Forskere søger at forbedre AI-systemer med nye typer “hjerneceller”

Et hold af forskere fra MIT søger at forbedre neuralnetværks præstation ved at kombinere dem med strukturer baseret på andre typer celler i hjernen. Forskningsholdet vil integrere strukturer baseret på astrocyter i neuralnetværk, med det formål at lade neuralnetværk skifte, hvordan de behandler signaler over tidsrum.

Deep neuralnetværk er inspireret af neuralnetværkene i det menneskelige hjernen. Forstærkninglæringsalgoritmer lærer af deres fejl og succeser over tid, hvilket giver dem mulighed for at mestre komplekse udfordringer som spillet Chess og Go. Men deep neuralnetværk har svært ved at håndtere situationer, der kræver generel viden, som ikke er opnået i den aktuelle domæne eller miljø.

Ifølge MIT’s Picower Institute, søger forskningsholdet at gøre deep neuralnetværk mere robuste, fleksible og pålidelige ved at tilføje en type struktur baseret på astrocytceller til neuralnetværket.

Som forklaret af Newton Professor of Neuroscience ved MIT, Mriganak Sur, har fokuseringen på neuroner ført til, at andre typer hjerneceller, der spiller vigtige roller i hjernen, er blevet ignoreret. Sur forklarede, at selv de mest avancerede deep neuralnetværk kan have svært ved at tage hensyn til og lære fra faktorer i en miljø, hvor regler/kontekst ikke varierer eller hvor tid er irrelevant. I sådanne situationer kan et neuralnetværk have svært ved at holde styr på succesfulde strategier over tid, balancere explore/udnytte-trade-off og anvende, hvad det har lært, til lignende opgaver i en anden kontekst.

Ifølge Sur, tyder nyere beviser på, at astrocyter spiller en vigtig rol i at enable hjernen til at udføre ovennævnte opgaver, takket være deres evne til at fungere som et parallelnetværk, der opererer sideløbende med neuronerne. At introducere astrocyter i et neuralnetværk ville give AI mulighed for at integrere information samlet over lange tidsrum, genkende lignende situationer og genbruge lært kompetence, og module de synaptiske forbindelser mellem neuroner. Astrocyter guider neuroner i hjernens præfrontale cortex til at udforske scenarier og assisterer celler i striatum i at udnytte situationer, begge styret af kemiske neuromodulatorer.

Ifølge Sur, tyder nyere beviser på, at astrocyter spiller en vigtig rol i at enable hjernen til at udføre ovennævnte opgaver, takket være deres evne til at fungere som et parallelnetværk, der opererer sideløbende med neuronerne. At introducere astrocyter i et neuralnetværk ville give AI mulighed for at integrere information samlet over lange tidsrum, genkende lignende situationer og genbruge lært kompetence, og modulere de synaptiske forbindelser mellem neuroner. Astrocyter guider neuroner i hjernens præfrontale cortex til at udforske scenarier og assisterer celler i striatum i at udnytte situationer, begge styret af kemiske neuromodulatorer.

Forskningsholdet vil undersøge, hvordan astrocyter kan supplere deep neuralnetværk gennem en række eksperimenter, hver udført af forskellige specialister. Eksperimentelle resultater vil blive brugt til at raffinere teorien, som forskningsholdet har. Forskerne vil indsamle data fra simple eksperimenter på både mus og mennesker og overvåge, hvordan ændringer i hjerneregioner, astrocyter og neuromodulatorer påvirker præstationen.

Til sidst vil Alfonso Araque og Sur overvåge mus for at se, hvordan astrocyter opererer, mens de lærer. De vil også manipulere astrocyterne for at se, hvordan det påvirker processen med forstærkninglæring.

Som forklaret af holdet i deres ansøgning:

“Vores centrale hypotese er, at interaktionen mellem astrocyter, neuroner og neuromodulatorer er kilden til den beregningskraft, der giver hjernen mulighed for naturligt at udføre belønningslæring og overvinde mange problemer, der er forbundet med state-of-the-art forstærkninglæringssystemer (RL-systemer).”