Nuovo Modello Neurocomputazionale del Cervello Potrebbe Avanzare la Ricerca sull’Intelligenza Artificiale

Uno studio recente dell’Università di Montreal introduce un nuovo modello neurocomputazionale del cervello umano. Questo nuovo modello fornisce una comprensione più approfondita di come il cervello sviluppi capacità cognitive complesse e potrebbe avanzare la ricerca sull’intelligenza artificiale (AI) neurale.

Lo studio è stato pubblicato il 19 settembre sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

È stato condotto da un gruppo internazionale di ricercatori dell’Istitut Pasteur e della Sorbonne Université di Parigi, del CHU Sainte-Justine, del Mila – Istituto di Intelligenza Artificiale del Quebec e dell’Université de Montréal.

Sviluppo Neurale

Lo studio descrive lo sviluppo neurale su tre livelli gerarchici di elaborazione delle informazioni:

• Livello Sensorimotorio: Esplora come l’attività interna del cervello apprenda modelli dalla percezione e li associ a azioni.
  
• Livello Cognitivo: Esamina come il cervello combini contestualmente quei modelli.

• Livello della Coscienza: Considera come il cervello si dissoci dal mondo esterno e manipoli modelli appresi (attraverso la memoria) non più accessibili alla percezione.

La nuova ricerca fornisce una comprensione più approfondita dei meccanismi fondamentali che sottostanno alla cognizione a causa della focalizzazione del modello sull’interazione tra due tipi fondamentali di apprendimento. Il primo è l’apprendimento di Hebb, che è associato alla regolarità statistica, come la ripetizione. Il secondo è l’apprendimento per rinforzo, che è associato alla ricompensa e al neurotrasmettitore dopamina.

Il modello appena sviluppato risolve tre compiti di complessità crescente attraverso i livelli e il team ha introdotto un nuovo meccanismo fondamentale ogni volta, che lo ha aiutato a progredire.

I risultati hanno messo in evidenza due meccanismi fondamentali per lo sviluppo multilivello delle capacità cognitive nelle reti neurali biologiche:

• Epirogenesi Sinaptica: L’apprendimento di Hebb si verifica a livello locale mentre l’apprendimento per rinforzo si verifica a livello globale.

• Dinamiche Auto-Organizzate: Attività spontanea e rapporto bilanciato eccitatorio/inibitorio dei neuroni.

Prossima Generazione di Intelligenza Artificiale e Coscienza Artificiale

Guillaume Duman è un membro del team e professore assistente di psichiatria computazionale all’UdeM, nonché ricercatore principale al Centro di Ricerca del CHU Sainte-Justine.

“Il nostro modello dimostra come la convergenza neuro-AI metta in luce meccanismi biologici e architetture cognitive che possono alimentare lo sviluppo della prossima generazione di intelligenza artificiale e addirittura portare alla coscienza artificiale”, afferma Dumas.

Per raggiungere questo obiettivo, Dumas afferma che potrebbero dover integrare le dimensioni sociali della cognizione. Il team sta ora esaminando l’integrazione delle dimensioni biologiche e sociali e ha già creato la prima simulazione di due cervelli interagenti.

Il team ritiene che ancorando i modelli computazionali futuri alle realtà biologiche e sociali, potranno ottenere una comprensione più approfondita dei meccanismi fondamentali che sottostanno alla cognizione. Ritiene inoltre che ciò fornirà un ponte tra l’AI e il cervello umano.