Нейронные связи и предсказание поведения: ИИ в глубинах мозга плодовой мушки

Молодой ученый Бенджамин Коули и его команда из Лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL) разработали специальную ИИ-модель мозга ^[1] обычной плодовой мушки для моделирования и понимания его работы в контексте зрительного восприятия ^[2] и поведения ^[3].

Им удалось отточить модель искусственного интеллекта ^[4] с помощью разработанной методики, получившей название “нокаутирующая тренировка”. Сначала они записали поведение ^[5] самца плодовой мушки во время ухаживания – он преследовал самку и “напевал” ей. Затем они генетически отключили определенные типы зрительных нейронов у того же самца и обучили свой ИИ обнаруживать любые изменения в его поведении. Повторив этот процесс с множеством различных типов зрительных нейронов, они смогли заставить ИИ точно предсказывать, как будет вести себя настоящая плодовая мушка в ответ на любой вид самки.

“Мы действительно можем предсказать нейронную активность вычислительно и выяснить, как конкретные нейроны ^[6] влияют на поведение”, – говорит Коули.

Кроме того, одной из ключевых находок данного исследования стало открытие того, что мозг плодовой мушки использует так называемый “популяционный код” для обработки визуальной информации. Вместо того чтобы каждый нейрон ^[7] отвечал за определенный визуальный признак, как считали ранее, множество нейронов работают вместе, создавая сложную сеть, подобную карте метро, где разные пути и станции объединяются для формирования окончательного поведенческого ответа. 

Таким образом, данная работа не только углубляет наше понимание функционирования мозга насекомых, но и намечают долгий путь к возможности прогнозирования человеческого поведения. Как подчеркивает Коули, несмотря на огромную разницу в сложности между мозгом плодовой мушки и человека (мозг плодовой мушки содержит около 100 000 нейронов, а человеческий – почти 100 миллиардов), основные принципы, вероятно, остаются схожими. Коули говорит:

“На это уйдут десятилетия работы. Но если мы сможем разобраться в этом, мы впереди планеты всей. Изучив вычисления [на мушках], мы сможем создать более совершенную искусственную визуальную систему для человека”.