Jak agenci AI pomagają nam zrozumieć ewolucję ludzkiego wzroku

Przez lata naukowcy zastanawiali się, dlaczego my, ludzie, mamy takie oczy, jakie mamy dzisiaj. Proces ewolucji, który ukształtował nasz układ wzrokowy, wciąż pozostaje w dużej mierze tajemnicą. Naukowcy z MIT zrobili jednak krok naprzód w tej odkrywczej podróży, opracowując nową strukturę obliczeniową z pomocą sztucznej inteligencji. Jest to dość pomysłowy proces - pomyśl o nim jak o cyfrowym odtwarzaniu ewolucji.

Cyfrowe odtwarzanie ewolucji, sztuczna inteligencja w akcji

Ta najnowocześniejsza struktura obliczeniowa działa jak naukowy plac zabaw. Agenci AI są umieszczani w wirtualnych środowiskach i mają za zadanie ewoluować oczy przez wiele pokoleń. Przydzielając zadania - takie jak identyfikacja obiektów lub orientacja w terenie - agenci AI odpowiednio rozwijają swoje systemy wizualne. Naukowcy mogą dostosowywać warunki środowiskowe i specyfikę zadań, co pozwala im badać różne ewolucje oczu w różnych okolicznościach.

Niesamowite jest to, że gdy tym agentom AI powierzono różne zadania, ich ewolucja przebiegała różnymi ścieżkami. Na przykład, gdy agenci mieli za zadanie nawigację, rozwinęli złożone oczy, takie jak te występujące u owadów i skorupiaków, które dobrze służą świadomości przestrzennej. Jednakże, gdy ich zadaniem było rozróżnianie obiektów, sztuczna inteligencja ewoluowała, by mieć oczy typu kamery, z tęczówkami i siatkówkami, podobne do ludzkich oczu.

Jeśli chodzi o konstrukcję, symulator obliczeniowy jest inspirowany podstawowymi komponentami kamery. Czujniki, soczewki, przysłony i procesory zostały przekształcone w zmienne, które sztuczna inteligencja mogła dostosować i nauczyć się. Agenci AI zaczęli od prostego fotoreceptora i sieci neuronowej do przetwarzania danych wizualnych. Z biegiem czasu ewoluowały one swoje systemy wizualne poprzez system nagród oparty na wykonywaniu zadań - metoda naśladująca selekcję naturalną, w której korzystne cechy są wyostrzane i przekazywane dalej.

Symulacja ewolucji, projektowanie futurystycznych oczu

Jedną z przełomowych możliwości tej struktury jest zdolność do naśladowania fizycznych ograniczeń występujących w naturze poprzez ograniczenia, takie jak ilość dostępnych pikseli wizualnych. Agenci AI muszą następnie dokonywać kompromisów, tak jak ewolucja w naturze... a wynik? Bogata różnorodność projektów oczu, z których każdy doskonale nadaje się do określonych wymagań środowiskowych i zadań.

System kodowania genetycznego został wykorzystany do symulacji naturalnej ewolucji. Geny morfologiczne decydują o lokalizacji i postrzeganiu oczu; geny optyczne definiują interakcję oczu ze światłem, w tym liczbę fotoreceptorów, a geny neuronowe wpływają na zdolność uczenia się. Ta cyfrowa ewolucja rezonuje z naturą, pokazując, jak wyrafinowane systemy wizualne mogą rozwijać się od prostych początków.

Odsłaniając przyszłość, praktyczne wnioski

Badania te to jednak coś więcej niż tylko zaspokojenie naukowej ciekawości. Badania te mogą wyposażyć inżynierów w narzędzia do projektowania kamer i czujników do zastosowań specyficznych dla zadań w robotach, dronach lub urządzeniach do noszenia. Możemy zoptymalizować wydajność, jednocześnie znajdując idealną równowagę z ograniczeniami, takimi jak zużycie energii lub koszty produkcji. Przyszłe badania mogą doprowadzić do zintegrowania dużych modeli językowych z systemem, aby odpowiedzieć na złożone scenariusze “co jeśli”.

“Nawet jeśli nie możemy całkowicie odtworzyć procesu ewolucji, stworzyliśmy środowisko, które może pozwolić nam odtworzyć go na wszystkie te różne sposoby” - mówi Kushagra Tiwary, doktorantka w MIT Media Lab i jedna z głównych autorek badania. Badanie, będące wspólnym projektem naukowców z MIT, Stony Brook University, Rice University i Lund University, zostało opublikowane w czasopiśmie Postępy nauki.

Więcej informacji na temat tego fascynującego badania można znaleźć na stronie oryginalny post na MIT News.