1 mm³ di cervello, 1,4 milioni di GB: nell’era dell’AI il vero prodigio è ancora l’intelligenza umana?
In un momento storico in cui parliamo continuamente di intelligenza artificiale, modelli con miliardi di parametri, GPU e data center giganteschi, un piccolo frammento di cervello umano ci ricorda quanto siamo ancora lontani dal comprendere completamente la macchina biologica che abbiamo nella testa.
Il video che accompagna questo articolo parte da un dato che sembra quasi inventato: per digitalizzare ad altissima risoluzione appena 1 mm³ di cervello umano sono stati generati circa 1,4 milioni di gigabyte di dati.
Eppure il dato è reale. Con una precisazione importante: non significa che quel millimetro cubo abbia una “memoria” di 1,4 milioni di GB. Significa che sono stati necessari 1,4 petabyte di dati per rappresentarne digitalmente la struttura a risoluzione nanometrica. Google Ricerca
La ricerca
Nel 2024 un gruppo di neuroscienziati della Harvard University, insieme ai ricercatori di Google Research, ha pubblicato su Science una straordinaria ricostruzione tridimensionale di una porzione di corteccia temporale umana.
Il campione proveniva da tessuto cerebrale rimosso durante un intervento chirurgico per consentire ai medici di raggiungere un focolaio epilettico. Il tessuto è stato tagliato in oltre 5.000 sezioni sottilissime, fotografato mediante microscopia elettronica e successivamente ricostruito digitalmente con l'aiuto di algoritmi di intelligenza artificiale. Nih
Il risultato?
In appena un millimetro cubo i ricercatori hanno ricostruito circa 57.000 cellule, 230 millimetri di vasi sanguigni e 150 milioni di sinapsi. Tutto questo ha prodotto circa 1,4 petabyte, cioè 1.400 terabyte o 1,4 milioni di gigabyte di dati. Harvard Gazette
La Harvard University sottolinea che quel campione rappresenta appena circa un milionesimo del volume del cervello umano. Harvard Medical School
Ed è qui che iniziano le vertigini.
E se provassimo a digitalizzare tutto il cervello?
Una semplice estrapolazione lineare porterebbe nell'ordine degli zettabyte per rappresentare un cervello intero alla stessa densità informativa. Ma sarebbe un calcolo puramente teorico: regioni cerebrali differenti hanno strutture e densità cellulari differenti e non possiamo semplicemente moltiplicare quel campione come se tutto il cervello fosse identico.
Il dato rimane comunque straordinario.
Il cervello umano contiene infatti nell'ordine di decine di miliardi di neuroni; il celebre valore di circa 86 miliardi rimane un riferimento comune, anche se studi più recenti ricordano che si tratta di una stima e che il numero effettivo presenta una significativa incertezza. PubMed Central (PMC)
Ma il numero dei neuroni racconta soltanto una parte della storia.
Ciò che rende impressionante il cervello è soprattutto la rete delle loro connessioni: le sinapsi, che nella corteccia umana adulta sono state stimate nell'ordine delle decine o centinaia di trilioni. PubMed Central (PMC)
Non abbiamo quindi semplicemente un enorme insieme di cellule. Abbiamo una rete biologica tridimensionale, plastica e continuamente modificabile.
E tutto questo funziona con circa 20 watt
Qui il confronto con l'intelligenza artificiale diventa ancora più affascinante.
Il metabolismo energetico dell'intero cervello umano corrisponde approssimativamente a 20 watt. Pur rappresentando soltanto una piccola frazione della massa corporea, il cervello è responsabile di circa il 20% del consumo di ossigeno dell'organismo a riposo. E questa richiesta energetica continua giorno e notte, diminuendo relativamente poco persino durante il sonno. CNIB
Con quei 20 watt il cervello non genera semplicemente del testo.
Riconosce un volto. Interpreta una voce. Coordina i movimenti. Recupera ricordi. Impara. Immagina qualcosa che non esiste. Interpreta emozioni. Prevede conseguenze. Controlla funzioni dell'organismo. Integra contemporaneamente vista, udito, tatto, equilibrio e propriocezione.
E può persino riflettere sul proprio funzionamento.
Dire però che “il cervello è 350.000 volte più efficiente dell'AI” sarebbe una semplificazione seducente ma scientificamente scorretta. Non esiste infatti un benchmark universale che permetta di confrontare watt per watt un cervello biologico con un data center: architetture e compiti sono profondamente differenti.
Possiamo però osservare qualcosa di concreto.
Nel 2026 l'International Energy Agency segnala che il consumo elettrico mondiale dei data center è cresciuto fortemente e che quello dei data center focalizzati sull'AI è aumentato ancora più rapidamente. Inoltre, applicazioni avanzate come generazione video, reasoning e sistemi agentici possono richiedere centinaia o migliaia di volte più energia per richiesta rispetto alla semplice generazione di testo. IEA
Non significa che l'AI sia “inefficiente”: significa che stiamo costruendo con silicio ed elettricità qualcosa che la biologia realizza attraverso principi computazionali completamente differenti.
L'AI che cerca di comprendere l'intelligenza che l'ha creata
C'è poi un dettaglio quasi poetico nella ricerca Harvard-Google.
Per ricostruire quella minuscola porzione di cervello, gli scienziati hanno utilizzato proprio l'intelligenza artificiale per elaborare e interpretare l'enorme quantità di immagini prodotte dalla microscopia elettronica. blog.google
In altre parole, stiamo utilizzando una delle tecnologie più avanzate mai costruite dall'uomo per cercare di capire meglio… l'organo umano che ha permesso di costruirla.
Ed è forse questo il punto più interessante.
L'intelligenza artificiale non diminuisce il valore dell'intelligenza umana. In un certo senso, lo rende ancora più evidente.
Più diventano sofisticate le nostre macchine, più scopriamo quanto siano straordinarie alcune capacità che consideriamo normali: riconoscere immediatamente una persona amata, imparare da pochissimi esempi, associare un profumo a un ricordo di quarant'anni prima, comprendere un'ironia, inventare una storia o decidere di sacrificare qualcosa per qualcun altro.
Il vero “miracolo” nell'era dell'intelligenza artificiale
Possiamo chiamarlo evoluzione biologica, complessità emergente, capolavoro della natura o, secondo la propria visione filosofica e religiosa, creazione.
Il dato scientifico rimane lo stesso: il cervello umano è una delle strutture più complesse che conosciamo nell'universo osservabile e siamo ancora lontani dal comprenderne completamente il funzionamento.
Forse quindi l'arrivo dell'AI non dovrebbe portarci a domandarci soltanto quanto diventeranno intelligenti le macchine.
Potrebbe essere l'occasione per riscoprire quanto sia straordinario ciò che possedevamo già prima di costruirle.
Abbiamo creato macchine da milioni di watt per avvicinarci ad alcune capacità di un organo che lavora con circa 20 watt.
E la cosa più incredibile è che quei 20 watt sono riusciti a inventare l'intelligenza artificiale… e ora la stanno usando per cercare di capire sé stessi.
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Fonti e riferimenti
Shapson-Coe A. et al. (2024), “A petavoxel fragment of human cerebral cortex reconstructed at nanoscale resolution”, Science, Vol. 384, Issue 6696. È lo studio scientifico principale Harvard–Google da cui provengono i dati del video: circa 1 mm³ di corteccia cerebrale, 57.000 cellule, 150 milioni di sinapsi e 1,4 petabyte di dati. DOI: 10.1126/science.adk4858. PubMed Central (PMC) Studio completo su PubMed Central
National Institutes of Health (NIH), “Unseen details of human brain structure revealed”, 21 maggio 2024. Sintesi istituzionale della ricerca. Conferma che il campione è stato suddiviso in oltre 5.000 sezioni e che l'imaging ha generato circa 1.400 TB di dati. Nih Approfondimento NIH
Google Research, “Ten years of neuroscience at Google yields maps of human brain”, 2024. Descrive il contributo del machine learning alla connectomica e riporta i 1,4 milioni di GB necessari per codificare il minuscolo campione di cervello. Google Ricerca Google Research – Connectomics
NCBI Bookshelf – “Regulation of Cerebral Metabolic Rate”, Basic Neurochemistry. Fonte per il dato energetico: il metabolismo dell'intero cervello umano corrisponde a circa 20 W. Il cervello rappresenta circa il 2% del peso corporeo ma utilizza circa il 20% dell'ossigeno consumato a riposo. CNIB NCBI – metabolismo energetico cerebrale
