Giovanni Idili dari OpenWorm: Otak, Cacing, dan Kecerdasan Buatan

Iklan

Bayangkan bahwa Anda isapan jempol dari imajinasi komputer Anda. Otak Anda adalah simulasi komputer yang terperinci - an kecerdasan buatan 7 Website Menakjubkan Untuk Melihat Pemrograman Kecerdasan Buatan TerbaruInteligensi Buatan belum HAL dari tahun 2001: The Space Odyssey… tapi kami semakin dekat. Benar saja, suatu hari itu bisa sama dengan potboiler sci-fi yang diaduk oleh Hollywood ... Baca lebih banyak yang terhubung ke mata dan otot simulasi dan ujung saraf simulasi, yang berinteraksi dengan dunia simulasi. Anda berpikir dan merasakan persis seperti yang Anda lakukan sekarang, tetapi alih-alih diterapkan dalam daging abu-abu, pikiran Anda menggunakan silikon.

Mensimulasikan seluruh otak manusia seperti ini adalah jalan keluar, tetapi proyek open-source akan mengambil Langkah pertama yang vital, dengan mensimulasikan neurologi dan fisiologi dari salah satu hewan paling sederhana yang diketahui ilmu. Itu Tim OpenWorm, yang baru saja selesai Kickstarter yang sukses, adalah bulan lagi dari membangun simulasi lengkap C. elegans, cacing nematoda sederhana dengan 302 neuron. Cacing yang disimulasikan akan berenang dalam air yang disimulasikan, bereaksi terhadap rangsangan yang disimulasikan, dan (sejauh yang dapat dilakukan organisme sederhana seperti itu),

Dalam wawancara ini, kita akan berbicara dengan Giovanni Idili, salah satu pendiri proyek OpenWorm tentang pekerjaan mereka dalam kecerdasan buatan. Tim OpenWorm adalah tim insinyur multinasional, yang telah mengerjakan simulasi cacing selama beberapa tahun. Mereka menggunakan alat berbagi file seperti Google Drive dan Dropbox untuk berkolaborasi, dan pertemuan mereka dialirkan secara publik sebagai Google+ Hangout.

Masa Depan Kecerdasan Buatan

MUO: Hai Giovanni! Ini jelas merupakan proyek yang sangat kompleks dan menantang - dapatkah Anda menggambarkan kemajuan yang Anda buat pada simulasi sejauh ini, dan apa yang tersisa untuk dilakukan? Menurut Anda apa yang akan menjadi tantangan paling signifikan di masa depan?

Giovanni: Kami telah membuat banyak kemajuan pada tubuh cacing dan lingkungan sekitarnya yang akan mewakili cawan petri virtual kami. Kami percaya pada perwujudan, yang berarti bahwa otak dalam ruang hampa akan kurang menarik tanpa lingkungan yang disimulasikan - "worm matrix" jika Anda mau - bahwa otak dapat mengalami melalui inderanya neuron.

Itulah alasan mengapa kami mulai dengan menempatkan banyak upaya ke dalam tubuh cacing terlebih dahulu. Apa yang kita miliki sejauh ini kutikula bertekanan yang akurat secara anatomis yang mengandung sel otot yang bisa berkontraksi, dan diisi dengan cairan seperti gelatin untuk menjaga semuanya tetap di tempatnya. Secara paralel, kami telah berupaya menjalankan otak, dan kami saat ini menjalankan tes pertama dari seluruh C. jaringan neuron elegans (302 neuron yang terkenal).

Kita sekarang mendekati titik bahwa kita dapat mulai memasukkan otak ke dalam tubuh dan melihat apa yang terjadi. Ini tidak berarti cacing itu "hidup", karena cacing itu tidak memiliki organ dan banyak detail biologis yang masih hilang juga, tetapi itu akan memungkinkan kita untuk tutup loop pada sistem motor, sehingga kita dapat mulai bereksperimen dan men-tweak otak dan otot untuk menghasilkan berbagai jenis cacing daya penggerak. Ini saja akan membuat kita sibuk untuk sementara waktu.

Ada dua jenis tantangan - tantangan penelitian dan tantangan teknis. Tantangan penelitian adalah yang khas dari setiap usaha ilmiah. Anda tidak tahu kapan Anda akan terjebak atau pada apa, tetapi satu tantangan yang jelas di sini adalah bahwa meskipun otak dipetakan dan koneksi antara neuron diketahui, kami masih belum tahu banyak tentang neuron individu itu sendiri dan karakteristik mereka, yang membuat kita memiliki banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk menyempurnakannya - dapat dilakukan, tetapi sulit dan waktu mengkonsumsi.

Ini sulit karena hewan itu sangat kecil dan sejauh ini tidak mungkin dilakukan pencitraan in vivo otak yang menembak. Untungnya, dan ini adalah berita yang sangat baru, teknik-teknik baru muncul ke permukaan yang dapat membantu kami mengisi beberapa celah.

Dalam hal teknik, ada banyak tantangan teknis, tetapi saya akan mengatakan bahwa yang utama adalah kinerja simulasi. Kami menjalankan simulasi pada GPU dan cluster, tetapi masih membutuhkan banyak waktu untuk mensimulasikan; ada banyak pekerjaan yang harus dilakukan di sana.

Simulasi Cacing Browser

MUO: Salah satu hadiah Kickstarter yang Anda sediakan untuk pendukung Anda adalah akses ke sebagian simulasi worm di browser Anda, termasuk otot-otot. Ketika Anda menyelesaikan lebih banyak simulasi (seperti otak), apakah Anda berencana untuk membuat elemen-elemen itu juga tersedia di browser? Seberapa intensif simulasi penuh untuk dijalankan?

Giovanni: Ya - ini persis idenya. WormSim akan menjadi jendela ke simulasi terbaru yang tersedia. Setelah kami membuat beberapa kemajuan yang signifikan, seperti memasukkan a otak ke dalam simulasi Geeks Menimbang: Apakah Manusia Berpikir Lebih Cepat Daripada Komputer? Baca lebih banyak , ini akan diluncurkan ke WormSim. Simulasi akan cukup intensif, tetapi arsitektur WormSim saat ini dipisahkan dari itu, di merasakan bahwa kami akan menjalankan simulasi pada infrastruktur yang diperlukan (cluster GPU dll) dan kemudian menyimpannya hasil. Hasil ini akan dialirkan ke WormSim, sehingga orang akan dapat memindai bolak-balik dalam simulasi, menggunakan kontrol kamera 3D dan mengklik pada hal-hal dan mengakses metadata simulasi.

Langkah selanjutnya

MUO: Sejak C. elegans hanyalah awal, setelah nematoda, apa langkah selanjutnya? Apa tantangan yang muncul antara nematoda dan organisme yang lebih kompleks?

Giovanni: Benar. Kami berusaha membangun perencanaan teknologi kami untuk masa depan, dan kami mau mesin kami menjadi sedikit seperti LEGOS untuk biologi komputasi, idealnya, sehingga setelah C. elegan tidak harus kita mulai dari awal, tetapi dapat merakit organisme yang lebih kompleks dengan memanfaatkan apa yang telah kita bangun.

Kandidat adalah lintah (10k neuron) dan lalat buah atau larva ikan zebra (keduanya sekitar 100k neuron). Ini bukan hanya soal berapa banyak neuron, tetapi juga seberapa baik mempelajari suatu organisme. Tentunya beberapa tahun sebelum kita berpikir untuk mengatasi organisme lain, tetapi jika beberapa kelompok lain menginginkannya untuk memulai organisme mana pun, kami akan dengan senang hati pergi ke atas dan ke luar untuk membantu dengan cara apa pun yang kami bisa - semua alat kami Buka.

Tantangan utamanya adalah saat otak suatu organisme semakin besar dan besar, seperti tikus dengan 75 juta neuronnya, Anda adalah jenis yang dipaksa untuk bekerja dengan populasi daripada dengan sirkuit neuronal yang didefinisikan dengan baik terdiri dari jumlah yang wajar neuron. "Closing the loop" menjadi sedikit rumit. Anda juga membutuhkan lebih banyak kekuatan komputasi 10 Cara Untuk Menyumbangkan Waktu CPU Anda Untuk Sains Baca lebih banyak , dan melakukan sesuatu seperti apa yang kami coba dengan C. elegans, simulasi sel demi sel yang tidak terbatas pada neuron, sama sekali tidak terpikirkan. Setelah Anda mencapai tingkat makro itu, Anda dipaksa untuk bekerja dengan sesuatu yang lebih kasar. Tapi itu akan terjadi, tidak diragukan lagi!

Validasi dan Pengujian

MUO: Mengingat bahwa perangkat lunak yang Anda kembangkan sangat kompleks dan melibatkan simulasi di banyak tingkatan, bagaimana Anda memvalidasi model Anda untuk menentukan keberhasilan? Apakah ada tes yang ingin Anda lakukan, tetapi belum bisa?

Giovanni: Pada setiap tingkat granularitas, kami "menguji unit" komponen perangkat lunak kami terhadap hasil eksperimen. Data eksperimental sudah tersedia di tempat terbuka, atau berasal dari laboratorium yang memutuskan untuk menyumbangkannya kepada kami. Simulasi neuron harus sesuai dengan pengukuran eksperimental pada aktivitas neuron. Simulasi mekanis untuk tubuh cacing dan lingkungannya harus mengikuti hukum fisika.

Dengan cara yang sama, perilaku makro dari cacing yang disimulasikan (berenang / merangkak) harus mengikuti pengamatan eksperimental di tingkat itu. Sebenarnya ada sekelompok dari kita yang sedang berupaya menyiapkan sejumlah besar data sehingga kami dapat mengatakannya secara kuantitatif yakin bahwa worm kami sedang bergoyang-goyang sama dengan yang asli segera setelah simulasi kami siap diuji.

Aplikasi Penelitian

MUO: Aplikasi simulasi seperti apa yang paling menarik bagi Anda? Apa kegunaan paling penting dari teknologi ini ke depan?

Giovanni: Simulasi semacam ini, ketika divalidasi, dapat memungkinkan kami untuk melakukan percobaan di komputer alih-alih hewan hidup. Ini jelas memiliki keunggulan dalam hal mereproduksi eksperimen dan banyaknya percobaan yang dapat dilakukan. C. elegans adalah model organisme untuk penyakit manusia, jadi kita berbicara tentang kemungkinan mendapatkan wawasan dari bawah ke atas tentang penyakit seperti Alzheimer, Parkinson dan Huntington, untuk beberapa nama - dan mudah-mudahan mempercepat penyembuhan sebagai konsekuensinya. Teknologi yang sama dapat digunakan untuk mensimulasikan populasi jaringan manusia yang sehat atau berpenyakit hanya dengan memasukkan model yang berbeda ke dalam mesin.

Secara pribadi, saya sangat senang dengan apa yang kami lakukan dapat membantu kami memahami bagaimana otak bekerja pada skala yang sangat mudah ditelusuri. Bayangkan saja apa artinya jika kita dapat menangkap otak cacing sebagai seperangkat parameter (yaitu menjadi semakin mungkin dengan teknologi pencitraan baru) dan memasukkan parameter yang sama ke kami simulasi. Ini mungkin terdengar seperti fiksi ilmiah, tetapi ingatan telah ditanamkan pada hewan hidup.

Apa Artinya OpenWorm Untuk Anda

Teknologi di balik proyek OpenWorm menarik di banyak tingkatan. Teknologi untuk memetakan dan mensimulasikan otak seluruh hewan memiliki implikasi mendalam dan akhirnya mengubah dunia bagi kondisi manusia.

Pada tingkat yang lebih langsung, kemampuan untuk bereksperimen pada hewan yang disimulasikan dan mempelajari penyakit secara cermat, detail komputasi mungkin memungkinkan jenis sains yang sama sekali baru - eksperimen yang dilakukan, secara massal, oleh komputer, di komputer. Teknologi OpenWorm, ditingkatkan menjadi organisme yang lebih besar, dapat memungkinkan kita untuk mempelajari penyakit yang sulit dipahami seperti skizofrenia dan kanker dengan cara yang sama sekali baru dan menarik.

Apa yang Anda lihat dari pencapaian umat manusia dengan teknologi ini dalam sepuluh tahun? Lima puluh Beri tahu kami di komentar! Anda dapat mengikuti tim OpenWorm di www.openworm.org