L'intelligenza artificiale imita la navigazione degli animali

Molti animali, compresi gli esseri umani, hanno modi incredibili per orientarsi. Per esempio, gli uccelli migrano su lunghe distanze, spesso usando i campi magnetici della Terra per guidarli. I roditori si destreggiano tra i labirinti, mentre i tassisti in città affollate come Londra memorizzano migliaia di strade. Gli scienziati credono che una parte del cervello chiamata ippocampo giochi un ruolo importante in come funzionano queste abilità di navigazione.

Dentro l'ippocampo, ci sono cellule cerebrali speciali conosciute come cellule di luogo. Queste cellule si attivano quando un animale si trova in una posizione specifica. Si sa che rispondono a diversi segnali, come la forma di una stanza, odori o colori. Questo significa che le cellule di luogo combinano sia la posizione dell'animale che altre informazioni importanti sul contesto. Quando l'ambiente cambia in modo significativo, le cellule di luogo possono reagire modificando come rispondono ai luoghi, suggerendo che possano adattarsi a diversi ambienti.

Nonostante si sappia molto sulle cellule di luogo, gli scienziati discutono ancora su come queste cellule si comportino così bene. Alcuni ricercatori pensano che le cellule di luogo possano ottenere informazioni da altri tipi di cellule, come le cellule di griglia, che aiutano a misurare distanza e direzione. Altri pensano che l'attività delle cellule di luogo possa variare in base all'ambiente, creando diversi stati di comportamento. Tuttavia, come si formano e si apprendono queste rappresentazioni complesse rimane un mistero.

Recentemente, alcuni scienziati hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale per imitare come gli animali navigano. Hanno scoperto che alcuni modelli computerizzati potevano creare schemi simili a quelli delle cellule di luogo biologiche quando addestrati su compiti di navigazione di base. Tuttavia, molti di questi modelli erano abbastanza complessi e usavano varie tecniche, rendendo difficile capire perché si fossero formati quegli schemi. Questi studi di solito enfatizzavano schemi simili a quelli delle cellule di griglia, spesso trascurando il comportamento delle cellule di luogo.

Per semplificare il processo, alcuni scienziati hanno sviluppato un'idea più semplice. Hanno proposto che se una Rete Neurale semplice viene addestrata per completare compiti di navigazione, potrebbe imparare a rappresentare le posizioni con precisione. Hanno scoperto che non solo questo modello poteva imparare a mostrare dove si trovava un animale, ma poteva anche combinare queste informazioni sulla posizione con altri segnali contestuali, come differenti ambienti o condizioni.

Durante il loro addestramento, le reti neurali hanno imparato a riconoscere quando due posizioni erano vicine tra loro assicurandosi che gli schemi corrispondenti nei loro output fossero simili. Se due posizioni erano lontane, i loro schemi sarebbero stati diversi. Questo significa che la rete poteva rappresentare Informazioni spaziali in modi che somigliano a come funzionano le cellule di luogo biologiche. Hanno persino scoperto che man mano che il contesto cambiava, le rappresentazioni della rete cambiavano anch'esse, simile a come le cellule di luogo nel cervello operano quando l'ambiente cambia.

I ricercatori hanno addestrato due tipi di reti: una rete feedforward e una rete ricorrente. La rete feedforward è stata addestrata a riconoscere posizioni e contesti elaborando i dati tutto insieme. La rete ricorrente, d'altra parte, era progettata per considerare sequenze di informazioni nel tempo, come si muove un animale nello spazio.

Mentre addestravano queste reti, gli scienziati hanno osservato attentamente come evolvevano gli output. Hanno scoperto che la rete feedforward ha imparato ad emulare efficacemente le cellule di luogo, mostrando comportamenti come identificare posizioni specifiche in cui i neuroni erano attivi, simile a come fanno le cellule biologiche. Questo significa che quando alla rete venivano mostrate diverse posizioni, rispondeva come le vere cellule di luogo, fornendo preziose intuizioni sul loro comportamento.

La rete feedforward mostrava caratteristiche interessanti, particolarmente quando era esposta a vari contesti. Le unità di output cambiavano i loro schemi di attivazione in base al contesto fornito, un comportamento simile al rimappaggio osservato nelle cellule di luogo biologiche. In termini più semplici, proprio come gli animali reagiscono ai cambiamenti nel loro ambiente, la rete si adattava cambiando le sue risposte ai diversi contesti.

Anche la rete ricorrente ha mostrato risultati promettenti. Mentre elaborava informazioni nel tempo, ha imparato a rappresentare sia informazioni spaziali che contestuali. Non solo mostrava schemi simili a quelli delle cellule di luogo, ma mostrava anche schemi a bande, che potrebbero essere collegati a come gli animali tracciano il loro movimento. Entrambe le reti fornivano prove che potevano imparare rappresentazioni utili per navigare negli spazi adattandosi a diversi contesti.

Una scoperta affascinante è stata che le reti addestrate potevano adattare le loro rappresentazioni apprese quando necessario. Erano in grado di trasformare le loro mappe spaziali tra diversi contesti senza partire da zero. Questo significa che potevano prendere ciò che avevano già appreso e modificarlo in base a nuove informazioni, un'abilità che potrebbe riflettere come funzionano i veri cervelli quando gli animali si trovano di fronte a nuove situazioni.

I ricercatori hanno anche esaminato come le reti potrebbero essere utilizzate per creare nuove mappe spaziali basate sulle trasformazioni dei dati appresi. Hanno scoperto che potevano regolare queste rappresentazioni mantenendo intatta la struttura sottostante. Questa capacità potrebbe imitare il modo in cui le cellule di luogo nel cervello potrebbero riorganizzarsi in base a circostanze variabili, fornendo intuizioni su come memoria e navigazione funzionano insieme.

Tuttavia, la ricerca non è priva di limiti. I modelli hanno utilizzato alcune ipotesi che potrebbero non riflettere accuratamente come i veri cervelli elaborano le informazioni. Ad esempio, le reti richiedevano posizioni etichettate e indizi contestuali pre-organizzati per essere efficaci. Questo potrebbe non corrispondere a come gli animali apprendono e interagiscono naturalmente con i loro ambienti.

Inoltre, i modelli utilizzavano una forma semplice di contesto, come un singolo valore per rappresentare diverse situazioni. Nella realtà, il contesto può essere più complesso e sfaccettato. Futuri studi potrebbero esplorare come costruire reti che gestiscano meglio questa complessità, portando a una rappresentazione più accurata di come memoria e navigazione si interconnettano.

In conclusione, questa ricerca offre uno sguardo interessante su come i sistemi artificiali possono imitare la navigazione biologica. Creando modelli che replicano con successo il comportamento delle cellule di luogo, gli scienziati ottengono approfondimenti sulle sfumature della navigazione e della memoria sia negli animali che nelle macchine. Questi risultati potrebbero portare a una migliore comprensione e applicazioni nella robotica, nell'intelligenza artificiale e nella nostra comprensione del cervello umano. Il viaggio per esplorare come gli organismi navigano continua, offrendo un potenziale emozionante per future scoperte.