Lo scorso mese, DeepMind, la divisione AI di Google, ha annunciato che il suo computer ha battuto il campione europeo di go in cinque partite consecutive. Il go, un gioco di strategia che che si pratica su una scacchiera di 19×19 caselle, è esponenzialmente più difficile da padroneggiare per un computer rispetto agli scacchi—esistono infatti 20 possibili mosse tra cui scegliere all’inizio di una partita di scacchi rispetto alle 361 del go—e l’annuncio è stato salutato come un nuovo traguardo nell’evoluzione della ricerca sull’intelligenza artificiale.

Google, Facebook e IBM sono tutte alle prese con lo sviluppo di computer che promettono l’emulazione della mente umana. L’abilità di imparare e riconoscere pattern è vista come un passaggio chiave nel settore dell’intelligenza artificiale. Ma Oshinorenoya Agabi crede che questi processori affini al cervello difettino di una componente essenziale: i cervelli.

O almeno dei neuroni vivi. La sua startup, Koniku, che ha appena completato un programma presso l’acceleratore biotech IndieBio, si fregia di essere “la prima e unica azienda del pianeta a fabbricare chip con neuroni biologici”. Invece di limitarsi a mimare il comportamento dei neuroni con chip in silicio, Agabi spera di rivoluzionare il campo prendendo in prestito materiale da veri cervelli. Sta integrando nei chip dei neuroni coltivati in vitro nel tentativo di renderli molto più performanti rispetto alla loro controparte standard in silicio

Koniku sta cercando investitori, mirando a 6,3 milioni di dollari per il primo round, dice Agabi. Ha già trovato clienti nell’industria aerospaziale e in quella farmaceutica, come la AtstraZeneca, un’azienda di base nel Regno Unito, mentre la Boeing ha firmato una lettera di intenti per usare la tecnologia nei droni per il rilevamento di agenti chimici. La prima serie di chip assistiti da neuroni dovrebbe essere sul mercato nei prossimi mesi. Agabi spiega che uno dei clienti, un’azienda che produce droni, spera che i processori risultino superiori nel rilevamento di fughe di metano nelle raffinerie petrolifere. Un altro, invece, punta a usare i processori per lo studio degli effetti di alcune droghe sul cervello umano.

Il futuro, crede Agabi, girerà su macchine molto più vive.

Un chip Koniku. Immagine: Koniku.

Parte del successo di Koniku nella raccolta fondi sembra originare dalla sua genuina, a tratti romantica, visione dei chip basati sui neuroni come del futuro del calcolo. Quando, recentemente, l’ho intervistato, il suo entusiasmo per il futuro della neurotecnologia era palpabile.

Agabi, nato in Nigeria, mi ha detto di essersi interessato al machine learning mentre insegnava a un braccio robotico come classificare oggetti per conto di un’azienda robotica Svizzera, la Neuronics. Dopo otto anni lasciò quel lavoro per conseguire i suoi master in fisica teorica, con una tesi sulle sfide poste dall’interfacciare i neuroni a un robot. Ha passato i successivi quattro anni lavorando a una protesi di braccio robotica e successivamente si è trasferito a Londra per lavorare al suo PhD in bioingegneria.

Fondamentalmente, spera di costruire un computer con processori vivi e capaci di apprendere.

Riconoscendo la portata del suo curriculum, l’ingegnere si ferma per un momento. “Essenzialmente, negli ultimi 15 anni, ho cercato di capire come i neuroni comunichino tra loro”, ci dice. “Ho studiato come comunicare con singoli neuroni, come leggere informazioni dai neuroni e come scrivere informazioni nei neuroni”.

Questa abilità di codificare specifici compiti nei neuroni, derivante dalla sua formazione, è l’essenza di quel che Koniku si promette di fare. Grazie ad anni passati a insegnare alle macchine e grazie agli studi sulle meccaniche che regolano il comportamanto del cervello, crede che il suo team sarà in grado di organizzare i neuroni in circuiti costruiti per adempire a compiti precisi—fondamentalmente, spera di costruire un computer con processori vivi e capaci di apprendere.

“La nostra visione radicale è che si possa davvero computare usando veri neuroni”

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Da quando, nel 1947, è stato creato il primo transistor al silicio, il numero di transistor che si possono effettivamente includere in un singolo chip è cresciuto da poche migliaia a più di 2 miliardi. Oggi, le aziende che fabbricano chip hanno ridotto le dimensioni di ogni transistor all’equivalente di tre filamenti di DNA. Agabi spiega che esiste un limite fisico alla dimensione minima cui si può ridurre un transistor di silicio (lo scorso luglio, IBM ha annunciato la creazione di un transistor di 7 nanometri e un singolo atomo di silicio misura 0.2nm) e quindi un limite al potere di calcolo dei computer basati su di esso.

“Per incrementare il nostro potere computazionale siamo passati dalle tavolette alla carta, dalla carta ai sistemi meccanici, dai sistemi meccanici alla valvola termoionica e da questa al silicio”, ci dice, “e ora ci stiamo spostando ai neuroni”.

Per avere qualche riferimento, il Dr. Laeeq Evered, professore di neuropsicologia all’istituto Wright, mi ha detto che “un pezzo di tessuto cerebrale delle dimensioni di un granello di sabbia contiene approssimativamente 100000 neuroni, 2 milioni di assoni e 1 miliardo di sinapsi”.

C’è, ovviamente, qualcosa di donchisciottesco nel sogno di creare davvero un processore così piccolo e potente, ma Agabi pensa di aver trovato un percorso che lo permetta. Ho a chiesto al dottor Evered se pensasse che fosse davvero possibile costruire un chip potente come il cervello umano

“Questo è quel che penso, ma penso anche che siamo stati tutti sorpresi dal progresso tecnologico”, ci dice ridendo, “quindi staremo a vedere”.

Agabi mi ha detto di credere che qualsiasi dubbio o esitazione circa i chip basati sui neuroni cesserà non appena Koniku riuscirà a dimostrare con successo, e pubblicamente, delle applicazioni pratiche del chip. “Vuoi lavorare a idee di cui la gente dirà ‘ma certo, è ovvio’. Oggi non è ancora così, nessuno ha ancora dimostrato niente”, dice, “ma confido che in due anni riusciremo a dimostrare le nostre idee e diventerà proprio ‘ah, è così ovvio’”.

Immagine per gentile concessione di IndieBio SF

Per una terza opinione mi sono rivolto a Sherif Eid, un ingegnere sistemista dietro il programma di deep-learning DRIVE PX che secondo alcuni è la svolta nella costruzione di auto senza pilota. Mi ha rivelato che l’idea di processori basati sui neuroni è, ma che la tecnologia presentava ancora diverse incognite.

“È che ci sono così tanti segreti ancora da scoprire nel funzionamento del cervello” dice. “Questi chip basati sui neuroni potrebbero svelare qualcosa in futuro, ma servono investitori con grande fiducia nel progetto e delle tasche molto profonde che abbiano il coraggio di spendere a fondo perduto per vedere cosa può uscirne”.

Eid pensa passeranno alcuni decenni prima che questi processori saranno davvero adottati, se mai saranno adottati. Agli occhi di Agabi, invece, è una tecnologia inevitabile—e già oggi all’orizzonte. Mi ha detto di credere che i suoi chip saranno utilizzati ovunque nel mondo, in ambito robotico, nei prossimi cinque anni. Sorge spontanea la domanda: cosa succederebbe se dovesse riuscirci?

Quando ho sentito parlare di Koniku ero un po’ spaventato. Da tempo seguivo la corsa verso una vera intelligenza artificiale e l’invito alla prudenza lanciato dal filosofo Nick Bostrom mi aveva piuttosto colpito. Ai miei occhi Koniku sembrava una potenziale Skynet — e del resto sembrava che Agabi volesse dotare le macchine di cervelli umani.

“Il carbonio è un materiale come un altro. Quindi, per noi, la premessa da cui partire è che anche i neuroni siano un materiale.”

Naturalmente ho menzionato la famigerata AI malevola ad Agabi e gli ho chiesto se fosse scocciato dall’effetto che Terminator ha avuto sulla percezione pubblica di questo genere di ricerca. “Sì, sì, sì” dice, lasciandosi sfuggire una risata stanca. Mi ha spiegato come l’idea che la sua azienda stesse in qualche modo combinando parti umane e macchine fosse un banale caso di antropomorfizzazione. I neuroni sono presenti in molti animali oltre che nell’uomo e Agabi mi ha ricordato come i neuroni usati a Koniku siano coltivati in vitro. “Il carbonio è un materiale come un altro. Quindi, per noi, la premessa da cui partire è che anche i neuroni siano un materiale.”

Per Agabi, quello che definisce il “dramma AI” è molto meno interessante della ben più semplice questione sull’efficienza della tecnologia. Spiega come Tianhe-2, a ora il più potente supercomputer costruito, necessiti di 24 megawatt di corrente, quando il cervello umano funziona con soli 10 watt. In altre parole, dice, il più importante computer del mondo brucia 2.4 milioni di volte l’energia di un cervello umano. “Non si tratta di lusso o del piacere di farlo solo perché possiamo farlo. È una questione della massima urgenza,” spiega. “Dobbiamo trovare un modo di costruire di più consumando meno risorse se vogliamo sopravvivere come specie”

Il Dr. Evered concorda col fatto che l’incredibile efficienza del cervello umano origini dalla sua abilità di imparare a riconoscere e rinforzare le connessioni ottimali tra neuroni. Anche se siamo nati con 100 miliardi di neuroni ne perdiamo 100000 al giorno—ed è proprio l’abilità dei neuroni superstiti di formare connessioni efficienti a determinare il potere del cervello”.

“Non si tratta di natura o cultura, ma di natura e cultura. Abbiamo un certo numero di neuroni e di connessioni tra neuroni determinati geneticamente”, dice, “ma l’interazione con l’ambiente che ci circonda è almeno altrettanto importante, se non di più. Sono queste connessioni, attraverso l’apprendimento e lo sviluppo, che produrranno un cervello molto forte”

Così gran parte della sfida tecnologica nel mettere a punto processori basati sui neuroni sarà riuscire a programmarli con queste doti di adattabilità. in laboratorio, stando ad Agabi, Koniku sarebbe già riuscita a provare che i suoi chip sono abilitati al deep learning — l’abilità di riconoscere pattern e ritenere informazioni — esibendo un comportamento noto come plasticità dipendente dal tempo degli spike, l’idea che i neuroni stabiliscano circuiti con altri neuroni capaci di essere d’aiuto.

Agabi crede che i suoi chip neuronali saranno più bravi a imparare delle tradizionali controparti in silicio perché rispecchieranno più fedelmente il reale funzionamento del cervello umano.

Sul finire della nostra conversazione, ho chiesto ad Agabi se pensasse che i suoi chip potessero avere un ruolo decisivo nel portare l’umanità oltre la legge di Moore — la regola secondo cui il potere computazionale dei computer raddoppia ogni due anni. Recentemente ci sono state preoccupazioni tra gli esperti sul fatto che questa progressione potrebbe essersi arrestata e che il futuro dell’AI dipenda dall’abilità degli ingegneri nel trovare forme di computazione più efficienti di quelle attualmente disponibili. Agabi sottolinea come la legge si applichi unicamente all’aumentare del numero di processori in silicio in un singolo chip negli ultimi 70 anni — e sostiene che potrebbe essere un caso particolare in un trend più ampio; una seconda legge che descrivere il progressivo miglioramento degli strumenti di computazione nel corso dell’intera storia umana.

Servirà procedere oltre il silicio per permettere alla Silicon Valley di continuare a innovare, dice.

“La vera legge è il fatto che abbiamo continuato ad aumentare il nostro potere computazionale negli ultimi 2000 o 5000 anni. La legge di Moore è solo una piccola componente, una piccola parte di questa legge più grande”, spiega. “Una di queste due leggi dovrà necessariamente finire e sospetto sarà proprio la legge di Moore, ma la nostra capacità di calcolare sempre più velocemente — beh, questa legge è destinata a rimanere”.