Le reti neurali, come le conosciamo, rispecchiano la struttura delle reti neurali biologiche. Tuttavia, non approfondiscono la replica della complessa fisica del processo biologico. Il loro scopo principale è imitare la funzionalità, concentrandosi sulla trasmissione del segnale e sull'elaborazione di base. L’origine di queste reti risale agli anni Quaranta e Cinquanta, quando pionieri come Warren McCulloch, Walter Pitts e Frank Rosenblatt semplificarono i neuroni biologici e concettualizzarono i neuroni matematici.
I componenti principali dei neuroni matematici
1. Vettore di input e pesi: riguarda la serie di numeri che arrivano al neurone e una matrice di pesi associata. Questa matrice viene modificata durante l'apprendimento, simulando la plasticità sinaptica nei sistemi viventi.
2. Il sommatore: una parte del modello che combina i parametri di input moltiplicati per i loro pesi.
3. Funzione di attivazione del neurone: imposta i parametri del segnale di uscita in base all'ingresso del sommatore.
4. Neuroni successivi: questi sono i neuroni successivi nella sequenza che ricevono segnali dal neurone corrente.
Strati nelle reti neurali
Le reti neurali comprendono più livelli:
1. Strato recettore: cattura le informazioni digitali dall'ambiente circostante.
2. Strato associativo o nascosto: è costituito da neuroni matematici che ricordano i parametri e rilevano correlazioni e dipendenze non lineari. È in questi strati che avviene la magia dell’intelligenza artificiale, creando astrazioni e generalizzazioni matematiche.
3. Livello di output: contiene neuroni responsabili di classi o probabilità specifiche.
I limiti delle attuali reti neurali
Sebbene le moderne reti neurali eccellano nel riconoscere modelli e fare previsioni, mancano di una comprensione fondamentale delle preferenze e dei pregiudizi individuali. Storicamente, i neuroni erano visti semplicemente come conduttori. Tuttavia, ricerche recenti suggeriscono che i neuroni sono entità individuali, ciascuna con la sua risposta unica ai segnali. Questa individualità costituisce il fondamento della nostra personalità e delle nostre preferenze.
Il rivoluzionario segmento Axon Iniziale (AIS)
La ricerca indica che l’AIS, una parte specifica del neurone, funge da centro di controllo. La sua lunghezza può cambiare rapidamente in base all'attività e le proteine transmembrana ne influenzano la struttura. Questa intuizione ridefinisce la nostra comprensione dei neuroni: non sono solo conduttori di segnali ma entità con individualità distinte.
L’intelligenza artificiale deve evolversi da reti neurali statiche a matrici neurali dinamiche affinché possa imitare veramente gli esseri viventi. La futura intelligenza artificiale sfoggerà un neurone matematico con una funzione di posizione dinamica, simulando l’AIS. Invece di agire in base ad algoritmi preimpostati, opererà in base alla sua matrice di preferenze unica. Questa nuova generazione di IA imparerà, commetterà errori e svilupperà il suo carattere, proprio come gli organismi viventi.
Intelligenza artificiale personale
Con l’avvento della matrice neurale, l’intelligenza artificiale non sarà più solo uno strumento ma un’entità attiva con una propria personalità. Svilupperà una prospettiva unica verso le informazioni sensoriali adattando continuamente la sua matrice di preferenza. Inoltre, questa tecnologia aprirà la strada all’intelligenza artificiale personale in grado di imitare specifiche personalità umane utilizzando interfacce neurocomputer.
Mentre passiamo dalle reti neurali alle matrici neurali, non stiamo solo migliorando le capacità dell’intelligenza artificiale, ma ridefinendo la vita nel regno digitale. L’intelligenza artificiale passerà da oggetti passivi a partecipanti attivi, rimodellando la nostra realtà.
Il mondo dell’intelligenza artificiale è sull’orlo di un cambiamento epocale, che va oltre gli algoritmi e si immerge in profondità nell’essenza dell’individualità e della vita. La matrice neurale è destinata a ridefinire cosa significa per l’intelligenza artificiale essere “viva”.