• 14 July 2026
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Indice

Le neuroscienze e l’AI hanno una lunga storia che si intreccia. I pionieri dell’intelligenza artificiale hanno guardato ai principi dell’organizzazione del cervello come ispirazione per realizzare macchine intelligenti.

Modelli cerebrali

In una sorprendente inversione, l’AI ci sta ora aiutando a capire la sua stessa fonte di ispirazione: il cervello umano. Questo approccio di utilizzo dell’intelligenza artificiale per costruire modelli del cervello è indicato come neuroAI. Nel prossimo decennio, renderemo sempre più precisi i modelli cerebrali in particolare i modelli dei nostri due sensi più importanti, la vista e l’udito.  Di conseguenza, saremo in grado di scaricare e utilizzare modelli sensoriali, su richiesta, con la stessa comodità con cui possiamo fare il riconoscimento degli oggetti o l’elaborazione del linguaggio naturale. Scoprire cosa significa vedere, sentire, essere umani; fenomeno meno riconosciuto e che ha ampie applicazioni pratiche nell’industria. 

La neuroAI

Possiamo immaginare che la neuroAI troverà per la prima volta un uso diffuso nell’arte e nella pubblicità, specialmente se collegata a nuovi modelli di intelligenza artificiale generativa. Mentre gli attuali modelli di intelligenza artificiale generativa possono produrre arte e media creativi, non possiamo sapere se quei media alla fine comunicheranno un messaggio al pubblico previsto, ma la neuroAI potrebbe.  Ad esempio, potremmo sostituire i tentativi e gli errori dei focus group e dei test A / B e creare direttamente supporti che comunicano esattamente ciò che vogliamo. Le enormi pressioni del mercato intorno a questa applicazione creeranno un circolo virtuoso che migliora i modelli neuroAI. 

I modelli migliorati risultanti consentiranno applicazioni nella salute in medicina, dall’aiutare le persone con problemi neurologici al miglioramento delle capacità alla fonte. Immagiamo di creare le immagini e i suoni giusti per aiutare una persona a recuperare la vista o l’udito più rapidamente dopo l’intervento chirurgico. Queste innovazioni saranno rese molto più potenti da altre tecnologie in arrivo come, ad esempio, la realtà aumentata e le interfacce cervello-computer.

In cosa consiste la neuroAI?

La NeuroAI è una disciplina emergente che cerca di studiare il cervello per imparare a costruire una migliore intelligenza artificiale e per comprendere meglio il cervello. Uno degli strumenti principali della neuroAI è l’utilizzo di reti neurali artificiali per creare modelli computerizzati di specifiche funzioni cerebrali.  Questo approccio è stato avviato nel 2014, quando i ricercatori del MIT e della Columbia hanno introdotto una ricetta di base per confrontare una rete neurale artificiale con un cervello. Usando questa ricetta e ripetendo test attraverso i processi cerebrali – riconoscimento della forma, elaborazione del movimento, elaborazione del parlato, controllo del braccio, memoria spaziale – gli scienziati stanno costruendo un mosaico di modelli computerizzati per il cervello. 

Cervelli e macchine

Quindi, come si costruisce un modello NeuroAI? Fin dalla sua nascita nel 2014, il campo ha seguito la stessa ricetta di base. Innanzitutto, addestrare reti neurali artificiali per risolvere un compito, ad esempio per il riconoscimento di oggetti. È importante sottolineare che questo in genere comporta la formazione solo su immagini, film e suoni, non sui dati del cervello. In seguito, confrontare le attivazioni intermedie delle reti neurali artificiali addestrate con le registrazioni cerebrali reali. Infine, scegliere il modello con le migliori prestazioni come il miglior modello attuale di queste aree del cervello.

Questa ricetta può essere applicata con dati raccolti all’interno del cervello da singoli neuroni o da tecniche non invasive. Cosa significa? Siamo passati dal non capire grandi pezzi del cervello all’essere in grado di scaricarne buoni modelli in meno di un decennio. Con i giusti investimenti, avremo presto modelli eccellenti di grandi pezzi del cervello. Il sistema visivo è stato il primo ad essere modellato; il sistema uditivo non era da meno e lo ha seguito a ruota e altre aree seguiranno. Oltre a soddisfare la nostra curiosità intellettuale, questa innovazione consentirà a qualsiasi programmatore di scaricare facilmente modelli del cervello e sbloccare una miriade di applicazioni.

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Arte e pubblicità

Acquisiamo il 99% dei media attraverso i nostri occhi e le nostre orecchie. Ci sono interi settori che possono fornire pixel e toni a questi sensi: arte visiva, design, film, giochi, musica e pubblicità sono solo alcuni di loro. Ora, non sono i nostri occhi e le nostre orecchie stesse che interpretano queste esperienze, in quanto sono semplicemente sensori: sono i nostri cervelli che danno un senso a quell’informazione. 

I media sono creati per informare, intrattenere, per suscitare le emozioni desiderate. Ma come identificare e recepire il messaggio in un dipinto, un ritratto professionale o un annuncio come voluto in partenza non è affatto facile da stabilire: gli esseri umani devono essere al corrente per determinare se il messaggio è quello corretto, il che ha un valore e richiede tempo.

Google e Netflix

I servizi online su larga scala hanno trovato modi per aggirare questo problema automatizzando tentativi ed errori: i test A / B. Google ha testato quale delle 50 tonalità di blu utilizzare per i link nella pagina dei risultati dei motori di ricerca. Secondo The Guardian, la scelta migliore ha portato miglioramenti nelle entrate rispetto alla linea di base di 200 milioni di $ nel 2009.  Netflix personalizza le miniature per lo spettatore per ottimizzare la sua esperienza utente. Questi metodi sono disponibili per i giganti online con un traffico massiccio tale da oscurare il “rumore” di questo comportamento da parte delle persone.

E se potessimo prevedere come le persone reagiscono ai media prima che questi ottengano qualsiasi dato? Ciò consentirebbe anche alle piccole imprese di avere un ritorno di dati per i propri materiali scritti e siti Web nonostante abbiano poca forza preesistente. La NeuroAI si sta avvicinando sempre di più alla possibilità di prevedere come le persone reagiranno ai materiali visivi. Ad esempio, i ricercatori di Adobe stanno lavorando su strumenti per prevedere e dirigere l’attenzione visiva nelle illustrazioni.

I ricercatori hanno anche dimostrato di modificare le foto per renderle visivamente più ricordabili o esteticamente gradevoli. Potrebbe essere utilizzato, ad esempio, per selezionare automaticamente un ritratto professionale più allineato all’immagine che le persone vogliono proiettare di se stessi: professionale, serio o creativo. 

Clip di OpenAI

Le reti neurali artificiali possono persino trovare modi per comunicare i messaggi in modo più efficace rispetto alle immagini realistiche. Il CLIP di OpenAI (connessione tra testo e immagini) può essere utilizzato per trovare immagini allineate alle emozioni. L’immagine più vicina al concetto di shock che ne verrebbe fuori non sarebbe da meno a fianco all’Urlo di Munch. Nell’ultimo anno, OpenAI e Google hanno mostrato esempi di arte generativa con un’impressionante capacità di generare immagini fotorealistiche da prompt di testo. Non abbiamo ancora raggiunto quel momento per la musica, ma con il ritmo dei progressi nei modelli generativi, questo accadrà sicuramente nei prossimi anni. Costruendo macchine in grado di sentire come gli umani, potremmo essere in grado di democratizzare la produzione musicale.

Facendo così daremmo modo a chiunque la possibilità di fare ciò che i produttori musicali altamente qualificati possono fare: comunicare l’emozione giusta durante un ritornello, che sia malinconico o gioia; creare un tormentone di una melodia; o rendere un pezzo irresistibilmente ballabile. Ci sono enormi pressioni del mercato per ottimizzare i media audiovisivi, i siti Web e in particolare gli annunci, e stanno già integrando la neuroAI e l’arte algoritmica in questo processo. Questa pressione porterà a un circolo virtuoso in cui la neuroAI diventerà migliore e più utile man mano che più risorse verranno riversate in applicazioni pratiche. Un effetto collaterale di ciò è che otterremo ottimi modelli del cervello che saranno utili molto al di fuori degli annunci.

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Daltonismo e dislessia

Una delle applicazioni più interessanti di neuroAI è l’accessibilità. La maggior parte dei media è progettata per la persona “normale”, ma tutti elaboriamo le informazioni visive e uditive in modo diverso. L’8% degli uomini e lo 0,5% delle donne sono daltonici rosso-verdi e una grande quantità di media non è adatta alle loro esigenze. Ci sono un certo numero di prodotti che simulano il daltonismo oggi ma richiedono una persona con una normale visione dei colori per interpretare i risultati e apportare le modifiche necessarie. Anche la rimappatura statica del colore non funziona per queste esigenze, poiché alcuni materiali non conservano la loro natura con la rimappatura del colore (ad esempio i grafici che diventano difficili da leggere). Potremmo automatizzare la generazione di materiali e siti web sicuri per il daltonismo attraverso metodi neuroAI che mantengono la semantica della grafica esistente.

Un altro esempio è quello di aiutare le persone con difficoltà di apprendimento, come la dislessia, che colpiscono fino al 10% delle persone in tutto il mondo. Uno dei problemi di fondo nella dislessia è la sensibilità all’affollamento, che è la difficoltà a riconoscere forme con caratteristiche sottostanti simili, comprese le lettere simmetriche a specchio come p e q. 

Si sta già lavorando su modelli neuroAI che modellano questo effetto e ottengono risultati molto promettenti. Immaginiamo di prendere modelli del sistema visivo dislessico per progettare caratteri che siano esteticamente gradevoli e più facili da leggere. Con i dati giusti sul sistema visivo di una persona specifica, possiamo persino personalizzare il carattere per un individuo specifico, che ha mostrato risultati promettenti nel migliorare le prestazioni di lettura. Questi sono potenzialmente grandi miglioramenti nella qualità della vita.

Salute

In questo campo, la neuroAI potrebbe essere applicata in modo simile alla progettazione algoritmica di farmaci, ma invece di piccole molecole, verranno fornite immagini e suoni. I problemi più facilmente risolvibili coinvolgono i recettori degli occhi e delle orecchie, già ben caratterizzati. Centinaia di migliaia di persone hanno ricevuto impianti per l’orecchio, permettendo ai sordi o ai non udenti di sentire di nuovo. Questi impianti, che contengono alcune dozzine di elettrodi, possono essere difficili da usare in ambienti rumorosi con più altoparlanti. Un modello cerebrale può ottimizzare il modello di stimolazione dell’impianto per amplificare il parlato. La cosa notevole è che questa tecnologia, sviluppata per le persone con impianti, potrebbe essere adattata per aiutare le persone senza impianti a comprendere meglio il parlato modificando i suoni in tempo reale, sia che abbiano un disturbo dell’elaborazione uditiva o che siano semplicemente frequentemente in ambienti rumorosi.

Rilettura e percezione

Molte persone sperimentano cambiamenti nei loro sistemi sensoriali per tutta la vita, sia che si tratti di riprendersi da un intervento di cataratta o di diventare miopi con l’età. Sappiamo che dopo un tale cambiamento, le persone possono imparare a reinterpretare correttamente il mondo attraverso la ripetizione. Potremmo essere in grado di massimizzare questo apprendimento percettivo in modo che le persone possano riacquistare le loro abilità più velocemente e in modo più efficace.  Un’idea simile potrebbe aiutare le persone che hanno perso la capacità di muovere gli arti in modo fluido dopo un ictus. Se potessimo trovare la giusta sequenza di movimenti per rafforzare il cervello in modo ottimale, potremmo essere in grado di aiutare i sopravvissuti all’ictus a riacquistare più funzioni, come camminare in modo più fluido o semplicemente tenere una tazza di caffè senza rovesciarla. 

Intelligenza sensoriale

Oltre ad aiutare le persone a recuperare le funzioni fisiche perse, la stessa idea potrebbe aiutare le persone sane a raggiungere il picco delle prestazioni sensoriali, che si tratti di giocatori di baseball, nuotatori o patologi. Infine, abbiamo potuto vedere queste idee applicate al trattamento dei disturbi dell’umore. 

L’arte visiva e la musica possono sollevare il nostro spirito e potremmo essere in grado di fornire terapie per i disturbi dell’umore attraverso i sensi. Sappiamo che controllare l’attività di parti specifiche del cervello con la stimolazione elettrica può alleviare la depressione resistente al trattamento; forse controllare l’attività del cervello indirettamente attraverso i sensi potrebbe mostrare effetti simili. Implementando modelli semplici che influenzano parti ben precise del cervello, potremmo arrivare alla costruzione di modelli più complessi che possono aiutare la salute umana.

Tendenze tecnologiche abilitanti

La neuroAI impiegherà molti anni per essere implementata nelle varie applicazioni e intercetterà altre tendenze tecnologiche emergenti. Le tecnologie più impattanti per rendere la neuroAI molto più potente saranno la realtà aumentata (AR) che può fornire stimoli con precisione; e interfacce cervello-computer che possono misurare l’attività cerebrale per verificare che gli stimoli agiscano nel modo previsto.

Realtà aumentata

Una tendenza che renderà le applicazioni della neuroAI molto più potenti è l’adozione di visori per la realtà aumentata. La realtà aumentata (AR) ha il potenziale per diventare una piattaforma di integrazione quotidiana perché l’AR si integra proprio nella vita quotidiana. L’ipotesi è che se si costruiscono occhiali AR sufficientemente performanti, tutti li vorranno. Ciò significa costruire occhiali sensibili in grado di creare oggetti virtuali che restano fissi nella realtà fatti con cornici leggere e alla moda, come un paio di Ray-Ban e che danno superpoteri della vita reale, come essere in grado di interagire naturalmente con le persone indipendentemente dalla distanza e migliorare l’udito. Se si riesce a costruirli, un’enorme sfida tecnica, gli occhiali AR potrebbero seguire una traiettoria simile a quella di un iPhone, in modo tale che tutti ne avranno uno dopo il lancio.

Nuovi meta-stimoli

Per rendere questo una realtà, Meta ha speso 10 miliardi di dollari l’anno scorso in ricerca e sviluppo per il Metaverso. Anche se non sappiamo con certezza cosa stia facendo Apple, ci sono forti segnali che stanno lavorando su occhiali AR. Quindi c’è anche un’enorme spinta dal lato dell’offerta per avere l’AR. Ciò renderà disponibile un dispositivo di visualizzazione molto più potente degli schermi statici di oggi. Se segue la traiettoria della VR, alla fine avrà l’eye tracking integrato. Ciò significherebbe un modo ampiamente disponibile di presentare stimoli che è molto più controllato di quanto sia attualmente possibile. E questi dispositivi potrebbero avere applicazioni sanitarie di vasta portata come migliorare la visione in condizioni di scarsa illuminazione o consentire alle persone di vivere una vita normale nonostante la degenerazione della retina.

Il significato per la neuroAI è chiaro: potremmo fornire lo stimolo giusto in modo altamente controllato su base continua nella vita di tutti i giorni. Ciò significa che i nostri strumenti per realizzare terapie neuroAI per le persone con problemi neurologici o per migliorare l’accessibilità diventeranno molto più potenti.

Interfacce cervello-computer

Con un ottimo display e altoparlanti, possiamo controllare con precisione i principali input al cervello. La fase successiva, più potente nel fornire stimoli attraverso i sensi è verificare che il cervello stia reagendo nel modo previsto attraverso un’interfaccia cervello-computer di sola lettura. Quindi, possiamo misurare gli effetti degli stimoli sul cervello e, se non sono come previsto, possiamo regolarci di conseguenza in quello che viene chiamato controllo a circuito chiuso.

Conclusione

Se siamo in grado di controllare l’input agli occhi e alle orecchie e di misurare con precisione gli stati cerebrali, possiamo fornire terapie basate sulla neuroAI in modo monitorato per la massima efficacia e grazie alle nuove tecnologie, una volta che saranno sdoganate dal mercato e studiate sapientemente, potranno aiutarsi l’una con l’altra integrandosi in più campi e nella vita di tutti i giorni.

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