요약: 연구자들은 시각이 행동을 어떻게 안내하는지 이해하기 위해 초파리 뇌의 인공 지능 모델을 개발했습니다. 특정 시각 뉴런을 유전적으로 침묵시키고 행동 변화를 모니터링함으로써 AI가 신경 활동과 행동을 정확하게 예측하도록 훈련시켰습니다.

그들의 연구 결과는 단일 유형이 아닌 여러 그룹의 뉴런이 복잡한 “인구 코드”로 시각적 데이터를 처리한다는 것을 보여줍니다. 이 성과는 인간의 시각 시스템 및 관련 장애에 대한 향후 연구의 길을 열어줍니다.

중요한 사실:

• CSHL 과학자들은 시각 유도 행동을 연구하기 위해 초파리 뇌의 인공 지능 모델을 만들었습니다.
• 인공지능은 특정 시각 뉴런을 침묵시킨 후 행동 변화를 분석해 신경 활동을 예측한다.
• 이번 연구에서는 여러 그룹의 뉴런이 시각적 데이터를 처리하는 복잡한 ‘인구 코드’가 밝혀졌습니다.

원천: CSHL

우리는 “눈은 영혼의 창이다”라는 말을 듣습니다. 음, 창문은 두 가지 방식으로 작동합니다. 우리의 눈은 세상을 보는 창이기도 합니다. 우리가 보는 것과 보는 방식은 우리가 세상을 살아가는 방식을 결정하는 데 도움이 됩니다. 즉, 우리의 비전은 사회적 행동을 포함한 우리의 행동을 안내하는 데 도움이 됩니다.

이제 CSHL(Cold Spring Harbor Laboratory)의 한 젊은 과학자가 이것이 어떻게 작동하는지에 대한 주요 증거를 공개했습니다. 그는 일반적인 초파리의 뇌에 대한 특별한 인공 지능 모델을 구축하여 이를 수행했습니다.

CSHL 조교수 Benjamin Cowley와 그의 팀은 “녹아웃 훈련”이라는 기술을 개발하여 AI 모델을 미세 조정했습니다. 먼저, 수컷 초파리가 암컷을 쫓아다니며 노래를 부르는 구애 행동을 녹음했습니다.

다음으로, 그들은 수컷 초파리의 특정 유형의 시각 뉴런을 유전적으로 침묵시키고 AI가 행동의 변화를 감지하도록 훈련시켰습니다. 다양한 유형의 시각 뉴런으로 이 과정을 반복함으로써 AI는 암컷을 목격할 때 실제 초파리가 어떻게 반응할지 정확하게 예측할 수 있었습니다.

Cawley는 “실제로 신경 활동을 계산적으로 예측하고 특정 뉴런이 행동에 어떻게 기여하는지 물어볼 수 있습니다.”라고 말합니다. “이것은 우리가 이전에 할 수 없었던 일입니다.”

새로운 인공 지능을 통해 Cowley 팀은 초파리의 뇌가 시각적 데이터를 처리하기 위해 “인구 코드”를 사용한다는 사실을 발견했습니다. 이전에 가정했던 것처럼 각 시각적 특징을 단일 동작과 연관시키는 단일 유형의 뉴런 대신 동작을 조각하는 데 많은 뉴런 그룹이 필요했습니다.

이러한 신경 경로의 레이아웃은 해독하는 데 수년이 걸리는 믿을 수 없을 정도로 복잡한 지하철 노선도처럼 보입니다. 그러나 그것은 우리가 가야 할 곳으로 우리를 데려다줍니다. 이를 통해 Cowley의 AI는 시각적 자극이 주어졌을 때 실제 초파리가 어떻게 행동할지 예측할 수 있습니다.

이것은 AI가 언젠가 인간의 행동을 예측할 수 있다는 것을 의미합니까? 그렇게 빠르지는 않습니다. 초파리의 뇌에는 약 100,000개의 뉴런이 있습니다. 인간의 뇌에는 약 1000억 개가 있다.

“이것은 초파리의 경우입니다. 우리의 시각 시스템이 어떻게 생겼는지 상상할 수 있습니다.”라고 Cowley는 지하철 노선도를 가리키며 말합니다.

그러나 Cowley는 자신의 AI 모델이 언젠가 인간의 시각 시스템 뒤에 있는 계산을 해독하는 데 도움이 되기를 바라고 있습니다.

“이것은 수십 년의 작업이 될 것입니다. 그러나 우리가 이것을 알아낼 수 있다면 우리는 앞서 나갈 것입니다.”라고 Cawley는 말합니다. “우리는 이 분야에서 수년간의 경험을 가지고 있습니다.” [fly] 계산을 통해 우리는 더 나은 인공 광학 시스템을 구축할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 시각 시스템의 장애를 훨씬 더 자세히 이해할 수 있다는 것입니다.

얼마나 나아졌나요? 그것을 믿으려면 그것을 봐야 할 것입니다.

인공지능과 신경과학 연구 소식에 대하여

작가: 사라 지아르니에리
원천: CSHL
의사소통:사라 지아르니에리 – CSHL
그림: 이미지 제공: 신경과학 뉴스

원래 검색: 오픈 액세스.
“시각적 뉴런의 모듈화 매핑을 통해 사회적 행동에 대한 인구 코드를 밝힙니다.“Benjamin Cowley 외. 자연

요약

시각적 뉴런의 모듈화 매핑을 통해 사회적 행동에 대한 인구 코드를 밝힙니다.

동물에서 관찰되는 다양한 행동은 감각 처리와 운동 제어 간의 상호 작용을 통해 발생합니다. 이러한 감각운동 변환을 이해하려면 감각 입력에 대한 신경 반응뿐만 아니라 각 뉴런이 행동에 인과적으로 기여하는 방식을 예측하는 모델을 구축하는 것이 유용합니다.

여기에서는 12개 이상의 뉴런 유형의 체계적인 교란으로 인해 발생하는 행동 변화를 예측하여 심층 신경망의 내부 모듈과 실제 뉴런 간의 일대일 매핑을 식별하는 새로운 모델링 접근 방식을 보여줍니다.

우리가 소개하는 주요 구성 요소는 행동 실험 중 실제 신경 교란과 일치하도록 훈련 중에 네트워크를 교란시키는 “녹아웃 훈련”입니다. 우리는 이 접근법을 적용하여 감각 운동 변환을 모델링합니다. 검은 배 초파리 복잡하고 시각적으로 안내되는 사회적 행동을 하는 남성.

시신경엽과 중앙 뇌 사이의 경계면에 위치한 시각적 투영 뉴런은 개별 채널 그룹을 형성하며, 이전 연구에서는 각 채널이 특정 행동을 자극하기 위해 특정 시각적 특징을 인코딩한다고 제안했습니다.

우리 모델은 다른 결론에 도달합니다. 반사회적 행동과 관련된 뉴런을 포함한 시각적 투영 뉴런 그룹은 남성과 여성의 상호 작용을 유도하여 풍부한 집단 행동 코드를 형성합니다.

전반적으로 우리의 프레임워크는 다양한 신경 장애의 행동 효과를 하나의 통합 모델로 통합하여 자극에서 뉴런 유형, 행동까지의 맵을 제공하고 향후 뇌 배선 다이어그램을 모델에 통합할 수 있도록 합니다.