Il Futuro delle Interfacce Cervello-Macchina: Intelligenza Simbiotica vs Intelligenza Umana

Esploreremo cosa sia l’Amplificazione dell’Intelligenza attraverso le interfacce cervello-macchina (BMI), perché è importante e perché potrebbe esserci un futuro divario tra gli esseri umani che rimangono non potenziati e quelli che scelgono di amplificare la propria intelligenza creando una simbiosi sinergica con l’Intelligenza Artificiale (AI).

Gli esseri umani che si connettono con le BMI saranno dotati di prestazioni cognitive migliorate e di una maggiore produttività sul posto di lavoro e oltre.

Cosa è l’Amplificazione dell’Intelligenza?

Il concetto di Amplificazione dell’Intelligenza è stato introdotto per la prima volta da William Ross Ashby nel suo libro rivoluzionario intitolato Introduzione alla Cibernetica. Il termine è poi evoluto e diventato ciò che oggi riconosciamo come Intelligenza Potenziata, una sottosezione dell’apprendimento automatico progettata principalmente per migliorare e potenziare l’intelligenza umana con l’aiuto dell’AI. Il concetto è quello di migliorare sia la presa di decisioni umana, sia l’accesso rapido alle informazioni che gli esseri umani hanno per migliorare la qualità di quelle decisioni. Questo è il punto in cui il significato attuale di Intelligenza Potenziata si conclude, si tratta di un’AI che utilizza l’apprendimento automatico e il deep learning per assistere gli esseri umani con dati azionabili, ma non esiste una relazione simbiotica in tempo reale.

È qui che entrano in scena le BMI, che consentiranno di migliorare la cognizione umana ben al di là della versione attuale di Intelligenza Potenziata.

A differenza del nostro accesso ai dati che avviene con computer, smartphone o altri dispositivi, una BMI è progettata in modo da consentire l’accesso a Internet e all’AI che consente l’accesso a Internet senza un dispositivo esterno. La BMI sarà impiantata all’interno del cervello umano e diventerà essenzialmente un’estensione della mente umana.

In altre parole, invece di affidarsi alla memoria o di dover aprire un libro o visitare un sito web, un essere umano potenziato potrebbe avere accesso a tutte le informazioni archiviate su Internet e un AI avanzato potrebbe fornire i punti di dati rilevanti al cervello umano, consentendo all’essere umano di essere pienamente in controllo. Se hai mai avuto un momento in cui non riesci a ricordare un particolare ricordo o a ricordare una data specifica, è un’esperienza frustrante. Con l’Intelligenza Potenziata potresti avere un ricordo perfetto grazie al sistema AI che diventa un’estensione della tua banca dati biologica.

Questo tipo di amplificazione dell’intelligenza è stato ulteriormente esplorato in “Simbiosi Uomo-Computer“, un articolo speculativo pubblicato nel 1960 da J.C.R. Licklider. Questo articolo offre una descrizione precoce di come gli esseri umani devono imparare a controllare l’AI formando una relazione simbiotica con l’AI. Come affermato da J.C.R. Licklider, “Per consentire agli uomini e ai computer di cooperare nella presa di decisioni e nel controllo di situazioni complesse senza una dipendenza rigida da programmi predeterminati”.

L’apprendimento automatico è il segreto per garantire che un computer non sia predeterminato, ma non affronta ancora il problema di come possiamo accedere a questa simbiosi.

J.C.R. Licklider ha continuato con questo commento, “La speranza è che, in non troppi anni, i cervelli umani e le macchine da calcolo saranno accoppiati molto strettamente e che la partnership risultante penserà come nessun cervello umano ha mai pensato e elaborerà i dati in un modo che non è stato raggiunto dalle macchine di elaborazione delle informazioni che conosciamo oggi.”

Un esempio precoce di come questo viene implementato può essere visto nel mondo degli scacchi. Mentre la maggior parte delle persone conosce la sconfitta di Garry Kasparov nel 1997 contro il computer Deep Blue della IBM, c’è uno sviluppo più recente e interessante.

Mentre sappiamo da decenni che un sistema AI avanzato può facilmente sconfiggere qualsiasi giocatore di scacchi, ciò che è più interessante sono gli sviluppi recenti in cui un AI può essere sconfitto da un team umano e AI. In questo ambiente cooperativo, il team divide i compiti, l’AI esegue i calcoli massicci, il riconoscimento dei modelli e il pensiero avanzato. L’essere umano aggiunge valore sfruttando l’intuizione umana e decenni di studio della scacchiera.

Mentre attualmente il team umano e AI può sconfiggere un AI, rimane sconosciuto se questo tipo di vittoria rimarrà costante in futuro. Tuttavia, questo è un indicatore serio che, se gli esseri umani saranno in grado di comunicare, coordinare e controllare correttamente un AI che è essenzialmente un’estensione della loro mente, i problemi importanti che non possono essere affrontati dagli esseri umani oggi o da programmi AI autonomi potrebbero essere gestiti da un’unione di entrambi.

Uno degli ultimi commenti di J.C.R. Licklider descrive chiaramente l’importanza di progettare le BMI in grado di abilitare la comunicazione AI in tempo reale all’interno del cervello umano.

“L’altro obiettivo principale è strettamente correlato. È quello di portare le macchine da calcolo efficacemente nei processi di pensiero che devono svolgersi in “tempo reale”, un tempo che si muove troppo velocemente per consentire l’uso di computer in modi convenzionali. Immagina di cercare, ad esempio, di dirigere una battaglia con l’aiuto di un computer su una tabella di marcia del genere. Formuli il tuo problema oggi. Domani trascorri con un programmatore. La settimana successiva il computer dedica 5 minuti a montare il tuo programma e 47 secondi a calcolare la risposta al tuo problema. Ricevi un foglio di carta lungo 20 piedi, pieno di numeri che, invece di fornire una soluzione finale, suggeriscono solo una tattica che dovrebbe essere esplorata mediante simulazione. Ovviamente, la battaglia sarebbe finita prima che il secondo passo della sua pianificazione fosse iniziato. Per pensare in interazione con un computer nello stesso modo in cui pensi con un collega la cui competenza integra la tua richiederà un accoppiamento molto più stretto tra uomo e macchina di quanto suggerito dall’esempio e di quanto possibile oggi.”

Come funziona l’Amplificazione dell’Intelligenza?

L’amplificazione dell’intelligenza attraverso le BMI è ancora ai suoi primi giorni e si tratta di un lavoro in corso. È necessario capire che il cervello umano si avvale del riconoscimento dei modelli per comprendere la simbologia e creare collegamenti tra i dati. Ad esempio, se vedi linee strutturate in una sequenza specifica come la lettera A, puoi poi riconoscere il simbolo A. Da lì in poi puoi avere la lettera che forma un modello nel tuo cervello quando leggi la parola APPLE. Puoi poi riconoscere modelli aggiuntivi quando leggi che UNA MELA È CADUTA DA UN ALBERO. Il cervello umano continua a creare collegamenti da caratteri, a parole, a frasi, a paragrafi, a capitoli e poi a libri e oltre.

Il problema è che il cervello umano non ha un ricordo perfetto e questo sistema imperfetto causa il fallimento dei sistemi di riconoscimento dei modelli. Immagina cosa succederebbe se potessi leggere un intero libro e un sistema AI fosse in grado di formare quei riconoscimenti di modelli necessari per fornire un ricordo perfetto. Ciò migliorerebbe la capacità dell’essere umano di lavorare su un saggio, di creare prodotti o servizi che si basano su quelle informazioni o di avere semplicemente una conversazione intelligente senza alcuna lacuna nella memoria.

In altri casi, mentre sei in mezzo a una conversazione, il cervello umano potrebbe connettersi istantaneamente a Internet per localizzare in tempo reale le informazioni e distribuire o trasmettere quelle informazioni. Invece di dover guardare un video di YouTube più volte per imparare qualcosa, guardarlo una volta sarebbe sufficiente per un ricordo perfetto. Il vantaggio aggiuntivo dei sistemi di riconoscimento dei modelli è che il cervello umano potrebbe decodificare il video e l’audio più velocemente del tempo reale. Ciò significa che l’essere umano potrebbe assorbire il contenuto del video a velocità di 2x, 3x o oltre.

Dove posso trovare le Interfacce Cervello-Macchina?

Siamo ancora ai primi giorni per questo tipo di Amplificazione dell’Intelligenza. Ci sono molti sforzi in corso per sviluppare vari BMI che potrebbero eventualmente evolversi in questo tipo di applicazione. Il più notevole è la società di Elon Musk, Neuralink, che si trova alle prime fasi di sviluppo di una BMI ad alta larghezza di banda per connettere esseri umani e computer.

Neurallink sta lavorando per creare il primo impianto neurale che consentirà agli utenti di controllare un computer o un dispositivo mobile in qualsiasi luogo. Per raggiungere questo obiettivo, vengono inseriti fili a scala micron in aree del cervello che controllano il movimento. Ogni filo contiene molti elettrodi e li collega a un impianto chiamato Link.

Anche gli sviluppatori di un sistema BMI potrebbero non capire completamente come funziona a livello neurochimico micron. A causa della plasticità del cervello umano (capacità di modificarsi), è in realtà il cervello umano che riceve input e poi impara da solo le uscite necessarie per far funzionare la magia della BMI.

La maggior parte delle BMI utilizza un decodificatore per decifrare le onde cerebrali e i modelli che vengono ricevuti dal cervello umano. Questo decodificatore utilizza vari tipi di apprendimento automatico, compreso il deep learning, per imparare a decodificare le informazioni ricevute nel tentativo di identificare le intenzioni di movimento e le azioni desiderate. Decodificando questi modelli, può capire meglio cosa il cervello umano sta cercando di raggiungere.

Si tratta di un sistema a ciclo chiuso in cui l’utente fa un’intenzione motoria semplicemente pensando e il decodificatore Neurallink decifra l’intenzione. Ciò traduce il pensiero in azione, che viene poi attuata nel mondo da un cursore o da un braccio robotico. L’essere umano riceve una conferma visiva di un’azione riuscita e quel feedback neurochimico addestra il cervello a controllare più facilmente Neurallink. La sfida per qualsiasi azienda BMI è costruire un decodificatore che non sia troppo oneroso per l’utente finale.

Alcuni dei problemi con le attuali BMI coinvolgono la latenza, ovvero il ritardo tra input e output sia sul lato umano che su quello della BMI. Attualmente, Neuralink sta lavorando per risolvere alcuni dei problemi coinvolti in questo problema, come affermato da Joseph O’Doherty, un neuroingegnere di Neuralink e capo del team di segnali cerebrali, in un’intervista.

“Il passo uno è trovare le fonti di latenza ed eliminarle tutte. Vogliamo avere una bassa latenza in tutto il sistema. Ciò include la rilevazione degli spike; ciò include l’elaborazione su l’impianto; ciò include la radio che deve trasmetterli – ci sono tutti i dettagli di packetizzazione con Bluetooth che possono aggiungere latenza. E ciò include il lato ricevente, dove si esegue un po’ di elaborazione nel passaggio di inferenza del modello e che persino include il disegno dei pixel sullo schermo per il cursore che stai controllando. Ogni piccola quantità di ritardo che si ha lì aggiunge un ritardo e ciò influisce sul controllo a ciclo chiuso.”

Mentre Neuralink è l’esempio più popolare di una BMI, ci sono molti altri team che lavorano su progetti affascinanti. Ad esempio, i ricercatori dell’Istituto Medico Howard Hughes hanno abilitato con successo una BMI a scrivere la scrittura mentale degli utenti per la prima volta. Il team ha decifrato l’attività cerebrale associata alla scrittura a mano per raggiungere il risultato. In questo caso, con la pratica, il cervello ha imparato a pensare strategicamente alla scrittura in una sequenza che è stata poi riconosciuta dalla BMI. Il partecipante paralizzato è stato in grado di digitare 90 caratteri al minuto, il che è più del doppio della quantità registrata in precedenza con un tipo diverso di BMI.

Un altro esempio include uno studio con due partecipanti a un trial clinico che hanno la paralisi e hanno utilizzato il sistema BrainGate con un trasmettitore wireless. Attraverso il trasmettitore wireless, sono stati in grado di puntare, fare clic e digitare su un tablet computer standard.

Intelligenza Simbiotica Potenziata vs Intelligenza Umana

Possiamo immaginare un mondo in cui alcuni esseri umani sono potenziati mentre altri esseri umani scelgono di essere naturali e non si potenziano. Il pericolo dietro questo è che amplificherà il divario tra esseri umani ricchi con i mezzi finanziari per potenziarsi e altri esseri umani che scelgono di rimanere non potenziati.

Un dipendente che è potenziato sarà in grado di ottenere risparmi di tempo significativi senza dover dubitare di se stesso, con la capacità di ricordare facilmente le informazioni o di recuperare dati precedentemente sconosciuti da Internet. Un AI potrebbe rapidamente avvertire l’essere umano (o filtrare) le informazioni che sono irrilevanti, false o di scarsa qualità. L’essere umano potenziato con un ricordo perfetto potrebbe cambiare il modo in cui esegue i compiti e potrebbe aumentare esponenzialmente sia l’efficienza che la produttività.

Invece di digitare del testo o di parlare ad alta voce, l’essere umano potenziato potrebbe semplicemente pensare e il testo apparirebbe magicamente sullo schermo. I risparmi di tempo derivanti da questa versione più semplice di una BMI sarebbero significativi. La BMI con il sistema AI potrebbe semplicemente essere impiantata nel cervello umano e caricata wirelessmente a fonti di alimentazione esterne o potrebbe essere in grado di alimentarsi effettivamente con le stesse calorie e risorse che sono incorporate nel corpo e nel cervello umano. Sebbene sia altamente speculativo, potrebbero esserci nanobot che possono attraversare la barriera emato-encefalica per generare una BMI.

Un essere umano potenziato potrebbe trovare che la conversazione con un essere umano non potenziato sia ridondante e noiosa. Potrebbero scegliere di associarsi con altri esseri umani potenziati che desiderano collaborare per lanciare aziende, scrivere saggi fondamentali o diventare produttivi in altri modi. Un datore di lavoro potrebbe scegliere di ignorare le credenziali educative o l’esperienza per concentrarsi solo sull’assunzione di personale che è stato potenziato.

La società potrebbe prendere percorsi diversi, ognuno dei quali porta a risultati diversi. Su un percorso potrebbero esserci due tipi di esseri umani che imparano semplicemente a coesistere.

Prima che le BMI raggiungano questo stato, gli sviluppi iniziali si concentrano su problemi neurologici che includono i seguenti:

• Perdita di memoria
• Perdita dell’udito
• Cecità
• Paralisi
• Depressione
• Insonnia
• Dolore estremo
• Convulsioni
• Ansia
• Dipendenza
• Stroke
• Danni cerebrali

Non dovrebbe essere dimenticato che l’obiettivo a lungo termine di Neurallink, come dichiarato da Elon Musk, è: “Creare un’interfaccia ad alta larghezza di banda che consenta agli esseri umani di andare con il flusso”. Le implicazioni sono che, se sviluppiamo con successo l’Intelligenza Artificiale Generale, questo sviluppo ci porta inevitabilmente alla Superintelligenza. Una BMI sarà la soluzione finale dell’umanità per vivere in un mondo che presenta una Superintelligenza molto più avanzata dei nostri attuali cervelli biologici. Rimane da vedere quanti esseri umani scelgono di potenziarsi, nel frattempo le BMI rimangono uno degli sviluppi più importanti che presentano sistemi di apprendimento per rinforzo profondo.