Как устроена белка: софт и хард

Как известно, все современные образцы искусственного интеллекта относятся к категории ANI (artificial narrow intelligence) – «ограниченному искусственному интеллекту». Это программы и алгоритмы, существенно или очень сильно превосходящие человека в решении некоторых узких задач, но не проявляющие мышления, здравого смысла, смекалки и сознания как такового. В этой статье в качестве примера ограниченного естественного интеллекта будет рассмотрена беличья память и интеллектуальные способности белок. Они легко алгоритмизируются, поэтому я также расскажу о БПЛА, реализующем некоторые аспекты беличьей биомеханики.    

Беличья память

Пьер Лавене (Pierre Lavenex), учёный-нейрофизиолог из Калифорнийского университета в Беркли в середине 1990-х попытался конкретизировать, как именно белки запоминают, где припрятали запасы. Лавене убедился, что белки не оставляют около своих «заначек» никаких опознавательных знаков и не полагаются на нюх, а именно запоминают, где оставили паёк. Белки отлично приживаются в городах и парках, поэтому удобны в качестве модельного организма для таких исследований. Более того, смена поколений у белок идёт достаточно быстро, чтобы можно было зафиксировать и эволюционные изменения, помогающие белкам лучше ориентироваться в городском ландшафте. Лавене исследовал каролинских белок (Sciurus carolinensis) и установил, что они способны на триангуляцию, запоминая углы и расстояния между своими тайниками. Также белки могут быть способны к примитивной мнемонике.

Лавене пришёл к выводу, что человек неспособен к запоминанию такого количества объектов, тем более – их расположения. По-видимому, зелёные  зоны в городе подходят для обитания белок не хуже, чем лес (в городе лучше с питанием, а здания – отличные маркеры как на фоне деревьев, так и сами по себе). Среди серых белок даже появляется всё больше меланистов, а сами зверьки подвергаются самоодомашниванию (утрачивают страх перед человеком).      

Тогда исследователи из Беркли задумались, как эволюция белок проявляется на нейрофизиологическом уровне. Если бы удалось найти корреляции между ориентацией белок в городе и развитием их мозга, это способствовало бы лечению нейродегенеративных заболеваний у человека.

Такая работа отнюдь не напоминала пет-проект, поскольку базировалась на уже выполненных исследованиях «прятательного» поведения у черношапочных гаичек – это разновидность синиц. Гаичка значительно примитивнее белки, но мотивация при запасании пищи у них не отличается: необходимо максимально рассредоточить кладки, чтобы конкуренты не смогли украсть сразу весь ресурс, а также он не был утрачен в результате форс-мажора (например, пожара).

Было установлено, что в начале осени и до окончания зимы у гаичек вырастает гиппокамп – значительно, примерно на 30%. Гиппокамп – это регион мозга,  отвечающий за формирование новых воспоминаний. Основная цель исследования беличьей памяти заключалась в том, чтобы уточнить, наблюдаются ли у белок подобные изменения. Реставрация гиппокампа – это ключевой аспект, позволяющий обратить вспять болезнь Альцгеймера. Наблюдая за 30 взрослыми каролинскими белками в кампусе университета Беркли, Лавене с коллегами не обнаружили у них органического увеличения мозга и гиппокампа в частности. Так исследованиям был задан иной вектор – выяснить, «вшиты» ли в поисковое поведение белок мнемонические техники, в частности, ассоциативное запоминание и сортировка орехов по виду.     

Поисковые эксперименты

Напомню, что объём оперативной (кратковременной) памяти у среднего человека составляет около 7 единиц. У спортсменов, например, шахматистов или мнемонистов, он может быть в 2+ раза больше, однако человек явно не сравнится с каролинской белкой по мощности пространственной памяти. В 2017 году всё в том же университете Беркли было проведено новое исследование, выявившее у каролинских белок способности к мнемоническому группированию (свёртыванию). Белки целенаправленно располагают орехи разных видов в разных локациях, что позволяет им ассоциировать «продукт» с маркерами конкретной локации. У обыкновенной рыжей белки такое группирование оказалось развито гораздо слабее. Вот как выглядит группирование у человека:

Как устроена белка: софт и хард

По-видимому, белка перемещается от тайника к тайнику примерно так, как человек перемещается по рынку или супермаркету, приобретая продукты. Этот вид деятельности у белки называется в англоязычных источниках «retrieval». Обратный вид деятельности – собственно, закладка припасов. Полевые эксперименты показали, что при закладке белка обращает внимание, как минимум, на три фактора:

1)     Не следят ли за ней другие белки или птицы, которые могли бы похитить еду

2)     Равномерно ли распределены припасы на контролируемом белкой участке

3)     Насколько рискованным является путь к тому месту, где устроена закладка – в частности, можно ли добраться до неё, минуя сухие или чрезмерно тонкие ветки   

Аналогичные эксперименты в 1997 году проводились не только в Беркли, но и в Эксетерском университете в Великобритании. Попутно умения каролинских белок сравнивались с мнемоническими навыками рыжих белок. Изабель Макдональд проверяла два основных умения каролинской белки:

1)      находить орехи, заложенные экспериментатором, так, что место закладки сопровождалось ярким визуальным маркером (как правило, орех закладывался внутри яркого круга или другого многоугольника). При этом впоследствии орех мог перепрятываться на расстоянии до 5 см от места первоначальной закладки

2)      находить орехи, заложенные самим зверьком – с интервалом 20, 43 и 62 дня. Эти интервалы соответствовали 1) минимальной длительности сохранения снежного покрова в Эксетере 2) средней длительности сохранения снежного покрова 3) общей длительности зимы..

В первом эксперименте белка легко усваивала, что в пределах цветного круга орехи должны быть, а за пределами подобных фигур искать орехи бессмысленно. Если экспериментатор перепрятывала орехи (в пределах 5 см), то белки всё равно находили их в 62,5% случаев. Круглая форма участка была выбрана неслучайно – более позднее исследование показало, что белки действительно воспринимают свои угодья как взаимно пересекающиеся круги, так как крона дерева образует круглую тень и накрывает некоторый круг, в центре которого расположен ствол. Для имитации ствола использовался шест высотой 75 см с яркой плоской фигурой сверху.

Экспериментатор позволяла четырём самцам белок (по кличке Билл, Бен, Стив и Энди) наблюдать, как она закладывает орехи, а также убедиться, что вне зон, ограниченных кругами и другими фигурами, орехов нет. Сигналом к началу поисков была установка шеста посреди круга. Белки почти не блуждали внутри круга, а подбегали именно туда, где были зарыты орехи (по данным видеозаписи, на «блуждания» приходилось только 7,7% из 875 беличьих вылазок). Опыт проводился около 20 раз на протяжении двух месяцев с интервалами в 1-2 дня между «поисковыми сеансами». За это время Бен нашёл 464 ореха, Билл – 478 орехов, Стив – 325 орехов и Энди – 82 ореха. Исследователи пришли к выводу, что белки ориентировались не только по памяти, но и по запаху (в опыте использовалась лещина, так как эти орехи кажутся белке очень вкусными, и она будет выискивать их, даже если сыта, а вокруг есть другая пища).

В рамках второго опыта белкам предлагалось самостоятельно закапывать орехи, после чего зверьков забирали с площадки, а затем экспериментатор пытался запутать белок, закапывая рядом с их кладками «обманки», а также гнилые или невкусные орехи. Возвращаясь на место кладки, белки практически не ошибались с извлечением именно «своих» орехов.  

Беличья нейропластичность

В Калифорнийском университете в городе Беркли действует, в частности, Институт нейронаук им. Хелен Уиллс. Профессор Люсия Джейкобс из этого института заинтересовалась опытами над белками, обратила внимание на накопленный в Беркли корпус наблюдений за белками и заинтересовалась, могут ли эти данные пригодиться при лечении болезни Альцгеймера. Как известно, болезнь Альцгеймера, связанная с прогрессирующей деградацией личности, сопровождается накоплением амилоидных бляшек в мозге. В начале развития болезнь Альцгеймера характеризуется утратой способности запоминать новую информацию. В частности, новые воспоминания не формируются из-за угнетения функции гиппокампа. Именно поэтому Джейкобс решила поднять наработки о том, увеличивается ли гиппокамп у белок в конце лета-начале осени, когда зверьки запасаются орехами.

Выяснилось, что у белок-самцов гиппокамп в этот период действительно изменяется, но не по размеру, а по строению нейронных связей. В этот период гиппокамп самцов структурно приближается к гиппокампу самок, а беличьи самки действительно лучше находят спрятанные орехи, а также рациональнее распределяют их на своей территории. В ходе этих исследований также было установлено, что белка умеет оценивать риски. Она способна различать четыре типа орехов по пищевой ценности и вкусности, причём, чем ценнее орех – тем активнее она его перепрятывает, в тем более укромные места запрятывает и тем старательнее закапывает. Иными словами, белке доступна классификация по категориям.

В 2007 году английскими исследователями также было установлено, что белка, закапывающая орехи, следит за тем, нет ли поблизости других белок, которые могли бы подсмотреть, что она делает. Видя белок или бурундуков, каролинская белка не только пытается прикрывать телом то место, где закладывает или закапывает орех, но и обманывает нежелательных свидетелей, имитируя закапывание ореха, тогда как сама всё это время держит орех или жёлудь во рту.

Робот-белка

Как вы уже убедились, Калифорнийский университет в Беркли – настоящий центр изучения беличьей этологии в США. Поэтому неудивительно, в лаборатории Джейкобса этого университета разрабатывается робот-белка, в котором должны быть реализованы уже изученные когнитивные и сенсорные способности белок, а также их локомоция. Движения белки наиболее близки к паркуру, однако зверька сложно заставить в полной мере показать свои «спортивные возможности», так как белка не склонна рисковать. В исследовании от 2021 года было описано, как для белок расставляли искусственные «ветки» со специально задаваемой пластичностью, оснащённые сенсорами, чтобы оценить требуемую силу толчка и упругость сочленений при известном весе машины. Материал собирали, наблюдая за уже известными нам каролинскими серыми белками, а также за чёрными белками (оба этих вида обитают в кампусе Беркли).

Таким образом, биомеханика сложных движений белки (сочетающая полёт и прыжок) уже подробно изучена. На основе этих наработок в Пекинском университете удалось собрать робота, сравнимого с белкой по размеру и динамике движений:

Примерные размеры робота (в сравнении с монетой), а также положение его сочленений перед прыжком и после прыжка:

Пока робот-белка остаётся чисто механическим. Интересно, насколько разнообразные сенсоры и модули компьютерного зрения можно было бы на него установить. Тем не менее, бионическая белка открывает путь к созданию совершенно новых роботов, которые при решении определённых задач (например, ремонт проводов) могли бы конкурировать с беспилотниками. Поисковые способности белок, классификационные умения и беличье поведение, связанное с припрятыванием, также представляются вполне реализуемыми на данном этапе развития нейронных сетей. Также белка очень удобна, чтобы изучать ситуативную расширяемость памяти (видоизменение гиппокампа). Если все описанные разработки получат развитие, то, надеюсь, будет продолжение и у этой статьи.   

 

Источник

Читайте также