Tenk deg at du står foran en haug med modne meloner i en matbutikk eller et marked. Du tar en, bærer den til vekten og tar den med hjem, og drømmer om hvordan du kan hugge den opp og spise den - helt uanstrengt. Svar nå på spørsmålet: hvordan vet du hvilken melon du skal ta uten å ta fra hverandre en hel haug? Det er ikke et enkelt spørsmål, ikke sant?
For å svare på dette spørsmålet, henvendte nevrofysiologer seg til feltet … dataspill for ledetråder. Akkurat som de beste dataspillene som kjører på motorer som etterligner fysikken i verden, har vi kanskje lignende nevrale nettverk som lar oss elegant navigere i den virkelige verden. I stedet for å håndtere alle detaljer, tilbyr spillmotorer snarveier for å simulere handlinger i spillområdet på en måte som ser fin ut og gir mening, og spilleren kan reagere på farten. Hjernen kan fungere på en lignende måte.
I en artikkel publisert i den akademiske tidsskriftet Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), ga en gruppe ved Johns Hopkins, i samarbeid med Harvard og Massachusetts Universities, den første beskrivelsen av hva som kan være en egen fysikksimulator som ligger i hjernen vår.
Hender på bordet
La oss si at du plutselig må unnvike en sprettkule, en tregren eller svinge av veien når du ser en ku på den. La oss senke disse reaksjonene: du ser et objekt - farge, form, materiale, skygge - du blir klar over din posisjon og bevegelse i et tredimensjonalt rom, planlegger videre handlinger, og lar kroppen din foreta presis bevegelse som vil unngå kollisjon. Åpenbart skjer det noen ganske parallelle prosesser i hodet ditt.
"Jeg ser forståelsen av den fysiske scenen som en svært integrerende prosess der ulike kilder til informasjon fra forskjellige områder av hjernen jobber sammen," sier hovedforfatter Dr. Jason Fisher.
Med andre ord er det lite sannsynlig at hjernen vil ha et eget stykke vev utelukkende dedikert til fysisk modellering som venter i ro til nødsituasjoner oppstår. Det vil neppe være mulig å finne en slik region.
Kampanjevideo:
I stedet stiller forfatterne av arbeidet et mer meningsfylt spørsmål: kan separate områder dukke opp i hjernen mot bakgrunnen for stadig å fortsette beregninger, hvis aktivitet spesielt øker når hjernen kolliderer med den fysiske verden?
For å isolere den forstyrrende bakgrunnen planla forskerne nøye fire eksperimenter, hver basert på den forrige.
I den første rettssaken lå tolv deltakere i en fMRI-maskin og så på video av tårnene i gule og blå blokker som raskt overlappet hverandre, klare til å velte når som helst. De frivillige måtte forutsi når blokkene skulle begynne å falle, eller når det ville være flere gule eller blå blokker. I motsetning til den første oppgaven, som det var nødvendig å bruke den såkalte fysiske intuisjonen, stod den andre oppgaven bare på farge som kontroll.
Etter de første testene begrenset forskerne søket til elleve hjerneregioner som viste mer aktivitet da de frivillige spådde tårnene å falle, i motsetning til å prøve å gjette fargen.
Men er disse "interesseområdene" karakteristiske for fysisk intuisjon eller for modellering av fremtidige hendelser generelt?
Og det andre eksperimentet skal hjelpe i dette. Frivillige så på videoklipp av to samspillende baller, fysisk - for eksempel sammenstøt med hverandre - eller sosialt - når den ene innhentet den andre, som om to barn lekte. Etter noen sekunder forsvant en av ballene, og de frivillige måtte gjette hvor den skulle videre. Åpenbart krever dette modellering. Men her er advarselen: mens sistnevnte scenario også krever prediksjon, er det sterkt avhengig av sosiale forutsetninger i stedet for fysikk.
Ved å velge de områdene i hjernen som overveiende var involvert i dette fysikkspillet, og sammenligne resultatene med det første eksperimentet, kunne forskerne redusere antall kandidater til fem. Deretter testet de gjetningene sine med et tredje eksperiment, der frivillige passivt så på videoer av alle slags fysikksentrert materiale: et bevegelsesløst ansikt, en fallende vase, biler som kolliderte. Samtidig ble hjerneaktiviteten deres skannet av fMRI.
Resultatet: Jo mer fysisk aktivt innhold på videoen, jo mer ble disse fem regionene aktive, selv når de frivillige ikke aktivt prøvde å forutsi hva som ville skje videre.
Til slutt stilte forskere spørsmålet: i hvor stor grad er disse områdene i hjernen egnet for fysisk modellering? Som det viste seg, ikke så mye: noen områder intensiverte seg da frivillige ble møtt med vanskelige oppgaver med å huske informasjon som ikke har noe med fysikk å gjøre.
Hva har de til felles?
Kanskje er dette på en eller annen måte knyttet til vanskelighetene med å forutsi oppførselen til verden rundt oss. Tidligere forskning har vist at når hjerne møter komplekse problemer, forbinder hjernen vanligvis en rekke sammenkoblede områder med flere oppgaver. Aktivering av dette nettverket hjelper til med å løse komplekse problemer som å planlegge neste sats og bruke komplekse nye verktøy.
Alle systemer i aksjon
Er det fornuftig å snakke om en "fysikkmotor" hvis dette området av hjernen gjør andre ting også?
Forskere peker på grafikkort (GPUer) som en analogi.
“Den svært parallelle GPU-arkitekturen ble opprinnelig drevet av kravene til grafikkintensive databehandlingsapplikasjoner,” forklarer forfatterne, “men siden den gang har GPU-er blitt nødvendige for andre applikasjoner som datasyn, dyp læring av nevrale nettverk og tilnærmet fysisk modellering fra den virkelige verden. tid i dataspill”.
GPUer er aktive under alle disse oppgavene, det vil si at de begge er fysikkmotorer, grafikkmotorer, datamaskinvisjonsmotorer og så videre. På en måte er hjernenettverket definert i denne studien som en biologisk GPU - den støtter fysikkbehandling, men er innebygd i et større nettverk som er ansvarlig for å utføre andre komplekse oppgaver som planlegging av handlinger.
Hvorfor er fysikkbehandling og planlegging så nært knyttet i hjernen?
“Vi tror dette skyldes det faktum at barn lærer fysiske modeller av verden, finpusser motoriske ferdigheter, leker med gjenstander for å lære om deres oppførsel. Det krever også fysisk forståelse i sanntid for å nå ut og ta tak i noe på riktig sted med riktig mengde kraft, forklarer Fischer.
Denne typen forståelse kompromitteres i en sykdom som kalles apraxia, når folk har problemer med å utføre visse bevegelser på grunn av hjerneskade.
"Mange tilfeller av apraksi er et resultat av skade på de samme områdene i hjernen som vi har identifisert som viktige for bevegelse," sa Fischer. Ytterligere undersøkelser bør teste om midlertidig nedleggelse av hjernens fysiske motor forstyrrer fysisk informasjonsbehandling og viser tegn på apraksi. I så fall kan den ødelagte fysikkmotoren repareres.
Ved å studere hvordan hjernens regioner som er involvert i fysikkmotoren samhandler med hverandre, kunne vi til og med bygge roboter basert på en perfekt forståelse av fysikk.
"I denne studien testet vi bare en liten delmengde av alle mulige typer fysikkbehandling," skriver forfatterne. For eksempel vil hjernen vår reagere på vekselvirkende væsker - to bølger som kolliderer med hverandre - på samme måte som to faste gjenstander som kolliderer.
Hvis hjernens fysikkmotor virkelig er som et fysikksimuleringsspill, kan det være spesialisert for et lite antall forhold - for eksempel væsker eller faste stoffer. Derfor kunne vi oppdage flere typer fysikkmotorer begravet i våre gigantiske nevrale nettverk.
Kanskje vi kan utstyre roboter med mange fysikkmotorer som kontinuerlig fungerer som videospill. Hvis roboter raskt og effektivt kunne simulere resultatene av fysiske scenarier som mennesker, kunne de ha en presentasjon av hva som ville skje før det skjedde. De kunne samhandle med omverdenen så vel som mennesker.
ILYA KHEL
