Ученые разработали нейросеть, которая предсказывает поведение человека

Команда разработчиков создала алгоритм искусственного интеллекта, который сможет превращать чистые данные мозговых сигналов в информацию о поведении.

Новый метод может ускорить открытие того, как активность мозга соотносится с поведением, уверены авторы работы из Института системной нейробиологии Кавли в Норвегии и Института когнитивных исследований человека и мозга им. Макса Планка в Германии.

Работа показывает, что сверточная нейронная сеть – специфический тип алгоритма глубокого обучения – способна декодировать множество различных поведений и стимулов из разных областей мозга у разных видов, включая людей.

Ведущий исследователь Маркус Фрей (Институт системной нейробиологии Кавли) сказал: «Нейробиологи могут записывать все большие и большие наборы данных из мозга, но понимание информации, содержащейся в этих данных – чтение нейронного кода – все еще является сложной проблемой. Мы хотели разработать автоматический метод анализа необработанных нейронных данных самых разных типов, избегая необходимости вручную расшифровывать их».

Они протестировали сеть DeepInsight на нейронных сигналах крыс, исследующих открытую арену, и обнаружили, что она способна точно предсказать положение, направление головы и скорость бега животных. Даже без ручной обработки результаты были более точными, чем результаты, полученные с помощью обычных анализов.

Профессор Касвелл Барри (UCL Cell & Developmental Biology) сказал: «Существующие методы пропускают много потенциальной информации в нейронных записях, потому что мы можем декодировать только те элементы, которые мы уже понимаем. Наша сеть может получить доступ к гораздо большему количеству нейронных сетей. Настоящее достижение состоит в том, что сеть не ограничена существующими знаниями».

Исследования также показывают, что одна и та же сеть способна прогнозировать поведение на основе различных типов записи в разных областях мозга, а также может использоваться для вывода движений рук у участников-людей.

RU UK