Sztuczna inteligencja nauczyła się nawigacji od mózgu

Umiejętność poruszania się po świecie jest dla nas tak naturalna i oczywista, że na co dzień nie zdajemy sobie sprawy jak bardzo skomplikowany jest to proces. Tymczasem prace nad poznaniem tego, jak działa mózg, trwają od wielu lat. Ostatnio zaś przyczyniają się do rozwoju sztucznej inteligencji – między innymi w kwestii nawigacji i samodzielnego wybierania drogi.

Naukowcy z laboratorium DeepMind, które zajmuje się rozwojem sztucznej inteligencji, nauczyli sieci neuronowe poruszać się tak, jak robią to szczury zamknięte w kwadratowym pomieszczeniu, badające przestrzeń w celu znalezienia wyjścia.

Badaczom w czasie eksperymentu udało się zgromadzić dane m.in. o prędkości ruchu gryzoni, kierunkach poruszania się ich głów, a także odległości między ciałem zwierzęcia i ścian. Okazało się, że sztuczne sieci neuronowe, które nauczyły się nawigować w podobnej przestrzeni jak szczury, rozwinęły podobną “powłokę” do komórek sieci (ang. grid cells) znajdujących się w ludzkim mózgu. Było to zaskoczenie dla badaczy, gdyż w doświadczeniu nieoczekiwanie uzyskano taki sam system, jakim ssaki posługują się do nawigacji w przestrzeni.

Komórki nerwowe, które pomagają nam poruszać się w przestrzeni, zlokalizowane są w mózgu, a dokładniej w hipokampie, który odpowiedzialny jest m.in. za pamięć i za przenoszenie informacji z pamięci krótkotrwałej do pamięci długotrwałej. Wśród tych komórek można wyróżnić tzw. komórki miejsca (ang. place cells), które iskrzą się, kiedy przechodzimy przez określone miejsca w naszym otoczeniu względem znanych już nam przedmiotów zewnętrznych. Wspomniane już komórki sieci “nakładają” natomiast hipotetyczną, sześciokątną siatkę na nasze otoczenie.

Badacze z DeepMind po przeprowadzeniu dogłębnych analiz wykazali, że tylko sieci neuronowe, które tworzyły powłoki przypominające komórki sieci, wykazujące znaczną heksagonalną cykliczność mogą posłużyć do poruszania się w znacznie bardziej skomplikowanych przestrzeniach, niż przywołane kwadratowe pomieszczenie, w którym znajdowały się szczury.

Według naukowców, wyłącznie te sieci neuronowe mogą dostosować trasę z punktu A do punktu B w zależności od zmian w środowisku, oraz wyszukiwać i korzystać ze skrótów w przestrzeniach złożonych np. z wielu pomieszczeń.

Prawdopodobnie badania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji pomogą w rozwoju neuronauki

Badaczom udało się do tej pory ustalić, że komórki miejsca oraz komórki sieci oddziałują na siebie. Nierozwiązanym problemem jest jednak to, jak wygląda ten proces.

Przypuszczalnie sieci neuronowe, w których komórki sieci dostarczają dane wejściowe do powłoki komórek miejsca, gdzie są one później interpretowane, mogą stanowić modelowy system, który będzie wyjaśniał tą złożoną relację. Wydaje się, że podobnie jak ludzka, tak sztuczna inteligencja musi najpierw dowiedzieć się, gdzie się znajduje zanim będzie w stanie ustalić w jakim kierunku ma podążać, aby osiągnąć cel.

Praca wykonana przez naukowców z DeepMind pozwoli w przyszłości na testowanie teorii dotyczących różnych obszarów mózgu, które odpowiadają np. za postrzeganie dźwięków lub poruszanie kończynami. Istnieje wiele potencjalnych zastosowań dla prowadzonych badań sztucznych sieci neuronowych do lepszego poznania funkcjonowania mózgu. Według badaczy, praca ze sztuczną inteligencją może nawet doprowadzić do sformułowania nowej metodologii poznawczej, która przyczyni się do sformułowania nowych teorii i uzupełnienia obecnych prac dotyczących działania mózgu.

 

Zdjęcie w nagłówku: jesse orrico

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

search previous next tag category expand menu location phone mail time cart zoom edit close