Calcolatori Neurali

Abstract

Proponiamo una nuova frontiera: i Computer Neurali (NC) - una forma emergente di macchina che unifica calcolo, memoria e I/O in uno stato di esecuzione appreso. A differenza dei computer convenzionali, che eseguono programmi espliciti, degli agenti, che agiscono su ambienti di esecuzione esterni, e dei modelli del mondo, che apprendono le dinamiche ambientali, gli NC mirano a rendere il modello stesso il computer in esecuzione. Il nostro obiettivo a lungo termine è il Computer Completamente Neurale (CNC): la realizzazione matura e generica di questa forma emergente di macchina, con esecuzione stabile, riprogrammazione esplicita e riutilizzo duraturo delle capacità. Come passo iniziale, studiamo se i primi primitivi degli NC possano essere appresi esclusivamente da tracce I/O raccolte, senza stati di programma strumentati. Nello specifico, istanziamo gli NC come modelli video che generano fotogrammi dello schermo a partire da istruzioni, pixel e azioni utente (quando disponibili) in ambienti CLI e GUI. Queste implementazioni dimostrano che i runtime appresi possono acquisire primitivi di interfaccia iniziali, in particolare l'allineamento I/O e il controllo a breve termine, mentre il riutilizzo di routine, gli aggiornamenti controllati e la stabilità simbolica rimangono problemi aperti. Delineiamo una roadmap verso i CNC incentrata su queste sfide. Se superate, i CNC potrebbero stabilire un nuovo paradigma computazionale al di là degli agenti, dei modelli del mondo e dei computer convenzionali odierni.

English

We propose a new frontier: Neural Computers (NCs) -- an emerging machine form that unifies computation, memory, and I/O in a learned runtime state. Unlike conventional computers, which execute explicit programs, agents, which act over external execution environments, and world models, which learn environment dynamics, NCs aim to make the model itself the running computer. Our long-term goal is the Completely Neural Computer (CNC): the mature, general-purpose realization of this emerging machine form, with stable execution, explicit reprogramming, and durable capability reuse. As an initial step, we study whether early NC primitives can be learned solely from collected I/O traces, without instrumented program state. Concretely, we instantiate NCs as video models that roll out screen frames from instructions, pixels, and user actions (when available) in CLI and GUI settings. These implementations show that learned runtimes can acquire early interface primitives, especially I/O alignment and short-horizon control, while routine reuse, controlled updates, and symbolic stability remain open. We outline a roadmap toward CNCs around these challenges. If overcome, CNCs could establish a new computing paradigm beyond today's agents, world models, and conventional computers.