Un bastardo che fa qualcosa di profondamente umano in un film, un candidato giudicato perdente dalla sua cerchia di conoscenti che poi vince le elezioni presidenziali, un amico perduto che si incontra dall’altra parte del mondo... Questi eventi sorprendenti o nuovi provocano una reazione. Si divora l’opera del regista, ci si rende conto di quanto sia piccola la propria bolla sociale, si rinnovano vecchie conoscenze... In breve, la sorpresa ha provocato un comportamento.
È questa la domanda che si pone il Laboratorio di Neuroscienze Computazionali dell’EPFL, diretto da Wulfram Gerstner. Gli effetti della sorpresa o della novità sul cervello e sul comportamento sono stati ampiamente studiati nelle neuroscienze e nella psicologia. Restano però alcune domande: cosa si intende per sorpresa o novità e quale impatto hanno sulle diverse funzioni cerebrali?
Nella sua tesi di dottorato, per la quale ha ricevuto il premio della Fondazione Dimitris N. Chorafas, Alireza Modirshanechi fornisce risposte utilizzando l’intelligenza artificiale. Combinando diverse definizioni di sorpresa, ha progettato un algoritmo che prevede il comportamento di fronte alla sorpresa o alla novità. In parole povere, l’algoritmo è descritto come un agente intelligente che imita gli esseri umani e, quando viene sottoposto agli stessi esperimenti, svolge gli stessi compiti con gli stessi risultati. "Quindi, comprendendo l’algoritmo, possiamo capire meglio come funzionano il cervello umano e la cognizione", spiega il ricercatore. Questo lavoro apre la strada a una migliore comprensione dei processi coinvolti nell’apprendimento, nella memorizzazione e nel processo decisionale.
L’obiettivo non era quello di creare un’IA migliore degli esseri umani, ma di progettarne una più fedele ad essi per migliorare la nostra comprensione del cervello.A lireza Modirshanechi, vincitore del Premio della Fondazione Dimitris N. Chorafas
18 definizioni matematiche di sorpresa
La prima sfida è stata quella di trovare un modo per definire la sorpresa per un agente artificiale intelligente. L’idea è che se un agente artificiale imita gli esseri umani, deve sentirsi sorpreso quando gli esseri umani si sentono sorpresi. Utilizzando esperimenti classici negli studi comportamentali, lo scienziato computazionale ha sviluppato una tassonomia di 18 diverse definizioni matematiche di sorpresa e novità per un agente intelligente. Ad esempio, negli esperimenti classici, un essere umano legge frasi in cui alcune parole sono considerate dagli sperimentatori come attese o inaspettate. Un altro test: il soggetto ascolta una sequenza di suoni ripetitivi e improvvisamente si presenta un suono aberrante. Oppure la violazione di una previsione - prevedo che A si verifichi e B si verifichi - per creare una sorpresa... Le definizioni matematiche ci permettono di studiare come si sentono gli agenti artificiali sorpresi in queste situazioni, il che ci aiuta a spiegare come gli esseri umani reagiscono a questi eventi sorprendenti o nuovi.
Previsione dell’algoritmo sugli esseri umani
"La novità può essere sorprendente, ma può anche essere attesa. Ad esempio, vedere un’eclissi per la prima volta può essere una novità, ma attesa perché conosciamo la data. D’altra parte, se vostra madre che vive all’estero bussa improvvisamente alla porta, non è una novità, ma è una sorpresa. Abbiamo quantificato questo aspetto matematicamente", spiega il ricercatore. Possiamo quindi vedere che la sorpresa accelera il processo di apprendimento, mentre la novità incoraggia l’esplorazione. Possiamo dissociare i segnali nel cervello".La seconda fase consisteva nel testare le previsioni dell’algoritmo sugli esseri umani per verificarne la coerenza. In collaborazione con il Laboratorio di Psicofisica dell’EPFL, diretto da Michael Herzog, Alireza Modirshanechi ha analizzato il comportamento e i dati dell’elettroencefalogramma (EEG) di soggetti umani in esperimenti cognitivi. Ha dimostrato che la sorpresa e la novità sono determinanti del comportamento umano in ambienti volatili dove le ricompense sono scarse. "Siamo stati in grado di prevedere tra il 60 e l’80% delle decisioni che i soggetti avrebbero preso durante gli esperimenti", afferma il ricercatore.
L’obiettivo non era quello di creare un’IA migliore degli esseri umani, ma di progettarne una più fedele, per migliorare la nostra comprensione del cervello", spiega Alireza Modirshanechi. E aggiunge: "Tutti sanno che quando si lascia cadere una mela, questa cade. Ma Newton ha trovato la formula che lo spiega. Questo è più o meno il nostro obiettivo. Siamo riusciti a definire l’algoritmo che prevede quando e in che misura il soggetto è sorpreso, e possiamo spiegare l’equazione in base alla quale gli esseri umani imparano più rapidamente quando sono sorpresi".
Una base per la ricerca
Questo algoritmo costituisce una base per altre ricerche. "Per esempio, l’EEG suggerisce che le persone affette da schizofrenia hanno una prospettiva diversa sulla sorpresa rispetto a quelle dei gruppi di controllo. Ma non sappiamo quanto sia diversa la loro prospettiva. La nostra formula matematica permette di sapere in che misura lo sia. Forse imparano più lentamente perché non provano la sorpresa? Forse cercano meno bene perché non percepiscono la novità? Ora possiamo porci queste domande e costruire paradigmi sperimentali per verificare queste ipotesi.In altri settori, come quello dell’istruzione, questa base potrebbe permetterci di esplorare modi per utilizzare la sorpresa per rafforzare il processo di apprendimento o la memoria.
L’altro contributo di questo lavoro riguarda l’IA. "La maggior parte degli algoritmi esistenti si basa su un ambiente stabile. Ma il nostro mondo cambia continuamente. Dobbiamo quindi incorporare questi segnali ’a sorpresa’ per aggiornare i nostri modelli e progettare IA più affidabili e sicure. Questo è il momento giusto per esaminare questi problemi e sviluppare questi strumenti", conclude il ricercatore post-dottorato.
