Ratto 3D controllato da intelligenza artificiale potrebbe portare a nuove intuizioni nel campo delle neuroscienze

I ricercatori di Harvard University e DeepMind hanno recentemente creato un modello virtuale, biologicamente accurato, di un ratto 3D che può essere controllato da reti neurali artificiali. I ricercatori sperano che studiare come una rete neurale artificiale controlli un ratto simulato in un ambiente 3D possa fornire agli scienziati del cervello indizi su come i cervelli reali controllino gli organismi.

Come recentemente riportato da IEEE Spectrum, un nuovo articolo che sarà presentato questa settimana alla Conferenza internazionale sulle rappresentazioni di apprendimento dettaglia la creazione di un ambiente 3D simulato. All’interno di questo ambiente esiste un modello 3D di un ratto, e il ratto generato dal computer sarà controllato da modelli di intelligenza artificiale. L’obiettivo del nuovo studio è vedere se le reti neurali che controllano il ratto possano avere funzioni analoghe a quelle trovate nei cervelli biologici.

I blocchi costitutivi delle reti neurali profonde sono i neuroni, o nodi che trasformano i dati con funzioni matematiche. Questi neuroni sono collegati tra loro in strati in un modo che assomiglia alle connessioni sinaptiche del cervello. Sebbene ci siano molte differenze notevoli tra le reti neurali artificiali e i cervelli reali, molti scienziati del cervello e ricercatori ritengono che le analogie esistenti tra i due possano fornire utili intuizioni su come funzionano i cervelli, migliorando potenzialmente sia l’intelligenza artificiale che le neuroscienze.

L’ambiente 3D computerizzato creato dai ricercatori deve agire come una piattaforma sperimentale controllata per i ricercatori di intelligenza artificiale. I ricercatori saranno in grado di utilizzare l’ambiente per sperimentare come diverse reti neurali affrontano le sfide e come si avvicinano (o non si avvicinano) alle reti biologiche. Come ha spiegato Jesse Marshall, ricercatore post-dottorato e coautore dello studio, citato da IEEE Spectrum, mentre l’esperimento di neuroscienza medio analizza i cervelli degli animali mentre eseguono un compito (o solo pochi compiti), e la maggior parte dei robot è progettata per solo pochi compiti, è necessaria una spiegazione più robusta di come funzionano i cervelli flessibili e come si sviluppano. Secondo Marshall, l’articolo “è l’inizio del nostro sforzo per capire come si sviluppa e si implementa la flessibilità nel cervello, e utilizzare le intuizioni che otteniamo per progettare agenti artificiali con capacità simili”.

Il ratto ingegnerizzato dal computer è biologicamente accurato, con tutte le articolazioni e i muscoli che si trovano in un ratto reale. Il ratto ha anche sensi simulati come la propriocezione (il senso delle parti del corpo nello spazio) e la visione. La rete neurale che controlla i movimenti del ratto è stata addestrata su quattro compiti diversi: toccare una palla con tempistica precisa, navigare in un labirinto, saltare oltre lacune e navigare in una regione collinosa e ripida.

Quando il ratto virtuale ha completato i compiti, il team di ricerca ha analizzato le registrazioni dell’attività della rete utilizzando tecniche basate su quelle utilizzate nel campo delle neuroscienze. I ricercatori hanno analizzato l’attività della rete per determinare come la rete avesse manifestato lo schema di controllo motorio necessario per eseguire i compiti assegnati.

I ricercatori hanno scoperto che la rete neurale riutilizzava alcune rappresentazioni per i diversi compiti, applicando modelli comuni a scenari diversi. L’attività neurale era spesso rappresentata come sequenze discrete, il che è qualcosa che è stato osservato in roditori reali e in uccelli. Una scoperta inaspettata è stata che l’attività naturale in un modello di intelligenza artificiale sembrava essere presente per un periodo di tempo più lungo di quanto ci si aspettasse se il modello di intelligenza artificiale stesse semplicemente controllando il movimento degli arti e dei muscoli. Ciò potrebbe suggerire che la rete neurale manifesta comportamenti e movimenti a un livello astratto per cose come il salto e la corsa. Ciò rispecchia i modelli cognitivi che sono stati proposti per animali reali.

Sebbene le reti neurali artificiali possano mancare dell’incarnazione fisiologica e della realismo delle reti neurali reali, scienziati del cervello come Blake Richards dell’Università McGill in Canada sostengono, come riportato da IEEE Spectrum, che i modelli condividono molte caratteristiche importanti dell’elaborazione neurale con le reti neurali genuine, e sono utili per fare previsioni su come l’attività neurale potrebbe influenzare il comportamento. Pertanto, il recente articolo ha raggiunto l’obiettivo di progettare un metodo per sperimentare con le reti neurali e addestrarle in un ambiente più realistico, consentendo un miglior confronto con esperimenti che coinvolgono dati biologici.

Stephen Scott, uno scienziato del cervello dell’Università Queen’s in Canada, crede anche che la struttura progettata nel nuovo articolo potrebbe essere un metodo utile per esaminare le basi neurali del comportamento. Il ratto virtuale è in grado di eseguire una varietà di comportamenti complessi e multistage che possono essere correlati precisamente con l’attività neurale. Ciò rappresenta un vantaggio rispetto a come la maggior parte degli esperimenti con modelli animali vengono eseguiti su compiti semplici, a causa della complessità della registrazione dell’attività neurale.

Tuttavia, Scott riconosce anche che il processo di raccolta di dati neurali da animali che eseguono compiti complessi può essere estremamente difficile. Pertanto, Scott spera di vedere gli autori dell’articolo confrontare l’attività neurale del ratto virtuale, mentre esegue compiti facili, con l’attività trovata in esperimenti di laboratorio del mondo reale, al fine di comprendere meglio come i modelli virtuali e i modelli di cervello del mondo reale differiscono.