Robots are becoming more and more like humans
[ENG/PL]
Wbrew powszechnemu przekonaniu neurony mózgowe nie są najważniejszym elementem potrzebnym do funkcjonowania mózgu, ani nie są jedyną komórką mogącą przetwarzać i uczyć się nowych informacji. Niedawno odkryto, że inna komórka mózgowa – astrocyt – znajdująca się między neuronami, pełni jeszcze ważniejsze funkcje w mózgu. Odgrywa ona kluczową rolę w uczeniu się i w centralnym generatorze wzorca (central pattern generation – CPG), odpowiedzialnym np. za oddychanie.
Astrocyty, czyli komórki glejowe o gwieździstym kształcie, które swego czasu uważane były jedynie za podporę neuronów w mózgu, ciągle wzbudzają zamieszanie w neuronauce. Ich pozytywne funkcje obejmują utrzymanie przepływu krwi w mózgu i wpływ na przewodnictwo synaptyczne, a negatywne mogą odkrywać rolę w epilepsji i upośledzeniu umysłowym1.
Sztuczna inteligencja (SI) z reguły wyposażona jest przez naukowców w strukturę neuronów podobnych do ludzkich, dotychczas nie zauważono potencjału tkwiącego w astrocytach. Naukowcy z Rutgers University zdając sobie sprawę z braków w tym zakresie, zaczęli pracować nad stworzeniem algorytmów na kształt ludzkiego mózgu, nie tylko uznających nadrzędne działanie neuronów, ale także doceniając rolę astrocytów. Ich podejście zaprezentowane będzie na konferencji ICONS 2020 w lipcu, a pracę na ten temat można przeczytać tu. Naukowcy chcą obalić mit, że struktura mózgu, którą wykorzystuje się zazwyczaj w systemach SI nie jest tożsama ze strukturą neuronalną. Inne komórki odgrywają równie znaczącą rolę. Zaprezentowane podejście zakłada, że neurony i astrocyty współpracują razem. Mózg jest skomplikowanym organem, w którym komórki muszą współdziałać razem, by mógł funkcjonować. Wykorzystanie tylko niektórych komórek do systemów SI może nie dawać tak spektakularnych rezultatów, jak wzięcie pod uwagę wszystkich znanych komórek występujących w mózgu.
Naukowcy skupili się najpierw na tym, co dzieje się w środku astrocytów, kiedy komunikują się z neuronami, odbierającymi i wysyłającymi impulsy nerwowe. Następnie wykorzystali ten model działania jako podstawę do budowania sieci neuronowo-astrocytarnych, które następnie zostały wbudowane w układy scalone, które mogą kontrolować roboty. W swoich ostatnich badaniach wykorzystali oni neuromorficzne chipy opracowane przez Intela – Loihi.
W tym systemie, funkcje robotów wyłaniają się w sposób naturalny z interakcji pomiędzy sztucznymi neuronami i astrocytami. Dlatego też struktura i funkcjonowanie tych systemów różni się znacznie od algorytmów uczenia się, które koncentrują się wyłącznie na neuronach i nie wykorzystują w pełni aktualnej wiedzy o działaniu mózgu.
Zazwyczaj chipy neuromorficzne są wykorzystywane do realizacji prostych modeli neuronów, które odtwarzają tylko część aktywności komórek w ludzkim mózgu. Naukowcy z Rutgers, jako jedni z pierwszych z powodzeniem stworzyli przy pomocy neuromorficznego chipa neurony zdolne do bardziej złożonych zachowań. Swój model zaprezentowali do kontrolowania chodzenia sześcionogiego robota. System przez nich stworzony osiągnął niezwykłe rezultaty, pozwalając robotowi na sprawne poruszanie się z różnymi prędkościami bez oddziaływania na niego przez zewnętrzne zaburzenia sensoryczne.
Konstantinos Michmizos, adiunkt w dziale informatyki Uniwersytetu w Rutgers i główny badacz projektu, stwierdził, że mózg jest jedynym organem nie do końca przez nas poznanym. Inteligencja mózgu, a także jego choroby wynikają z interakcji między neuronami i astrocytami.
Innowacyjne podejście zaprezentowane przez naukowców da prawdopodobnie nowe możliwości na zastosowanie SI. Zwiększając zrozumienie, w jaki sposób astrocyty działają w mózgu, znajdowane są nowe sposoby na wykorzystanie mocy obliczeniowej tych nieneuronalnych komórek w neuromorficznych modelach mózgu i sprawiane jest, że roboty zachowują się bardziej jak ludzie.
eng.
Contrary to the popular belief, brain neurons are not the most important element needed for the brain to function, nor is it the only cell that can process and learn new information. Only recently it was discovered that another brain cell – astrocyte – located between the neurons has even more important functions in the brain. It plays a key role in learning and in the central pattern generator (CPG), responsible e.g. breathing.
Astrocytes, i.e. star-shaped gliale cells, which were considered in the past to be merely a support for neurons in the brain, still cause confusion in neuroscience. Their positive functions include maintaining blood flow in the brain and influencing synaptic conduction, with the negative ones possibly discovering a role in epilepsy and mental retardation1.
Artificial Intelligence (AI) is usually equipped by scientists with a human-like neural structure, and so far the potential inherent in astrocytes has not been noticed. Rutgers University scientists, aware of the shortcomings in this area, have started to work on creating algorithms shaped like the human brain, not only recognizing the superiority of neurons, but also appreciating the role of astrocytes. Their approach will be presented at the ICONS 2020 conference in July, and their work can be read here. Researchers want to dispel the myth that the brain structure typically used in AI systems is not identical to the neuronal structure. Other cells play an equally important role. This approach assumes that neurons and astrocytes can work together. The brain is a complex organ in each cell must work together to function. Using only some cells for AI systems may not give such spectacular results as taking into account all known cells in the brain.
First, scientists focused on what happens inside the astrocytes when they communicate with neurons that receive and send neural impulses. Then they used this model of operation as a basis for building neural-astrocytic networks, which were then built into integrated circuits that can control robots. In their recent research they used neuromorphic chips developed by Intel – Loihi.
In this system, the functions of the robots emerge naturally from the interaction between artificial neurons and astrocytes. Therefore, the structure and functioning of these systems is very different from learning algorithms that focus exclusively on neurons and do not make full use of the current knowledge about brain function.
Typically, neuromorphic chips are used to make simple models of neurons that reproduce only part of the cell activity in the human brain. Rutgers scientists were among the first to successfully create neurons capable of more complex behaviors using a neuromorphic chip. They presented their model to control the walking of a six-legged robot. The system created by them achieved extraordinary results, allowing the robot to move smoothly at different speeds without being affected by external sensory disorders.
Konstantinos Michmizos, assistant professor in the department of computer science at Rutgers University and chief researcher of the project, stated that the brain is the only organ we don’t quite know. Intelligence of the brain and its diseases result from the interaction between neurons and astrocytes.
The innovative approach presented by researchers is likely to provide new opportunities for the use of the AI. By increasing understanding of how astrocytes work in the brain, new ways are found to harness the computational power of these non-neural cells in neuromorphic brain models and make robots behave more like humans.
[1] http://laboratoria.net/aktualnosci/25940.html
