I neuroni possono imparare a giocare ai videogiochi, si apre un’era?
Uno studio australiano ha dimostrato che i neuroni possono imparare a giocare a videogiochi come Pong, è il primo passo per la creazione di computer biologici?
I neuroni coltivati in una piastra di Petri sono in grado di imparare a giocare a Pong, il grande classico dei videogiochi, dimostrando così un “comportamento intelligente e senziente”, secondo alcuni neuroscienziati australiani.
Questo studio, pubblicato mercoledì sulla rivista scientifica Neuron apre la strada a un nuovo tipo di ricerca che potrebbe un giorno utilizzare i neuroni per elaborare le informazioni, una sorta di macchine biologiche che supporterebbero i computer digitali, secondo il ricercatore che ha condotto la ricerca, Brett Kagan.
Il futuro passa anche dai neuroni
“Le macchine sono incapaci di imparare le cose molto rapidamente. Affinché un algoritmo di apprendimento automatico impari qualcosa, ha bisogno di migliaia di campioni di dati”, ha spiegato.
Mentre “un cane può imparare un trucco in due o tre tentativi”, osserva. I neuroni sono il fondamento dell’intelligenza in tutti gli animali, dagli insetti agli esseri umani.
Per il loro esperimento, volto a scoprire se fosse possibile sfruttare l’intelligenza intrinseca dei neuroni, Brett Kagan e i suoi colleghi hanno preso i neuroni dai cervelli embrionali dei topi e i neuroni dalle cellule staminali umane adulte.
Hanno poi coltivato questi neuroni attorno a matrici di microelettrodi in grado di rilevare la loro attività e stimolarli. Gli esperimenti hanno coinvolto gruppi di circa 800.000 neuroni, delle dimensioni del cervello di un calabrone.
I una sorta di versione semplificata del gioco di tennis Pong, è stato poi inviato un segnale da destra o da sinistra per indicare la posizione di una palla e l’ammasso di neuroni, soprannominato dai ricercatori “DishBrain” (o cervello in scatola in francese), ha risposto con un altro segnale per spostare il dischetto.
Le difficoltà di uno studio del genere – Teoria del Principio energia libera
Uno dei principali ostacoli era capire come far imparare ai neuroni un compito. “Il lavoro precedente aveva suggerito di dare loro una dose dell’ “ormone della felicità” dopamina con ogni azione corretta – ma questo si è rivelato difficile da realizzare con la velocità necessaria.”
Invece, il team di Kagan si è basato sulla cosiddetta teoria del “principio dell’energia libera” introdotta più di un decennio fa da Karl Friston, l’autore principale dello studio pubblicato mercoledì, che afferma che le cellule cercano istintivamente di ridurre al minimo l’imprevedibilità del loro ambiente.
Quando i neuroni sono riusciti a colpire la palla usando il blocchetto, hanno quindi ricevuto informazioni prevedibili che indicano il loro successo. Ma quando hanno perso, il segnale ricevuto era casuale, imprevedibile.
“L’unico modo per i neuroni di mantenere il loro mondo controllabile e prevedibile era avere più successo nel colpire la palla”, ha detto Brett Kagan.
Il suo team considera DishBrain “senziente” – lo definiscono come essere in grado di percepire le informazioni sensoriali e rispondere ad esse in modo dinamico – ma non si spinge al punto di chiamarlo “consapevolezza”, il che implica di essere consapevoli della propria esistenza.
Questo “cervello in scatola” ha persino provato il gioco che sostituisce il motore di ricerca di Google in caso di mancanza di connessione Internet, che consiste nel far passare un dinosauro attraverso gli ostacoli, e i primi risultati sono stati incoraggianti, ha detto Brett Kagan.
Qual è il passo successivo?
Gli scienziati vogliono poi testare come le droghe e l’alcol influenzano l’intelligenza di questi neuroni, ma il dottor Kagan è particolarmente entusiasta della possibilità di sviluppare computer biologici.
“È un esperimento neuroscientifico rigoroso e interessante”, ha detto Tara Spires-Jones dell’Università di Edimburgo, che non è stata coinvolta nello studio.
“Non preoccuparti, anche se queste scatole di neuroni possono cambiare le loro risposte quando stimolate, non sono mostri strani di qualche film sci-fi, sono semplici (anche se interessanti e importanti da “un punto di vista scientifico) risposte di circuito”, rassicura.
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