Per anni abbiamo raccontato l’intelligenza artificiale come il tentativo di imitare il cervello umano con il silicio. Reti neurali artificiali, modelli sempre più grandi, GPU sempre più potenti. L’obiettivo implicito era semplice: costruire macchine che funzionassero come il cervello.
Ma se la strada fosse esattamente l’opposto?
Se invece di simulare un cervello iniziassimo a usarne uno vero?
È la domanda radicale che arriva dall’Australia, dove la startup Cortical Labs sta sviluppando una nuova classe di computer basati su neuroni umani coltivati in laboratorio. Il sistema si chiama CL1 e rappresenta uno degli esperimenti più audaci nella storia dell’informatica: integra circa 200.000 neuroni biologici vivi su un chip di silicio.
Il principio è semplice quanto inquietante. I neuroni vengono coltivati in vitro e collegati a microelettrodi che permettono al computer di inviare segnali elettrici e registrare le risposte della rete neuronale. In altre parole, il sistema comunica direttamente con cellule cerebrali reali.
Non è solo biologia. È un nuovo paradigma di calcolo.
Già nel 2022 lo stesso laboratorio aveva dimostrato qualcosa di sorprendente: questi neuroni biologici erano stati in grado di imparare a giocare a Pong, il celebre videogioco degli anni Settanta. Il sistema riceveva feedback elettrici sul successo o sull’errore e, dopo un certo numero di tentativi, migliorava la propria strategia.
Non si trattava di una simulazione. I neuroni stavano realmente imparando.
Nei giorni scorsi è emerso un nuovo esperimento, discusso anche nelle comunità scientifiche e tecnologiche online: la stessa architettura sarebbe stata utilizzata per interagire con Doom, uno dei videogiochi più iconici della storia. Il salto non è banale. Significa che queste reti biologiche possono affrontare ambienti più complessi rispetto ai semplici sistemi di feedback usati negli esperimenti iniziali.
La tecnologia che sta emergendo viene spesso definita biological computing o organoid intelligence. L’idea di fondo è che il cervello biologico resta, ancora oggi, il sistema di elaborazione più efficiente mai osservato in natura. Un cervello umano consuma circa 20 watt. I data center che alimentano i grandi modelli di intelligenza artificiale consumano quantità di energia che iniziano a competere con quelle di interi Stati.
Coltivare neuroni potrebbe sembrare fantascienza, ma da un punto di vista energetico potrebbe essere sorprendentemente razionale.
Naturalmente la tecnologia è ancora agli inizi. Parliamo di reti neuronali biologiche minuscole rispetto a un cervello umano, che contiene circa 86 miliardi di neuroni. I 200.000 neuroni del sistema CL1 sono una frazione infinitesimale.
Eppure l’esperimento apre interrogativi profondi.
Se reti neuronali biologiche possono apprendere, adattarsi e risolvere problemi, stiamo assistendo alla nascita di una nuova architettura computazionale. Non più computer che imitano il cervello, ma computer che incorporano direttamente tessuto cerebrale.
A quel punto la domanda smette di essere tecnologica e diventa filosofica.
Che cosa stiamo davvero costruendo?
Una macchina?
Un sistema biologico controllato?
O una nuova forma ibrida di intelligenza?
La storia dell’informatica è fatta di salti concettuali: dal calcolo meccanico ai transistor, dai transistor ai microprocessori, dai microprocessori alle GPU che oggi alimentano l’AI generativa.
L’idea che i computer del futuro possano contenere cellule vive potrebbe sembrare disturbante. Ma, se funziona, potrebbe anche rappresentare una delle soluzioni più radicali al problema energetico dell’intelligenza artificiale.
Per decenni abbiamo cercato di costruire macchine che imitassero il cervello.
Ora qualcuno sta provando a fare qualcosa di molto più semplice.
Usarne direttamente un pezzo.
