Paragonare il cervello umano ai computer più potenti e veloci del mondo è un ottimo modo per rendersi conto di quanto enormemente complesso sia davvero. Le ultime ricerche fatte dimostrano che, ancora una volta, persino il computer più cazzuto non può reggere il confronto con le masse carnose dentro il nostro teschio.
C’è da dire, però, che non sono mai stati vicini a farlo come ora. Questo mese alcuni informatici da Giappone e Germania sono stati in grado di simulare l’uno percento dell’attività cerebrale umana per un solo secondo usando 82.000 processori, con il quarto super-computer più potente al mondo, il K computer del Giappone.
Un po’ di numeri: gli informatici hanno ricreato 1.73 miliardi di cellule nervose virtuali e 10.4 trilioni di sinapsi, ognuna delle quali conteneva 24 byte di memoria. La simulazione ha impiegato 40 minuti di tempo reale “biologico” per produrre un secondo virtuale.
Miliardi e trilioni di neuroni e sinapsi simulate non sono robetta, ma tenete bene a mente che equivalgono a solo l’uno percento di quello che succede nel nostro cranio. Il cervello, in paragone, è composto da 86 miliardi di neuroni collegati uno all’altro da trilioni di sinapsi, per un totale di centinaia di trilioni di percorsi su cui viaggiano i segnali celebrali. Parliamo di un sacco di impulsi elettrici sparati di qua e di là nel cervello contemporaneamente, di una conseguente quantità di energia colossale.
Il K computer ha indossato la corona di computer più veloce del mondo nel 2011, ma è stato di recente detronizzato dal Tianhe-2 della Cina, anche conosciuto come MilkyWay-2. La simulazione del cervello è stata eseguita dal noto software open-source NEST, al RIKEN program for Computational Life Sciences.
Per i fanatici dell’intelligenza artificiale, l’esperimento dovrebbe essere d’incoraggiamento. “Se computer petascale come il K computer sono in grado di rappresentare l’uno percento della rete cerebrale umana oggi, allora possiamo dire che simulare l’intero cervello neurone per neurone e sinapse per sinapse sarà possibile con i computer exascale, che saranno—speriamo—disponibili entro il prossimo decennio,” ha detto in un comunicato il ricercatore principale Markus Diesmann.
Per darvi un’idea, un computer petascale ha la potenza di memoria combinata di circa 250,000 PC standard; una macchina exascale sarà un migliaio di volte più veloce di così.
Cercare di replicare l’intero cervello umano è tanto ambizioso quanto controverso, ma la cosa non sembra fermare Henry Markram, l’uomo dietro lo Human Brain Project da 1.3 miliardi di dollari finanziato dall’Unione Europea. Markram utilizza il super-computer Blue Gene della IBM, uno dei più veloci al mondo, anche se dice che una simulazione in scala reale del cervello richiederà un computer 100,000 volte più veloce. Richiederà anche
una mappa “connectome” comprensiva dei 100 trilioni di connessioni neurali—qualcosa che non abbiamo ancora, per quanto alcuni audaci scienziati ci stiano già lavorando.
Inoltre, simulare qualcosa così complesso come il cervello umano prevederà più della semplice potenza di elaborazione. L’architettura del cervello è sfumata e misteriosa, e gli informatici hanno davanti un bel po’ di strada prima di riuscire a imitare le sue funzioni con una macchina.
A conti fatti, forse la singolarità non è dietro l’angolo, ma ci sono lo stesso ragioni per trovare interessante la creazione di un modello cerebrale. Tra le altre cose, potrebbe aiutare i neuroscienziati a capire meglio le malattie mentali. Per ora, le simulazioni da super-computer non ci hanno rivelato nulla di più sul funzionamento del cervello, ma sono un segnale di quello che sarà possibile nel futuro.
“È un po’ come costruire una rete autostradale super connessa, popolata da macchine simulate, ma non poter vedere come reagisce la rete di strade durante gli ingorghi da ferie,” ha scritto il ricercatore Peter Mcowan su Medical Xpress. “Ma senza dubbio una simulazione dalle proporzioni così grandi fornirà le risposte al mistero di come opera il nostro cervello, come impariamo, come percepiamo, e forse anche di come facciamo a provare emozioni.”
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