{"id":8842,"date":"2024-01-03T20:16:59","date_gmt":"2024-01-03T20:16:59","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8842"},"modified":"2024-01-04T11:12:34","modified_gmt":"2024-01-04T11:12:34","slug":"oxford-university-study-demonstrate-how-biological-learning-trumps-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2024\/01\/oxford-university-study-demonstrate-how-biological-learning-trumps-ai\/","title":{"rendered":"Uno studio dell'Universit\u00e0 di Oxford dimostra come l'apprendimento biologico superi l'intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"<p><b>I ricercatori della MRC Brain Network Dynamics Unit e del Dipartimento di Informatica dell'Universit\u00e0 di Oxford hanno individuato un nuovo strumento per confrontare l'apprendimento nei sistemi di intelligenza artificiale e nel cervello umano.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lo studio inizia affrontando una questione fondamentale nell'apprendimento umano e automatico: l'assegnazione dei crediti. Questo concetto identifica quali parti del processo di apprendimento sono responsabili degli errori, il che \u00e8 intrinseco al processo di apprendimento stesso.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I sistemi di intelligenza artificiale affrontano questo problema attraverso la retropropagazione, regolando i parametri per correggere gli errori in uscita.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La retropropagazione funziona come un ciclo di feedback. Quando un'intelligenza artificiale fa una previsione o una decisione che si rivela errata, questo metodo ripercorre gli strati della rete.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il processo identifica quali parti del calcolo hanno contribuito all'errore e quindi regola quelle parti specifiche, affinando di fatto il processo decisionale dell'IA per le previsioni future.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il <\/span><a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41593-023-01514-1\"><span style=\"font-weight: 400;\">studio<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">pubblicato su Nature Neuroscience, spiega come la retropropagazione differisca in modo significativo dal metodo di apprendimento del cervello umano.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Una nuova ricerca di <a href=\"https:\/\/twitter.com\/MRCBNDU?ref_src=twsrc%5Etfw\">@MRCBNDU<\/a> dimostra che il modo in cui il cervello apprende \u00e8 diverso e migliore di quello dei sistemi di intelligenza artificiale: <a href=\"https:\/\/t.co\/Tg1d9vdsKy\">https:\/\/t.co\/Tg1d9vdsKy<\/a><a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/OxfordAI?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#OxfordAI<\/a><\/p>\n<p>- Dipartimento Nuffield di Neuroscienze Cliniche (@NDCNOxford) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/NDCNOxford\/status\/1742493014793097510?ref_src=twsrc%5Etfw\">3 gennaio 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>Mentre l'intelligenza artificiale si affida tradizionalmente alla retropropagazione per affrontare gli errori, i ricercatori propongono che il cervello svolga gli stessi compiti attraverso un processo chiamato \"configurazione prospettica\".<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nella configurazione prospettica, il cervello, invece di regolare direttamente le connessioni in base agli errori, prevede prima il modello ideale di attivit\u00e0 neurale risultante dall'apprendimento. Solo dopo questa previsione si modificano le connessioni neurali.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo metodo contrasta con la retropropagazione utilizzata nell'IA, dove il processo \u00e8 inverso: le regolazioni delle connessioni guidano e i cambiamenti nell'attivit\u00e0 neurale seguono.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In particolare, la configurazione prospettica, un approccio probabilmente condiviso da quasi tutti i cervelli biologici, offre un meccanismo di apprendimento pi\u00f9 efficiente rispetto alla retropropagazione.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A differenza dell'IA, gli esseri umani sono in grado di assorbire rapidamente nuove informazioni con un'esposizione minima e senza erodere le conoscenze esistenti, un'abilit\u00e0 che l'IA fatica ad eguagliare. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questa strategia non solo preserva le conoscenze esistenti, ma accelera anche il processo di apprendimento.<\/span><\/p>\n<h2>C'\u00e8 ancora vita nel vecchio cervello umano<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il team illustra questo concetto con un'analogia. Immaginate un orso che pesca il salmone: usa la vista del fiume e l'odore del salmone per prevedere il successo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se l'orso improvvisamente non riesce a sentire il fiume a causa di un orecchio danneggiato, un modello di intelligenza artificiale ipotizzerebbe erroneamente l'assenza di salmoni.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al contrario, il cervello dell'animale, operando sulla configurazione prospettica, si baserebbe ancora sull'odore per dedurre la presenza del salmone.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questa teoria, supportata da simulazioni al computer, dimostra che i modelli che utilizzano la configurazione prospettica superano le reti neurali AI tradizionali in termini di efficienza di apprendimento.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il professor Rafal Bogacz, ricercatore capo della MRC Brain Network Dynamics Unit e del Nuffield Department of Clinical Neurosciences di Oxford, <\/span><a href=\"https:\/\/www.ox.ac.uk\/news\/2024-01-03-study-shows-way-brain-learns-different-way-artificial-intelligence-systems-learn\"><span style=\"font-weight: 400;\">Descrizione dello studio<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">: \"Attualmente esiste un grande divario tra i modelli astratti che eseguono la configurazione prospettica e la nostra conoscenza dettagliata dell'anatomia delle reti cerebrali\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Le future ricerche del nostro gruppo mirano a colmare il divario tra i modelli astratti e i cervelli reali, e a capire come l'algoritmo di configurazione prospettica venga implementato nelle reti corticali anatomicamente identificate\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il coautore Dr. Yuhang Song aggiunge: \"Nel caso dell'apprendimento automatico, la simulazione della configurazione prospettica sui computer esistenti \u00e8 lenta, perch\u00e9 essi operano in modi fondamentalmente diversi dal cervello biologico. \u00c8 necessario sviluppare un nuovo tipo di computer o un hardware dedicato ispirato al cervello, che sia in grado di implementare la configurazione prospettica in modo rapido e con un consumo energetico ridotto\".<\/span><\/p>\n<h2>L'intelligenza artificiale bio-ispirata \u00e8 in cantiere<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/08\/the-evolution-of-bio-inspired-ai-developments-and-future-direction\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">IA bio-ispirata<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">L'IA neuromorfa, chiamata anche IA neuromorfa, mira a creare sistemi in grado di percepire, pensare e comportarsi in modo simile agli organismi naturali. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">L'attenzione \u00e8 rivolta all'eleganza, all'adattabilit\u00e0 e all'efficienza energetica, caratteristiche intrinseche dei sistemi biologici.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il cervello umano, con il suo uso efficiente dell'energia e la sua capacit\u00e0 di prosperare in ambienti diversi, ha ancora la meglio sull'intelligenza artificiale in numerose discipline e applicazioni. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In effetti, il nostro cervello, con una potenza minima, \u00e8 cosciente. <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/09\/are-current-ai-systems-exhibiting-any-signs-of-consciousness\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">una pietra miliare che l'AI deve ancora raggiungere, secondo la maggior parte delle stime.<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In contrasto con le colossali richieste di potenza degli attuali modelli di IA come ChatGPT, che richiedono migliaia di GPU affamate di energia, l'IA bioispirata mira a sviluppare sistemi pi\u00f9 sostenibili e adattabili.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Negli ultimi tempi si sono registrati dei progressi in questo campo, con IBM e Rain AI <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/10\/ibm-northpole-chip-promises-faster-low-energy-ai-processing\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">sviluppare chip a bassa potenza<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> modellato sulle funzioni sinaptiche.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sam Altman, CEO di OpenAI <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/12\/openai-setup-a-multi-million-deal-to-buy-chips-from-altman-backed-company\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">pioggia sostenuta AI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> l'anno scorso, e OpenAI mirava ad assicurarsi milioni di dollari di chip da loro.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Altri approcci innovativi all'IA bio-ispirata <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/08\/ex-google-researchers-establish-an-innovative-bio-inspired-ai-startup\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">includere l'intelligenza di sciame<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">che cerca di imitare il processo decisionale collettivo di gruppi di insetti, uccelli e pesci.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con il progredire di questo campo, promette di colmare le lacune individuate nei modelli tradizionali di IA, portandoci verso un futuro in cui le macchine non sono solo strumenti, ma entit\u00e0 con un certo grado di autonomia e di interazione con l'ambiente.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Come dimostra lo studio di Oxford, per\u00f2, ci sono domande fondamentali a cui l'intelligenza artificiale deve rispondere prima di poter eguagliare i cervelli biologici.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I ricercatori della MRC Brain Network Dynamics Unit e del Dipartimento di Informatica dell'Universit\u00e0 di Oxford hanno individuato un nuovo mezzo per confrontare l'apprendimento nei sistemi di intelligenza artificiale e nel 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