Поскольку доподлинно неизвестно, как работает мозг, исследователям часто приходится прибегать к аналогиям. Самая распространенная из них мозг как такой себе мягкий, бесформенный, неточный биологический вариант компьютера, пишет издание The Economist.
Ну что же, возможно, мозг и медленный, и склонен к ошибкам, но он еще и надежный, способен приспосабливаться, экономный, прекрасно справляется с обработкой разнородных и размытых данных, которые поступают из реального мира и которые обычные цифровые компьютеры не могут «переварить». Так что аналогии можно проводить в обоих направлениях, и ученые давно уже пытаются усовершенствовать свои творения, заимствуя идеи из биологии. Например, модная и динамичная отрасль искусственного интеллекта, известная под названием «глубинное обучение», часто черпает вдохновение в том, как построено биологический мозг.
Общая идея конструирования компьютеров по образу и подобию мозга называется нейроморфным компьютингом (этот термин в конце 1980-х создал один из пионеров компьютерных наук Карвер Мид). Там есть много привлекательного. В частности, событием в этой области стала статья, опубликованная 3 августа в Nature Nanotechnology группой ученых под руководством Евангелоса Элефтериу из цюрихской исследовательской лаборатории IBM, которая объявила о создании действующей искусственной версии нейрона.
Нейроны вытянутые, тесно переплетенные между собой клетки, на которые приходится большая часть тяжелой работы в биологическом мозге. Идея создать искусственный нейрон не новая. Доктор Мид сам экспериментировал с применением специально настроенных транзисторов (крошечных электронных переключателей, на которых работают компьютеры) для имитации определенного поведения этих клеток. Сейчас такие искусственные «нейроны», которые делают все (от подачи рекламы на веб-страницы до распознавания лиц в постах в Facebook), симулируются в основном программным обеспечением на базе кодов, работающих на обычном кремние. Но, как вам скажет любой ученый-компьютерщик, эрзац-версия чего-либо в программном обеспечении неизбежно имеет меньшую точность и использует больше вычислительной мощности, чем оригинал.
Искусственные нейроны - путь к искусственному мозгу
Нейроны это устройства распознавания образов. Отдельный нейрон соединенный с десятками или сотнями других, может передавать электрические сигналы в обоих направлениях. Если он получит достаточное количество довольно сильных сигналов от своих «собратьев» за довольно короткий промежуток времени, он возбудится и пошлет электрический импульс к другим соединенным с ним нейронам и, возможно, пробудит и их. Если входные сигналы слишком слабые или редкие, он будет оставаться в состоянии покоя.
Изобретение доктора Элефтерия это крошечный кусочек халькогенидного стекла, зажатого между двумя электродами. Халькогенидное стекло известно как материал с фазовым переходом. Это означает, что его физическая структура меняется во время прохождения сквозь него электрического тока. Сначала это бесформенная комочек без правильной атомной структуры и с низкой электропроводностью. Однако во время прохождения низковольтного электрического импульса небольшая часть вещества нагреется и наберет упорядоченной кристаллической формы с гораздо более высокой проводимостью. Достаточное количество таких импульсов предоставит электропроводности большей части комочки в этот момент сквозь нее может проходить ток и этот «нейрон» возбудится так же, как и настоящий. Тогда с помощью высоковольтного тока можно снова расплавить кристаллы и перезагрузить «нейрон».
Такой механизм имитирует настоящие нейроны еще в одном смысле. Нейроны непредсказуемы. Через флуктуации в клетке определенное приложенное действие не всегда дает одинаковый результат. Для инженера-электроника это настоящее проклятие. Но, по словам ведущего автора Nature Nanotechnology Томаса Туми, природа остроумно использует тот случайный характер взаимодействия: группы нейронов выполняют функции, которые были бы невозможны, если бы были абсолютно предсказуемыми. Например, они могут «выдернуть» систему с математической ловушки под названием «локальный минимум», в которой порой «застревают» алгоритмы цифрового компьютера. Программным «нейронам» случайный характер нужно задавать искусственно. И, поскольку точные атомные характеристики во время процесса кристаллизации в эрзац-нейронах IBM в разных циклах неодинаковы, их поведение приобретает необходимого несколько непредсказуемого характера.
Команда провела тщательные испытания своих «электронных нейронов». Отдельный искусственный нейрон при соответствующем действии на него оказался способным достаточно достоверно различать определенные структуры в хаотических тестовых данных. Доктор Тума уверен, что на современном этапе технологий производства чипов его «нейроны» можно делать гораздо меньшими при соответствующем объеме обычной электронной схемы. А еще они будут потреблять значительно меньше энергии.
Следующий этап, по словам доктора Элефтерия, эксперименты с объединением таких «нейронов» в сети. Миниатюрные версии этих сетей можно подсоединять к сенсорам и настраивать на выявление любых явлений: от, например, необычных температур в производственной технике к отклонениям в электрических ритмах сердца пациента или специфических моделях торгов на финансовых рынках. Большие версии можно будет устанавливать на стандартных компьютерных чипах как скоростной и экономичный сопроцессор. Он лучше будет выполнять задачи по распознаванию образов вроде распознавания речи или лиц, которые сейчас выполняются медленнее и менее эффективными программами, которые работают на стандартных схемах. Если это произойдет, то концептуальный разрыв между искусственным и настоящим мозгом еще немного уменьшится.