Post di Giuseppe Sottile

Una descrizione delle reti neurali alla portata di tutti. https://lnkd.in/dpBGxUr3

Ricercatori di Harvard e Google hanno collaborato per mappare una minuscola porzione del cervello umano con una precisione senza precedenti, rivelando la complessità di 57.000 neuroni e 150 milioni di sinapsi. Questa mappa 3D, frutto di un decennio di lavoro e dell'impiego dell'intelligenza artificiale, potrebbe rivoluzionare la nostra comprensione del cervello e delle sue malattie. #Neuroscienza #IntelligenzaArtificiale #AI #RicercaScientifica #Google #Harvard

Circuiti neurali ispirati al cervello: un passo avanti verso un'AI efficiente Un team di ricercatori dell'Università Tsinghua ha fatto un significativo passo avanti nello sviluppo di un’intelligenza artificiale energeticamente efficiente, introducendo un circuito neurale dendritico artificiale ispirato al cervello. La maggior parte delle tecnologie attuali imita l’attività elettrica dei neuroni, trascurando la struttura neurale complessiva e il loro ruolo nell'elaborazione delle informazioni. Questo nuovo sistema artificiale, presentato su Nature Electronics, replica l'organizzazione delle sinapsi e la struttura ramificata dei dendriti. Il nuovo dispositivo, chiamato "dendristor", imita i calcoli dei dendriti sfruttando le proprietà fisiche di transistor multi-gate rivestiti con un film sol-gel drogato con ioni. Questo film replica i rami dendritici, consentendo agli ioni di muoversi in modo simile ai dendriti neuronali, modulando la corrente del transistor per riflettere i cambiamenti nel potenziale di membrana dendritica. La maggior parte della ricerca sul computing neuromorfico si è concentrata sulla riproduzione dei processi sinaptici legati all'apprendimento e alla generazione di impulsi neuronali, spesso modellando i dendriti come semplici linee di trasmissione, ignorando le loro funzioni morfologiche. Riproducendo fedelmente la connettività dei neuroni dendritici, il nuovo approccio neuromorfico ha dimostrato notevoli efficienze energetiche. Questo sistema mostra il potenziale per rilevare il movimento utilizzando meno neuroni rispetto alle reti neurali artificiali esistenti. Il vantaggio chiave di questa nuova architettura è che va oltre la semplice replicazione degli aspetti funzionali dei neuroni biologici. A differenza di altre piattaforme neuromorfiche, riproduce anche la struttura e la connettività sparsa dei neuroni, inclusa la morfologia dei dendriti e le basi delle sinapsi silenziose. Questo studio è il primo a dimostrare che la posizione spaziale delle sinapsi inibitorie e silenziose può controllare l'elaborazione dei segnali nei sistemi neuromorfici. I recenti sforzi di questo team di ricerca potrebbero aprire nuove strade per la progettazione di sistemi neuromorfici basati su dispositivi a semiconduttore. In particolare, il loro progetto ispirato al cervello potrebbe contribuire allo sviluppo di nuovi dispositivi e strumenti di intelligenza artificiale a basso consumo energetico, aprendo la strada a un computing più sostenibile.

Traendo uno spunto da un post del Prof. Vittorio Gallese, il piacere di sottoporre all’attenzione un articolo del 1943 di Warren #McCulloch e Walter #Pitts, "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity". E’ considerato basilare per la ricerca 🔍 poiché introduce un modello teorico che descrive il comportamento dei #neuroni attraverso la logica #proposizionale. Questa #innovazione rappresenta una delle prime formalizzazioni matematiche del funzionamento delle reti neurali, fornendo le basi per lo sviluppo di concetti moderni nel campo dell'intelligenza artificiale e delle neuroscienze. Il modello presentato dai due autori ha permesso di comprendere come i neuroni, attraverso semplici operazioni logiche #binarie, possano eseguire #calcolicomplessi, #fondamento delle moderne reti neurali artificiali. McCulloch e Pitts dimostrano che l'attività neuronale, essendo caratterizzata dal principio del "#tutto o #nulla", può essere rappresentata come una serie di proposizioni logiche. Questa osservazione ha portato all'elaborazione di modelli computazionali del cervello 🧠 , che sono alla base dello sviluppo delle reti neurali artificiali 🤖 Questi modelli hanno avuto un impatto fondamentale nella comprensione di come il cervello processi le informazioni e di come simularlo attraverso l'IA. Dal punto di vista delle neuroscienze, il loro lavoro ha aperto la strada allo studio delle reti neurali biologiche da una prospettiva formale e computazionale, suggerendo che il cervello umano potrebbe funzionare come una macchina logica in grado di eseguire calcoli complessi. La capacità di rappresentare l'attività neuronale mediante formule logiche ha implicazioni profonde per comprendere i processi cognitivi, come l'apprendimento e la memoria, e per la modellazione di fenomeni cerebrali complessi. Un ponte tra la #neurofisiologia e la #logicamatematica, costituendo il fondamento teorico per le reti neurali artificiali e fornendo nuove chiavi di lettura per il funzionamento del cervello umano. Questo lavoro rappresenta una delle prime dimostrazioni di come il comportamento del cervello possa essere descritto e compreso attraverso modelli computazionali, gettando le basi per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale e per le moderne teorie sulle reti neurali.

𝐏𝐫𝐢𝐦𝐨 𝐂𝐲𝐛𝐨𝐫𝐠 𝐝𝐞𝐥𝐥𝐚 𝐬𝐭𝐨𝐫𝐢𝐚 𝐚𝐝 𝐚𝐯𝐞𝐫𝐞 𝐮n 𝐢𝐦𝐩𝐢𝐚n𝐭𝐨 N𝐞𝐮𝐫𝐚𝐥𝐢n𝐤 n𝐞𝐥 𝐬𝐮𝐨 𝐜𝐞𝐫𝐯𝐞𝐥𝐥𝐨! Si chiama Noland Arbaugh ha 29 anni ed ha accettato ad essere il primo cyborg della storia ad aver installato un chip nel suo cervello, in un video mostra la sua abilità permettendogli di giocare a scacchi e controllare il suo pc con la mente. In questa intervista spiega che sensazioni prova quando controlla il pc con la mente. 𝐂𝐨n𝐭𝐢n𝐮𝐚:👉👉 https://lnkd.in/dMasqEXt #umanesimodigitale #competenzetrasversali #intelligenzaartificiale #apprendimentocontinuo #intelligenzacollettiva #francobagaglia #acsi #digitalhumanism #softskills #digitalskills #artificialintelligence #lifelonglearning

Ti sei mai chiesto se l’Intelligenza Artificiale ha un cervello? 🧠   Proprio come la nostra intelligenza, anche l’#intelligenzaartificiale funziona grazie a dei neuroni. 🤖   Il meccanismo con cui l’#IA elabora informazioni è infatti direttamente ispirato a quello usato dal cervello umano.   Vediamo in che modo 👇🏼

#ai #ia #neuroscienze Il modello di neurone proposto da Warren McCulloch e Walter Pitts nel 1943 è un modello semplificato di un neurone biologico, spesso considerato come uno dei primi modelli teorici di un neurone artificiale. Il modello è stato progettato per simulare il comportamento di un neurone utilizzando concetti di logica binaria. 𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗹𝗹'𝗶𝗺𝗺𝗮𝗴𝗶𝗻𝗲: Immagine di un neurone artificiale come proposto da McCulloch e Pitts. Il neurone è rappresentato come un cerchio o nodo con un'etichetta che lo indica come "neurone". Diverse linee entrano nel cerchio, ognuna rappresentante un input binario (0 o 1). Questi input sono sommati all'interno del nodo, e se la somma supera una certa soglia, il neurone emette un output di 1, altrimenti emette 0. L'output è rappresentato da una freccia che esce dal cerchio verso l'esterno. Puoi anche includere etichette come "input", "output" e "soglia" per chiarire i concetti. [Testo e immagine generati dall'IA]

💡 Un’affascinante analogia tra i principi della meccanica classica e l'ottimizzazione del 'Gradient Descent' con momentum nel training delle reti neurali 🔃 Così come nella fisica newtoniana un oggetto si muove nello spazio sotto l'influenza di forze, accumulando momento e inerzia, allo stesso modo l'algoritmo di ottimizzazione si muove nello spazio dei pesi della rete neurale, dove il gradiente agisce come una forza che guida l'apprendimento. Questa somiglianza non è casuale! 🎯 Il momentum è stato introdotto proprio per accelerare la convergenza dell'ottimizzazione, sfruttando gli stessi principi che governano il moto in fisica ⌨️ LAB Momentum with Different Polynomials - Colab https://lnkd.in/eWq-iCeh - GitHub https://lnkd.in/efw8pi-a ⌨️ LAB Neural Networks with Momentum - Colab https://lnkd.in/eM7t-ywB - GitHub https://lnkd.in/eqnbWjJz #MachineLearning #NeuralNetwork #DeapLearning

🎉 Titan: la nuova frontiera dell'IA con memoria a lungo termine! 🤖✨ Per chi utilizza l'IA per studiare, fare riassunti o per cercare informazioni, è risaputo che caricare un PDF con troppe pagine spesso non porta ai risultati sperati. Questo perché i modelli tradizionali, pur supportandoci efficacemente, presentano limiti significativi nell'elaborazione di testi estesi, una sfida che Titan (un modello di intelligenza artificiale avanzato di Google) punta a risolvere. Avete mai pensato a come la nostra memoria distingue tra ricordi fugaci e quelli, invece, che restano impressi per anni? Titans punta a replicare questa capacità nell'intelligenza artificiale, aprendo la strada a nuovi orizzonti. 🚀 Fino a oggi, i modelli Transformer erano un po’ come studenti che si preparano per un esame: ottimi nel ricordare dettagli a breve termine, ma con difficoltà a conservare informazioni a lungo termine (soprattutto con testi lunghi). Questo nuovo modello introduce una memoria neurale a lungo termine. Un gruppo di ricercatori ha pubblicato un paper scientifico sulle potenzialità di Titan nel gestire testi lunghi e grandi finestre di contesto, riducendo errori e consumi energetici, affrontando così due limiti fondamentali dell'IA generativa.🧠 Cosa rende Titan così speciale? 1️⃣ Memoria a breve vs. lungo termine - La memoria a breve termine (basata sull'attenzione) si concentra sul contesto immediato e sul momento presente; - Titan introduce una memoria a lungo termine che trattiene le informazioni importanti nel tempo. 2️⃣ Come funziona? - Si focalizza su ciò che è sorprendente (proprio come noi ricordiamo meglio le esperienze che ci colpiscono); - Aggiorna continuamente i dati e, quando serve, dimentica quelli meno utili. 3️⃣ Un mix perfetto Titan combina: - Attenzione (breve termine); - Memoria neurale a lungo termine; - Memoria persistente per informazioni generali. 🎯 Questo segna un nuovo capitolo per l'IA: modelli in grado di apprendere, ricordare e recuperare dati con una precisione sempre più vicina al funzionamento del cervello umano. Titan non solo affronta sfide tecniche, ma apre a enormi opportunità in settori come l'educazione, la ricerca e la gestione di informazioni su larga scala. In allegato trovate il paper in versione originale e tradotta. Buona lettura e, che dire, memorizzate solo il meglio, dimenticate il resto! 😉 #IA #Innovazione #MemoriaNeurale #Transformer #AIRevolution #DeepLearning

Oggi vi consiglio la lettura del volume Breve storia dell'intelligenza dai primi organismi all'Ai: le cinque svolte evolutive del cervello di Max S. Bennett perchè l'autore ci guida in un viaggio affascinante attraverso l'evoluzione del cervello umano fino all'avvento dell'Ai, intrecciando sapientemente #neuroscienze e #tecnologia. Nel saggio l'autore non si limita a descrivere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (#AI), ma ci offre una prospettiva più ampia, esplorando le 5 svolte evolutive che hanno plasmato l'intelligenza nel mondo animale, fino a giungere al cervello umano e alle sue straordinarie capacità cognitive. #Bennett individua 5 momenti chiave nell'evoluzione del cervello che hanno segnato altrettante svolte decisive nello sviluppo dell'intelligenza: 1. La comparsa dei neuroni: L'emergere dei neuroni ha permesso la trasmissione di informazioni complesse all'interno del sistema nervoso, ponendo le basi per l'apprendimento e la memoria. 2. L'evoluzione dei sensi:Lo sviluppo di organi di senso sofisticati ha fornito al cervello una ricca mole di dati sul mondo esterno, permettendogli di elaborare rappresentazioni interne sempre più dettagliate e accurate. 3. L'emergere della coscienza:Con l'avvento della coscienza, gli animali hanno acquisito la capacità di sperimentare il mondo in modo soggettivo, creando una sorta di "teatro interno" della mente. 4.Lo sviluppo del linguaggio:L'evoluzione del linguaggio ha permesso agli esseri umani di comunicare idee complesse e di collaborare in modo efficace, favorendo un ulteriore sviluppo cognitivo. 5.L'espansione della corteccia cerebrale:La crescita esponenziale della corteccia cerebrale negli esseri umani ha portato a un'esplosione di capacità cognitive, permettendoci di sviluppare pensiero astratto, ragionamento complesso e creatività. Infine abbiamo creato l'Ai: un prodotto dell'ingegno umano ispirato dalla natura del cervello stesso e dell'esigenza di creare artificialmente una macchina in grado di replicare le nostre facoltà congnitive. Bennett evidenzia i vantaggi e le sfide che ancora rimangono da affrontare per creare macchine in grado di eguagliare o superare l'intelligenza umana tuttavia si mostra ottimista ritenendo che l'AI abbia il potenziale per migliorare significativamente la nostra vita. "Siamo passati dall'evoluzione biologia a quella culturale, perciò il futuro ci riserva la realizzazione di una superintelligenza per liberarci del limite biologico? Quanto meglio conosciamo la nostra mente, tanto meglio saremo attrezzati per creare menti artificiali a nostra immagine. Quanto più comprenderemo del processo dal quale sono venute all’esistenza le nostre menti, tanto meglio saremo attrezzati per scegliere quali caratteristiche dell’intelligenza vogliamo eliminare, quali conservare e quali migliorare. Siamo gli alfieri di questa grande transizione, in atto da quattordici miliardi di anni. Che ci piaccia o no, l’universo ci ha passato il testimone”. Bn lettura e #staytuned!FGA