Un team congiunto di ricercatori di Google e neuroscienziati di Harvard ha aperto nuove frontiere nella scienza del cervello, utilizzando l’intelligenza artificiale per esplorare la struttura complessa del cervello umano ed effettuare una mappatura. Attraverso l’analisi di un piccolo campione di tessuto cerebrale, sono stati in grado di mappare quasi ogni cellula e tutte le sue connessioni, offrendo una visione senza precedenti che potrebbe illuminare le basi neurologiche dei disturbi e delle malattie.

Mosaico di Neuroni e Connessioni

Il campione, grande circa la metà di un chicco di riso, contiene informazioni che equivalgono a 1.4 petabyte di dati, il più grande set di dati mai raccolto sulla struttura cerebrale a questa risoluzione. Questa piccola parte di tessuto cerebrale è stata rimossa durante un intervento chirurgico su una donna affetta da epilessia e successivamente preservata per lo studio.

Densità e Complessità delle Connessioni

Il tessuto di un solo millimetro cubico contiene circa 50,000 cellule e 150 milioni di sinapsi. Inoltre, è stata osservata una proprietà sorprendente in alcune coppie di neuroni, che mostrano connessioni estremamente forti, con fino a 50 sinapsi che collegano un singolo neurone all’altro. Questa caratteristica suggerisce una forma di comunicazione neuronale intensamente robusta, la cui funzione rimane ancora da scoprire.

Intricata Simmetria e Danza Speculare

Un’altra scoperta intrigante è stata l’identificazione di gruppi di cellule che tendono ad orientarsi in configurazioni speculare. Questa organizzazione simmetrica potrebbe avere implicazioni significative per come il cervello elabora le informazioni, suggerendo un nuovo livello di ordine strutturale nel complesso labirinto della corteccia cerebrale.

Oceano di Sinapsi

Analizzando le connessioni di un singolo neurone, i ricercatori hanno osservato che oltre 5,000 assoni da altri neuroni convergono su di esso, portando segnali e formando altrettante sinapsi. Questa densità di connessioni evidenzia la complessa rete di comunicazione necessaria per le funzioni cerebrali.

Curiose Strutture di Assoni

Tra i risultati sorprendenti vi sono gli “axon whorls”, ovvero grovigli di assoni che formano strutture ad anello. Queste formazioni, rare nel campione analizzato, potrebbero avere funzioni ancora sconosciute, aprendo nuove domande sulla loro possibile implicazione nelle reti neurali.

Questo studio rappresenta un significativo passo avanti nella nostra comprensione del cervello umano. Mettendo a disposizione della comunità scientifica questo vasto set di dati, i ricercatori sperano che ulteriori analisi possano svelare nuovi dettagli su come si formano i nostri ricordi o quali processi conducono a disturbi neurologici e malattie come l’autismo e l’Alzheimer.

Uno studio recente svolto da ricercatori di Cornell Tech, Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Science, Olin College of Engineering e Stanford University ha esplorato le capacità dell’intelligenza artificiale (AI) nel mostrare empatia. Le ricerche hanno rivelato che, sebbene gli agenti conversazionali (come Alexa e Siri) possano esibire una forma di empatia, presentano limitazioni significative rispetto alle interazioni umane.

Dettagli dello Studio

Il team di ricerca ha testato agenti conversazionali chiedendo loro di mostrare empatia durante le conversazioni con o riguardo a 65 identità umane distinte. Hanno scoperto che questi agenti possono fare giudizi di valore su certe identità, come quelle gay o musulmane, e possono persino mostrarsi incoraggianti verso identità legate a ideologie dannose, inclusi il nazismo.

Limitazioni dell’empatia automatizzata

L’indagine ha dimostrato che gli agenti conversazionali faticano a interpretare e esplorare le esperienze degli utenti rispetto agli esseri umani. Andrea Cuadra, autrice principale dello studio, sottolinea il potenziale impatto positivo dell’empatia automatizzata in settori come l’educazione e la sanità, ma riconosce anche la necessità di una prospettiva critica per mitigare i danni potenziali.

Risultati della Ricerca

I risultati hanno evidenziato che, nonostante gli agenti possano reagire emotivamente, mostrano carenze nell’interpretazione e nell’esplorazione delle situazioni. Questa limitazione suggerisce che gli agenti conversazionali sono capaci di rispondere a una richiesta basandosi sulla loro formazione, ma non riescono ad approfondire ulteriormente.

Prospettive Future

Cuadra presenterà il lavoro intitolato “The Illusion of Empathy? Notes on Displays of Emotion in Human-Computer Interaction” alla conferenza CHI ’24 dell’Association of Computing Machinery su Human Factors in Computing Systems a Honolulu. Il documento ha ricevuto una menzione d’onore alla conferenza. Questo studio fornisce importanti spunti su come l’intelligenza artificiale gestisce l’empatia e sottolinea l’importanza di un approccio critico e riflessivo nell’implementazione di queste tecnologie nel nostro quotidiano sempre più imprescindibili nell’assistenza in ogni aspetto della nostra vita.

In un recente articolo pubblicato su Nature, Google DeepMind ha introdotto AlphaFold 3, un modello AI rivoluzionario che predice la struttura e le interazioni delle molecole della vita con una precisione senza precedenti e che migliora del 50% le previsioni delle interazioni tra proteine e altri tipi di molecole rispetto ai metodi esistenti, e per alcune interazioni cruciali, la precisione delle previsioni è raddoppiata.

Caratteristiche e potenzialità

AlphaFold 3 si basa sui successi di AlphaFold 2, che nel 2020 ha rappresentato un importante progresso nella predizione della struttura delle proteine. Ora, con AlphaFold 3, il focus si espande a una vasta gamma di biomolecole, aprendo nuove strade per la scienza, dalla progettazione di materiali biorenewable e lo sviluppo di colture più resilienti, fino all’accelerazione della ricerca farmaceutica e genomica.

Accesso e impiego

La maggior parte delle capacità è accessibile gratuitamente tramite il AlphaFold Server, uno strumento di ricerca facile da usare. Inoltre, Isomorphic Labs sta già collaborando con aziende farmaceutiche per applicare AlphaFold 3 a sfide reali di progettazione farmaceutica e sviluppare nuovi trattamenti trasformativi per i pazienti.

Impatto scientifico

AlphaFold è stato utilizzato da milioni di ricercatori in tutto il mondo per scoperte in aree che includono vaccini contro la malaria, trattamenti contro il cancro e design di enzimi. Ha accumulato oltre 20,000 citazioni e ricevuto numerosi riconoscimenti, tra cui il recente Breakthrough Prize in Life Sciences. Con queste innovazioni, AlphaFold 3 si posiziona come una pietra miliare nella ricerca biomolecolare, offrendo strumenti potenti per esplorare nuove frontiere nella scienza e nella medicina.