fbpx L'impulsività scritta nei geni? | Page 13 | Scienza in rete

L'impulsività scritta nei geni?

Primary tabs

Read time: 1 min

Impulsivi? Non riuscite proprio a pensare prima di agire? Forse questa caratterisitca è scritta nei vostri geni. Secondo uno studio pubblicato dalla rivista Nature, opera di un team di ricerca statunitense capitanato dall'italiana Laura Bevilacqua, il carattere impulsivo avrebbe una base genetica ma solo sotto l'effetto di alcolici.

Lo studio ha analizzato il genoma di 96 persone. Tra di esse vi erano sia incensurati che persone in carcere per violenza. Sorprendentemente questi ultimi presentavano una frequenza di mutazione nel gene HTR2B ben tre volte superiore rispetto agli incensurati. Il ruolo di questo gene è conosciuto da tempo. Esso è responsabile della presenza dei recettori per la serotonina.

Come ricorda la Bevilacqua, "La sola mutazione non basta a spiegare il comportamento impulsivo. La persona deve essere anche sotto l'effetto dell'alcool". Nonostante queste precisazioni, lo studio dovrà essere necessariamente ampliato poichè il campione risulta troppo ristretto. Non solo, un altro limite dello studio è l'assenza di analisi dei fattori ambientali, notevolmente importanti per quel che riguarda il comportamento sociale.

Nature 268, p. 1061-1066

Autori: 
Sezioni: 
Genetica

prossimo articolo

LLM e ricerca scientifica: opportunità, rischi e controlli

disegno di ricercatore al computer

Come integrare i modelli linguistici di grandi dimensioni nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità? Gli LLM sono utili quando velocizzano lavoro ripetitivo e preparatorio. Diventano rischiosi quando il loro output entra direttamente nel processo di validazione o nella decisione scientifica. La questione da porre non è se ma come integrarli nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità.

Immagine di copertina realizzata con ChatGPT

Nel discorso pubblico, intelligenza artificiale e Large Language Model (LLM) vengono spesso usati come sinonimi. Non lo sono. L'IA è il campo più ampio che comprende tecniche diverse — dai sistemi simbolici all'apprendimento automatico, dalla visione artificiale alla robotica, fino ai modelli generativi. Gli LLM sono una classe specifica di questi sistemi: modelli addestrati su grandi quantità di testo e, sempre più spesso, di dati multimodali, capaci di produrre risposte linguisticamente plausibili, codice, sintesi, classificazioni e proposte operative.