Новые технологии

ИИ DeepMind использует виртуальные сеточные клетки

Искусственный интеллект, который перемещается по своей среде так же, как млекопитающие, может помочь разгадать тайну о нашем собственном внутреннем GPS.

Оснащенный виртуальными версиями специализированных нервных клеток мозга, называемых сеточными клетками, ИИ мог легко решать и планировать новые маршруты через виртуальные лабиринты. Эта производительность, описанная 9 мая в издании Nature, предполагает, что сеточные клетки в мозге животных играют решающую роль в планировании пути.

«Это большой шаг вперед» в понимании нашей собственной навигационной нейронной схемы, — говорит Ингмар Канишайдер, вычислительный нейробиолог из Техасского университета в Остине.

Открытие того, что крысы отслеживают свое местоположение с помощью сеточных клеток, которые проецируют воображаемую гексагональную решетку на окружение животного, принесло норвежской исследовательской группе Нобелевскую премию 2014 года в области физиологии и медицины. Нейробиологи подозревали, что эти клетки, которые также были обнаружены у людей, могут помочь не только дать млекопитающим внутреннюю систему координат, но и планировать направление пути между двумя точками.

Чтобы проверить эту идею, нейробиолог Кэсвелл Барри из университетского колледжа Лондона вместе с коллегами из Google DeepMind создали ИИ, который содержал виртуальные нервные клетки, или нейроны, чья активность напоминала активность реальных клеток сетки. Исследователи обучили этот ИИ перемещаться по виртуальным лабиринтам, подавая сигналы вознаграждения системе, когда она достигала места назначения.

ИИ, оснащенный навигационными нервными клетками, называемыми сеточными клетками (путь показан красным), и ИИ без сеточных клеток (синий) научились маневрировать через виртуальный лабиринт. Когда в лабиринте появились открытые дверные проемы, только ИИ, наделенный сеточными клетками знал, что нужно идти по кратчайшему пути.
Изображение: F. SAVELLI AND J. KNIERIM/NATURE 2018.

ИИ опередил человека в решении виртуальных лабиринтов, и оказался более ловким, чем другие искусственные нейронные сети, в маневрировании по лабиринтам, большим, чем те, которые были пройдены во время его обучения. Когда дверь открывалась, чтобы обеспечить кратчайший путь через лабиринт, новый ИИ выбирал более прямой маршрут. В отличие от этого, системы ИИ без искусственных сеточных клеток игнорировали открытую дверь и проходили по более долгому пути.

Эти результаты подтверждают идею о том, что сеточные клетки делают больше, чем просто помогают млекопитающим ориентироваться во времени и пространстве; они также помогают животным разрабатывать самые простые направления к местам назначения. ИИ кажется «очень мощным инструментом» для тестирования других теорий нейробиологии, говорит Барри. Он и его коллеги предполагают, что виртуальные эксперименты на искусственных нейронных сетях, имитирующих различные области мозга, могут в конечном итоге заменить некоторые испытания на животных.

Но есть ограничения на использование ИИ для изучения мозга. Поскольку система предназначена для самостоятельного обучения, исследователи не могут сказать, почему система приняла конкретное решение, говорит нейробиолог Франческо Савелли из Университета Джона Хопкинса. Виртуальные сеточные клетки явно помогли ИИ более эффективно перемещаться, говорит он, но все еще неясно, как именно ИИ использовал эти клетки.


A. Banino et al. Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents. Nature. Published online May 9, 2018. doi: 10.1038/s41586-018-0102-6.

Поделиться в соцсетях
Показать больше
Подписаться
Уведомление о
guest
0 Комментарий
Первые
Последние Популярные
Встроенные отзывы
Посмотреть все комментарии
Back to top button