Questa è sicuramente una delle domande più fondamentali a cui sta cercando di rispondere la scienza moderna.
Come dicevo già in un post precedente, nel corso degli anni i neuroscienziati hanno accumulato una immensa mole di dati di tutti i tipi sul cervello e sul suo funzionamento. Ciò che è sempre mancato alle neuroscienze e che solo da pochi anni sta emergendo è un quadro complessivo di riferimento, una vera e propria "Teoria del Cervello".
Tuttavia le neuroscienze teoriche e computazionali sono, oggi, un settore in rapidissima crescita. Progetti come il Blue Brain Project (di cui abbiamo già parlato) stanno cercando di rispondere a questa necessità di organizzare i dati sperimentali in un modello teorico quantitativo costruendo una accurata simulazione dell'intero cervello umano.
Un altro interessantissimo approccio che cerca di offrire un quadro di riferimento alla ricerca neuroscientifica è ciò di cui vi voglio parlare in questo post. Il "Memory-prediction framework" è una teoria della funzione cerebrale ideata dall'ingegnere e neuroscienziato americano Jeff Hawkins che ha avuto - e sta avendo tutt'ora - notevoli ripercussioni su tutta la ricerca neuroscientifica. La teoria è esposta in modo divulgativo nello splendido saggio, pubblicato nel 2004, "On Intelligence" (di cui consiglio vivamente la lettura).
La teoria propone che la notevole uniformità anatomica del tessuto neocorticale, presente anche tra aree del cervello coinvolte nella più diversa gamma di attività cognitive, rifletta la presenza di un unico "algoritmo corticale" alla base di tutte le attività di elaborazione dell'informazione nel cervello.
La neocorteccia è composta di 6 fogli o strati che operano come livelli funzionali distinti di elaborazione dell'informazione ad un livello di "astrazione" crescente; il primo strato processa schemi di attività neurale che codificano informazione sensoriale relativamente "grezza", i livelli successivi processano schemi di attività a scala più vasta provenienti dai livelli sottostanti in base agli stati di attivazione dei livelli gerarchici che li sovrastano. Operando secondo il principio computazionale di base a cui si accennava prima il cervello sarebbe quindi costantemente impegnato nel confrontare gli imput in arrivo dal sistema nervoso periferico (e quindi dai sensi) ai livelli più bassi della gerarchia corticale con le previsioni in arrivo dai livelli più alti della gerarchia stessa.
Il continuo confronto tra queste previsioni basate sulla memoria di passate sequenze temporali di schemi di attivazione neurale, e gli schemi di attivazione provenienti dal basso della gerarchia sarebbe ciò che fa emergere l'intelligenza tipica dell'uomo.
E' proprio per sottolineare l'importanza della memorizzazione e predizione di schemi di attività neurale nel funzionamento del cervello e dell'intelligenza che la teoria è stata battezzata col nome di "Memory-prediction framework".
L'idea proposta da Hawkins considera il cervello come un sistema di memoria gerarchica anticipatoria; questa visione, in effetti, trova ormai una larga diffusione e accettazione da parte dell'intera comunità neuroscientifica.
La teoria di Hawkins promette di trasformare il campo dell'intelligenza artificiale e sta avendo già le prime applicazioni pratiche. Numenta, la società fondata da Hawkins per commercializzare le ricadute pratiche del suo lavoro, sta per lanciare i primi programmi basati sull'algoritmo "Hierarchical temporal memory" (HTM) ("memoria temporale gerarchica"), ispirato all'"algoritmo corticale".
Anche Dileep George, allievo di Hawkins, ha fondato la Vicarious Systems e si prepara mettere sul mercato prodotti basati sui principi computazionali della neocorteccia.
Spiegare chiaramente e in poche righe la teoria di Hawkins non è davvero cosa facile, tuttavia credo che per il suo grande interesse e la sua capacità di gettare veramente una nuova luce sul funzionamento della mente questa meriti davvero di essere divulgata. E' per questo che mi riservo in futuro di pubblicare altri post su questo argomento, spiegando magari la teoria un po’ più nel dettaglio.
In conclusione, oltre a raccomandarvi ancora una volta la lettura di "On Intelligence" voglio mostrarvi questa bella conferenza TED, registrata nel 2003, in cui lo stesso Hawkins presenta il proprio approccio alle Neuroscienze.
Per chi volesse approfondire l'argomento in rete è disponibile sul sito di Numenta un documento (in inglese) di presentazione dell'algoritmo HTM che espone in modo divulgativo alcuni aspetti del memory prediction framework per poi entrare più nel dettaglio tecnico. Sempre per approfondire l'argomento da un punto di vista meno divulgativo è disponibile online la tesi di Dottorato a Stanford di Dileep George in cui si parla sempre dell'HTM.
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