Нейроморфные технологии // Алексей Паевский

Эволюция подходов к созданию нейроморфного интеллекта

226 0
Посмотреть на
Что такое слабый и сильный искусственный интеллект, и как знания о работе мозга отразились на развитии нейротехнологий? В этой статье мы поговорим об истории исследований в этой области, обсудим две великие нейронаучные войны и нынешнюю эпоху смены парадигм понимания работы мозга. А также проследим историю глобальных проектов по моделированию работы мозга человека и увидим, какие ошибки совершали те, кто пытался это сделать. 

Меня зовут Алексей Паевский, я научный журналист и главный редактор порталов Нейроновости и Mendeleev.info. Сейчас я пишу книгу об основах нейронаук. Вместе с моим соавтором Анной Хоружей мы хотим собрать воедино все знания о нейронауках и изложить их простым языком. Мне кажется, это важно сделать, потому что сейчас подобных работ нет.

В этой статье — и подробнее в лекции — я расскажу, как появился термин «искусственный интеллект», что такое нейроморфные системы, какие проекты по моделированию работы мозга существуют и как сегодня меняются представления о разуме. Давайте разбираться.

Как исследования мозга в XIX и XX веках привели к идее об искусственном интеллекте

Человеческий мозг — это не просто сложная, а самая сложная из известных нам систем. Часто, чтобы проиллюстрировать эту идею, говорят так: «В мозге есть 86 миллиардов нейронов, которые образуют триллионы соединений между собой». Но даже этот образ, на мой взгляд, очень примитивный, потому что на самом деле всё гораздо сложнее.

Впервые о том, что в мозге есть отдельные клетки, стало известно в конце XIX века. Этому открытию предшествовала, по сути, нейронаучная война — всего их было две, подробнее об этом мы говорим на лекции. Во время первой нейронаучной войны исследователи спорили о том, существуют ли отдельные клетки мозга или он представляет собой единую сеть. В процессе этого спора как раз и возникло слово «нейрон».

В 1875 году ученые установили, что мозг проявляет электрическую активность. Чуть позже, в 1913 году, советский ученый-физиолог Владимир Правдич-Неминский опубликовал первую электроэнцефалограмму, записанную с мозга собаки. А еще через несколько лет, в 1924 году, немецкий физиолог Ганс Бергер получил электроэнцефалограмму мозга человека.

Тогда возникло предположение, что мозг состоит из нейронов, каждый из которых проявляет электрическую активность, и все они соединены между собой. Фактически мозг, по представлениям того времени, казался некой электрической цепью. В результате появилась идея о том, что наша интеллектуальная деятельность — результат работы электрических цепей.

В 1952 году британские нейрофизиологи Алан Ходжкин и Эндрю Хаксли, работавшие до войны с гигантским нейроном кальмара, создали математическую модель для описания электрических механизмов, которые обусловливают генерацию и передачу нервного сигнала. И в 1963 году получили за это Нобелевскую премию.

Вскоре после открытия Ходжкина и Хаксли возникла заманчивая идея: раз активность нашего мозга — это работа электрических цепей, воспроизвести его работу можно на электрических схемах. Такие технологии, имитирующие работу человеческого мозга, будь то в программной или хардверной реализации, называются нейроморфными.

Что такое «эффект ИИ» и почему известные примеры искусственного интеллекта далеки от того, как на самом деле работает мозг

Термин «искусственный интеллект» (ИИ) появился в 1956 году. Его определение впервые сформулировал американский информатик Джон Маккарти, который создал ранее известный язык программирования Lisp. Маккарти определил ИИ так: это наука и инженерная деятельность, направленная на создание умных машин.

С тех пор споры о том, что такое искусственный интеллект, не утихают. Существует даже такой термин, как «эффект ИИ». Суть его в следующем: если интеллектуальная задача решена машиной, то это не искусственный интеллект, а если нет, то система, которая ее решит, будет искусственным интеллектом.

Например, раньше считалось, что искусственный интеллект появится, когда машина обыграет человека в шахматы. Машина обыграла — в 1997 год лучший шахматист мира Гарри Каспаров уступил компьютеру Deep Blue. В результате тогда стали говорить, что Deep Blue — это не искусственный интеллект, а просто алгоритм для перебора вариантов ходов.

После этого решили, что ИИ будет признана система, которая обыграет человека в китайскую логическую игру го. В марте 2016 года состоялся матч го между компьютерной программой AlphaGo и одним из сильнейших профессиональных игроков Ли Седолем. Матч закончился победой AlphaGo со счетом 4:1. Но после него опять возникли споры, можно ли считать AlphaGo искусственным разумом или нет.

В результате возникли прикладные понятия: «слабый» и «сильный искусственный интеллект». Слабый, прикладной или специализированный ИИ — это программа для решения одной задачи, которая также под силу и человеческому интеллекту. AlphaGo — слабый ИИ, потому что эта система может играть в го, но не может управлять автомобилем, например.

Слабый искусственный интеллект, который не моделирует мозг человека, а просто выполняет интеллектуальные функции, сегодня достиг огромных успехов в распознавании речи, анализе данных, создании изображений, переводе, игре в шахматы и так далее.

Здесь нужно провести разделение между нейроморфными технологиями и искусственным интеллектом. ИИ — более широкое понятие, его назначение состоит в том, чтобы просто решать «интеллектуальные задачи», система ИИ не обязана копировать строение мозга, она лишь выполняет его функции. Нейроморфные технологии имитируют в том или ином виде на том или ином уровне (области коры, отдельные нейроны, а также уровень транзисторов или программных элементов) работу мозга человека или животного. Если же такая имитация воспроизводится только на программном уровне, обычно говорят о нейросети.

Подобные нейроморфные системы — программы или электрические схемы — лишь частично воспроизводят архитектуру или принципы работы либо отдельных нейронов, либо отдельных участков мозга. Несколько недель назад я был в Тюмени и посмотрел, что сейчас делает ОКАС «Объединение когнитивных ассоциативных систем». Руководит им бывший проректор по информационным и инновационным технологиям Тюменского госуниверситета Вадим Филиппов. Так вот, свои нейросети ОКАС создает на базе современных знаний об архитектуре отдельных участков мозга. Например, у них есть нейросеть, которая опирается на работу гиппокампа.

Сильным искусственным интеллектом изначально называли системы, кажущиеся разумными. Но сегодня термин «сильный ИИ» больше используют в значении «общий» и «универсальный». Существует понятие Artificial general intelligence (AGI) — ИИ, который способен выполнить любую интеллектуальную задачу, посильную для человека. Это программа или система, которая сможет делать всё, что делает человек при помощи своего ума: вести машину, играть в шахматы, писать музыку. Таких систем пока нет.

Какие проблемы существуют в сфере моделирования мозга

Сегодня почти все программы для моделирования мозга исходят из того, что всю работу и вычисления в мозге делают нейроны. При этом пока не удается собрать из отдельных нейронов весь мозг. Потому что одна из самых больших ошибок, которая совершается при моделировании, — полное уподобление мозга компьютеру. Но это не так.

У мозга нет процессора и нет ядра — обработка информации происходит везде. При том что нейрон является электрически активным, это не транзистор. Это клетка, в которой происходят гораздо более сложные процессы, чем протекание электричества. К примеру, передачей сигналов от одного нейрона к другому ведает еще одна клетка — астроцит. Они «обнимают» нейроны и регулируют выброс нейромедиаторов. Более того, астроциты могут обеспечивать передачу сигналов между совершенно не связанными нейронами. Таким образом, можно говорить о том, что есть целые измерения взаимодействия в мозге.

Кроме того, в отличие от компьютера мозг способен постоянно перестраиваться. Мы знаем примеры, которые ставят науку в тупик. В 2007 году оказалось, что во Франции относительно здоровой и обычной жизнью живет мужчина, у которого мозг на 90 % (!) заполнен жидкостью. Оставшиеся 10 % коры перестроились и переняли на себя все функции.

И при моделировании мозга всё это нужно учитывать: когда мы пытаемся создать искусственное сознание и искусственный интеллект по аналогии с человеческим, мы должны полностью понимать, как работает мозг. Но на данный момент мы пока этого не знаем.

Что будет дальше

Сейчас развивается новая парадигма «активной среды» мозга, которая предлагает признать, что нейрон — это вообще не главное в работе мозга, а лишь один из элементов наряду с астроцитами, сосудами и вспомогательными клетками нервной ткани.

В августе в журнале Trends in Neuroscience на эту тема появилась статья двух исследователей ненейрональных клеток Алексея Семьянова из Института биоорганической химии им. М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова РАН и Алексея Верхратского из Университета Манчестера. Эта работа как раз показывает, что в современных попытках моделировать мозг много изъянов, которые исторически возникли из-за того, что мы пытались это делать, примерно понимая только работу нейронов.

По сути, новая парадигма умножает на ноль все предыдущие работы и попытки моделирования мозга на основе нейронов или отдельных его участков. То есть проблем много, и очень увлекательно за всем этим наблюдать. Я хотелбы  увидеть работу нейросетей, которые попытаются воспроизводить работу мозга на клеточном уровне в современном понимании.

Кто занимается моделированием мозга

Крупнейший в мире проект в сфере моделирования мозга — это Human Brain Project. Его цель — создать к 2023 году компьютерную модель человеческого мозга. На данный момент удалось разработать модель, описывающую 0,15 % работы нейронов в мозге крысы.

Другие проекты по моделированию мозга — Blue Вrain Project, True North от IBM, SyNAPSE от DARPA. Подробнее о них мы говорим на лекции.

Что еще почитать и посмотреть об искусственном интеллекте?

Я бы посоветовал коллегам дождаться выхода книги специалиста в области истории искусственного интеллекта Сергея Маркова. Это автор одной из самых сильных шахматных программ SmarThink. Книга, над которой он сейчас работает, называется «Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта». Я ее уже читал в рукописи, она очень интересная.

Также можно послушать или посмотреть лекции Сергея. Например, в этом выступлении он объясняет понятия, которые лежат в основе машинного обучения и искусственного интеллекта.

Еще один крупный специалист по искусственному интеллекту, который выступает с научно-популярными лекциями, — нейрофизиолог Михаил Бурцев. Вот несколько его лекций: об обработке естественного языка, будущем ИИ и исследованиях в области глубокого обучения.

На этом у меня всё. Еще раз подчеркну, что говорить о сильном искусственном интеллекте и тем более об эмуляции сознания сейчас не просто рано, а очень рано. Работа современных систем ИИ основана на моделях одного участка мозга — например, зрительной коры — или нескольких отдельных моделях. При этом не учитываются даже наши очень неполные знания о работе других участков, что, в общем, не всегда и обязательно для решения конкретных задач.

Тем не менее, чтобы создать сильный искусственный интеллект, нужно на всех уровнях — от кортикального до молекулярного — разобраться с тем, как работает естественный интеллект. А чтобы эмулировать сознание человека, необходимо разобраться с тем, что это такое с точки зрения физиологии. Об этом и поговорим в лекции, которая размещена выше в материалах этой статьи.

Будь первым, кто оставит комментарий

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

    ПОДПИШИСЬ НА НАШУ ТЕХНО-РАССЫЛКУ
    ПОДПИШИСЬ
    НА НАШУ ТЕХНО-РАССЫЛКУ