Alon Loeffler, uno scienziato di intelligenza biologica sintetica della Cortical Labs di Melbourne, evidenzia come il classico videogioco Doom, lo sparatutto degli anni Novanta evoluto insieme ai mostri di Marte da eliminare tra muri e finestre, sia diventato uno strumento di grande utilità per la scienza.
Il termine doom potrebbe essere tradotto come destino, fato, meglio ancora sorte avversa, rovina, condanna, ma in ambito scientifico ha ormai assunto una connotazione ancor più gioiosa del sollazzo pseudo-violento che l’omonimo gioco ha fornito a generazioni di giocatori.
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Doom, da videogioco di culto a strumento scientifico
Come spesso accade, la serendipità che ne ha costituito il successo al di fuori della dimensione ludica, pur mantenendovelo ancorato sotto certi aspetti, è scaturita da una scanzonata vita sottoculturale cui solo in seguito si è attinto per scopi più elevati.
Divenuta popolare meme internettiano caro ai nerds, la frase “Ci gira Doom”, ovvero “è in grado di giocare a Doom”, ha stimolato impieghi del videogioco sempre più ectopici, dai calcolatori ai test di gravidanza digitali, dalla verifica del corretto funzionamento di strumenti satellitari esposti a radiazioni a importanti interazioni tra biologia e informatica. Un po’ dappertutto, insomma, nel mondo della ricerca scientifica si gioca a Doom.
L’esperimento australiano con i neuroni su chip
Così lo scorso febbraio alcuni scienziati in Australia hanno insegnato a neuroni coltivati su un chip di silicio a giocare a Doom, notizia che inaugura scenari promettenti in merito allo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale. Come hanno condotto l’esperimento quelli di Cortical Labs?
Come funziona l’apprendimento nel sistema
I neuroni coltivati su una rete di elettrodi non vedono lo schermo, ma ricevono segnali elettrici che rappresentano la posizione dei nemici o dei muri. In ogni gioco, come nella vita, si instaura un sistema di premi e penalità. I neuroni odiano il caos, l’imprevedibilità.
Per imparare, cioè insegnare il gioco ai neuroni, i ricercatori hanno usato il principio dell’energia libera. Se i neuroni colpiscono un nemico, ricevono un segnale prevedibile e organizzato, una ricompensa sensoriale. Se sbagliano o vengono colpiti, ricevono una scarica di rumore bianco del tutto imprevista. La tranquillità di una reazione prevedibile è il premio, la sorpresa di una mancanza di correlazioni identificabili è la penalità. Per evitare il caos, i neuroni si riorganizzano fisicamente e imparano a giocare meglio.
Le prime ricadute possibili per la medicina
Se si chiede a cosa serve far giocare a dei neuroni qualche partita a Doom, si ascolterà la risposta più confortante: dimostrando che le cellule biologiche possono imparare a interagire con un ambiente digitale complesso, in futuro si potrebbero testare farmaci neurologici su neuroni che svolgono compiti, invece di limitarsi a osservarli al microscopio. Molto bene, ma c’è una prospettiva che alletta la ricerca molto di più.
Perché il cervello resta avanti alle macchine
Si sa che il cervello umano vanta enormi potenzialità rispetto al suo concorrente elettronico. In termini di consumo e di abilità di sintesi è immensamente superiore, dunque l’umano, che ha il vantaggio di esserne dotato, tende a escogitare un modo di riprodurre le proprie abilità cerebrali in favore di un miglioramento esponenziale dello strumento da cui intende farsi servire.
Il calcolo elettronico era concepito come aiuto a – se non sostituzione di – funzioni umane, con lo spettro di licenziamenti, rimpiazzi e altri scenari social apocalittici. Ora si inverte la rotta introducendo elementi umani, cioè più economici e efficienti, nell’IA. Il nostro cervello consuma come una lampadina, circa 20 Watt, ma compie calcoli che richiederebbero supercomputer da migliaia di Watt. I neuroni sono dotati di processore e memoria nella medesima unità strutturale, senza dover spostare continuamente l’attenzione, come fa un calcolatore, tra deposito mnemonico e operatività con conseguente dispendio di energia.
La pista neuromorfica e il nodo dell’energia
Capire come i neuroni processano i dati potrebbe rivoluzionare l’informatica. Nel cervello i neuroni sono guidati dagli eventi, rimangono in silenzio finché non ricevono uno stimolo sufficiente a farli scattare. Se non c’è informazione da processare, il consumo energetico è vicino allo zero. È come una lampadina che si accende solo per il millisecondo in cui serve luce. Come quelle telecamere che si accendono solo se avvertono il movimento.
Sensori a eventi e chip a basso consumo
Non a caso l’approccio neuromorfico con telecamere a eventi, che invece di inviare 60 immagini al secondo mandano un segnale solo dai pixel che rilevano un cambiamento, offre il vantaggio a un chip come il Loihi di Intel di processare dati consumando 100 volte meno energia di un processore classico, permettendo ai droni di essere minuscoli, agilissimi e di volare molto più a lungo.
Sull’uso dei droni per la felicità del genere umano parleremo magari un’altra volta.
La promessa di una nuova intelligenza artificiale
Costruire un’Intelligenza Artificiale che giri su hardware neuromorfico sarebbe la vera rivoluzione, offrendo la potenza di un intero data center, che oggi occupa un edificio e consuma quanto una piccola città, all’interno di uno smartphone, con una batteria che dura settimane.
L’esperimento con i neuroni che giocano a Doom serve proprio a capire come fa un gruppo di cellule a auto-organizzarsi per risolvere un problema spaziale complesso usando solo pochi micro-watt.
Le applicazioni che vanno oltre il laboratorio
Ricercatori della National University of Singapore hanno creato una pelle artificiale neuromorfica. Quando tocca qualcosa, la pelle non invia un flusso costante di dati al computer della protesi, ma invia degli impulsi elettrici identici a quelli dei nervi umani.
La protesi può così riconoscere la consistenza di un oggetto, morbido, duro, liscio, in meno di un millisecondo, permettendo a chi la indossa di afferrare un uovo senza romperlo, con una naturalezza quasi biologica.
L’obiettivo finale: imparare senza riprogrammare
La cosa più incredibile che la scienza sta cercando di copiare dai neuroni che giocano a Doom è la capacità di imparare senza essere riprogrammati. I computer attuali sono bravi a fare quello per cui sono stati istruiti, pur con qualche allucinazione. Il cervello invece è plastico: se una parte si danneggia, o se l’ambiente cambia, i neuroni si riorganizzano. Costruire un chip che può imparare a camminare su un terreno fangoso semplicemente provandoci, e senza scaricare la batteria in 5 minuti, è la vera rivoluzione della robotica spaziale e medica.
Una macchina sempre più costruita a immagine dell’uomo
Se n’è fatta di strada dal cane di Pavlov, ma in fondo ci si allena ancora su una base di stimolo e risposta, solo che la risposta ricercata è quella umana. È buffo constatare come ciò che di superumano si cercava di ottenere dalla macchina debba passare da una via squisitamente antropomorfica.
È l’ennesima intuizione geniale di Friedrich Nietzsche che in Ecce homo scriveva: “Dove voi vedete cose ideali, io vedo cose umane, ahi troppo umane!”
Il paradosso conclusivo tra creazione e apprendimento
Non è l’uomo che imparerà dall’IA ma viceversa. Sarà lui a offrire parti di sé stesso e dei propri modelli, il proprio sistema evolutivo alle creature elettroniche di cui ha deciso di essere padre. L’uomo crea la macchina a propria immagine e somiglianza, sempre di più. Forse è così che il Dio dell’Uomo ha concepito l’Uomo che si fa Dio dell’IA: insufflandogli la propria essenza umana.
L’umano istintivamente imita la creazione della propria intelligenza al fine di riprodurla in una macchina. Giocando s’impara: non c’è gioco più appassionante della creazione, sebbene addestrata su un passatempo di conflitti e battaglie, sopravvivenza e vite perdute nell’apprendimento.
Il destino avverso dei mostri di Marte potrebbe diventare la grande fortuna dei mostri terrestri.
