Durchsuchen von Rattengehirnen nach Hinweisen zur Herstellung intelligenterer Maschinen

Größere Datensätze und schnellere Computer haben in jüngster Zeit einen enormen Fortschritt – und Investitionen – in die künstliche Intelligenz ermöglicht. David Cox von Harvard glaubt, dass der nächste große Sprung davon abhängen wird, was im Kopf einer Ratte passiert, wenn sie Videospiele spielt.

Cox leitet ein 28-Millionen-Dollar-Projekt namens Ariadne, das vom US-Büro des Direktors des Nationalen Geheimdienstes finanziert wird und nach Hinweisen in Säugetiergehirnen sucht, um Software intelligenter zu machen. „Dies ist ein riesiger, mondschussartiger Versuch, ins Gehirn zu gehen und zu sehen, welche Hinweise und Tricks sich dort verstecken, damit wir sie finden können“, sagte er heute auf der EmTech MIT 2016.

Mit ein wenig zusätzlichem Rauschen (unten rechts) kann ein Computer dazu verleitet werden, zu denken, dass ein Bild von MIT Technology Review Der Chefredakteur von , Jason Pontin, ist in Wirklichkeit ein Strauß.



Jüngste Fortschritte bei Aufgaben wie Bilderkennung und Übersetzung sind darauf zurückzuführen, dass mehr Rechenleistung hinter eine Technik namens Deep Learning gestellt wurde, die lose von den Neurowissenschaften inspiriert ist. Aber Cox weist darauf hin, dass diese Software trotz besserer Spracherkennung und Beherrschung des Go-Spiels immer noch nicht sehr schlau ist.

Beispielsweise ist es einfach, Fotos so zu ändern, dass Deep-Learning-Software Dinge erkennt, die nicht vorhanden sind . Cox zeigte ein Foto von MIT Technology Review Der Chefredakteur von , der auf subtile Weise verändert wurde, um für Bilderkennungssoftware als Strauß zu erscheinen. (Sie können diesen Trick selbst ausprobieren, indem Sie dies verwenden Online-Demo von Cox's Lab .)

Cox hob auch hervor, dass die Software Tausende von beschrifteten Beispielen benötigt, um einen neuen Objekttyp zu erkennen. Menschenkinder können anhand eines einzigen Beispiels lernen, einen neuen Gegenstand zu erkennen, beispielsweise eine neue Art von Werkzeug.

Cox sagte, dass eine genauere Betrachtung des Gehirns der beste Weg ist, um diese Mängel zu beheben. Wir glauben, dass das Gehirn über diese anfängliche lose Inspiration hinaus noch etwas bieten kann, sagte er.

Das Ariadne-Projekt begann erst im Januar, aber Cox fordert Ratten bereits mit Videospielen heraus, die darauf ausgelegt sind, ihre visuellen Erkennungsfähigkeiten zu trainieren. Mit neu entwickelten Mikroskopen beobachten die Forscher die Aktivität von Zellen im Gehirn und versuchen herauszufinden, wie die Neuronen die Welt interpretieren.

Das ist wie ein Abhören einer riesigen Anzahl von Zellen im Gehirn; Sie sehen zu, wie die Ratte einen Gedanken hat, sagte Cox. Wir können beispiellose Fragen darüber stellen, wie das Gehirn Berechnungen durchführt.

Ein weiterer Strang des Projekts besteht darin, zu versuchen, die Konnektivität und Struktur von Neuronen in Rattengehirnen in 3-D zu rekonstruieren, indem Stapel von 30-Nanometer-Schnitten von Gehirngewebe verwendet werden, die mit einem Elektronenmikroskop bearbeitet wurden.

Die entstehenden 3D-Modelle sind teuflisch komplex. Neurowissenschaftler wissen immer noch nicht, was all die verschiedenen Zellen tun. Aber Cox sagt, dass ihre verwirrende Komplexität ermutigend ist, weil sie darauf hindeutet, dass Gehirne uns noch viel mehr darüber beibringen können, wie man künstliche Intelligenz baut.

Dies ist einer dieser rauchenden Colts – es passieren noch viel mehr Dinge, sagte er. Wir hoffen, dass wir durch dieses Verständnis Deep-Learning-Systeme entwickeln können, die näher an dem sind, was das Gehirn tut.

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