Storia dell’IA: l’origine delle reti neurali ed il Perceptron

La storia del ragazzo che scappò di casa per frequentare l’università e poi inventò le reti neurali e dello scienziato che inventò la visione artificiale, lasciandosi prendere anche un po’ la mano con i giornalisti… il tutto mentre nasceva la NASA e l’uomo voleva andare sulla Luna.

Nella puntata precedente abbiamo ripercorso le origini remote dell’intelligenza artificiale. Ma chi sono i protagonisti contemporanei? In questa puntata ti parlo di due persone che hanno contribuito – con un articolo e con una “macchina” – alla nascita dell’intelligenza artificiale così come la conosciamo oggi.
Si tratta di uno degli autori dell’articolo che ha descritto per la prima volta il concetto di rete neurale e della persona a capo del progetto Perceptron, che implementò una versione primitiva, ma rivoluzionaria, della visione artificiale.

Più o meno negli anni della grande truffa del turco, per la precisione nel 1785, Michele Vincenzo Malacarne un anatomista piemontese, fu il primo a scoprire che, contrariamente a quella che era l’idea di mobilità dell’apparato cerebrale dell’epoca, in realtà il cervello cambia e lo fa continuamente.

Le esperienze sensoriali alterano fisicamente la struttura del cervello. ogni nuova informazione, ogni nuova esperienza, come leggere un libro o fare una passeggiata, fa si che qualcosa a livello neurale si muova. anche in questo momento, mentre stai leggendo questo articolo, il tuo cervello a livello neurale sta subendo delle piccole modifiche.

Di fatto Malacarne scoprì la plasticità del cervello, anche se non usò questo termine, che venne introdotto tra la fine del 1800 e l’inizio del 1900. In effetti nei 150 anni successivi a Malacarne la conoscenza del cervello crebbe tantissimo fino a scoprire una caratteristica che si rivelerà poi fondamentale per l’argomento di cui stiamo parlando. Questa caratteristica era il legame che apprendimento e memoria avevano con le sinapsi, cioè quelle connessioni che si creano tra due neuroni.

In sostanza si scoprì che ripetendo una certa attività (e quindi stimolando continuamente una stessa parte del cervello) le connessioni tra i neuroni si rafforzavano. di fatto modificavano la forza del loro legame per facilitare il passaggio degli impulsi nervosi. semplificando è un po’ questo il motivo per cui quando facciamo qualcosa (andare in bicicletta, guidare la macchina o suonare uno strumento) all’inizio siamo incerti, ma con il passare del tempo ci viene sempre più facile.

Ecco questo modello fisiologico, questo concetto della plasticità del cervello e delle sinapsi, fu di grande ispirazione per il nostro secondo protagonista. e parliamo nuovamente di un precoce genio matematico. Nato a Detroit nel 1923, 300 anni dopo la pascalina di Pascal, da una famiglia povera che non aveva i mezzi per farlo studiare.

Si chiamava Walter Pitts e da ragazzino, oltre ad essere un genio in matematica, imparò da solo il tedesco, il francese, il latino, il greco ed anche il sanscrito.

A 15 anni il padre lo obbligò a lasciare la scuola e lui scappò di casa ed iniziò ad assistere alle lezioni di matematica all’Università di Chicago.

Walter Pitts, insieme a Warren McCulloch, colui che inizialmente era una specie di padre adottivo, scrisse un articolo fondamentale per l’intelligenza artificiale, nel quale descrisse quelle che chiamò reti neurali.

Le reti neurali, vennero accolte in modo diverso dalla comunità scientifica, ma a noi qui interessa la reazione di una persona in particolare: Frank Rosenblatt.

Rosenblatt ,che aveva anche doti da grande comunicatore, progettò e realizzò il Perceptron, una macchina dotata di 400 sensori ottici connessi ad una rete neurale con 8 neuroni. Una specie di sistema occhi-cervello per semplificare.

Si era in piena guerra fredda, con alte tensioni tra gli stati uniti e l’unione sovietica e si era anche in un periodo di grande fermento scientifico, favorito in qualche modo dalla stessa guerra fredda. come sempre in questi casi si finanziano tecnologie che possono dare un vantaggio militare rispetto al nemico.

Il 29 luglio del 1958 ad esempio, il presidente americano Eisenhower istituiva l’agenzia spaziale americana, la NASA appunto. qualche giorno prima, sabato 7 luglio, Rosenblatt tenne una dimostrazione alla stampa delle capacità del Perceptron. durante la dimostrazione il Perceptron fece una cosa molto semplice per l’uomo, ma davvero complicata per una macchina e in particolare di rivoluzionario per una macchina dell’epoca.

CAPITOLI

CAPITOLO 2 [Walter Pitts]: le reti neurali
Il precoce genio che scappò di casa, venne adottato e trovò il contesto giusto dove far nascere l’idea della rete neurale
CAPITOLO 3 [Frank Rosenblatt]: il perceptron
La storia della macchina che avrebbe dovuto camminare, parlare, vedere, riprodursi ed essere consapevole di sè stessa

PLAYLIST SPOTIFY

PLAYLIST DI EPISODIO
(trovi le canzoni delle cinque puntate sull’intelligenza artificiale)
http://tiny.cc/5fke6y

PLAYLIST STAGIONE 1
(trovi le canzoni di tutte le puntate della prima stagione, aggiornata ogni giovedì)
http://tiny.cc/ut9f4y

PLAYLIST YOUTUBE

PLAYLIST DI EPISODIO
(trovi le canzoni delle cinque puntate sull’intelligenza artificiale)
https://goo.gl/9nGPb9

PLAYLIST STAGIONE 1
(trovi le canzoni di tutte le puntate della prima stagione, aggiornata ogni giovedì)
http://tiny.cc/eoke6y

MUSICA

♫ The Typewriter – 2008 – Martin Breinschmid: http://tiny.cc/v18i6y
♫ Bluest Moon – 2013 – Linsay Rakers: http://tiny.cc/h28i6y

VIDEO

★ A spine-autonomous BDNF-TrkB signalling loop critical for synaptic plasticity: http://tiny.cc/h38i6y
★ Dove vai sono guai!: http://tiny.cc/v38i6y
★ The Typewriter Leroy Anderson Martin Breinschmid with Strauß Festival Orchestra Vienna: http://tiny.cc/l48i6y

APPROFONDIMENTI

♦ A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity (Pitts, McCulloch): http://tiny.cc/td9i6y
♦ On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem  (A.Turing): http://tiny.cc/at9i6y
♦ Intelligenza umana e intelligenza artificiale: http://tiny.cc/lk9i6y
♦ Reti Neurali Artificiali: Teoria ed Applicazioni: http://tiny.cc/mm9i6y
♦ Storia delle reti neurali artificiali: http://tiny.cc/4n9i6y
♦ Breve storia dell’intelligenza artificiale:
http://tiny.cc/j1ke6y
♦ Le origini dell’Intelligenza Artificiale:
http://tiny.cc/058i6y
♦ Reti neurali: cosa sono e a cosa servono:
http://tiny.cc/t68i6y
♦ MACHINE LEARNING: COME FUNZIONANO GLI ALGORITMI ALLA BASE DELLE FUTURE IA: http://tiny.cc/a98i6y
♦ L’Ottocento: biologia. Neurofisiologia e neuroistologia: http://tiny.cc/398i6y
♦ TRA NEUROSCIENZE E APPRENDIMENTO: COME FUNZIONA IL CERVELLO CHE IMPARA: http://tiny.cc/ha9i6y
♦ Sherrington, Sir Charles Scott: http://tiny.cc/xa9i6y
♦ Il problema della neuroplasticità: un pò di storia: http://tiny.cc/sb9i6y
♦ Donald Olding Hebb: http://tiny.cc/5b9i6y
♦ La plasticità neurale: http://tiny.cc/kc9i6y
♦ Viaggio alla scoperta della plasticità del cervello: http://tiny.cc/0c9i6y
♦ Walter Pitts: http://tiny.cc/md9i6y
♦ Frank Rosenblatt: http://tiny.cc/wt9i6y
♦ I limiti del perceptron: il problema della xor: http://tiny.cc/su9i6y
♦ Deep Learning: http://tiny.cc/mv9i6y

LIBRI

♦ Homo pluralis. Essere umani nell’era tecnologica: http://tiny.cc/16ke6y
♦ Homo deus. Breve storia del futuro: http://tiny.cc/5ble6y
♦ Artificial Intelligence: Guide for Absolute Beginner: http://tiny.cc/4hle6y
♦ Deep Learning for Beginners: Concepts, Techniques and Tools: http://tiny.cc/3kle6y