維也納科技大學研究團隊不只成功地將一種線蟲的大腦,轉譯為程式碼,放入電腦中來建立一隻虛擬線蟲,還透過增強式學習(Reinforcement Learning),讓這隻虛擬線蟲學會新的能力,而且是真實世界中不可能學會的能力:靠尾巴平衡物體。這項實驗,讓真實和虛擬的界線越來越模糊。

研究團隊選擇了秀麗隱桿線蟲(Caenorhabditis elegans)來進行這項實驗。維也納科技大學解釋,因為這種身長僅1公分的線蟲,是目前第一種完成全基因組測序的多細胞真核生物,也是第一種完成神經元組測定的生物體,因此,秀麗隱桿線蟲的神經系統圖可以用電腦軟體繪製出來,研究人員還可以進一步用電腦程式模擬出線蟲的完整神經活動。

將反射行為程式碼化,打造出虛擬線蟲

雖然秀麗隱桿線蟲是構造簡單的生物體,但它能對外界刺激有所反應,比如輕觸一下秀麗隱桿線蟲,它會反射性地移動。這樣的反射行為取決於線蟲的神經細胞及神經突觸連結的強度,而研究員也在電腦上建立這種構造簡單的反射神經網路,以便模擬一隻秀麗隱桿線蟲的反應情況。研究員Rami Hasani認為,線蟲神經迴路的反射反應和控制器維持竿子平衡的原理類似;因為線蟲受到刺激、改變方向的行為,就像控制器在竿子傾斜時移動方向一樣,以保持竿子平衡。

於是,由Rami Hasani和同事Mathias Lechner、Radu Grosu所組成的研究團隊設計了一個虛擬竿子,可以放在虛擬線蟲的尾巴上,來了解虛擬線蟲是否能維持虛擬竿子的平衡。

研究員將線蟲原有的生物神經系統數位化後,透過增強式學習的訓練,賦予虛擬線蟲一項新能力:能夠控制尾巴上虛擬竿子的平衡。Radu Grosu表示,這項實驗最重要的是,不需要有人為這隻虛擬線蟲撰寫任何程式指令,只透過增強式學習,就讓虛擬線蟲學會控制平衡。這就好比現實世界中,在不增加神經細胞數量、只加強神經突觸間的強度下,一個生物體學會一項新技能。文⊙王若樸

 


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