Poco tempo fa è diventata virale tra chi segue le notizie sull'IA una notizia che sembra fantascienza: sono riusciti a scansionare completamente il cervello di una mosca e ora chiunque può scaricarlo e addestrarlo per qualsiasi scopo.
Ti lascio l'app che ho creato per curiosare. Clicca qui
I dati concreti, per chiarire cosa è successo e cosa no:
Di quale mosca si tratta: una mosca della frutta femmina adulta, Drosophila melanogaster.
Chi l'ha fatto: non una singola azienda, ma un consorzio scientifico chiamato FlyWire, con ricercatori del MRC Laboratory of Molecular Biology (Cambridge, Regno Unito), dell'Università di Princeton, dell'Università del Vermont e dell'Università di Cambridge. La pubblicazione del connettoma completo del cervello della mosca è stata il culmine di dieci anni di lavoro internazionale. (Ha circolato molto la versione che attribuiva questo risultato a Google DeepMind; DeepMind ha effettivamente lavorato con questi dati in seguito per altri esperimenti, ma la scansione e l'assemblaggio della mappa originale sono opera di FlyWire.) Berkeley News
Come è stato fatto: è stato assemblato a partire da 7.000 sezioni sottilissime del cervello, acquisite con la microscopia elettronica e annotate dall'IA per identificare i tipi di neuroni e le loro connessioni. Berkeley News
Dimensioni della mappa: 139.255 neuroni e oltre 50 milioni di connessioni sinaptiche, il che lo rende il secondo cervello completamente mappato nella storia. Il primo fu quello del verme C. elegans, con appena 302 neuroni, nel 1986. Mayhemcode
La cosa interessante per noi: quella mappa (chiamata "connettoma") è un dataset pubblico e scaricabile. Essendo strutturata come un grafo di nodi e connessioni, può essere caricata in una simulazione e trattata esattamente come qualsiasi rete neurale artificiale: le si può dare un obiettivo e addestrarla a risolverlo, anche se non ha nulla a che fare con ciò che fa una mosca nella vita reale. Di fatto, c'è già chi l'ha addestrata a classificare e-mail o addirittura a giocare ai videogiochi.
È lì che mi si è accesa la lampadina. Perché ciò che quella rete-cervello fa quando la addestri è, in sostanza, trovare il percorso più breve tra uno stato e un altro all'interno di una rete di nodi connessi. Ed è esattamente quello che stiamo esplorando in Armonia Illustrata 2 con l'idea degli accordi vicini: spostarsi da una triade a un'altra (maggiore o minore) muovendo una sola nota alla volta, invece di saltare di colpo a un accordo completamente diverso.
Con questa idea in testa ho creato una delle app della mia dashboard, Accordi Vicini, non perché ci fosse bisogno di reinventare la ruota (esistono già strumenti che cercano accordi vicini in questo modo), ma come pretesto per immergermi finalmente in questo tipo di tecnologia e imparare a installarla e a farla funzionare. L'utilità per me è stata proprio questa: capire come si mette in piedi qualcosa del genere.
L'utilità per chi legge questo è un'altra: scoprire che esiste un cervello reale, biologico, in esecuzione all'interno di una simulazione, che trova percorsi tra uno stato e un altro, e vedere come quella stessa logica, applicata all'armonia, genera una mappa di accordi collegati dalla condivisione di due delle tre note tra vicini.