Una bicicletta si muove autonomamente e in perfetto equilibrio, riconosce gli ostacoli lungo il suo percorso in tempo reale e obbedisce ai comandi vocali che le dà l’uomo che cammina al suo fianco: è stata questa la ‘prova su strada’ del primo chip destinato all’intelligenza artificiale grazie a componenti capaci di imitare il comportamento dei neuroni nel cervello umano. Il risultato, pubblicato sulla rivista Nature, segna il primo passo concreto verso una nuova generazione di dispositivi destinati all’intelligenza artificiale.
Inseguito per anni da ricercatori di tutto il mondo, il risultato si deve al gruppo di Luping Shi della cinese Tsinghua University, che ha voluto dare al chip il nome della loro università: Tianjic chip. “È una ricerca interessante, tesa a risolvere uno dei problemi cruciali dell’intelligenza artificiale, ossia realizzare reti complesse con prestazioni di efficienza confrontabili a quelle del cervello umano”, ha detto all’ANSA Antonio Frisoli, esperto di intelligenza artificiale della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa.
Delle 156 unità di calcolo parallele che costituiscono il Tianjic chip, alcune quali hanno la struttura delle tradizionali reti neurali artificiali, mentre altre simulano le reti formati dai neuroni naturali. In linea di principio, rilevano gli autori della ricerca, questa tecnologia ibrida potrebbe migliorare la capacità di questi sistemi di affrontare qualsiasi compito di cui l’uomo sia capace. “La novità – ha rilevato Frisoli – è essere riusciti a costruire un chip del genere”.
Uno dei primi vantaggi è la velocità, considerando che “alcuni modelli di reti neurali ispirati alle neuroscienze a volte non riescono a girare in tempo reale. Con questo hardware, invece, riescono a farlo”, ha detto ancora Frisoli. Certamente si tratta di un primo passo, considerando che il nuovo chip riesce a simulare fino a 40.000 neuroni, contro gli 86 miliardi di neuroni che costituiscono il cervello umano, “ma – ha osservato l’esperto – resta comunque un numero importante”.
Così come è rilevante il fatto che il super-chip riesca a simulare fino a 10 milioni di connessioni tra le cellule nervose (sinapsi), anche se per ogni neurone umano sono possibili fino a 100 milioni di sinapsi.