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僅1mm長的線蟲就像真的一樣在蠕動前行，其有數百個神經元，會感知、覓食、逃逸......近日，北京智源研究院生命模擬團隊發布天寶1.0(MetaWorm)——生物精度最高的仿真秀麗線蟲，高精度模擬秀麗線蟲全部302個神經元及連接關系，邁出智能生命關鍵一步，也將能夠幫助人們去真正揭開通用人工智能的奧秘。
早在上世紀80年代，秀麗線蟲神經元(302個)及其連接關系就已經成功繪制出來，在數字空間實現線蟲“重生”就成了一個夢想。秀麗線蟲是探索生命智能的典型模式動物，近20年三次諾貝爾獲獎工作都是圍繞秀麗線蟲實驗展開。秀麗線蟲雖然只有1mm長，但依靠302個神經元，已具備感知、逃逸、交配等一系列通用智能行為。
筆者了解到，近日發布的高精度智能線蟲——天寶1.0完成了秀麗線蟲全部302個神經元及連接關系的精細建模，對106個感知運動神經元組成的嗅覺和運動神經環路完成了高精度建模，構建了由具有解剖學意義的96塊肌肉控制、3341個力學計算單元構成的秀麗線蟲身體。
神經元是神經系統最基本的結構和功能單位。顯然，秀麗線蟲反映了生物神經元計算的巨大潛力?；仡?020年10月，Nature子刊曾發表了一篇關于神經元的論文，報道中使用的標題是“19個神經元控制了一輛自動駕駛汽車”。這無疑對包括自動駕駛在內的各種領域都有巨大價值。
結合高精度神經系統模擬與肌肉動力學關鍵技術，秀麗線蟲經過在仿真環境中訓練，可以蠕動前行，初步表現出類似生物線蟲的趨利(食物)避害(毒物)能力，之后將逐步實現拐彎、避障、覓食等復雜智能行為。那么，秀麗線蟲是如何實現蠕動前行的呢？
據介紹，秀麗線蟲模型通過“感知”模擬，嗅探到流體環境中化學成分濃度變化，感知神經元再生成神經信號，并傳遞至運動神經元，運動神經元協同刺激對應“肌肉”帶動相應運動單元，從而實現蠕動前行。業內稱，它是“最簡單的生命智能體”，也是通過生物神經機理模擬實現通用人工智能的最小載體。
事實上，與其消耗大量算力訓練人工神經網絡，不如借鑒生物進化“天算”訓練出的精密生物神經網絡，這對新一代人工智能真正起到支撐作用。
制作高精度的秀麗線蟲神經元模型，也代表著生物神經元表征生物智能性，精細化程度越高，意味著智能水平也越高，能夠幫助深挖生物智能更多潛力，有望推動生物神經元精細模擬進入新領域，啟發和探索新一代人工智能，構建未來的智能系統，這對包括自動駕駛在內有關領域都有非常大的價值。
浙公網安備 33010602000006號
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