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Questa non è una metafora. Non è finzione. E le domande che solleva rimangono senza risposta.
Nel 2022, un team australiano di Cortical Labs ha pubblicato sulla rivista Neuron un esperimento che ha provocato un insolito silenzio nella comunità scientifica, quel tipo di silenzio che precede importanti rivalutazioni. Neuroni umani coltivati su un microchip hanno imparato a giocare a Pong. Non in senso metaforico. Non in modo approssimativo. Hanno migliorato le loro prestazioni in risposta agli errori, in modo misurabile e riproducibile, nel giro di pochi minuti.
Il nome in codice del progetto è: DishBrain . E le domande che solleva sono più sconcertanti dell'impresa tecnica in sé.
01 - L'esperimento: cosa è successo esattamente
Il quadro teorico utilizzato dal team è quello del Principio dell'Energia Libera (FEP) del neuroscienziato Karl Friston. Esso postula che ogni sistema biologico cerchi di minimizzare la sorpresa del proprio ambiente, ovvero di rendere prevedibile il proprio futuro. In termini operativi: i neuroni migliorano le proprie prestazioni non perché vengano ricompensati, ma perché l'imprevedibilità stessa è avversiva per una rete neurale vivente. Si tratta di una forma di apprendimento senza una ricompensa esplicita.
"Le cellule non devono garantire la propria sopravvivenza, né hanno bisogno di ottenere una ricompensa. Migliorano le loro prestazioni perché l'imprevedibilità è biologicamente avversa a una rete neurale. Questo è sufficiente."
— Kagan et al., Neuron, 2022 — riformulazione
02 - Come i neuroni "vedono" il gioco
Questo è l'aspetto più inquietante dell'esperimento, e il meno discusso. Questi neuroni non "vedono" Pong. Non elaborano immagini. Ricevono impulsi elettrici codificati, una rappresentazione del mondo tradotta nella loro lingua madre.
Ciò implica che queste cellule percepiscono qualcosa. Non in senso visivo, ma in senso funzionale: ricevono informazioni codificate su uno stato del mondo, le integrano e producono una risposta che modifica tale stato. Questa è una definizione operativa di percezione che non richiede né un corpo, né occhi, né la coscienza come la intendiamo noi.
03 - Domande a cui nessuno ha ancora gli strumenti per rispondere
DishBrain ha contribuito a definire quello che i ricercatori oggi chiamano intelligenza organoide (OI). Nel 2023, un articolo fondamentale pubblicato su Frontiers in Science da 40 ricercatori ha formalizzato questo campo di ricerca, distinguendo l'OI dall'intelligenza artificiale computazionale. L'idea di base è la seguente: i sistemi biologici apprendono in modo diverso dalle reti neurali artificiali, con un minore dispendio energetico, in maniera più adattiva e potenzialmente con proprietà emergenti che non sappiamo ancora come modellare.
04 - Le sfumature che il post virale omette
Il gioco non è DOOM, è Pong. La versione virale del post menziona DOOM, ma è inesatta. L'esperimento pubblicato su Neuron utilizza una versione semplificata di Pong. DOOM viene citato in discussioni speculative su cosa ci aspetta in futuro.
Qui "apprendimento" è inteso in senso funzionale, non metaforico, ma limitato. I neuroni migliorano le loro prestazioni in un compito molto specifico, in un ambiente altamente controllato. Non si tratta né di generalizzazione né di comprensione nel senso cognitivo umano.
Il campione è di piccole dimensioni e la riproducibilità è parziale. I risultati sono promettenti, ma la variabilità tra i chip è significativa. La standardizzazione dei protocolli rappresenta una sfida di ricerca attiva.
Non viene dimostrata alcuna coscienza, né tantomeno gli autori la rivendicano. Gli stessi ricercatori sono esplicitamente cauti nell'interpretazione. L'attività elettrica adattiva non prova l'esistenza di un'esperienza soggettiva.
05 - Perché questo cambia comunque qualcosa?
Nonostante le sfumature, DishBrain cambia il paradigma. Per decenni, il confine tra materia biologica e intelligenza è stato tracciato attorno all'organizzazione anatomica: un cervello in un cranio, connesso a un corpo, immerso in una storia. Questo esperimento dimostra che alcune proprietà dell'intelligenza – adattamento, apprendimento, riduzione dell'incertezza – emergono da una rete neurale vivente anche in assenza di nessuna di queste condizioni.
Il team di CorticalLabs e altri gruppi stanno lavorando su: organoidi cerebrali 3D più complessi (mini-cervelli) collegati a interfacce; compiti cognitivi più elaborati (memoria, navigazione); studi comparativi tra neuroni umani e animali per identificare le caratteristiche specifiche di ciascuna specie; e protocolli bioetici per inquadrare questa ricerca prima che la sua complessità superi la nostra capacità di valutarne le implicazioni.
06 - Domande frequenti
Gli stessi ricercatori non lo affermano. La coscienza è uno dei problemi più difficili della filosofia della mente (il "problema difficile della coscienza" di Chalmers). Non disponiamo degli strumenti per rilevare l'esperienza soggettiva. Ciò che DishBrain dimostra è l'adattamento comportamentale orientato agli obiettivi, una condizione necessaria ma non sufficiente per ciò che intuitivamente chiamiamo "coscienza".
Il Principio dell'Energia Libera, sviluppato dal neuroscienziato Karl Friston, è un quadro teorico che postula che ogni sistema biologico cerca di minimizzare la sorpresa del suo ambiente, ovvero di rendere il suo futuro il più prevedibile possibile. In pratica: un neurone o una rete neurale modificherà il proprio comportamento per ridurre l'imprevedibilità dei segnali che riceve. Questo principio spiega perché i neuroni DishBrain migliorano a Pong senza essere esplicitamente "ricompensati" per i loro successi.
Un organoide cerebrale è una struttura tridimensionale, di pochi millimetri, auto-organizzata a partire da cellule staminali, che replica parzialmente l'architettura di una regione cerebrale. Non possiede la complessità architettonica, il numero di connessioni e gli input sensoriali di un cervello reale. Il chip DishBrain utilizza una coltura 2D di neuroni, ancora più semplice di un organoide. Entrambi sono modelli di studio molto efficaci, ma rimangono ben lontani dalla complessità di un cervello umano completo.
I ricercatori stanno prendendo in considerazione diverse direzioni: interfacce cervello-macchina bioibride, modelli di malattie neurologiche (Alzheimer, autismo) più accurati degli attuali modelli animali, nuove architetture di elaborazione biologica potenzialmente più efficienti dal punto di vista energetico rispetto al silicio e strumenti di test farmacologici per farmaci che agiscono sul sistema nervoso centrale.
Le principali questioni individuate dalla comunità bioetica sono: la questione dello status morale degli organoidi complessi (a quale livello di complessità dovrebbero essere protetti?), il consenso informato dei donatori di cellule staminali utilizzate per creare queste colture, la governance della ricerca prima che la sua complessità superi i quadri normativi esistenti e, più fondamentalmente, la necessità di sviluppare criteri per rilevare la sofferenza o l'esperienza soggettiva adattati ai sistemi non umani.
- Kagan BJ e altri I neuroni in vitro apprendono e mostrano sensibilità quando sono inseriti in un mondo di gioco simulato. Neuron, 2022;115(6):973-986. DOI: 10.1016/j.neuron.2022.09.001
- Smirnova L. et al. Intelligenza organoide (OI): la nuova frontiera del biocomputing e dell'intelligenza in vitro. Frontiere della scienza, 2023;1:1017235.
- Friston K. Il principio dell'energia libera: una teoria unificata del cervello? Nature Reviews Neuroscience, 2010;11:127–138.
- Chalmers D. Affrontare il problema della coscienza. Rivista di studi sulla coscienza, 1995;2(3):200–219.
- Bhanu Teja Gulati et al. Organoidi neurali e il futuro della neuroscienza. Cell Reports Medicine, 2023.
- Lancaster MA, Knoblich JA Organogenesi in vitro: modellazione dello sviluppo e delle malattie mediante tecnologie organoidi. Scienza, 2014;345(6194).
