วิธีที่สมองช่วยให้เรารับรู้และนำทางโลกเป็นหนึ่งในแง่มุมที่น่าสนใจที่สุดของความรู้ความเข้าใจ เมื่อปรับทิศทางตัวเอง เราจะรวมข้อมูลจากประสาทสัมผัสทั้งหกอย่างต่อเนื่องในลักษณะที่ดูเหมือนง่ายดาย ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่แม้แต่ระบบ AI ที่ล้ำหน้าที่สุดก็ยังพยายามทำซ้ำ
ในโครงสร้างพื้นฐานการวิจัยใหม่ของ EBRAINS นักประสาทวิทยาด้านการรับรู้ ผู้สร้างแบบจำลองเชิงคำนวณ และนักวิทยาการหุ่นยนต์กำลังทำงานร่วมกันเพื่อให้แสงสว่างใหม่เกี่ยวกับกลไกทางประสาทที่อยู่เบื้องหลังสิ่งนี้ โดยการสร้าง หุ่นยนต์ ซึ่งมีการทำงานภายในเลียนแบบสมอง
“เราเชื่อว่าหุ่นยนต์สามารถพัฒนาได้ด้วยการใช้ความรู้เกี่ยวกับสมอง แต่ในขณะเดียวกัน สิ่งเหล่านี้ก็ช่วยให้เราเข้าใจสมองได้ดีขึ้นด้วย” Cyriel Pennartz ศาสตราจารย์ด้าน Cognition and Systems Neurosciences แห่งมหาวิทยาลัยอัมสเตอร์ดัมกล่าว
ในโครงการ Human Brain นั้น Pennartz ได้ร่วมมือกับผู้สร้างแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์ Shirin Dora, Sander Bohte และ Jorge F. Mejias เพื่อสร้างสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนสำหรับการรับรู้โดยอิงจากข้อมูลในชีวิตจริงจากหนู โมเดลของพวกเขาที่เรียกว่า "MultiPrednet" ประกอบด้วยโมดูลสำหรับการป้อนข้อมูลด้วยภาพและสัมผัสและโมดูลที่สามที่รวมเข้าด้วยกัน
"สิ่งที่เราสามารถทำซ้ำได้เป็นครั้งแรกคือสมองทำการทำนายด้วยประสาทสัมผัสต่างๆ" เพนนาร์ทซ์อธิบาย “ดังนั้นคุณสามารถคาดเดาได้ว่าบางสิ่งจะรู้สึกอย่างไรจากการดูมัน และในทางกลับกัน”
วิธีที่ "ฝึก" ของเครือข่ายเหล่านี้คล้ายกับวิธีที่นักวิทยาศาสตร์คิดว่าสมองของเราเรียนรู้: โดยสร้างการคาดคะเนเกี่ยวกับโลกอย่างต่อเนื่อง เปรียบเทียบกับอินพุตทางประสาทสัมผัสจริง แล้วปรับเครือข่ายเพื่อหลีกเลี่ยงสัญญาณผิดพลาดในอนาคต
เพื่อทดสอบว่า MultiPrednet ทำงานอย่างไรในร่างกาย นักวิจัยได้ร่วมมือกับ Martin Pearson ที่ Bristol Robotics Lab พวกเขาร่วมกันรวมเข้ากับ Whiskeye ซึ่งเป็นหุ่นยนต์ที่เหมือนหนูที่สำรวจสภาพแวดล้อมด้วยตนเองโดยใช้กล้องที่สวมศีรษะสำหรับดวงตาและหนวดปลอม 24 ตัวเพื่อรวบรวมข้อมูลที่สัมผัสได้
นักวิจัยสังเกตเห็นข้อบ่งชี้แรกๆ ว่าแบบจำลองจากสมองมีความได้เปรียบเหนือระบบการเรียนรู้เชิงลึกแบบเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการนำทางและการจดจำฉากที่คุ้นเคย MultiPredNet ดูเหมือนว่าจะทำงานได้ดีขึ้น ซึ่งเป็นการค้นพบที่ทีมตอนนี้หวังว่าจะทำการตรวจสอบเพิ่มเติม
เพื่อเร่งการวิจัยนี้ หุ่นยนต์ได้รับการสร้างขึ้นใหม่เป็นแบบจำลองบนแพลตฟอร์ม Neurorobotics ของโครงสร้างพื้นฐานการวิจัยของ EBRAINS เพียร์สันกล่าวว่า "สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถทำการทดลองแบบขนานหรือระยะยาวได้ภายใต้สภาวะควบคุม" “เรายังวางแผนที่จะใช้แพลตฟอร์มการประมวลผลประสิทธิภาพสูงและ Neuromorphic สำหรับรูปแบบการควบคุมและการรับรู้ที่มีรายละเอียดมากขึ้นในอนาคต”
เครื่องมือโค้ดและการวิเคราะห์ทั้งหมดของงานเปิดอยู่บน EBRAINS เพื่อให้นักวิจัยสามารถทำการทดลองของตนเองได้ "มันเป็นสถานการณ์ที่ไม่เหมือนใคร" เพนนาร์ทซ์กล่าว "เราสามารถพูดได้ว่านี่เป็นแบบจำลองที่น่าสนใจของการรับรู้โดยอาศัยวิทยาชีววิทยา และจะเป็นการดีที่จะทดสอบมันในขนาดที่ใหญ่ขึ้นด้วยซูเปอร์คอมพิวเตอร์และประกอบเป็นหุ่นยนต์ การทำเช่นนี้มักจะซับซ้อนมาก แต่ EBRAINS ทำให้เป็นไปได้”
Katrin Amunts ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยทางวิทยาศาสตร์ของ HBP กล่าวว่า "เพื่อให้เข้าใจถึงความรู้ความเข้าใจ เราจะต้องสำรวจว่าสมองทำหน้าที่เป็นส่วนหนึ่งของร่างกายในสภาพแวดล้อมอย่างไร ประสาทวิทยาทางปัญญาและวิทยาการหุ่นยนต์มีประโยชน์มากมายในด้านนี้ โครงการ Human Brain นำชุมชนเหล่านี้มารวมกัน และตอนนี้ด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่ยืนยาวของเรา การทำงานร่วมกันจึงง่ายกว่าที่เคย”
Pawel Swieboda ซีอีโอของ EBRAINS และผู้อำนวยการทั่วไปของ HBP กล่าวว่า "หุ่นยนต์แห่งอนาคตจะได้รับประโยชน์จากนวัตกรรมที่เชื่อมโยงข้อมูลเชิงลึกจากวิทยาศาสตร์สมองกับ AI และ หุ่นยนต์. ด้วย EBRAINS ยุโรปสามารถเป็นศูนย์กลางของการเปลี่ยนแปลงนี้ไปสู่ AI ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากชีวภาพมากขึ้นและ เทคโนโลยี".