Tyto trippy obrazy byly navrženy umělou inteligencí k nadměrné stimulaci neuronů.
Aby zjistili, které neurony viděly u opic nejšpecifičtější neurony, navrhli vědci algoritmus s názvem XDREAM, který vytváří obrazy, které vypalují neurony více než jakýkoli přirozený obraz, který vědci testovali. Jak se obrázky vyvíjely, začaly vypadat jako zkreslené verze podnětů z reálného světa. Studie byla publikována v časopise 2. května. Buňka.
“Když jim byl tento nástroj poskytnut, buňky začaly zvyšovat rychlost střelby nad úrovně, které jsme dříve viděli, dokonce i s předem vybranými normálními obrazy, aby se dosáhlo nejvyšší rychlosti střelby,” vysvětluje Carlos Ponce, jeden z prvních autorů. následuje postdoktorandka Margaret Livingstoneové v laboratoři Harvard Medical School a nyní v St. Člen fakulty univerzity Louis Washington.
“To, co se začalo objevovat během každého experimentu, byly obrazy, které si pamatují tvary ve světě, ale nebyly to skutečné objekty na světě,” říká. „Dívali jsme se na něco, co navzájem používají jazykové buňky.“
Vědci věděli, že neurony ve vizuální kůře mozků primátů reagují na složité obrazy, jako jsou tváře, a většina neuronů je vysoce selektivní ve svých preferencích obrazu. Předchozí studie zaměřené na preference nervů používaly mnoho přirozených obrazů ke zjištění, které obrazy vypálily většinu neuronů. Tento přístup je však omezen skutečností, že ne všechny možné obrazy lze prezentovat, aby plně pochopily, co bude nejlépe stimulovat buňku.
Algoritmus XDREAM používá rychlost střelby neuronu k vedení vývoje nového syntetického obrazu. Během několika minut cykluje řadou obrázků, mění je, kombinuje a poté zobrazuje novou sadu obrázků. Zpočátku vypadaly obrazy jako zvuk, ale postupně se vyvinuly do tvarů, které připomínaly tváře, nebo něco, co bylo kolem zvířete patrné, jako například jídlo vystřelené v místnosti se zvířaty nebo známí lidé v chirurgických pláštích. Algoritmus vyvinul Will Xiao v laboratoři Gabriela Kreimana v dětské nemocnici a testoval na skutečných neuronech na Harvardské lékařské škole.
“Největší výhodou tohoto přístupu je, že umožňuje neuronu vytvářet obrazy podle vlastního výběru od nuly pomocí nástroje, který není příliš omezený, může vytvářet cokoli na světě nebo dokonce věci, které na světě nejsou.” “Říká Ponce.”
„Tímto způsobem jsme vyvinuli super stimulant, který vede buňku lépe, než jakýkoli přirozený stimul, který si dokážeme představit,“ říká Livingstone. “Tento přístup vám umožňuje použít umělou inteligenci k pochopení toho, co nejvíce spouští neurony.” Jedná se o zcela neutrální způsob, díky kterému buňka opravdu chce to, co chce, a vypálí z toho více. “
Z této studie se vědci domnívají, že viděli, že se mozek naučil extrahovat statisticky relevantní vlastnosti ze svého světa. “Vidíme, že mozek analyzuje vizuální scénu a řídí se zkušenostmi a získává informace, které jsou pro jednotlivce důležité v průběhu času,” říká Ponce. „Mozek se přizpůsobuje svému prostředí a kóduje ekologicky důležité informace nepředvídatelnými způsoby.“
Tým věří, že tuto technologii lze použít na jakýkoli neuron v mozku, který reaguje na smyslové informace, jako jsou sluchové neurony, neurony v hipokampu a neurony v prefrontální kůře, kde lze získat přístup k vzpomínkám. “To je důležité, protože když vědci v oblasti umělé inteligence vyvíjejí modely, které fungují stejně dobře jako mozek, nebo ještě lépe, budeme stále muset pochopit, které sítě mohou jednat bezpečněji a podporovat lidské cíle,” říká. Ponce. „Účinnější umělá inteligence může být založena na pochopení toho, jak mozek funguje.“
Tato práce byla podpořena granty od National Institutes of Health a National Science Foundation.
Zdroj příběhu:
Materiály poskytované Stiskněte buňku. Poznámka: Obsah lze upravovat podle stylu a délky.
