【几上面加一点怎么读 几上面一个点念什么的】那么 ， 如何研究章鱼和乌贼这种独特功能呢？人工智能技术给了我们很多帮助 。
在实验室内 ， 我们运用包含数亿参数的大型神经网络模型来识别隐藏在背景环境中的乌贼 ， 使用神经网络模型的表征来分析乌贼变色图案是在模拟环境中的哪些关键视觉特征 。首先 ， 我们通过一个由25个高清摄像头组成的相机阵列 ， 对乌贼的变色伪装的全过程进行高精度的拍摄 ， 每个相机聚焦放大乌贼身体的一个局部 ， 让我们可以看清每一个色素细胞的大小动态 。然后 ， 把不同相机拍摄到的局部画面拼接在一起 ， 再运用计算机视觉和深度学习算法对图像进行处理 ， 最终可以同步追踪乌贼全身表面几十万个色素细胞的动态 。
通过对乌贼变色进行单细胞精度的分析 ， 我们发现 ， 即使是肉眼看上去很像的两个皮肤图案 ， 也可以由完全不同的色素细胞组成；即使是肉眼看上去很像的两个变色过程 ， 在单细胞的尺度也可以完全不同 。乌贼变色不依赖于预设的运动程序和固定的路径 。每次变色过程都采取类似“梯度下降”的算法 ， 是一个起于随机探索、反复利用视觉反馈优化、经过多步迭代逐步逼近背景环境的过程 。因此 ， 我们认为 ， 乌贼是通过一个高度灵活且复杂的、需要感觉和运动系统高度整合的神经搜索算法 ， 来控制体表的颜色和图案的变化 。
通过这样的分析 ， 我们把复杂的变色行为还原到最精细的单细胞尺度 。而因为每个色素细胞都直接被脑中的运动神经元控制 ， 这么做也相当于间接地同时记录了乌贼脑中几十万个神经细胞的活动 。
目前在神经科学领域内 ， 最大规模的神经记录手段可以同时在小鼠脑中记录数千个神经细胞的活动 。而通过乌贼皮肤“显示屏”这个通往动物内心世界的独特窗口 ， 我们得以一举将神经记录的通量提升近100倍 ， 使我们获得空前庞大的神经大数据 。这就像是一个通往未来的窗口 ， 研究过程中的每一个统计和算法的开发都将为后来者奠基 。
3、研究进展将反哺技术迭代和突破
头足类研究的新进展得益于人工智能等新技术的发展 ， 其研究成果也将反哺新技术 。
乌贼变色需要协调控制体表上百万个色素细胞 ， 它的神经系统如何承载如此大规模的并行计算 ， 以实现如此超高维度的运动控制呢？通过高精度行为分析 ， 我们发现变色伪装行为分为三个步骤 。
第一步 ， 视觉处理：视觉系统能从复杂的环境图案中提取出抽象的视觉信息 。这一过程在哺乳动物和果蝇已有大量研究 ， 由此所启发的算法已经引发了多次计算机视觉的革命 。
第二步 ， 运动控制：运动系统根据抽象的视觉信息重新生成复杂的体表图案 。此过程可看作是第一步视觉处理的逆过程 ， 整个动物界仅有头足类动物拥有这样的图像生成功能 。因缺乏对其的研究 ， 使得与之相关的图像合成与渲染等计算机图形学算法一直缺乏来自神经算法的启发 ， 因而在算法效率和速度上远逊于计算视觉算法 。
第三步 ， 视觉反馈：视觉系统通过对比体表图案与环境图案 ， 对运动系统的输出进行调整优化 ， 此过程可能会启发人工神经网络训练中的搜索算法 。
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