilizzare reti artificiali ci aiuterà a comprendere come la struttura del cervello supporti la funzione del cervello. A sua volta, utilizzare dati empirici per creare reti neurali rivelerà principi di progettazione per costruire un’intelligenza artificiale migliore. Quindi, le due discipline si aiuteranno a vicenda e arricchiranno la nostra comprensione del cervello.”

La ricerca è stata finanziata in parte dal Canada First Research Excellence Fund, assegnato all’Università McGill per l’iniziativa Healthy Brains, Healthy Lives. Il finanziamento è stato anche fornito dal Consiglio di ricerca delle scienze naturali e dell’ingegneria del Canada, Fonds de Recherche du Québec — Santé, Istituto canadese per la ricerca avanzata, Canada Research Chairs, Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies, e Centre UNIQUE (Unione di neuroscienze e intelligenza artificiale).