Panel NeuroAI

Panel NeuroAI: i relatori

Il panel “NeuroAI: Advancing artificial intelligence through brain-inspired innovarions”, moderato da Andrea Graziano, co-fondatore di Bocconi AI and Neuroscience Student Association (BAINSA), ha visto come relatori:

  1. Tristan Stöber, ricercatore postdoc a Ruhr-Universität Bochum
  2. Dileep George, direttore di ricerca a Google DeepMind; co-fondatore di VicariousAI e Numenta
  3. Giacomo Indiveri, direttore del dipartimento di Neuroinformatica all’Università di Zurigo-ETH Zurich
  4. Stanislaw Wozniak, ricercatore presso il gruppo di Neuromorphic Computing a IBM Research-Zurich.

I temi trattati

Verso le nuove frontiere della ricerca in IA

Il panel ha aperto con Tristan Stöber, che ha introdotto le sfide attuali dell’intelligenza artificiale (IA), in particolare la necessità di superare l’approccio puramente computazionale per abbracciare una visione più olistica e biologicamente ispirata.

Stöber ha sottolineato come le nuove frontiere della ricerca in IA debbano includere l’integrazione di principi e meccanismi neurali umani per sviluppare sistemi capaci di apprendimento profondo, flessibilità cognitiva e adattabilità.

Come il cervello può ispirare nuove architetture di apprendimento automatico

D. George ha proseguito, evidenziando come la modellazione del cervello possa ispirare nuove architetture di apprendimento automatico. George ha evidenziato l’importanza di comprendere i principi di base del cervello per replicare la sua efficienza nel trattamento delle informazioni, la capacità di apprendere da pochi esempi e di generalizzare da concetti astratti.

In particolare, ha approfondito quelli che chiama ‘world models’, cioè modelli che replicano l’apprendimento del concetto di spazio nel cervello solamente tramite l’elaborazione di sequenze sensoriali.

Le tecnologie neuromorfiche

G. Indiveri ha portato l’attenzione sulle tecnologie neuromorfiche, sottolineando come l’hardware neuromorfico, ispirato alla struttura e al funzionamento dei circuiti neurali biologici, possa offrire soluzioni energeticamente efficienti per l’elaborazione di algoritmi di apprendimento profondo.

Ha illustrato come queste tecnologie non solo imitino l’efficienza energetica del cervello umano ma offrano anche nuove prospettive per la realizzazione di sistemi cognitivi autonomi.

Il potenziale dell'informatica neuromorfica per il futuro dell'IA

Infine, S. Wozniak ha presentato il potenziale dell’informatica neuromorfica per il futuro dell’IA, con un focus particolare sulle ricerche nell’ambito di algoritmi biologicamente plausibili.

Wozniak ha discusso i vantaggi delle spiking neural networks (SNN) rispetto ai modelli di reti neurali convenzionali, evidenziando come questi possano portare a un’elaborazione dei dati più efficiente e a modelli di apprendimento più vicini alla dinamica neurale umana.

Conclusioni

Nel complesso, il panel ha messo in luce come il campo del NeuroAI sia al crocevia tra neuroscienze, informatica e ingegneria, sottolineando l’importanza dell’ispirazione biologica per superare le limitazioni attuali dell’IA.

Anche durante il Q&A, i relatori hanno condiviso l’importanza di integrare conoscenze e metodi da diverse discipline per avvicinarsi alla creazione di sistemi di IA che imitino e potenzialmente superino le capacità umane in termini di apprendimento, adattabilità e efficienza energetica.

Il video della conferenza

Le interviste condotte dal BAINSA

Intervista a Yan LeCun

Intervista a Marco Landi

Intervista Giovanni Landi e Giovanni Baldassarri