Mašinski vid otkrio tajnu paukove mreže

Senzacionalno! Grupa istraživača sa Univerziteta Džons Hopkins je, koristeći infracrvene kamere i softver za mašinski vid, analizirala pokrete koje paukovi prave kako bi izgradili izuzetno složene i geometrijski precizne mreže. Grupa je došla do potpuno fascinantnih zaključaka.

Neki od nas zadivljeni su i fascinirani fenomenima prirode, naročito kada su u pitanju pojave čije bi duboko razumevanje vodilo ka još opštijim zaključcima ili analogijama korisnim za dalje proučavanje. I još više, kada su u pitanju fenomeni koji se odnose na živi svet i svrhovitost njegovog ponašanja. Mozak pauka zauzima samo delić veličine ljudskog mozga, ali sadrži nervna kola koja nekako uspevaju da proizvedu toliko složenu i fascinantnu arhitekturu, kakva je paukova mreža.

Metoda mašinskog učenja pomogla u razumevanju fenomena

Istraživači Univerziteta Džons Hopkins, došli su na ideju da, koristeći svojevrsnu bihejvioralnu metodu praćenja motoričkih radnji pauka, pokušaju da izvedu zaključke o mehanizmima odgovornim za mogućnost izgradnje tako složene i impresivne građevine, kakva je paukova mreža. Papir sa istraživanjem objavljen je u časopisu Current Biology, 6. oktobra i u potpunosti nas je zaintrigirao.

Eksperimentatori su koristili metode oročenog snimanja motoričkog ponašanja određenog broja paukova vrste “Orb-weaver” (Uloborus Diversus) i mogućnosti mašinskog vida i veštačke inteligencije za analizu sakupljenih podataka. Na osnovu snimaka i svojevrsne selekcije podataka dobijenih u istraživanju, kreirali su knjigu algoritama koja bi mogla da predstavlja mašinsku verziju sposobnosti pletenja.

Eksperiment je sproveden noću i koristio je podatke o milionima motoričkih pokreta i položaja paukova u fazama izgradnje mreže. Na osnovu ovih podataka, izgrađen je model zasnovan na Markovljevom lancu (verovatnoća događaja u nekom koraku zavisi samo od stanja u kom se sistem nalazi u prethodnom koraku). Markovljev lanac predstavlja najbolji uvid u zagonetku pletenja mreže koja je ljude intrigirala od kada su se prvi put susreli sa pripadnicima klase arahnida.

Kakvi su zaključci?

Zaključci sugerišu da je, prilikom pletenja mreže, ponašanje paukova prilično stereotipno (postoje dobro ustanovljene faze pletenja koje su zajedničke svima). Ova stereotipnost može da se odnosi na vrste koje imaju zajedničke evolucione korene (ne pletu svi pauci mreže, niti svi pletu iste vrste mreža). Pomenuta stereotipnost dalje znači da postoje pravila po kojima pauci pletu i sugeriše da su ta pravila kodirana u njihovom mozgu.

Međutim, u radu se navodi i da su, u toku snimanja, registrovani slučajevi atipičnog faznog ponašanja (na primer, pauk ima prekide i vraća se na prethodnu fazu). Takođe je primećeno da pauk povremeno prekida stereotipno ponašanje da bi proverio ili modifikovao mrežu. Iz ovakvih prekida zaključeno je da su ovakva ponašanja “plastična” i ovaj zaključak je veoma važan, zato što ostavlja prostora za evoluciono objašnjenje mogućnosti generacijskog “učenja” i optimizovanja veštine i njeno prenošenje na potomke.

Sledeći korak istraživanja biće pokušaj da se razume kako su ova pravila regulisana na nivou neurona. Abel Korver, jedan od predvodnika istraživanja, rekao je da je važnost dobijenih uvida i u tome što se, na osnovu njih, može napraviti analogija sa većim moždanim sistemima, kakav je ljudski. Ljudi i paukovi, u smislu gradivnih blokova, imaju slične mozgove pa je, po Korveru, takva analogija opravdana.

Kritika analogije sa ljudskim mozgom

Međutim, kada se odmaknemo od onoga što je naizgled slično, analogija postaje problematična. Teza da većina paukova zna da plete mrežu jer je to znanje, zahvaljujući stotinama miliona godina evolucionog razvoja, kodirano u njihovom mozgu, može da bude problematična u slučaju ljudskih modularnih veština. Činjenica je da i u ljudskim delatnostima postoje pravila izvođenja određenih radnji, ali su ta pravila naučena. Ne možemo da kažemo da postoji bilo koja složena sposobnost koju koju čovek nasleđuje i zna od rođenja, bez učenja. Neko će, možda, primetiti da bi izuzetak mogao biti jezik, jer postoje određene urođene lingvističke strukture koje omogućuju učenje jezika, ali se jezik, kao takav i dalje uči.

Kako bilo, zaključak o postojanju algoritma za pletenje mreže unutar paukovog mozga, ostaje “mind-blowing” teza.

Izvor: current-biology, hub.jhu.edu