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L'IA come strumento per scovare 'specie umane fantasma'

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Un gruppo di scienziati sta sviluppando un modo per scovare "specie umane fantasma" utilizzando il "deep learning", così da consentirci di ricostruire in maniera completa la storia evolutiva dell'uomo.

Uno scatto di alcuni teschi in esposizione Bill O’Leary/The Washington Post

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Circa un anno fa, per la precisione il 25 ottobre del 2018, fu battuto all’asta un incredibile ritratto realizzato da un’IA, un evento senza precedenti nella storia dell’uomo.

L’opera d’arte in questione, intitolata “Edmond de Belamy”, venne venduta per la mirabile cifra di 432.500 dollari e la sua realizzazione è stata resa possibile grazie al lavoro degli esperti in machine learning Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel e Gauthier Vernier.

Circa 3 mesi fa invece un gruppo di scienziati del Flatiron Institute della fondazione Simons riuscì a mettere a punto un'IA in grado di simulare in 3D l'intero Universo.

Dunque abbiamo a disposizione innumerevoli esempi delle infinite possibilità messe a disposizione dall’utilizzo del deep learning, ma non è finita qui, perché un brillante team di ricercatori, fra cui figura Oscar Lao, ricercatore al National Center of Genomic Analysis di Barcellona, è riuscito a ideare un’IA potenzialmente in grado di fornirci una maggiore comprensione del modo in cui la specie umana si è evoluta.

Si parlerebbe dunque di delineare, tramite il machine learning, dei veri e propri modelli evolutivi, che potrebbero permetterci di scovare delle “specie umane fantasma”, di cui si è persa ogni traccia, colmando così tutte quelle “lacune” presenti sul percorso evolutivo dell’uomo dalla preistoria fino ad oggi.

Circa 70mila anni fa quelli che possono essere definiti gli “esseri umani moderni” migrarono in Africa, ma altre 2 specie li attendevano, i Neanderthal e i Denisoviani, pronte a incrociarsi con “l’uomo del futuro”, così da poter tramandare in qualche modo il proprio DNA ai posteri.

Una ricostruzione dell'Uomo di NeanderthalState Office for Heritage Management and Archaeology Saxony-Anhalt/State Museum of Prehistory Halle
L'Uomo di Neanderthal in tutto il suo splendore

A prova di ciò abbiamo la scoperta, lo scorso anno, di un frammento osseo appartenente alla figlia di una donna Neanderthal e di un uomo Denisoviano, scoperta che costituisce la prima testimonianza in assoluto, in forma di fossile, di un ibrido umano di primissima generazione.

Anche se è rarissimo riuscire a trovare dei resti fossili similari, viene comunque da pensare che potrebbero essersi verificati numerosi accoppiamenti fra specie umane ibride derivanti da incroci come quello fra una Neanderthal e un uomo Denisoviano. Da qui dunque la teoria dell’esistenza di specie umane fantasma tutte da scoprire.

Esistono addirittura dei modelli statistici, risalenti a una ricerca del 2013, che attesterebbero l’esistenza di una specie umana sconosciuta, una specie che si sarebbe incrociata sempre con i Denisoviani. Tuttavia i più esperti paleontologi trovano approssimativi tali modelli statistici.

Inevitabile dunque che tutti “i fari” siano adesso puntati sulla ricerca basata sul deep learning di Oscar Lao e compagni, una ricerca incentrata tutta sul trovare delle prove dell’esistenza di un antenato umano mai rilevato prima, un probabile ibrido Neanderthal-Denisoviano o comunque appartenente alla linea evolutiva denisoviana.

In tal modo potremmo dunque risalire a tutti quegli “anelli mancanti” della storia evolutiva dell’uomo, trovare specie fantasma che mai ci saremmo aspettati e un giorno, magari, comprendere appieno tutti i passaggi che ci hanno portato a essere ciò che siamo oggi.

In ogni caso, i metodi statistici di cui vi abbiamo prima accennato esaminano ben 4 quattro differenti genomi alla volta, allo scopo di “tracciare” quelli che sono i tratti comuni, dunque una sorta di “test di somiglianza”.

A detta di John Hawks, paleoantropologo all’Università del Wisconsin a Madison, il deep learning costituisce un tentativo di decifrare quelli che sono flussi genici di proporzioni troppo ridotte per poter essere analizzati con il metodo statistico attuale:

Tramite addestramento, un’IA è in grado di classificare differenti modelli sulla base dei dati genomici, stabilendo quali potrebbero essere le popolazioni in grado di originare tali modelli genetici, ma è comunque una strada in salita, e il tempo necessario per venirne a capo è considerevole.

Jason Lewis, ricercatore della Stony Brook University a New York, si dice molto fiducioso sui risultati ottenibili tramite il deep learning:

Utilizzare un’IA nel tentare di ricostruire la nostra storia evolutiva potrebbe essere decisivo. Tutte le ricerche precedenti sono state ‘limitate’ dal fatto che ci siamo sempre concentrati sui gruppi di uomini vissuti in Europa, Asia occidentale e Africa. Il deep learning può aiutarci a ‘raddrizzare il tiro’, cercare in contesti dove non ci siamo mai avventurati.

Lao parla poi nel dettaglio del processo alla base della tecnica di deep learning utilizzata:

Abbiamo generato decine di migliaia di simulazioni di ‘storie evolutive’, basandoci su dati quali il numero di popolazioni umane ‘ancestrali’, le differenze fra queste popolazioni e il loro tasso di mescolanza. In tal modo sono stati ottenuti una serie di genomi simulati delle attuali popolazioni umane. Partendo da questi genomi, l’algoritmo è stato addestrato in modo da riuscire a capire quali modelli evolutivi potrebbero dare origine a specifici modelli genetici.

In particolare, la specie fantasma rilevata tramite deep learning sarebbe dunque responsabile, in parte, dei tratti distintivi delle attuali popolazioni d’origine asiatica.

Ovviamente, lo scetticismo della comunità scientifica sull’efficacia dell’utilizzo di un’IA per ricostruire la nostra storia evolutiva non manca.

Tuttavia Nick Patterson, biologo computazionale del Broad Institute del Massachusetts Institute of Technology e della Harvard University, non si sente affatto in dovere di scartare eventuali risultati utili derivati dall’utilizzo del deep learning:

Non possiamo sapere dove ci porterà l’utilizzo di un’IA, però è sempre bene annoverare fra le possibilità a disposizione anche dei nuovi metodi. L’importante è trovare delle risposte alle nostre domande, dunque useremo tutto ciò che possiamo per raggiungere tale scopo.

In definitiva, il machine learning rappresenta un terreno ancora inesplorato, le cui possibilità per la scienza potrebbero essere incredibilmente grandi, ma soltanto il tempo e nuovi studi potranno darci conferma o smentita di ciò.

E voi che ne pensate? Credete che un’intelligenza artificiale, se sfruttata a dovere, potrebbe davvero aiutarci a comprendere meglio le origini dell’uomo?

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