Kodėl vabzdžių regėjimo tyrimai pakeis jūsų gyvenimą

Turinys

• Pagrindiniai klausimai

Pagrindiniai klausimai

• Geriausios dirbtinio intelekto regėjimo sistemos nepriartėja prie musės smegenų veiklos.
• Musės smegenys yra geras atspirties taškas modeliuojant visas gyvūnų smegenis, kad būtų pasiektas daug geresnis dirbtinis intelektas.
• Norėdami paremti proveržius tokiose programose kaip savaeigiai automobiliai, mokslininkai nustatė kiekvieną musės smegenų neuroną ir sinapsę.

Ar kada susimąstėte, kodėl musę taip sunku užmušti? Panašu, kad maži klaidžiotojai turi šeštą jausmą: jie pakyla tik tada, kai manote, kad ketinate juos prikalti, tada greitai šaudykite čia ir ten greičiau, nei jūsų galva gali pasisukti, naršyti aplink kliūtis ir pasirinkti nusileisti ten, kur nerandate juos.

Aišku, turėdami pakankamai kantrybės, galite (kartais) susekti nepatogius vabzdžius ir išlupti juos į kitą egzistavimo plotmę, tačiau pagalvokite, kaip sunku jums - turint smegenis, esančias kažkur 100 milijardų neuronų kaimynystėje - nugalėti organizmas, kurio smegenų ląstelių skaičius yra tik milijonas (100 000).

Teisingai, gyvūnas, kurio smegenys tiesiogine prasme yra tik milijoninė dalis, tokia sudėtinga, kaip jūsų, ir maždaug aguonos sėklos dydžio, gali jus pergudrauti ir manevruoti ilgiau, nei norėtumėte pripažinti.

Kad ir koks kuklus toks suvokimas yra, musių vengimo elgesio virtuoziškumas neša viltį geresnės mūsų visų ateities dirbtinio intelekto srityje viskuo, pradedant savaeigiais automobiliais ir baigiant interneto paieškos sistemomis, kurios tiksliai žino, ko iš tikrųjų ieškote žaibiška, tiksli medicininė diagnozė ir gydymas.

Siūlau musių smegenis kaip būsimo intelekto modelį, nes tas žmogus, kuris pastaruosius kelerius metus labai stengėsi kurdamas įprastesnių AI versijų programas, įskaitant populiarias mašininio mokymosi (ML) sistemas, tokias kaip „Tensor Flow“ ir „Random Forrest“.

Tokios dirbtinio intelekto sistemos gali atlikti nuostabius dalykus, tokius kaip veido atpažinimas, balso ir teksto transkripcija ir kitos „siauros“ užduotys, kurios yra labai suvaržytos, su sąlyga, kad jūs pateiksite intelektualiesiems intelektualiesiems mokymo miltelius, kad ML sistemos galėtų (ir Aš čia supaprastinu) įsiminkite kiekvieną įmanomą stimulo ženklų derinį, su kuriuo greičiausiai teks susidurti atliekant faktinę operaciją.

Tačiau ML sistemos yra žinoma „trapios“ ir sugenda, jei joms pateikiate stimulų, kurių jie dar nematė, arba jei paprašysite jų imtis siauros užduoties, kuri jiems buvo paskirta.

Dar blogiau, dirbtinio intelekto ekspertai, su kuriais konsultavausi, sutinka, kad artimiausiame intelektinės nuosavybės tyrimų horizonte nėra nieko, kas žadėtų, kad ML sistemos ar kitos AI formos būtų priartintos prie nuostabios musės smegenų veiklos.

Pagalvokite apie tai, ką daro musė, kai virtuvėje išvengiama ankstyvo žūties: nepaisant jūsų dydžio, drabužių, kambario ryškumo, krypties ar artėjimo greičio, neatsižvelgiant į kambario apšvietimo sąlygas ar dydį, formą , arba kliūčių, kurių turi vengti, kad išvengtų jūsų, spalva. Musė puikiai vykdo savo vengimo manevrus, skrisdama laiku, kad išvengtų jūsų daužymo, zigzingo ir zagingo, tuo pačiu išvengiant sienų, kabančių puodų, šaldytuvų, langų ... jūs pavadink. Tada musė turi surasti saugią vietą tūpti, nusileisti, palaukti saugaus laiko tarpo, tada pereiti aplink savavališkas kliūtis iki maisto šaltinio jūsų virtuvėje, kurios jis iš pradžių siekė.

Kitaip tariant, priešingai nei geriausi šiuolaikiniai dirbtiniai intelektai, musės smegenys yra ne tik trapios, bet ir siauros, galinčios apibendrinti tai, kas kelia grėsmę, kliūtį ar saugią vietą tūpti esant neįtikėtinai įvairioms dirgiklio sąlygoms (apšvietimas, spalva, forma, dydis, tekstūra ir kt.).

Jei tik mes sugebėtume kažkaip nukopijuoti musės smegenis kompiuterio mikroschemose ir programinėje įrangoje, galbūt mes galime sukurti AI vizualinę sistemą, kuri būtų tokia lanksti, prisitaikanti ir „nestabili“ kaip musės smegenys svarbioms programoms, tokioms kaip savarankiški automobiliai.

Atsižvelgdami į šią mintį, neuromokslininkas Louisas Schefferis ir kolegos iš Howardo Hugheso medicinos instituto, naudodami pažangias technologijas, tokias kaip „tanki rekonstrukcija“ daugeliui elektronų mikroskopo pjūvių per musės smegenis, atvaizdavo ne tik visus neuronus. muselės smegenys, bet visi sinapsiniai ryšiai tarp tų neuronų, sukuriantys pilną mažo gyvūno smegenų „junginį“.

Tai buvo nelengva užduotis, nes kad ir kokia paprasta, Dr. Scheffer ir kt. vis tiek turėjo apsibrėžti ir 100 000 musės smegenyse esančių neuronų, ir apie 20 000 000 sinapsių, kad apibūdintų šį „konektomą“.

Daktaras Schefferis ir kiti Howardo Hugheso tyrėjai padarė šį „junginį“ laisvai prieinamą dirbtinio intelekto tyrėjams, kurie jį panaudojo, norėdami rekonstruoti musės vizualinę sistemą silicio pavidalu, kad galėtų įsisavinti savaime važiuojančius automobilius, pavyzdžiui, galimybes, panašias į musės.

Žinoma, jei ši idėja pasiteisins, dirbtinio intelekto kūrėjai, rekonstruojantys musės smegenis, nežinos, kaip naujoji regėjimo sistema iš tikrųjų daro tai, ką daro, tačiau šiuo metu taip yra su „giliai besimokančiais“ neuroniniais tinklais, kurie gerai atlieka tokias užduotis kaip veido atpažinimas be neuroninių tinklų projektuotojų pirmojo supratimo, kaip jų sukurti tinklai daro tai, ką daro.

AI dizaineriai dabar žino tik tai, kad per daugelį daugybės mokymo bandymų jų sukurti neuroniniai tinklai kažkaip stebuklingai jungiasi būdais, kurie išsprendžia iškilusią problemą, be jokio gilaus supratimo apie gauto tinklo funkciją. . Dirbtinio intelekto srityje tai vadinama „juodosios dėžės“ problema, kur dirbtinis intelektas veikia, tačiau jo veikimo būdas yra uždengtas, tarsi sistema būtų užrakinta nepermatomoje juodojoje dėžutėje.

Bus ir blogų, ir gerų naujienų, jei dirbtinio intelekto kūrėjams pavyks musės smegenis įterpti į kito jūsų automobilio regėjimo sistemą.

Bloga žinia yra ta, kad nors jūsų automobilis nepriekaištingai važiuoja sudėtingoje aplinkoje (kaip tai daro musė), jis vis tiek yra „juoda dėžė“, kuriai būdingas nenuspėjamas elgesys. Pvz., Jei jūsų automobilis pamatys, kad iš techninės įrangos parduotuvės išvažiuojate su nauju musės smūgiu, jis gali užvesti savo variklį ir greitai nuvažiuoti nuo jūsų.

Bet čia yra geros naujienos: kai taip nutiks, turėtumėte sugebėti greitai rasti savo išsisukinėjantį naują automobilį, ieškodami artimiausios šviežios krūvos šunų kiaulių, kurias patikrino jūsų automobilis.