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NeuroAI: l'ibridazione tra cervello e Intelligenza Artificiale

di Achille De Tommaso

Per “fare” l’IA abbiamo studiato più a fondo il cervello. Con queste nuove conoscenze, ora l’IA cura il cervello umano.

Nel punto in cui l’intelligenza artificiale incontra la mente umana sta nascendo una disciplina che promette di trasformare il nostro modo di comprendere, curare e potenziare il cervello: la NeuroAI. Non una semplice branca tecnologica, ma il primo laboratorio attivo di riprogettazione cognitiva.

Negli ultimi decenni, le neuroscienze e l'intelligenza artificiale (IA) hanno intrecciato i loro percorsi in un dialogo sempre più profondo. Se inizialmente l'IA aveva attinto ispirazione dalle reti neurali biologiche per costruire i suoi modelli computazionali, oggi avviene un sorprendente rovesciamento: l'IA sta diventando uno strumento per esplorare e comprendere il cervello stesso.

Questa simbiosi prende il nome di NeuroAI: una disciplina emergente in cui il confine tra macchina e mente sfuma progressivamente, aprendo prospettive radicalmente nuove in medicina, comunicazione, arte, economia e persino nel governo delle emozioni.

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Modellare il cervello: l'approccio NeuroAI

A differenza delle prime generazioni di IA, la NeuroAI non si limita a replicare funzioni cognitive di superficie. Essa tenta di modellare — con crescente precisione — il funzionamento intimo di specifiche aree cerebrali.

Il metodo oggi prevalente si basa su tre fasi:

1. Addestramento di reti neurali artificiali su compiti specifici (riconoscimento visivo, elaborazione linguistica, navigazione motoria) utilizzando dati sensoriali reali, non dati neuronali diretti.
2. Comparazione delle attivazioni delle reti neurali artificiali con le registrazioni dell'attività cerebrale umana (tramite tecniche invasive o non invasive).
3. Selezione dei modelli computazionali più affini ai pattern cerebrali osservati.

In meno di un decennio, questa strategia ha permesso di ricostruire modelli accurati del sistema visivo, del sistema uditivo e — sempre più — di altre funzioni cognitive superiori. Si sta gradualmente componendo un vero e proprio atlante computazionale del cervello umano, scaricabile e riutilizzabile come una nuova generazione di "API biologiche".

NeuroAI e comunicazione: dall'arte agli algoritmi predittivi

I media visivi e sonori rappresentano il veicolo dominante della comunicazione umana. Fino ad oggi, comprendere come un messaggio visivo o sonoro venga percepito ha richiesto costosi test su campioni umani (focus group, A/B testing).

Con la NeuroAI, invece, si apre la possibilità di prevedere in anticipo l'impatto percettivo di un contenuto multimediale, ancora prima di esporlo al pubblico. Questa capacità rivoluzionaria viene già sperimentata:

• Google ha utilizzato test massivi per ottimizzare persino le sfumature cromatiche dei suoi link, con impatti misurabili sul fatturato.
• Netflix personalizza le anteprime delle sue produzioni in base ai profili cognitivi dei singoli utenti.
• Adobe sviluppa strumenti per prevedere dove si focalizzerà l'attenzione visiva in un'immagine, consentendo ottimizzazioni automatiche.

A breve, anche piccole aziende e creatori indipendenti potrebbero accedere a queste capacità predittive, senza la necessità di grandi volumi di dati sperimentali. L'efficienza cognitiva del contenuto sarà progettabile a monte.

NeuroAI e salute: terapia personalizzata per i sensi

In ambito medico, la NeuroAI apre scenari altrettanto rivoluzionari. Se oggi progettiamo farmaci per molecole, domani potremo progettare immagini e suoni terapeutici su misura:

• Ottimizzazione degli impianti cocleari per l'udito.
• Creazione di sequenze visive personalizzate per riabilitare la visione dopo interventi.
• Personalizzazione dei caratteri tipografici per persone dislessiche, adattati alle specifiche difficoltà percettive di ciascun individuo.

L'intelligenza sensoriale diventa così strumento non solo per ripristinare funzionalità perse, ma anche per ottimizzare prestazioni sensoriali in individui sani — dagli atleti, agli operatori sanitari, fino agli artisti.

Accessibilità cognitiva: daltonismo, dislessia e oltre

Un terreno particolarmente fertile per la NeuroAI è l'accessibilità personalizzata. Poiché ognuno elabora informazioni visive e uditive in modo unico, la possibilità di generare contenuti tarati su specifici profili neuro-percettivi rappresenta una nuova frontiera dell'inclusione:

• Sistemi di correzione dinamica per il daltonismo, che mantengano la leggibilità semantica delle immagini senza alterare il messaggio visivo.
• Caratteri neuro-adattivi per la dislessia, personalizzati grazie a modelli visivi calibrati su singoli individui.

In prospettiva, la NeuroAI può restituire autonomia e piena fruibilità informativa a milioni di persone con limitazioni sensoriali.

Rieducare il cervello dopo un danno: neuroplasticità assistita

Il cervello è plasticamente in grado di rieducarsi, ma spesso il recupero motorio o sensoriale dopo un danno richiede mesi o anni di training ripetitivo. La NeuroAI potrebbe:

• Generare sequenze ottimali di movimenti per facilitare la riabilitazione post-ictus.
• Ottimizzare l'apprendimento percettivo dopo interventi chirurgici oculari o uditivi.
• Facilitare il recupero delle funzioni motorie complesse con algoritmi di rinforzo neuro-motorio.

Verso il potenziamento delle emozioni e della salute mentale

L'impatto emozionale delle arti visive e della musica è noto da millenni. La NeuroAI potrebbe sfruttare questa connessione profonda per sviluppare nuovi protocolli terapeutici non invasivi:

• Trattamenti per depressione resistente attraverso stimolazioni sensoriali mirate.
• Modulazione degli stati emotivi tramite meta-musica e meta-arte algoritmicamente progettata.
• Terapie percettive integrate per ansia, stress e stati affettivi alterati.

NeuroAI: un ecosistema emergente

In conclusione, la NeuroAI rappresenta molto più di una nuova branca dell'intelligenza artificiale: è la costruzione di una scienza della mente computazionale applicata, con ricadute enormi:

• Nel mercato dei media.
• Nella medicina rigenerativa.
• Nell'accessibilità cognitiva.
• Nel potenziamento delle prestazioni umane.
• Nella cura delle emozioni e della salute mentale.

La NeuroAI non sta solo imitando la mente umana: sta insegnandoci come potremmo riprogettarla.

RIFERIMENTI  

• Zuckerman Institute, Columbia University
  "Neuroscience + Artificial Intelligence = NeuroAI"
  Disponibile su: https://zuckermaninstitute.columbia.edu/neuroai
• MIT-IBM Watson AI Lab (2021)
  "Modeling the brain with AI: NeuroAI research at MIT"
  Disponibile su: https://mitibmwatsonailab.mit.edu/research/neuroai
• Kriegeskorte, N. & Douglas, P. (2018)
  "Cognitive computational neuroscience"
  Nature Neuroscience, 21(9), 1148-1160.
  DOI: https://doi.org/10.1038/s41593-018-0210-5
• Yamins, D.L.K., & DiCarlo, J.J. (2016)
  "Using goal-driven deep learning models to understand sensory cortex"
  Nature Neuroscience, 19(3), 356–365.
  DOI: https://doi.org/10.1038/nn.4244
• OpenAI (2022-2024)
  "CLIP model: Learning transferable visual models from natural language supervision"
  Disponibile su: https://openai.com/research/clip
• Adobe Research (2023)
  "Visual attention prediction for design optimization"
  Disponibile su: https://adoberesearch. adobe.com/projects/visual-attention
• Nature Outlook: The brain-computer interface revolution (2023)
  Disponibile su: https://www.nature.com/collections/bci
• Floridi, L. (2021)
  The Logic of Information: A Theory of Philosophy as Conceptual Design
  Oxford University Press.
• METACOMMUNICATIONS

https://www.metacommunications.it/intelligenza-artificiale/come-funziona-la-neuroai/