В последние годы начинает зарождаться новое направление в робототехнике - разработка нейрогибридных систем. Нейрогибридные системы комбинируют сеть живых нейронов и робото-техническую платформу в единый робо-организм в надежде совместить интел-лект живого мозга и эффективность мехатроники. Какие проблемы стоят на переднем крае опытов по вживлению нейронов в тело робота? Как заставить нейроны учиться вне мозга? Что дадут исследования нейрогибридных систем для развития фундаментальной и прикладной науки?
7. ДВА ПУТИ
мозг можно
Нейроны передают
смоделировать искусственные
электрические
электрической нейронные сети
сигналы
схемой
Человеческий компьютер
интеллект основан совершает искусственный
на манипуляции с манипуляции с интеллект
символами символами
8. ИСТОРИЯ ИИ
• 1958, H. A. Simon and Allen Newell: "within ten years a digital
computer will be the world's chess champion" and "within ten
years a digital computer will discover and prove an important
new mathematical theorem."
• 1965, H. A. Simon: "machines will be capable, within twenty years,
of doing any work a man can do."
• 1967, Marvin Minsky: "Within a generation ... the problem of
creating 'artificial intelligence' will substantially be solved."
• 1970, Marvin Minsky: "In from three to eight years we will have a
machine with the general intelligence of an average human
being."
10. ИИ сегодня
«СТАРЫЕ ДОБРЫЕ»
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ) И
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (ИНС)
искусственный интеллект (1956 г.)
+ легко формализуется, основан на логике
искусственные нейронные сети (1957 г.)
+ хорошо решают узкие задачи аппроксимации,
категоризации
= ≠
11. Умный
нейрон
• Понимание принципов коллективного действия,
основанного на кооперации, т.е. взаимосодействия
для достижения результата, является основой для:
• понимания принципов работы мозга;
• построения адаптивных многоагентных систем
искусственного интеллекта.
Как проблема мозга
становится проблемой
отдельного нейрона?
? Как изменение поведения
отдельного нейрона
позволяет решить
проблему всего мозга?
20. НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ
Нейрональная культура, управляющая
роботом
“+” весь “мозг” доступен для имиджинга или
регистрации электрической активности с
(суб)клеточным разрешением
“+” весь “мозг” доступен для воздействий с
(суб)клеточным разрешением
большой “-” нет отработанной парадигмы
обучения
21. НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ
Понимание принципов адаптации на
клеточном уровне позволит создать новые
алгоритмы нейроморфного искусственного
интеллекта
23. ПАМЯТЬ В НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЕ
Что может быть памятью в нейрональной
культуре?
Временные паттерны активности
24. РАЗВИТИЕ СПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИ
• Wagenaar, D. A, J. Pine, and S. M Potter. 2006. «An extremely rich
repertoire of bursting patterns during the development of cortical
cultures». BMC neuroscience
7 (1): 11.
25. ПАЧКИ АКТИВНОСТИ – ЧТО ЭТО?
Эпилептические
припадки
Сонные веретена
Память
Сохранение
временной струтуры
26. ПОИСК ПОВТОРЯЮЩИХСЯ ПАЧЕК
Пачки
Поиск
Описание
Сравнение
Кластеризация
Развитие
Данные
Спонтанная активность в плотных культурах
Wagenaar, D. A, J. Pine, and S. M Potter. 2006. «An
extremely rich repertoire of bursting patterns during
the development of cortical cultures». BMC
neuroscience 7 (1): 11.
27. ПОИСК И ОПИСАНИЕ ПАЧЕК
Пороговый
поиск и описание пачки
временными задержками
Пачка
Малые пачки
ti
электродах
Спайки на
28. СРАВНЕНИЕ ПАЧЕК
Расчет попарных расстояний и их сортировка
до сортировки после сортировки
# пачки
# пачки
# пачки # пачки
29. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПАЧЕК
Пачки в данных, значения расстояний между которыми
более вероятны, чем для «перемешанных» расстояний,
формируют кластер
Распределение
Расстояние между соседними
расстояний в
data
реальных и
shuffled
threshold
перемешанных
частота
данных
порог
пачками
расстояние
# пачки после сортировки
32. РАЗВИТИЕ ДОМИНАНТНОГО ПАТТЕРНА
1
0.9
доля пачек в доминантном
0.8
0.7
2-1
паттерне
0.6
2-2
0.5 2-3
0.4 2-4
2-5
0.3
2-6
0.2
0.1
0
0 10 20 30 40
день in vitro
33. ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ
Shahaf, Goded, and Shimon Marom. 2001. «Learning in Networks of
Cortical Neurons». J. Neurosci. 21 (22): 8782-8788.
34. ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ
Le Feber, Joost, Jan Stegenga, and Wim L. C. Rutten. 2010. «The Effect of
Slow Electrical Stimuli to Achieve Learning in Cultured Networks of Rat
Cortical Neurons». PLoS ONE 5 (1): e8871.
0 1 2 3 4 5 ,h 0 1 2 3 4 5, h
35. НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ –
БУДУЩЕЕ РОБОТОТЕХНИКИ ИЛИ ИГРУШКА НЕЙРОБИОЛОГОВ?
Пачки, как следы памяти в нейрональных
культурах
существуют
могут формироваться экспериментатором
Необходимы более воспроизводимые и богатые
протоколы обучения
Нейрогибридные системы – платформа для
разработки нейроморфного искусственного
интеллекта будущего