L‘intelligenza artificiale potrebbe essere in procinto di ottenere risultati molto più “intelligenti”. Un team internazionale di scienziati ha sviluppato infatti un nuovo tipo di sinapsi sintetica per sistemi di intelligenza artificiale, utilizzando il modello della rete neurale. Nelle reti neurali artificiali, i sistemi di calcolo sono progettati per emulare la funzione del cervello umano, con i neuroni digitali e le sinapsi che replicano la funzione delle loro controparti biologiche.
In questo contesto, le sinapsi servono come gateway per i neuroni, sia sintetici che biologici, per passare informazioni e segnali l’uno all’altro. Sono il tessuto connettivo sia nelle reti neurali che in quelle biologiche e artificiali. Si stima che il tipico sistema nervoso umano contenga più di 100 trilioni di sinapsi.
Se gli scienziati hanno avuto un notevole successo negli studi sulle reti neurali artificiali, i sistemi IA contemporanei sono stati bloccati da una specifica limitazione. Nel cervello dei mammiferi, le sinapsi possono ospitare contemporaneamente due tipi di segnali – inibitori ed eccitativi. Ma le sinapsi artificiali, realizzate con componenti elettroniche nanoscopiche, possono elaborare solo un tipo di segnale alla volta. Di conseguenza, i sistemi IA possono funzionare solo a metà. Fino ad ora.
I ricercatori statunitensi e cinesi hanno sviluppato una sinapsi sintetica che può gestire entrambi i tipi di segnali, riconfigurandosi. “Queste nuove sinapsi artificiali consentono di riconfigurare la stessa sinapsi nei modi eccitatori o inibitori, cosa che non è stata possibile in precedenza nei dispositivi sinaptici artificiali a stato solido“, ha detto il co-autore Han Wang, dell’Università della California meridionale. “Questa nuova flessibilità funzionale è importante per consentire una rete neurale artificiale più complessa che può anche riconfigurare dinamicamente proprio come fa il nostro cervello“.
Han ha spiegato che, nel cervello umano, tipicamente le risposte eccitatrici rendono il cervello più eccitato e attento, mentre le risposte inibitorie lo rendono più calmo e rilassato. Nel sistema nervoso, le risposte “eccitatorie” provocano contrazioni muscolari e quelli inibitori causano il rilassamento dei muscoli.
Le nuove sinapsi artificiali consentono funzioni analoghe nei sistemi informatici. Laddove il sistema nervoso utilizza sinapsi biologiche per elaborare segnali chimici ed elettrici, le reti neurali artificiali utilizzano sinapsi sintetiche per elaborare informazioni digitali. “In una rete neurale artificiale, i segnali eccitativi rafforzano certi collegamenti all’interno della rete e la risposta inibitoria indebolisce tali connessioni“, ha dichiarato Wang. Questo tipo di emulazione biologica è fondamentale per lo sviluppo delle capacità cognitive di nuova generazione nelle reti neurali artificiali. “I sistemi nervosi più sofisticati potrebbero essere emulati, rendendo il sistema potenzialmente più intelligente e versatile“.
E conclude con una metafora automobilistica: “È proprio come l’acceleratore e il freno, i due lavorano insieme per garantire le funzioni corrette e la stabilità delle attività cerebrali“.
