Più precisamente, possono controllare il volo di un aereo simulato 25’000 neuroni della corteccia cerebrale di un topo? Ovvero meno di un mm2 di corteccia cerebrale[1]? Risposta quasi ovvia: no, perché niente sa il topo di un aereo, figuriamoci una sola manciata dei suoi neuroni.
Invece sì [2][3]. Cito questo incredibile esperimento perché aiuta a capire la straordinaria flessibilità delle reti neuronali, e quindi di quelle neurali.
L’esperimento è stato realizzato ponendo neuroni corticali vivi su una superficie con 60 elettrodi disposti in una griglia. Questi, se adeguatamente nutriti, iniziano rapidamente a ricollegarsi. Lo fanno per tentativi, fino a creare una rete neurale vivente.
Gli elettrodi sottostanti sono collegati a un simulatore di volo, dal quale i neuroni ricevono informazioni sulle condizioni di navigazione: se l’aereo sta volando dritto e in piano o se è inclinato a destra o a sinistra. I neuroni reagiscono inviando segnali ai comandi dell’aereo, e questi segnali a loro volta modificano la traiettoria di volo, creando un sistema di feedback.
Inizialmente, quando questa sorta di minicervello viene collegato al simulatore, non sa come controllare l’aereo e l’aereo va alla deriva in modo casuale. Ma con lo scambio dei dati, la rete neurale si modifica lentamente e con il tempo si instaura un meccanismo di feedback che tende a stabilizzarsi. Come dire che la rete di neuroni impara a pilotare l’aereo, apportando le giuste manovre correttive in presenza di venti variabili per intensità e direzione.
Questo studio, che risale a quasi vent’anni fa, dà un’idea palpabile della flessibilità delle reti neurali, rendendo ragione in qualche modo delle soprendenti performance dei sistemi di AI contemporanei.
Ma allo stesso tempo mette in luce anche una delle differenze (ve ne sono altre) che sussistono fra reti neuronali e reti neurali informatiche. Le prime hanno una struttura dinamica, che si plasma continuamente, entro certi limiti, in virtù degli stimoli che riceve e dei circuiti di feedback che instaura con il mondo esterno. Invece le reti neurali informatiche possono essere complicate quanto si vuole — e quelle odierne lo sono assai — ma allorché vengono messe, per così dire, in produzione, sono come congelate, dipendendo le loro risposte solo dalla configurazione dei pesi interni, appresa una volta per tutte. Una differenza non da poco.
[1] Young N.A., Collins C.E., Kaas J.H. Cell and neuron densities in the primary motor cortex of primates, Neural Circuits, 2013.
[2] DeMarse T.B., Dockendorf K.P. Adaptive flight control with living neuronal networks on microelectrode arrays, 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
[3] Descrizione divulgativa dell’esperimento di DeMarse: “Brain” In A Dish Acts As Autopilot Living Computer
Andreas Formiconi 
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