У вашего мозга есть физический движок, имитирующий мир

Прeдстaвьтe: ваша милость стoитe пeрeд грудoй спeлыx дынeк в oвoщнoм мaгaзинe иначе нa рынкe. A тeпeрь oтвeтьтe нa вoпрoс: oткудa вы знaeтe, кaкую дыню брaть, нe рaзoбрaв цeлую кучу? Вoпрoс нeпрoстoй, дa? Чтoбы oтвeтить нa этoт вoпрoс, нeйрoфизиoлoги oбрaтились зa пoдскaзкaми в сфeру… кoмпьютeрныx игр. Визига может работать подобным образом. Руки на снедь
Допустим, вам нужно внезапно увернуться от срикошетившего мяча, через ветки дерева или же свернуть с дороги, увидев держи ней корову. Очевидно, в вашей голове протекают нехилые параллельные процессы. «Я вижу в понимании физической сцены невообразимо интегративный процесс, в котором разные источники информации с разных областей мозга работают сообща», говорит передовой автор работы доктор Джейсон Фишер. Вместо сего авторы работы задаются более осмысленным вопросом: могут ли держи фоне постоянно протекающих расчетов в головном мозге являться отдельные области, активность которых особенно возрастает, рано ли мозг сталкивается с физическим миром? Чтобы отделить мешающий гамма-фон, ученые тщательно спланировали четыре эксперимента, каждый изо которых базируется на предыдущем. В первом испытании дюжина участников лежали в машине фМРТ и наблюдали видео, по образу башенки из желтых и синих блоков стремительно накладывались дружок на друга, готовые опрокинуться в любой момент. Добровольцы должны были предчувствовать, когда блоки начнут падать или когда желтых может ли быть синих блоков станет больше. В отличие от первой задачи, в целях которой нужно было применить так называемую физическую интуицию, вторая сверхзадача опиралась только на цвет, выступающий в качестве контроля. И в этом поставлен в необходимость помочь второй эксперимент. Добровольцы просмотрели видеоклипы двух взаимодействующих мячей, вещественно —   например, сталкиваясь между собой —   или социально —   поздно ли один догонял другой, будто играют двое детей. С подачи несколько секунд один из мячей исчезал и добровольцы должны были попасть в точку, куда он движется дальше. Очевидно, для сего необходимо моделирование. Но вот нюанс: хотя завершительный сценарий также требует прогнозирования, он в значительной степени опирается возьми социальные предположения, а не на физику. Затем они проверили домашние догадки третьим экспериментом, когда добровольцы пассивно наблюдали вслед за видео с разного рода физико-центричными материалами: неподвижное шмась, падающая ваза, сталкивающиеся автомобили. При этом их инициатива мозга сканировалась фМРТ. Результат: чем больше получи видео было физически активного содержимого, тем более всего активизировались эти пять регионов, даже когда добровольцы малограмотный пытались активно предсказать, что произойдет дальше. Под конец, ученые задались вопросом: насколько эти области мозга подходят интересах физического моделирования? Как оказалось, не так медянка и сильно: некоторые области активизировались, когда добровольцы сталкивались с трудными задачами после запоминанию информации, которые не имеют ничего общего с физикой. Что же же у них общего? Возможно, это как-ведь связано с трудностям прогнозирования поведения окружающего нас таблица. Предыдущие исследования показали, что сталкиваясь со сложными проблемами диэнцефалон обычно подключает серию взаимосвязанных областей, задавая им воз задач. Активация этой сети помогает решить сложные проблемы, в частности, такие как планирование следующего движения и использование новых сложных инструментов. Ученые указывают сверху видеокарты (GPU) в качестве аналогии. «Высоко параллельная архитектура GPU была изначально обусловлена требованиями графических ресурсоемких вычислительных приложений», объясняют авторы работы, «но с тех пор графические процессоры стали необходимы и для того других приложений, вроде компьютерного зрения, глубокого обучения нейронных сетей, а как и приблизительное физическое моделирование в режиме реального времени в компьютерных играх». Графические процессоры активны в ходе выполнения всех сих задач, то есть это одновременно и физические движки, и графические, и движки компьютерного зрения и что-то около далее. «Мы полагаем, что это связано с тем, сколько дети изучают физические модели мира, оттачивая домашние моторные навыки, играют с объектами, чтобы узнать об их поведении. Сего рода понимание нарушается в ходе болезни под названием нарушение, когда люди имеют трудности при выполнении определенных движений изо-за повреждения головного мозга. «Многие случаи апраксии являются результатом повреждения одних и тех но областей головного мозга, которые мы определили по образу важные для движения», рассказал Фишер. Дальнейшие исследования должны отредактировать, нарушает ли временное отключение физического движка мозга обработку физической информации и без- подает ли признаков апраксии. Если да, ведь сломанный физический движок, возможно, удастся починить. Изучая, делать за скольких области мозга, причастные к физическому движку, взаимодействуют среди собой, мы даже могли бы построить роботов, в основе которых перестань лежать совершенное понимание физики. «В этом исследовании наша сестра проверили лишь небольшое подмножество всех возможных типов обработки физики», пишут авторы. К примеру сказать, будут ли наши мозги реагировать на взаимодействующие жидкости —   двум волны, сталкивающиеся между собой — так же, (языко на два сталкивающихся твердых объекта. Если вещественный движок мозга действительно подобен игровому симулятору физики, симпатия может быть специализированным для небольшого числа условий — жидкостей аль твердых материалов, например. Следовательно, мы могли бы доискаться больше типов физических движков, погребенных в наших гигантских нейронных сетях.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *