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詳解 | 最高精度智能線蟲“天寶1.0”


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5月31日,智能線蟲“天寶1.0(MetaWorm)”在2022 智源大會開幕式上首次亮相。天寶1.0以秀麗線蟲為藍本,是目前已知領域生物精度最高的仿真線蟲模型,邁出了從生命智能到智能生命的關鍵一步。

天演項目負責人、智源生命模擬中心負責人馬雷介紹,天寶模型突破神經系統與肌肉動力學結合的關鍵技術,可在獨創的高效、大規模三維流體仿真環境中動態蠕動前行,初步表現出類似生物線蟲的趨利(食物)避害(毒物)能力,在國際前沿生物神經元精細模擬領域具有明顯引領作用。

天演項目以“高精度線蟲模擬”為突破口,旨在探究生物神經元的內部運作機制和方法,尋找實現通用人工智能的潛在路徑。目前,天演團隊正在同步搭建世界運行效率最高,模擬級別最精細的高精度模擬仿真軟硬件系統,致力于實現多個級別的數字生命孿生,并以此推動腦科學與類腦智能研究,賦能藥物研發、醫療診斷等眾多行業。

秀麗線蟲為載體

探索『通用智能』的奧秘

秀麗隱桿線蟲(Caenorhabditis elegans)體長約1mm,由302個神經元構成,具備感知、逃逸、覓食、交配等復雜智能行為,是生命科學研究最小的模式動物。近二十年三次諾貝爾獲獎的工作圍繞秀麗線蟲實驗展開——2002年的生理醫學諾貝爾獎,2006年生命醫學諾貝爾獎,2008年的化學諾貝爾獎等。

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在人工智能領域,天演團隊以結構簡單、功能完備的秀麗線蟲為載體,借鑒神經科學半個世紀以來的巨大成果,啟發新一代人工智能。自人工智能誕生以來,創造具有認知能力的人類智能一直是智能探索的終極目標,但經過60發展,以深度學習為代表的第三代人工智能仍未觸及智能的本質,通用智能水平遠不及斑馬魚、蒼蠅等小型生物,功耗更有云泥之別。

上世紀八十年代,卡耐基梅隆機器人系教授漢斯·莫拉維克(Hans Moravec)在《計算機與人腦》一書中表示,人類所獨有的高階智慧能力,只需要非常少的計算能力,而無意識的技能和直覺卻需要極大的運算能力?!澳S克悖論”指出了人工智能發展與常識相左的一種現象。根據摩爾定律,當前計算機的處理速度是1965年代的數億倍,但AI才剛剛觸及兒童般的感知和行動能力。

深度學習經歷了蓬勃發展的黃金十年,如今大數據的時代浪潮趨緩,摩爾定律逐漸走進尾聲,深度學習的性能奇跡需要尋找一個新的增長點。在此背景下,類腦智能,尤其是精細腦模擬成為啟發新一代人工智能的重要方向。

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人類大腦是最高智慧的象征,是智能之源。人腦有10的11次方神經元,具備理性、推理、科學發現、藝術創作等高階能力,但其運行的整體功耗僅為20-25瓦(相當于一個電燈泡的功率)。其原因在于智能行為存在于神經結構之中,結構決定功能,神經元之間精細地鏈接和非線性化信息傳導存在潛在的智能。

目前,借鑒生物神經元打造通用智能之路已初現端倪。

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2021年8月10號,神經科學教授Idan Segev在NEURON上發表文章“Single Cortical Neurons as Deep Artificial Neural Networks”表明,一個深度神經網絡需要5到8層互聯神經元才能表征單個生物神經元的復雜度??梢妴蝹€生物神經元所具有的結構代表了某種信息的加工和處理過程,展現了強大的計算潛力。

2020年10月,MIT研究團隊在Nature Machine Intelligence發表文章“Neural circuit policies enabling auditable autonomy”證實,秀麗線蟲的“19個神經元可以控制一輛自動駕駛汽車”,相比經典深度神經網絡方法可以節省數百萬個人工神經網絡。該研究表明通過精細重現生物的神經結構,較少的神經元可以實現復雜的智能行為。

此外,精細神經元的樹突計算過程具有非線性、高稀疏性,相比深度神經網絡具有更強的生物智能表征能力。同時,精細刻畫神經元結構和功能,更接近生物處理信息的復雜過程,因此是國際類腦智能,乃至通用人工智能研究最重要的方向之一。

智能生命『天寶1.0』誕生

重現『自然選擇』過程

馬雷在會上表示,物競天擇,自然演進,即為天演,我們希望通過“模擬”盡可能真實的生物大腦,重復實現智能的“自然選擇”過程,創造出決策邏輯像人類、思考速度如光電的超級智能。

天寶模型所模擬的生物神經元為細胞和亞細胞級別,以極高精度還原細胞形態和細胞動力學特性,在智能表征能力、三維動態仿真環境、生物功能重現三大維度上實現了五個層面的關鍵性突破。

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1. 最高精度完整神經系統,更全面表征線蟲智能

早在1980年,科學家們已經發現秀麗線蟲完整神經元(302個)連接關系,然而從本世紀初至今,如何在數字空間重構“數字孿生線蟲”研究工作仍未有實質性進展。相比OpenWorm、Nemaload兩項典型工作,天寶模型在模擬規模和精度方面取得“里程碑式”突破。

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生物神經系統完整,302個神經元精細建模。實現秀麗線蟲302個全部神經元及連接關系的精細建模,神經元結構模擬采用多艙室模型,最多2313個;神經元生理模擬支持14種離子通道,實現了部分神經細胞動力學特性的真實還原,突觸(Synapse)/間隙連接(Gap junction)連接精細至神經突(Neurite)的模擬程度。

感知運動精細,106個神經元動力學高精度還原。完成106個感知運動神經元組成的嗅覺和運動神經環路完成了高精度建模,高精度還原了五類神經元(感覺神經元、中間神經元、指令神經元、頭部運動神經元及身體運動神經元)電生理動力學。

2. 3D線蟲與三維仿真環境交互進化

環境是智能的搖籃。環境不同,生物智能體所對應的結構、行為、智慧,以及復雜程度均不同。極致的訓練環境模擬對于數字智能生命研究至關重要。天演團隊結合力學、圖形學、計算學、神經學等多個交叉學科的前沿技術,實現了逼真的線蟲身體建模和高效可擴展的三維流體仿真環境。

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身體肌肉細致,96塊肌肉+3341個力學計算單元。通過高效的有限元建模方法,創建具有解剖學意義的 96 塊肌肉控制、3341 個力學計算單元,實現逼真的線蟲肌肉和身體軟體建模。

大規模線蟲仿真環境,三維流體動態實時交互。創建適合智能線蟲訓練的三維流體動態仿真環境,場景尺度達到線蟲身長1300倍,在CPU單核條件下,單線蟲單次仿真時間快于0.1秒,支持更大規模和線蟲群體仿真。

3. 全閉環智能訓練,智能線蟲可蠕動向前

天演團隊實現了物理仿真環境與生物神經系統的全閉環智能訓練,驅動智能線蟲實現了三維流體仿真環境中的實時蠕動前行。下一階段計劃逐步突破避障、覓食等復雜智能行為。

天演團隊獨創神經元系統與肌肉動力學結合的關鍵技術,通過仿真線蟲模型與仿真環境的全閉環模擬訓練,重現線蟲生物功能。由高精度神經系統控制的、與環境實時交互的秀麗線蟲,能夠像真實線蟲一樣嗅探并控制身體蠕動到感興趣的目標。

多級別『數字生命孿生』

揭示生物智能機理,賦能醫療產業

天寶1.0模型是天演人工智能生命模擬工程的第一步,未來天演團隊致力實現更大規模神經系統的模式動物數字生命孿生,從秀麗線蟲(302個)、果蠅(10^5級別)、斑馬魚(10^7級別)、小鼠(10^8級別),直至模擬最高智慧的人類大腦,打通從生命智能實現智能生命的可行性路徑。

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此外,天演團隊將逐步搭建模式動物高精度仿真軟硬件平臺,帶動以生命數字孿生為核心的理論研究,腦科學與類腦智能研究,同時賦能醫藥研發、醫療診斷等眾多行業。

以高精度醫療為例,全國導管消融例數2020年5萬例,心律失常導管消融市場規模去年約150億,對相關功能的需求潛力巨大?;谔煅莞呔壬锓抡嫫脚_,有望為心臟消融手術、心律失常治療等應用問題提供重要指導。

結 語

黃鐵軍院長在《人類能夠制造出超級大腦嗎?》公開演講中曾表示,以科學計算為基礎的人工神經網絡并未真正觸及智能的核心。未來以腦機理模擬為切口,探索生物腦內部的認知過程和范式,才是實現通用智能的根本途徑。

結合神經科學領域的諸多成果,天演團隊將沿著生物神經元精細模擬思路,啟發新一代人工智能,嘗試解決以深度學習為代表的智能模型普遍存在的智能水平低、可解釋性差、泛化性低、高功耗等諸多問題。

黃鐵軍院長表示,天演團隊創造了精細程度最高的智能線蟲,并重現了部分生物功能。但是,這距離線蟲數字世界的“重生”工作仍有很大進步空間。我們希望通過數年的不懈努力,率先構造出第一個具有通用人工智能的智能生命體。

天演團隊的研究思路在國際人工智能與神經科學交叉領域屬于前瞻性布局。國際上有關類腦智能研究,特別是精細類腦模擬與智能研究均為前沿重大研究課題,如歐盟腦計劃,歐盟腦計劃支持下的BlueBrain項目,美國腦計劃等;此外,韓國、加拿大、日本等國家,以及Google、Facebook等科技巨頭也有相關成果發布。

類腦智能研究一直是我國基礎科研探索的重點發力方向,《“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要》已明確提出要瞄準腦科學、人工智能等前沿領域,實現關鍵技術突破。未來天演團隊將在類腦前沿方向持續開疆擴土,在人工智能與神經科學交叉前沿領域交出更多代表作。


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