Ведущие технологические компании вроде Apple, Google и Facebook массово нанимают нейробиологов. Их знания по поведению животных применяются для разработки новых технологий – от механизмов устранения посторонних звуков во время звонка и интерфейсов типа Siri.

Ученые прогнозируют, что в будущем, благодаря нейробиологии, удастся создать настоящий технологический прорыв и разработать искусственный интеллект, способный самостоятельно анализировать информацию и принимать решения. И все это – благодаря исследованию поведения животных вроде мышей, птиц и рыб, говорится в материале Bloomberg.

Искусственный интеллект

Современные нейросети являются достаточно развитыми. Они могут распознавать лица, создавать реалистичные фото и писать книги . Это больше, чем мог делать перцептрон – прототип всех современных нейросетей, изобретенный в 1958 году, который мог лишь отличать на фото мужчину от женщины.

И несмотря на все это, нейросети до сих пор остаются всего-навсего обрабатывающими двигателями, предназначенными для выполнения ряда статистических расчетов и выявления закономерностей, и имеют не так много общего с нейронами, от которых получили свое название.

Спецпроекти

Цифровая эпидемия. Как возникли компьютерные вирусы и кто их создает

Однако сейчас границы становятся все более размытыми. Технологическая индустрия активно работает на разработкой общего искусственного интеллекта, который будет способен понимать и выполнять любые интеллектуальные задачи так же, как человек.

Ряд специалистов компьютерных наук и нейрологов считают, что секрет к созданию умных роботов заключается в понимании того, как именно функционирует мозг братьев наших меньших, а именно – как действуют их нейроны во время различных процессов.

Механизмы обучения роботов

Так, исследователи Гарвадского научного института Роуланда изучают мозг мышей. Грызунам дают выполнять определенные задачи и фиксируют, какой является реакция нейронов. Одной из таких задач является игра в видеоигры – для этого пушистого подопытного располагают на небольшой платформе, после чего он должен найти виртуальные границы участка платформы.

Для этого мышь должна правой лапкой маневрировать джойстиком (который может вращаться на 360 градусов)  до тех пор, пока он не получит сигнал от машины. По достижении одного из краев автомат выдает грызуну порцию подслащенной воды.

Все это время специальное устройство фиксирует, какой вид имеют нейроны животного в течение выполнения задания. Другая игра, с помощью которой тестируют грызунов, является упрощенной формой популярной игры Mario Kart – мышь должна бегать моторизованной трассой таким образом, чтобы не выйти за виртуальные пределы.

По словам Маккензи Матис, которая управляет экспериментом, в будущем результаты исследования могут способствовать разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта и интерфейсов мозга-компьютера. В рамках работы ученые пытаются выяснить, как именно мыши учатся новому, чтобы получить ответ на то, как люди могут обучать компьютеры.

Однако важно также выяснить, как именно животные адаптируются к изменениям. Ведь, к примеру, когда человек поднимает объект, вес которого неизвестен, мозг и тело рассчитывают, сколько силы потребуется для выполнения действия.

Роботам такое пока не по силам. Однако, если бы им удалось передать механизмы обучения мышей, это теоретически удалось бы. Исследователи возлагают на эксперимент большие надежды и отмечают, что мыши являются для него идеальными кандидатами. «Мозг мышей достаточно сложный для того, чтобы принимать решения на высоком уровне, однако достаточно простой, чтобы можно было понять связи между процессами», — отмечает Матис.

Голосовые интерфейсы

Интерес для нейробиологов представляют также певчие птицы. Так, например, птицы віда зяблик-зебра умеют имитировать услышанные звуки, выполнять широкий спектр мелодий и отличают пение родственников среди других звуков.Понимание того, как именно происходят эти процессы, может пригодиться для обучения роботов языковым навыкам и разработки улучшенных голосовых программ.

Над выяснением этого вопроса работают ученые Университета Бостона. Для этого подопытного пернатого обычно одевают в специальное одеяние – рюкзак с батареями, от которого крепятся электроды к черепу. Впоследствии птицу помещают в специальную звуковую будку. Когда он поет, ученые изучают активность мозга животного.

«Мы не знаем точно, как информация относительно того, как ездить на велосипеде, управлять вертолетом или разговаривать на японском хранится в мозге. Однако однажды мы получим ответ на эти вопросы», — рассказывает исследователь Университета Бостона Тим Отчие. Он надеется, что эксперимент в конечном итоге поможет разработать механизм, с помощью которого информацию удастся «записать» непосредственно в мозг.

Примечательно, что сейчас ученые, которые изучают механизмы работы мозга птиц, являются одними из самых востребованных среди компаний, занимающихся разработкой новейших технологий и искусственного интеллекта. Так, ученый университета Беркли Ченнинг Мур в настоящее время работает в группе с понимания звуков Google, где создает программное обеспечение, способное отличить сирену от плача ребенка.

Его коллега из Беркли, Тайлер Ли, предоставляет услуги Intel Corp – там он с помощью исследования о зябликах-зебрах работает над улучшением технологии обработки звука, которую используют голосовые сервисы наподобие Siri.

Научная работа Мура о устойчивых к посторонним звукам птиц дала толчок к созданию программы по устранению шумов во время телефонных звонков и видео. Толчком к ее разработке стали зяблики-зебры, способные различать пение другого зяблика из какофонии других звуков.

Автопилот

Ученые Дрю Робстон и Дженнифер Ли, в свою очередь, изучают рыб, а именно вид данио-рерио из семейства минноу. Тела молодых представителей вида являются прозрачными, что позволяет ученым наблюдать за процессом функционирования нейронов рыб без хирургических операций.

Для этого также используют специальный мобильный микроскоп, фиксирующий деятельность нейронов, когда рыба плавает. Для того, чтобы зафиксировать все аспекты поведения данио-рерио, исследователи время от времени меняют направление течения – тогда рыба разворачивается или прилагает больше усилий, чтобы продолжать движение в том же направлении.

Ученые отмечают, что то, как автомобили Tesla на автопилоте уклоняются от других транспортных средств, напоминает стратегию, которую рыба применяет, когда встречает хищника – тогда данио-рерио мгновенно «переключается» из режима охотника на режим быстрого плавания.

Углубление знаний относительно поведения данио-рерио может в конечном итоге улучшить механизм работы нейросетей Tesla. Ведь, как отмечает исследовательница Дженнифер Ли, знание биологии позволяет использовать готовые механизмы, которые уже существуют в природе, без необходимости придумывать что-то новое.