Un sistema di intelligenza artificiale che si riorganizza in modo simile al cervello umano: evolve e sviluppa nuove capacità per superare le limitazioni imposte dall'esterno, in modo analogo a come ha fatto il cervello umano nel corso dell'evoluzione. Il nuovo sistema ideato dal gruppo di ricerca guidato da Jascha Achterberg e Danyal Akarca dell'Università di Cambridge e descritto su Nature Machine Intelligence è di ispirazione ai futuri sistemi di IA e permetterà di capire meglio come funziona il nostro cervello. Obiettivo principale dei sistemi di Intelligenza Artificiale è quello di replicare almeno alcune caratteristiche dell'intelligenza umana ma le differenze tra mondo digitale e naturale sono molte, una di queste è la capacità di modificarsi nel tempo.

I cervelli biologici non solo sono in grado di risolvere problemi complessi ma lo fanno usando pochissima energia, una capacità possibile anche perché sono in grado di riorganizzare le connessioni tra i neuroni. Per cercare di capire in che modo questo avvenga i ricercatori hanno sviluppato una tipologia di rete neurale capace di trasformarsi autonomamente in risposta a quel che gli viene chiesto e ridurre al massimo i consumi di energia. Un obiettivo ben diverso dal solito, i cui le reti neurali artificiali godono normalmente di grandi quantità di energia a disposizione.

Usando questi nuovi vincoli i ricercatori americani ha dimostrato che se alle reti viene chiesto di risolvere problemi difficili, ad esempio trovare la strada più rapida per uscire da un labirinto, riducendo allo stesso tempo l'energia a disposizione, evolvono in modo inatteso. I nodi della rete, come fossero neuroni, tendono a riorganizzare le connessioni e imparano a gestire un maggior numero di operazioni rispetto a quanto fanno normalmente. Una scoperta che potrà migliorare la progettazione di nuovi sistemi di intelligenza artificiale ma che, sottolineano i ricercatori, apre anche molti interessanti spunti per la comprensione del nostro cervello e del perché sia strutturato nelle forme che vediamo.