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出处:本站原创   发布时间:2019-05-16   您是第 位浏览者

c?不仅不发胖,改善健康状况。比如穿着外科手术服的熟人、动物房间里的漏斗,单双王中网特..和人类梦境中奇怪的事物有点异曲同工之妙XDREAM 生成的图片更像是神经元之间相互沟通所使用的语言有的东西甚至根本不存在难怪作者庞斯说"如果细胞会做梦那么这些可能就是细胞梦见的景象"GAN 再立新功绘制梦境有何难系统生成的图像比真实的事物更让猴子感到兴奋这项发现能够带来哪些想象空间想要回答这个问题我们可能需要再往前一步先探寻视觉神经元的底层机理脑科学领域的研究者们已经通过无数神经元测试实验证明了大脑视觉神经元会对某些图像反应更强烈这种"不均衡响应"使我们能够在茫茫人海中被某些特定形状、颜色或轮廓所吸引从而快速识别出那些特别的事物比如在火车站找到熟人高速路旁的广告牌文字等等但是视觉神经元究竟是如何对这些特定事物产生反应的至今仍然是一个谜以往在研究视觉神经元偏好的研究中人们往往会使用真实存在的图像这就带来了两个问题:一是只能研究那些现实世界中存在的刺激源但实际上人在快速眼动(REM)睡眠期间还保持着高频的脑部活动美国威斯康辛大学麦迪逊分校的 Giulio Tononi 及同事记录了 32 个被试对象睡着时的脑电图证明参与真实感官刺激(比如面部和语言)处理的脑区的高频活动增加了而且只在梦境中出现这些元素时增加但做过梦的人都知道梦境是很难完整回忆和复现的也并不与现实世界完全一致无法得知梦境的样子就使得脑神经研究丢失了一块重要阵地二是令脑神经研究带有上了研究人员的主观选择有一定的片面性举个例子大家都知道卷积神经网络的发展从大脑神经中得到了很多启发也因此产生了很多模拟人类脑活动的算法比如基于注意力的标注模型它会关注图片中的一些重点并对其进行文字描述比如对下面这张图片:对图案中的特征进行有选择的提取于是我们得到了一个带有"海上冲浪者"标签的图片在模型预训练时设计人员都会根据自己的理解和大多数人类的偏好对图片特征赋予一定的权重进行预训练让系统优先注意到那些希望它注意到的地方但这种选择真的万无一失吗从科学的角度讲我们无法肯定地回答这个问题但以前我们也没有证据能够证明有的大脑可能不是这么想的有的大脑比起面孔就是更容易对文字产生兴奋现在有了深度生成对抗网络(GAN)与遗传算法的结合开始让我们得以看到视觉神经元的真实"想法"研究团队将微电极阵列植入六只猴子的下颞叶皮质 (耳朵上方稍微靠后的区域)向它展示图像并测量猴子在观看图像时单个视觉神经元的放电率GAN 每次随机生成 40 个图像其中有 10 张是令给定神经元或神经元群中最活跃的图像另外 30 张是由遗传算法根据神经元的不同反应对这 10 张图片中的元素进行重新排列组合生成的类似图像这样的循环测试会在1-3 小时内重复多达 250 代并不断优化"XDREAM"系统的图像代码最终才让我们看到了会对猴子大脑产生超级刺激的照片显然它与现实世界和人类的理解都完全不同单个神经元的最大化响应所合成的图像有一些神经元响应符合人们的预期比如说普遍认为视觉神经元喜欢"看脸"对面部的反应最为敏感结果证明果然如此最后的偏好结果就进化了圆形的粉红色图像有两个类似眼睛的黑点看上去像一张诡异的脸也有令人不解的地方比如从真实图像进化出了一些诡异的黑色小方块墨明棋妙的颜色混合体等等这些特别的图像到底是怎么在神经元中作用、映射、成形的目前还不得而知这下科学家们又有新课题可以挑战咯~解码神经元对人和 AI 有何价值说了这么多可能大家还是搞不明白研究猴子的视觉神经元偏好到底有什么用或者说到底能不能创造实际价值为了解答这个疑惑我们就来捋捋这个实验成果的一些独到之处:首先这项实验的最大特点是尝试了一种新的方式即深度神经网络来进行脑科学实验XDREAM 可以创造任何物体包括那些不存在的东西 这使得让神经元可以不受物理世界的限制从头开始构建自己喜欢的图像这使得人类对视觉神经元的运动机制能够以一种完全不带主观偏见的方式展开让神经元自己决定并告知研究人员它想要什么另外从这项研究中我们可以从图像进化的过程看到大脑是如何学会抽象化真实事物的相关特征 如第一作者庞斯说:"我们看到大脑正在分析视觉场景并由经验驱动提取对个人重要的信息""大脑正在适应环境以不可预测的方式编码具有生态意义的信息"因此这项技术可以应用于大脑中任何对感官信息作出反应的神经元如听觉神经元、海马神经元和前额叶皮层神经元进一步了解大脑的工作方式一方面可以对医学、健康等领域提供有效的依据比如帮助了解学习障碍、自闭症等相关疾病通过研究患者的视觉系统变化了解他们眼中和脑海里真实的世界景象研究那些他们会做出优先反应的事物也能够让医护人员和家庭成员找到更有效的治疗机制毕竟见其所见想其所想是达成沟通和理解的第一步另外还能促使人工智能开发出与大脑一样有效、甚至更好的模型卷积神经网络与大脑区域的关联2014 年左右就有少数研究开始涉及神经网络与神经元的交叉研究比如研究人员通过从人类和猕猴身上记录到的神经活动与神经网络中的人工活动相比较最终了解了不同系统看到的图像论文 Khaligh-Razavi and Kriegeskorte (2014) 使用了表征相似度分析将 37 种不同的模型与人类和猴子 IT 进行了比较发现更擅长目标识别的模型也能更好地匹配 IT 表征而且通过监督学习训练的深度 CNN(AlexNet)是表现最好的这为深度学习的进展打下了坚实的基础总体而言机器神经网络可以算作是对为脑神经科学家建模道路的延续脑科学贡献了路径计算机领域贡献了算力和训练方法以及数据二者的结合才让这些模型锤炼出了令人惊喜的能力不过大脑的神经网络要比人工的复杂N倍直到今天还有一些特性是今天大多数神经网络所没有的比如尖峰、横向连接、中央凹、可以跳过某些层的前馈连接等等了解这些大脑细节会不会对人工智能带来突破性的影响呢坦率地说没有人知道答案因为深度神经网络并不是(也不可能是)大脑神经系统的完整复现但这却是 AI 不得不走的路生物学家同时也是哲学家的亚里士多德曾经这样形容图像之于大脑的意义:我们看见某些图像之所以感到快感因为我们一边在看一边在求知善于摹仿是人类的"本能"也是 AI 的宿命"这个图显示了自然图像(右)和猴子神经元进化的图像(左)被命名为 XDREAM 的算法,05万人都患有肺癌。
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