Сколько людей, столько и мнений. Избитая временем фраза, но очень хорошо описывающая суть человеческой природы. Одним из самых ярких примеров разнообразия мнений являются те или иные предпочтения в еде. Кто-то любит черный чай, кто-то — зеленый, кто-то и дня не может прожить без стейка, а кого-то воротит от одной мысли о мясе. Вкусов много, и все они так или иначе являются результатом процессов формирования поведенческих особенностей человека. Нравится ли нам определенная еда или нет зависит от совместной работы как физиологии, так и психологии. Голод, будучи проявление физиологической потребности в пище, может быть удовлетворен любым блюдом, даже тем, что нам не по душе. Однако положительный эмоциональный ответ получит лишь то блюдо, которое нам нравится. При этом степень голода значения иметь не будет. Словами объяснить эти процессы не так уж сложно, но перевести все это в язык, понятный для ИИ, гораздо сложнее. Ученые из университета штата Пенсильвания (США) разработали электронный язык, имитирующих то, как вкус влияет на потребление пищи в зависимости от желаний и потребностей. Данная разработка должна помочь ИИ лучше понять эмоциональную составляющую для дальнейшей ее имитации. Из чего был сделан электронный язык, как он работает, и насколько эффективно? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Основа исследования

Физиология и психология играют одинаково важную роль в поведении человека, особенно в принятии решений. Физиология связана с физическими состояниями тела, такими как бодрствование, голод, температура тела и т. д., которые являются измеримыми сущностями, тогда как психология связана с эмоциональными состояниями ума, такими как сытость, счастье, страх и т. д., которые в большинстве случаев неизмеримы. Тем не менее, в мозге обработка сенсорной информации и принятие решений контролируются обеими системами, что указывает на существование физической связи между физиологией и психологией.

Современное неврологическое понимание заключается в том, что физиология является движущей силой нервной деятельности, тогда как психология играет регулирующую роль, например, посредством увеличения или уменьшения высвобождения специфических тормозных или возбуждающих нейротрансмиттеров в химических синапсах. Несмотря на тесную связь между физиологией и психологией, нынешние парадигмы искусственного интеллекта (ИИ), нейроморфных вычислений и био-устройств в значительной степени игнорируют психологические факторы в своей конструкции. В результате много усилий в ИИ вкладывается в масштабное обучение на основе данных для точных выводов или принятия решений с ограниченными возможностями, включая эмоциональный интеллект. Как считают ученые, разработка нейромиметических схем, которые смогут интегрировать влияние физиологии и психологии на обработку сенсорной информации и принятие решений, может создать новую парадигму эмоционального ИИ, которая сможет преодолеть разрыв между людьми и машинами.

Первым шагом на пути внедрения эмоционального интеллекта в будущие системы искусственного интеллекта является понимание и идентификация кортикальных связей между физиологическими и психологическими факторами, которые управляют поведением человека в ответ на один или несколько сенсорных стимулов. Эти связи часто абстрактны, поскольку поведение человека легко наблюдать и трудно измерить. Однако на основе таких наблюдений можно построить логические диаграммы, чтобы установить, как и где психологические факторы пересекаются с сенсорными путями, влияя на принятие решений.

Для примера можно рассмотреть принятие пищи, что является не только сложным поведением человека, которое различается в зависимости от культуры, сообщества и страны и находится под влиянием социально-экономических условий; оно также контролируется физиологическими факторами, такими как голод, и эмоциональными факторами, такими как предпочтения или аппетит. Еда, которая нам нравится, вызывает насыщение (чувство сытости), тогда как еда, которую мы не любим, прекращает дальнейшее потребление пищи. Если же голод достаточно силен, то мы принимаем в пищу даже то, что нам не нравится.

Следовательно, если голод (H от hunger) и аппетит (A от appetite) являются двумя переменными состояния, представляющими физиологический и психологический факторы, то питание (F от feeding) можно описать как F = H + H̄A, где H̄ является логическим дополнением H. Другими словами, если мы голодны, т. е. H = 1, то F = 1, т. е. потребление пищи продолжается независимо от нашего аппетита. Если мы не голодны, т. е. H = 0, то F = 1 только если А = 1, т. е. потребление пищи происходит, если у нас есть аппетит к еде. Наконец, объем пищи, которую мы потребляем, или продолжительность потребления зависит от того, как долго Н и А остаются в своих соответствующих логических состояниях, что, в свою очередь, определяется телесными порогами, которые могут сильно различаться в зависимости от популяции.


Изображение №1

Хотя базовая анатомия и физиология вкусовой системы млекопитающих хорошо изучены, точные нейронные цепи и молекулярные механизмы, лежащие в основе восприятия голода и контроля аппетита, остаются предметом интенсивных исследований. Однако существуют многочисленные хорошо документированные психологические исследования, которые подчеркивают логические связи между голодом и аппетитом. Объединив эти два фактора и используя вышеупомянутую формулу, можно получить упрощенную абстракцию биологического вкусового пути питания (1a).

Как показано выше, вкусовые рецепторы языка генерируют реакцию на пищу, кодируя химические характеристики пищи (например, сладкое или горькое) в соответствующие электрические сигналы, которые передаются как нейрону голода, так и нейрону аппетита, которые представляют физиологическое и психологическое состояние организма соответственно. Выходная информация этих нейронов впоследствии оценивается кортикальной схемой, которая принимает решение о приеме пищи. На 1b показана соответствующая нейромиметическая вкусовая система, основанная на гетерогенной интеграции графеновых хемитранзисторов для сенсорного восприятия и однослойных мемтранзисторов MoS₂ для адаптивных (в памяти) кортикальных вычислений.

Ученые отмечают, что графеновые хемитранзисторы служат искусственными вкусовыми рецепторами, тогда как интегральные схемы, созданные с использованием однослойных MoS₂-мемтранзисторов, служат нейронами голода и нейронами аппетита, а также имитируют кортикальную схему принятия решения о питании. Другими словами, графеновые хемитранзисторы используются в качестве электронного языка, а мемтранзисторы MoS₂ — в качестве электронной вкусовой коры. Кроме того, энергонезависимые и аналоговые программируемые MoS₂ мемемтранзисторы позволяют регулировать пороги голода и аппетита, что необходимо для учета адаптивного поведения любого человека, а также разнообразия приема пищи среди населения.

Выбор графена (одного слоя гексагонально упакованных атомов углерода) в качестве электронного языка мотивирован его замечательными био/химическими сенсорными свойствами, которые можно объяснить его исключительно высоким соотношением поверхности к объему, высокой подвижностью носителей при комнатной температуре, и изначально низким электрическим шумом. Однако у графена отсутствует запрещенная зона, поэтому разработка интегральных схем на основе графена для выполнения вычислений является сложной задачей.

Напротив, двумерные дихалькогениды переходных металлов (TMD от transition metal dichalcogenides), такие как MoS₂, обладают конечной запрещенной зоной и отличными полупроводниковыми свойствами, которые необходимы для разработки вычислительных устройств. В последние годы такие устройства на основе MoS₂ позволили реализовать различные нейроморфные и биотехнологические приложения за счет интеграции возможностей зондирования, вычислений и хранения данных.

Результаты исследования

Вкусовые рецепторы языка служат основным интерфейсом, ответственным за взаимодействие между вкусовой системой человека и видами потребляемой пищи во время питания. Химическая информация, собранная этими сенсорными клетками, преобразуется в электрический сигнал и передается через афферентные нейроны во вкусовую кору, где кортикальные цепи облегчают восприятие вкуса. Разнообразные взаимодействия между вкусовыми рецепторами и химическими веществами, обнаруженными в пищевых продуктах, позволяют интерпретировать характерные вкусы, которые можно разделить на пять основных классов: сладкий, соленый, кислый, горький и умами (вкус высокобелковой пищи).


Изображение №2

Чтобы имитировать биологический язык, ученые использовали отличные химочувствительные свойства графена и создали искусственный рецептор вкуса, состоящий из двух графеновых хемитранзисторов, соединенных последовательно (2a, 2b). Длина канала (L_CH) и ширина (W_CH) для каждого графенового хемитранзистора составляла 20 мкм.

Для экспериментов по потреблению пищи рецептор вкуса на основе графена был подвержен воздействию водного раствора, содержащего определенные виды пищи, которые разбавляются деионизированной водой. Электрическое смещение, приложенное через жидкий раствор, способствует образованию двойного электрического слоя (EDL от electric double layer; слой ионов, образующийся на поверхности твердого тела в результате адсорбции ионов из раствора) на границе раздела между монослойным графеновым каналом и жидкостью.

Этот EDL действует как ультратонкий диэлектрик затвора, обеспечивая электростатический контроль проводимости канала. На 2c показаны характеристики передачи, т. е. ток истока-стока (I_DS), в зависимости от напряжения затвора, приложенного к жидкому раствору (V_LG) при постоянном напряжении исток-сток (V_DS), равном 500 мВ, для двух графеновых хемотранзисторов, представляющих собой искусственный вкусовой рецептор в присутствии деионизированной воды. Диапазон напряжения жидкостного затвора для работы искусственного вкусового рецептора был тщательно выбран, чтобы гарантировать, что ток утечки затвора остается значительно меньшим, чем I_DS, для всех стимуляторов вкуса.

На 2d показана кривая отклика искусственного вкусового рецептора, то есть выходное напряжение (V_C), измеренное на клемме общего узла, как функция V_LG при напряжении питания 500 мВ. На 2e–2g соответственно показаны характеристики передачи отдельных графеновых хемитранзисторов и кривая отклика рецептора для всех пяти категорий вкуса, т. е. сладкого, соленого, кислого, горького и умами. Использовались разбавленные водные растворы сахарозы для сладкого, кофе для горького, лимонного сока для кислого, NaCl для соленого и соевого соуса для умами. После каждого эксперимента с соответствующими стимуляторами вкуса графеновые хемитранзисторы подвергались процессу промывки, включающему 5-минутное ополаскивание деионизированной водой, затем 5-минутную обработку ацетоном и 3-минутную обработку изопропиловым спиртом.

Также была разработана основанная на физике полуэмпирическая модель для определения характеристик передачи отдельных графеновых хемотранзисторов с жидкостным затвором и кривой отклика искусственного вкусового рецептора. Некоторые из этих параметров включают напряжение Дирака (V_Dirac), которое определяется как напряжение жидкостного затвора (V_LG), соответствующее минимальной проводимости графенового канала, а также значения подвижности носителей электронов (мк_N) и дырок (мк_P). Изменение VDirac между двумя графеновыми хемитранзисторами является ключом к получению немонотонной кривой отклика вкусового рецептора, которая выравнивается при ΔV_Dirac = 0 В. Тем не менее, отдельные графеновые хемитранзисторы служат фундаментальными сенсорными элементами для дифференциации вкуса, тогда как цепь вкусовых рецепторов используется для генерации соответствующих уникальных виртуальных потенциалов для дальнейшей обработки кортикальными цепями, построенными с использованием мемтранзисторов MoS₂, для восприятия голода и аппетита и принятия решения о потреблении пищи. На 2h–2j показаны значения V_Dirac, извлеченные для каждого из двух графеновых хемитранзисторов с 2e и 2f, и значения V_C, полученные при V_LG = 0.1 В с 2g.

Неперекрывающиеся распределения V_Dirac для каждого хемитранзистора подтверждают, что каждый вкусовой стимул имеет особое взаимодействие с графеновым каналом, что устраняет необходимость поверхностной функционализации. Более того, виртуальные V_C, генерируемые искусственным вкусовым рецептором, уникальны для каждого вкуса, что подтверждает возможность использования графеновых хемитранзисторов в качестве электронного языка для исследуемой вкусовой нейронной цепи.

Далее, чтобы выявить влияние физиологии и психологии на восприятие вкуса, было введено две отдельные пары искусственных вкусовых рецепторов, которые проецируются на нейроны голода и нейроны аппетита соответственно (1b). В то же время, чтобы упростить демонстрацию концепции, ученые ограничили исследование двумя вкусами, а именно сладким и горьким. Процесс употребления пищи имитировался посредством временной эволюции восприятия вкуса за счет постепенного испарения жидкого раствора, помещенного поверх искусственных вкусовых рецепторов на основе графена.


Изображение №3

На 3a и 3b соответственно показаны временные изменения кривой ответа рецептора, который проецируется на нейрон голода при воздействии стимуляторов сладкого и горького вкуса. Непрерывный сдвиг кривых отклика можно объяснить изменением концентрации химических веществ в растворе по мере испарения воды, что приводит к изменению легирования поверхностного переноса заряда графенового канала и, следовательно, V_Dirac. После завершения испарения стробирование полностью теряется, и кривая отклика становится плоской линией в зависимости от V_LG.

На 3c и 3d показана соответствующая временная эволюция выходного напряжения V_CH, измеренного при V_LG = 0 В для стимуляторов сладкого и горького вкуса. В обоих случаях выходной сигнал V_CH медленно снижается, а затем резко падает до ~ 180 мВ после испарения стимулятора. Выходной сигнал этого вкусового рецептора подается на вход нейрона голода, который представляет собой схему компаратора, спроектированную с использованием однослойных мемтранзисторов на основе MoS₂. Нейрон голода характеризуется порогом голода V_HN, который определяет его логическое выходное состояние (H). Для V_CH > V_HN H = 1, т.е. субъект остается голодным, тогда как для V_CH < V_HN H = 0 т. е. субъект становится сытым. Другими словами, «нейрон голода» контролирует физиологическое состояние, связанное с употреблением пищи.

Аналогичным образом был введен нейрон аппетита, который получает входные данные от второго вкусового рецептора, однако с небольшим, но критическим отличием в величине V_LG, используемой для генерации выходного напряжения (V_CA). На 3e и 3f показаны временные изменения кривой реакции рецептора, который проецируется на нейрон аппетита, в ответ на стимуляторы сладкого и горького вкуса. Аналогичный сдвиг наблюдается и на кривой реакции этого вкусового рецептора по мере испарения стимуляторов. Однако для генерации выходного сигнала этого вкусового рецептора используется другое напряжение V_LG = 0.2 В. На 3g и 3h показана временная эволюция V_CA, измеренная при V_LG = 0.2 В для стимуляторов сладкого и горького вкуса.

В отличие от предыдущего случая, V_CA демонстрирует монотонное снижение от 300 до 180 мВ для сладкого стимулятора, тогда как для горького стимулятора монотонное увеличение от 120 до 190 мВ. Другими словами, вкусовые рецепторы предвзяты таким образом, что их реакция на одинаковые вкусовые стимуляторы вызывает разные реакции, позволяющие различать физиологию и психологию.

Выходные данные этого вкусового рецептора подаются в качестве входных данных на нейрон аппетита, который также представляет собой схему сравнения, характеризующуюся порогом аппетита (V_AN), который определяет его логическое выходное состояние (A). Для V_CA > V_AN A = 1, т. е. субъект испытывает аппетит к определенному вкусу, тогда как для V_CA < V_AN A = 0, т. е. субъект апатичен к вкусу. Другими словами, нейрон аппетита контролирует психологическое состояние, связанное с употреблением пищи.


Изображение №4

Как упоминалось ранее, нейрон голода и нейрон аппетита представляют собой схемы сравнения, построенные с использованием однослойных мемтранзисторов MoS₂. На 4a и 4b представлены оптическое изображение и принципиальная схема компаратора, состоящего из 8 мемтранзисторов MoS₂(МТ₁–МТ₈). Длина каналов (L_CH) всех мемтранзисторов составляла 1 мкм, а ширина (W_CH) — 5 мкм.

Ученые отмечают, что в схеме компаратора мемтранзисторы MT₁, MT₃, MT₅ и MT₇ служат истощающей нагрузкой, поскольку их выводы затвора и стока закорочены, что заставляет их работать в режимах насыщения. Хотя двухступенчатый каскадный инвертор также можно использовать в качестве компаратора, четырехступенчатый каскадный инвертор позволяет добиться более высокого коэффициента усиления, что имеет решающее значение для генерации более чистых цифровых сигналов на выходе нейрона голода и нейрона аппетита.

На 4c–4f показаны напряжения V_N4, V_N5, V_N6 и V_N7, измеренные в узлах N4, N5, N6 и N7, т.е. на выходе каждого каскада инвертора, в зависимости от входного напряжения (V_N2), примененного к узлу N2, т. е. терминалу затвора MT₂. Как и ожидалось, пиковый коэффициент усиления монотонно возрастал от ~14 на первом этапе до ~29 на втором этапе, ~81 на третьем этапе и ~90 на четвертом этапе. Увеличение усиления преобразует постепенный переход состояния, наблюдаемый на V_N4, в резкий переход состояния на V_N7 от 0 до V_DD, т. е. переход логического «0» в логическую «1». Входное напряжение V_N2, при котором происходит этот резкий переход состояния для V_N7, называется порогом компаратора (V_TH-C). Для нейрона голода и нейрона аппетита V_TH-C представлен V_HN и V_AN соответственно, а V_N7 представлен переменными логического состояния H и A соответственно.

На 4g и 4h представлена временная эволюция V_H, т.е. логического состояния нейрона голода H, в ответ на V_CH, полученную на выходе искусственного вкусового рецептора (3c, 3d) на стимуляторы сладкого и горького вкуса, соответственно. Порог голода V_HN был установлен на уровне 200 мВ.

Стоит отметить, что для обоих стимуляторов вкуса в начале H был равен 1, поскольку V_CN > V_HN, что свидетельствует о физиологическом состоянии голода. Однако через некоторое время (около 2 минут) V_CH падает ниже V_HN, а H становится равным 0, что указывает на сытость.

Аналогично на 4i и 4j показана временная эволюция V_A, т.е. логического состояния нейрона аппетита А, в ответ на V_CA, полученный на выходе другого искусственного рецептора (3g, 3h) для сладкого и горького вкусов соответственно. Порог аппетита V_AN также был установлен на уровне 200 мВ.

Для горького стимулятора V_CA < V_AN, что делает A = 0 на протяжении всего времени, что указывает на психологическую апатию к этому вкусу. Напротив, для сладкого стимулятора V_CA > V_AN, что приводит к A = 1 и указывает на наличие аппетита. А становится 0 только после достаточного потребления сладкого, если V_CA < V_AN.

Важно и то, что для сладкого стимулятора в период ~ 2–4 минут A = 1, даже когда H = 0, т. е. аппетит к сладкому продолжается, даже когда голод удовлетворен.

Далее был представлен аспект адаптивного режима питания, используя энергонезависимую программируемость используемых однослойных мемтранзисторов MoS₂. На 4k показана кривая передачи нейрона аппетита для различных V_AN, а на 4l и 4m показана соответствующая временная эволюция А в ответ на стимуляторы сладкого и горького вкуса соответственно. A продолжает оставаться в логическом состоянии 0 для горького стимулятора, независимо от V_AN, из-за психологической апатии к этому вкусу. Однако продолжительность времени, в течение которого А = 1 для сладкого стимулятора, меняется в зависимости от V_AN. Более низкий V_AN позволяет продлить аппетит к сладкому, тогда как более высокий V_AN сокращает аппетит к сладкому. Другими словами, V_AN можно использовать как переключатель для изучения влияния психологической адаптации на употребление пищи.


Изображение №5

В завершение исследования ученые создали монослойную интегральную схему на основе MoS₂, которая имитирует поведение при употреблении пищи на основе выражения, полученного ранее, то есть F = H + H̄A.

На 5a показаны схематические и оптические изображения различных компонентов схемы, используемых для построения схемы питания, которые включают один инвертор, один логический элемент AND и один логический элемент OR. На 5b и 5c показана временная эволюция H, H̄, A, H̄A и F для сладких и горьких стимуляторов соответственно. Для горького стимулятора употребление пищи прекращалось, т. е. F = 0, как только голод был удовлетворен, т. е. H = 0 из-за апатии к этому вкусу. Однако для сладкого стимулятора употребление пищи продолжалось, т. е. F = 1, даже после утоления голода, т. е. H = 0. Потребление пищи прекращалось, т. е. F = 0, только тогда, когда аппетит исчезал. Другими словами, употребление пищи может происходить без чувства голода, если аппетит стимулируется наличием привлекательной пищи.

Кроме того, на 5d показана временная эволюция F для сладкого, соответствующая разным порогам аппетита (V_AN). Поскольку более высокий V_AN сокращает аппетит к сладкому, употребление пищи прекращается, т. е. F = 0, как только голод утоляется, тогда как при более низком V_AN аппетит к сладкому продлевается, что приводит к перееданию процесса потребления пищи сверх чувства голода.

Для более детального ознакомления с нюансами исследования рекомендую заглянуть в доклад ученых и дополнительные материалы к нему.

Эпилог

В рассмотренном нами сегодня труде ученые описали созданный ими электронный язык. Данная система объединяет в себе влияние физиологии и психологии на принятие решений относительно употребления той или иной пищи.

Описанная в труде нейромиметическая вкусовая система основана на гетерогенной интеграции однослойных хемитранзисторов на основе графена, которые служат электронным языком для различения различных вкусов, и однослойных мемтранзисторов на основе MoS₂, которые служат электронной вкусовой корой для выполнения аналоговых и цифровых вычислений для принятия решения касательно употребления пищи.

Другими словами, ученые создали систему, которая была способна различать сладкое и горькое (в будущем вкусов может быть больше) и делать выбор в зависимости от состояния голода. Поскольку система имела аппетит к сладкому, потребление пищи такого вкуса продолжалось, даже если голод был удовлетворен. Иная картина наблюдалась для горького вкуса, который системе не нравился. В таком случае процесс употребления пищи прекращался сразу же при достижении удовлетворения голода.

Данная разработка была создана с целью перенести эмоциональную составляющую поведения человека на ИИ. Дело в том, что многие продукты питания мы употребляем по необходимости, дабы утолить голод, но есть ряд продуктов, которые мы едим, потому что они нам просто нравятся. В таком случае чувство голода или его отсутствие не играют особой роли. По сути, голод отвечает за физиологический аспект, тогда как аппетит (вкусовые предпочтения) отвечает за психологический. Именно внедрение второго аспекта в ИИ является чрезвычайно сложной задачей. Измерить голод можно, чего нельзя сказать про вкус человека. Как заявляют ученые, поведение человека поддается наблюдению, но не измерению, потому его сложно имитировать через ИИ.

Вкус к той или иной еде является лишь хорошим примером того, как происходит взаимодействие психологического и физиологического факторов принятия решения. А созданная учеными система позволяет это перевести на язык, понятный машине.

В будущем ученые намерены расширить возможности своей системе, внедрив в нее больше вкусов, а также изучить возможность реализации других чувств человека, для чего могут потребоваться другие модальности, материалы и устройства. Работы предстоит еще очень много, но ученые уверены, что идут по верному пути создания эмоциональных машин. А вот хорошо это или плохо, покажет время.

Немного рекламы

Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).

Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Maincubes Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 — 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB — от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?