Rimini, 20 agosto – Continua la divulgazione scientifica riguardo al cervello. Dopo l’incontro mattutino con i professori Egidio D’Angelo e Vittorio Gallese, l’Arena Brain D3 ha accolto come ospiti Lamberto Ballan e Paolo Massobrio, rispettivamente ricercatore al Dipartimento di Matematica dell’Università di Padova e ricercatore al Dipartimento di Informatica, Bioingegneria, Robotica, Ingegneria dei Sistemi (DIBRIS) all’Università degli Studi di Genova.
«Questo incontro è utile a dimostrare l’importanza del contributo degli ingegneri nello studio del cervello», ha introdotto Samir Suweis, ricercatore al Laboratorio di Fisica interdisciplinare del Dipartimento di Fisica e Astronomia dell’Università degli Studi di Padova. «L’interdisciplinarietà di questi studi permette lo sviluppo anche in campi non strettamente ricollegabili, come l’informatica».
«Cosa significa il termine “computazione”?», ha poi continuato Massobrio. «Nella sua accezione più semplice significa calcolo, ma applicato al cervello la definizione risulta alquanto riduttiva, perché, data la complessità del cervello, mi aspetto decisamente qualcosa di più». Il relatore ha spiegato, quindi, come il pensiero sia più declinabile a metodi matematici più o meno complessi, cioè algoritmi, sulla base dei quali si basano tutti gli output processati dal nostro cervello partendo dagli stimoli. Quindi come processa il nostro cervello? «Non esiste ancora una teoria chiara su come esso funzioni», ha spiegato Massobrio, «di qui l’importanza di continuare nella ricerca».
L’intervento di Ballan si è invece soffermato sul ruolo e sullo sviluppo che sta avendo la cosiddetta intelligenza artificiale negli ambiti più disparati. «Quello che anni fa sembrava fantascienza, oggi è perfettamente a portata di mano», ha affermato, proponendo come esempi il riconoscimento da parte di macchine di volti e oggetti, il supermarket totalmente senza personale e la sempre più vicina guida automatica dei veicoli. Questo è a tutti gli effetti un sistema di “visione artificiale”, con cui forniamo alle macchine gli strumenti per ottenere abilità percettive. Il termine tecnico per questo tipo di insegnamento è Deep Learning, ovvero la pratica di fornire una gran quantità di informazioni all’IA di modo da farle riconoscere una categoria di oggetti dall’altra. «Il sistema presenta ancora importanti lacune», ha spiegato Ballan. «A differenza di un bambino, che una volta imparato cos’è un cane riesce facilmente a riconoscere anche una volpe, un’IA ha bisogno di ottenere da zero tutte le informazioni per riconoscere la nuova categoria». Altro termine importante è sicuramente quello di Machine Learning, che è la capacità da parte di una macchina di imparare autonomamente cose nuove.
Una cosa è certa, ed è il timore dell’uomo dell’essere un giorno superato e oppresso dalla sua stessa creazione. L’uomo, però, è fortunatamente anche molto curioso, e ciò gli ha permesso di scoprire sempre più cose su sé stesso e sulle sue possibilità creative.
(D.L.)
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