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Fisica

L’intelligenza artificiale ha problemi con il mondo reale

Gli ultimi sistemi d’intelligenza artificiale diventano campioni a un gioco nel giro di poche ore partendo da zero. Ma i ricercatori stanno cercando di applicare questi sistemi anche a problemi della vita reale, che tuttavia per ora le macchine non riescono ad affrontare in modo efficace a causa della loro complessità

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Fino a poco tempo fa, le macchine il grado di sconfiggere i campioni erano almeno abbastanza rispettose da iniziare imparando dall’esperienza umana.
Nel 1997, per battere Garry Kasparov a scacchi, gli ingegneri dell’IBM hanno usato secoli di saggezza degli scacchi nel loro computer Deep Blue. Nel 2016, AlphaGo di Google DeepMind ha battuto il campione Lee Sedol nell’antico gioco da tavolo Go dopo aver esaminato milioni di posizioni di decine di migliaia di partite umane.

Ma ora i ricercatori di intelligenza artificiale stanno ripensando il modo in cui i loro bot integrano la totalità della conoscenza umana. La tendenza attuale è: non disturbarti.

Nell’ottobre 2017, il gruppo di DeepMind ha pubblicato i dettagli di un nuovo sistema per giocare a Go, AlphaGo Zero, che non ha studiato affatto partite umane. Invece, ha iniziato con le regole del gioco e ha giocato contro se stesso. Le prime mosse sono state completamente casuali. Dopo ogni partita, ha acquisito nuove conoscenze su che cosa lo aveva portato a una vittoria e che cosa no. Alla fine di questi allenamenti, AlphaGo Zero si è scontrato con la versione superumana di AlphaGo che aveva sconfitto Lee Sedol. E ha vinto 100 partite a zero.

Il gruppo ora ha creato un altro giocatore esperto della famiglia di AlphaGo, chiamato semplicemente AlphaZero. In un articolo pubblicato su” Science”, i ricercatori di DeepMind hanno rivelato che, dopo aver ricominciato da zero, AlphaZero addestrato ha superato in prestazioni AlphaGo Zero, in altre parole, ha battuto il bot che ha battuto il bot che ha battuto i migliori giocatori di Go nel mondo. (L’articolo è stato pubblicato per la prima volta sul sito di preprint scientifico arxiv.org nel dicembre 2017.) E quando gli sono state fornite le regole per gli scacchi o lo shogi, variante giapponese degli scacchi, AlphaZero ha imparato rapidamente a sconfiggere

anche gli algoritmi di alto livello nati su misura per quei giochi. Gli esperti si sono meravigliati dello stile aggressivo e inconsueto del programma. “Mi sono sempre chiesto come sarebbe stato se una specie superiore fosse arrivatasulla Terra e ci avesse mostrato come gioca a scacchi”, ha detto il grande maestro danese Peter Heine Nielsen a un intervistatore della BBC. “Adesso lo so.”

L’anno scorso hanno visto la luce anche bot di autoapprendimento ultraterreno in ambientazioni molto diverse come il poker no-limit e Dota 2, un popolare videogioco on line multiplayer in cui eroi a tema fantasylottano per il controllo di un mondo alieno.

Ovviamente, le aziende che investono denaro in questi e altri sistemi simili hanno ambizioni più grandi che dominare i tornei di videogiochi. I gruppi di ricerca come DeepMind sperano di applicare metodi simili a problemi del mondo reale, come la costruzione di superconduttori a temperatura ambiente, o la comprensione degli origami necessari per ripiegare le proteine in potenti molecole farmacologiche. E, naturalmente, molti addetti ai lavori sperano di realizzare un’intelligenza artificiale generale, un obiettivo mal definito ma accattivante in cui una macchina potrebbe pensare come una persona, con la versatilità sufficiente per affrontare molti diversi tipi di problemi.

Tuttavia, nonostante gli investimenti su questi sistemi, non è ancora chiaro fino a che punto le tecniche attuali possano andare oltre il tavolo da gioco. “Non sono sicuro che le idee di AlphaZero si possano generalizzare facilmente”, ha detto Pedro Domingos, informatico dell’Università di Washington. “I giochi sono una cosa assai insolita.”

Obiettivi perfetti per un mondo imperfetto
Una caratteristica condivisa da molti giochi, scacchi e Go inclusi, è che i giocatori possono vedere tutti i pezzi su entrambi i versanti in ogni momento. Ogni giocatore ha sempre quella che viene definita “informazione perfetta” sullo stato del gioco. Per quanto diabolicamente complesso diventi il gioco, tutto ciò che occorre fare è pensare in avanti rispetto alla situazione corrente.

Tante situazioni reali non sono così. Immaginiamo di chiedere a un computer di diagnosticare una malattia o condurre una trattativa d’affari. “La maggior parte delle interazioni strategiche del mondo reale coinvolgono informazioni nascoste”, ha detto Noam Brown, studente di dottorato in informatica alla Carnegie Mellon University. “Ho la sensazione che ciò è stato trascurato dalla maggior parte della comunità dell’intelligenza artificiale”.

Il poker, in cui Brown è specializzato, pone una sfida diversa. Non si possono vedere le carte dell’avversario. Ma anche qui le macchine che imparano giocando contro se stesse stanno ora raggiungendo livelli sovrumani. Nel gennaio 2017, un programma chiamato Libratus creato da Brown e dal suo consulente, Tuomas Sandholm, ha battuto quattro giocatori professionisti di poker al Texas Hold ‘em testa a testa, no-limit, finendo 1,7 milioni di dollari davanti ai suoi avversari alla fine di una gara di 20 giorni.

Un gioco ancora più scoraggiante che coinvolge informazioni imperfette è StarCraft II, un altro videogioco on line multiplayer con un vasto seguito. I giocatori scelgono una squadra, costruiscono un esercito e combattono una guerra in un paesaggio di fantascienza. Ma quel paesaggio è avvolto da una nebbia di guerra che consente solo ai giocatori di vedere le aree in cui hanno soldati o edifici. Anche la decisione di andare in ricognizione tra le linee nemiche è piena di incertezze.

Questo è un gioco che l’intelligenza artificiale non può ancora affrontare. Gli ostacoli al successo includono il numero di mosse in una partita, che spesso arrivano a migliaia, e la velocità con cui devono essere fatte. Ogni giocatore – essere umano o macchina – deve preoccuparsi di una vasta serie di possibili futuri con ogni click.

Per ora, un testa a testa con i migliori esseri umani in questa arena è fuori dalla portata dell’intelligenza artificiale. Ma è un obiettivo. Nell’agosto 2017, DeepMind ha stretto una accordo con Blizzard Entertainment, l’azienda che ha realizzato StarCraft II, per fornire gli strumenti che, secondo loro, aiuteranno ad aprire il gioco ai ricercatori di intelligenza artificiale.

Nonostante le sfide, StarCraft II si riduce a un obiettivo che può essere enunciato in modo semplice: elimina il tuo nemico. È qualcosa che condivide con scacchi, Go, poker, Dota 2 e praticamente ogni altro gioco. Nelle partite, si può vincere.

Dal punto di vista dell’algoritmo, i problemi devono avere una “funzione obiettivo”, cioè un obiettivo da perseguire. Quando AlphaZero ha giocato a scacchi, non è stato così difficile. Una sconfitta contava come meno uno, un pareggio zero e una vittoria più uno. La funzione obiettivo di AlphaZero era di massimizzare il suo punteggio. La funzione obiettivo di un bot per il poker è altrettanto semplice: vincere un sacco di soldi.

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(Credit: iSock/PhonlamaiPhoto)

 

Le situazioni della vita reale non sono così semplici. Per esempio, un’automobile che guida da sola ha bisogno di una funzione obiettivo più sfumata, qualcosa di simile al tipo di frase che useremmo per esprimere un desiderio al genio della lampada. Per esempio: portare tempestivamente il passeggero alla giusta destinazione, rispettare tutte le leggi e valutare adeguatamente il valore della vita umana in situazioni pericolose e incerte. Il modo in cui i ricercatori realizzano la funzione obiettivo, ha affermato Domingos, “è una delle cose che distingue un grande ricercatore di apprendimento automatico dalla media”.

Consideriamo Tay, un chatbot di Twitter rilasciato da Microsoft il 23 marzo 2016. L’obiettivo di Tay era coinvolgere le persone, e così è stato. “Quello che sfortunatamente Tay ha scoperto – ha detto Domingos, – era che il modo migliore per massimizzare il coinvolgimento era pubblicare insulti razzisti.” È stato messo off-line dopo nemmeno un giorno.

Il nostro peggior nemico
Alcune cose non cambiano. I metodi usati dai bot di gioco dominanti oggi usano strategie inventate decenni fa. “È quasi un tuffo nel passato, solo con più calcoli”, ha detto David Duvenaud, informatico dell’Università di Toronto.

Le strategie spesso si basano sull’apprendimento per rinforzo, una tecnica basata sul non intervento. Invece di eseguire un algoritmo con istruzioni dettagliate, gli ingegneri lasciano che la macchina esplori un ambiente, in modo che impari a raggiungere gli obiettivi per prove ed errori. Prima del rilascio di AlphaGo e dei suoi eredi, il gruppo di DeepMind ha ottenuto il suo primo grande risultato da prima pagina nel 2013, quando ha usato l’apprendimento per rinforzo per creare un bot che ha imparato a giocare sette giochi Atari 2600, tre dei quali a livello esperto.

Questi progressi sono continuati. Il 5 febbraio scorso, DeepMind ha presentato IMPALA, un sistema di intelligenza artificiale in grado di apprendere 57 giochi Atari 2600, più altri 30 livelli costruiti da DeepMind in tre dimensioni. In questi, il giocatore girovaga attraverso diversi ambienti, raggiungendo obiettivi come sbloccare porte o raccogliere funghi. IMPALA sembra trasferire conoscenza tra i compiti, il che significa che il tempo trascorso a giocare a un gioco aiuta anche a migliorare le prestazioni negli altri.

Ma nella più ampia categoria di apprendimento per rinforzo, giochi da tavolo e giochi multiplayer permettono un approccio ancora più specifico. Qui, l’esplorazione può assumere la forma di gioco solitario, o selfplay, in cui un algoritmo acquisisce la supremazia strategica combattendo ripetutamente con la copia di se stesso.

Questa idea risale a decenni fa. Negli anni cinquanta, l’ingegnere dell’IBM Arthur Samuel creò un programma per giocare a dama che imparava in parte facendo scontrare un lato alfa contro un lato beta. E negli anni novanta, Gerald Tesauro, anch’egli di IBM, costruì un programma di backgammon che metteva l’algoritmo contro se stesso. Il programma raggiunse livelli di esperti umani, escogitando via via strategie non ortodosse ma efficaci.

Partita dopo partita, l’algoritmo di un sistema self-play affronta un avversario dello stesso livello. Ciò significa che i cambiamenti nella strategia portano a risultati diversi, fornendo un feedback immediato all’algoritmo. “Ogni volta che impari qualcosa, ogni volta che scopri una piccola cosa, il tuo avversario la usa immediatamente contro di te”, ha detto Ilya Sutskever, direttore della ricerca di OpenAI, organizzazione no profit, che ha co-fondato con Elon Musk, dedicata allo sviluppo e alla condivisione della tecnologia dell’intelligenza artificiale con l’obiettivo di arrivare ad applicazioni sicure. Nell’agosto 2017, l’organizzazione ha rilasciato un bot Dota 2 che controlla il personaggio Shadow Fiend, una sorta di demone-negromante che ha battuto i migliori giocatori del mondo nelle battaglie uno contro uno. Un altro progetto OpenAI mette l’uno contro l’altro esseri umani simulati in un incontro di sumo, dove finiscono per auto-apprendere come attaccare e fare finte. Durante il self-play, “non puoi mai stare fermo, devi sempre migliorare”, ha detto Sutskever.

Ma la vecchia idea del self-play è solo un ingrediente dei bot dominanti di oggi, che hanno anche bisogno di un modo per tradurre le loro esperienze di gioco in una comprensione più profonda. Chess, Go e videogiochi come Dota 2 hanno molte più permutazioni di quanti siano gli atomi nell’universo. Anche nel corso di molte vite trascorse a combattere la propria ombra in arene virtuali, una macchina non può affrontare tutti gli scenari, prendere nota in una tabella e consultare quella tabella quando si trova di nuovo la stessa situazione.

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Credit: iSock/PhonlamaiPhoto)

 

Per rimanere a galla in questo mare di possibilità, “è necessario generalizzare, catturare l’essenza”, ha detto Pieter Abbeel, informatico dell’Università della California a Berkeley. Deep Blue di IBM ha fatto questo con la sua formula di scacchi intrinseca. Dotato della capacità di valutare l’efficacia di posizioni sulla scacchiera che non aveva mai visto prima, poteva adottare mosse e strategie per incrementare le sue possibilità di vittoria. Negli ultimi anni, tuttavia, una nuova tecnica ha permesso di oltrepassare del tutto la formula. “Ora, all’improvviso, la ‘rete profonda’ cattura tutto questo”, ha detto Abbeel.

Le reti neurali profonde, o deep neural networks, che hanno accresciuto la loro popolarità negli ultimi anni, sono costruite con strati di “neuroni” artificiali che si sovrappongono come in un pancake. Quando i neuroni in un livello si attivano, inviano segnali allo strato successivo, che li invia allo strato successivo e così via.

Modificando il modo in cui gli strati si connettono, queste reti diventano molto abili nel trasformare gli input in output correlati, anche se la connessione sembra astratta. Date loro una frase in inglese, e potrebbero addestrarsi a tradurla in turco. Date loro foto di un rifugio per animali e potrebbero identificare quali contengono gatti. Oppure mostrate loro una scacchiera e potrebbero intuire le loro probabilità di vittoria. In genere, però, è necessario prima dare a queste reti una serie di esempi contrassegnati su cui esercitarsi.

Ecco perché self-play e reti neurali profonde si integrano così bene. Il self-play sforna continuamente raccolte di partite, dando alle reti neurali profonde la serie teoricamente illimitata dei dati di cui hanno bisogno per insegnare a se stesse. A loro volta, le reti neurali profonde offrono un modo per interiorizzare esperienze e schemi incontrati nel self-play.

Ma c’è un problema. Per produrre dati utili, i sistemi self-play hanno bisogno di un luogo realistico in cui giocare.

“Tutti questi giochi, tutti questi risultati, sono emersi in ambienti in cui è possibile simulare perfettamente il mondo”, ha dichiarato Chelsea Finn, studentessa di dottorato di Berkeley che usa l’intelligenza artificiale per controllare bracci robotizzati e interpretare i dati dai sensori. Altri domini non sono così facili da simulare.

Le automobili a guida autonoma, per esempio, hanno difficoltà a gestire il maltempo o i ciclisti. Oppure potrebbero non elaborare le bizzarre possibilità che si presentano nei dati reali, come un uccello che per caso vola direttamente verso la videocamera dell’auto. Per i bracci robotici, ha detto Finn, le simulazioni iniziali forniscono la fisica di base, permettendo al braccio almeno di imparare in che modo apprendere. Ma non riescono a catturare i dettagli che riguardano il contatto con le superfici, il che significa che compiti come avvitare un tappo di bottiglia o condurre una complessa procedura chirurgica richiedono anche un’esperienza del mondo reale.

Per problemi difficili da simulare, quindi, il self-play non è così utile. “C’è un’enorme differenza tra un vero modello perfetto dell’ambiente e uno valutato e appreso, soprattutto quando questa realtà è complessa”, ha scritto Yoshua Bengio, pioniere del deep learning all’Università di Montreal, in una email. Ma ciò lascia ancora ai ricercatori della intelligenza artificiale alcune strade per andare avanti.

La vita oltre i giochi
È difficile individuare l’alba della supremazia dell’intelligenza artificiale nei giochi. Si potrebbe scegliere la sconfitta di Kasparov negli scacchi, o la disfatta di Lee Sedol per mano virtuale di AlphaGo. Un’altra opzione popolare sarebbe il momento in cui il leggendario campione di Jeopardy!(quiz televisivo statunitense, in cui i concorrenti si sfidano sulla cultura generale sulla base di indizi) Ken Jennings è stato sconfitto da Watson dell’IBM nel 2011. Watson poteva analizzare gli indizi del gioco e gestire i giochi di parole. L’incontro, durato due giorni, non era equilibrato. “Io per primo do il benvenuto ai nostri nuovi padroni computerizzati”, ha scritto Jennings sotto la sua risposta finale.

Watson sembrava dotato del tipo di abilità che gli esseri umani usano in una serie di problemi del mondo reale. Poteva prendere un suggerimento in inglese, frugare tra i documenti pertinenti alla velocità della luce, trovare i frammenti di informazioni attinenti e fornire una singola migliore risposta. Ma sette anni dopo, il mondo reale continua a presentare sfide ostinatamente ardue per l’intelligenza artificiale. Un rapporto pubblicato a settembre dalla rivista sanitaria “Stat” ha rilevato che la ricerca e la progettazione di trattamenti personalizzati per il cancro, cercati da Watson for Oncology, erede di Watson, si stanno dimostrando difficili.

“Le domande in Jeopardy! sono più facili, nel senso che non hanno bisogno di molto senso comune”, ha scritto Bengio, che ha collaborato con il gruppo di Watson, quando gli è stato chiesto di confrontare i due casi dal punto di vista dell’intelligenza artificiale. “Capire un articolo di medicina è molto più difficile. Sono necessarie ancora molte ricerche di base”.

“Per quanto speciali siano i giochi, ci sono ancora problemi del mondo reale che sono simili. I ricercatori di DeepMind hanno rifiutato di essere intervistati per questo articolo, citando il fatto che il loro lavoro con AlphaZero è attualmente sottoposto a revisione tra pari. Ma il gruppo ha suggerito che le sue tecniche potrebbero presto aiutare i ricercatori in campo biomedico che vorrebbero comprendere il ripiegamento delle proteine.

Per fare questo, hanno bisogno di capire come i vari amminoacidi che formano una proteina si ripiegano in una piccola macchina tridimensionale con una funzione che dipende dalla sua forma. Ciò è complicato quanto lo sono gli scacchi: i chimici conoscono abbastanza bene le regole per calcolare scenari specifici, ma ci sono ancora così tante configurazioni possibili, che cercare tra di esse è un compito senza speranza. Ma che cosa succederebbe se il ripiegamento delle proteine potesse essere configurato come un gioco? In realtà, è già stato fatto. Dal 2008, centinaia di migliaia di giocatori umani si sono cimentati con Foldit, un gioco on line in cui gli utenti ricevono un punteggio in base alla stabilità e alla fattibilità delle strutture proteiche che ripiegano. Una macchina potrebbe allenarsi in modo simile, forse cercando di battere il suo precedente punteggio migliore con l’apprendimento generale per rinforzo.

Anche apprendimento per rinforzo e self-play potrebbero aiutare ad addestrare sistemi di dialogo, suggerisce Sutskever. Ciò darebbe ai bot che hanno intenzione di parlare agli esseri umani la possibilità di addestrarsi parlando a se stessi. E considerando che l’hardware specializzato per l’intelligenza artificiale sta diventando più veloce e più disponibile, gli ingegneri avranno un incentivo a mettere sempre più problemi in forma di giochi. “Penso che in futuro il self-play e altri modi di consumare una grande quantità di potenza di calcolo diventeranno sempre più importanti”, ha affermato Sutskever.

Ma se l’obiettivo finale è che le macchine possano fare ciò che fanno gli esseri umani, anche per un campione di gioco da tavolo generalista autodidatta come AlphaZero si apre una strada. “Secondo me, è necessario vedere che cosa è realmente un grande divario tra le attività reali del pensiero, l’esplorazione creativa delle idee e quello che attualmente vediamo nell’IA”, ha detto Josh Tenenbaum, scienziato cognitivo del Massachusetts Institute of Technology. “Quel tipo di intelligenza è lì, ma rimane per lo più nella mente dei grandi ricercatori di intelligenza artificiale”.

“Molti altri ricercatori, consapevoli del clamore che circonda il loro campo, mettono a disposizione le proprie competenze. “Farei attenzione a non sopravvalutare il significato di giocare a questi giochi, per l’intelligenza artificiale o per i lavori in generale. Gli esseri umani non sono molto bravi nei giochi”, ha detto François Chollet, che si occupa di ricerca nel campo del deep-learning per Google.

“Ma occorre tenere presente che strumenti molto semplici e specializzati possono effettivamente ottenere molto”, ha affermato.

(L’originale di questo articolo è stato pubblicato il 21 febbraio 2018 e aggiornato il 6 dicembre da QuantaMagazine.org





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Detective presso Computer Crime Research Center. Investigazioni Roma. Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni Seminario Analisi del Crimine Violento Università di Roma

Fisica

Il Regno Unito ha coniato una moneta in memoria di Stephen Hawking

Sulla sfera di metallo appena entrata in circolazione è rappresentato un buco nero, per commemorare il grande astrofisico scomparso il 14 marzo 2018

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Il Regno Unito ha deciso di omaggiare Stephen Hawking, il grande astrofisico affetto da Sla e deceduto un anno fa, il 14 marzo 2018, con una moneta. La piccola sfera di metallo, del valore di 50 penny (60 centesimi di euro circa, al cambio attuale), è entrata in circolazione il 12 marzo e si distingue dalle altre monete britanniche perché su una delle sue facce sono rappresentati un’equazione e un buco nero, a rappresentare le grandi passioni del fisico. Edwina Ellis, la designer che si è occupata del progetto, ha detto: “Mi piace pensare che se l’avesse vista avrebbe riso di gusto”.

Non è la prima volta che il Regno Unito dedica una moneta a uno scienziato entrato nell’immaginario comune: in passato anche Isaac Newton e Charles Darwin hanno ricevuto lo stesso onore.

Stephen Hawking moneta

Chi è stato Stephen Hawking, a un anno dalla scomparsa
Hawking è stato uno dei più importanti cosmologi e fisici dell’età contemporanea. La sua fama, negli ambienti scientifici, è pari a quella di Albert Einstein e dei più grandi luminari della scienza.

A lui si devono due importanti scoperte sui buchi neri e la teoria cosmologica sull’inizio senza confini dell’universo, lo stato di Hartle-Hawking.

Hawking era conosciuto anche per la forza con la quale ha affrontato la Sla, diagnosticatagli quando aveva 21 anni. La progressiva degenerazione della malattia non gli ha infatti impedito di partecipare a numerosi convegni ed eventi pubblici, di comparire in un episodio della sesta stagione di Star Trek, in uno spot della Jaguar e, più in generale.

 





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Fisica

Le bimbe cinesi geneticamente modificate potrebbero avere un cervello migliorato

Nuove prove sostengono che la modifica del dna operata dallo scienziato cinese He Jiankui per creare esseri umani immuni da hiv potrebbe aver migliorato la capacità di apprendimento e la memoria dei nuovi nati

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He Jiankui, lo scienziato cinese che l’anno scorso ha permesso la nascita dei primi bambini Crispr, voleva davvero trovare una risposta al problema dell’hiv o i suoi veri scopi erano altri? È quello che la comunità scientifica si è chiesta fin dal giorno dell’annuncio di He. E il sospetto si è fatto ancora più forte alla luce dei risultati di una ricerca appena pubblicata su Cell che porta nuove prove a sostegno dell’importante ruolo del gene Ccr5 (quello silenziato da He) nel cervello: le persone che ne sono naturalmente prive hanno migliori prestazioni scolastiche e i farmaci che lo spengono permettono a chi ha subito lesioni cerebrali di riprendersi meglio. Insomma, le bambine modificate con la tecnica Crisprpotrebbero avere abilità cognitive superiori alla media.

Ccr5 nel cervello
Che il gene Ccr5, oltre a essere la porta d’ingresso di hiv nelle cellule, avesse un ruolo importante anche nel cervello lo si sapeva fin dal 2016, quando Alcino J. Silva dell’Università della California – Los Angeles (Ucla) e Miou Zhou della Western University of Health Sciences in California dimostrarono che la sua eliminazione nei topi rendeva questi animali più intelligenti, migliorando la plasticità neuronale, l’apprendimento e la memoria.

Il nuovo studio del team di Thomas Carmichael della Ucla non solo conferma quel risultato, ma mostra anche come il silenziamento di Ccr5 con un farmaco già in uso nelle terapie per l’hiv dia benefici nei topi che hanno subito lesioni cerebrali (a seguito di un ictus per esempio): le connessioni cerebrali vengono preservatee anzi aumenta la comunicazione tra diverse aree del cervello.

La ricerca, inoltre, ha preso in esame anche68 persone che per natura hanno il gene Ccr5 inattivo, scoprendo che sono in grado di riprendersi più rapidamente e meglio da un ictus rispetto alla media della popolazione. I dati hanno mostrato che gli individui privi di Ccr5 , se colpiti da ictus, recuperano le capacità di movimento più in fretta e i deficit cognitivi sono più contenuti rispetto a quanto osservato in chi, invece, ha un Ccr5 funzionale.

Anche se le basi biologiche di questo fenomeno non sono note, i ricercatori ipotizzano che Ccr5 nel cervello serva come un segnale di stop, moderando la capacità dei neuroni di ricevere e trattenere i ricordi. Un ruolo importante appena dopo un ictus perché limita l’eccitabilità delle cellule nel tentativo di ridurre i danni. La sua attività, però, diventa controproducente nel periodo di recupero perché, frenando i neuroni, interferisce con la capacità del cervello di costruire nuove connessioni e riparare le lesioni.

Convinti di questa teoria, i ricercatori della Ucla stanno avviando una sperimentazione per somministrare ai pazienti il farmaco per silenziare Ccr5 5-7 giorni dopo l’infarto cerebrale, prolungando la terapia per circa tre mesi. La speranza è che il farmaco, usato in combinazione a un’adeguata terapia riabilitativa, migliori le chance di recuperoanche negli esseri umani.

Un cervello superiore
I farmaci che hanno come bersaglio molecolare Ccr5, dunque, possono costituire una svolta nel processo di recupero da una lesione al cervello. Ma, allargando il campo delle considerazioni, la nuova ricerca dimostra indirettamente che modificare in laboratorio questo gene in fase di sviluppo embrionale potrebbe voler dire creare esseri umani con capacità cognitive superiori. Ci sono dati infatti che supportano la tesi per cui le persone che possiedono almeno una copia inattiva del gene Ccr5 abbiano migliori risultati scolastici e maggiori probabilità di accedere a livelli di istruzione superiori.

Che fosse in realtà questo lo scopo dell’esperimento di He Jiankui e non quello di preservare i bambini dall’infezione da hiv? Non si tratta di complottismo, confida Silva alla rivista Mit Technology Review: in certi ambienti sia cinesi sia statunitensi esiste unmalsano interesse sulla possibilità di progettare bambini super-intelligenti. Lo scienziato cinese (che al momento è sotto inchiesta per il suo operato) ha ammesso di essere sempre stato a conoscenza di un possibile ruolo di Ccr5 nel cervello, ma che al tempo del suo esperimento non c’erano prove sufficienti e – dice – indipendentiperché lo considerasse un impedimento al suo intento.

Che si prenda per buona la versione di He oppure no, rimane una questione: se nemmeno la consapevolezza di non saperne abbastanza costituisce più una limitazione, cosa dovremmo aspettarci dal futuro?





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Fisica

Nespoli docente di Biologia Spaziale per formare i futuri biomedici dello spazio

Il ciclo di lezioni, realizzato in collaborazione con l’Agenzia Spaziale Europea (Esa), spazierà dagli effetti del volo spaziale sul microbioma intestinale fino all’ibernazione come possibile contromisura alla durata della missione.

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L’astronauta Paolo Nespoli tra i docenti salirà in cattedra alla Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, per tenere il primo corso di Biologia spaziale mai organizzato in Italia.
Il ciclo di lezioni, realizzato in collaborazione con l’Agenzia Spaziale Europea (Esa),punta a preparare nuovi esperti di biomedicina spaziale che lavoreranno alle future missioni umane di lunga durata, sviluppando tecnologie che possano aiutare la nostra salute anche sulla Terra.

Per avviare la colonizzazione umana dello spazio è necessario capire come contrastare gli effetti dannosi dei fattori ambientali avversi che accompagnano il volo dell’uomo nello spazio, come le radiazioni cosmiche e le differenze nei cicli tra luce e buio. Per questo la ricerca biomedica di base avrà un ruolo sempre più importante nello sviluppo di ambienti artificiali in cui gli esploratori spaziali potranno trovare risposte alle loro esigenze vitali e operative.

Affrontare questa enorme sfida ha già fruttato importanti innovazioni tecnologiche e biomediche che ci accompagnano nel quotidiano terrestre, migliorando la nostra vita e la nostra sicurezza: la sfida forse più importante sarà accettare che questo balzo in avanti tecnologico e scientifico non potrà essere che un’impresa collettiva e transnazionale“, afferma Debora Angeloni, responsabile scientifica del corso e ricercatrice in Biologia della Scuola Superiore Sant’Anna, che questo pomeriggio terrà la prima lezione sugli effetti scatenati dalla microgravità sulle cellule.

Il primo ciclo di cinque lezioni, che martedì 26 febbraio avrà come guest star Paolo Nespoli, sarà seguito da un secondo corso di approfondimento, articolato in dieci lezioni di tipo seminariale: gli argomenti, dagli effetti del volo spaziale sul microbioma intestinale e dalla protezione di vista e ossa, fino all’ibernazione come possibile contromisura alla durata della missione, saranno trattati da specialisti di levatura internazionale.





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5 star review  Difficile spiegare per me.Ho conosciuto i Bambini di Satana tramite mio figlio e ho trovato tanti argomenti interessanti,a volte scomodi,che i perbenisti non affrontano.Grazie ragazzi

thumb Susy Barini
12/30/2017

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