OpenWorm Beyinleri, Solucanlar ve Yapay Zeka bölümlerinden Giovanni Idili

Bilgisayarınızın hayal gücünün bir ürünü olduğunuzu hayal edin. Beyniniz ayrıntılı bir bilgisayar simülasyonu - yapay zeka 7 Yapay Zeka Programlamada En Son Gören Şaşırtıcı Web Siteleri 7 Yapay Zeka Programlamada En Son Gören Şaşırtıcı Web Siteleri Yapay Zeka 2001'den itibaren henüz durmadı: Uzay Odyssey… çok yaklaşıyorum. Tabii ki, bir gün Hollywood tarafından çalkalanan bilim kurgu savaşçılarına benzetilebilir… benzetilmiş gözlere ve benzetilmiş kaslara ve benzetilmiş bir dünya ile etkileşime giren sinir uçlarına bağlanır. Şu anda olduğu gibi, tam olarak düşündüğünüz gibi hissediyorsunuz ve hissediyorsunuz, ancak gri ete uygulamak yerine, zihniniz silikon üzerinde çalışıyor.

Bütün bir insan beynini bu şekilde taklit etmek bir yoludur, ancak açık kaynaklı bir proje, bilime bilinen en basit hayvanlardan birinin nörolojisi ve fizyolojisini simüle ederek hayati bir ilk adımı atmak üzeredir. Başarılı bir Kickstarter'ı yeni tamamlayan OpenWorm ekibi, 302 nöronlu basit bir nematod solucanı olan C. elegans'ın eksiksiz bir simülasyonunu oluşturmaktan aylarca uzakta. Simüle edilmiş solucan, simüle edilmiş suda yüzecek, simüle edilen uyaranlara tepki verecek ve (bu kadar basit bir organizmanın alabileceği dereceye kadar).

Bu röportajda, OpenWorm projesinin kurucu ortağı olan Giovanni Idili ile yapay zeka alanındaki çalışmaları hakkında konuşacağız. OpenWorm ekibi, solucan simülasyonu üzerinde yıllardır çalışmakta olan çok uluslu bir mühendis ekibidir. Ortak çalışmak için Google Drive ve Dropbox gibi dosya paylaşım araçlarını kullanıyorlar ve toplantıları halka açık bir Google+ Hangout'u olarak yayınlanıyor.

Yapay Zekanın Geleceği

Giovanni Idili

MUO: Selam Giovanni! Açıkçası bu çok karmaşık ve zorlu bir proje - şimdiye kadar simülasyonda kaydettiğiniz ilerlemeyi ve yapacak ne kaldı? Sizce en önemli zorlukların ne olacağını düşünüyorsunuz?

Giovanni: Sanal petri tabağımızı temsil edecek solucanın gövdesi ve çevresindeki çevre konusunda çok ilerleme kaydettik. Düzenlemeye inanıyoruz, bir vakum içindeki beynin simülasyonlu bir ortam olmadan daha az ilginç olacağı anlamına geliyor - “solucan matrisi” eğer istersen - beynin duyusal nöronları ile yaşayabileceğini.

Bu yüzden ilk olarak solucan bedenine çok fazla çaba göstermeye başladık. Şimdiye kadar elimizde olan, kasılmalı kas hücreleri içeren ve her şeyi yerinde tutmak için jelatin benzeri bir sıvı ile doldurulmuş, anatomik olarak doğru, basınçlı bir manikürdür. Buna paralel olarak, beynin çalışmasını sağlamak için çalışıyoruz ve şu anda tüm C. elegans nöron ağının (ünlü 302 nöronları) ilk testlerini yapıyoruz..

Şimdi beyni vücuda sokmaya başlayacağımız ve ne olduğunu görebileceğimiz noktaya yaklaşıyoruz. Bu solucan olduğu anlamına gelmez “canlı”, Çünkü organları yok ve çok fazla biyolojik detay hala kayıp, ancak motor sistemindeki döngüyü kapatmamızı sağlayacak, böylece farklı türlerde solucan hareketleri oluşturmak için beyin ve kasları denemeye ve ayarlamaya başlayabiliriz. . Yalnız bu bizi bir süre meşgul edecek.

İki farklı zorluk türü vardır - araştırma zorlukları ve teknik zorluklar. Araştırma zorlukları herhangi bir bilimsel girişimin tipik sorunudur. Ne zaman veya ne zaman sıkışıp kalacağınızı bilmiyorsunuz, ama burada bariz bir zorluk, beyin haritalanmış olmasına ve nöronlar arasındaki bağlantıların bilinmesine rağmen, bireysel nöronların kendileri hakkında hala fazla bir şey bilmiyoruz. ve bize ince ayar yapmak için yapmamız gereken çok iş bırakan özellikleri - yapılabilen, ancak zor ve zaman alıcı.

Bu zordur, çünkü hayvan çok küçüktür ve şu ana kadar ateşleyen beynin in vivo görüntülenmesi imkansız olmuştur. Neyse ki ve bu çok yeni bir haber, bazı boşlukları doldurmamıza yardımcı olabilecek yeni teknikler ortaya çıkıyor.

Mühendislik açısından birçok teknik zorluk var, ancak asıl sorunun simülasyonun performansı olacağını söyleyebilirim. Simülasyonu GPU'lar ve kümeler üzerinde yürütüyoruz, ancak yine de simülasyonu yapmak çok zaman alıyor; orada yapılacak çok iş var.

Tarayıcı Solucanı Simülasyonu

MUO: Destekçilerinize verdiğiniz Kickstarter ödüllerinden biri, tarayıcınızdaki, kas sistemi de dahil olmak üzere solucanın kısmi bir simülasyonuna erişmek oldu. Simülasyonun daha fazlasını tamamladığınızda (beyin gibi), bu unsurları tarayıcıda da kullanılabilir kılmayı planlıyor musunuz? Tam simülasyonun çalışması ne kadar yoğun olacak?

Giovanni: Evet - bu kesinlikle bir fikir. WormSim, mevcut en son simülasyonun bir penceresi olacak. Bir kere önemli bir ilerleme kaydettikten sonra, bir beynini simülasyona bağlamak gibi. Geeks Tartılır: Bir İnsan Bir Bilgisayardan Daha Hızlı Düşünür mü? Geeks Tartılır: Bir İnsan Bir Bilgisayardan Daha Hızlı Düşünür mü? , bu WormSim'e aktarılacak. Simülasyon oldukça yoğun olacak, ancak WormSim mimarisi, simülasyonu gerekli altyapı (GPU kümeleri vb.) Üzerinde çalıştıracağımızdan ve bundan sonra da saklayacağımızdan ayrıştırıldı. Bu sonuçlar WormSim'e aktarılacak, böylece insanlar simülasyonda ileri ve geri tarama yapabilecek, 3D kamera kontrollerini kullanacak ve şeylere tıklayacak ve simülasyon meta verilerine erişebilecekler.

Sonraki adımlar

MUO: C. elegans daha başlangıç ​​olduğundan, nematodlardan sonra bir sonraki adım nedir? Nematod ve daha karmaşık bir organizma arasında ne gibi zorluklar ortaya çıkıyor??

Giovanni: Doğru. Gelecek için teknoloji planlamamızı oluşturmaya çalışıyoruz ve motorumuzun hesaplamalı biyoloji için biraz LEGOS gibi olmasını istiyoruz. İdeal olarak, C. elegans'tan sonra baştan başlamak zorunda değiliz, daha fazlasını bir araya getirebiliriz. Yaptığımız şeyden yararlanan karmaşık organizma.

Adaylar sülük (10k nöron) ve meyve sineği veya larva zebra balığıdır (her ikisi de yaklaşık 100k nöron). Bu sadece kaç nöron olduğu değil, aynı zamanda bir organizmanın ne kadar iyi çalışıldığı ile de ilgilidir. Diğer organizmalarla mücadele etmeyi düşünmemiz bile birkaç yıl sürecek, ancak başka bir grup bu organizmalardan herhangi birine başlamak isterse, elimizden geldiğince yardımcı olmak için yukarıda ve öteye gitmekten mutlu oluruz. - tüm araçlarımız açık.

Asıl zorluk, bir organizmanın beyni 75 milyon nöronuna sahip bir fare gibi büyüyüp büyüdükçe, makul miktarda nörondan oluşan iyi tanımlanmış nöronal devreler yerine popülasyonlarla çalışmak zorundasınızdır.. “Döngüyü kapatma” biraz daha zor olur. Ayrıca daha fazla hesaplama gücüne ihtiyacınız var 10 CPU'ya İşlem Vaktinizi Bilimine Bağış Yapmanın 10 Yolu CPU'ya Vaktinizi Vermenin 10 Yolu Bilimine ve C elegans ile çalıştığımız gibi bir şey yapıyor, hücrelere göre hücre simülasyonu nöronlarla sınırlı değil. düpedüz düşünülemez. Bu makro seviyeye ulaştığınızda, daha kaba taneli bir şeyle çalışmak zorunda kalırsınız. Ama olacak, şüphesiz!

Doğrulama ve Test

MUO: Geliştirdiğiniz yazılımın çok karmaşık olduğu ve birçok düzeyde simülasyon içerdiği göz önüne alındığında, başarınızı belirlemek için modellerinizi nasıl doğrularsınız? Yapmak istediğiniz, ancak henüz başaramadığınız testler var mı??

Giovanni: Her ayrıntı düzeyinde biz “ünite testi” Yazılım bileşenlerimiz deneysel sonuçlara karşı. Deneysel veriler zaten açıkta mevcut veya bize bağışlamaya karar veren laboratuvarlardan geliyor. Nöronal simülasyonlar, nöronal aktivite üzerindeki deneysel ölçümlerle eşleşmelidir. Solucanın vücudu ve çevresi için mekanik simülasyonlar fizik yasalarına uymak zorundadır.

Benzer şekilde, simüle edilmiş solucanın (yüzme / emekleme) makro davranışları, bu seviyedeki deneysel gözlemleri takip etmek zorunda kalacaktır. Aslında, inanılmaz miktarda veri hazırlamaya çalışan bir grubumuz var, böylece solucanımızın test edilmeye hazır olur olmaz gerçek olanla aynı şekilde kıpır kıpır kıldığını kesin olarak söyleyebiliriz..

Araştırma Uygulamaları

MUO: Bu tür bir simülasyonun hangi uygulaması sizin için en heyecan verici? İleriye dönük bu teknolojinin en önemli kullanımları nelerdir??

Giovanni: Bu tür bir simülasyon, onaylandığında, canlı hayvanlar yerine bir bilgisayarda deneyler yapmamızı sağlayabilir. Bu, deneylerin çoğaltılması ve gerçekleştirilebilecek çok sayıda deney açısından belirgin avantajlara sahiptir. C. elegans, insan hastalığı için örnek bir organizmadır, bu yüzden Alzheimer, Parkinson ve Huntington gibi hastalıklara ilişkin aşağıdan yukarıya bakış açısı kazanmaktan bahsediyoruz, sadece birkaçını isimlendirmek ve sonuç olarak tedaviyi hızlandırmaktan bahsediyoruz. Aynı teknoloji, insan dokusunun sağlıklı veya hastalıklı popülasyonlarını, motora farklı modeller yükleyerek simüle etmek için kullanılabilir..

Şahsen, yaptığımız şeyin beyinlerin nasıl izlenebilir bir ölçekte çalıştığını anlamamıza nasıl yardımcı olacağı beni çok heyecanlandırıyor. Bir solucanın beynini bir dizi parametre olarak (yeni görüntüleme teknolojilerinde giderek daha fazla mümkün hale gelir) yakalayabilir ve aynı parametreleri simülasyonumuza ekleyebilirsek, bunun ne anlama geldiğini hayal edin. Bu bilim kurgu gibi gelebilir, ama anılar canlı hayvanlara zaten yerleştirilmiş.

OpenWorm Sizin İçin Ne İfade Ediyor?

OpenWorm projesinin arkasındaki teknoloji birçok seviyede heyecan verici. Bütün hayvanların beyinlerini haritalama ve simüle etme teknolojisi, insanlık durumu için derin ve nihayetinde dünyayı değiştiren etkilere sahiptir..

Daha acil bir seviyede, benzetilmiş hayvanlar üzerinde deney yapabilme ve hastalıkları titiz, hesaplamalı bir ayrıntıda inceleme yeteneği, tamamen yeni türden bir bilim türünü sağlayabilir - bilgisayarlar tarafından toplu olarak, bilgisayarlarda yapıldı. Daha büyük organizmalara ölçeklendirilen OpenWorm teknolojisi, şizofreni ve kanser gibi kavraması zor hastalıkları tamamen yeni ve heyecan verici bir şekilde incelememize izin verebilir.