Una delle caratteristiche principali dell’intelligenza di ogni essere vivente è l’apprendimento e, secondo un nuovo studio condotto dalla Rutgers University, questa caratteristica può essere imitata nella materia sintetica, in altre parole può dare voce a nuovi algoritmi per l’intelligenza artificiale (IA).
Oggi, l’IA sta letteralmente spopolando in ogni settore scientifico-tecnologico-informatico. Dalla medicina all’ingegneria, sembra diventare progressivamente il focus delle migliorie nella gestione di diversi campi di ricerca. I recenti progressi di apprendimento hanno alimentato in maniera esponenziale l’interesse verso l’IA soprattutto nel grado in cui la stessa può pensare e/o agire come un essere umano.
In realtà fino a qualche anno fa, ciò che oggi sembra l’alba di una nuova era, appariva piuttosto come un “mito da sfatare” e, non a caso, alcuni scienziati sono ancora cauti nell’affermare che le prove attuali, su un possibile sviluppo, evidenziano piuttosto come l’intelligenza umana e quella artificiale siano agli antipodi ovvero radicalmente diverse.
Apprendimento umano: dalla neuromorfica all’ossido di nichel
Tuttavia, esattamente come sostiene oggi la Rutgers le cose stanno diversamente e non solo.
Lo studio, pubblicato sulla rivista PNAS, rileva che l’intelligenza consta di diversi e multifunzionali aspetti, tra cui la capacità di imparare continuativamente e di adattarsi agli ambienti che cambiano. Nondimeno, come sottolinea lo studio, l’IA fino ad oggi, pur avendo fatto passi enormi, si è concentrata sull’emulazione della logica umana. La ricerca e l’innovazione allo stato attuale vogliono concentrarsi su un fattore molto più importante che va ad inquadrare, imitare e implementare la cognizione umana in dispositivi che possono conoscere, ricordare e prendere decisioni come fa un cervello umano.
La simulazione delle caratteristiche antropiche allo stato solido potrebbe guidare la tecnologia verso nuovi algoritmi sia nell’informatica neuromorfica che nell’IA, con una tale flessibilità da affrontare, esattamente come farebbe un cervello umano, incertezze, contraddizioni e altri aspetti della vita quotidiana. L’informatica neuromorfica imita la struttura neurale e il funzionamento del cervello umano, in parte, costruendo sistemi nervosi artificiali per trasferire input elettrici che imitano i segnali del cervello.
Il team di ricerca, che consta di diverse istituzioni oltre alla Rutgers e alla Purdue, ha studiato, rilevato e osservato come la conduttività elettrica dell’ossido di nichel, un tipo speciale di materiale isolante, rispondeva quando il suo ambiente veniva cambiato ripetutamente in vari intervalli di tempo.
Subhasish Mandal, un associato post-dottorato nel Dipartimento di Fisica e Astronomia a Rutgers-New Brunswick, nelle sue dichiarazioni alla rivista asserisce:
“L’obiettivo era quello di trovare un materiale la cui conducibilità elettrica può essere sintonizzata modulando la concentrazione di difetti atomici con stimoli esterni come ossigeno, ozono e luce. Abbiamo studiato come questo materiale si comporta quando si dopa il sistema con ossigeno o idrogeno, e soprattutto, come la stimolazione esterna cambia le proprietà elettroniche del materiale“.
I ricercatori hanno scoperto che quando lo stimolo del gas cambiava rapidamente, il materiale non poteva rispondere del tutto. Rimaneva in uno stato instabile in entrambi gli ambienti e la sua risposta cominciava a diminuire. Quando i ricercatori hanno introdotto uno stimolo nocivo come l’ozono, il materiale ha cominciato a rispondere più fortemente per poi diminuire di nuovo.
L’autore, in merito approfondisce con queste parole:
“La parte più interessante dei nostri risultati è che dimostra caratteristiche di apprendimento universali come l’assuefazione e la sensibilizzazione che generalmente troviamo nelle specie viventi”. E aggiunge “Queste caratteristiche materiali a loro volta possono ispirare nuovi algoritmi per l’intelligenza artificiale. Così come il movimento collettivo degli uccelli o dei pesci ha ispirato l’IA, crediamo che il comportamento collettivo degli elettroni in un solido quantistico possa fare lo stesso in futuro”.
“Il crescente campo dell’IA richiede un hardware che possa ospitare proprietà di memoria adattiva al di là di ciò che è usato nei computer di oggi“; rileva in ultima analisi. “Troviamo che gli isolanti di ossido di nichel, che storicamente sono stati limitati a scopi accademici, potrebbero essere candidati interessanti da testare in futuro per computer e robotica ispirati al cervello”.
Lo studio ha incluso la professoressa Karin Rabe della Rutgers e ricercatori della Purdue University, dell’Università della Georgia e dell’Argonne National Laboratory.
