Un semplice modello del cervello per le AI

La scorsa settimana, Google Research ha tenuto un workshop online sulla comprensione concettuale dell’apprendimento profondo. Il workshop, che comprendeva presentazioni di premiati scienziati informatici e neuroscienziati, ha discusso come le nuove scoperte nell’apprendimento profondo e nelle neuroscienze possono aiutare a creare migliori sistemi di intelligenza artificiale.

Una presentazione in particolare si è distinta: il discorso sulle rappresentazioni delle parole nel cervello, di Christos Papadimitriou, professore di informatica all’Università di Columbia.

Nella sua presentazione, Papadimitriou, un destinatario del premio Gödel e del premio Knuth, ha discusso come la nostra crescente comprensione dei meccanismi di elaborazione delle informazioni nel cervello potrebbe aiutare a creare algoritmi che sono più robusti nella comprensione e nel coinvolgimento nelle conversazioni. Papadimitriou ha presentato un modello semplice ed efficiente che spiega come diverse aree del cervello intercomunicano per risolvere problemi cognitivi.

“Quello che sta succedendo ora è una delle più grandi meraviglie del mondo”, ha detto Papadimitriou, riferendosi a come stava comunicando con il pubblico. Il cervello traduce la conoscenza strutturata in onde d’aria che sono trasferite attraverso diversi mezzi per raggiungere le orecchie dell’ascoltatore, dove sono nuovamente elaborate e trasformate in conoscenza strutturata dal cervello.

“Ci sono pochi dubbi che tutto questo avvenga con picchi, neuroni e sinapsi. Ma come?

Le comunità cognitive e delle neuroscienze stanno cercando di dare un senso a come l’attività neurale nel cervello si traduce in linguaggio, matematica, logica, ragionamento, pianificazione e altre funzioni. Se gli scienziati riusciranno a formulare il funzionamento del cervello in termini di modelli matematici, allora apriranno una nuova porta per creare sistemi di intelligenza artificiale che possano emulare la mente umana.

Molti studi si concentrano sulle attività a livello di singoli neuroni. Fino a qualche decennio fa, gli scienziati pensavano che i singoli neuroni corrispondessero a singoli pensieri. L’esempio più popolare è la teoria della “cellula della nonna”, che sostiene che c’è un singolo neurone nel cervello che ha un picco ogni volta che si vede la nonna. Scoperte più recenti hanno confutato questa affermazione e hanno dimostrato che grandi gruppi di neuroni sono associati ad ogni concetto, e ci potrebbero essere sovrapposizioni tra neuroni che si collegano a concetti diversi.

Questi gruppi di cellule cerebrali sono chiamati “assemblaggi”, che Papadimitriou descrive come “un insieme stabile e altamente connesso di neuroni che rappresentano qualcosa: una parola, un’idea, un oggetto, ecc.“.

Il premiato neuroscienziato György Buzsáki descrive gli assemblaggi come “l’alfabeto del cervello”.

Per capire meglio il ruolo degli assemblaggi, Papadimitriou propone un modello matematico del cervello chiamato “reti ricorrenti interagenti”. Secondo questo modello, il cervello è diviso in un numero finito di aree, ciascuna delle quali contiene diversi milioni di neuroni. C’è ricorsione all’interno di ogni area, il che significa che i neuroni interagiscono tra loro. E ciascuna di queste aree ha connessioni con diverse altre aree. Queste connessioni tra aree possono essere eccitate o inibite.

Questo modello fornisce casualità, plasticità e inibizione. Casualità significa che i neuroni in ogni area del cervello sono collegati in modo casuale, e che aree diverse hanno connessioni casuali tra loro. La plasticità permette alle connessioni tra i neuroni e le aree di adattarsi attraverso l’esperienza e l’allenamento. E l’inibizione significa che in certo istante, solo un numero limitato di neuroni è eccitato.

Insieme a un gruppo di scienziati di diverse istituzioni accademiche, Papadimitriou ha dettagliato un modello del funzionamento in un documento pubblicato l’anno scorso sulla rivista scientifica peer-reviewed Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Gli assemblaggi sono la componente chiave del modello e permettevano quello che gli scienziati chiamavano “calcolo degli assemblaggi”, un insieme di operazioni che possono permettere l’elaborazione, la memorizzazione e il recupero delle informazioni.

“Le operazioni non escono dal nulla. Credo che queste operazioni siano reali”, ha detto Papadimitriou. “Possiamo dimostrare matematicamente e convalidare con simulazioni che queste operazioni corrispondono a comportamenti veri… queste operazioni corrispondono a comportamenti che sono stati osservati [nel cervello]”.

L’ipotesi è che gli assemblaggi, e il calcolo degli assemblaggi, siano il modello corretto per spiegare le funzioni cognitive del cervello come il ragionamento, la pianificazione e il linguaggio.

Per testare il modello, Papadimitriou e i suoi colleghi hanno implementato un sistema di elaborazione del linguaggio, che utilizza il calcolo degli assemblaggi, per analizzare le frasi inglesi. In effetti, cercavano di creare una AI che simula le aree del cervello che ospitano gli assemblaggi che corrispondono al lessico e alla comprensione del linguaggio.

Il sistema funziona esclusivamente attraverso picchi di neuroni simulati (come fa il cervello), e questi picchi sono causati da operazioni di calcolo dell’assemblaggio. Gli assemblaggi corrispondono alle aree del lobo temporale mediale, dell’area di Wernicke e dell’area di Broca, tre parti del cervello che sono altamente impegnate nell’elaborazione del linguaggio. Il modello riceve una sequenza di parole e produce un albero di sintassi. E i loro esperimenti mostrano che in termini di velocità e frequenza dei picchi neuronali, l’attività del loro modello corrisponde molto da vicino a ciò che accade nel cervello.

Il modello AI è ancora molto rudimentale, e manca di molte parti importanti del linguaggio. I ricercatori stanno lavorando per colmare le lacune linguistiche che esistono. Ma credono che tutti questi pezzi possano essere aggiunti con il calcolo dell’assemblaggio, un’ipotesi che dovrà superare la prova del tempo.

“Può essere questa la base neurale del linguaggio? Siamo tutti nati con una cosa del genere [nell’emisfero sinistro del nostro cervello]”, si chiede Papadimitriou. Ci sono ancora molte domande su come funziona il linguaggio nella mente umana e come si relaziona con altre funzioni cognitive. Ma Papadimitriou crede che il modello di assemblaggio ci porti più vicini alla comprensione di queste funzioni .

Il parsing del linguaggio è solo un modo per testare la teoria del calcolo di assemblaggio. Papadimitriou e i suoi collaboratori stanno lavorando su altre applicazioni, tra cui l’apprendimento e la pianificazione nel modo in cui lo fanno i bambini in età molto giovane.

“L’ipotesi è che il calcolo di assemblaggio – o qualcosa di simile – spieghi come funzioni la logica”, ha detto Papadimitriou. “In altre parole, è un’utile astrazione del modo in cui il nostro cervello computa”.