ربما تعلم طبق من الخلايا العصبية لعب البونج (خطأ)

تكبير / في الثقافة ، تشكل الخلايا العصبية تلقائيًا الهياكل اللازمة للتواصل مع بعضها البعض. صور جوان جارتنر / جيتي

من أكثر التطورات إثارة في الذكاء الاصطناعي تطوير الخوارزميات التي يمكنها تعلم قواعد النظام بمفردها. كان لابد من إعطاء الإصدارات المبكرة لأشياء مثل خوارزميات اللعبة أساسيات اللعبة. ولكن الإصدارات الأحدث لا تحتاج إلى ذلك: فهي تحتاج فقط إلى نظام يتتبع مكافآت معينة مثل النتيجة ، ويمكنهم تحديد الإجراءات التي تزيد من ذلك بدون بحاجة إلى وصف رسمي لقواعد اللعبة.

يذهب مقال نشرته مجلة Neuron إلى أبعد من ذلك باستخدام الخلايا العصبية الحقيقية المزروعة في صندوق مملوء بالأقطاب الكهربائية. أضاف هذا مستوى إضافيًا من التعقيد ، حيث لم تكن هناك طريقة لمعرفة ما يمكن أن تجده الخلايا العصبية مجزيًا. قد تخبرنا حقيقة أن النظام قد نجح على ما يبدو شيئًا ما عن كيفية قيام الخلايا العصبية بتنظيم استجاباتها للعالم الخارجي ذاتيًا. قل مرحباً لـ DishBrain

يطلق الباحثون الذين يقفون وراء هذا العمل الجديد ، والذين كان مقرهم في ملبورن ، أستراليا ، على نظامهم DishBrain. وهي مبنية ، نعم ، على طبق به مجموعة من الأقطاب الكهربائية في أسفل الطبق. عندما تنمو الخلايا العصبية في الطبق ، يمكن لهذه الأقطاب أن تفعل شيئين: اكتشاف نشاط الخلايا العصبية الموجودة فوقها أو تحفيز هذه الأقطاب الكهربائية. تعتبر الأقطاب الكهربائية كبيرة بالنسبة لحجم الخلايا العصبية ، لذا فإن الاستشعار والتحفيز (الذي يمكن اعتباره مشابهًا لقراءة المعلومات وكتابتها) يتضمن مجموعة صغيرة من الخلايا العصبية ، وليس وحدها.

علاوة على ذلك ، يعد هذا طبقًا قياسيًا للثقافة ، مما يعني أنه يمكن استنبات مجموعة متنوعة من أنواع الخلايا فيه. في بعض تجارب التحكم ، استخدم الباحثون خلايا لا تستجيب للإشارات الكهربائية. في هذه التجارب ، اختبر الباحثون نوعين من الخلايا العصبية: تشريح بعضها من أجنة الفئران ، والبعض الآخر ينتج عن تحفيز الخلايا الجذعية البشرية لتكوين الخلايا العصبية. في كلتا الحالتين ، كما رأينا في تجارب أخرى ، شكلت الخلايا العصبية تلقائيًا روابط فيما بينها ، مما أدى إلى إنشاء شبكات لها نشاط تلقائي.

على الرغم من مرونة الأجهزة تمامًا ، إلا أن الباحثين قاموا بتكوينها كجزء من نظام الحلقة المغلقة باستخدام وحدة تحكم الكمبيوتر. في هذا التكوين ، تم تعريف الأقطاب الكهربائية في مناطق قليلة من الطبق على أنها تأخذ مدخلات من DishBrain ؛ يطلق عليهم مجتمعين المنطقة الحركية لأنهم يتحكمون في استجابة النظام.

تم تخصيص ثماني مناطق أخرى لتلقي المعلومات في شكل تحفيز من الأقطاب الكهربائية ، والتي تعمل مثل المنطقة الحسية في الدماغ. يمكن للكمبيوتر أيضًا استخدام هذه الأقطاب الكهربائية لتقديم ملاحظات للنظام ، والتي سنغطيها أدناه.

يقدمون معًا كل ما تحتاجه الشبكة العصبية لمعرفة ما يحدث في بيئة الحوسبة. تسمح الأقطاب الكهربائية للمحرك للخلايا العصبية بتعديل سلوك البيئة ، وتتلقى الخلايا العصبية الحسية معلومات حول حالة البيئة بالإضافة إلى إشارة حول ما إذا كانت أفعالها ناجحة. النظام عام بما يكفي بحيث يمكن إعداد جميع أنواع البيئات في جزء الحوسبة من التجربة ، إلى حد كبير أي شيء تغير المدخلات البسيطة البيئة.

اختار الباحثون بونج .

بونج يلتقي علم الأعصاب النظري تعتبر

لعبة البونج ، من نواح كثيرة ، خيارًا رائعًا. تتضمن البيئة عددًا قليلاً من المتغيرات: موقع المضرب وموقع الكرة. يمكن للمضرب أن يتحرك في سطر واحد فقط ، لذا فإن الجزء المتحرك في الأشياء يحتاج فقط إلى مدخلين: لأعلى أو لأسفل. وهناك مكافأة واضحة على تصحيح الأمر: تتجنب حالة النهاية حيث تتجاوز الكرة المجاذيف وتتوقف اللعبة. هذا إعداد رائع لاختبار شبكة عصبية بسيطة.

ولكن هناك مشكلة ملحوظة هنا: لا يوجد سبب يدعو الخلايا العصبية إلى اعتبار الحالة التي لا تزال فيها الكرة تلعب مجزية. لذلك لا توجد طريقة للبشر لمعرفة نوع الإشارة التي يجب أن يولدها الكمبيوتر للإشارة إلى نجاح الشبكة العصبية. وبدون هذا النوع من الإشارات ، لا يمكن للشبكة العصبية تعلم أي شيء.

هذا هو المكان الذي تحول فيه فريق البحث ...