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诠释通用AI奥秘！“仿真线虫”具备趋利避害能力
来源：智能制造网整理2022/6/3 12:46:15280
导读
初步表现出类似生物线虫的趋利(食物)避害(毒物)能力，之后将逐步实现拐弯、避障、觅食等复杂智能行为。那么，秀丽线虫是如何实现蠕动前行的呢？
仅1mm长的线虫就像真的一样在蠕动前行，其有数百个神经元，会感知、觅食、逃逸......近日，北京智源研究院生命模拟团队发布天宝1.0(MetaWorm)——生物精度最高的仿真秀丽线虫，高精度模拟秀丽线虫全部302个神经元及连接关系，迈出智能生命关键一步，也将能够帮助人们去真正揭开通用人工智能的奥秘。
早在上世纪80年代，秀丽线虫神经元(302个)及其连接关系就已经成功绘制出来，在数字空间实现线虫“重生”就成了一个梦想。秀丽线虫是探索生命智能的典型模式动物，近20年三次诺贝尔获奖工作都是围绕秀丽线虫实验展开。秀丽线虫虽然只有1mm长，但依靠302个神经元，已具备感知、逃逸、交配等一系列通用智能行为。
笔者了解到，近日发布的高精度智能线虫——天宝1.0完成了秀丽线虫全部302个神经元及连接关系的精细建模，对106个感知运动神经元组成的嗅觉和运动神经环路完成了高精度建模，构建了由具有解剖学意义的96块肌肉控制、3341个力学计算单元构成的秀丽线虫身体。
神经元是神经系统最基本的结构和功能单位。显然，秀丽线虫反映了生物神经元计算的巨大潜力。回顾2020年10月，Nature子刊曾发表了一篇关于神经元的论文，报道中使用的标题是“19个神经元控制了一辆自动驾驶汽车”。这无疑对包括自动驾驶在内的各种领域都有巨大价值。
结合高精度神经系统模拟与肌肉动力学关键技术，秀丽线虫经过在仿真环境中训练，可以蠕动前行，初步表现出类似生物线虫的趋利(食物)避害(毒物)能力，之后将逐步实现拐弯、避障、觅食等复杂智能行为。那么，秀丽线虫是如何实现蠕动前行的呢？
据介绍，秀丽线虫模型通过“感知”模拟，嗅探到流体环境中化学成分浓度变化，感知神经元再生成神经信号，并传递至运动神经元，运动神经元协同刺激对应“肌肉”带动相应运动单元，从而实现蠕动前行。业内称，它是“最简单的生命智能体”，也是通过生物神经机理模拟实现通用人工智能的最小载体。
事实上，与其消耗大量算力训练人工神经网络，不如借鉴生物进化“天算”训练出的精密生物神经网络，这对新一代人工智能真正起到支撑作用。
制作高精度的秀丽线虫神经元模型，也代表着生物神经元表征生物智能性，精细化程度越高，意味着智能水平也越高，能够帮助深挖生物智能更多潜力，有望推动生物神经元精细模拟进入新领域，启发和探索新一代人工智能，构建未来的智能系统，这对包括自动驾驶在内有关领域都有非常大的价值。
原标题：诠释通用AI奥秘！“仿真线虫”具备趋利避害能力
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