Математики научили нейросеть предсказывать будущее. Пока не слишком далекое

Исследование, проведенное под руководством Западного университета, показало, как мозг предсказывает будущее в режиме реального времени. Используя описание работы мозга, математику и искусственный интеллект, ученые разработали модель нейронной сети, которую можно быстро и эффективно обучить предсказывать отдельные моменты будущего. Исследования мозга помогли построить принципиально новую нейросеть, а она помогла понять, как работает мозг.
Математики научили нейросеть предсказывать будущее. Пока не слишком далекое
Wikimedia Commons

Наш мозг живет не только в настоящем. Он постоянно вспоминает прошлое и предсказывает будущее.

В тот момент, когда подающий (питчер) в бейсболе выпускает мяч в направлении отбивающего (шорт-стопа) во время профессиональной игры, зрители не знают, что произойдет дальше. А вот мозг отбивающего — знает. Как он угадывает будущее?

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Исследование, проведенное Западным университетом и Института биологических исследований Салка в Ла-Джолле, Калифорния показало, как профессиональный отбивающий может предсказать траекторию полета мяча, движущегося со скоростью 150 километров в час, как мозг в режиме реального времени обрабатывает информацию, доступную его глазам.

Используя математику и искусственный интеллект, профессор Лайл Мюллер и его коллеги разработали модель нейронной сети, которую можно быстро и эффективно обучить предсказывать отдельные моменты будущего, примерно так, как это делает мозг бейсболиста.

Эта модель дает новое представление о том, как определенный паттерн нейронной активности, так называемые «бегущие волны», передает визуальную информацию по подсетям мозга.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

«Каждая область зрительной системы мозга содержит карту визуального пространства. Мы пришли к выводу, что именно волны, проходящие по этим картам, позволяют делать краткосрочные прогнозы на будущее», — говорит Мюллер. — «Когда мы разработали эту сеть с бегущими волнами, мы обнаружили, что она может, например, предсказать, что будет в предстоящих кадрах фильма».

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Ученые считают, что эта модель очень пригодится инженерам, разрабатывающим технологии ИИ для решения целого спектра задач от чат-ботов до умных автомобилей.

Как работает зрение

Схема работы мозга, предсказывающего следующие кадры фильма
Схема работы мозга, предсказывающего следующие кадры фильма
https://www.nature.com/articles/s41467-023-39076-2
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Если рассматривать пример из бейсбольной игры, то мячу требуется около 400 миллисекунд, чтобы пролететь 18 метров от руки питчера до отбивающего. Мозгу отбивающего требуется время для нейронных вычислений, которые позволяют увидеть мяч и рассчитать его траекторию. Сюда входит время, необходимое для передачи сенсорной информации от сетчатки глаза к зрительной коре, и время, необходимое для расчета траектории мяча в пространстве на основе этой информации.

По существующим оценкам, все эти вычисления могут быть выполнены за 150 миллисекунд. За это время мяч уже пролетит более шести метров или треть расстояния до отбивающего. Скоординироваться и отбить мяч он уже не успевает. Поэтому его мозг должен использовать дополнительные методы, чтобы предсказать, куда летит мяч. И мозг действительно строит прогнозы на несколько сотен миллисекунд вперед.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Габриэль Бениньо, первый автор исследования говорит: «Мы знаем, что мозг обрабатывает визуальные данные с помощью связей, которые простираются далеко по ментальной карте визуального пространства. Эти "рекуррентные" связи включают обработку различных частей изображения, и, используя эти связи, мы нашли способ, с помощью которого мозг может "оживлять" предсказания в визуальной системе, переходя от статичного изображения к фильму».

Предыдущая работа Мюллера и его коллег показала, что нейронная активность может передаваться через отдельные области мозга в виде «бегущей волны», подобно тому, как волны перемещаются по океану. Мюллер показал, что визуальные стимулы могут создавать бегущие волны нейронной активности. Теперь Мюллер и его коллеги построили модель бегущей волны на искусственной нейросети. Такие волны распространяются быстрее, чем последовательные нейронные соединения. Они формируют не одно изображение, а сразу целый вероятностный набор, один из вариантов которого осуществится реальности. И это помогает предсказывать будущее.