Мышь + ИИ = идеальные сотрудники. Биология и нейросети используют одинаковый код

Грызуны показали ИИ, как нужно работать в команде (или наоборот).


3k5cdadqd5wyo084hgpaxcc7v2bulzll.jpg

Новая работа учёных из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе показала, что механизмы кооперации у живых существ и искусственных систем удивительно схожи. В статье исследователи описали, как мыши и алгоритмы искусственного интеллекта в условиях одинаковых задач самостоятельно выработали идентичные стратегии взаимодействия. Этот параллельный подход впервые позволил напрямую сравнить процессы обучения сотрудничеству у биологического мозга и нейросетевых моделей.

Экспериментальная часть включала поведенческое задание, в котором пара мышей должна была согласованно действовать, чтобы получить вознаграждение. Со временем требуемое окно синхронизации сокращалось до 0,75 секунды. Животные постепенно учились подстраиваться под партнёра: подходили ближе к его стороне камеры, ждали, пока тот совершит действие, и вступали во взаимные контакты перед выбором. С увеличением навыка частота взаимодействий удваивалась, а успехи напрямую зависели от координации. Одновременно с этим с помощью кальциевой визуализации фиксировалась активность отдельных нейронов в передней поясной коре. Выяснилось, что именно эта область мозга кодирует данные о действиях партнёра и уровне совместной работы. При искусственном подавлении её активности сотрудничество резко падало.

Чтобы сопоставить результаты с искусственными агентами, команда создала модель на основе многоагентного обучения с подкреплением и обучила её на виртуальном аналоге задачи. Нейросети самостоятельно пришли к тем же стратегиям: ожиданию действий партнёра и точному согласованию моментов взаимодействия. В обоих случаях — у животных и у алгоритмов — сформировались функциональные группы нейронов, которые усиливали реакцию на стимулы сотрудничества. Причём информация о действиях партнёра становилась ключевой по мере роста навыков. Когда исследователи искусственно нарушали работу «кооперативных нейронов» в модели, эффективность сотрудничества резко снижалась, что подтвердило их критическую роль в формировании группового поведения.

По словам авторов, результаты показывают наличие фундаментальных вычислительных принципов кооперации, которые выходят за рамки биологии и находят отражение в искусственных системах. Работа дополнила серию исследований, где ранее были показаны «общие нейронные пространства» при социальных взаимодействиях и механизмы помощи другим животным в стрессовых ситуациях. Совокупность этих данных формирует целостное понимание основ просоциального поведения.

Полученные выводы открывают перспективы для двух направлений. С одной стороны, они помогают глубже понять, как формируются и поддерживаются социальные связи у людей и как их нарушения связаны с психическими расстройствами . С другой — дают ориентир для проектирования новых поколений искусственного интеллекта, способных к эффективному сотрудничеству. Авторы намерены проверить, сохраняются ли аналогичные принципы в других зонах мозга, участвующих в социальных процессах, и насколько широко эти закономерности можно использовать для анализа как биологических, так и цифровых систем.