Come fa il cervello a determinare le opportunità di azione quando vediamo l’immagine di un ambiente sconosciuto? Davanti a un sentiero di montagna, una strada trafficata o un fiume sappiamo immediatamente come potremmo muoverci: camminare, andare in bicicletta, nuotare o fermarci. Ma come fa il cervello umano a riconoscere cosa possiamo fare con oggetti o scenari mai osservati prima?
Lo ha scoperto il dottorando Clemens Bartnik dell’università di Amsterdam insieme a un team guidato dalla neuroscienziata computazionale Iris Groen.
In pratica, il cervello stima le azioni possibili grazie a schemi unici.
Utilizzando una risonanza magnetica i ricercatori hanno osservato l’attività cerebrale dei partecipanti a un esperimento mentre guardavano immagini di ambienti interni ed esterni.
Un esperimento con la risonanza magnetica
I partecipanti allo studio dovevano indicare se l’immagine suggeriva di camminare, andare in bici, guidare, nuotare, andare in barca o arrampicarsi.
I risultati della risonanza magnetica hanno rilevato come alcune aree della corteccia visiva si attivino in modo indipendente dagli oggetti visibili, indicando che il cervello elabora azioni potenziali anche senza istruzioni esplicite.
“Queste possibilità di azione vengono quindi elaborate automaticamente“, spiega Iris Groen.
I modelli di attività nella corteccia visiva cambiavano non solo in base a ciò che era visibile, ma anche a ciò che il corpo era fisicamente in grado di fare. Questa ‘firma’ neurale era evidente anche quando i volontari non stavano prendendo alcuna decisione esplicita riguardo al movimento
Le affordance sono le opportunità di azione suggerite dagli oggetti
Ciò suggerisce che il cervello etichetta le potenziali azioni come parte del suo flusso di immagini di base, molto prima della deliberazione cosciente.
Secondo Groen, il cervello non si limita a vedere oggetti o colori, ma riconosce automaticamente anche cosa possiamo farci. Queste sono le cosiddette ‘affordance’, ovvero, le opportunità di azione.
Il concetto di affordance è stato introdotto nel 1979 dallo psicologo James Gibson, che descrisse come gli oggetti intrinsecamente suggeriscano possibili azioni. La nuova ricerca ha localizzato questa idea direttamente all’interno del cervello umano vivente, si legge su ReCcom.
Inoltre, il team guidato da Groen ha confrontato la capacità di affordance del cervello umano con quella di modelli di Intelligenza artificiale, tra cui ChatGPT.
La nostra percezione è profondamente legata all’esperienza fisica del mondo
I modelli di Intelligenza artificiale come GPT-4 si sono dimostrati meno efficaci nel prevedere le azioni possibili. Anche se addestrati per il riconoscimento delle azioni, non replicano gli schemi cerebrali umani. Questo dimostra che la nostra percezione è profondamente legata alla nostra esperienza fisica del mondo.
La ricerca, riporta Agi, solleva quindi interrogativi sull’affidabilità dell’AI in contesti reali, come robotica o auto a guida autonoma.
Groen sottolinea anche l’aspetto sostenibile dell’AI. I metodi attuali consumano molta energia e sono accessibili solo a grandi aziende tecnologiche. Comprendere meglio il cervello umano può quindi rendere l’AI più intelligente, economica e umana.