Команда исследователей научила искусственный интеллект предсказывать действия плодовой мушки дрозофилы. Это поможет понять поведение насекомых и работу зрительной системы. Исследование опубликовано в журнале Nature.
Многообразие форм поведения, наблюдаемое у животных, возникает благодаря сенсорной обработке и моторному контролю. Чтобы понять, почему животные совершают те или иные действия, ученые создают модели, которые предсказывают не только нейронные реакции в целом, но и вклад каждого отдельного нейрона в поведение.
Команда ученых попробовал создать нейросеть, которая могла бы предсказывать действия плодовой мушки. Сначала они запомнили поведение самца дрозофилы фруктовой во время ухаживания — он преследовал самку и пел для нее. Далее исследователи «заглушили» у него определенные типы зрительных нейронов и обучили ИИ-модель распознавать любые изменения в его поведении. Ученые повторили этот процесс с множеством разных типов нейронов, и таким образом добились того, что ИИ-модель смогла с точностью предсказывать, как самец дрозофилы фруктовой будет реагировать при виде самки.
Модель предсказывает нейронную активность с помощью вычислений и помогает изучать влияние конкретных нейронов на поведение. Она также помогла команде обнаружить, что для обработки визуальных данных мозг дрозофилы использует «популяционный код». Это значит, что активность отдельных нейронов не содержит никакой информации и смысл нужно искать в паттернах объединенной активности — множестве комбинаций нейронов. Ранее считалось, что каждый тип нейронов отвечает отдельно за каждую визуальную функцию.
Ученые отмечают, что пока искусственный интеллект не способен предсказывать поведение человека, так как его мозг намного сложнее. В мозге дрозофилы фруктовой насчитывается около 100 тысяч нейронов, в то время как в человеческом — почти 100 миллиардов.
Ученые не теряют надежды, что однажды их ИИ-модель сможет разобраться в данных, лежащих в основе зрительной системы человека. В будущем они надеются построить более совершенную искусственную зрительную систему.
