Il neuroscienziato che osserva la cognizione durante le primissime fasi della vita
La ricerca sul cervello di Michael Skeide sta ponendo le basi per soddisfare le esigenze di apprendimento individuali dei bambini.
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Michael Skeide è un ricercatore di neuroscienze cognitive presso il Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences. Michael studia lo sviluppo dell'apprendimento, del linguaggio, della memoria, della percezione e dell'attenzione. Sta cercando di decodificare i processi cognitivi osservando l'attività cerebrale dei bambini, con la speranza di comprendere le traiettorie di apprendimento individuali nella prima infanzia. Annie Brookman-Byrne conversa con Michael sulle nuove domande che i ricercatori di neuroscienze cognitive si pongono e sulle sue speranze per il futuro di questo lavoro.
Annie Brookman-Byrne: Quali sono i più grandi misteri nel suo campo di ricerca, quello delle neuroscienze cognitive?
Michael Skeide: Il cervello umano è il sistema auto-organizzante più intelligente dell'universo conosciuto. Il funzionamento di questo sistema unico rimane un grande mistero. Non disponiamo ancora di una teoria che spieghi come il cervello umano generi l'intelligenza naturale nel corso dello sviluppo. Gran parte di ciò che si legge nei libri di testo sembra essere una descrizione metaforica piuttosto che una spiegazione scientifica: si parla di una "rete attentiva" qui e di un "centro di memoria" là, e così via. È molto più difficile elaborare un modello matematico del calcolo cognitivo nel cervello in via di sviluppo.
"L'hardware informatico attuale ha ben poco in comune con l'hardware biologico presente nella nostra testa."
La ricerca sull'intelligenza artificiale offre strumenti utili per far progredire questo campo. Tuttavia, esistono notevoli difficoltà che limitano la comunicazione tra le comunità di ricerca sull'intelligenza artificiale e sull'intelligenza naturale. L'hardware informatico attuale ha ben poco in comune con l'hardware biologico presente nel nostro cervello. Ciò rende difficile, se non impossibile, verificare l'ipotesi che algoritmi di apprendimento profondo possano essere all'opera nel cervello umano. Inoltre, ciò che questi algoritmi informatici effettivamente calcolano durante l'addestramento e la sperimentazione rimane in gran parte un mistero.
Il termine cognizione si riferisce in generale ai processi mentali coinvolti nella percezione, nel pensiero, nel ragionamento, nel processo decisionale e nella risoluzione dei problemi.
ABB: Cosa indaghi e in che modo conduci la tua ricerca sulle abilità cognitive fondamentali?
MS: Sto cercando di scoprire le origini evolutive dell'apprendimento, del linguaggio, della memoria, della percezione e dell'attenzione. Durante le primissime fasi della vita, la cognizione può essere difficile da osservare. Ad esempio, non è affatto ovvio che i neonati possano comprendere il linguaggio o persino i numeri. Il mio laboratorio utilizza un approccio di neuroscienze cognitive per superare questa limitazione. Ciò significa che registriamo l'attività cerebrale dei bambini e sviluppiamo metodi per decodificare i processi cognitivi utilizzando i dati cerebrali. Tale lavoro ha dimostrato che i neonati possono distinguere tra i suoni del linguaggio ga e bae, ad esempio, da 4 a 12 punti su un display.
ABB: Quali cambiamenti avete osservato in questa ricerca nel corso del tempo?
MS: La ricerca neuroscientifica cognitiva si è tradizionalmente concentrata sull'esplorazione quando e where Le informazioni vengono elaborate nel cervello. Ad esempio, le tecniche di registrazione ci permettono di misurare con precisione al millisecondo le diverse fasi del processo cerebrale di riconoscimento di un volto. Altre tecniche possono mostrare con precisione millimetrica da quale area del cervello provengono i segnali che permettono a una persona di concentrarsi sull'occhio sinistro di un volto ignorando il destro.
Sempre più ricercatori vanno oltre la semplice esplorazione di dove e quando si verificano le funzioni cerebrali, per determinare come Il cervello potrebbe elaborare le informazioni. Per fare un esempio, stiamo attualmente testando la teoria secondo cui nel cervello esistono neuroni numerici. Nel nostro modello, possiamo modificare l'intervallo di numeri a cui ogni neurone risponde, così come il numero specifico a cui ogni neurone risponde con maggiore intensità. Ci auguriamo che questo modello sia utile per determinare quanto i singoli cervelli siano sintonizzati sui numeri, portando così a una migliore comprensione delle differenze individuali nelle capacità matematiche.
ABB: In che modo spera che la sua ricerca possa aiutare i bambini?
MS: Finora, la ricerca nel campo delle neuroscienze cognitive si è raramente tradotta in applicazioni concrete, come programmi educativi per aiutare i bambini ad apprendere. Un ostacolo importante è che i dati che raccogliamo in genere non ci permettono di trarre conclusioni sui singoli bambini. Al contrario, i risultati assumono solitamente la forma di statistiche di gruppo che descrivono la persona media. L'obiettivo del mio laboratorio è superare questo ostacolo trovando nuovi approcci sperimentali che ci permettano di studiare la cognizione nel cervello dei singoli bambini.
Speriamo di scoprire predittori dei risultati di apprendimento decodificando l'attività cerebrale, che a sua volta guiderà gli sforzi pratici per individuare i possibili punti di forza e di debolezza dei singoli bambini. In definitiva, spero che questa conoscenza consentirà agli educatori di raccomandare interventi precoci mirati che siano più efficaci dei programmi "validi per tutti". Ciò potrebbe aprire la strada a misure di supporto più efficaci per i bambini neurodiversi, come quelli con dislessia, discalculiae ADHDma forse anche per bambini altamente dotati con capacità cognitive straordinarie.
"Un sistema complesso come il cervello di un bambino, che si riorganizza radicalmente, rimane uno dei più grandi misteri della scienza."
ABB: Quali sono le sue speranze per il futuro della ricerca nel campo delle neuroscienze cognitive?
MS: Il mio sogno è che un giorno saremo in grado di leggere il codice neurale della cognizione che si forma durante lo sviluppo di un bambino. Una simile intuizione potrebbe richiedere tecnologie rivoluzionarie di registrazione dell'attività cerebrale. Ad esempio, sarebbe entusiasmante trovare un modo non invasivo per misurare l'attività in tempo reale dei singoli neuroni nei bambini. Attualmente, riceviamo segnali molto rumorosi generati da centinaia di migliaia di neuroni. Cercare di trovare una traccia di cognizione in questi segnali è come cercare un ago in un pagliaio.
La tecnologia ad alta risoluzione da sola, tuttavia, non basterà. Dovremo anche compiere grandi passi avanti nella creazione di modelli matematici del cambiamento computazionale in sistemi complessi come il cervello umano in via di sviluppo. Questo compito sembra essere troppo difficile per i nostri attuali modelli, anche quando vengono applicati a sistemi molto più semplici, come il cervello di un moscerino della frutta. Un sistema complesso come il cervello di un bambino, che si riorganizza radicalmente, rimane uno dei più grandi misteri della scienza.
Le note
Michael Skeide Ha completato i suoi studi universitari presso l'Università di Heidelberg e l'Università di Harvard prima di ottenere un dottorato di ricerca in psicologia presso l'Università di Lipsia. Attualmente è a capo di un gruppo di ricerca presso il Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences. Il suo gruppo studia come le abilità cognitive vengono generate dal cervello in via di sviluppo. La sua ricerca premiata è pubblicata sulle riviste Nature e Science ed è supportata dal Consiglio europeo della ricerca (ERC), dalla Fondazione tedesca per la ricerca (DFG), dai National Institutes of Health (NIH), dalla Fondazione Alexander von Humboldt e dal Jacobs FoundationMichael è un Jacobs Foundation Ricercatore associato 2021-2023.
Questa intervista è stata modificata per chiarezza.
