Wie man einen schizophrenen Computer aufbaut

  • 2019

Justin Ruckman / Flickr Schizophrenie ist eine der berüchtigsten und mysteriöse psychische Störungen. Bei dem Versuch, das Problem zu lösen, haben Wissenschaftler kürzlich eine außergewöhnliche Lösung gefunden: Sie bauten einen schizophrenen Computer. In einer Studie veröffentlicht in der Online-Version von Biologische Psychiatrie im März veränderten die Forscher ein künstliches neuronales Netzwerk, das in der Lage ist, Sprache und Geschichten zu lernen, bis zu dem Punkt, an dem es "schizophren" wirkt.

Menschen, die an Schizophrenie leiden, haben oft Schwierigkeiten, logisch zu denken oder zu unterscheiden, was in ihrem Leben wirklich oder nicht wirklich ist. "Es ist gekennzeichnet durch Wahnvorstellungen oder die Trennung der Sprache, oft mit Halluzinationen der gesprochenen Sprache", sagt der Psychiater Ralph Hoffman von der Yale University, Co-Autor der Studie, zusammen mit dem Informatiker Risto Miikkulainen von der University of Texas, Austin. Aufgrund dieser sprachlichen Trennung ist der Kampf um die korrekte Erzählung eines der ersten Anzeichen von Schizophrenie. Um neue Einsichten darüber zu gewinnen, wie Schizophrenie das menschliche Gehirn beeinflussen kann, haben Hoffman und Miikkulainen versucht, einem Computersystem mit Erzählen das gleiche Problem zu geben.

Um einen schizophrenen Computer herzustellen, begannen sie mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk namens DISCERN, an dem Miikkulainen seit den 1990er Jahren intermittierend arbeitet. DISCERN ist ein Computermodell, das als biologisches neuronales Netzwerk fungiert - wie ein Gehirn. Anstelle von Neuronen enthält DISCERN kleine Abschnitte mit isoliertem Computercode, die Netzwerke bilden, die als Module bezeichnet werden. Diese Module werden dann zu einem noch größeren, komplizierteren Netzwerk verbunden. Im Gegensatz zu einem Computerprogramm, bei dem dem Computer explizit mitgeteilt wird, was eine Ausgabe für eine bestimmte Eingabe sein soll, soll DISCERN aus den Eingaben lernen, was die richtige Ausgabe sein soll.

Hoffman und seine Kollegen begannen, dem Computer einfache Geschichten zu erzählen. Dies stellte eine große Herausforderung dar: Zuerst müssen Sie dem Computer beibringen, wie er die Komplexität der Sprache versteht (um zu verstehen, wie schwierig dies ist, bitten Sie das IBM-Team, das jahrelang den Watson-Supercomputer aufgebaut hat, um zu analysieren (Gefahr) Hinweise). Der Computer muss lernen, was die Wörter bedeuten, welchen Zweck sie in einem Satz haben, und dann verstehen, wie sie diese Konzepte zu Szenen zusammenstellen und die Szenen zu Geschichten zusammenfügen. Jede dieser Aktivitäten findet in einem einzelnen Modul statt, bevor sie zum nächsten gesendet werden.

In DISCERN beginnt der Prozess in einem Modul, dem Satzparser, der jeden Satz Wort für Wort untersucht. Das Modul weist jedem Wort eine grammatikalische Funktion wie Nomen, Prädikat oder Modifikator zu. Dann sendet das Satzmodul seine Analyse an das nächste Modul, einen Story-Parser. Der Story-Parser platziert die Sätze in Skripten oder Mustern und analysiert die Satzgruppe für Handlung, Einstellungen und Charakterdetails. Die Skripte werden dann im Speichercodierer aufgezeichnet und im episodischen Speichermodul gespeichert.

Sobald das Computersystem eine Geschichte "verstehen" konnte, begannen die Forscher, Geschichten zu füttern. Es waren einfache Geschichten - das Team verwendete nur 159 einzelne Wörter, um 28 verschiedene Geschichten zu erstellen, 14 davon in der ersten Person und 14 in der dritten Person. Die First-Person-Geschichten waren realistisch und bezogen sich auf Themen wie Arbeit gehen, Hochzeit gehen oder Essen in einem Restaurant. Die Third-Person-Storys waren eher Actionfilme mit Gangstern und Terroristen.

Dann war es die Aufgabe von DISCERN, die Geschichten den Wissenschaftlern zu wiederholen. Dazu müsste der Speicher aus dem episodischen Speichermodul entnommen und der Vorgang in einem als Story-Generator bezeichneten Modul umgekehrt werden, wobei die Story im Wesentlichen basierend auf dem, was sie unter den Eingaben verstanden hat, wiederholt wird. Nach zahlreichen Wiederholungen der Geschichte lernte DISCERN wie ein normaler Erwachsener eine Geschichte verstehen und wiederholen.

Um zu bewirken, dass DISCERN wie ein schizophrenes Gehirn wirkt, änderten die Forscher diese Module, um verschiedene Arten von Hirnschäden nachzuahmen. Miikkulainen und Uli Grasemann programmierten den Speichercodierer neu, so dass sie schneller lernen würden, und zwangen den Computer, sich an Details zu erinnern, die er normalerweise als irrelevant abgetan hätte. Anstatt die Geschichten schneller zu lernen, wurde DISCERN verwirrt und mischte Geschichten mit völlig anderen Handlungslinien. Als sie dasselbe mit dem Story-Generator anstellten, fügte sich DISCERN selbst in die Third-Person-Storys ein und behauptete sogar einmal, dass es eine Bombe gesetzt hatte. (Die Bomben-Szene war Teil einer terroristischen Geschichte, aber mit dem Gedächtniscodierer auf Hyperdrive dachte DISCERN, dass die Geschichte in der ersten Person war und setzte sich als Terrorist in die Geschichte.)

Die Verwechslungen des Computers ähneln stark den Symptomen von Schizophrenie, die als Entgleisung und Täuschung bezeichnet werden. Tatsächlich zeigte es ähnliche Entgleisungsraten und Wahnvorstellungen wie schizophrene Menschen, die das Team mit den gleichen Geschichten testete. Die Forscher folgerten daraus, dass die beschleunigte Lernrate - bei der plötzlich alle Erinnerungen wichtig sind - eine Ursache für Schizophrenie sein könnte. Sie haben dies als "Hyperlearning" -Hypothese bezeichnet.

Hoffmans Hypothese ist so neuartig, dass viele andere Wissenschaftler immer noch daran arbeiten, wie sie reagieren sollen. Deanna Barch, Professorin für Psychologie an der Washington University in St. Louis, hat auch Schizophrenie mit Computermodellen studiert. "Es ist so neu, es ist noch zu früh, um die Frage zu stellen, ob die Leute zustimmen oder nicht zustimmen", sagt sie. Barch zufolge ist die Hypothese für Hyperlearning eng mit der Hypothese "Aberrant Salience" verknüpft, die Ungleichgewichte im Dopaminspiegel auf Symptome von Schizophrenie zurückführt. In der Tat könnte eine Flut von Dopamin, die in das menschliche Gehirn freigesetzt wird, möglicherweise zu Hyperlearning führen, sagt Hoffman. Viele Forscher glauben zwar, dass abnorme Dopaminspiegel mit Schizophrenie in Verbindung stehen, sie stimmen jedoch nicht genau überein, wie - es ist beispielsweise nicht klar, ob diese Spiegel eine Ursache für Schizophrenie oder ein Symptom sein könnten.

"Es stellt das herkömmliche Wissen über Schizophrenie in Frage", sagt Hoffman über die Studie, obwohl es noch ein weiter Weg ist, um zu beweisen, ob das, was sie in einem Computermodell gelernt haben, auf den Menschen zutrifft. Miikkulainen und Hoffman planen, den menschlichen Aspekt mit fMRT- und Medikationsstudien zu untersuchen und fortgeschrittenere Modelle neuronaler Netzwerke zu entwickeln. Wenn das Team eine Computer-Schizophrenie verabreichen kann, kann es möglicherweise dazu kommen, Störungen wie Manie, Psychose und Depression zu modellieren und neue Einblicke in diese Erkrankungen zu gewähren.

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