Google DeepMind hat einen Algorithmus entwickelt, der sich mithilfe eines künstlichen Analogons von Neuronen in einem Gitter im Raum orientiert.
DeepMind, der KI-Forschungszweig von Google, hat ein Programm entwickelt, mit dem mithilfe eines Analogons der Neuronen des Gitters optimale Routen erstellt werden können. Diese Zellen sind Teil des Gehirnnetzwerks, das die Navigation bei allen Säugetieren, einschließlich Menschen, ermöglicht. In Zukunft wird die neue Entwicklung es uns ermöglichen, unsere Orientierungslauffähigkeiten ohne Tierversuche zu untersuchen. Der Technologieartikel wurde in der Zeitschrift Nature veröffentlicht.
Ein anderes Programm, das von DeepMind erstellt wurde, hat wiederholt die stärksten Go-Meister der Welt besiegt, ein Spiel, das seit langem als immun gegen künstliche Intelligenz gilt.
Die Autoren des neuen Algorithmus haben ein künstliches Analogon der Gitterneuronen erstellt. Diese Gehirnzellen werden aktiviert, wenn das Säugetier die Grenze eines imaginären Gitters überschreitet, das dem Raum, in dem sich das Tier befindet, "überlagert" ist. Beim Menschen wird die Zerstörung dieser Neuronen zu einem der Symptome der Alzheimer-Krankheit, und die Menschen verlieren die Fähigkeit zur Navigation. Wissenschaftler schlagen vor, dass Gitterneuronen helfen, die kürzesten Wege in vertrauten Umgebungen zu finden.
In einer neuen Studie modellierten die Entwickler zwei künstlich wiederkehrende neuronale Netze. In solchen Netzwerken bildet die Kommunikation zwischen Elementen eine Richtungssequenz: Das Programm verwendet seine vorherigen Schritte, um die nächste Aktion zu planen.
Ein Algorithmus verwendete künstliche Gitterneuronen, der zweite verzichtete auf sie. Die Programme wurden darauf trainiert, in virtuellen Labyrinthen nach einem Pfad zu suchen, bei dem der kürzeste Weg zum Ziel durch eine verschlossene "Tür" blockiert wurde. Dann gingen die Algorithmen zu größeren Labyrinthen ähnlicher Konfiguration über: Das Programm, das die Neuronen des Gitters verwendete, suchte effizienter nach einem Pfad. Beim Öffnen der Türen konnte der Algorithmus diese Tatsache berücksichtigen und den kürzesten Weg finden. Das Programm, das ohne spezielle Neuronen funktionierte, ignorierte die geöffnete Passage und suchte länger nach einem Pfad im Labyrinth.
Die Ergebnisse des Experiments bestätigten die Hypothese der Neurowissenschaftler: Gitterneuronen sind tatsächlich an der Suche nach dem schnellsten Weg beteiligt. Laut Experten könnte die Modellierung künstlicher Intelligenz im Laufe der Zeit einige Arten von Tierversuchen ersetzen.
Natalia Pelezneva
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