Il cervello umano e l'apprendimento auto-supervisionato: nuove evidenze dal MIT

Il nostro cervello sviluppa una comprensione intuitiva del mondo fisico che ci circonda, un processo che molti scienziati ritengono simile all'apprendimento auto-supervisionato utilizzato nell'intelligenza artificiale. Due studi del K. Lisa Yang Integrative Computational Neuroscience (ICoN) Center del MIT sostengono questa ipotesi, dimostrando che i modelli noti come reti neurali, addestrati attraverso un particolare tipo di apprendimento auto-supervisionato, generano schemi di attività molto simili a quelli osservati nei cervelli degli animali che eseguono gli stessi compiti dei modelli. Questi risultati suggeriscono che questi modelli sono in grado di apprendere rappresentazioni del mondo fisico che possono utilizzare per fare previsioni accurate su ciò che accadrà in quel mondo, e che il cervello dei mammiferi potrebbe utilizzare la stessa strategia. Entrambi gli studi saranno presentati alla Conferenza sulle Sistemi di Elaborazione delle Informazioni Neurali (NeurIPS) nel 2023.