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Nature:利用人工智能模拟大脑中的网格细胞

来源:本站原创 2018-05-17 21:59

2018年5月17日/生物谷BIOON/---根据一项新的研究,一种计算机程序能够学着在空间中进行导航,并且自发地模拟网格细胞(grid cell)---有助动物在它们的环境中进行导航的神经元---的电活动。相关研究结果发表在2018年5月17日的Nature期刊上,论文标题为“Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents”。
图片来自Matjaz Slanic/iStock。

挪威卡夫利系统神经科学研究所神经科学家Edvard Moser(未参与这项研究)说,“这篇论文是出乎意料之外的,也是非常令人激动人心的。令人吃惊的是,从一种完全不同的角度获得的这种计算机模型最终呈现出我们从生物学中知道的网格模式。”Moser与神经科学家May-Britt Moser和John O'Keefe一起发现了网格细胞,也因此他们三人获得了2014年的诺贝尔生理学或医学奖。

当科学家们训练出一种人造神经网络以虚拟大鼠的形式在模拟环境中导航时,他们发现这种算法产生的活动模式类似于人类大脑中的网格细胞的活动模式。论文共同通信作者、英国伦敦大学学院研究员Caswell Barry 说,“我们想要看看我们是否能够建立一种执行合适任务的人工网络,这样它才能真正地模拟网格细胞。令人吃惊的是,它非常良好地发挥作用。”

Barry及其团队随后在一种更复杂的迷宫般的环境中测试了这个程序,结果发现这些虚拟大鼠不仅走到终点,而且它们在这项任务中比人类专家表现得更好。

论文共同通信作者、谷歌公司旗下的人工智能公司DeepMind资深研究员Dharshan Kumaran说,“它正在做各种动物所做的事情,那就是尽可能选择直接路线,而且当存在捷径时就尽可能地走捷径。”

DeepMind的研究人员希望利用这些类型的人工神经网络研究大脑的其他部分,比如那些涉及理解声音和控制肢体的大脑区域。论文共同通信作者、DeepMind研究科学家Andrea Banino说,“经证实,利用传统的神经科学方法理解它们是非常困难的,因此,在未来,如果我们能够改进这些人造模型,那么我们就可能利用它们了解其他的大脑功能。这将是朝大脑理解的未来迈出一大步。”(生物谷 Bioon.com)

参考资料:

Andrea Banino, Caswell Barry, Benigno Uria et al. Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents. Nature,17 May 2018, 557(7705):429–433, doi:10.1038/s41586-018-0102-6

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