論文の概要: The Physical Basis of Prediction: World Model Formation in Neural Organoids via an LLM-Generated Curriculum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04633v2
- Date: Mon, 29 Sep 2025 17:40:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 17:47:09.203418
- Title: The Physical Basis of Prediction: World Model Formation in Neural Organoids via an LLM-Generated Curriculum
- Title（参考訳）: 予測の物理的基礎:LLMによる神経オルガノイドの世界モデル形成
- Authors: Brennen Hill,
- Abstract要約: 人間の神経オルガノイドを訓練するために設計された3つのスケーラブルでクローズドループ仮想環境のカリキュラムを提示する。
意思決定を成功させるために、より高度な世界モデルを求める3つの異なるタスク環境の設計について詳述する。
この研究は、モデルに基づく強化学習と計算神経科学のギャップを埋め、実施、意思決定、および知性の物理的基盤を研究するためのユニークなプラットフォームを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The capacity of an embodied agent to understand, predict, and interact with its environment is fundamentally contingent on an internal world model. This paper introduces a novel framework for investigating the formation and adaptation of such world models within a biological substrate: human neural organoids. We present a curriculum of three scalable, closed-loop virtual environments designed to train these biological agents and probe the underlying synaptic mechanisms of learning, such as long-term potentiation (LTP) and long-term depression (LTD). We detail the design of three distinct task environments that demand progressively more sophisticated world models for successful decision-making: (1) a conditional avoidance task for learning static state-action contingencies, (2) a one-dimensional predator-prey scenario for goal-directed interaction, and (3) a replication of the classic Pong game for modeling dynamic, continuous-time systems. For each environment, we formalize the state and action spaces, the sensory encoding and motor decoding mechanisms, and the feedback protocols based on predictable (reward) and unpredictable (punishment) stimulation, which serve to drive model refinement. In a significant methodological advance, we propose a meta-learning approach where a Large Language Model automates the generative design and optimization of experimental protocols, thereby scaling the process of environment and curriculum design. Finally, we outline a multi-modal evaluation strategy that moves beyond task performance to directly measure the physical correlates of the learned world model by quantifying synaptic plasticity at electrophysiological, cellular, and molecular levels. This work bridges the gap between model-based reinforcement learning and computational neuroscience, offering a unique platform for studying embodiment, decision-making, and the physical basis of intelligence.
- Abstract（参考訳）: 環境を理解し、予測し、相互作用するエンボディエージェントの能力は、内的世界モデルに根ざしている。
本稿では,ヒト神経オルガノイドの生体基質内におけるそのような世界モデルの形成と適応に関する新たな枠組みを紹介する。
本稿では,これらの生物エージェントを訓練し,長期増強(LTP)や長期うつ病(LTD)などの学習のシナプスメカニズムを解明するための,スケーラブルでクローズドループな3つの仮想環境のカリキュラムを提案する。
1)静的な状態-動作の一致を学習するための条件付き回避タスク,(2)ゴール指向インタラクションのための1次元プレデター-プレイシナリオ,(3)動的で連続的なシステムのモデリングのための古典的なPongゲームの再現,である。
各環境に対して,モデル改良を駆動する予測可能(逆)および予測不能(罰)刺激に基づく状態空間と動作空間,センサエンコーディングとモータデコード機構,フィードバックプロトコルを定式化する。
本稿では,大規模言語モデルが実験プロトコルの生成設計と最適化を自動化するメタラーニング手法を提案する。
最後に, 電気生理学的, 細胞, 分子レベルでシナプス可塑性を定量化し, 学習世界モデルの物理的相関を直接測定するために, タスク性能を超えて, マルチモーダル評価戦略を概説する。
この研究は、モデルに基づく強化学習と計算神経科学のギャップを埋め、実施、意思決定、および知性の物理的基盤を研究するためのユニークなプラットフォームを提供する。
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