Il sorprendente incontro tra neuroscienze, memoria e algoritmi
Ti è mai capitato di ricordare perfettamente il ritornello di una canzone ascoltata vent'anni fa, ma di dimenticare una password creata la settimana scorsa?
Oppure di ricordare l'odore di una casa visitata da bambino, ma non dove hai parcheggiato l'auto ieri?
Se la risposta è sì, non sei distratto. Non stai invecchiando male. E probabilmente non hai nemmeno un problema di memoria.
La verità è molto più affascinante.
Il nostro cervello non è stato progettato per ricordare tutto. È stato progettato per dimenticare quasi tutto.
E, sorprendentemente, questo principio non è così diverso da quello che oggi guida molti algoritmi di intelligenza artificiale.
Il cervello umano: una macchina che seleziona
Per molto tempo abbiamo immaginato la memoria come una biblioteca.
Un luogo in cui ogni esperienza viene archiviata e conservata.
Le neuroscienze moderne raccontano una storia diversa.
Secondo numerosi studi condotti nell'ambito delle scienze cognitive, il cervello opera come un sistema altamente selettivo: non memorizza tutto ciò che vede, ma privilegia le informazioni che ritiene utili per il futuro.
In altre parole:
Ricordare è importante. Dimenticare è indispensabile.
Il neuroscienziato premio Nobel Eric Kandel ha dimostrato come i processi di apprendimento siano legati al rafforzamento di specifiche connessioni neuronali, mentre altre tendono progressivamente a indebolirsi.
Il cervello non accumula semplicemente dati.
Li filtra.
Perché una canzone resta impressa?
Le emozioni sono la risposta.
Quando ascoltiamo una canzone significativa:
- si attivano aree della memoria autobiografica;
- entra in gioco l'amigdala, coinvolta nell'elaborazione emotiva;
- vengono rilasciati neurotrasmettitori associati alla gratificazione.
Il risultato è che quell'informazione riceve una sorta di "etichetta di priorità".
Una password, invece, raramente suscita emozioni.
Per il cervello è solo una sequenza arbitraria di caratteri.
E ciò che non ha significato tende a essere scartato.
Anche gli algoritmi dimenticano
Qui la storia diventa interessante.
Quando immaginiamo un'intelligenza artificiale, pensiamo spesso a una macchina capace di ricordare tutto.
In realtà non è così.
Anche i moderni modelli di apprendimento automatico devono affrontare un problema molto simile a quello umano: la gestione dell'informazione rilevante.
Nel machine learning esiste un fenomeno noto come overfitting.
Accade quando un algoritmo memorizza troppi dettagli dei dati di addestramento, diventando incapace di generalizzare.
In pratica: ricorda troppo e capisce troppo poco.
Per evitare questo problema vengono utilizzate tecniche che, in un certo senso, costringono l'algoritmo a dimenticare parte delle informazioni.
Un concetto sorprendentemente vicino a ciò che avviene nel cervello umano.
Dimenticare è una forma di intelligenza
Uno studio pubblicato sulla rivista Neuron nel 2017 dai ricercatori Paul Frankland e Blake Richards ha proposto una tesi provocatoria:
la dimenticanza non è un difetto del cervello, ma una sua funzione evolutiva.
Secondo questa teoria, eliminare informazioni obsolete permette di prendere decisioni migliori in ambienti che cambiano continuamente.
In altre parole:
non ricordiamo meno perché siamo inefficienti.
Ricordiamo meno perché siamo adattivi.
Il paradosso dell'era digitale
Viviamo nell'epoca in cui tutto viene conservato.
Foto.
Messaggi.
Email.
Video.
Cronologie.
Backup.
Cloud.
Abbiamo costruito sistemi che ricordano praticamente ogni cosa.
Eppure, paradossalmente, molte persone hanno la sensazione di ricordare sempre meno.
Perché?
Perché la memoria biologica e la memoria digitale non funzionano allo stesso modo.
La prima seleziona.
La seconda accumula.
La prima cerca significato.
La seconda archivia dati.
Cosa possiamo imparare dagli algoritmi (e viceversa)
La sfida del futuro potrebbe non essere aumentare la quantità di informazioni disponibili.
Potrebbe essere imparare a distinguere ciò che conta davvero.
Gli algoritmi stanno diventando sempre più bravi a filtrare enormi quantità di dati.
Gli esseri umani restano insostituibili nel dare significato a quei dati.
È qui che nasce il vero dialogo tra tecnologia e umanità.
Non nella competizione.
Ma nella complementarità.
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