Autrice: Alessia Guarnaccia
Nel rapporto con le macchine, il confine tra interazione e simbiosi sembra destinato ad essere sempre più sottile per gli esseri umani.
La visione del transumanesimo, di un aumento delle capacità fisiche e cognitive dell’uomo attraverso l’utilizzo di scoperte scientifiche e tecnologiche, appare quasi come uno scenario realizzabile.
La convergenza delle tecnologie emergenti ha reso possibile prospettive di ricerca tali da unire campi disciplinari precedentemente distinti e fornire strumenti sempre più evoluti, con l’obiettivo comune e consapevole del miglioramento della condizione umana (CTIHP – “Converging Technologies for Improving Human Performance” – 2002).
NBIC (Nanotechnology, Biotechnology, Information technology, Cognitive science), GNR (Genetics, Nanotechnology, Robotics), GRIN (Genetic, Robotic, Information, Nano processes), GRAIN (Genetics, Robotics, Artificial Intelligence, Nanotechnology), BANG (Bit, Atoms, Neuron, Gene) sono alcuni degli acronimi con cui si indicano quell’insieme di tecnologie che possono essere considerate critiche e di maggior rilevanza per il futuro dell’umanità.
Nell’ambito dei campi di ricerca delineati dalle tecnologie emergenti e convergenti, un ruolo di rilievo è assunto dalle cosiddette BCI – Brain-Computer Interface (chiamate anche: NCI – neural control interface, MMI – mind–machine interface, DNI – direct neural interface, BMI – brain–machine interface).
Le BCI (o interfacce cervello-computer o interfacce neurali) offrono un “canale di controllo e di comunicazione con dispositivi meccanici ed elettronici … basato sul riconoscimento… di variazioni dell’attività cerebrale … registrate con apparecchiature che rilevano correlati dell’attività elettrica massiva dei neuroni” (Treccani) .
Nelle BCI mono-direzionali “il dispositivo esterno riceve comandi direttamente da segnali derivanti dall’attività cerebrale…captati attraverso una serie di elettrodi a contatto con il tessuto nervoso” (Wikipedia). Nelle soluzioni non invasive, gli elettrodi per l’acquisizione dei segnali poggiano sulla cute del cranio, adattati e montati su caschi o cuffie, poi indossati, e i segnali cerebrali sono captati attraverso metodi di monitoraggio come l’elettroencefalogramma (EEG), la risonanza magnetica funzionale (fMRI), la magnetoencefalografia (MEG), la spettroscopia vicina all’infrarosso (fNIRS). Nelle soluzioni invasive, gli elettrodi (microelettrodi) sono impiantati nel cervello e i segnali ricavati da indagini come l’elettrocorticografia (EcoG).
Le BCI bi-direzionali “combinano il … canale di comunicazione con una linea di ritorno che permetterebbe lo scambio di informazioni tra il dispositivo esterno e il cervello.” (Wikipedia).
Dunque le BCI sono orientate a consentire l’interazione bidirezionale con un dispositivo elettronico o elettromeccanico tramite la sola attività cerebrale di chi lo sta utilizzando: per cui non solo afferrare una tazza di caffè con una protesi di mano meccanica, solo pensando, ma percepire il fatto che la tazza sia calda oppure fredda (segnale dalla macchina all’uomo).
Una prospettiva di questo tipo apre a scenari di realizzabili connessioni tra intelligenza biologica e intelligenza digitale; si percepisce come più vicino lo sviluppo di quel “sistema bionico ibrido” (SBI) che si pensava relegato al mondo della fantascienza.
Di “superhuman intelligence“ parla apertamente l’imprenditore Elon Musk che, con la sua azienda Neuralink, sta sviluppando una BCI interamente impiantabile in un cervello umano (secondo gli aggiornamenti dell’estate 2020).
Neuralink V2 è un dispositivo che consta di microelettrodi (fino a 1.024 da 5 micron di spessore) da impiantare con un braccio robotizzato nel cervello (l’obiettivo dichiarato è non fermarsi alla corteccia cerebrale, ma raggiungere anche aree più interne). I microelettrodi sono poi collegati al chip “Link 0.9” (unità sigillata da 23 mm x 8 mm), anch’esso inserito nel cranio e in grado di trasmettere dati, wireless, fino a 10 metri di distanza.
Finora le sperimentazioni fatte dall’azienda di Musk hanno coinvolto animali. Nello stesso video di dimostrazione divulgato nell’agosto 2020 compaiono, in perfetto stato di salute, tre maiali: Joyce, Gertrude e Dorothy. Joyce, il “soggetto di controllo“, non è stato sottoposto ad interventi; Dorothy ha subito l’installazione e poi la successiva rimozione dell’impianto; Gertrude invece conserva il sistema installato. Durante la diretta della presentazione, gli spettatori hanno potuto vedere l’attività cerebrale di Gertrude mostrata dal computer e anche un video con la predizione su quali fossero gli impulsi cerebrali successivi a quelli rilevati, grazie all’utilizzo di un algoritmo di intelligenza artificiale: Gertrude camminava su un tapis roulant, nel contempo un algoritmo interpretava i suoi movimenti, rappresentandoli in forma grafica, e prediceva quale sarebbe stato il successivo impulso inviato dal cervello ai muscoli, con una minima differenza tra predizione e movimenti effettivi.
Elon Musk sottolinea come il dispositivo miri ad essere utilizzato nel trattamento delle lesioni cerebrali, creando un collegamento, un “link”, per “scavalcare aree del cervello o del midollo spinale danneggiate” e rimarca come, anche in condizioni di buona salute, progredire nello sviluppo di applicazioni che connettano il sistema nervoso umano direttamente a sistemi elettronici o artefatti robotici sia l’unico modo per guidare, in modo dominante, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
L’imprenditore parla di un nuovo tipo di intelligenza mista e dice che, quando la tecnologia sarà a regime, non sarebbe remoto pensare ad una comunicazione “telepatica” tra due persone con gli impianti.
Prima di allora necessariamente bisognerà risolvere tutte le questioni etiche, economiche, politiche, soprattutto legate ad aspetti come la sicurezza, la distribuzione, l’accesso a queste soluzioni tecnologiche.
Sul tema della sicurezza, alcuni scienziati hanno evidenziato punti deboli del sistema, con l’intento, dichiarato, di porre problemi per trovare soluzioni (“Tiny Noise Can Make an EEG-Based Brain-Computer Interface Speller Output Anything”).
Alcune delle diverse sfide per far avanzare questo tipo di tecnologia, secondo la comunità scientifica, sono: capire come interpretare meglio e più velocemente i segnali neurali, in generale come migliorare la “larghezza di banda” della lettura dell’attività cerebrale, come aumentare la scalabilità dei sistemi stessi. In questa prospettiva, molto importanti sono i progressi del machine learning.
Il paesaggio della conoscenza umana si arricchisce sempre più di nuovi scenari.
Chissà se l’interazione, forse anche la simbiosi, tra digitale e biologico arriverà a livelli tali da consentire di percepire e costruire una neurorealtà regolata da stimoli strutturalmente diversi da quelli attuali, tali da richiedere nuovi modi per comunicare.
«I limiti del mio linguaggio costituiscono i limiti del mio mondo.» (Ludwig Wittgenstein)
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Immagine di Geralt da Pixabay
