科学制造了一只更好的老鼠，由人工智能大脑控制。
这种虚拟啮齿动物由哈佛大学和谷歌DeepMind人工智能实验室的研究人员开发，能够准确模仿真实老鼠的运动，这一重大成就有望推动我们对大脑如何控制复杂、协调的运动的理解。
即使是今天最先进的机器人也难以复制这一壮举，该团队相信，他们的发现可能会大大提高未来机器人的敏捷性。
哈佛大学生物与进化生物学系的BenceÖlveczky教授领导了这项工作，利用从真实老鼠身上记录的高分辨率数据来训练人工神经网络。他的实验室致力于对大脑如何使四肢运动的机制探索。
研究人员写道：“我们发现，虚拟啮齿动物的网络活动比真实老鼠运动的任何特征都能更好地预测神经活动，这与实现反向动力学的两个区域一致。”。
根据发表在《自然》杂志上的这项研究，虚拟老鼠模拟是使用MuJoCo物理模拟器制作的，结合了重力等真实力来模拟真实世界的条件。驱动虚拟大鼠运动的人工神经网络是在逆动力学模型上训练的，使其能够高精度地预测真实大鼠的神经活动。
报告指出，这些结果可以帮助科学家解释不同行为的神经活动，并将其与运动控制原理联系起来。研究虚拟大鼠得出的原理对开发改进的机器人控制系统具有启示意义。
研究中写道：“这些结果表明，生物力学逼真的虚拟动物的物理模拟可以帮助解释整个行为的神经活动结构，并将其与运动控制的理论原理联系起来。”。
图片：谷歌Deepmind谷歌Deepmind的Matthew Botvinick在接受《哈佛公报》采访时表示：“我们从构建具体代理的挑战中学到了很多东西：人工智能系统不仅必须智能思考，还必须在复杂环境中将思维转化为物理行动。”。“在神经科学背景下采用同样的方法可能有助于提供行为和大脑功能方面的见解，这似乎是合理的。”
该团队采用了人工智能、深度强化学习和3D运动跟踪等尖端技术，使虚拟老鼠能够复制广泛的自然行为，包括那些没有明确训练过的行为。该论文指出，这种方法可以建立一个新的“虚拟神经科学”领域，为研究自然行为的神经基础提供一个可访问的平台，以更好地了解大脑如何控制运动。
这一研究领域对于开发先进的假肢和脑机接口至关重要，如Neuralink或Precision Neuroscience正在开发的技术。
从这项工作中获得的见解可能会通过重建神经回路来为运动障碍提供新的治疗方法。此外，该研究指出，虚拟大鼠为研究神经回路以及疾病对这些回路的影响提供了一个透明的模型。
接下来，研究人员计划赋予虚拟大鼠解决真实大鼠遇到的任务的自主权，进一步加深对技能获取大脑算法的理解。
Ölveczky无法向Decrypt提供更多评论。
由Ryan Ozawa编辑。
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