哈佛大学的神经科学家与谷歌DeepMind团队联手，利用人工智能技术为虚拟老鼠创建了一个人工”大脑”，能够在复杂环境中精确控制其运动。这一创新突破发表在《自然》杂志上，标志着神经科学和人工智能研究的重大进展。
研究团队基于真实老鼠的数据，建立了一个生物力学逼真的3D老鼠模型。DeepMind的深度强化学习算法为这个模型训练了一个人工神经网络（ANN）大脑，使其能够通过逆动力学模型精准产生各种复杂的运动轨迹和力量。
主要成果与创新
- 精确控制与复杂运动：
- 该虚拟大脑不仅能够模仿已训练过的动作，还能够自主产生从未接受训练的新行为，其模拟效果甚至被称为”超越真实”。
- 项目负责人Ölveczky指出，DeepMind的技术为复杂模拟提供了强有力的支持，是此次合作取得突破性进展的关键。
- 探索神经回路的新途径：
- 这一研究为探索负责复杂动物行为的神经回路开辟了崭新途径。通过分析人工智能大脑的运作模式，科学家可以更好地理解真实生物大脑的运行原理。
- 应用前景广阔：
- 这种创新模拟手段有望应用于设计先进的机器人控制系统。
- 未来，这一技术可能开创”虚拟神经科学”新领域，成为研究正常及患病大脑的透明化实验模型，提供前所未有的洞察视角，甚至为治疗神经系统疾病带来新策略。
未来研究方向
基于目前的成果，研究人员的下一步计划是赋予虚拟老鼠更多的自主性，模拟其学习新技能的过程，进一步探索大脑获取复杂行为能力的奥秘。通过持续改进这一方法，神经科学和人工智能研究必将焕发新的革命性进展。
总之，哈佛大学与谷歌DeepMind的这一合作不仅展示了人工智能在神经科学中的巨大潜力，还为理解大脑功能和开发新型神经科学研究工具提供了重要基础。未来，这一技术可能在多个领域产生深远影响，推动科学和技术的共同进步。
