Kooperierenden Mini-Gehirne zeigen wie Intelligenz entwickelt

Gemeinsam kann Gehirnentwicklung, nach einer neuen Computersimulation beschleunigen.

Wenn so programmiert, dass navigieren herausfordernde kooperative Aufgaben, die künstliche neuronale Netzwerke einrichten von Wissenschaftlern zu dienen, wie Mini-Brains "gelernt" zusammenarbeiten, entwickelt die virtuelle Entsprechung der beworbenen Brainpower über Generationen hinweg. Die Ergebnisse stützen eine lang gehegte Theorie, dass soziale Interaktionen Gehirnentwicklung in menschlichen Vorfahren ausgelöst haben können.

"Es ist der Übergang zu einer kooperativen Gruppe, die maximale Auswahl für Intelligenz, führen kann", sagte Studie Forscher Luke McNally, Doktorand am Trinity College Dublin. Höher Intelligenz, wiederum, führt zu mehr anspruchsvolle Zusammenarbeit McNally sagte LiveScience. [10 Spaß Gehirn Fakten]

Es führt auch zu anspruchsvolleren Mittel des Betrugs, fügte er hinzu.

Virtuellen Neuronen

McNally und seine Kollegen verwendet künstliche neuronale Netze als virtuelle Meerschweinchen, um die soziale Theorie der Gehirnentwicklung zu testen. Diese Netzwerke sind das numerische Äquivalent von sehr einfachen Gehirne. Sie sind in Knoten, wobei jeder Knoten eines Neurons angeordnet.

"In der gleichen Weise, dass Neuronen miteinander über Signale [im Gehirn] begeistern, diese Knoten pass Zahlen zueinander, die dann die Aktivität des nächsten Knotens entscheidet," McNally sagte.

Neuronale Netze sind so programmiert, sowie zu entwickeln. Sie vermehren sich, und zufällige Mutationen können zusätzliche Knoten in ihre Netze einführen. Nur wie in der realen Evolution wenn dieser Knoten vorteilhaft für das Netzwerk sind werden eher gelingen und reproduzieren wieder vorbei auf die zusätzliche Gehirn steigern.

Die Forscher vergeben zwei verschiedene Spiele für diese Netzwerke zu spielen, jeweils eine Analogie für verschiedene soziale Interaktionen. Man nannte das Gefangenendilemma legt seinen Teilnehmern in einem Szenario, wo Kooperation ist für beide Parteien am besten aber sie können immer noch motiviert, einprogrammiert werden. In diesem Szenario sind zwei Verdächtige wegen eines Verbrechens verhaftet worden. Die Polizei bieten beide einen Deal: Snitch auf Ihren Partner und wir geben Sie einen Satz von mittlerer Länge. Wenn Sie snitch nicht, wir werden Sie einfach für ein weniger Verbrechen überführen, und musst du zumindest ein wenig Zeit im Gefängnis verbringen. Aber wenn Sie nicht snitch und der anderen Gefangenen macht, du nimmst den Herbst – und Sie werden für eine lange Zeit im Gefängnis.

Es ist am besten für beide Parteien, ruhig zu halten, aber jeder kann versucht sein, das Risiko von snitching und hoffen, dass ihr Partner edler ist.

In einem zweiten Szenario, das Spiel Schneewehe haben zwei Partner zusammenarbeiten, um aus einer Schneewehe zu graben. Die beste Wahl aus der Sicht eines Partners ist es, lassen die anderen alle Graben zu tun. Aber wenn beide Partner diesen Weg wählen, ist weder Will raus aus der Schneewehe.

Künstliche neuronale Netze nicht verstehen, Gefängnissen oder Schneeverwehungen, natürlich, aber sie können mathematisch "spielen diese Spiele" mit Gewinner bekommen eine numerische Auszahlung für eine Gefängnisstrafe zu vermeiden oder aus dem Schnee Graben gebildet werden. McNally und seine Kollegen einrichten 10 Experimente in denen bekam 50.000 Generationen von neuronalen Netzen zu erarbeiten, diese Spiele. Intelligenz wurde gemessen, indem die Anzahl der Knoten in jedem Netzwerk hinzugefügt, wie die Spieler im Laufe der Zeit entwickelt. [10 Möglichkeiten, um Ihren Verstand scharf]

Künstliches Gehirn boom

Die Simulationen ganz gut auf das Gefangenendilemma und der Schneewehe Spiel erwiesen, sagte McNally. Sie entwickelt Strategien, wie Sie sehen, wenn Menschen mit anderen Menschen spielen.

Aber die Spiel Strategien waren im Laufe der Zeit nicht konstant. Als "Mutationen" im Programm-Netzwerke mit mehr Knoten (eine Analogie für mehr Intelligenz) ergab, begann die Zusammenarbeit zu holen. Und sobald die Zusammenarbeit begann, der evolutionäre Druck für großes Gehirn explodiert.

"Wenn die Gesellschaft beginnt, von einem Szenario der geringen Mitarbeit, zunächst in Richtung ein kooperativer Szenario entwickeln wir bekam die maximale Auflösung für Intelligenz," McNally sagte. Das heißt, Netzwerke mit mehr Knoten waren erfolgreicher bei den spielen und so "gelebt auf" immer größere virtuelle Gehirne zu reproduzieren.

Diese Feedback-Schleife fortgesetzt, McNally sagte, mit größere Gehirne Zeugung ein "Machiavelli Wettrüsten" in dem einige neuronales Netz würde herausfinden, wie man einprogrammiert oder zu betrügen, in den beiden spielen, weshalb sich wiederum andere neuronales Netz zu "lernen" wie Sie Betrüger erkennen und sie zu überlisten. Ein clevere neuronales Netz kann von ausgehend die Interaktion mit einem anderen Netzwerk kooperativ, nur zu seinem Partner einschalten und starten, Betrug, zum Beispiel arbeiten.

Neuronale Netze sind nirgends so komplex wie das menschliche Gehirn McNally sagte, aber virtuelle Experimente bieten die Möglichkeit, grundlegende Evolution in Aktion zu sehen, ohne warten Millionen von Jahren. Er und seine Kollegen sind jetzt sammeln Daten von verschiedenen Primatenarten, die Verbindung zwischen Gehirngröße (Proxy für Intelligenz, die in dieser Studie verwendeten) und tatsächliche Intelligenz zu untersuchen.

"Was ist, dass bei Arten auf den Menschen ahnen, es den Übergang zu mehr Genossenschaften hätte sein können, die die Entwicklung unseres Gehirns fuhr Dies zeigt", sagte McNally. "Es wird bestätigt, dass diese alte Idee funktioniert und Wasser hält."

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