Tomaso Poggio è partito dallo studio della corteccia visiva per arrivare alle moderne tecniche di apprendimento artificiale. Fondatore della Neuroscienza Computazionale, il fisico genovese collabora nel MIT da più di quarant’anni allo sviluppo e alla comprensione di intelligenze artificiali

La visione artificiale – o Computer Vision – consiste nella capacità di riprodurre la visione umana, non solo come acquisizione di immagini bidimensionali, ma anche come interpretazione delle informazioni provenienti dall’area esaminata. In questo atto si verifica un evento particolare: un collegamento tra un’immagine e la mente, grazie alle capacità della corteccia visiva di catturare informazioni dall’immagine. Lo studio di Tomaso Poggio incentrò proprio in questo campo l’analisi delle modalità di comprensione dell’ambiente da parte dell’essere umano, paragonato a quello di altri animali. Il collegamento tra mente umana, modelli di apprendimento e rappresentazione dell’immagine è stato quindi il fulcro dei primi trattati di Poggio, fisico italiano nato a Genova sul finire degli anni ’40 e co-fondatore, insieme a Marvin Minksky e John McCarthy, della Neuroscienza Computazionale.

La neuroscienza computazionale: a metà tra matematica e biologia

Tuttavia non basta attingere dai crismi delle neuroscienze tradizionali – come i modelli di apprendimento sociale e cognitivo – per comprendere in pieno il significato di questa branca a metà tra scienza computazionale e biologica. In particolare, le neuroscienze computazionali utilizzano i modelli matematici che vengono forniti in formato astratto dal cervello – ecco perchè vengono chiamate anche neuroscienze teoriche – per capire i principi che governano la struttura, la fisiologia e le funzioni del sistema nervoso.

“Lo studio di una fenomenologia fisica come la funzionalità della corteccia cerebrale si rivelò, a seguito degli studi condotti da Tomaso Poggio, come una chiave di volta per la comprensione dei modelli di apprendimento prima umani, poi artificiali”

Studiare l’apprendimento per comprendere le applicazioni di Intelligenza artificiale e Machine Learning

La finalità delle neuroscienze computazionali è quella di comprendere quale siano i modelli matematici che vengono messi in atto dal lavoro dei neuroni, attraverso delle simulazioni computazionali, traendo in questo modo prove sufficienti a formulare teorie per lo studio su Intelligenza Artificiale, Reti neurali Artificiali e Machine Learning. In questo senso, lo studio di una fenomenologia fisica come la funzionalità della corteccia cerebrale si rivelò, a seguito degli studi condotti da Tomaso Poggio, come una chiave di volta per la comprensione dei modelli di apprendimento prima umani, poi artificiali. Lo studio della corteccia cerebrale visiva, che negli anni divenne – tra le discipline di Poggio – la neuroscienza computazionale della corteccia visiva, diventa quindi il collante tra capacità di discernimento umane e artificiali.

Computer Vision e multidisciplinarietà delle Scienze Computazionali

I problemi legati alla Computer Vision, fardello di una multidisciplinarietà delle scienze dell’apprendimento artificiale, sono stati da sempre materia chiave per le teorie fornite da Poggio e il suo team di ricercatori. La Deep Learning svolge attualmente un ruolo decisivo nell’approccio denominato Teoria della Regolarizzazione alla Visione Computazionale. Tale teoria, una delle ultime più rilevanti sviluppate da Tomaso Poggio, ha apportato dei contributi imponenti alla biofisica del calcolo, così come alle teorie dell’apprendimento nella loro totalità.

“Ciò che mi ha sempre affascinato non è la matematica né il risolvere piccoli problemi, ma trovare soluzioni a problematiche che riguardano la fisica, il tempo e lo spazio.”

Tomaso Poggio

Tomaso Poggio: lavoriamo per produrre Intelligenza

Dal 1981 direttore dell’Artificial Intelligence Laboratory del MIT, MC Govern Institute, Poggio è attualmente professore presso l’istituto. Le ricerche sull’elaborazione delle informazioni da parte del sistema visivo umano è stata fin dal 1971, anno di laurea all’Università di Genova, una delle tematiche alle quali il fisico ha lavorato in maniera più approfondita. Membro dell’American Mathematical Society e dell’Optical Society, Poggio ha instaurato un rapporto lungo e proficuo con il mondo accademico, come professore, ricercatore e autore di numerose pubblicazioni su Intelligenza Artificiale, Deep Learning e  Scienze Computazionali.

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“Ciò che mi ha sempre affascinato non è la matematica né il risolvere piccoli problemi, ma trovare soluzioni a problematiche che riguardano la fisica, il tempo e lo spazio.” – afferma Poggio in una recente intervista – “Interessarsi all’Intelligenza Artificiale è ciò che ci permette di risolvere questi problemi.” Poi asserisce che: “Chi si addentra nel mondo del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale, dovrà essere anche un bravo Manager.”

Author: Claudia Sistelli

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