Эксперт Тихомирова объяснила, для чего тестируют модель мухи дрозофилы
Создание и публикация в открытом доступе математической модели нервной системы мухи дрозофилы открывает новые перспективы для изучения когнитивных процессов и развития искусственного интеллекта. Значение этого глобального тестирования в беседе с сайтом телеканала «Звезда» оценила ведущий эксперт лаборатории цифровых технологий в гуманитарных науках Центра изучения культурного наследия НИЯУ «МИФИ» Екатерина Тихомирова.
Специалист подчеркнула, что вычисление алгоритмического поведения естественных сетей необходимо прежде всего для фундаментальной науки и нейрофизиологов, а не для развлекательных экспериментов обычных пользователей. Моделирование нейронных систем позволяет исследовать не только нормальные когнетивные реакции, но и различные патологические состояния, включая болезни Альцгеймера и Паркинсона. Собеседница уточнила, что речь идет исключительно о воспроизведении мыслительных функций с помощью формул, а не о создании полноценного биокомпьютера с подключенными электродами. Дальнейшее развитие подобных технологий даст мощный толчок для автоматизации и поможет ученым глубже понять аномалии развития человеческого мозга.
Виртуальный мозг мухи дрозофилы, созданный учеными и выложенный в открытый доступ, стал объектом многочисленных экспериментов со стороны энтузиастов. Пользователи заставляют цифровую модель играть в игры, управлять механизмами и даже взаимодействовать с компьютерным кодом. О том, сколько могла бы зарабатывать такая «цифровая муха», если бы ее навыки приравнять к человеческим профессиям, «Газете.Ru» рассказали аналитики.
Эксперты сопоставили продемонстрированные дрозофилой способности с четырьмя специальностями и выяснили, что наиболее прибыльной для нее стала бы карьера разработчика со средним доходом около 169 тысяч рублей в месяц. За год виртуальное насекомое могло бы заработать более двух миллионов рублей, что превышает средние показатели водителей, аналитиков и операторов. Эксперты подчеркнули, что отдельные навыки мухи в цифровых экспериментах нельзя считать полноценным освоением профессии, однако подобные сравнения наглядно демонстрируют широту задач, которые сегодня пытаются моделировать с участием нейросетей.