人工智能虛擬老鼠讓我們了解大腦如何控制復(fù)雜 協(xié)調(diào)的運(yùn)動(dòng)

人類和動(dòng)物移動(dòng)的敏捷性是進(jìn)化的奇跡，至今沒有機(jī)器人能夠與之媲美。為了幫助探究大腦如何控制運(yùn)動(dòng)的奧秘，哈佛大學(xué)的神經(jīng)科學(xué)家創(chuàng)造了一只虛擬老鼠，它擁有一個(gè)人工大腦，可以像真正的嚙齒動(dòng)物一樣四處移動(dòng)。

有機(jī)體和進(jìn)化生物學(xué)系教授 Bence Ölveczky 帶領(lǐng)一組研究人員與谷歌 DeepMind AI 實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家合作，構(gòu)建了一個(gè)生物力學(xué)上逼真的老鼠數(shù)字模型。他們利用真實(shí)老鼠記錄的高分辨率數(shù)據(jù)，訓(xùn)練了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(虛擬老鼠的“大腦”)，以控制物理模擬器MuJoco中的虛擬身體，其中存在重力和其他力。

Ölveczky 是訓(xùn)練(真實(shí))老鼠學(xué)習(xí)復(fù)雜行為以研究其神經(jīng)回路的專家，他表示，研究人員在《自然》雜志上發(fā)表的研究發(fā)現(xiàn)，虛擬控制網(wǎng)絡(luò)中的激活可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)從產(chǎn)生相同行為的真實(shí)老鼠大腦測(cè)得的神經(jīng)活動(dòng)。

Ölveczky 表示，這一壯舉代表了一種研究大腦如何控制運(yùn)動(dòng)的新方法，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和人工智能的進(jìn)步以及自由行為動(dòng)物的 3D 運(yùn)動(dòng)跟蹤。

Ölveczky 表示，這次合作“太棒了”。“DeepMind 開發(fā)了一套流程來訓(xùn)練生物力學(xué)代理在復(fù)雜環(huán)境中移動(dòng)。我們只是沒有資源來運(yùn)行這樣的模擬，來訓(xùn)練這些網(wǎng)絡(luò)。”

同樣，與哈佛大學(xué)的研究人員合作“對(duì)我們來說也是一個(gè)真正激動(dòng)人心的機(jī)會(huì)”，合著者兼谷歌 DeepMind 研究高級(jí)總監(jiān) Matthew Botvinick 說。

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