Le scienze cognitive e l’intelligenza artificiale (IA) possono aiutarci a capire meglio il mondo.

Le scienze cognitive si occupano di capire come funziona il cervello umano e come pensiamo, ricordiamo le cose e impariamo. Chi si occupa di intelligenza artificiale, invece, cerca di creare programmi per comupter e robot che possano pensare e imparare un po’ come noi umani.

Quando queste due aree lavorano insieme, succedono cose interessanti.

Studiando il cervello, gli scienziati possono avere idee su come rendere i computer più intelligenti. Allo stesso tempo, facendo esperimenti con l’intelligenza artificiale, possiamo capire meglio come funziona il nostro cervello.

Ci sono diversi punti di contatto tra le scienze cognitive e l’intelligenza artificiale.

Nelle scienze cognitive, si studia come gli umani imparano nuove cose, come leggere o risolvere problemi. Nell’intelligenza artificiale, si cerca di fare in modo che i computer imparino in maniera simile, come quando un computer impara a riconoscere le foto dei gatti o a giocare a scacchi.

Gli esseri umani sono bravi a riconoscere modelli, come identificare un volto in una folla. L’intelligenza artificiale cerca di imitare questa capacità, ad esempio attraverso sistemi che possono identificare volti nelle foto.

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Le scienze cognitive esplorano come memorizziamo e ricordiamo le informazioni. Questo aiuta gli sviluppatori di IA a creare sistemi che possono memorizzare e recuperare informazioni in modo efficiente, come un assistente virtuale che ricorda le tue preferenze.

Studiando come gli umani prendono decisioni, le scienze cognitive offrono intuizioni che possono essere utilizzate per migliorare come l’intelligenza artificiale prende decisioni in situazioni complesse, come guidare un’auto autonoma.

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Comprendere come gli umani usano e comprendono il linguaggio aiuta a sviluppare sistemi di IA che possono comunicare con noi, come i chatbot o i traduttori automatici.

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Reti neurali naturali e artificiali a confronto

C’è una somiglianza tra le reti neurali naturali (quelle nel nostro cervello) e le reti neurali artificiali (quelle usate nell’intelligenza artificiale), ma sono anche piuttosto diverse. Facciamo un esempio semplice: pensa alle reti neurali naturali come a una foresta piena di alberi vivi (i neuroni) che sono collegati tra loro da liane (le sinapsi). Ogni albero comunica con gli altri mandando segnali lungo queste liane. Questo è un po’ come funziona il nostro cervello.

Le reti neurali artificiali sono come una foresta fatta di alberi di plastica e liane di corda. Cerca di imitare la foresta vera, ma è fatta dall’uomo. Anche qui, ogni albero di plastica (un nodo nella rete neurale artificiale) invia segnali agli altri attraverso le corda (le connessioni). Questi segnali aiutano il computer a imparare cose, come riconoscere le parole che diciamo o le immagini che vediamo.

Sia nelle reti neurali naturali che in quelle artificiali, i “nodi” (neuroni o nodi artificiali) sono connessi e comunicano tra loro. Entrambi i tipi di rete imparano dai dati (esperienze per il cervello umano, dati di input per le reti neurali artificiali).

D’altra parte il cervello umano è molto più complesso e flessibile di qualsiasi rete neurale artificiale.

I neuroni nel cervello funzionano con segnali chimici ed elettrici, mentre le reti neurali artificiali usano calcoli matematici.

Quindi, anche se le reti neurali artificiali si ispirano al cervello umano, sono molto più semplici e non possono fare tutto ciò che fa un cervello umano. Ma sono comunque strumenti potenti che ci aiutano a risolvere molti problemi complicati.

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