In un seminterrato di San Francisco la startup Conduit sta lavorando a una delle applicazioni di AI più controverse e affascinanti degli ultimi anni. L’azienda afferma di aver raccolto circa 10.000 ore di dati neurali non invasivi in soli sei mesi, coinvolgendo migliaia di volontari. Secondo Conduit, si tratterebbe del più grande dataset neuro-linguistico mai assemblato, pensato per addestrare sistemi di intelligenza artificiale capaci di collegare l’attività cerebrale al linguaggio scritto.
I partecipanti prendono parte a sessioni di due ore all’interno di cabine individuali, dove interagiscono con un modello linguistico tramite voce o tastiere modificate. Dopo una fase iniziale basata su esercizi rigidi e ripetitivi, il team ha cambiato approccio, puntando su conversazioni più libere e personalizzate. Questa scelta ha permesso all’AI di ricevere segnali neurali più ricchi e coerenti, dimostrando che il coinvolgimento emotivo e cognitivo gioca un ruolo chiave nella qualità dei dati. L’obiettivo non è “leggere” il pensiero in senso letterale, ma anticiparne il contenuto semantico nei momenti immediatamente precedenti alla sua espressione consapevole.
AI, hardware neurale e incognite: come Conduit costruisce il futuro dell’interazione uomo-macchina
Per rendere possibile questo esperimento, Conduit ha dovuto sviluppare anche l’hardware da zero. Nessun dispositivo commerciale era in grado di integrare efficacemente EEG, fNIRS e altre tecnologie di rilevamento in un unico sistema compatibile con l’AI. Sono così nati caschi neurali multimodali stampati in 3D, progettati in versioni diverse a seconda dell’utilizzo. Quelli impiegati per l’addestramento dei modelli sono complessi e pesanti, pensati per massimizzare la qualità dei segnali, mentre le future versioni dovrebbero essere più leggere e adatte a un uso quotidiano.
Tra le difficoltà maggiori affrontate dal team c’è stato il problema delle interferenze elettriche. In una prima fase, l’azienda ha persino lavorato esclusivamente a batteria per eliminare il rumore di fondo, salvo poi scoprire che l’aumento della quantità di dati permetteva all’AI di compensare meglio queste distorsioni. In contemporanea, l’organizzazione del laboratorio è stata ottimizzata fino a renderlo operativo per quasi 20 ore al giorno, riducendo in modo significativo il costo per ogni ora di dati utilizzabili.
Oggi Conduit dichiara di essere concentrata soprattutto sull’addestramento delle proprie AI, ma resta volutamente vaga sui dettagli più sensibili. Ad esempio su come i modelli riescano, in concreto, a tradurre l’attività cerebrale in linguaggio. Una scelta che alimenta tanto l’entusiasmo quanto lo scetticismo. Per capire se questa AI rappresenterà una svolta o resterà un esperimento visionario, sarà necessario attendere che il progetto mostri risultati verificabili.