«Средняя муха» предсказывает обеих мух и не умеет рулить — 26 сентября 2026 г. в 21:06:21.939
«Средняя муха» предсказывает обеих мух и не умеет рулить В прошлом посте мы сверили модели мозга двух мух - MaleCNS и FlyWire - и нашли: куда пойдёт сигнал, модель решает по схеме связей между типами клеток, а не по тому, какая клетка с какой соединена. И пообещали следующий опыт - усреднить эту схему. Сделали. «Средняя муха»: берём клетки одного мозга и выставляем силу связей между типами как среднее двух наборов. Сходство включившихся типов клеток, как и раньше, от 0 до 1: ⚙️ модели двух мух совпадают на 0.68 ⚙️ «средняя муха» на клетках MaleCNS предсказывает MaleCNS на 0.85, FlyWire - на 0.82 ⚙️ на клетках FlyWire - FlyWire на 0.82, MaleCNS на 0.78 Средняя модель ближе к каждой мухе, чем мухи друг к другу. Отчасти это ожидаемо: середина между двумя точками ближе к каждой из них. Поэтому главное - контроль: те же поправки силы связей, перетасованные между типами, дают 0.42-0.56, хуже, чем вообще без усреднения. Важно, в какой блок легла поправка, а не сам факт правки. На длинных цепочках выигрыш надёжен только на клетках MaleCNS. Теперь руль. В моделях сигнал от зрительных клеток LC10a сам не доходит через промежуточные нейроны до рулевых DNa02 - путь приходится усиливать вручную. Контроллер - это три ручки: сила сигнала с камеры, усиление пути и коэффициент руля. Настраивали на одной модели, ставили на другую и гоняли катер за целью в симуляторе: ⚙️ на модели FlyWire контроллер настроился и перехватил цель в 31 заезде из 40 ⚙️ тот же контроллер на модели MaleCNS - 4 из 40, на медленной цели 0 из 20: модель поворачивает не в ту сторону ⚙️ на MaleCNS и на «средней мухе» ни одна настройка из заранее заданного набора не прошла проверку: сеть рулит не туда или уходит в разнос; у средней мухи сбоит одна сторона руля ⚙️ тот же катер без мозга, с правилом «держи цель в поле зрения, потерял - доворачивай», - 34 из 40. Медленную цель он ловит в 20 заездах из 20: мозгу тут негде выиграть Итог. Модель, усреднённая по двум мозгам, предсказывает каждую муху лучше, чем мухи друг друга; сработает ли это на третьей мухе, пока неизвестно. Рабочий контроллер так не получить: путь руления и баланс сторон у двух моделей разные. Контроллер, настроенный на одном мозге, на другом рулит в обратную сторону и ловит цель реже, чем катер без мозга: 4 перехвата из 40 против 34. Для тех, кто делает «биоподобную» автономию: ⚙️ проверяйте контроллер на втором наборе данных: на одном он рулит, на другом может рулить в обратную сторону ⚙️ сравнивайте с тем же контуром без мозга и берите задачу, где простому правилу есть что проигрывать: у нас правило дало 34 из 40, мозг - 31, разница в пределах случайности ⚙️ коннектом - справочник архитектуры: какие каналы есть и куда ведут. Готовую прошивку руля из него перенести не удалось Поправка к прошлому посту: ⚙️ контроль с перемешиванием связей внутри типов мы придумали после первых данных, заранее записано и подтверждено только 0.89 на втором мозге ⚙️ сигнал подавали сразу на весь тип клеток, поэтому нечувствительность к «кто с кем внутри типа» отчасти заложена в сам опыт ⚙️ «самец» и «самка» - это наборы MaleCNS и FlyWire: пол, особь и способ съёмки в них не разделены Оговорки: 89 зрительных входов, катер в симуляторе с идеальной камерой, путь руления выделен и усилен вручную по схеме конкретного мозга, 20 заездов на условие. Правила решения записаны до прогонов. Полезная Нагрузка