Giovanni Idili de OpenWorm Brains, Worms e Artificial Intelligence

Imagina que eres un producto de la imaginación de tu computadora. Su cerebro es una simulación por computadora detallada: una inteligencia artificial 7 sitios web asombrosos para ver Lo último en inteligencia artificial Programación 7 sitios web increíbles para ver lo último en programación de inteligencia artificial La inteligencia artificial aún no es HAL desde 2001: La Odisea del espacio ... pero somos acercándose terriblemente Efectivamente, un día podría ser tan similar a los de los pescadores de ciencia ficción que produce Hollywood ... Leer más que se conecta a ojos simulados y músculos simulados y terminaciones nerviosas simuladas, que interactúan con un mundo simulado. Piensas y te sientes exactamente como lo haces ahora, pero en lugar de ser implementado en la carne gris, tu mente funciona con silicio.

Simular un cerebro humano completo de esta manera es una forma de salir, pero un proyecto de código abierto está a punto de dar un primer paso vital, simulando la neurología y la fisiología de uno de los animales más simples conocidos por la ciencia. El equipo de OpenWorm, que acaba de completar un exitoso Kickstarter, está a unos meses de construir una simulación completa de C. elegans, un simple gusano nematodo con 302 neuronas. El gusano simulado nadará en agua simulada, reaccionará a estímulos simulados y (en la medida en que un organismo tan simple pueda), piense.

En esta entrevista, hablaremos con Giovanni Idili, cofundador del proyecto OpenWorm sobre su trabajo en inteligencia artificial. El equipo de OpenWorm es un equipo multinacional de ingenieros que han estado trabajando en la simulación de gusanos durante varios años. Usan herramientas para compartir archivos como Google Drive y Dropbox para colaborar, y sus reuniones se transmiten públicamente como un Hangout de Google+..

El futuro de la inteligencia artificial

MUO: Hola Giovanni Obviamente, este es un proyecto muy complejo y desafiante. ¿Podría describir el progreso que ha logrado en la simulación hasta ahora y qué le queda por hacer? ¿Cuáles crees que serán los desafíos más significativos en el futuro??

Giovanni: Hemos progresado mucho en el cuerpo del gusano y el entorno que representa nuestra placa de Petri virtual. Creemos en la encarnación, lo que significa que un cerebro en un vacío sería menos interesante sin un entorno simulado: el “matriz de lombrices” Si quieres, que el cerebro puede experimentar a través de sus neuronas sensoriales..

Esa es la razón por la que comenzamos poniendo mucho esfuerzo en el cuerpo del gusano primero. Lo que tenemos hasta ahora es una cutícula presurizada, anatómicamente precisa, que contiene células musculares contráctiles, y está rellena con un fluido similar a la gelatina para mantener todo en su lugar. En paralelo, hemos estado trabajando para que el cerebro funcione, y actualmente estamos realizando las primeras pruebas de toda la red neuronal de C. elegans (las famosas 302 neuronas).

Ahora nos acercamos al punto en que podemos comenzar a conectar el cerebro al cuerpo y ver qué sucede. Esto no significa que el gusano es “viva”, porque no tiene órganos y aún faltan muchos detalles biológicos, pero nos permitirá cerrar el circuito del sistema motor, por lo que podemos comenzar a experimentar y ajustar el cerebro y los músculos para generar diferentes tipos de locomoción de gusanos . Esto solo nos mantendrá ocupados por un tiempo.

Hay dos tipos diferentes de desafíos: los desafíos de investigación y los técnicos. Los desafíos de investigación son los típicos de cualquier empresa científica. No sabes cuándo te vas a atascar o sobre qué, pero un desafío obvio aquí es que a pesar de que el cerebro está mapeado y las conexiones entre las neuronas son conocidas, aún no sabemos mucho acerca de las neuronas individuales. y sus características, lo que nos deja mucho trabajo por hacer para ajustarlos: es posible, pero requiere mucho tiempo..

Esto es difícil porque el animal es muy pequeño y hasta ahora ha sido imposible hacer imágenes in vivo del cerebro que dispara. Afortunadamente, y esta es una noticia muy reciente, están surgiendo nuevas técnicas que pueden ayudarnos a llenar algunos de los vacíos..

En términos de ingeniería, hay muchos desafíos técnicos, pero yo diría que el principal sería el rendimiento de la simulación. Estamos ejecutando la simulación en GPUs y clusters, pero aún así se necesita mucho tiempo para simular; hay mucho trabajo por hacer.

Simulación del gusano del navegador

MUO: Una de las recompensas Kickstarter que puso a disposición de sus patrocinadores fue el acceso a una simulación parcial del gusano en su navegador, incluida la musculatura. Al completar más de la simulación (como el cerebro), ¿planea hacer que esos elementos también estén disponibles en el navegador? ¿Cuán intensivo será la simulación completa para ejecutar??

Giovanni: Sí, esta es exactamente la idea. El WormSim será una ventana a la última simulación disponible. Una vez que hacemos un progreso significativo, como conectar un cerebro a la simulación, Geeks Weigh In: ¿Un ser humano piensa más rápido que una computadora? Los frikis pesan: ¿un ser humano piensa más rápido que una computadora? Leer más, esto se extenderá al WormSim. La simulación será bastante intensiva, pero la arquitectura WormSim está actualmente desconectada de eso, en el sentido de que ejecutaremos la simulación en la infraestructura necesaria (agrupaciones de GPU, etc.) y luego almacenaremos los resultados. Estos resultados se transmitirán al WormSim, de modo que las personas podrán escanear hacia adelante y hacia atrás en la simulación, usar los controles de la cámara 3D y hacer clic en cosas y acceder a los metadatos de simulación..

Próximos pasos

MUO: Dado que C. elegans es solo el comienzo, después de los nematodos, ¿cuál es el siguiente paso? ¿Qué desafíos surgen entre el nematodo y un organismo más complejo??

Giovanni: Correcto. Estamos tratando de construir nuestra planificación tecnológica para el futuro, y queremos que nuestro motor sea un poco como LEGOS para la biología computacional, idealmente, de modo que después de C. elegans no tengamos que empezar de cero, sino que podamos ensamblar una más. Organismo complejo aprovechando lo que ya hemos construido..

Los candidatos son la sanguijuela (10k neuronas) y la mosca de la fruta o la larva de pez cebra (ambas alrededor de 100k neuronas). No es solo una cuestión de cuántas neuronas, sino también de qué tan bien estudiado está un organismo. Seguramente pasarán algunos años antes de que podamos siquiera pensar en atacar a otros organismos, pero si algún otro grupo quisiera comenzar con cualquiera de esos organismos, estaríamos encantados de ir más allá para ayudar de cualquier manera que podamos. - Todas nuestras herramientas están abiertas..

El principal desafío es que a medida que el cerebro de un organismo se hace más y más grande, como un ratón con sus 75 millones de neuronas, se ve obligado a trabajar con poblaciones en lugar de con circuitos neuronales bien definidos compuestos de cantidades razonables de neuronas.. “Cerrando el ciclo” se vuelve un poco más complicado. También necesita más poder computacional 10 maneras de donar su tiempo de CPU a la ciencia 10 maneras de donar su tiempo de CPU a la ciencia Lea más, y haga algo como lo que estamos intentando con C. elegans, la simulación célula por célula no se limita a las neuronas , es totalmente impensable. Una vez que llegue a ese nivel macro, se verá obligado a trabajar con algo más complejo. Pero va a pasar, sin duda.!

Validación y Pruebas

MUO: Dado que el software que está desarrollando es muy complejo e involucra la simulación en muchos niveles, ¿cómo valida sus modelos para determinar el éxito? ¿Hay pruebas que te gustaría realizar, pero aún no has podido?

Giovanni: En cada nivel de granularidad nosotros “prueba de unidad” Nuestros componentes de software contra resultados experimentales. Los datos experimentales ya están disponibles a la vista, o provienen de laboratorios que deciden donarnos. Las simulaciones neuronales tienen que coincidir con las mediciones experimentales de la actividad neuronal. Las simulaciones mecánicas para el cuerpo del gusano y su entorno tienen que seguir las leyes de la física..

De manera similar, los comportamientos macro del gusano simulado (nadar / gatear) deberán seguir observaciones experimentales en ese nivel. De hecho, hay un grupo de nosotros que estamos trabajando para preparar una cantidad increíble de datos, de modo que podamos decir cuantitativamente con seguridad que nuestro gusano se está moviendo igual que el real tan pronto como nuestra simulación esté lista para ser probada..

Aplicaciones de la investigación.

MUO: ¿Qué aplicación de este tipo de simulación es más emocionante para ti? ¿Cuáles son los usos más importantes de esta tecnología en el futuro??

Giovanni: Este tipo de simulación, cuando se valida, podría permitirnos realizar experimentos en una computadora en lugar de animales vivos. Esto tiene ventajas obvias en términos de experimentos de reproducción y la gran cantidad de experimentos que se pueden realizar. C. elegans es un organismo modelo para las enfermedades humanas, por lo que estamos hablando de una posible visión de abajo hacia arriba en enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson y la enfermedad de Huntington, solo por nombrar algunas, y espero que se acelere la cura como consecuencia. La misma tecnología podría usarse para simular poblaciones sanas o enfermas de tejidos humanos simplemente cargando diferentes modelos en el motor.

Personalmente, estoy extremadamente emocionado por cómo lo que estamos haciendo podría ayudarnos a comprender cómo funcionan los cerebros en una escala muy manejable. Solo imagine lo que significa si podemos capturar el cerebro de un gusano como un conjunto de parámetros (que es cada vez más posible con las nuevas tecnologías de imágenes) y alimentar esos mismos parámetros en nuestra simulación. Esto puede sonar a ciencia ficción, pero ya se han implantado recuerdos en animales vivos..

¿Qué significa OpenWorm para ti?

La tecnología detrás del proyecto OpenWorm es emocionante en muchos niveles. La tecnología para mapear y simular los cerebros de animales enteros tiene implicaciones profundas y eventualmente cambiantes para la condición humana..

En un nivel más inmediato, la capacidad de experimentar en animales simulados y estudiar enfermedades con meticuloso detalle computacional puede permitir un tipo completamente nuevo de ciencia: experimentos realizados, en masa, por computadora, en computadoras. La tecnología de OpenWorm, escalada a organismos más grandes, podría permitirnos estudiar enfermedades difíciles de comprender como la esquizofrenia y el cáncer de formas totalmente nuevas y emocionantes..

¿Qué ve la raza humana logrando con esta tecnología en diez años? ¿Cincuenta? Háganos saber en los comentarios! Puede seguir al equipo de OpenWorm en www.openworm.org

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