Harvardas universitāte un Google DeepMind pārdefinē neirozinātnes pētījumus, izveidojot mākslīgā intelekta programmu, kas spēj imitēt reālu peleku kustības. Šī mākslīgā intelekta attīstība sola pionierēt datorizētās neirozinātnes pētījumus.
Harvardas pētnieki un DeepMind mākslīgā intelekta zinātnieki ir atklājuši savus atklājumus žurnālā Nature ar nosaukumu “Simulēti grauzēji: neironālās aktivitātes prognozēšana pār uzvedību”. Viņi veiksmīgi apmācīja mākslīgos neironu tīklus ar augsta izšķirtspēja datiem, kas ierakstīti no reāliem pelekiem, radot sarežģītu “smadzeņu programmu” imitētām radībām.
Papildu eksperimenti demonstrē mākslīgā intelekta spēju pārvaldīt virtuālā grauzēja ķermeni simulācijā, kas atkārto reālās fizikas, ieskaitot gravitāciju, procesus. Pētnieki ir īpaši uzaicināti par savu spēju prognozēt smadzeņu darbību reālos peļu kustības pamatos. Piemēram, viņi var paredzēt neironu aktivitāti, kas notiktu, kad pele spēru soli uz priekšu.
Šī jaunievedumu tehnoloģija, kas veiksmīgi atkārto peļu uzvedību, kas nebija iekļauta sākotnējā apmācības datu kopumā, nākotnē varētu paplašināties uz sarežģītākām uzvedības prognozēm. Lai gan cilvēkus var iedvesmot veikt konkrētus pasākumus, lai pētītu smadzeņu aktivitāti, tiešās eksperimentālās pārbaudes ar pelēm nav izpildāmas. Šīs simulācijas modelis varētu pārvarēt zinātniskās problēmas, kas saistītas ar dzīvnieku uzvedību un kognīciju.
Komanda uzskata, ka šie pētījumi atklāj ceļu uz “virtuālo neiroloģiju”, kurā mākslīgie dzīvnieki, kas apmācīti rīkoties kā dzīvie eksemplāri, var tikt izmantoti nervu saišu pētīšanai. Viņi uzsver, ka viņu galīgais mērķis ir palīdzēt izprast, kā smadzenes orķestrē sarežģītas uzvedības, iespējams, atverot jaunas iespējas neiroloģiskajos pētījumos.
Svarīgas jautājumi:
1. Kā AI simulē grauzēju uzvedību tik precīzi?
2. Kādas ir šo pētījumu ietekmes uz dzīvnieku pētījumiem neirozinātnē?
3. Kādas ir potenciālās ietekmes uz veselības aprūpi, īpaši saprotot un ārstējot neiroloģiskās traucējumus?
4. Vai pastāv ētiskas raizes saistībā ar AI izmantošanu, lai simulētu dzīvus organismus?
5. Kā šo tehnoloģiju varētu pielietot citām sugām vai sarežģītākas uzvedības?
Atbildes:
1. AI simulē grauzēju uzvedību, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, kas apmācīti uz augsta izšķirtspēja datiem, kas ierakstīti no reāliem pelekiem. Šie dati apmāca AI saprast un prognozēt neironālo aktivitāti, kas saistīta ar dažādām kustībām.
2. Tas varētu samazināt vai pat izskauša nepieciešamību lietot dzīvus dzīvniekus zinātnes pētījumos, veicinot humānākus zinātniskos principus.
3. Saprotot, kā smadzenes orķestrē sarežģītas uzvedības kontrolētā virtuālā vidē, pētnieki varētu izstrādāt labākus ārstēšanas veidus neiroloģiskajiem traucējumiem un uzlabot neironālos protezes.
4. Lai gan darbs varētu samazināt dzīvnieku izmēģinājumu skaitu, ētiskas bažas varētu ietvert jautājumus par apziņu vai jutīgumu AI, kad tas kļūst arvien sarežģītāks.
5. Ja veiks auglīgu darbu ar pelēm, šis pieeja varētu tikt paplašināta, lai modelētu citas sugas, sniedzot plašākas ieskatu smadzeņu darbībā visā dzīvnieku pasaulē.
Svarīgie izaicinājumi un kontroverses:
Galvenais tehniskais izaicinājums ir smadzeņu sarežģītība. Izstrādājot to, lai AI precīzi atspoguļotu iespējamo neironālo reakciju plato klāstu uz stimulu, tiek iesaistīti sarežģīti dati un izstrādāti algoritmi. Var rasties kontroverzes par to, cik tālu virtuālās simulācijas var aizstāt dzīvus dzīvnieku izmēģinājumus, daži argumentējot, ka simulētie apstākļi nevar pilnībā atspoguļot bioloģisko organismu pilno sarežģītību.
Priekšrocības:
– Samazina atkarību no dzīvnieku izmantošanas izmēģinājumos, veicinot ētiskas zinātniskās prakses.
– Nodrošina kontrolētu vidi, lai pētītu sarežģītas uzvedības un smadzeņu funkcijas.
– Potenciāls noved pie progresiem saprašanā un ārstēšanā neiroloģisko stāvokļu jomā.
Nepilnības:
– Var neatkārtot dzīvu organismu pilnu sarežģītību un to mijiedarbību ar vidi.
– Ētiskas bažas par jutīgo būtņu replicēšanu AI.
– Augstas izmaksas datora resursiem un datu apkopošanai, lai apmācītu sarežģītus AI modeļus.
Saistītās saites: