In una mossa che sembra uscita direttamente dalle pagine ingiallite di un vecchio tascabile di fantascienza, la startup di San Francisco EON ha compiuto un vero e proprio atto di negromanzia digitale. Hanno preso la mappatura cerebrale completa di un moscerino della frutta, l’hanno innestata in un corpo simulato e sono rimasti a guardare mentre iniziava a muoversi. Non stiamo parlando di un’animazione o di un algoritmo di machine learning che imita un insetto; si tratta di un’emulazione diretta dei collegamenti di un cervello biologico. E secondo Michael Andregg, fondatore di EON, il sistema ha raggiunto un’accuratezza comportamentale del 91% fin dal primo avvio.
L’era della “whole-brain emulation” (l’emulazione dell’intero cervello) sembra aver preso vita con un ronzio improvviso, non con un annuncio roboante, ma con lo scatto della zampa di un insetto virtuale. Per anni, il concetto di “upload” della coscienza è stato il miraggio filosofico preferito dai futuristi. Ma la dimostrazione di EON suggerisce che le fondamenta tecniche non solo sono state gettate, ma sono già operative, sebbene su una scala che per ora non minaccia la nostra supremazia biologica.
Il fantasma nella macchina
Come ci sono riusciti? Il progetto poggia sulle spalle di un colossale sforzo collaborativo chiamato FlyWire, che ha meticolosamente mappato l’intero connettoma — un diagramma neurone per neurone, sinapsi per sinapsi — del cervello di un moscerino della frutta adulto. Questo connettoma comprende quasi 140.000 neuroni e oltre 50 milioni di connessioni: un labirinto di circuiti biologici oggi disponibile come open data.
EON ha preso questa mappa perfetta e vi ha applicato un modello neuronale sorprendentemente semplice, noto come “leaky-integrate-and-fire” (LIF). I modelli LIF sono un classico delle neuroscienze computazionali: riducono la complessa biofisica di un neurone a poche regole di base: integrare i segnali in entrata, disperdere parte della carica nel tempo e attivare un impulso (“spike”) quando viene superata una certa soglia. Questo cervello digitale è stato poi collegato a NeuroMechFly, un corpo di mosca iper-realistico simulato fisicamente all’interno del motore MuJoCo.
L’aspetto sbalorditivo, come sottolinea Andregg, è che questo marchingegno alla Rube Goldberg, fatto di dati neuroscientifici e software di simulazione, funziona davvero. “Questo dimostra quanta informazione sia racchiusa nell’architettura stessa, piuttosto che nel singolo modello neuronale”, ha dichiarato. È una convalida potentissima per il campo della connettomica: suggerisce che il diagramma dei collegamenti sia, di fatto, il pezzo più critico del puzzle dell’intelligenza.
Le clausole scritte in piccolo sull’immortalità
Prima di correre a digitalizzare la nostra materia grigia, vale la pena leggere le avvertenze, che sono significative. In primo luogo, la scansione originale di FlyWire riguardava solo il cervello, non l’intero sistema nervoso e il corpo. Ciò significa che EON ha dovuto procedere per tentativi ed errori — o meglio, per “stime ragionate” — per collegare gli output motori del cervello ai muscoli simulati di NeuroMechFly. È un limite reale, che l’azienda conta di superare scansionando sia il cervello che il corpo nei progetti futuri.
In secondo luogo, il semplice modello neuronale LIF ha un grosso difetto: manca di plasticità. Questa mosca digitale non può formare nuovi ricordi a lungo termine. È un fantasma intrappolato in un loop, il cui comportamento è dettato interamente dall’architettura congelata del suo passato biologico. Può reagire, ma non può imparare. Andregg lo riconosce, sollevando anche spinose questioni etiche. “Non sappiamo quale sia la sua esperienza soggettiva — nessuno lo sa”, ammette. “Ma prendiamo seriamente questa possibilità e stiamo lavorando per offrirle un ambiente ricco, non solo una scatola per i test”.
Dai moscerini digitali ai signori dell’IA?
Questo moscerino è solo il primo ronzio di quella che EON immagina come una sinfonia di emulazioni future. Andregg delinea una visione tripartita:
- Comprendere il cervello: Creare modelli perfetti per studiare le malattie neurologiche.
- Decodificare l’intelligenza: Fare reverse-engineering degli algoritmi prodotti dall’evoluzione in quello che definisce “il processo di addestramento più costoso della storia”.
- L’upload dell’umanità: Offrire una via verso la superintelligenza artificiale che sia fondamentalmente allineata con i valori umani perché, di fatto, è umana.
Quest’ultimo punto è un guanto di sfida lanciato direttamente ai giganti dell’IA di oggi. Andregg inquadra l’emulazione cerebrale come un’alternativa democratica a un futuro dominato da pochi “sistemi IA opachi” costruiti in laboratori segreti. La promessa è un caricamento ad alta fedeltà che preservi ricordi e personalità, liberandoci però dal decadimento biologico e permettendoci di girare “più veloci del tempo reale” per tenere il passo con le menti puramente artificiali.
Cosa significa tutto questo per la robotica
Per il mondo della robotica, le implicazioni riguardano meno l’immortalità digitale e molto più i nuovi, radicali sistemi di controllo. Per decenni, i roboticisti hanno lottato per replicare la grazia fluida e reattiva anche degli animali più semplici. Questo lavoro suggerisce una nuova strada. Invece di cercare di programmare l’intelligenza dall’alto verso il basso (top-down), perché non copiare gli schemi che la natura ha già perfezionato?
Immaginate un drone autonomo che naviga in una foresta fitta con l’agilità di un insetto perché il suo sistema di controllo è l’emulazione diretta del cervello di un insetto. O un robot multi-zampa che si arrampica sulle macerie con la sicurezza istintiva di uno scarafaggio. Emulando questi sistemi nervosi, potremmo sbloccare algoritmi di controllo per la locomozione, la navigazione e l’evitamento degli ostacoli molto più efficienti e robusti di qualsiasi cosa progettata con il machine learning convenzionale.
Questo moscerino digitale è una “proof-of-concept”. Dimostra che chiudere il cerchio tra un cervello completamente emulato e un corpo simulato fisicamente è possibile. La sfida ora è una questione di scala. EON ha già messo nel mirino il cervello di un topo: un salto dai circa 140.000 neuroni della mosca a circa 70 milioni. È un obiettivo audace. Ma se dovessero riuscirci, il confine tra biologia e robotica inizierà a sfumarsi in modi che stiamo solo iniziando a immaginare. Il fantasma è uscito dalla macchina.
