斯坦福AI模型 炼成小鼠“读心术”

读心术真的能实现吗？最近，根据新智元的一份报告，两个六人实验室和斯坦福研究小组利用神经网络实现了老鼠的“读心术”。他们使用网络模型读取老鼠大脑中的电信号，预测老鼠的行为和它们在迷宫中的位置，平均预测误差只有4厘米。

大脑由相互连接的神经元组成:神经元可以对输入的信息做出反应，并处于激活状态，这反过来又会激活其他神经元。这些系统的“简化版本”是第一个人工神经网络的灵感来源。斯坦福大学修尼泽实验室的研究人员已经创建了一个数据集来监控实验室老鼠在“竞技场”中活动时的神经活动

所谓的“竞技场”实际上是一个贴有地标标签的小盒子。研究人员实现了记录神经活动的目标，方法是将微型显微镜连接到老鼠的头部，并记录荧光染料的轨迹，当单个神经元放电时，荧光染料会发出绿光。这项技术可以同时跟踪数百甚至数千个神经元的活动。

研究人员还训练了一个神经网络，根据最新的神经元放电模式来预测老鼠的位置，并使用前80%的实验观察结果作为训练数据来预测老鼠的位置，后20%的观察结果仅通过给出神经元活动来预测。在尝试了许多模型架构后，研究人员发现简单密集的神经网络回归输出层表现最好，平均预测误差只有4厘米。

据报道，实验室人员目前正在制作更复杂的行为数据集，以便更好地应用这些方法。例如，当老鼠通过迷宫时，可以绘制地图，预测左转和右转，并量化老鼠在学习通过迷宫时的不确定性。或者识别哪些对象的图像会刺激鼠标。实验室研究人员表示，使用老鼠作为研究模型的目的是为了更多地了解我们自己，并希望我们的人工神经网络能够帮助我们更好地理解生物神经网络。