L'intelligence artificielle maîtrise les dimensions délirantes.
Ayant formé une personne artificielle à raconter des histoires intéressantes, des chercheurs du Texas ont tenté d'aller plus loin et de découvrir le mécanisme d'origine de la schizophrénie, ouvrant un nouveau chapitre de l'histoire de la médecine - «psychiatrie expérimentale virtuelle».
Très mauvais football
Disons que vous avez manqué un match de football important, mais que vous avez des amis qui ont regardé le match et qui se sont déjà alignés pour vous dire le cours des événements. Les amis sont des gens brillants et merveilleux, tous avec leur propre caractère: l'un aime embellir, l'autre - mentir, le troisième - se concentrer sur les détails, le quatrième - entrer dans la théorie, le cinquième confond la chronologie des buts, mais se souvient de toutes les pénalités, etc. c'est en comparant les versions et en filtrant les "bruits" que vous pourrez éventuellement vous faire une idée plus ou moins réaliste de la façon dont les événements se sont développés sur le terrain.
A quelques regrets, vous avez remarqué un ami N dans la file d'attente, dont les versions des matchs de football à chaque fois diffèrent de plus en plus des autres, et les informations utiles sont de moins en moins. Une fois que N a passé un temps déraisonnable à décrire la forme des nuages au-dessus du stade, un autre - il a établi une corrélation exacte entre le nombre de buts et le nombre de projecteurs inopérants, voire étonné du tout, en disant qu'il se tenait lui-même au but, le pape était l'entraîneur des adversaires, le jeu était inutile, et maintenant, il s'enfuit de toute urgence au zoo pour regarder la Coupe UEFA entre les pingouins.
Pour le moment, tout cela ressemblait à de l'excentricité, jusqu'à ce que vous et vos amis découvriez que N avait vraiment commencé une dispute au zoo, puis perdu son emploi, sa femme l'a quitté, et lui-même mène un style de vie de plus en plus aliéné - il s'est isolé, est devenu triste, a commencé à collectionner pingouins en peluche, ne répond pas aux appels …
Dans un effort pour aider N, mais désespérément de trouver un langage commun avec lui, vous et vos amis faites appel à des spécialistes pour découvrir quelque chose comme ce qui suit.
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Aussi inoffensif que soit le spectre des états de type schizo qui saisissent le domaine de la «norme», les manifestations développées des phénomènes comportementaux qui se produisent dans le cas de N sont déjà liées au domaine des dysfonctionnements pathologiques, dont les porteurs peuvent devenir complètement incapables, à la fois en éprouvant et en faisant souffrir les gens.
Lorsqu'on leur demande s'il est possible de renvoyer N de ses mondes au club de football des gens normaux, les experts hausseront les épaules. Malgré de nombreuses théories - de l'exotique (la conscience d'un schizophrène se propage de manière incontrôlable sur un grand nombre d'histoires parallèles) à plus pratique (troubles génétiquement déterminés dans la régulation dopaminergique des neurones cérébraux), les mécanismes qui produisent un tel comportement ne sont pas clairs. Il n'est donc pas nécessaire de compter sur une correction réussie: les symptômes schizophréniques peuvent être arrêtés avec des médicaments appropriés, mais, d'une part, pas pour toujours, et d'autre part, au prix d'effets secondaires sévères.
Dans un moment de découragement, lorsqu'il est devenu clair que le cas N est un problème scientifique majeur et non résolu, une idée merveilleuse vient à l'esprit brillant de l'un de vos amis - un spécialiste de l'intelligence artificielle, des réseaux de neurones et des systèmes de trading automatisés.
Puisque les systèmes experts d'auto-apprentissage qui imitent le travail du réseau neuronal du cerveau démontrent de bons résultats dans l'étude du marché et la prédiction du cours de l'action, pourquoi ne pas construire un robot conteur - un réseau de neurones qui peut se souvenir et raconter correctement, mais dans ses propres mots, l'histoire des matchs de football?
De plus, après avoir étudié les erreurs et les écarts que N fait lors de la redistribution des correspondances, on peut essayer de simuler des écarts similaires dans le système nerveux du robot en modifiant les paramètres paramétriques des nœuds du réseau neuronal.
Graduellement, en utilisant la méthode de sélection, il sera possible d'établir lequel des ensembles du conservatoire neuronal N à la mention, par exemple, de la dernière victoire du Spartak, au lieu de l'hymne du club prescrit, la marche du Mendelssohn commence à jouer. Ainsi, en indiquant aux spécialistes ce qui a exactement éclaté dans la tête de N et ce qui doit exactement y être corrigé, vous pouvez augmenter les chances de son retour prématuré dans le giron des fans de football adéquats.
DISCERN - Neuro-ordinateur "correct" et "schizophrène"
C'est le chemin emprunté par Yulai Greismann et Risto Mikkulainen du Département d'informatique de l'Université du Texas (USA), qui ont dirigé un groupe de recherche mixte pour l'étude de la schizophrénie auprès de spécialistes des réseaux de neurones artificiels et d'employés du Département de psychiatrie de l'Université de Yale. Ils ont construit un réseau de neurones artificiels appelé DISCERN qui peut mémoriser et raconter des histoires, l'a entraîné, puis a fait fonctionner plusieurs neurodysfonctions hypothétiques, vraisemblablement responsables du développement de la schizophrénie, en comparant les effets produits aux anomalies réelles observées dans un groupe de patients schizophrènes.
Les résultats de l'expérience sont publiés dans la revue Biological Psychiatry.
Contrairement à un ordinateur classique qui écrit des histoires "telles quelles" dans sa mémoire ou indexe leurs éléments communs séparés (par exemple, des mots ou même des lettres) dans une base de données infiniment évolutive, le réseau de neurones DISCERN perçoit, se souvient et reproduit les informations, guidé par les relations "correctes" entre éléments séparés et imitant ainsi le travail de véritables ensembles cérébraux.
Notre choix de mots plus adaptés les uns aux autres «en sens» dans un réseau de neurones artificiels correspond au choix de connexions statistiquement plus probables entre les éléments du réseau. La correction des relations «correctes» est obtenue en «entraînant» le réseau neuronal.
DISCERNER l'architecture de réseau neuronal artificiel. L'apprentissage, la mémorisation et la reproduction d'histoires se produisent dans une chaîne de neuromodules. Dans le sens antihoraire à partir de "l'entrée": analyseur de phrases, analyseur d'historique, mémoire épisodique, générateur d'historique, générateur de phrases. Un bloc séparé montre un diagramme du générateur d'historique - perceptron multicouche, inversement proportionnel à la mémoire épisodique. Les neuromodules DISCERN communiquent entre eux à travers une représentation distribuée du «sens» des mots - modèles fixes d'activation neuronale: seules sont activées les connexions qui ont un facteur de pondération supérieur, ou une signification «plus». Les coefficients et les motifs sont fixés par apprentissage du réseau: au final, recevant certains signaux en entrée, le réseau doit apprendre à produire les bons signaux en sortie. Les signaux «d'entrée» sont les premières lignes des histoires mémorisées par le réseau: le réseau doit raconter le reste de l'histoire elle-même.
Le cœur de l'architecture DISCERN est le générateur d'histoires. En y regardant de plus près, il s'agit d'un perceptron multicouche classique (voir illustration), qui nous est familier grâce aux robots suisses en évolution. Dans le cas des Suisses, la tâche du perceptron était de percevoir des informations externes (la couche «d'entrée» des neurones), d'établir les connexions correctes (couche intermédiaire cachée - «trouver le cube») et de produire une solution (les neurones «de sortie» - conduire jusqu'au cube et transporter).
Dans DISCERN, les informations du module de mémoire épisodique sont envoyées aux neurones «d'entrée», et la couche «sortie» est connectée simultanément avec la mémoire épisodique et le «générateur de phrases». Au cours de nombreux cycles de formation, le perceptron suisse a appris à reconnaître et à transporter des cubes, dans le cas de DISCERN, à reproduire «correctement» les histoires dont le réseau neuronal se souvenait.
En commençant à entraîner le réseau avec des configurations de départ aléatoires de connexions neuronales, vous pouvez obtenir différents types de conteurs qui raconteront la même histoire de manière légèrement différente - tout comme vos amis racontent le même match légèrement différemment.
Les Texans se sont limités à une trentaine de configurations (bien qu'il puisse y en avoir autant que vous le souhaitez), qu'ils appelaient des «instances» (en fait, ce sont des personnalités-conteurs virtuels).
Syndrome du cerveau surapprentissage - la principale cause des délires schizophréniques compulsifs?
Au total, trente exemplaires de DISCERN ont appris à utiliser un vocabulaire de 159 mots, à raconter 28 histoires allant de trois à sept phrases simples chacune, et à distinguer les «mauvaises» histoires des «bonnes». Les histoires étaient divisées en autobiographie «positive» à propos du médecin (exemple: «j'étais médecin / je travaillais à New York / j'aimais mon travail / j'étais un bon médecin») et «négative» à propos d'un gangster («Tony était un gangster / Tony travaillait dans Chicago / Tony détestait son travail / Tony était un mauvais gangster ).
À l'étape suivante de l'expérience, un groupe de patients schizophrènes (37 personnes) et un groupe témoin de personnes en bonne santé (20 personnes) ont été sélectionnés. Tous ont été invités à écouter et à mémoriser trois histoires simples, puis à les raconter - immédiatement, après 45 minutes et après une semaine.
Après analyse des textes résultants pour les deux groupes, des profils récapitulatifs ont été compilés, enregistrant les écarts observés (substitution de visage, aberrations lexicales, changements de script, etc.).
Enfin, à la dernière étape de l'expérience, en changeant les états paramétriques de neuroblocs individuels dans trente conteurs DISCERN virtuels, les mêmes écarts ont été enregistrés que dans les profils réels.
Un total de huit neurodysfonctions hypothétiques ont été testées, probablement responsables du développement de la schizophrénie.
Il s'agit de troubles associés à la mémoire (ruptures des connexions neuronales, neuro-bruit cortical, suppression de la neuroréponse, hyperexcitation des neurones), aux dysfonctionnements associatifs (aberrations des connexions sémantiques, hyperassociation, flou et mélange de signaux sémantiques) et aux dysfonctionnements de signalisation (réponse cérébrale hyper-augmentée à une erreur de prédiction ou syndrome dit) probablement provoquée par une exposition accrue à la dopamine).
En fait, seuls deux scénarios ont provoqué des troubles chez les narrateurs DISCERN, similaires à ceux observés chez les schizophrènes dans la vie réelle.
Il s’est avéré qu’il s’agissait de dysfonctionnements de la mémoire et de «syndrome d’hyperlearning», lorsque le cerveau perd sa capacité à oublier ou à ignorer des informations, maintenant ainsi une proportion normale entre le bruit et le signal.
Graphique efficace de l'expérience DISCERN: seulement deux scénarios - dysfonctionnement de la mémoire ou de la mémoire de travail et surapprentissage (lignes du haut et du bas) - a réussi à s'adapter aux profils des déviations narratives dans le groupe schizophrène (à gauche). Lors de l'ajustement aux profils du groupe témoin sain, il n'était plus nécessaire de modifier les paramètres paramétriques des neuromodules.
Ayant oublié comment «oublier», le cerveau perd la capacité de distinguer les informations importantes d'un grand nombre de signaux passionnants et commence soit à établir des connexions qui en réalité (au moins dans la réalité de notre Univers) s'avèrent inopérantes (les pingouins jouant au football est un signal reçu en regardant Cartoon américain "Happy Feet", non ignoré par le cerveau et amplifié), ou se noie dans une mer de signaux, incapable de les organiser en une histoire cohérente.
Dans le cas des conteurs DISCERN, le syndrome d'hyperlearning (simulé en augmentant le nombre de boucles de rétroaction d'apprentissage avec mémoire épisodique) a conduit, par exemple, au fait que les robots de narration ont commencé à mélanger certaines histoires autobiographiques avec d'autres, en substituant des visages (un bon médecin s'est avéré, par exemple, un gangster diabolique).) et les actions (dans l'une des histoires racontées, un bon médecin s'est accusé d'avoir commis une attaque terroriste, dans une autre, il a appelé un gangster son patron). Autrement dit, ils ont produit des situations illusoires spécifiques à la symptomatologie des délires de type schizo.
Bien entendu, les résultats d'expériences virtuelles avec un réseau de neurones artificiels ne sont pas encore la preuve définitive de la justesse de telle ou telle hypothèse expliquant le développement de la schizophrénie. Cependant, le fait même qu'un réseau de neurones artificiels fonctionnant sur des principes similaires au cerveau, démontre dans certains cas un comportement similaire à celui de vrais patients, ouvre des perspectives très intéressantes pour la médecine, qui a reçu entre ses mains un nouvel outil aussi puissant que la psychiatrie expérimentale virtuelle.
Tout cela est bien, mais le paradoxe de l'expérience réside dans le fait que si le système nerveux des robots du futur imite l'humain (ce qui est exactement ce qui se passe jusqu'à présent), des sujets étranges devraient également apparaître dans leur club de football, qui perçoivent un match de football ordinaire comme une excursion passionnante dans une réalité parallèle., d'où, malheureusement, il n'y a pas encore de retour.