Ερευνητές του Χάρβαρντ και η Google DeepMind Δημιουργούν Τεχνητό Εγκέφαλο σε Εικονικό Ποντίκι

Σε μια εντυπωσιακή συνεργασία, ερευνητές στο Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ έχουν ενωθεί με ερευνητές της Google DeepMind για να δημιουργήσουν einen τεχνητό εγκέφαλο για ένα εικονικό ποντίκι. Δημοσιευμένο στο Nature, αυτό το καινοτόμο прорыв ανοίγει νέες πόρτες στη μελέτη του πώς οι εγκέφαλοι ελέγχουν σύνθετες κινήσεις χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές προσομοίωσης AI.

Δημιουργία του Εικονικού Εγκεφάλου του Ποντικιού

Για να κατασκευάσουν τον εικονικό εγκέφαλο του ποντικιού, η ερευνητική ομάδα χρησιμοποίησε δεδομένα υψηλής ανάλυσης που καταγράφηκαν από πραγματικά ποντίκια. Οι ερευνητές του Χάρβαρντ συνεργάστηκαν στενά με την ομάδα της DeepMind για να δημιουργήσουν ένα βιομηχανικά ρεαλιστικό ψηφιακό μοντέλο ποντικιού. Ο φοιτητής Diego Aldarondo συνεργάστηκε με ερευνητές της DeepMind για να εκπαιδεύσει ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο (ANN), το οποίο χρησιμεύει ως ο εικονικός εγκέφαλος, χρησιμοποιώντας την ισχυρή τεχνική μηχανικής μάθησης βαθιά ενισχυτική μάθηση.

Το νευρωνικό δίκτυο εκπαιδεύτηκε να χρησιμοποιεί μοντέλα αντίστροφης δυναμικής, τα οποία πιστεύεται ότι χρησιμοποιούνται από τον εγκέφαλό μας για την καθοδήγηση της κίνησης. Αυτά τα μοντέλα επιτρέπουν στον εγκέφαλο να υπολογίσει την απαραίτητη τροχιά και να τη μετατρέψει σε εντολές κίνησης για την επίτευξη μιας επιθυμητής κίνησης, όπως το να πιάσει ένα φλιτζάνι καφέ. Το εικονικό ποντίκι με το νευρωνικό δίκτυο έμαθε να παράγει τις απαραίτητες δυνάμεις για να παράγει eine ευρεία γκάμα συμπεριφορών, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που δεν εκπαιδεύτηκαν ρητά, χρησιμοποιώντας αναφορές τροχιών που προέρχονται από δεδομένα πραγματικών ποντικιών.

Όπως σημείωσε ο Ölveczky, “Η DeepMind είχε αναπτύξει μια διαδικασία για να εκπαιδεύσει βιομηχανικούς πράκτορες να κινούνται γύρω από σύνθετα περιβάλλοντα. Απλώς δεν είχαμε τους πόρους για να τρέξουμε προσομοιώσεις όπως αυτές, για να εκπαιδεύσουμε αυτά τα δίκτυα.” Η συνεργασία ήταν “φανταστική”, πρόσθεσε, τονίζοντας τον κρίσιμο ρόλο που έπαιξαν οι ερευνητές της DeepMind στην επίτευξη αυτού του прорыву.

Το αποτέλεσμα είναι ένας εικονικός εγκέφαλος ικανός να ελέγχει ένα βιομηχανικά ρεαλιστικό τρισδιάστατο μοντέλο ποντικιού μέσα σε einen σύνθετο προσομοιωτή φυσικής, μιμούμενος στενά τις κινήσεις ενός πραγματικού ροδέντιου.

Πιθανές Εφαρμογές

Το εικονικό ποντίκι με τον τεχνητό εγκέφαλο παρουσιάζει μια νέα προσέγγιση για την διερεύνηση των νευρωνικών κυκλωμάτων που ευθύνονται για σύνθετες συμπεριφορές. Μελετώντας τον τρόπο με τον οποίο ο εγκέφαλος που παράγεται από την AI ελέγχει τις κινήσεις του εικονικού ποντικιού, οι νευροεπιστήμονες μπορούν να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τις περίπλοκες λειτουργίες των πραγματικών εγκεφάλων.

Αυτή η καινοτομία μπορεί επίσης να ανοίξει τον δρόμο για την ανάπτυξη πιο προηγμένων συστημάτων ελέγχου ρομποτικών. Όπως υποδηλώνει ο Ölveczky, “Ενώ το εργαστήριό μας ενδιαφέρεται για θεμελιώδεις ερωτήσεις σχετικά με τον τρόπο λειτουργίας του εγκεφάλου, η πλατφόρμα θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί, ως ένα παράδειγμα, για να σχεδιαστεί καλύτερα το σύστημα ελέγχου ρομποτικών.” Κατανοώντας τον τρόπο με τον οποίο ο εικονικός εγκέφαλος παράγει σύνθετες συμπεριφορές, οι ερευνητές μπορεί να είναι σε θέση να αναπτύξουν πιο εξελιγμένα και προσαρμόσιμα ρομπότ.

Πιθανότατα το πιο ενθουσιώδες, αυτή η έρευνα μπορεί να επιτρέψει ένα νέο πεδίο της “εικονικής νευροεπιστήμης”, όπου τα εικονικά ζώα που προσομοιώνονται από την AI χρησιμεύουν ως βολικοί και πλήρως διαφανείς μοντέλα για τη μελέτη του εγκεφάλου, ακόμη και σε καταστάσεις νόσων. Αυτές οι προσομοιώσεις θα μπορούσαν να παρέχουν ένα άνευ προηγουμένου παράθυρο στις νευρωνικές μηχανισμούς πίσω από διάφορες νευρολογικές καταστάσεις, πιθανότατα οδηγώντας σε νέες στρατηγικές θεραπείας.

Επόμενο Βήμα: Περισσότερη Αυτονομία για το Εικονικό Ποντίκι

Χτίζοντας πάνω σε αυτή τη πρωτοποριακή εργασία, οι ερευνητές σχεδιάζουν να δώσουν στο εικονικό ποντίκι περισσότερη αυτονομία για να λύσει καθήκοντα παρόμοια με αυτά που αντιμετωπίζουν τα πραγματικά ποντίκια. Όπως εξηγεί ο Ölveczky, “Από τους πειραματισμούς μας, έχουμε πολλές ιδέες σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο αυτά τα καθήκοντα επιλύονται και πώς οι αλγόριθμοι μάθησης που υποκρύπτουν την απόκτηση δεξιοτήτων συμπεριφοράς εφαρμόζονται.”

Δινοντας στο εικονικό ποντίκι περισσότερη ανεξαρτησία, οι επιστήμονες μπορούν να δοκιμάσουν τις θεωρίες τους σχετικά με τους αλγόριθμους μάθησης που επιτρέπουν την απόκτηση νέων δεξιοτήτων. Αυτό θα μπορούσε να παρέχει πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο οι πραγματικοί εγκέφαλοι μαθαίνουν και προσαρμόζονται σε νέες προκλήσεις.

Τελικά, ο στόχος είναι να προχωρήσει η κατανόηση μας για τον τρόπο με τον οποίο οι πραγματικοί εγκέφαλοι παράγουν σύνθετες συμπεριφορές. “Θέλουμε να αρχίσουμε να χρησιμοποιούμε τα εικονικά ποντίκια για να δοκιμάσουμε αυτές τις ιδέες και να βοηθήσουμε να προχωρήσει η κατανόηση μας για τον τρόπο με τον οποίο οι πραγματικοί εγκέφαλοι παράγουν σύνθετες συμπεριφορές”, δηλώνει ο Ölveczky. Συνεχίζοντας να βελτιώνουμε και να επεκτείνουμε αυτήν την καινοτόμο προσέγγιση, οι νευροεπιστήμονες και οι ερευνητές της AI μπορούν να συνεργαστούν για να ξεμπερδέψουν τα μυστήρια του εγκεφάλου και να δημιουργήσουν πιο έξυπνα, προσαρμόσιμα συστήματα.