Новый искусственный интеллект точно предсказывает поведение мух

Доцент CSHL Бенджамин Коули и его команда усовершенствовали свою модель искусственного интеллекта с помощью разработанной ими методики под названием «тренировка на выбывание». Сначала они зафиксировали брачное поведение самца плодовой мухи, который преследует самку и поет. Затем они генетически заставили замолчать определенные типы зрительных нейронов у самцов мух и обучили их искусственный интеллект обнаруживать любые изменения в поведении. Повторив этот процесс со многими различными типами зрительных нейронов, они смогли заставить ИИ точно предсказывать, как поведет себя настоящая плодовая мушка в ответ на любое появление самки.

«На самом деле мы можем предсказать нейронную активность с помощью вычислений и узнать, как конкретные нейроны влияют на поведение», — говорит Коули. «Это то, чего мы раньше не могли сделать».

С помощью нового искусственного интеллекта команда Коули обнаружила, что мозг плодовых мух использует «популяционный код» для обработки визуальных данных. Вместо одного типа нейронов, связывающих каждую визуальную особенность с одним действием, как предполагалось ранее, для формирования поведения требовалось множество групп нейронов. Расположение этих нейронных путей выглядит как невероятно сложная карта метро, ​​на расшифровку которой потребуются годы. Однако это приводит нас туда, куда нам нужно. Это позволяет искусственному интеллекту Коули предсказывать, как поведут себя реальные плодовые мухи при предъявлении визуальных стимулов.

Означает ли это, что однажды ИИ сможет предсказывать поведение человека? Не так быстро. Мозг дрозофилы содержит около 100 000 нейронов. В человеческом мозге их около 100 миллиардов.

«Так обстоит дело с плодовыми мухами. Вы можете себе представить, как выглядит наша зрительная система», — говорит Коули, указывая на карту метро.

Однако Коули надеется, что его модель искусственного интеллекта однажды поможет нам расшифровать вычисления, лежащие в основе зрительной системы человека.

«Это потребует десятилетий работы», — говорит Коули. «Но если мы сможем это понять, мы будем впереди игры». «У нас есть многолетний опыт работы в этой области [fly] С помощью вычислений мы можем построить лучшую искусственную оптическую систему. «Что еще более важно, мы гораздо лучше поймем расстройства зрительной системы».

Насколько лучше? Вам придется это увидеть, чтобы поверить.