Giovanni Idili z OpenWorm: mózgi, robaki i sztuczna inteligencja

Reklama

Wyobraź sobie, że jesteś wytworem wyobraźni swojego komputera. Twój mózg to szczegółowa symulacja komputerowa sztuczna inteligencja 7 niesamowitych stron internetowych, aby zobaczyć najnowsze informacje dotyczące programowania sztucznej inteligencjiSztuczna inteligencja nie jest jeszcze HAL z 2001: The Space Odyssey… ale jesteśmy bardzo blisko. Rzeczywiście, pewnego dnia może być tak samo jak w przypadku sci-fi-potterów produkowanych przez Hollywood ... Czytaj więcej który łączy się z symulowanymi oczami i symulowanymi mięśniami oraz symulowanymi zakończeniami nerwowymi, które współdziałają z symulowanym światem. Myślisz i czujesz dokładnie tak, jak teraz, ale zamiast wdrożyć je w szare mięso, twój umysł działa na krzemie.

Symulacja całego ludzkiego mózgu w ten sposób jest bardzo odległa, ale projekt o otwartym kodzie źródłowym wkrótce się skończy ważny pierwszy krok, poprzez symulację neurologii i fizjologii jednego z najprostszych znanych zwierząt nauka. The Zespół OpenWorm, który właśnie zakończył

udany Kickstarter, dzieli miesiące od zbudowania pełnej symulacji C. elegans, prosty robak na nicienie z 302 neuronami. Symulowany robak będzie pływał w symulowanej wodzie, reagował na symulowany bodziec i (w stopniu, w jakim taki prosty organizm może) myśleć.

W tym wywiadzie porozmawiamy z Giovanni Idili, współzałożycielem projektu OpenWorm o ich pracy w sztucznej inteligencji. Zespół OpenWorm to międzynarodowy zespół inżynierów, który od kilku lat pracuje nad symulacją robaka. Do współpracy używają narzędzi do udostępniania plików, takich jak Dysk Google i Dropbox, a ich spotkania są transmitowane publicznie jako Hangout Google+.

Przyszłość sztucznej inteligencji

MUO: Cześć Giovanni! To oczywiście bardzo złożony i wymagający projekt - czy mógłbyś opisać postępy poczynione do tej pory w symulacji i co pozostało do zrobienia? Jak myślisz, jakie będą najważniejsze wyzwania na przyszłość?

Giovanni: Osiągnęliśmy duży postęp na ciele robaka i otaczającego środowiska, które będzie reprezentować naszą wirtualną płytkę Petriego. Wierzymy w realizację, co oznacza, że ​​mózg w próżni byłby mniej interesujący bez symulowane środowisko - „matryca robaków”, jeśli wolisz - że mózg może doświadczać poprzez swoje zmysły neurony.

Właśnie dlatego zaczęliśmy od włożenia dużego wysiłku w organizm robaka. Do tej pory mamy anatomicznie dokładny, ciśnieniowy naskórek zawierający kurczliwe komórki mięśniowei jest wypełniony płynem podobnym do żelatyny, aby utrzymać wszystko na miejscu. Równolegle pracowaliśmy nad uruchomieniem mózgu i obecnie przeprowadzamy pierwsze testy całego C. sieć neuronowa elegans (słynne 302 neurony).

Zbliżamy się teraz do punktu, w którym możemy zacząć podłączać mózg do ciała i obserwować, co się stanie. Nie oznacza to, że robak jest „żywy”, ponieważ nie ma narządów i nadal brakuje wielu szczegółów biologicznych, ale pozwoli nam to zamknij pętlę w układzie ruchowym, abyśmy mogli zacząć eksperymentować i ulepszać mózg i mięśnie w celu wygenerowania różnego rodzaju robaka lokomocja. Już samo to będzie przez pewien czas zajęte.

Istnieją dwa rodzaje wyzwań - wyzwania badawcze i techniczne. Wyzwania badawcze są typowe dla każdego przedsięwzięcia naukowego. Nie wiesz, kiedy się utkniesz lub na czym, ale jednym oczywistym wyzwaniem jest to, że chociaż mózg jest zmapowany, a połączenia między neuronami są znane, my wciąż nie wiem dużo o samych neuronach i ich cechach, co pozostawia nam wiele pracy do ich dostrojenia - wykonalne, ale trudne i czasowe trawiący.

Jest to trudne, ponieważ zwierzę jest bardzo małe i jak dotąd nie było możliwe obrazowanie mózgu strzelającego in vivo. Na szczęście i to są najnowsze wiadomości, pojawiają się nowe techniki które mogą pomóc nam wypełnić niektóre luki.

Jeśli chodzi o inżynierię, istnieje wiele wyzwań technicznych, ale powiedziałbym, że głównym będzie wydajność symulacji. Przeprowadzamy symulację na procesorach graficznych i klastrach, ale symulacja zajmuje dużo czasu; jest tam wiele do zrobienia.

Symulacja robaka przeglądarki

MUO: Jedną z nagród Kickstarter, którą udostępniłeś swoim zwolennikom, był dostęp do częściowej symulacji robaka w przeglądarce, w tym do muskulatury. Czy wykonując więcej symulacji (takich jak mózg), planujesz również udostępnić te elementy w przeglądarce? Jak intensywna będzie pełna symulacja?

Giovanni: Tak - taki jest właśnie pomysł. WormSim będzie oknem na najnowszą dostępną symulację. Gdy zrobimy znaczący postęp, na przykład podłączenie wtyczki mózg do symulacji Geekowie ważą: czy człowiek myśli szybciej niż komputer? Czytaj więcej , zostanie to wprowadzone w WormSim. Symulacja będzie dość intensywna, ale architektura WormSim jest obecnie od niej oddzielona w wyczucie, że przeprowadzimy symulację na niezbędnej infrastrukturze (klastry GPU itp.), a następnie zapiszemy ją wyniki. Wyniki będą przesyłane strumieniowo do WormSim, dzięki czemu ludzie będą mogli skanować do przodu i do tyłu w symulacji, korzystać z elementów sterujących kamerą 3D i klikać rzeczy oraz uzyskiwać dostęp do metadanych symulacji.

Następne kroki

MUO: Od C. elegans to dopiero początek, po nicieniach, jaki jest następny krok? Jakie wyzwania wiążą się między nicieniem a bardziej złożonym organizmem?

Giovanni: Poprawny. Staramy się budować nasze plany technologiczne na przyszłość i chcemy nasz silnik być trochę jak LEGOS dla biologii obliczeniowej, idealnie, żeby po C. elegans, nie musimy zaczynać od zera, ale możemy zbudować bardziej złożony organizm wykorzystując to, co już zbudowaliśmy.

Kandydatami są pijawka (10 000 neuronów) i muszka owocowa lub larwalny danio pręgowany (oba około 100 000 neuronów). Nie chodzi tylko o liczbę neuronów, ale także o to, jak dobrze zbadano organizm. Z pewnością minie kilka lat, zanim będziemy mogli pomyśleć o zwalczeniu innych organizmów, ale jeśli inna grupa tego chce aby rozpocząć pracę nad którymkolwiek z tych organizmów, chętnie byśmy zrobili wszystko, aby pomóc w jakikolwiek sposób - wszystkie nasze narzędzia są otwarty.

Głównym wyzwaniem jest to, że gdy mózg organizmu staje się coraz większy, jak mysz z 75 milionami neuronów, ty są raczej zmuszeni do pracy z populacjami niż z dobrze zdefiniowanymi obwodami neuronowymi złożonymi z rozsądnych ilości neurony. „Zamykanie pętli” staje się nieco trudniejsze. Potrzebujesz także więcej moc obliczeniowa 10 sposobów na przekazanie czasu procesora na naukę Czytaj więcej i robiąc coś takiego, co próbujemy z C. elegans, symulacja komórka po komórce nie tylko neuronów, jest całkowicie nie do pomyślenia. Po przejściu do tego poziomu makro jesteś zmuszony pracować z czymś gruboziarnistym. Ale tak się stanie, bez wątpienia!

Walidacja i testowanie

MUO: Biorąc pod uwagę, że opracowywane oprogramowanie jest bardzo złożone i wymaga symulacji na wielu poziomach, w jaki sposób weryfikujesz swoje modele, aby określić sukces? Czy są jakieś testy, które chciałbyś wykonać, ale jeszcze nie byłeś w stanie?

Giovanni: Na każdym poziomie szczegółowości „testujemy” nasze komponenty oprogramowania pod kątem wyników eksperymentalnych. Dane eksperymentalne są już dostępne na zewnątrz lub pochodzą z laboratoriów, które zdecydują się nam je przekazać. Symulacje neuronalne muszą odpowiadać pomiarom eksperymentalnym aktywności neuronów. Symulacje mechaniczne dla ciała robaka i jego środowiska muszą być zgodne z prawami fizyki.

W podobny sposób zachowania makro symulowanego robaka (pływanie / czołganie się) będą musiały podążać za obserwacjami eksperymentalnymi na tym poziomie. Tak naprawdę jest grupa nas którzy pracują nad przygotowaniem niewiarygodnej ilości danych, abyśmy mogli ilościowo powiedzieć upewnij się, że nasz robak porusza się tak samo jak prawdziwy, gdy tylko nasza symulacja będzie gotowa przetestowany.

Zastosowania badań

MUO: Która aplikacja tego rodzaju symulacji jest dla Ciebie najbardziej ekscytująca? Jakie są najważniejsze zastosowania tej technologii?

Giovanni: Ten rodzaj symulacji, po zatwierdzeniu, może umożliwić nam przeprowadzenie eksperymentów na komputerze zamiast żywych zwierząt. Ma to oczywiste zalety pod względem odtwarzania eksperymentów i samej liczby eksperymentów, które można przeprowadzić. DO. elegans jest organizmem modelowym dla ludzkich chorób, dlatego mówimy o możliwości uzyskania oddolnego wglądu w choroby jak Alzheimera, Parkinsona i Huntingtona, żeby wymienić tylko kilka - i mam nadzieję, że w rezultacie przyspieszy to leczenie. Tę samą technologię można zastosować do symulacji zdrowych lub chorych populacji tkanek ludzkich poprzez załadowanie różnych modeli do silnika.

Osobiście jestem bardzo podekscytowany tym, jak to, co robimy, może pomóc nam zrozumieć, w jaki sposób mózgi działają na bardzo łatwej do przełożenia skali. Wyobraź sobie, co to znaczy, że możemy uchwycić mózg robaka jako zestaw parametrów (czyli stają się coraz bardziej możliwe dzięki nowym technologiom obrazowania) i wprowadzają te same parametry do naszego symulacja. Może to brzmieć jak science fiction, ale wspomnienia zostały już wszczepione w żywe zwierzęta.

Co oznacza dla Ciebie OpenWorm

Technologia stojąca za projektem OpenWorm jest ekscytująca na wielu poziomach. Technologia mapowania i symulacji mózgów całych zwierząt ma głębokie i ostatecznie zmieniające świat implikacje dla ludzkiej kondycji.

Na bardziej bezpośrednim poziomie, możliwość eksperymentowania na symulowanych zwierzętach i dokładnego badania chorób, szczegóły obliczeniowe mogą umożliwić zupełnie nowy rodzaj nauki - eksperymenty przeprowadzane masowo przez komputery, na komputerach. Technologia OpenWorm, dostosowana do większych organizmów, może pozwolić nam badać trudne do opanowania choroby, takie jak schizofrenia i rak, w zupełnie nowy i ekscytujący sposób.

Co widzisz, co ludzkość osiąga dzięki tej technologii w ciągu dziesięciu lat? Pięćdziesiąt? Daj nam znać w komentarzach! Możesz śledzić zespół OpenWorm na www.openworm.org