Искусственный интеллект как поведенческий аналитик
Исследователи из Института нейробиологии Макса Планка использовали искусственный интеллект, чтобы разложить охотничье поведение личинок рыбок данио на базовые "строительные блоки".
Разбор поведения на компоненты
Чтобы понять, как мозг генерирует поведение, нужно знать его базовые элементы, подобные слогам в языке. Нейробиологи разработали высокотехнологичный метод для изучения поведения рыб:
- Высокоскоростные камеры записывали движения глаз, хвоста и челюстей свободно плавающих рыб.
- Специальные компьютерные алгоритмы анализировали записи и классифицировали движения.
Анализ тысяч движений выявил три компонента поведения при поимке добычи: ориентация, приближение и захват.
Стереотипные паттерны и принятие решений
Несмотря на постоянную модуляцию движений хвоста, алгоритмы ИИ смогли распознать три четких паттерна движений для каждого компонента. Эти паттерны всегда следовали друг за другом в одной и той же стереотипной последовательности.
Исследования подтвердили, что рыбам нужны оба глаза, чтобы прицелиться в добычу и выбрать подходящий способ захвата. В зависимости от оцененной дистанции, рыбы решают между:
- Быстрым броском и заглатыванием.
- Сильным всасывающим движением.
Непрерывная визуальная обратная связь
Когда живую добычу заменили на виртуальную точку, поведение прерывалось в момент её исчезновения — независимо от этапа охоты. Это показывает, что для выполнения всей последовательности рыбе необходима непрерывная обратная связь от глаз о местоположении добычи.
Перспективы для нейробиологии
Экспериментальная установка позволила разобрать сложное поведение на отдельные, распознаваемые компьютером компоненты. Прозрачные личинки данио и доступные генетические методы теперь позволяют целенаправленно искать нейронные цепи, лежащие в основе этих поведенческих компонентов.