Un team di ricercatori ha scoperto una straordinaria somiglianza tra le reti neurali artificiali e il nostro cervello su come percepiamo il mondo che ci circonda. Solitamente nel cervello umano le informazioni visive passano attraverso alcune cortecce, ciascuna percependo una determinata sfumatura per poi mettere insieme la nostra percezione del mondo.
Lo studio pubblicato sulla rivista Current Biology ha scoperto che gli aspetti delle forme 3D, come protuberanze e sfere, vengono interpretati nelle prime fasi del processo. E si scopre che la stessa cosa accade anche nelle reti neurali artificiali. Ciò potrebbe non sembrare troppo scioccante che le reti neurali, una sorta di architettura di intelligenza artificiale modellata esplicitamente sul cervello, interpretano le informazioni in modo simile.
Dobbiamo sapere che al momento dello studio i ricercatori non conoscevano questa particolare caratteristica dei cervelli biologici e del loro funzionamento se non grazie all’algoritmo AlexNet. “Sono rimasto sorpreso di vedere segnali forti e chiari per la forma 3D già nella V4″, ha detto in un comunicato stampa Ed Connor, autore dello studio, riferendosi a una specifica corteccia visiva.
Il parallelo inaspettato suggerisce che le reti neurali possono insegnarci il nostro cervello proprio come usiamo ciò che sappiamo sul cervello per sviluppare nuove reti neurali. “Le reti artificiali sono i modelli attuali più promettenti per la comprensione del cervello“, ha detto Connor. “Al contrario, il cervello è la migliore fonte di strategie per avvicinare l’intelligenza artificiale all’intelligenza naturale“.
Questa somiglianza dimensionale è coerente con i risultati che mostrano una stretta relazione tra la lavorazione di forme piatte e solide. La scoperta di una sintonizzazione esplicita per motivi di forma solida suggerisce che la prima rappresentazione della forma 3D può essere una potente soluzione generale per la visione degli oggetti. Si aggiunge inoltre un peso sostanziale all’idea che le reti moderatamente profonde siano modelli accurati per i meccanismi di elaborazione del percorso ventrale. Questa scoperta di un tipo di corrispondenza con una rete profonda è preliminare, ma punta verso ulteriori direzioni per indagare il cervello e le reti profonde in parallelo.
Foto di Pete Linforth da Pixabay
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