Una pubblicità per il primo videogioco Pong.Credito: Interfoto/Alamy
A centinaia di migliaia di neuroni umani che crescono in un piatto ricoperto di elettrodi è stato insegnato a giocare a una versione del classico gioco per computer Pong1.
In tal modo, le cellule si uniscono a un pantheon in crescita di Pong giocatori, inclusi i maiali, a cui è stato insegnato a manipolare i joystick con il muso2 e scimmie cablate per controllare il gioco con la mente. (Gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) DeepMind di Google sono stati padroneggiati Pong molti anni fa3 e sono passati a giochi per computer più sofisticati come Starcraft II4.)
Le cellule del giocatore non rispondono ai segnali visivi su uno schermo, ma ai segnali elettrici degli elettrodi nella parabola. Questi elettrodi stimolano le cellule e registrano i cambiamenti nell’attività neuronale. I ricercatori hanno quindi convertito i segnali di stimolazione e le risposte cellulari in una rappresentazione visiva del gioco. I risultati sono riportati oggi in Neurone.
L’intelligenza in un piatto
Il lavoro è una prova di principio che i neuroni in un piatto possono apprendere e mostrare segni di intelligenza di base, afferma l’autore principale Brett Kagan, direttore scientifico dei Cortical Labs a Melbourne, in Australia. “Nei libri di testo attuali, i neuroni sono considerati prevalentemente in termini di implicazioni per la biologia umana o animale”, afferma. “Non sono considerati un elaboratore di informazioni, ma un neurone è questo straordinario sistema in grado di elaborare informazioni in tempo reale con un consumo energetico molto basso”.
Sebbene l’azienda chiami il suo sistema DishBrain, i neuroni sono molto lontani da un cervello reale, dice Kagan, e non mostrano segni di coscienza. Anche la definizione di intelligenza è molto dibattuta; Kagan lo definisce come la capacità di raccogliere informazioni e applicarle in un comportamento adattivo in un determinato ambiente.
Il lavoro dei Cortical Labs fa seguito al lavoro del neuroingegnere Steve Potter, ora al Georgia Institute of Technology di Atlanta, e dei suoi colleghi. Nel 2008, il team ha riferito che i neuroni coltivati da ratti possono mostrare apprendimento e comportamenti diretti agli obiettivi5,6.
L’array di cellule nervose chiamato DishBrain al lavoro. I colori contrassegnano diversi tipi di cellule nervose e i loro componenti.Credito: laboratori corticali
Il lavoro di Cortical Labs offre tecnologie e strumenti analitici più sofisticati, afferma Potter. I suoi piatti originali avevano dozzine di elettrodi; ogni DishBrain ne ha migliaia. Il gruppo di Potter ha studiato solo cellule di roditori, ma il team DishBrain ha anche testato neuroni derivati da cellule umane.
I ricercatori hanno usato il loro sistema per insegnare ai neuroni a rispondere a un segnale elettrico che sostituisce la palla Pong. Nel gioco, un giocatore fa scorrere una pagaia verticale su e giù per lo schermo per intercettare una palla che rimbalza. Nell’esperimento, i neuroni controllavano la paletta.
Gli autori hanno rappresentato il percorso della palla stimolando i neuroni lungo il percorso della palla rispetto alla racchetta. Le risposte dei neuroni in un’altra regione della rete sono state utilizzate per spostare la paletta verso l’alto o verso il basso.
Per insegnare ai neuroni a colpire la palla, Kagan dice che lui e il suo team hanno sfruttato la teoria secondo cui i neuroni tendono a ripetere l’attività che produce un ambiente prevedibile. Quando i neuroni rispondevano in un modo che corrispondeva al colpire la palla, venivano stimolati in una posizione ea una frequenza ogni volta la stessa. Se mancavano la palla, la rete veniva stimolata dagli elettrodi in posizioni casuali ea frequenze diverse. Nel corso del tempo, i neuroni hanno imparato a colpire la palla per ricevere la risposta modellata piuttosto che quella casuale.
Non solo un gioco
Il lavoro è un passo importante verso lo sviluppo di test che potrebbero essere utilizzati, ad esempio, per testare il potenziale effetto di un nuovo farmaco sulla funzione neuronale, afferma il neuroscienziato Takuya Isomura presso il Riken Center for Brain Science di Saitama, in Giappone. Ma, aggiunge, non è ancora chiaro se i neuroni si stessero comportando come hanno fatto per creare un ambiente prevedibile, o in risposta a qualche altro aspetto dei segnali che hanno ricevuto. “Penso che il prossimo passo importante sia una spiegazione dettagliata del tipo di stimoli che possono effettivamente fare la differenza”, afferma.
Cortical Labs mira anche a utilizzare eventualmente i neuroni per sviluppare “unità di elaborazione biologica” da utilizzare nell’informatica. E le tecniche sviluppate per DishBrain sono sufficientemente quantitative da poter essere utilizzate per confrontare le variazioni nell’apprendimento tra diversi animali o tra cellule di più regioni del cervello, afferma Potter.
Nel frattempo, dice, la decisione di incarnare l’attività di DishBrain come gioco Pong è stato un colpo da maestro. “Le persone interessate all’IA sono molto interessate a tutto ciò che può giocare Pong”, dice Potter. “E’ stata una decisione brillante”.