Rita Pizzi

MENTE ARTIFICIALE

Dipartimento di Tecnologie dell’InformazioneUniversità di Milano

IL PROBLEMA MENTE-CORPO

Il problema della natura della mente è noto dai tempi della filosofia greca

In tempi più moderni i comportamentismi hanno negato l’importanza dei processi mentali per concentrarsi sul comportamento esterno

Recentemente l’Intelligenza Artificiale (AI) e le scienze cognitive hanno riattratto l’attenzione sui processi mentali e sulla natura della mente.

IL PROBLEMA MENTE-CORPO

Le speranze dell’AI sono sfumate negli anni 80 per la complessità dei problemi reali

Ma in tempi recenti, restringendo i campi applicativi, molti programmi AI raggiungono ottimi risultati

Tuttavia il problema della natura della mente rimane insoluto.

AI DEBOLE ED AI FORTE

All’inizio della storia dell’AI si è creata la diatriba fra AI debole e AI forte

AI debole: il computer è solo uno strumento per risolvere problemi emulando funzionalità simili a quelle della mente umana

AI forte: il computer può diventare una vera e propria mente con l’aumentare della complessità dei programmi

La diatriba AI debole/AI forte si è trasformata nel tempo in uno scontro fra materialisti e non materialisti

LA STANZA CINESE

Uno dei maggiori sostenitori dell’AI debole è John Searle

Suo è l’esperimento di pensiero “della stanza cinese”

Un uomo inglese chiuso in una stanza, non conosce il cinese

Riceve una tabella di corrispondenza fra simboli cinesi

La usa per rispondere a domande in cinese

LA STANZA CINESE

Secondo la AI forte l’uomo avrebbe compreso il cinese

Secondo Searle l’uomo non ha compreso nulla

Ma i nuovi programmi AI potrebbero apprendere veramente il cinese

Reti neurali artificiali, Machine learning

THE ETERNAL GOLDEN BRAID

Douglas Hofstadter sostiene l’AI forte

La complessità dei processi mentali porta all’interazione fra livelli cognitivi diversi

Da questa interazione emergerebbe l’autocoscienza

Il simbolo “Sé” permette al sistema di autoosservarsi

Dunque la mente può essere simulata anche da un programma che abbia queste caratteristiche

La mente è un software.

THE HARD PROBLEM

David Chalmers sostiene che sviluppare una macchina intelligente, anche con controllo del sé,

non sia equivalente a possedere una mente in senso soggettivo

“Easy problems” sono i problemi risolubili in linea di principio: l’integrazione delle percezioni,

l’attenzione selettiva, il comportamento emotivo, ecc.

“Hard problem” è capire perché a queste funzioni è associata l’esperienza soggettiva

THE HARD PROBLEM

Le funzioni cognitive possono essere presenti anche in una macchina ma “in terza persona” mentre noi ne abbiamo esperienza “in prima persona”.

Perchè quando il cervello elabora una specifica lunghezza d’onda noi sperimentiamo un colore ?

(“La bluezza del blu”)

Secondo Searle e Chalmers la struttura biologica del cervello è la responsabile della mente soggettiva

Quindi simulando perfettamente un cervello, anche con un’altra chimica, si potrebbe ottenere una mente

In questo caso la soluzione sarebbe hardware e non software.

COSCIENZA E LEGGI DI NATURA

Si può anche dire che la coscienza è una proprietà a priori della natura

Molte leggi fisiche si rifanno a proprietà irriducibili, come la gravità e l’elettromagnetismo

“Lo stato cerebrale B produce lo stato conscio C a causa della legge fondamentale X”

Si potrebbe allora includere la coscienza all’interno della “Teoria del Tutto”

QUANTUM MIND

Una possibilità di includere la coscienza nelle leggi di natura è data dalla meccanica quantistica

Esiste un nesso fra eventi fisici e mente dell’osservatore

Teorie “idealiste” o “interazioniste” : Erwin Schrödinger, Archibald Wheeler,

Eugene Wigner, Brian Josephson, Henry Stapp

La coscienza è cruciale nell’oggettivazione della realtà fisica

QUANTUM MIND

Molte teorie sull’origine quantistica della mente: Tuszinski, Matsuno, Hagan

La più autorevole resta l’ipotesi di Penrose-Hameroff

Nei microtubuli neurali avvengono riduzioni quantistiche associate ad eventi elementari di coscienza.

I microtubuli possiedono le proprietà fisiche per obbedire a leggi quantistiche.

IL PROBLEMA MENTE-CORPO NEL XXI SECOLO

Tutte queste teorie al momento sono indimostrabili

La tecnologia elettronica e informatica può fornire gli strumenti per tentare una prova empirica

Da un decennio si sperimentano interfacce dirette fra neuroni ed elettronica

Pioniere è stato Peter Fromherz (Max Planck Institute)

In Italia SISSA di Trieste ed Università di Genova

UN CERVELLO BIONICO

Micro Electrode Arrays (MEA)

È un’array di microelettrodi su cui è possibile coltivare diversi tipi di cellule (Borkholder 1997)

E composto da un disco di vetro o plastica, dove sono riportati dei piccoli elettrodi. Ogni singolo elettrodo è connesso tramite una sottile pista isolata ad una piazzola adibita al collegamento esterno del sistema.

Permette un’analisi non invasiva del neurone.

Misura del segnale di una rete di neuroni tramite Micro Electrode Arrays (MEA)

Registra contemporaneamente su diversi canali l’attività di materiale biologico vivente.

Può registrare l’attività cellulare per lunghi periodi di tempo senza determinare danni al tessuto oggetto di studio.

E’ il più recentemente introdotto in neurofisiologia ed è stato utilizzato per i nostri esperimenti e ci permette di studiare la dinamica di una rete di neuroni

Creazione su MEA di una rete di neuroni biologici in forma di ANN

Si sono coltivate sul MEA delle cellule staminali che sono state fatte differenziare in neuroni umani.

Per la configurazione delle reti biologiche ci si è basati sui risultati delle simulazioni avvenute su reti ANN di Kohonen e di Hopfield

Decodifica dei segnali neurali di output attraverso una ANN

Fasi dell’esperimento:Fasi dell’esperimento:

Strutturazione di una rete di neuroni su MEA Generazione dei segnali e stimolazione dei neuroni biologici, registrazione

della loro risposta. Inoltro dei dati ad una rete neurale artificiale ITSOM:

fase di training, fase di testing.

Generazione dei comandi per pilotare gli attuatori del Robot.

Generazione di stimoli sensoriali simulatidi stimoli sensoriali simulati

Pattern: 8 bit per 8 bit. Ogni bit ha la durata di 300 ms Ogni stimolazione è seguita da 1s

di pausa durante il quale la rete neurale registra gli output cellulari.

Il segnale utilizzato per stimolare le cellule è un segnale alternato a bassa tensione (+/- 30 mV) a 733 Hz.

Fase di Training

Somministrazione di stimoli sensoriali simulati ai neuroni biologici

Acquisizione (10 kHz) del segnale dei neuroni biologici

Generazione della decodifica dei segnali di risposta attraverso una rete neurale artificiale

Fase di Testing

Somministrazione dello stimolo sensoriale simulato ai neuroni biologici

Acquisizione (10 kHz) del segnale dai neuroni biologici

Generazione della decodifica del segnale

Generazione dei comandi per pilotare il Robot

RISULTATI

Otteniamo sensibilità e specificità di tutti e quattro i pattern

La sensibilità (accuratezza) media del modello è dell’80,11%, mentre la specificità (precisione) è del 90,50%.

EFFETTI QUANTISTICI IN RETI DI NEURONI

Utilizzando la stessa tecnologia si possono tentare esperimenti per verificare la presenza di processi quantistici nei neuroni

Abbiamo indotto potenziali d’azione in neuroni sotto condizioni di massima schermatura ottica ed elettromagnetica

Tre MEA: uno con neuroni (rosa) due di controllo

Schermati con gabbia di Faraday (gialla), scatola di cartone (verde), capsula metallica

Un laser (freccia blu) è diretto sul MEA non schermato

EFFETTI QUANTISTICI IN RETI DI NEURONI

I neuroni rispondono elettricamente sotto schermatura – effetto non classico

SVILUPPI FUTURI

Nel mondo i robot intelligenti stanno scendendo in campo sia nell’industria che nella vita domestica

Gli studi e le ricerche su questi argomenti si stanno moltiplicando e daranno luogo ad importanti ricadute nella vita quotidiana e nell’industria

Un robot intelligente potrà dirci che cosa prova e rivelare così l’origine della mente ?