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人工智能接入生物神经,它不会快能取代我的大脑了吧?
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公交通268
9 小时前
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来源:
环球科学
作者:
马修·赫特森(Matthew Hutson)
显微镜下的秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)。图片来源:wikipedia
科学家已经能让人工智能(AI)直接接入线虫的神经系统,并引导这些几毫米长的生物找到美味的目标——这展示了大脑和AI之间有趣的协作。他们训练AI用到的技术名为深度强化学习,该技术同时也可用于训练AI精通围棋之类的游戏。这套软件基于人工神经网络,它大致模仿了生物的大脑,可以基于对一系列行为和结果的分析,为AI“智能体”选出可与环境互动并实现目标的策略。
在这项发表于《自然·机器智能》(
Nature Machine Intelligence
)的研究中,研究人员训练出一个AI智能体,它能在一个4厘米宽的培养皿里,引导1毫米长的秀丽隐杆线虫(
Caenorhabditis elegans
)向美味的大肠杆菌(
Escherichia coli
)块蠕动。旁边的摄像头记录下每条线虫头部和身体的位置和方向。摄像头每秒会向智能体更新3次信息,每次都将传回此前拍到的15帧信息,智能体就是以此感知过去和现在的。智能体还能控制一束照亮培养皿的光。由于这些线虫都经过了光遗传工程改造,光照会刺激特定神经元变得活跃或不活跃,这有时也能促进线虫运动。
研究团队测试了6个基因品系的线虫。线虫有302个神经元,这6种线虫的神经元中对光敏感的数量从1个到全部302个不等。刺激在每个品系上都有不同的效果,比如让线虫转弯,或阻止它转弯。科学家首先通过随机照射线虫5小时收集训练数据,并将这些数据喂给AI智能体,让它找出规律,然后再让它自由发挥。
在6个品系中的5个(包括所有神经元都对光有反应的那个品系)中,智能体都学会了如何让线虫快速靠近目标,速度比线虫自己行动或在随机闪光下的速度更快。
更重要的是,智能体和线虫进行了合作:如果智能体引导线虫直接朝目标前进,但路径上存在小障碍物,线虫会绕过去。
武段胜(T. Thang Vo-Doan,音译)是澳大利亚昆士兰大学(University of Queensland)的工程师,曾独立研究过半机械昆虫。他称赞这项工作设置简单,因为强化学习具有灵活性,基于它的AI可以找出执行复杂任务的方法。李辰光(Chenguang Li)是论文第一作者、哈佛大学生物物理学家,她认为“人们很容易就能联想到如何将其拓展到更复杂的问题上”。她的团队目前正在探索能否通过这种方法调整电击的电压和时机,以此改善脑深部电刺激对帕金森病的疗效。李辰光说,强化学习和植入物甚至有望在未来给我们带来新技能——人工的神经网络和真正的神经网络联合协作。
本文选自《环球科学》10月刊“前沿”栏目。
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