All'Università di Stanford hanno creato Neurogrid, un circuito neurale funzionante, vale a dire un sistema basato su un'architettura che imita quella del cervello umano. Si tratta di un risultato importante perché questa disciplina insegue da tempo un grande sogno: colmare il divario tra il cervello naturale e quello artificiale.
È una delle sfide più difficili ma anche una delle dieci tecnologie più importanti degli ultimi anni; l'idea è imitare la natura, che ha dato a noi e agli animali cervelli incredibilmente complessi e potenti. Basta pensare che già il cervello di un topo è 9000 volte più veloce dei migliori PC, che di contro consumano 40.000 volte più energia.
Neurogrid
Il confronto lascia impietosamente nella polvere il nostro amato computer e per questo gli scienziati ne vogliono costruire uno diverso, che sia fatto proprio come il cervello. Più facile a dirsi che a farsi, perché si tratta d'imitare una complessità che capiamo a malapena, ma con Neurogrid si può forse dire che il primo passo è ormai fatto.
Il sistema è grande più o meno quanto un iPad, consiste in 16 core di calcolo che simulano un milione di neuroni e miliardi di sinapsi. Il prototipo è costato 40.000 dollari ma produrlo in massa, secondo i ricercatori, ne costerebbe circa 400. L'obiettivo a breve termine è ovviamente lo studio del cervello, su cui sappiamo ancora molto poco, ma anche la realizzazione di protesi basate su questa tecnologia che possano comunicare con il nostro sistema nervoso. Nel tempo, poi, NeuroGrid potrebbe costituire la base di robot, auto e tante altre cose di uso quotidiano o quasi.
Un circuito neurale, sintetizzando all'estremo, non è che un sistema costruito su un intenso parallelismo: vale a dire il concetto delle CPU multi-core spinto all'estremo - facendo un paragone piuttosto azzardato. Il problema non è tanto realizzare un circuito o un processore in questo modo, ma piuttosto farlo funzionare.
"Al momento bisogna sapere come funziona il cervello per programmare uno di questi chip", ha affermato infatti il direttore del progetto Kwabena Boahen. Ecco perché il prossimo passo è "creare un neurocompilatore, così che non sia necessario sapere nulla sulla sinapsi e i neuroni per usarne uno".
Se questa tecnologia già oggi fa sembrare le più potenti CPU dei veri e propri bradipi, in altre parole, ci vorrà del tempo affinché diventi una strada praticabile: deve costare meno, e soprattutto devono nascere linguaggi di programmazione utilizzabili. Qualcosa che si possa padroneggiare in pochi anni di studio, senza dedicarci una vita intera.
Il compilatore di cui parla Boahen, un giorno, potrebbe rendere possibile la programmazione per NeuroGrid in C++, Basic o in altri linguaggi già noti e padroneggiati da molti. Dopodiché ci vorranno programmatori volenterosi per scrivere software di base e applicazioni - ma questo non dovrebbe essere un problema.
Quella della programmazione è la svolta necessaria, perché piattaforme di calcolo moderne e potenti non servono a nulla se i programmatori non vi possono accedere in modo da sfruttarle al meglio. Ed è una svolta di cui c'è già un gran bisogno, perché oltre ai computer neurali ci sono quelli quantistici (in via di sviluppo), i supercomputer e persino le schede grafiche: tutte macchine strabilianti che ancora non riusciamo a sfruttare al massimo delle loro potenzialità
Oltre a quello dell'Università di Stanford sono tanti altri i gruppi di ricerca concentrati sul calcolo neurale: IBM ha il progetto SyNAPSE, mentre la Heidelberg University ha BrainScales. Poi ci sono lo Human Brain Project dell'Unione Europea e il progetto "gemello" degli Stati Uniti. Tra tutti NeuroGrid è il più efficiente e vantaggioso, almeno secondo l'analisi dello stesso Boahen.
Qualunque sia il migliore tra i progetti in corso, sembra proprio che i chip neurali rappresentino la migliore delle scommesse per l'evoluzione tecnologica nel futuro prossimo. Tutto sta nel capire al meglio il nostro cervello.
