Невидимый двойник: ИИ снимет копию вашего мозга и вот, как он будет использоваться
Исследователи разработали инновационный способ изучения работы мозга, создав виртуальную копию участка мозга мыши, отвечающего за обработку зрительной информации.
Эта разработка, выполненная специалистами из Стэнфордской медицинской школы совместно с коллегами, напоминает использование авиасимуляторов пилотами для отработки сложных манёвров, только в данном случае учёные получили возможность проводить эксперименты на цифровой модели мозга.
Для создания этой виртуальной модели, которую называют "цифровым двойником", использовались данные о нейронной активности, полученные в результате наблюдений за реальными мышами. Животным показывали видеоролики, а учёные фиксировали, как их зрительная кора реагирует на увиденное. На основе этих данных модель научилась прогнозировать, как десятки тысяч нейронов будут реагировать на новые изображения или видео, которые она ранее не видела.
Такие цифровые копии мозга могут значительно упростить процесс изучения его сложных механизмов, сделав исследования более быстрыми и эффективными. Андреас Толиас, профессор офтальмологии из Стэнфордской медицинской школы и один из главных авторов исследования, опубликованного в журнале Nature 10 апреля, отметил, что точная модель мозга открывает возможности для проведения множества экспериментов. По его словам, наиболее перспективные из них можно будет затем проверить на реальных биологических объектах.
Главным разработчиком исследования стал Эрик Ванг, студент-медик из Медицинского колледжа Бейлора.
В отличие от более ранних моделей искусственного интеллекта, которые могли воспроизводить реакции мозга только на знакомые стимулы, новая разработка способна предсказывать поведение нейронов в ответ на совершенно новые визуальные образы. Более того, она может даже предугадывать анатомические особенности отдельных нейронов, такие как их расположение и связи.
Эта модель относится к так называемым базовым моделям — современному типу искусственного интеллекта, который обучается на огромных объёмах данных и затем использует полученные знания для решения новых задач.
Такие модели способны работать с информацией, выходящей за рамки их первоначального обучения. Андреас Толиас подчеркнул, что способность к обобщению, то есть к применению знаний в новых условиях, является важнейшим признаком интеллекта и конечной целью подобных исследований.
Для подготовки модели исследователи сначала собрали данные о работе мозга реальных мышей, показывая им фильмы, созданные для людей. Андреас Толиас пояснил, что создать реалистичные видеоролики, подходящие для мышей, крайне сложно, поскольку их зрение сильно отличается от человеческого.
У мышей низкое разрешение зрения, схожее с нашим периферийным зрением, и они лучше реагируют на движение, чем на детали или цвета. Поэтому учёные выбирали динамичные фильмы, такие как боевики, чтобы максимально активизировать зрительную систему животных.
В ходе экспериментов исследователи записали более 900 минут активности мозга восьми мышей, которые смотрели отрывки из фильмов, подобных "Безумному Максу". Специальные камеры фиксировали движения глаз и поведение животных. Эти данные легли в основу обучения модели, которую затем можно было адаптировать для имитации работы мозга конкретной мыши с помощью минимальной дополнительной настройки.
Получившиеся цифровые копии мозга показали высокую точность в воспроизведении нейронной активности реальных мышей при демонстрации новых видеороликов и изображений. Андреас Толиас отметил, что успех модели во многом обусловлен использованием больших объёмов данных для её обучения. Помимо этого, модель оказалась способна предсказывать не только активность нейронов, но и их анатомическое расположение, типы клеток и связи между ними.
Для проверки точности предсказаний учёные использовали изображения зрительной коры мыши, полученные с помощью мощного электронного микроскопа. Эти данные были частью крупного проекта MICrONS, результаты которого также опубликованы в журнале Nature. Проект был направлен на детальное изучение структуры и функций зрительной коры мыши.
Использование цифровых двойников открывает новые горизонты в исследованиях мозга. В отличие от экспериментов с живыми животными, которые ограничены по времени и ресурсам, виртуальные модели позволяют проводить практически неограниченное количество тестов.
Андреас Толиас отметил, что такие модели помогают глубже понять, как нейроны взаимодействуют друг с другом, обрабатывая информацию, и каковы основы интеллекта. Эксперименты, которые раньше занимали годы, теперь можно завершить за считанные часы, а миллионы тестов могут проводиться одновременно.
Кроме того, цифровые двойники уже начали приносить новые открытия. В одном из связанных исследований, опубликованных в том же журнале, учёные выяснили, как нейроны зрительной коры выбирают "партнёров" для формирования связей. Оказалось, что нейроны предпочитают соединяться с теми клетками, которые реагируют на одинаковые стимулы, например, на определённый цвет, а не с теми, которые обрабатывают одну и ту же область пространства. Андреас Толиас сравнил это с выбором друзей: важнее общие интересы, а не физическая близость.
В будущем учёные планируют расширить применение своих моделей на другие области мозга и на животных с более сложными когнитивными способностями, таких как приматы. Андреас Толиас выразил уверенность, что со временем подобные технологии позволят создавать цифровые копии отдельных частей человеческого мозга, и это станет лишь началом больших открытий.
В проекте участвовали специалисты из Гёттингенского университета и Института Аллена по изучению мозга. Исследование было поддержано рядом организаций, включая Управление перспективных исследовательских проектов, Национальный научный фонд, Национальный институт психического здоровья, Национальный институт неврологических расстройств и инсульта, Национальный институт глазных болезней, Европейский исследовательский совет и Немецкое научно-исследовательское сообщество.
Уточнения
Игровой искусственный интеллект — набор программных методик, которые используются в компьютерных играх для создания иллюзии интеллекта в поведении персонажей, управляемых компьютером.