Introdução
Il confronto tra sistemi biologici (neuroni reali) e algoritmi informatici è un argomento affascinante per gli scienziati. Uno studio recente ha prodotto un'interessante scoperta confrontando il modo in cui neuroni coltivati in laboratorio e programmi informatici avanzati imparano a giocare a un semplice gioco. La ricerca ha utilizzato un sistema chiamato DishBrain, che consente ai neuroni in una capsula di laboratorio di "giocare" a un videogioco attraverso segnali elettrici.
Metodologia
I ricercatori hanno studiato due tipi di cellule cerebrali (neuroni):
- Cellule cerebrali umane coltivate in laboratorio
- Cellule cerebrali di topo coltivate in laboratorio
Queste cellule sono state confrontate con tre diversi programmi informatici che utilizzano l'intelligenza artificiale. Il gioco scelto era una versione semplificata del classico Pong, simile al tennis da tavolo, in cui una "racchetta" deve colpire una "palla" virtuale.
Termini importanti:
- Rally: Sequenza di colpi riusciti della palla senza errori
- Aces: Quando la palla non viene colpita correttamente all'inizio del gioco (simile al tennis)
risultati
Le cellule cerebrali hanno dimostrato prestazioni sorprendenti:
- Sono riusciti a tenere la palla in gioco più a lungo
- Hanno commesso meno errori al loro primo tentativo di battuta
- Hanno imparato più velocemente dei programmi per computer
La cosa più impressionante è che i neuroni hanno raggiunto queste prestazioni superiori ricevendo molte meno informazioni rispetto ai programmi per computer. Mentre i neuroni ricevevano segnali attraverso soli otto punti di contatto, i programmi per computer ricevevano informazioni molto più dettagliate dal gioco.
Discussione
I risultati suggeriscono che il cervello (anche solo poche cellule in laboratorio) ha modalità di apprendimento più efficienti rispetto ai computer moderni. Questa efficienza potrebbe essere correlata al modo in cui i neuroni:
- Si collegano tra loro
- Modifica le tue connessioni con l'esperienza
- Adattarsi a nuove situazioni
Inoltre, i neuroni possono fare tutto questo consumando molta meno energia di un computer.
Conclusione
Questa ricerca ci dimostra che abbiamo ancora molto da imparare sul funzionamento del cervello per migliorare i nostri computer e i programmi di intelligenza artificiale. Lo studio apre interessanti possibilità per il futuro:
- Sviluppo di computer più efficienti
- Creazione di sistemi che combinano neuroni e circuiti elettronici
- Una migliore comprensione di come il nostro cervello impara
La scoperta che anche poche cellule cerebrali possono superare in prestazioni complesse i programmi informatici in determinati compiti ci dimostra quanto la natura abbia ancora da insegnarci sull'elaborazione delle informazioni e sull'apprendimento.
riferimento: https://arxiv.org/pdf/2405.16946
