Nerveceller dypt inne i hjernen gjør at vi finner veien. Stedsceller og gitterceller hjelper oss å navigere. 

Nå har forskere ved Simula Research Laboratory utviklet nevrale nettverk som etterligner hvordan slike celler kan oppstå – og hva de brukes til.

– Når vi beveger oss i et miljø, aktiveres bestemte hjerneceller bare på spesifikke steder. Det er dette vi har forsøkt å modellere for å bedre forstå hva hjernen gjør når vi navigerer, forteller Mikkel Lepperød.

Forskningen, utført av Markus Pettersen og Mikkel Lepperød ved Simula og Frederik Rogge ved Universitetet i Oslo, ble nylig offentliggjort på NeurIPS. Dette er verdens ledende konferanse innen kunstig intelligens og maskinlæring.

Fra rotteforsøk til datamodeller

Ideen om at hjernen lager mentale kart strekker seg tilbake til 1940-tallet. 

Forsøk på rotter viste den gang at dyr ikke bare reagerer på stimuli, men også danner en romforståelse som lar dem finne snarveier. 

I 2014 oppdaget forskeren John O’Keefe stedsceller. Moser og Moser oppdaget rutenettceller (gitterceller). De fikk Nobelprisen i medisin og fysiologi. Flere forskere har videreført og utviklet funnene.

Stedceller er vanligvis bare er aktive når man er på bestemte steder i et rom. For eksempel når du sitter i sofaen i stuen din. Forskerne ser for seg at slike celler danner et slags kognitivt kart over verden rundt deg

Stedcellen kan antageligvis også endre det kognitive kartet når vi reagerer på lukt. Likevel er det fortsatt mye forskerne ikke vet om hvordan disse cellene nøyaktig utvikler seg eller fyrer som de gjør.

Mikkel Lepperød en en av dem som forsker videre på den banebrytende kunnskapen etter oppdagelsen av gitterceller og dens betydning for stedsans. Han gjør sine undersøkelser i kunstige nettverk ved Simula.

– Det er enklere å observere mønstrene og adferden til disse cellene i kunstige nettverk. I hjernen vil man alltid kunne måle at de er til stede, men ikke nødvendigvis hva de faktisk brukes til, sier han.

Observasjonene fra modellen sammenlignes med eksperimentell data fra forskning på hjernen.

– Datamaskinen og hjernen ser ut til å løse den samme oppgaven på samme måte. Selv når maskinen ikke har fått tydelige instrukser om dette, Lepperød.

Gjenskaper hjernens stedsceller – med noen overraskelser

Forskerne valgte en utradisjonell metode. I stedet for å programmere inn kjente funksjoner fra hjernen, ga de et nevralt nettverk en enkel navigasjonsoppgave.

– Modellen «går» i et simulert rom. Den eneste oppgaven er å holde styr på hvor den befinner seg, forklarer Markus Pettersen.

Forskerne har trent opp nettverket til å bli skikkelig god til å gjette sin posisjon på en bestemt måte.

– Steder som er nær hverandre i rommet aktiverer hjerne-tilstander som er like hverandre. Steder som er langt fra hverandre, aktiverer tilstander som er ulike hverandre, sier Pettersen.

Underveis i denne prosessen dukket det opp en intern representasjon i KI-modellen. Denne minner sterkt om stedscellene i hjernen.

– Slik oppfører også stedsceller i hjernen seg. Resultatene tyder på at disse cellene er en naturlig løsning på å holde oversikt over hvor man er, med utgangspunkt i avstander, sier han.

I tillegg til å forklare klassiske egenskaper ved stedceller, reproduserte modellen også egenskaper som er mindre intuitive

– For eksempel fant vi celler som ikke bare var aktive ett sted, men på flere steder. Det er som om hjernen sier «du er her – eller her». Det høres kanskje tvetydig ut, men gir mening i modellen, sier han.

Posisjonen er nemlig ikke representert i én enkelt celle, men spredd utover mange hundre celler, som alle koder for en liten bit av den antatte posisjonen. 

Når man ser på en hel rekke celler samtidig, blir det derfor helt tydelig hvor i rommet man befinner seg.

KI som navigerer uten opplæring

Modellen kan tilpasse seg helt nye miljøer uten å kreve trening. Slik hjernen er i stand til å navigere nye miljøer fra første øyeblikk.

– På samme måte som du kan legge sammen hvilke som helst tall etter å ha lært addering, har modellen lært en generell forståelse som kan gjenbrukes for å navigere i andre rom, forklarer Pettersen.

Robotstøvsugeren og det kognitive kartet

Med et kognitivt kart kan man kan finne snarveier og danne kunnskap som kommer til nytte også i nye, ukjente rom.

Tenk deg en robotstøvsuger som er trent til å rengjøre spesifikke rom. Så pusser du opp, og et rom får en annen form.

– En tradisjonell robot trent på spesifikke instrukser vil bli forvirret. Men en som bruker et kognitivt kart, vil forstå at det her er det en ny vegg og at det finnes et rom bak der. Den kan finne snarveier helt på egen hånd, sier Lepperød.

Mer enn bare romlig navigasjon

Selv om modellen er laget for å etterligne romlig navigasjon, kan prinsippet trolig overføres til andre områder.

– Det finnes mye som tyder på at hjernen bruker de samme strukturene til å navigere i mer abstrakte rom, som minner, konsepter eller språk.

Akkurat som man kan lage et mentalt kart over et hus, kan man også lage et «tankekart» over begreper som ligner hverandre.

Dette gjør modellen relevant for flere felt – fra hukommelsesforskning til utvikling av bedre, mer generaliserende AI-systemer.

Neste steg er å åpne den svarte boksen

Et viktig mål for forskerne har vært tolkbarhet. Til nå har modellen vært en form for «black box» hvor forskerne ikke har full kontroll på hva som skjer inni. Nå jobber teamet videre med å gjøre modellen helt transparent.

– Vi tror vi kan lage en fullstendig forståelig versjon av modellen – et matematisk rammeverk hvor vi kjenner alle byggeklossene. Det blir neste steg, sier Lepperød.

Kommer man dit kan man trolig utvikle modeller som ikke krever noen form for trening.

Samtidig undersøker de om modellen kan brukes til mer klassiske KI-oppgaver, som bildegjenkjenning eller språkforståelse.

Referanse:

Markus Pettersen, Frederik Rogge, Mikkel Elle Lepperød: Learning Place Cell Representations and Context-Dependent Remapping. Advances. Neural Information Processing Systems 37, 2024. (Sammendrag)

Artikkelen er produsert og finansiert av Simula Research Laboratory

Simula Research Laboratory er én av over 80 eiere av forskning.no. Deres kommunikasjonsansatte leverer innhold til forskning.no. Vi merker dette innholdet for å tydelig skille formidling fra uavhengig redaksjonelt stoff. Her kan du lese mer om ordningen.

Les også disse sakene fra Simula Research Laboratory:

• 

  – Folk sliter med digitalisering fordi det faktisk er vanskelig

• 

  Hva skjer bak kulissene for å holde dataene dine trygge?

• 

  Nye data kan kanskje forutse hvor godt en fotball­spiller kommer til å gjøre det i neste kamp

• 

  – Jeg ser for meg en fremtid der folk har tilgang til personlige modeller av hjertene sine og andre organer

• 

  Virtuell virkelighet lærer politi og barnevern å intervjue barn

• 

  Under pandemien: Menn med lav utdanning stolte mindre på informasjonen fra myndighetene

Les flere saker laget av Simula Research Laboratory her.

forskning.no vil gjerne høre fra deg!

Har du en tilbakemelding, spørsmål, ros eller kritikk? TA KONTAKT HER