哈佛大學(xué)與谷歌DeepMind的研究團(tuán)隊(duì)近日在《自然》期刊發(fā)表新成果，成功構(gòu)建了一只能精準(zhǔn)模擬真實(shí)老鼠運(yùn)動模式與神經(jīng)活動的“虛擬老鼠”。

該模型由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（一種結(jié)合試錯反饋與深度學(xué)習(xí)的AI訓(xùn)練方法）訓(xùn)練，能在物理模擬器中復(fù)現(xiàn)生物力學(xué)真實(shí)的運(yùn)動。

虛擬動物的“大腦”活動與真實(shí)老鼠的神經(jīng)信號高度匹配。虛擬大腦中的人工神經(jīng)元激活模式，與真實(shí)老鼠負(fù)責(zé)動作控制的關(guān)鍵腦區(qū)（如感覺運(yùn)動紋狀體）信號幾乎一致。例如，前爪伸展動作觸發(fā)的人工神經(jīng)信號，與真實(shí)生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)誤差僅3%。

這一成果首次將生物運(yùn)動控制的原理與神經(jīng)活動結(jié)構(gòu)直接關(guān)聯(lián)。團(tuán)隊(duì)計劃進(jìn)一步讓虛擬動物自主完成真實(shí)老鼠的復(fù)雜任務(wù)，以揭示技能習(xí)得的神經(jīng)機(jī)制。

該研究不僅推動腦科學(xué)，也為機(jī)器人設(shè)計帶來啟示。虛擬動物的“逆動力學(xué)模型”（通過目標(biāo)反推動作的計算框架）為下一代AI機(jī)器人開發(fā)提供新思路。

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