Nature：利用人工智慧模擬大腦中的網格細胞

根據一項新的研究，一種計算機程序能夠學著在空間中進行導航，並且自發地模擬網格細胞（grid cell）---有助動物在它們的環境中進行導航的神經元---的電活動。相關研究結果發表在2018年5月17日的Nature期刊上，論文標題為「Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents」。

圖片來自Matjaz Slanic/iStock。

挪威卡夫利系統神經科學研究所神經科學家Edvard Moser（未參與這項研究）說，「這篇論文是出乎意料之外的，也是非常令人激動人心的。令人吃驚的是，從一種完全不同的角度獲得的這種計算機模型最終呈現出我們從生物學中知道的網格模式。」Moser與神經科學家May-Britt Moser和John O"Keefe一起發現了網格細胞，也因此他們三人獲得了2014年的諾貝爾生理學或醫學獎。

當科學家們訓練出一種人造神經網路以虛擬大鼠的形式在模擬環境中導航時，他們發現這種演算法產生的活動模式類似於人類大腦中的網格細胞的活動模式。論文共同通信作者、英國倫敦大學學院研究員Caswell Barry 說，「我們想要看看我們是否能夠建立一種執行合適任務的人工網路，這樣它才能真正地模擬網格細胞。令人吃驚的是，它非常良好地發揮作用。」

Barry及其團隊隨後在一種更複雜的迷宮般的環境中測試了這個程序，結果發現這些虛擬大鼠不僅走到終點，而且它們在這項任務中比人類專家表現得更好。

論文共同通信作者、谷歌公司旗下的人工智慧公司DeepMind資深研究員Dharshan Kumaran說，「它正在做各種動物所做的事情，那就是儘可能選擇直接路線，而且當存在捷徑時就儘可能地走捷徑。」

DeepMind的研究人員希望利用這些類型的人工神經網路研究大腦的其他部分，比如那些涉及理解聲音和控制肢體的大腦區域。論文共同通信作者、DeepMind研究科學家Andrea Banino說，「經證實，利用傳統的神經科學方法理解它們是非常困難的，因此，在未來，如果我們能夠改進這些人造模型，那麼我們就可能利用它們了解其他的大腦功能。這將是朝大腦理解的未來邁出一大步。」

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