здесь про когнитивную экспериментальную психологию
сайт: http://cogitolab.ru
по всем вопросам: @marly616
Post #483
220
Цифровая муха водит машину, разгадывает кубик Рубика и пишет тексты🪰
Исследователи получили практически полный коннектом плодовой мушки Drosophila, карту её нейронов и десятков миллионов синаптических связей.
🧠 Коннектом может подсказать нам, какие связи есть в нервной системе. Но он не может подсказать, как во времени меняется активность, как система обучается, как влияет состояние тела и как всё это вместе порождает поведение.
Тем не менее на основе этой структуры уже строят вычислительные модели, которые после обучения могут, например, управлять виртуальной машиной и собирать кубик Рубика.
🚗 Например, коннектом-модель мухи обучили управлять машиной: получать изображение дороги, обрабатывать его через сеть, связанную с реальным коннектомом мухи, и выдавать команду руления.
🧹 Другие энтузиастские реализации пытаются заставить виртуальную муху ходить, исследовать пространство, чистить усики и тянуть хоботок к еде. Причем движение должно возникать из активности смоделированной нервной системы, а не быть прописано обычными if-else. И кстати это уже очень интересная задача для понимания поведения.
🌟 Есть даже проекты, где цифровую муху используют для генерации заголовков статей, а в журналистском эксперименте WIRED её коннектом обучали на заголовках и получили собственный генератор идей.
🎮 Существуют совсем безумные демки, где коннектом пытаются использовать для игр, решения головоломок и прочих задач.
И тут возникает вопрос, который важно понять:
А что значит «научили»?
Если система после обучения стала выбирать правильный поворот: она научилась?
В функциональном и вычислительном смысле, возможно, да.
Но означает ли это, что мы можем сопоставить подобное научение и поведение живой и реально существующей системы?
Кажется, нет.
Во-первых, одно и то же действие может быть результатом совершенно разных внутренних механизмов.
Во-вторых, в случае с коннектомом мухи мы имеем дело с вычислительным моделированием поведения, которое существует уже десятилетие. И даже не приближены к тому, чтобы гипотетировать о возможных причинах поведения реальной мухи. Просто архитектура стала другой и более сложной.
📢 Важно помнить, что сама по себе карта не превращает модель в объяснение работы мозга и тем более поведения.
🐈 Поэтому это скорее новый и впечатляющий инструмент вычислительной нейронауки. Но, кстати, потенциально мощный: на таких моделях можно проверять гипотезы о нейронных механизмах, и возможно, заимствовать биологические архитектуры для робототехники и ИИ.
❤️ Интереснее другое:
можем ли мы, зная структуру нервной системы, воспроизвести её обучение, восприятие и поведение и тем самым понять, какие процессы реально происходят внутри?
🤷♀️
Это нейрооткрытие очень напоминает кейс с полной расшифровкой генома человека. Карта получена, но при этом осмысленного понимания того, как эта система работает, нет.
🪰 Интерактивная цифровая муха
🧠 Коннектом мухи
cogito
Исследователи получили практически полный коннектом плодовой мушки Drosophila, карту её нейронов и десятков миллионов синаптических связей.
🧠 Коннектом может подсказать нам, какие связи есть в нервной системе. Но он не может подсказать, как во времени меняется активность, как система обучается, как влияет состояние тела и как всё это вместе порождает поведение.
Тем не менее на основе этой структуры уже строят вычислительные модели, которые после обучения могут, например, управлять виртуальной машиной и собирать кубик Рубика.
🚗 Например, коннектом-модель мухи обучили управлять машиной: получать изображение дороги, обрабатывать его через сеть, связанную с реальным коннектомом мухи, и выдавать команду руления.
🧹 Другие энтузиастские реализации пытаются заставить виртуальную муху ходить, исследовать пространство, чистить усики и тянуть хоботок к еде. Причем движение должно возникать из активности смоделированной нервной системы, а не быть прописано обычными if-else. И кстати это уже очень интересная задача для понимания поведения.
🌟 Есть даже проекты, где цифровую муху используют для генерации заголовков статей, а в журналистском эксперименте WIRED её коннектом обучали на заголовках и получили собственный генератор идей.
🎮 Существуют совсем безумные демки, где коннектом пытаются использовать для игр, решения головоломок и прочих задач.
И тут возникает вопрос, который важно понять:
А что значит «научили»?
Если система после обучения стала выбирать правильный поворот: она научилась?
В функциональном и вычислительном смысле, возможно, да.
Но означает ли это, что мы можем сопоставить подобное научение и поведение живой и реально существующей системы?
Кажется, нет.
Во-первых, одно и то же действие может быть результатом совершенно разных внутренних механизмов.
Во-вторых, в случае с коннектомом мухи мы имеем дело с вычислительным моделированием поведения, которое существует уже десятилетие. И даже не приближены к тому, чтобы гипотетировать о возможных причинах поведения реальной мухи. Просто архитектура стала другой и более сложной.
📢 Важно помнить, что сама по себе карта не превращает модель в объяснение работы мозга и тем более поведения.
🐈 Поэтому это скорее новый и впечатляющий инструмент вычислительной нейронауки. Но, кстати, потенциально мощный: на таких моделях можно проверять гипотезы о нейронных механизмах, и возможно, заимствовать биологические архитектуры для робототехники и ИИ.
❤️ Интереснее другое:
можем ли мы, зная структуру нервной системы, воспроизвести её обучение, восприятие и поведение и тем самым понять, какие процессы реально происходят внутри?
🤷♀️
Это нейрооткрытие очень напоминает кейс с полной расшифровкой генома человека. Карта получена, но при этом осмысленного понимания того, как эта система работает, нет.
🪰 Интерактивная цифровая муха
🧠 Коннектом мухи
cogito
- ❤ 12
- 👻 4
- 🤔 3
- 👾 1
