Intelligenza naturale e artificiale: analogie e differenze - Dal circuito alla rete | parte II

Come si passa da un singolo neurone alla costruzione di vere e proprie mappe dell’intelligenza?
In questa seconda parte della mini-serie "Intelligenza naturale e artificiale: analogie e differenze", insieme a Francesco e Guglielmo, scopriamo come il cervello umano trasforma i segnali sensoriali e motori in rappresentazioni sempre più complesse — e cosa questo ci insegna sul funzionamento (e i limiti) dell’intelligenza artificiale.
Highlights:
Dal cervello biologico alle reti artificiali: come i neuroni collaborano per creare mappe sensoriali e motorie che rappresentano il corpo e il mondo.
Dalla neurofisiologia al deep learning: i parallelismi tra l’organizzazione del cervello e le architetture delle reti neurali artificiali.
Tempo, oscillazioni e auto-organizzazione: perché la dimensione temporale è cruciale nel cervello e quasi assente nei modelli di IA.
Apprendimento esplicito e implicito: due modi diversi di imparare, nel cervello e nelle macchine.

Una riflessione che ci accompagna verso la domanda centrale: come nasce l’intelligenza vera, quella capace di costruire modelli concettuali e comprendere il mondo?

🗣️Speaker:
Francesco Gianferrari Pini, Co-Founder di Quantyca   / francescogianferraripini  
Guglielmo Foffani, Head of Neurophysiology and Neuromodulation, CIEN Foundation, Madrid   / guglielmo-foffani-19930820  

🎙️ Ascolta ora la seconda parte e preparati al capitolo finale della mini-serie, dove parleremo di coscienza e intelligenza concettuale: il punto di incontro tra mente umana e artificiale.    • Intelligenza naturale e artificiale: analo...  

TIMESTAMPS DEL VIDEO:
00:00 – Introduzione
00:26 – Dalla cellula alla rete e alle mappe sensoriali
02:50 – Plasticità e adattamento delle mappe
06:20 – Struttura multilayer della corteccia e integrazione
07:30 – Analoghi nelle reti neurali artificiali
10:20 – Transfer learning e applicazioni pratiche
12:15 – Il ruolo del tempo e delle oscillazioni nel cervello
13:40 – Pre-organizzazione e plasticità corticale
15:30 – Apprendimento esplicito, implicito e principio di Hebb
17:20 – Backpropagation vs auto-organizzazione
19:30 – Apprendimento gerarchico e task complessi
20:30 – Conclusione e anticipazione Parte 3