Are Insect Brains the Secret to Great AI? | Frances S. Chance | TED

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TED


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Traduttore: Alessandra Agata Caruso Revisore: Gabriella Patricola
00:05
Creating intelligence on a computer.
0
5210
2377
Creare intelligenza su un computer
00:08
This has been the Holy Grail for artificial intelligence
1
8129
2837
è il Sacro Graal dell’intelligenza artificiale
da molto tempo.
00:11
for quite some time.
2
11007
1377
00:12
But how do we get there?
3
12968
1668
Ma come ci arriviamo?
00:15
So we view ourselves as highly intelligent beings.
4
15679
3128
Ci consideriamo esseri di elevata intelligenza,
00:18
So it's logical to study our own brains,
5
18848
2795
quindi è logico studiare il nostro cervello,
00:21
the substrate of our cognition, for creating artificial intelligence.
6
21685
4212
il substrato della nostra cognizione,
per creare l’intelligenza artificiale.
00:27
Imagine if we could replicate how our own brains work on a computer.
7
27148
4130
Immaginate se potessimo replicare il modo in cui funziona il nostro cervello
su computer.
00:32
But now consider the journey that would be required.
8
32612
2503
Ma considerate anche al percorso che ciò richiederebbe.
00:37
The human brain contains 86 billion neurons.
9
37367
3712
Il cervello umano contiene 86 miliardi di neuroni,
00:42
Each is constantly communicating with thousands of others,
10
42289
3628
ognuno dei quali costantemente in comunicazione con altri migliaia
00:45
and each has individual characteristics of its own.
11
45959
3045
e ognuno dei quali con caratteristiche individuali.
00:49
Capturing the human brain on a computer
12
49879
2378
Replicare il cervello umano su un computer
00:52
may simply be too big and too complex a problem
13
52299
3670
potrebbe essere un problema troppo grosso e complesso
00:56
to tackle with the technology and the knowledge that we have today.
14
56011
3795
per la tecnologia e le conoscenze attuali.
01:01
I believe that we can capture a brain on a computer,
15
61266
2878
Io ritengo che sia possibile replicare un cervello su un computer,
01:04
but we have to start smaller.
16
64144
2461
ma che dovremmo cominciare da uno più piccolo.
01:07
Much smaller.
17
67230
1168
Molto più piccolo.
01:10
These insects have three of the most fascinating brains in the world to me.
18
70734
4713
Questi insetti, secondo me, hanno tre dei più affascinanti cervelli del mondo.
01:16
While they do not possess human-level intelligence,
19
76448
2836
Anche se non posseggono un’intelligenza di livello umano,
01:19
each is remarkable at a particular task.
20
79326
3169
ognuno è straordinario in un particolare compito.
01:22
Think of them as highly trained specialists.
21
82954
2544
Pensiamo a loro come specialisti altamente qualificati.
01:26
African dung beetles are really good at rolling large balls in straight lines.
22
86750
5088
Gli scarabei stercorari africani
sono bravi a far rotolare grosse palle in linea retta.
01:31
(Laughter)
23
91880
1710
(Risate)
01:33
Now, if you've ever made a snowman,
24
93632
1710
Se avete mai fatto un pupazzo di neve,
01:35
you know that rolling a large ball is not easy.
25
95342
2460
saprete che far rotolare una grossa palla non è facile.
01:39
Now picture trying to make that snowman
26
99095
2211
Ora immaginate di provare a fare un pupazzo di neve
01:41
when the ball of snow is as big as you are
27
101348
2377
facendo rotolare una palla di neve grande quanto voi con la testa.
01:43
and you're standing on your head.
28
103725
1835
01:45
(Laughter)
29
105602
1168
(Risate)
01:47
Sahara desert ants are navigation specialists.
30
107228
3796
Le formiche del deserto del Sahara sono specialiste di orientamento.
01:51
They might have to wander a considerable distance to forage for food.
31
111775
3753
Possono vagare per distanze considerevoli in cerca di cibo.
01:55
But once they do find sustenance,
32
115862
1752
Ma una volta trovato sostentamento,
01:57
they know how to calculate the straightest path home.
33
117656
2585
sanno come calcolare il percorso più diretto verso casa.
02:01
And the dragonfly is a hunting specialist.
34
121910
2919
E la libellula è specialista nella caccia.
02:05
In the wild, dragonflies capture approximately 95 percent
35
125205
3587
In natura, le libellule catturano circa il 95% delle prede che cacciano.
02:08
of the prey they choose to go after.
36
128833
1752
02:11
These insects are so good at their specialties
37
131336
3003
Questi insetti sono così bravi nelle loro specialità
02:14
that neuroscientists such as myself study them as model systems
38
134381
4337
che i neuroscienziati come me li studiano come sistemi modello
02:18
to understand how animal nervous systems solve particular problems.
39
138760
4046
per capire come i sistemi nervosi animali risolvono particolari problemi.
02:23
And in my own research, I study brains to bring these solutions,
40
143973
3879
Nelle mie ricerche, studio i cervelli per offrire queste soluzioni,
02:27
the best that biology has to offer, to computers.
41
147894
3337
il meglio che la biologia ha da offrire, ai computer.
02:31
So consider the dragonfly brain.
42
151272
1877
Prendiamo il cervello della libellula.
02:33
It has only on the order of one million neurons.
43
153900
3003
Ha solo un milione di neuroni.
02:37
Now, it's still not easy to unravel a circuit of even one million neurons.
44
157570
4672
Non è facile svelare un circuito, anche se ha solo un milione di neuroni.
02:42
But given the choice
45
162701
1167
Potendo però scegliere
02:43
between trying to tease apart the one-million-neuron brain
46
163910
3003
tra studiare il cervello di un milione di neuroni
02:46
versus the 86-billion-neuron brain,
47
166955
2586
o il cervello di 86 miliardi,
02:49
which would you choose to try first?
48
169541
2169
con quale scegliereste di iniziare?
02:51
(Laughter)
49
171710
1167
(Risate)
02:53
When studying these smaller insect brains,
50
173837
2586
Studiando i cervelli di questi insetti,
02:56
the immediate goal is not human intelligence.
51
176464
2461
lo scopo immediato non è l’intelligenza umana.
02:59
We study these brains for what the insects do well.
52
179551
3461
Studiamo questi cervelli puntando a ciò che fanno bene.
03:03
And in the case of the dragonfly, that's interception.
53
183805
2878
Nel caso della libellula, è l’intercettazione.
03:07
So when dragonflies are hunting,
54
187559
1543
Quando le libellule cacciano,
03:09
they do more than just fly straight at the prey.
55
189144
2502
fanno più del volare dritti verso la preda.
03:12
They fly in such a way that they will intercept it.
56
192021
2503
Volano in modo da intercettarla.
03:14
They aim for where the prey is going to be.
57
194566
2460
Puntano a prenderla nel punto dove si troverà.
03:17
Much like a soccer player, running to intercept a pass.
58
197402
3003
Come un calciatore che cerca di intercettare un passaggio.
03:21
To do this correctly,
59
201865
1459
Per farlo correttamente,
03:23
dragonflies need to perform what is known as a coordinate transformation,
60
203366
3879
le libellule devono mettere in pratica la cosiddetta trasformazione coordinata,
03:27
going from the eye’s frame of reference, or what the dragonfly sees,
61
207245
3504
che va da ciò che la libellula vede, il frame di riferimento degli occhi,
03:30
to the body's frame of reference,
62
210790
1585
a quello del corpo,
03:32
or how the dragonfly needs to turn its body to intercept.
63
212375
2836
o come la libellula deve girare il corpo per intercettare.
03:36
Coordinate transformations are a basic calculation
64
216004
3044
Le trasformazioni coordinate sono calcoli basilari
03:39
that animals need to perform to interact with the world.
65
219048
3713
che servono agli animali per interagire con il mondo.
03:43
We do them instinctively every time we reach for something.
66
223261
3086
Noi li facciamo istintivamente ogni volta che prendiamo qualcosa.
03:47
When I reach for an object straight in front of me,
67
227098
2878
Quando prendo un oggetto dritto davanti a me,
03:50
my arm takes a very different trajectory than if I turn my head,
68
230018
3545
il braccio fa una traiettoria diversa che se girassi la testa,
03:53
look at that same object when it is off to one side
69
233605
2460
guardando lo stesso oggetto posto lateralmente
03:56
and reach for it there.
70
236107
1335
cercando di prenderlo.
03:58
In both cases, my eyes see the same image of that object,
71
238109
3712
In entrambi i casi, i miei occhi vedono la stessa immagine dell’oggetto,
04:01
but my brain is sending my arm on a very different trajectory
72
241821
3712
ma io mio cervello manda il mio braccio su una traiettoria differente
04:05
based on the position of my neck.
73
245575
1919
basandosi sulla posizione del mio collo.
04:12
And dragonflies are fast.
74
252624
1960
Le libellule sono veloci.
04:15
This means they calculate fast.
75
255293
2085
Quindi calcolano velocemente.
04:18
The latency, or the time it takes for a dragonfly to respond
76
258046
4004
La latenza, il tempo necessario alla libellula per rispondere
04:22
once it sees the prey turn,
77
262091
1752
appena vede la preda girarsi,
04:23
is about 50 milliseconds.
78
263885
1960
è di circa 50 millisecondi.
04:27
This latency is remarkable.
79
267180
2044
Questa latenza è notevole.
04:30
For one thing, it's only half the time of a human eye blink.
80
270016
3378
Da un canto è metà del tempo necessario per un battito di ciglia umano.
04:34
But for another thing,
81
274020
1668
D’altro canto,
04:35
it suggests that dragonflies capture how to intercept
82
275688
3003
ci dice che le libellule acquisiscono il modo di intercettare
04:38
in only relatively or surprisingly few computational steps.
83
278733
4755
in solo pochi passi computazionali.
04:44
So in the brain,
84
284364
1376
Nel cervello,
04:45
a computational step is a single neuron
85
285782
2878
un passo computazionale è un singolo neurone
04:48
or a layer of neurons working in parallel.
86
288660
2460
o uno strato di neuroni che lavorano in parallelo.
04:51
It takes a single neuron about 10 milliseconds
87
291996
3087
Un singolo neurone ci mette circa 10 millisecondi
04:55
to add up all its inputs and respond.
88
295124
2336
a sommare tutti questi input e rispondere.
04:58
The 50-millisecond response time
89
298169
2336
Un tempo di reazione di 50 millisecondi
05:00
means that once the dragonfly sees its prey turn,
90
300547
3503
significa che una volta che la preda gira,
05:04
there's only time for maybe four of these computational steps
91
304092
3336
c’è solo il tempo per circa quattro di questi passi computazionali
05:07
or four layers of neurons, working in sequence, one after the other,
92
307470
3837
o quattro strati di neuroni che lavorano in sequenza, l’uno dopo l’altro,
05:11
to calculate how the dragonfly needs to turn.
93
311349
2377
per calcolare come la libellula debba girare.
05:14
In other words, if I want to study
94
314811
2085
In altri termini, se voglio studiare
05:16
how the dragonfly does coordinate transformations,
95
316896
4213
come le libellule fanno le trasformazioni coordinate,
05:21
the neural circuit that I need to understand,
96
321109
2753
il circuito neurale che devo capire,
05:23
the neural circuit that I need to study,
97
323903
2252
il circuito neurale che devo studiare,
05:26
can have at most four layers of neurons.
98
326197
2670
può avere massimo quattro strati di neuroni.
05:29
Each layer may have many neurons,
99
329784
2377
Ogni strato può avere molti neuroni,
05:32
but this is a small neural circuit.
100
332203
2127
ma è un piccolo circuito neurale.
05:34
Small enough that we can identify it
101
334789
2002
Abbastanza da poter essere identificato
05:36
and study it with the tools that are available today.
102
336833
2669
e studiato con i mezzi dei quali disponiamo oggi.
05:40
And this is what I'm trying to do.
103
340670
1835
Questo è ciò che sto cercando di fare.
05:43
I have built a model of what I believe is the neural circuit
104
343298
3044
Ho fatto un modello di ciò che ritengo un circuito neurale
05:46
that calculates how the dragonfly should turn.
105
346384
2544
che calcola come dovrebbe girarsi una libellula.
05:49
And here is the cool result.
106
349596
1584
Ed ecco il fantastico risultato.
05:51
In the model,
107
351222
1627
Nel modello,
05:52
dragonflies do coordinate transformations in only one computational step,
108
352891
4713
le libellule fanno trasformazioni coordinate in un passo computazionale,
05:57
one layer of neurons.
109
357645
1627
solo uno strato di neuroni.
05:59
This is something we can test and understand.
110
359898
2877
Tutto ciò può essere sperimentato e compreso.
06:03
In a computer simulation,
111
363651
1502
In una simulazione al computer,
06:05
I can predict the activities of individual neurons
112
365194
3170
posso predire le attività dei singoli neuroni
06:08
while the dragonfly is hunting.
113
368364
1669
mentre la libellula caccia.
06:11
For example, here I am predicting the action potentials, or the spikes,
114
371367
4338
Per esempio, qui sto predicendo i potenziali d’azione, o impulsi,
06:15
that are fired by one of these neurons
115
375747
1835
accesi da uno di questi neuroni
06:17
when the dragonfly sees the prey move.
116
377582
2627
quando la libellula vede muovere la preda.
06:22
To test the model, my collaborators and I
117
382545
2169
Per testare il modello, io e i miei colleghi
06:24
are now comparing these predicted neural responses
118
384756
2836
compariamo queste risposte neurali predette
06:27
with responses of neurons recorded in living dragonfly brains.
119
387592
3837
con le risposte dei neuroni registrate nei cervelli di libellule vive.
06:33
These are ongoing experiments
120
393431
1668
Questi sono esperimenti in corso
06:35
in which we put living dragonflies in virtual reality.
121
395099
3796
dove mettiamo libellule vive nella realtà virtuale.
06:40
(Laughter)
122
400188
1918
(Risate)
06:42
Now, it's not practical to put VR goggles on a dragonfly.
123
402148
3754
Non è proprio pratico mettere un visore a una libellula.
06:47
So instead, we show movies of moving targets to the dragonfly,
124
407070
4588
Quindi ci limitiamo a mostrarle filmati di obiettivi in movimento,
06:51
while an electrode records activity patterns of individual neurons
125
411658
3670
mentre un elettrodo registra i pattern di attività dei singoli neuroni
06:55
in the brain.
126
415328
1251
nel cervello.
06:58
Yeah, he likes the movies.
127
418331
1335
Sì, gli piacciono i film.
07:01
If the responses that we record in the brain
128
421167
2628
Se le risposte registrate nel cervello
07:03
match those predicted by the model,
129
423836
2128
corrispondono a quelle predette dal modello,
07:06
we will have identified which neurons are responsible
130
426005
2711
avremo identificato quali sono i neuroni responsabili
07:08
for coordinate transformations.
131
428758
1543
delle trasformazioni coordinate.
07:11
The next step will be to understand the specifics
132
431010
2294
Il passo successivo sarà capire nel dettaglio
07:13
of how these neurons work together to do the calculation.
133
433346
3337
come i neuroni lavorano insieme per fare i calcoli.
07:16
But this is how we begin to understand how brains do basic
134
436724
3462
Ma è così che cominciamo a capire come il cervello fa
07:20
or primitive calculations.
135
440186
1627
calcoli basilari e primitivi.
07:22
Calculations that I regard as building blocks for more complex functions,
136
442188
4880
Calcoli che io considero i mattoni per funzioni più complesse,
07:27
not only for interception but also for cognition.
137
447110
3086
non solo per l’intercettazione ma anche per la cognizione.
07:32
The way that these neurons compute may be different from anything
138
452156
3170
Il modo di calcolare di questi neuroni può essere diverso rispetto
07:35
that exists on a computer today.
139
455368
1877
a quelli di un computer attuale.
07:37
And the goal of this work is to do more than just write code
140
457870
3587
Lo scopo di questo lavoro è di fare di più di scrivere codice
07:41
that replicates the activity patterns of neurons.
141
461457
2419
che replichi lo schema di attività dei neuroni.
07:44
We aim to build a computer chip
142
464293
1794
Puntiamo a costruire un chip
07:46
that not only does the same things as biological brains
143
466129
2794
che non solo faccia le stesse cose di un cervello biologico
07:48
but does them in the same way as biological brains.
144
468965
2711
ma le faccia nello stesso modo.
07:52
This could lead to drones driven by computers
145
472885
3254
Ciò potrebbe dar vita a droni guidati da computer
07:56
the same size of the dragonfly's brain
146
476139
2002
grandi quanto un cervello di libellula
07:58
that captures some targets and avoid others.
147
478182
2837
che catturino certi obiettivi e ne evitino altri.
08:01
Personally, I'm hoping for a small army of these
148
481853
2586
Personalmente, spero in un piccolo esercito
08:04
to defend my backyard from mosquitoes in the summer.
149
484480
2461
che difenda il mio giardino dalle zanzare in estate.
08:06
(Laughter)
150
486983
1460
(Risate)
08:09
The GPS on your phone could be replaced by a new navigation device
151
489027
4170
Invece del GPS sul telefono potrebbe esserci un nuovo sistema di navigazione
08:13
based on dung beetles or ants
152
493239
1710
basato su scarabei o formiche
08:14
that could guide you to the straight or the easy path home.
153
494991
3045
che potrebbe guidarvi al percorso più semplice verso casa.
08:18
And what would the power requirements of these devices be like?
154
498953
3378
Quanto consumerebbero questi dispositivi?
08:23
As small as it is --
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503458
1501
Minuscolo com’è,
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Or, sorry -- as large as it is,
156
505001
1877
scusate, grande com’è,
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the human brain is estimated to have the same power requirements
157
506878
3628
è stato stimato che il cervello umano ha le stesse esigenze energetiche
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as a 20-watt light bulb.
158
510548
2044
di una lampadina da 20 watt.
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Imagine if all brain-inspired computers
159
512633
2211
Se tutti i computer ispirati al cervello
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had the same extremely low-power requirements.
160
514844
2669
consumassero così poco?
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Your smartphone or your smartwatch probably needs charging every day.
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518431
3837
Il vostro smartphone o lo smartwatch vanno caricati forse ogni giorno.
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Your new brain-inspired device might only need charging every few months,
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522268
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Il nuovo dispositivo ispirato al cervello potrebbe restare carico per mesi,
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or maybe even every few years.
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525897
1668
o forse per anni.
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The famous physicist, Richard Feynman, once said,
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529275
3670
Il famoso fisico Richard Feynman ha detto:
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"What I cannot create, I do not understand."
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532945
2878
“Non posso comprendere ciò che non riesco a creare.”
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What I see in insect nervous systems
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536783
2085
Nei sistemi nervosi degli insetti, vedo
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is an opportunity to understand brains
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2169
un’opportunità per comprendere i cervelli
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through the creation of computers that work as brains do.
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541079
3003
tramite la creazione di computer che funzionano come cervelli.
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And creation of these computers will not just be for knowledge.
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E la creazione di questi computer non apporterebbe solo conoscenza.
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There's potential for real impact on your devices, your vehicles,
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4254
C’è il potenziale per un reale impatto sui nostri dispositivi, veicoli,
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maybe even artificial intelligences.
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2210
forse anche sull’intelligenza artificiale.
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So next time you see an insect,
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556177
2419
Quindi la prossima volta che vedete un insetto,
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consider that these tiny brains can lead to remarkable computers.
173
558638
4045
pensate che questi piccoli cervelli possono condurci a computer eccezionali.
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And think of the potential that they offer us for the future.
174
563518
3211
E pensate al potenziale che ci offrono per il futuro.
09:27
Thank you.
175
567271
1126
Grazie.
09:28
(Applause)
176
568439
3379
(Applausi)
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