Nuove scoperte sull’apprendimento

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Mind games (Lana Dobrogorskaya)

Il cervello è una rete complessa che contiene molti miliardi di neuroni. Ogni neurone è collegato a migliaia di altri tramite collegamenti (sinapsi) che possono essere forti o deboli. Un legame forte indica un’influenza significativa tra i neuroni di collegamento a differenza di un anello debole, che potrebbe essere decine di migliaia di volte più debole di uno forte. Una delle principali sfide nelle neuroscienze è comprendere l’origine e il possibile significato funzionale dell’ampio spettro di forze di collegamento che è comune a tutti i cervelli. Recentemente, i fisici israeliani hanno pubblicato un articolo nella rivista Scientific Reports in cui hanno dimostrato che l’apprendimento nel cervello è in realtà condotto da diversi terminali neuronali (dendriti), contrariamente alla teoria di 70 anni fa di Donald Hebb secondo cui l’apprendimento avviene solo nelle sinapsi del cervello. I ricercatori hanno definito la loro scoperta “apprendimento dendritico”, e hanno dimostrato che l’apprendimento dendritico avviene molto più velocemente e in prossimità dei neuroni. In un nuovo articolo, pubblicato oggi su Scientific Reports, lo stesso gruppo di ricercatori si basa sulla sua precedente ricerca per rivelare, attraverso studi computazionali avanzati, che l’apprendimento dendritico porta al fenomeno universale che tutti i cervelli sono composti dallo stesso ampio spettro di collegamenti. La struttura (scheletro) del cervello è come una mappa stradale composta da molte strade strette (cioè collegamenti deboli) e una piccola frazione di autostrade ciascuna contenente migliaia di corsie (cioè collegamenti molto forti). Una road map così diversa potrebbe essere un risultato spontaneo di un’attività cerebrale casuale, o in alternativa potrebbe essere diretta da un’attività di apprendimento significativa, in cui le “autostrade” dirigono il flusso di informazioni nel cervello. Un sottoprodotto dell’apprendimento dendritico è l’ampio spettro delle forze di collegamento. L’apprendimento dendritico ci consente di offrire una spiegazione per un ulteriore fenomeno universale osservato in tutti i cervelli e ne indica il ruolo importante. Il meccanismo sottostante è una risposta rapida di un neurone alla sua entrata forte rispetto a una risposta lenta a una debole. Il meccanismo è simile a una piscina riempita da un tubo largo o da uno stretto. L’ampio tubo riempie la piscina più velocemente. Il cervello non è statico, ma piuttosto molto dinamico, dove ogni legame varia significativamente durante l’attività cerebrale. La frazione di collegamenti forti e deboli rimane sempre la stessa, tuttavia singoli collegamenti forti possono diventare deboli e viceversa. Questa attività cerebrale dinamica porta alla capacità che quando pensiamo a un problema più volte potremmo trovare soluzioni diverse. Inoltre, questo cambio di paradigma, l’apprendimento dendritico, dovrebbe aprire nuovi orizzonti per avanzati algoritmi di deep learning e applicazioni basate sull’intelligenza artificiale.

Daniele Corbo

Bibliografia: “Stationary log-normal distribution of weights stems from spontaneous ordering in adaptive node networks” by Herut Uzan, Shira Sardi, Amir Goldental, Roni Vardi & Ido Kanter in Scientific Reports. Published August 30 2018.

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