Giovanni Idili z OpenWorm Brains, Worms and Artificial Intelligence

Wyobraź sobie, że jesteś wytworem wyobraźni swojego komputera. Twój mózg to szczegółowa symulacja komputerowa - sztuczna inteligencja 7 niesamowitych stron internetowych, aby zobaczyć najnowsze informacje na temat programowania sztucznej inteligencji 7 niesamowitych stron internetowych, aby zobaczyć najnowsze informacje na temat programowania sztucznej inteligencji Sztuczna inteligencja nie jest jeszcze HAL z 2001: The Space Odyssey… ale jesteśmy okropnie się zbliża. Rzeczywiście, pewnego dnia może to być tak samo jak potworki science fiction wyrzucane przez Hollywood…, które łączą się z symulowanymi oczami i symulowanymi mięśniami oraz symulowanymi zakończeniami nerwowymi, które oddziałują 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 zrobi ważny krok pierwszy, symulując neurologię i fizjologię jednego z najprostszych zwierząt znanych nauce. Zespół OpenWorm, który właśnie zakończył udany Kickstarter, dzieli miesiące od zbudowania pełnej symulacji C. elegans, prostego robaka 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, którzy pracują nad symulacją robaka od kilku lat. 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

Giovanni Idili

MUO: Cześć Giovanni! To oczywiście bardzo skomplikowany 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 symulowanego środowiska - “robakowa matryca” jeśli chcesz - że mózg może doświadczać poprzez swoje neurony czuciowe.

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

Zbliżamy się teraz do punktu, w którym możemy zacząć podłączać mózg do ciała i obserwować, co się stanie. To nie znaczy, że robak jest “żywy”, ponieważ nie ma narządów i nadal brakuje wielu szczegółów biologicznych, ale pozwoli nam zamknąć pętlę w układzie ruchowym, dzięki czemu możemy zacząć eksperymentować i modyfikować mózg i mięśnie w celu wygenerowania różnego rodzaju ruchów robaków . 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 utkniesz lub na czym, ale jednym oczywistym wyzwaniem jest to, że chociaż mózg jest zmapowany, a połączenia między neuronami są znane, wciąż nie wiemy zbyt wiele o samych neuronach i ich cechy, które pozostawiają nam wiele pracy do ich dostrojenia - wykonalne, ale trudne i czasochłonne.

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 wykonanie 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. Kiedy zrobimy znaczący postęp, jak na przykład podłączenie mózgu do symulacji, Geeks waży: czy człowiek myśli szybciej niż komputer? Geekowie ważą: czy człowiek myśli szybciej niż komputer? , zostanie to wprowadzone w WormSim. Symulacja będzie dość intensywna, ale architektura WormSim jest obecnie od niej oddzielona, ​​w tym sensie, że przeprowadzimy symulację na niezbędnej infrastrukturze (klastry GPU itp.), A następnie przechowamy wyniki. Wyniki będą przesyłane strumieniowo do WormSim, dzięki czemu ludzie będą mogli skanować w tę iz powrotem w symulacji, korzystać z elementów sterujących kamerą 3D i klikać rzeczy oraz uzyskiwać dostęp do metadanych symulacji.

Następne kroki

MUO: Ponieważ 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, aby nasz silnik był trochę podobny do LEGOS w biologii obliczeniowej, idealnie, aby po C. elegans nie musieć zaczynać od zera, ale możemy złożyć więcej złożony organizm wykorzystujący 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 jeszcze kilka lat, zanim będziemy mogli pomyśleć o zwalczaniu innych organizmów, ale jeśli jakaś inna grupa chciałaby zacząć od któregokolwiek z tych organizmów, chętnie byśmy zrobili wszystko, aby pomóc w jakikolwiek sposób, w jaki możemy - wszystkie nasze narzędzia są otwarte.

Głównym wyzwaniem jest to, że gdy mózg organizmu staje się większy i większy, jak mysz z 75 milionami neuronów, jesteś raczej zmuszony do pracy z populacjami niż z dobrze zdefiniowanymi obwodami neuronowymi składającymi się z rozsądnych ilości neuronów. “Zamykanie pętli” staje się trochę trudniejsze. Potrzebujesz także więcej mocy obliczeniowej. 10 sposobów na przekazanie czasu procesora na naukę. 10 sposobów na przekazanie czasu procesora na naukę. Robienie czegoś takiego, jak próbujemy za pomocą C. elegans, symulacji komórka po komórce nie tylko neuronów, to zupełnie nie do pomyślenia. Po przejściu do tego poziomu makr jesteś zmuszony pracować z czymś gruboziarnistym. Ale to 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 testy, które chcesz wykonać, ale jeszcze nie były w stanie?

Giovanni: Na każdym poziomie szczegółowości my “test jednostkowy” nasze komponenty oprogramowania w stosunku do wyników eksperymentalnych. Dane eksperymentalne są już dostępne na zewnątrz lub pochodzą z laboratoriów, które zdecydują się je nam 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. W rzeczywistości istnieje grupa z nas, która pracuje nad przygotowaniem niewiarygodnej ilości danych, abyśmy mogli ilościowo stwierdzić, że nasz robak porusza się tak samo jak prawdziwy, gdy tylko nasza symulacja jest gotowa do przetestowania.

Zastosowania badań

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

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. C. elegans jest organizmem modelowym dla ludzkich chorób, więc mówimy o możliwym uzyskaniu oddolnego wglądu w choroby, takie jak choroba Alzheimera, Parkinsona i Huntingtona, żeby wymienić tylko kilka - i miejmy nadzieję, że w konsekwencji 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 (co staje się coraz bardziej możliwe dzięki nowym technologiom obrazowania) i wprowadzić te same parametry do naszej symulacji. To może 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 badania chorób z drobiazgowymi szczegółami obliczeniowymi może 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.