ИИ показывает, на какие нейроны в визуальной системе мозга предпочитают смотреть

• Исследователи разрабатывают модель на основе ИИ, которая генерирует ценные сигналы для надежного определения того, на что нейроны предпочитают смотреть.
• Модель использует генеративную глубокую нейронную сеть и генетический алгоритм под названием XDREAM.

Более пяти десятилетий ученые знали, что нейроны зрительной коры неодинаково реагируют на разные изображения. Это то, что заставляет животных распознавать, понимать и интерпретировать большое количество визуальных подсказок вокруг них.

Например, определенные зрительные нейроны в области мозга, называемой нижней височной корой, активнее возбуждаются, когда животные смотрят на текст, объекты, места или лица. Однако ученые до сих пор не понимают, на что именно реагируют эти нейроны.

Недавно группа исследователей из Гарвардской медицинской школы разработала модель искусственного интеллекта (ИИ), которая генерирует ценные сигналы для надежного определения того, на что нейроны предпочитают смотреть.

Проведенные до сих пор эксперименты были направлены на анализ нейронных предпочтений с использованием реальных изображений. Эти изображения могут быть изначально предвзятыми по двум основным причинам - они представляют только сцены из реального мира и выбираются людьми для испытаний. Новая модель решает эту проблему, генерируя синтетические изображения, скорректированные в соответствии с предпочтениями отдельных нейронов.

Эксперимент

Команда зафиксировала нейронные реакции 6 обезьян-макак и скормила их модели на основе искусственного интеллекта. Модель измеряла частоту срабатывания каждого зрительного нейрона мозга и генерировала саморегулирующиеся изображения.

Обезьянам показывали эти синтетические изображения в 0,1-секундных точках в течение нескольких часов. Первое изображение представляло собой произвольный текстурный узор в оттенках серого. ИИ постепенно вводил цвета и формы на основе нейронных реакций. Окончательное изображение было преобразовано во что-то, что полностью отражало предпочтения нейрона.

В этом подходе на основе ИИ используется генеративная глубокая нейронная сеть и генетический алгоритм под названием XDREAM, специально разработанный исследователями для управления эволюцией нового синтетического изображения.

Ссылка:Ячейка | DOI:10.1016 / j.cell.2019.04.005 | Гарвардский вестник

ИИ мог генерировать суперстимулы для нейронов в конце каждого эксперимента. Результаты всех экспериментов были вполне согласованными. Многие нейроны создавали изображения с помощью ИИ, которые не были идентичными, но были исключительно похожими.

Некоторые изображения оправдали ожидания исследователей. Например, нейрон, который, как ожидается, будет реагировать на лица, развил круглые розовые картинки с двумя темными пятнами, похожими на глаза.

Естественные изображения по сравнению с изображениями, созданными нейронами нижневисочной коры головного мозга обезьяны | Предоставлено исследователями

Некоторые результаты были ошеломляющими. Например, один из нейронов обезьяны постоянно воспроизводил изображения тела обезьяны с красными пятнами на шее. В конечном итоге команда обнаружила, что эта обезьяна выросла с другой обезьяной, которая раньше носила красный ошейник.

Однако не все окончательные изображения имели смысл:нейрон одной обезьяны образовывал аморфную темную форму, а другой - крошечный черный квадрат.

Что дальше?

По словам исследователей, реакции этих нейронов не являются естественными, вместо этого они являются результатом непрерывного воздействия визуальных стимулов в течение определенного периода времени. Как именно нейроны производят эти изображения, пока неизвестно. Команда планирует ответить на этот вопрос в своем следующем исследовании.

Прочтите:Изменение нейронов мозга может избавить от естественной резкости сладкого

Изучение того, как зрительная кора реагирует на определенные изображения, может помочь ученым лучше понять механизм, который вызывает когнитивные заболевания, включая расстройства аутистического спектра и проблемы с обучением.