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.
[1] http://laboratoria.net/aktualnosci/25940.html
