Per quasi 70 anni siamo stati convinti che fossero le sinapsi, ovvero i collegamenti fra i vari neuroni, ad avere un ruolo chiave nell'apprendimento. Ma ora, uno studio dell'Universita' Bar-Ilan di Tel-Aviv rivoluziona questa consolidata visione, proponendone una nuova e piu' convincente. In uno studio pubblicato sulla rivista Scientific Reports, gli studiosi confermano che il cervello e' una rete complessa contenente miliardi di neuroni che comunicano simultaneamente con migliaia di altri attraverso le sinapsi, ma hanno chiarito che e' il neurone a raccoglie i numerosi segnali sinaptici in entrata attraverso diverse "braccia" lunghe e ramificate, chiamate alberi dendritici. Il meccanismo di apprendimento dei dendriti e' simile a quello attribuito alle sinapsi, solo che e' meno lento. "Il processo di apprendimento appena scoperto nei dendriti si verifica a un ritmo molto piu' rapido rispetto al vecchio scenario il quale suggeriva che l'apprendimento avveniva solo nelle sinapsi", ha detto Ido Kanter, autore dello studio. Lo scenario di apprendimento appena suggerito indica che l'apprendimento avviene in alcuni dendriti che sono molto piu' vicini al neurone, in contrasto con la nozione precedente. "Ha senso misurare la qualita' dell'aria che respiriamo attraverso molti minuscoli sensori satellitari distanti all'altezza di un grattacielo o utilizzando uno o piu' sensori in prossimita' del naso? Allo stesso modo, e' piu' efficiente per il neurone stimare i suoi segnali in arrivo vicino alla sua unita' computazionale, cioe' il neurone", ha detto Kanter. Un altro importante risultato dello studio e' la scoperta che le sinapsi deboli, che prima erano considerate insignificanti anche se comprendevano la maggior parte del nostro cervello, svolgono un ruolo importante nelle dinamiche del nostro cervello. In pratica, inducono oscillazioni dei parametri di apprendimento piuttosto che spingerli a estremi fissi non realistici, come suggerito nell'attuale scenario di apprendimento sinaptico. Il nuovo scenario di apprendimento si verifica in diversi siti del cervello e pertanto richiede una rivalutazione degli attuali trattamenti contro una serie di malattie. Quindi, la frase popolare "due neuroni che scaricano assieme si potenziano reciprocamente", che riassume l'ipotesi formulata 70 anni fa da Donald Hebb, deve ora essere riformulata. Le implicazioni vanno aldila' della solo conoscenza del nostro sistema di apprendimento. Oltre a migliorare potenzialmente i trattamenti contro alcune malattie, sono possibili progressi importanti nel campo dell'intelligenza artificiale e del deep learning. Il cambiamento nel paradigma dell'apprendimento, infatti, apre nuovi orizzonti per diversi tipi di algoritmi di deep learning e applicazioni basate sull'intelligenza artificiale che imitano le nostre funzioni cerebrali, ma con funzionalita' avanzate e ad una velocita' molto piu' elevata.