L’azienda di social network spera che le neuroscienze le diano un vantaggio nella corsa all’intelligenza artificiale.
Nel 2017, Facebook ha svelato i piani per un cappello che legge il cervello e che potrebbe essere usato per scrivere semplicemente pensando. “Stiamo lavorando a un sistema che vi permetterà di digitare direttamente dal vostro cervello”, ha condiviso l’amministratore delegato Mark Zuckerberg in un post di quell’anno.
Ora l’azienda, ribattezzata Meta, l’ha fatto davvero. Solo che pesa mezza tonnellata, costa 2 milioni di dollari e non lascerà mai il laboratorio.
Tuttavia, è piuttosto interessante che i ricercatori di neuroscienze e AI che lavorano per Meta siano riusciti ad analizzare il cervello delle persone mentre digitano e a determinare quali tasti stiano premendo, solo in base ai loro pensieri.
La ricerca, descritta in due documenti pubblicati dall’azienda (qui e qui) e in un post sul blog, è particolarmente impressionante perché i pensieri dei soggetti sono stati misurati dall’esterno del loro cranio con uno scanner magnetico e poi elaborati con una rete neurale profonda.
“Come abbiamo visto più volte, le reti neurali profonde possono rivelare intuizioni notevoli se abbinate a dati robusti”, afferma Sumner Norman, fondatore di Forest Neurotech, che non ha partecipato alla ricerca ma attribuisce a Meta il merito di essersi impegnata “al massimo per raccogliere dati di alta qualità”.
Secondo Jean-Rémi King, leader del team di ricerca “Brain & AI” di Meta, il sistema è in grado di determinare quale lettera ha premuto un dattilografo esperto nell’80% dei casi, un’accuratezza sufficiente per ricostruire frasi complete dai segnali cerebrali.
La ricerca originaria di Facebook di un berretto o di una fascia per leggere il cervello dei consumatori ha incontrato ostacoli tecnici e dopo quattro anni l‘azienda ha abbandonato l’idea.
Ma Meta non ha mai smesso di sostenere la ricerca di base sulle neuroscienze, che ora considera un percorso importante per ottenere IA più potenti che imparino e ragionino come gli esseri umani. King dice che il suo gruppo, con sede a Parigi, ha il compito specifico di capire “i principi dell’intelligenza” dal cervello umano.
“Cercare di capire l’esatta architettura o i principi del cervello umano potrebbe essere un modo per informare lo sviluppo dell’intelligenza delle macchine”, dice King. “Questa è la strada”.
Il sistema di digitazione non è assolutamente un prodotto commerciale, né è in procinto di diventarlo. Lo scanner magnetoencefalografico utilizzato nella nuova ricerca raccoglie i segnali magnetici prodotti nella corteccia quando i neuroni del cervello si attivano. Ma è grande e costoso e deve essere utilizzato in una stanza schermata, poiché il campo magnetico terrestre è mille miliardi di volte più forte di quello del cervello.
Norman paragona il dispositivo a “una macchina per la risonanza magnetica ribaltata su un lato e sospesa sopra la testa dell’utente”.
Inoltre, dice King, nel momento in cui la testa del soggetto si muove, il segnale si perde. “Il nostro sforzo non è affatto rivolto ai prodotti”, afferma. “In effetti, il mio messaggio è sempre quello di dire che non credo che ci sia una strada per i prodotti, perché è troppo difficile”.
Il progetto di dattilografia è stato condotto con 35 volontari presso un sito di ricerca in Spagna, il Basque Center on Cognition, Brain, and Language. Ognuno di loro ha trascorso circa 20 ore all’interno dello scanner digitando frasi come “el procesador ejecuta la instrucción” (il processore esegue l’istruzione) mentre i loro segnali cerebrali venivano inseriti in un sistema di apprendimento profondo che Meta chiama Brain2Qwerty, in riferimento alla disposizione delle lettere su una tastiera.
Il compito di questo sistema di apprendimento profondo è capire quali segnali cerebrali indicano che qualcuno sta digitando una a, quali una z e così via. Alla fine, dopo aver visto un singolo volontario digitare diverse migliaia di caratteri, il modello è in grado di indovinare quale tasto le persone stavano effettivamente premendo.
Nel primo preprint, i ricercatori di Meta riferiscono che il tasso di errore medio è stato di circa il 32%, ovvero quasi una lettera sbagliata su tre. Tuttavia, secondo Meta, i risultati ottenuti sono i più accurati finora per la digitazione cerebrale utilizzando una tastiera con un alfabeto completo e segnali raccolti al di fuori del cranio.
La ricerca sulla lettura del cervello è progredita rapidamente, anche se gli approcci più efficaci utilizzano elettrodi impiantati nel cervello o direttamente sulla sua superficie. Si tratta delle cosiddette interfacce cervello-computer “invasive”. Sebbene richiedano un intervento chirurgico al cervello, possono raccogliere con grande precisione le informazioni elettriche da piccoli gruppi di neuroni.
Nel 2023, ad esempio, una persona che aveva perso la voce a causa della SLA è riuscita a parlare grazie a un software di lettura del cervello collegato a un sintetizzatore vocale. Neuralink, fondata da Elon Musk, sta testando un impianto cerebrale che consente alle persone paralizzate di controllare un cursore.
Meta afferma che i propri sforzi rimangono orientati alla ricerca di base sulla natura dell’intelligenza.
Ed è qui che il grande scanner magnetico può essere d’aiuto. Anche se non è pratico per i pazienti e non misura i singoli neuroni, è in grado di osservare l’intero cervello, in modo ampio e simultaneo.
Gli scienziati di Meta affermano che in un secondo sforzo di ricerca, utilizzando gli stessi dati di battitura, hanno usato questa visione più ampia per accumulare prove che il cervello produce informazioni linguistiche in modo top-down, con un segnale iniziale per una frase che dà il via a segnali separati per parole, sillabe e infine lettere digitate.
“L’affermazione principale è che il cervello struttura la produzione del linguaggio in modo gerarchico”, afferma Norman. Non si tratta di un’idea nuova, ma la relazione di Meta evidenzia “come questi diversi livelli interagiscano come un sistema”, dice Norman.
Questo tipo di intuizioni potrebbe eventualmente plasmare la progettazione di sistemi di intelligenza artificiale. Alcuni di questi, come i chatbot, si basano già ampiamente sul linguaggio per elaborare informazioni e ragionare, proprio come fanno le persone.
“Il linguaggio è diventato il fondamento dell’intelligenza artificiale”, afferma King. “Quindi i principi computazionali che permettono al cervello, o a qualsiasi sistema, di acquisire tale capacità sono la motivazione chiave di questo lavoro”.
