Google simula il cervello umano tramite computer

Nei Google Lab X, condotti esperimenti per produrre una simulazione del cervello umano con una rete di computer.
Google simula il cervello umano tramite computer
Nei Google Lab X, condotti esperimenti per produrre una simulazione del cervello umano con una rete di computer.

Nei Google Labs X sono stati fatti numerosi passi avanti nella simulazione del cervello umano tramite computer. Con una recente ricerca si è infatti ottenuto un importante risultato: l’intelligenza artificiale costruita è riuscita ad apprendere, in totale autonomia, cosa fosse un gatto.

Riprodurre il metodo di apprendimento di un qualcosa di estremamente complesso qual è il cervello, senza peraltro l’aiuto di una sollecitazione diretta, costituisce infatti un esperimento di indubbio spessore. In pratica, per questa ricerca, gli scienziati dei Google Lab X hanno tentato di riprodurre la rete neurale dell’uomo tramite il collegamento di 16.000 processori. Questa rete è poi stata collegata a Internet, così che si avesse modo di verificare come la reazione e il comportamento del cervello a questo stimolo.

Tramite le CPU connesse tra loro, e con la rete Internet, si è potuto ottenere un sistema in grado di imparare dall’esperienza e dalle memorie: uno tra gli obiettivi da raggiungere è stato quello di identificare le immagini di due gatti, scelte a caso da YouTube (su un campione di 10 milioni di video) e, nonostante nella prima fase i ricercatori non avessero fatto apprendere al sistema la nozione di “gatto”, questo è stato in grado di distinguere le immagini dei felini.

I test non si sono comunque conclusi qui e sono proseguiti anche per l’eventuale riconoscimento di parti del corpo umano e di volti, e nell’identificazione di 20.000 categorie di oggetti. Questa rete intelligente ha avuto un tasso di precisione del 15,8%. Si tratta insomma di un miglioramento del 70% rispetto a quanto ottenuto con le altre ricerche svolte in precedenza. Ora il progetto uscirà dai laboratori di Mountain View e potrebbe trovare potenziale applicazione nella ricerca di immagini, nel riconoscimento vocale e in altro che riguardi le attività di ricerca.

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