Cyber Elegans Project
С. Elegans - свободноживущая почвенная нематода размером порядка миллиметра - на сегодняшний день единственный организм, для которого практически полностью известна архитектура его нейросети - нейроны и связи между ними. Это произошло отчасти благодаря тому, что все особи данного вида стабильно имеют 302 нейрона (и > 5000 синапсов) и практически
( Read more... )
В общем, на мой взгляд, сейчас этот червяк напоминает схему телевизора, где на радиодеталях не проставлены сопротивления, емкости и т.д. Если мы понимаем принцип и если мы до этого видели несколько разных схем или даже сами проектировали телевизор, то становится сильно проще, но с червяком мы таким опытом похвастаться не можем.
По всей видимости, его нейросеть - это базовая архитектура обеспечения жизнедеятельности - движение, еда, избегание опасности, размножение. Для обучения в этой системе отведено крайне мало, это удел более высокоразвитых систем, где для этого есть специальные группы клеток мозга. А оптимизировать его генетическим алгоритмом - это все равно, что накидать в питательную среду мыщцы, сенсорные клетки и нейроны и ждать, что оно само соберется и обретет разум :) Наталья вот изучает срезы мозга крысы - они неделями живут в чашке Петри. Интересно, эта колония из огромного количества живых нейронов что-нибудь чувствует?
В общем, я не критикую, а просто пытаюсь обсуждать с пользой для дела, но мне кажется, что придется рассматривать каждый контур отдельно и пытаться догадаться, что он должен делать, например, сенсорный или двигательный блок мы легко находим по связям с соответствующими клетками.
Reply
Зато как физиолог могу сказать, что если удасться выдельить мышцы червяка, нейроны и соответствующие стволовые клетки, и кинуть это на питательную среду, то оно соберется... но вовсе даже не в червяка. Нейроны завяжут связи с друг другом и мышечными клетками, будут хаотично генерировать импульсы, некоторые мышцы будут подергиваться. Но червяк не получится. Такой номер прокатывает только с морскими губками, их можно протирать через сито, а они снова собираются в губку :) но у губок нет нервной системы :)))
Еще про ГА:
Известно, что все млекопитающие имели общего предка. Если взять этого предка (его геном, его структуру нейросети, его тело и тп) и запустить ГА, то совершенно не факт, что мы получим человека :) можем получить мышь, а можем некую абстракцию, ветвь которой вообще не было в эволюции. ГА хорош лишь для узких задач, с четко формализованными условиями. условиями
Reply
Но может всё-таки ГА смогут помочь? Мы вель можем, к примеру, задать правильные значения на выходах определённого контура в течении какого-то процесса (определённого изменениями значения входа в контур)? Пусть не для всей системы а только для одного блока. А далее перебор :)
*вспоминает* когда-то, когда занимался распознованием изображений, мы для нашей весовой системы так и делали: загоняли набор пар избображение+нужный контур. И под каждую пару подстраивали автоподбором систему.
Reply
ну зачем так сразу, червячный хардвер же уже есть в наличии, надо только подобрать веса :)
с учетом того, что в ГА оптимизация идет по многим параметрам параллельно, я считаю, что это вполне реальный способ найти работоспособное сочетание весов нейросети червяка.
другое дело, что эти веса могут и не совпадать с весами реального червя или демонстрировать поведение не реального червя. но это, наверное, не так уж и важно, главное, что поведение у модели все же будет более-менее целенаправленным.
Reply
Leave a comment