Giovanni Idili iš „OpenWorm“: smegenys, kirminai ir dirbtinis intelektas

Skelbimas

Įsivaizduokite, kad jūs esate savo kompiuterio vaizduotės paveikslas. Jūsų smegenys yra detalus kompiuterio modeliavimas dirbtinis intelektas 7 nuostabios svetainės, norinčios pamatyti naujausią dirbtinio intelekto programavimąDirbtinis intelektas dar nėra HAL nuo 2001 m.: Kosminė odisėja..., tačiau mes priartėjome. Be abejo, vieną dieną tai gali būti panašus į mokslinės fantastikos katilus, kuriuos kapojo Holivudas ... Skaityti daugiau kuris jungiasi su modeliuojamomis akimis ir raumenimis bei imituojamomis nervų galūnėmis, kurios sąveikauja su modeliuojamu pasauliu. Jūs galvojate ir jaučiatės lygiai taip pat, kaip jūs darote dabar, tačiau užuot įsidėję į pilką mėsą, jūsų protas bėga ant silicio.

Taip modeliuoti visas žmogaus smegenis yra išeitis, tačiau atvirojo kodo projektas netrukus imsis a gyvybiškai svarbus pirmasis žingsnis imituojant vieno iš paprasčiausių žinomų gyvūnų neurologiją ir fiziologiją mokslas. „OpenWorm“ komanda, kuris ką tik baigtas sėkmingas „Kickstarter“

, yra per kelis mėnesius nuo visiško C modeliavimo. elegancija, paprastas nematodų kirminas, turintis 302 neuronus. Imituotas kirminas plauks modeliuotame vandenyje, reaguos į imituojamą stimulą ir (tiek, kiek gali toks paprastas organizmas), galvoti.

Šiame interviu kalbėsime su Giovanni Idili, „OpenWorm“ projekto įkūrėju, apie jų darbą dirbtinio intelekto srityje. „OpenWorm“ komanda yra daugianacionalinė inžinierių komanda, keletą metų dirbusi su kirminų modeliavimu. Jie bendradarbiauja naudodami failų bendrinimo įrankius, tokius kaip „Google“ diskas ir „Dropbox“, o jų susitikimai viešai transliuojami kaip „Google+ Hangout“.

Dirbtinio intelekto ateitis

MUO: Labas, Giovanni! Akivaizdu, kad tai labai sudėtingas ir sudėtingas projektas. Ar galėtumėte apibūdinti ligšiolinę pažangą, padarytą modeliuojant, ir ką liko padaryti? Kaip manote, kokie bus svarbiausi ateities iššūkiai?

Džovanis: Mes padarėme didelę pažangą kirminų kūne ir jį supančioje aplinkoje, kuri atstovaus mūsų virtualiam Petri patiekalui. Mes tikime įsikūnijimu, tai reiškia, kad vakuume esančios smegenys būtų mažiau įdomios be modeliuojama aplinka - „kirminų matrica“, jei norite - kurią smegenys gali patirti per savo jutimo jutimus neuronai.

Štai kodėl pirmiausia mes įdėjome daug pastangų į kirminų kūną. Tai, ką iki šiol turime anatomiškai tiksli, suslėgta odelė, kurioje yra susitraukiančios raumenų ląstelės, ir yra užpildytas želatiną primenančiu skysčiu, kad viskas liktų vietoje. Lygiagrečiai dirbome, kad smegenys veiktų, o šiuo metu vykdome pirmuosius visos C bandymus. elegancijos neuronų tinklas (garsieji 302 neuronai).

Dabar artėjame prie to, kad galime pradėti kišti smegenis į kūną ir pamatyti, kas atsitiks. Tai nereiškia, kad kirminas „gyvas“, nes jame nėra organų ir dar trūksta daug biologinių detalių, tačiau tai leis mums uždarykite variklio sistemos kilpą, kad galėtume pradėti eksperimentuoti ir koreguoti smegenis ir raumenis, kad sukurtume įvairių rūšių kirminus lokomotyvas. Vien tai kurį laiką mus užims.

Yra du skirtingi iššūkiai - mokslinių tyrimų ir techniniai. Tyrimų uždaviniai yra tie, kurie būdingi bet kokiai mokslo įmonei. Jūs nežinote, kada užstrigsite ar dėl ko, bet vienas akivaizdus iššūkis čia yra tas, kad nors smegenys yra suplanuotos ir ryšiai tarp neuronų žinomi, mes vis dar nežino daug apie pačius neuronus ir jų ypatybes, todėl mums reikia daug nuveikti, kad galėtume juos patobulinti - reikia atlikti, bet sunkiai ir daug laiko vartoja.

Tai sudėtinga, nes gyvūnas yra labai mažas ir iki šiol nebuvo įmanoma atlikti šaudymo smegenų vaizdo in vivo. Laimei, ir tai yra labai naujausios žinios, naujos technologijos yra naudojamos tai gali mums padėti užpildyti kai kurias spragas.

Kalbant apie inžineriją, yra daug techninių iššūkių, tačiau aš sakyčiau, kad pagrindinis jų būtų modeliavimo atlikimas. Mes vykdome GPU ir klasterių modeliavimą, tačiau vis tiek modeliuoti reikia daug laiko; ten reikia nuveikti labai daug.

Naršyklės kirminų modeliavimas

MUO: Vienas iš „Kickstarter“ apdovanojimų, kuriuos suteikėte savo rėmėjams, buvo galimybė iš dalies modeliuoti kirminą jūsų naršyklėje, įskaitant raumenis. Kai baigsite daugiau modeliavimo (pvz., Smegenų), ar ketinate šiuos elementus pateikti ir naršyklėje? Kaip intensyviai bus vykdomas visas modeliavimas?

Džovanis: Taip - būtent tokia idėja. „WormSim“ bus langas į naujausią galimą modeliavimą. Kai tik padarysime didelę pažangą, pavyzdžiui, prijungsime a smegenis į modeliavimą Geeks pasveria: ar žmogus galvoja greičiau nei kompiuteris? Skaityti daugiau , tai bus perkelta į „WormSim“. Modeliavimas bus gana intensyvus, tačiau „WormSim“ architektūra šiuo metu atsieta nuo suprantame, kad mes vykdysime reikalingos infrastruktūros (GPU grupių ir pan.) modeliavimą ir tada išsaugosime rezultatai. Šie rezultatai bus perduodami „WormSim“, taigi žmonės galės nuskaityti pirmyn ir atgal imituodami, naudodami 3D kameros valdiklius ir spustelėdami daiktus bei pasiekdami modeliavimo metaduomenis.

Tolesni žingsniai

MUO: Nuo C. elegancija yra tik pradžia po nematodų, koks yra kitas žingsnis? Kokie iššūkiai kyla tarp nematodo ir sudėtingesnio organizmo?

Džovanis: Teisingai. Mes stengiamės kurti savo ateities technologijų planavimą ir norime mūsų variklis kad būtų šiek tiek panašus į LEGOS skaičiavimo biologijai, idealu, kad po C. elegancija, mes neturime pradėti nuo nulio, bet galime surinkti sudėtingesnį organizmą, pasinaudodami tuo, ką jau sukūrėme.

Kandidatai yra dėlės (10 000 neuronų) ir vaisių musės arba lervos zebrafish (abu maždaug 100 000 neuronų). Svarbu ne tik neuronų skaičius, bet ir tai, ar organizmas yra gerai ištirtas. Be abejo, praeis keleri metai, kol galėsime net pagalvoti, ar kovoti su kitais organizmais, bet jei to nori kokia nors kita grupė norėdami pradėti dirbti su bet kuriuo iš šių organizmų, mes mielai eitume aukščiau ir anapus, kad bet kokiu būdu galėtume padėti - visi mūsų įrankiai yra atviras.

Pagrindinis iššūkis yra tas, kad kuo didesnė organizmo smegenys, pavyzdžiui, pelė, turinti 75 milijonus neuronų, jūs yra priversti dirbti su populiacijomis, o ne su tiksliai apibrėžtomis neuronų grandinėmis, sudarytomis iš pagrįstų kiekių neuronai. „Uždaryti kilpą“ tampa šiek tiek kebliau. Taip pat reikia daugiau skaičiavimo galia 10 būdų, kaip aukoti savo procesoriaus laiką mokslui Skaityti daugiau , ir padaryti kažką panašaus į tai, ką bandome su C. Elegancija, simuliacija ląstelėms neapsiribojant vien tik neuronais, yra visiškai neįsivaizduojama. Kai pasieki tą makro lygį, esi priverstas dirbti su kažkuo šiurkštesnio grūdo. Bet tai įvyks, be abejo!

Patvirtinimas ir bandymas

MUO: Atsižvelgiant į tai, kad jūsų kuriama programinė įranga yra labai sudėtinga ir apima daugelio lygių modeliavimą, kaip jūs patvirtinate savo modelius, kad nustatytumėte sėkmę? Ar yra testų, kuriuos norėtumėte atlikti, bet dar negalėjote?

Džovanis: Kiekviename detalumo lygyje mes „patikriname“ savo programinės įrangos komponentus pagal eksperimentinius rezultatus. Eksperimentiniai duomenys jau yra prieinami atviroje vietoje, arba jie gaunami laboratorijose, kurios nusprendžia juos paaukoti mums. Neuronų modeliavimas turi atitikti eksperimentinius neuronų aktyvumo matavimus. Kirmėlių kūno ir jo aplinkos mechaniniai modeliavimai turi atitikti fizikos dėsnius.

Panašiai imituojamo slieko makrokomandos elgesys (plaukimas / slinkimas) turės atitikti to lygio eksperimentinius stebėjimus. Iš tikrųjų yra mūsų grupė kurie stengiasi paruošti neįtikėtiną kiekį duomenų, kad galėtume pasakyti kiekybiškai įsitikinkite, kad mūsų kirminas sukasi taip, kaip tikrasis, kai tik mūsų simuliacija bus paruošta išbandytas.

Tyrimų taikymas

MUO: Kuris tokio modeliavimo pritaikymas jus labiausiai jaudina? Kokie yra svarbiausi šios technologijos naudojimo būdai?

Džovanis: Patvirtinus tokį modeliavimą, mes galėtume atlikti eksperimentus kompiuteriu, o ne gyvais gyvūnais. Tai turi akivaizdžių pranašumų, susijusių su eksperimentų atkūrimu ir dideliu eksperimentų, kuriuos galima atlikti, skaičiumi. C. elegancija yra pavyzdinis žmogaus ligų organizmas, todėl mes kalbame apie galimą įžvalgą iš apačios į viršų nuo ligų kaip Alzhaimerio, Parkinsono ir Huntingtono, tereikia paminėti keletą - ir, tikiuosi, paspartinsite išgydymą. Ta pati technologija galėtų būti naudojama sveikų ar sergančių žmonių audinių populiacijų modeliavimui, tiesiog į variklį įdedant skirtingus modelius.

Asmeniškai mane labai jaudina tai, kaip tai, ką mes darome, galėtų padėti mums suprasti, kaip smegenys veikia labai lengvai. Įsivaizduokite, ką reiškia, jei mes galime užfiksuoti kirmino smegenis kaip parametrų rinkinį (kuris yra vis labiau įmanomas naudojant naujas vaizdo gavimo technologijas) ir įtraukite tuos pačius parametrus į savo modeliavimas. Tai gali atrodyti kaip mokslinė fantastika, tačiau prisiminimai jau yra įsodinti į gyvus gyvūnus.

Ką jums reiškia „OpenWorm“

„OpenWorm“ projekto technologija yra įdomi daugeliu lygių. Visų gyvūnų smegenų žemėlapio sudarymo ir modeliavimo technologija daro didelę įtaką, o galiausiai ir pasauliui keičiant žmogaus būklę.

Greičiau - galimybė eksperimentuoti su imituotais gyvūnais ir kruopščiai tirti ligas, skaičiavimo detalės gali įgalinti visiškai naują mokslo rūšį - eksperimentus, kuriuos masiškai atlieka kompiuteriai, kompiuteriuose. „OpenWorm“ technologija, pritaikyta didesniems organizmams, galėtų leisti mums ištirti sunkiai suvokiamas ligas, tokias kaip šizofrenija ir vėžys, visiškai naujais ir įdomiais būdais.

Ką, jūsų manymu, žmonės per dešimt metų pasiekia naudodamiesi šia technologija? Penkiasdešimt? Praneškite mums komentaruose! Galite sekti „OpenWorm“ komandą tinklalapyje www.openworm.org