I ricercatori ottengono insight su come fare in modo che l’IA pensi come noi

I ricercatori dell’Università di Tokyo hanno ottenuto nuove informazioni su come un’intelligenza artificiale (IA) potrebbe essere fatta per pensare come noi. I ricercatori descrivono come un robot potrebbe essere insegnato a navigare attraverso un labirinto stimolando elettricamente una coltura di cellule nervose del cervello connesse al robot.

La nuova ricerca è stata pubblicata in Applied Physics Letters.

Cellule nervose come serbatoio fisico

Le cellule nervose, che sono neuroni, sono state coltivate da cellule viventi. Agiscono come serbatoio fisico che consente alla macchina di costruire segnali coerenti, considerati segnali omeostatici.

Questi segnali informano il robot che l’ambiente è mantenuto all’interno di una certa gamma e agiscono come base mentre si muove liberamente attraverso il labirinto.

Nel test, i neuroni nella coltura cellulare sono stati disturbati da un impulso elettrico ogni volta che il robot si è allontanato nella direzione sbagliata o si è trovato di fronte alla direzione sbagliata. In tutti i test, il robot è stato continuamente alimentato con segnali omeostatici interrotti da segnali di disturbo fino a quando non è stato in grado di risolvere con successo il compito del labirinto.

Comportamento orientato agli obiettivi

Secondo i ricercatori, questi risultati suggeriscono che il comportamento orientato agli obiettivi può essere generato senza ulteriore apprendimento. Ciò si ottiene inviando segnali di disturbo a un sistema incorporato. Il robot dipendeva interamente dagli impulsi elettrici di prova e errore poiché non poteva vedere l’ambiente o ottenere informazioni sensoriali.

Hirokazu Takahashi è professore associato di meccano-informatica.

“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 caotico”, ha detto Takahashi.

I ricercatori hanno utilizzato questo principio per dimostrare che le capacità di risoluzione dei compiti intelligenti possono essere prodotte attraverso l’utilizzo di computer con serbatoio fisico, consentendo l’estrazione dei segnali neuronali. Ciò consente anche la consegna di segnali omeostatici o di disturbo e tutto ciò consente al computer di creare un serbatoio che comprende come risolvere il compito.

“Un cervello di un bambino delle elementari non è in grado di risolvere problemi matematici in un esame di ammissione al college, forse perché la dinamica del cervello o il loro ‘computer con serbatoio fisico’ non è abbastanza ricco”, ha detto Takahashi. “La capacità di risoluzione dei compiti è determinata da quanto ricca è la gamma di modelli spaziotemporali che la rete può generare”.

Secondo il team, l’utilizzo 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 computer neuromorfico.