הצוות של קאולי תיעד את תהליך החיזור של זבוב הפירות על פני סדרה של "תמרים" בצלחת פטרי, תוך מעקב אחר התנהגות הזכר (כחול) בתגובה לכל מראה של הנקבה (אדום). מיקרופונים זעירים שהוצבו מתחת ל"זירה" הזו לכדו את השירים שהזכר הפיק על ידי הכאת כנפיו. קרדיט: Cowley Lab/Cold Spring Harbor Laboratory
מחקר באמצעות AI חושף תובנות חדשות כיצד הראייה משפיעה על התנהגות זבובי הפירות, עם השלכות על מחקר חזותי אנושי.
כולנו שמענו את המשפט, "העיניים הן החלון לנשמה". אבל זכרו, חלונות מציעים נוף לשני הכיוונים. העיניים שלנו הן גם החלונות שלנו לעולם. מה שאנחנו רואים ואיך אנחנו רואים את זה עוזרים לקבוע איך אנחנו עוברים בעולם. במילים אחרות, החזון שלנו עוזר להנחות את הפעולות שלנו, כולל התנהגויות חברתיות.
כעת, מדען צעיר במעבדת Cold Spring Harbor (CSHL) חשף רמז חשוב כיצד זה עובד. הוא עשה זאת על ידי בניית מודל AI מיוחד של מוח זבוב הפירות הנפוץ.
![זבוב פירות זכר מלווה נשית](https://scitechdaily.com/images/Male-Fruit-Fly-Courts-Female-Companion.gif)
צפו בזבוב הפירות הזכר (כחול) מחזר אחר בת לוויה (אדום). האנימציה המתאימה לוכדת את נקודת המבט של הזבוב הזכר. קרדיט: CSHL
AI והתנהגות זבוב פירות
עוזר פרופסור בנג'מין קאולי וצוותו של CSHL חידדו את מודל הבינה המלאכותית שלהם באמצעות טכניקה שפיתחו בשם "אימון נוקאאוט". ראשית, הם תיעדו התנהגות חיזור של זבוב פירות זכר – רודף ושר לנקבה. לאחר מכן, הם השתקו גנטית סוגים ספציפיים של נוירונים חזותיים בזבוב הזכר ואימנו את הבינה המלאכותית שלהם לזהות כל שינוי בהתנהגות. על ידי חזרה על תהליך זה עם סוגי נוירונים חזותיים רבים ושונים, הם הצליחו לגרום ל-AI לחזות במדויק כיצד יפעל זבוב הפירות האמיתי בתגובה לכל מראה של הנקבה.
"אנו יכולים למעשה לחזות פעילות עצבית באופן חישובי ולשאול כיצד נוירונים ספציפיים תורמים להתנהגות", אומר קאולי. "זה משהו שלא יכולנו לעשות קודם לכן."
פענוח נתיבים עצביים
עם הבינה המלאכותית החדשה שלהם, הצוות של קאולי גילה שמוח זבוב הפירות משתמש ב"קוד אוכלוסייה" כדי לעבד נתונים חזותיים. במקום סוג נוירון אחד שיקשר כל תכונה חזותית לפעולה אחת, כפי שהניחו בעבר, היה צורך בשילובים רבים של נוירונים כדי לחטב התנהגות. תרשים של נתיבים עצביים אלה נראה כמו מפת רכבת תחתית מורכבת להפליא וייקח שנים לפענח. ובכל זאת, זה מביא אותנו לאן שאנחנו צריכים להגיע. זה מאפשר ל-AI של קאולי לחזות כיצד יתנהג זבוב פירות מהחיים האמיתיים כשהוא מציג גירויים חזותיים.
![מפת הרכבת התחתית של Fruit Fly](https://scitechdaily.com/images/Fruit-Fly-Subway-Map-777x345.jpg)
עם הסכימה הזו ביד, הצוות של קאולי יכול כעת להפנות את תשומת לבם לחקור את מודל הבינה המלאכותית שלהם במקום להפעיל ניסויים יקרים בזבובי פירות אמיתיים. קרדיט: מעבדת קאולי/מעבדת קולד ספרינג הארבור
השלכות על חקר המוח האנושי
האם זה אומר שבינה מלאכותית תוכל לחזות מתישהו התנהגות אנושית? לא כל כך מהר. מוחות זבובי הפירות מכילים כ-100,000 נוירונים. במוח האנושי יש כמעט 100 מיליארד. בהתייחסו למפת הרכבת התחתית, קאולי אומר:
"ככה זה לזבוב הפירות. אתה יכול לדמיין איך מערכת הראייה שלנו נראית".
ובכל זאת, קאולי מקווה שמודל הבינה המלאכותית שלו יעזור לנו יום אחד לפענח את החישובים שבבסיס מערכת הראייה האנושית. הוא אומר:
"זה הולך להיות עשרות שנים של עבודה. אבל אם נוכל להבין את זה, אנחנו מקדימים את המשחק. על ידי לימוד (לעוף) חישובים, נוכל לבנות מערכת חזותית מלאכותית טובה יותר. חשוב מכך, אנחנו הולכים להבין הפרעות במערכת הראייה בפירוט הרבה יותר טוב."
כמה יותר טוב? תצטרך לראות את זה כדי להאמין בזה.
קרן Starr, Simons Collaboration on the Global Brain, המכונים הלאומיים לבריאותיוזמת NIH BRAIN, המכון הרפואי הווארד יוז, המכון הלאומי להפרעות נוירולוגיות ושבץ