人工智能模型模仿果蝇大脑：镜头

科学家创建了一个虚拟大脑网络，可以预测活体大脑中单个神经元的行为。

该模型基于果蝇的视觉系统，为科学家提供了一种在计算机上快速测试想法的方法，而无需花费数周或数月的时间进行涉及实际苍蝇或其他实验室动物的实验。

霍华德休斯医学研究所 (HHMI) 下属 Janelia 研究园区的研究小组负责人 Srini Turaga 表示：“现在我们可以先猜测一下苍蝇的大脑是如何运作的，然后再进行实验测量。”

该方法在期刊中进行了描述 自然， 还表明，如果像 ChatGPT 这样耗电的人工智能系统使用活体大脑中的一些计算策略，可能会消耗更少的能源。

果蝇的大脑“体积小，而且节能”，图宾根大学教授、这项研究的作者雅各布·马克 (Jakob Macke) 说。“它能够进行很多计算。它能够飞翔，能够行走，能够探测捕食者，能够交配，能够生存——仅使用 100,000 个神经元。”

相比之下，人工智能系统通常需要拥有数百亿个晶体管的计算机。在全球范围内，这些系统消耗的电量相当于一个小国的电量。

冷泉港实验室的计算神经科学家本·克劳利 (Ben Crowley) 表示：“当我们现在考虑人工智能时，首要任务是让这些系统更加节能。”他并未参与这项研究。

他说，借鉴果蝇大脑的策略可能是实现这一目标的一种方法。

基于生物学的模型

虚拟大脑网络的建立得益于十多年来对果蝇大脑组成和结构的深入研究。

这项研究的大部分工作是由霍华德休斯医学研究所 (HHMI) 完成或资助的，目前该研究所已经绘制出了昆虫大脑中每个神经元和每个连接的图谱。

Turaga、Macke 和博士生 Janne Lappalainen 是团队的一员，他们认为可以利用这些地图创建一个计算机模型，该模型的行为方式与果蝇的视觉系统非常相似。该系统占动物大脑的大部分。

研究团队从苍蝇的连接组开始，这是一张神经元之间连接的详细图谱。

“这可以告诉你信息如何从 A 流向 B，”Macke 说，“但它并没有告诉你系统实际上采用的是哪条（路径）。”

科学家已经能够观察到活体果蝇大脑中的这一过程，但他们无法实时捕捉数千个神经元对信号做出反应的活动。

“大脑非常复杂，我认为我们能够理解它们的唯一方法就是建立精确的模型，”麦克说。

换句话说，通过在计算机上模拟大脑或大脑的一部分。

因此，研究小组决定创建一个大脑回路模型，使果蝇能够检测运动，例如快速移动的手或苍蝇拍的接近。

“我们的目标不是打造世界上最好的运动探测器，而是找到像苍蝇一样运动的探测器。”

研究团队首先从 64 种神经元的虚拟版本开始，所有神经元的连接方式与苍蝇的视觉系统相同。然后网络“观看”描述各种运动的视频片段。

最后，要求人工智能系统研究视频片段播放时神经元的活动。

最终，该方法产生了一个模型，可以预测人工网络中的每个神经元对特定视频的反应。值得注意的是，该模型还预测了在早期研究中看过相同视频的实际果蝇的神经元的反应。

脑科学和人工智能的工具

虽然描述该模型的论文刚刚发表，但该模型本身已经问世一年多了。脑科学家已经注意到了这一点。

考利的实验室研究大脑如何对外界刺激作出反应，他说：“我在自己的工作中也使用了这个模型。”他说这个模型帮助他判断想法是否值得在动物身上进行测试。

该模型的未来版本预计将超越视觉系统，并包含检测运动以外的任务。

“我们现在有一个计划，关于如何构建可以进行有趣计算的大脑全脑模型，”Macke 说。