I ricercatori ottengono informazioni su come far pensare l'IA come noi

I ricercatori dell'Università di Tokyo hanno acquisito alcune nuove informazioni su come un'intelligenza artificiale (AI) potrebbe essere indotta a pensare come noi. I ricercatori delineano come si potrebbe insegnare a un robot a navigare attraverso un labirinto stimolando elettricamente una coltura di cellule nervose del cervello che sono collegate al robot. 

La nuova ricerca è stata pubblicata in Applied Physics Letters. 

Le 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 ha virato nella direzione sbagliata o ha affrontato 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. 

Raggiungimento diretto all'obiettivo Comportamento

Secondo i ricercatori, questi risultati suggeriscono che il comportamento diretto a un obiettivo 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 un professore associato di meccano-informatica.

"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 è possibile produrre capacità intelligenti di risoluzione dei compiti attraverso l'uso di computer serbatoio fisici, 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 delle scuole elementari non è in grado di risolvere problemi matematici in un esame di ammissione all'università, forse perché la dinamica del cervello o il loro 'computer di riserva fisica' non è abbastanza ricco", ha detto Takahashi. "La capacità di risolvere i compiti è determinata dalla ricchezza di un repertorio di modelli spaziotemporali 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 al nuovo sviluppo di un computer neuromorfo.