乐高小车竟被装上「生物大脑」,无需算法走出蜂巢迷宫

2021-12-19 09:01:23 来源：中国文化报道网作者：分享：

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有一种经典的游戏叫走迷宫。

迷宫，往往只有一个入口，一个出口，可是中间能选择的走法却是不胜枚举。

而人类为什么能快速找到走出迷宫的方法呢？

为研究大脑在走迷宫的任务中究竟是怎么想的，科学家们必须先找一个简单的案例，于是，他们把目光转移到了小鼠身上。

2016年，浙江大学吴朝晖课题组的研究人员在Nature子刊《Scientific Reports》发表了一篇论文，描述了一种结合了小鼠和强化学习算法的混合脑机系统。

https://www.nature.com/articles/srep31746

实验组小鼠的大脑都被植入了电极并连接上了计算机。

研究人员在小鼠大脑的内侧前脑束（MFB）植入电极，小鼠背上的背包会接收MFB的刺激参数，并且往小鼠大脑输入刺激脉冲。从迷宫上方鸟瞰的摄像头会记录下小鼠的运动和方位。

当小鼠走迷宫时，计算机上运行的学习算法（采用的是强化学习算法Q-Learning）会根据摄像头传来的视频输入计算MFB的刺激参数（电压、频率、占空比和脉冲数），从而对小鼠进行指导。

实验装置图

每次走迷宫，小鼠都必须在全部6个决策点进行正确的决策，才能在终点获得奖励（水）。而在一次走迷宫试验中，只要小鼠连续3次成功到达终点，就可以认为它学会了走这个迷宫。

实验中，小鼠在迷宫中不断行走，Q-Learning算法也生成了奖励地图。根据小鼠的位置和奖励地图，算法生成了实时的MFB刺激参数，指导着小鼠在迷宫中行走。

奖励地图更新

结果是，被「增强」后的小鼠在走迷宫任务中表现出了强大的学习能力，试了3次就走出了中途需要进行6次决策的迷宫，而没有强化学习算法指导的对照组需要走6次才能走出迷宫。

这个实验也说明了小鼠在迷宫中进行探索的时候，其大脑的学习过程类似于一个弱化版本的Q-Learning算法，本质也是在根据自己的位置和记忆中的地图进行决策。

虽说只靠大脑慢是慢了些，但还是能完成任务，而且肯定比计算机节能环保啊。

那么，如果把类似大脑的神经形态电路放到机器人身上，它们能学会在曲折的迷宫中穿梭吗？

机器人用「大脑」走出迷宫

近日，来自埃因霍温科技大学（TU/e）、马克斯

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