兰宇生物完成数亿元D轮融资，华兴医疗产业基金领投
06-18
雷锋网注：图片来自Deepmind和哈佛大学的论文。
人们可以像实验老鼠一样研究人工智能吗？ DeepMind 和哈佛大学的研究人们似乎是这么认为的——具体来说，研究人员创建了一款由 AI 驱动的虚拟鼠标来执行各种复杂的任务。
然后，他们使用神经科学技术来了解虚拟鼠标的“大脑”如何控制其运动。
当今最先进的人工智能是由人工神经网络驱动的，这是一种由称为“神经元”的连接组件组成的机器学习算法。
在某些方面，这些“神经元”成分受到大脑结构的启发，尽管它们以非常不同的方式运作，但越来越多的研究人员认为，将两者进行比较可以增进我们对神经科学的理解。
理解还可以让人工智能变得更聪明。
雷锋网了解到，基于上述观点，研究人员打造了3D AI鼠标模型。
特殊之处在于，该模型完全复制了真实小鼠的生物学特性。
在虚拟环境中，AI豚鼠由其神经网络控制。
研究人员还表明，他们可以使用神经科学技术来分析生物大脑活动，以了解神经网络如何控制小鼠的运动。
该研究的合著者、哈佛大学博士后研究员杰西·马歇尔表示，通过让研究人员用不同程度的虚拟生物测试不同的神经网络，看看它们在应对复杂挑战时的表现如何。
他说：典型的神经科学实验研究执行单一动作（例如敲击杠杆）的动物的大脑，而大多数机器人都是为了执行特定任务（例如打扫房间）而设计的。
对模拟小鼠的研究是我们努力了解大脑如何实现灵活性并利用我们获得的有用信息来设计具有类似能力的人工智能体的开始。
AI老鼠的肌肉和关节特征，以及视觉能力和本体感觉，都是基于真实老鼠的测量结果。
其中，本体感觉指的是反馈系统，它告诉小鼠它们的身体部位在哪里以及这些部位如何运动。
研究人员随后训练了一个神经网络，引导人工智能小鼠完成跳过峡谷、在迷宫中觅食、逃离丘陵环境以及准确触摸模拟物体等任务。
一旦人工智能小鼠能够成功完成任务，研究团队就会分析它们的神经活动记录，利用神经科学的技术来了解神经网络如何实现运动控制。
由于研究人员已经构建了为模拟小鼠提供动力的人工智能，因此人工智能小鼠的许多行为都是预料之中的。
但有趣的是，在实验中，神经活动似乎比直接控制肌肉和肢体运动的时间更长。
哈佛大学研究生迭戈·阿尔达隆多（Diego Aldarondo）表示：“这意味着网络反映了抽象尺度的行为，例如跑步、跳跃、旋转和其他直观的行为类别。
”这是一种以前认为只存在于动物中的认知模型。
DeepMind 高级研究科学家 Josh Merel 表示，他们现在已经开源了 AI 豚鼠，希望其他研究人员可以将其作为进一步研究的基础。
加拿大麦吉尔大学的神经科学家布莱克·理查兹没有参与这项研究。
他认为，虽然神经网络在生理上并不现实，但它们可以捕获足够重要的神经处理特征，从而对影响行为的神经活动的后果做出有用的预测。
这种训练神经网络的方法可以更轻松地收集数据以与真实的生物数据进行比较。
他补充道，“这些虚拟大脑生成的数据可能比动物真实大脑生成的数据更有价值。
”加拿大女王大学神经科学家斯蒂芬·斯科特表示，尽管人们必须对人工神经网络和生物神经网络之间的区别保持谨慎。
比较太多了，但这种方法可能是探索行为神经基础的一种富有成效的方法。
雷锋网注：本文编译自IEEE Spectrum。
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