Cũng giống như các phi công sử dụng mô phỏng chuyến bay để thực hành các thao tác phức tạp một cách an toàn, các nhà khoa học có thể sớm thử nghiệm với các mô phỏng thực tế cao về não chuột. Trong một nghiên cứu mới, các nhà nghiên cứu tại Trường Y Stanford và các cộng sự của họ đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo để tạo ra một "bản sao kỹ thuật số" của vỏ não thị giác của chuột, vùng não chịu trách nhiệm xử lý thông tin thị giác.

Bản sao kỹ thuật số này được đào tạo trên bộ dữ liệu hoạt động thần kinh được ghi lại bởi một số lượng lớn chuột thực trong khi xem các đoạn phim. Sau khi được đào tạo, nó có thể dự đoán chính xác hàng chục nghìn tế bào thần kinh sẽ phản ứng với hình ảnh và video mới như thế nào. Bản sao kỹ thuật số có thể giúp nghiên cứu hoạt động bên trong của não dễ dàng và hiệu quả hơn.

"Nếu bạn xây dựng một mô hình não rất chính xác, điều đó có nghĩa là có thể thực hiện nhiều thí nghiệm hơn", Tiến sĩ Andreas Tolias, giáo sư nhãn khoa tại Đại học Stanford và là tác giả cao cấp của nghiên cứu, được công bố trên tạp chí Nature on 100 cho biết. "Các mô hình hứa hẹn nhất sau đó có thể được thử nghiệm trong bộ não thực."

Tác giả chính của nghiên cứu là Tiến sĩ Eric Wang, một sinh viên y khoa tại Đại học Y Baylor.

Không giống như các mô hình AI vỏ não thị giác trước đây, chỉ có thể mô phỏng phản ứng của não đối với các loại kích thích được nhìn thấy trong dữ liệu đào tạo, mô hình mới dự đoán phản ứng của não với nhiều đầu vào trực quan mới. Nó thậm chí có thể suy ra các đặc điểm giải phẫu của từng tế bào thần kinh.

Một mô hình mới là một ví dụ về mô hình nền tảng, là một mô hình AI tương đối mới có thể học hỏi từ các tập dữ liệu lớn và sau đó áp dụng kiến thức đó vào các nhiệm vụ mới và các loại dữ liệu mới - hoặc điều mà các nhà nghiên cứu gọi là "khái quát hóa ngoài phân phối đào tạo". (ChatGPT là một mô hình quen thuộc của một mô hình nền tảng học từ một lượng lớn văn bản, sau đó hiểu và tạo ra văn bản mới.) ）

"Theo nhiều cách, hạt giống của trí tuệ nằm ở khả năng khái quát hóa," Torias nói, "và mục tiêu cuối cùng là có thể khái quát hóa vượt ra ngoài sự phân phối đào tạo." ”

Để đào tạo mô hình AI mới, các nhà nghiên cứu đầu tiên ghi lại hoạt động não của chuột thật khi xem phim (một bộ phim dành cho con người). Lý tưởng nhất là những bộ phim này sẽ có thể xấp xỉ những gì chuột nhìn thấy trong môi trường tự nhiên của chúng.

"Rất khó để làm một bộ phim thực tế về chuột vì không ai ở Hollywood sẽ làm phim chuột", Tolias nói. Tuy nhiên, phim hành động đủ gần.

Bản sao kỹ thuật số có thể giúp các nhà khoa học nghiên cứu hoạt động bên trong của não. Nguồn ảnh: Emily Moskal / Trường Y Stanford

Chuột có độ phân giải thị giác thấp hơn - tương tự như tầm nhìn ngoại vi của chúng ta, có nghĩa là chúng chủ yếu nhìn thấy chuyển động hơn là chi tiết hoặc màu sắc. "Những con chuột thích chuyển động, kích hoạt hệ thống thị giác của chúng một cách mạnh mẽ, vì vậy chúng tôi đã cho chúng xem những bộ phim có nhiều chuyển động", Tolias nói.

Trong quá trình xem nhiều phiên ngắn, các nhà nghiên cứu đã ghi lại hoạt động của não ở tám con chuột trong hơn 900 phút trong khi xem các clip phim hành động như Mad Max. Camera theo dõi chuyển động mắt và hành vi của họ.

Các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mô hình cốt lõi với dữ liệu tổng hợp, và sau đó sau một số đào tạo bổ sung, mô hình có thể được tùy chỉnh như một bản sao kỹ thuật số của bất kỳ con chuột riêng lẻ nào.

Các cặp song sinh kỹ thuật số này có thể bắt chước chính xác hoạt động thần kinh của các đối tác sinh học của chúng để đáp ứng với nhiều kích thích thị giác mới, bao gồm video và hình ảnh tĩnh. Theo Torias, một lượng lớn dữ liệu đào tạo tổng hợp là chìa khóa thành công của bản sao kỹ thuật số. "Điều làm cho chúng chính xác là chúng được đào tạo trên một bộ dữ liệu khổng lồ như vậy."

Mặc dù mô hình mới chỉ được đào tạo về hoạt động thần kinh, nhưng nó có thể được khái quát hóa thành các loại dữ liệu khác.

Một cặp song sinh kỹ thuật số của một con chuột cụ thể có thể dự đoán vị trí giải phẫu và loại tế bào của hàng ngàn tế bào thần kinh trong vỏ não thị giác, cũng như kết nối giữa các tế bào thần kinh này. Các nhà nghiên cứu đã xác nhận những dự đoán này bằng cách sử dụng hình ảnh kính hiển vi điện tử có độ phân giải cao về vỏ não thị giác của chuột. Hình ảnh này là một phần của dự án lớn hơn để lập bản đồ cấu trúc và chức năng của vỏ não thị giác chuột một cách chi tiết chưa từng có. Dự án được gọi là MICrONS, và kết quả của nó đã được công bố trên tạp chí Nature cùng một lúc.

Vì các cặp song sinh kỹ thuật số có thể tiếp tục hoạt động sau khi hết tuổi thọ của chuột, các nhà khoa học có thể thực hiện số lượng thí nghiệm gần như không giới hạn trên cùng một con vật. Các thí nghiệm lẽ ra phải mất nhiều năm giờ đây có thể được hoàn thành trong vài giờ và hàng triệu thí nghiệm có thể được thực hiện đồng thời, đẩy nhanh nghiên cứu về cách não xử lý thông tin và cách thức hoạt động của trí thông minh.

"Chúng tôi đang cố gắng mở hộp đen và hiểu não ở cấp độ của các tế bào thần kinh riêng lẻ hoặc các nhóm tế bào thần kinh, và cách chúng hoạt động cùng nhau để mã hóa thông tin", Tolias nói. ”

Trên thực tế, các mô hình mới đã tạo ra những hiểu biết mới. Trong một nghiên cứu liên quan khác, cũng được công bố trên tạp chí Nature, các nhà nghiên cứu đã sử dụng các cặp song sinh kỹ thuật số để khám phá cách các tế bào thần kinh trong vỏ não thị giác chọn các tế bào thần kinh khác mà chúng kết nối.

Các nhà khoa học từ lâu đã biết rằng các tế bào thần kinh tương tự có xu hướng tạo ra các kết nối, giống như con người xây dựng tình bạn. Những gì bản sao kỹ thuật số tiết lộ về những điểm tương đồng nào là quan trọng nhất. Các tế bào thần kinh có nhiều khả năng thiết lập kết nối với các tế bào thần kinh phản ứng với cùng một kích thích, chẳng hạn như màu xanh lam, hơn là các tế bào thần kinh phản ứng với cùng một vùng thị giác.

"Nó giống như một người chọn bạn bè dựa trên sở thích của họ hơn là nơi họ đang ở," Tolias nói. "Chúng tôi đã học được các quy tắc chính xác hơn về cách tổ chức bộ não."

Các nhà nghiên cứu có kế hoạch mở rộng mô hình của họ sang các vùng não khác cũng như động vật có khả năng nhận thức nâng cao hơn, bao gồm cả động vật linh trưởng.

"Cuối cùng, tôi tin rằng sẽ có thể xây dựng ít nhất một bản sao kỹ thuật số của một phần não người", Tolias nói. "Và đó chỉ là phần nổi của tảng băng chìm."

編譯自/ScitechDaily