Что такое слабый и сильный искусственный интеллект? Чем закончились два великих нейронаучных противостояния и как мы стали свидетелями наступления новой эпохи в подходах к изучению мозга? Об этом, а также о будущем нейросетей и истории глобальных проектов по созданию интеллектуальных цифровых систем мы поговорили с писателем, учёным и главным редактором порталов Нейроновости и Mendeleev.info Алексеем Паевским.
- как появился термин «искусственный интеллект»
- что такое «эффект ИИ»
- какие проекты по моделированию работы мозга уже существуют
- где расположены клетки «тангажа и рыскания»
Сразу всех успокою — собрать из отдельных нейронов весь мозг до сих пор никому не удалось. Не в последнюю очередь потому, что в этой сфере и сегодня очень много мифов и заблуждений. Одна из самых больших ошибок, которая совершается при моделировании, — полное уподобление мозга компьютеру. Сегодня почти все программы для моделирования мозга исходят из того, что всю работу и вычисления в мозге делают нейроны. 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 ведают ещё одни клетки — астроциты. Они «обнимают» нейроны и регулируют выброс нейромедиаторов. Более того, астроциты могут обеспечивать передачу сигналов между совершенно не связанными нейронами. То есть можно говорить о том, что есть целые измерения взаимодействия в мозге.
Не близкие точно. 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 живёт 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 этого не знаем.
Мне кажется, начинать нужно с детального изучения основ. Потому что я сегодня наблюдаю очень много незнания и недопонимания, в том числе и в вопросах, что такое интеллект, что такое нейро-. Сейчас готовится к публикации книга об основах нейронаук. Вместе с моим соавтором Анной Хоружей мы собрали в ней все знания о нейронауках и изложили их простым языком. И начинаем мы с физиологии: объясняем, как устроена нервная система, что такое психика, как это связано с восприятием, и только затем переходим к разговору о том, как работает интерфейс «мозг — компьютер». Надеюсь, что эта книга увидит свет в конце этого года или начале следующего. Нам важно её издать, потому что сейчас подобных работ нет. Учебники, которые существуют, сильно устарели.
Парадокса не вижу. 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.
Этот процесс начался очень давно, ещё со спора о клетках. 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. 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 ещё 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.
Так вот после открытия Ходжкина и Хаксли возникла заманчивая идея: раз активность нашего мозга — это работа электрических цепей, то воспроизвести его работу можно на электрических схемах. Такие технологии, имитирующие работу человеческого мозга, будь то в программной или хардверной реализации, называются нейроморфными.
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.
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 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.
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.
Здесь нужно провести ещё одно разделение — между нейроморфными технологиями и искусственным интеллектом. Искусственный интеллект — 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.
Год 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 создаёт на базе современных знаний об архитектуре отдельных участков мозга. Например, у них есть нейросеть, которая опирается на работу гиппокампа. И тут мы возвращаемся к вопросу, почему даже инженеру важно знать основы биологии и физиологии. Суть в том, что в передней части гиппокампа функционируют очень специфические клетки — их ещё условно называют GPS-системой мозга. Некоторые из них отвечают за геопозиционирование, то есть размещение нас на нашей «внутренней карте», другие контролируют положение нашей головы, третьи определяют расстояние до преграды и так далее. При этом у разных живых существ они разные. У летучих мышей, например, есть так называемые клетки «тангажа и рыскания». Нейросеть, которая создаётся с учетом такой сложной клеточной структуры, обучается намного быстрее и быстрее учит, условно говоря, беспилотный автомобиль проходить тот или иной поворот.
Большинство нейросетей, с которыми сегодня напрямую сталкивается обыватель, связаны с изображениями. Многие, наверное, примеряли на себя всякие маски при фотографировании. Многие знают, что такое дипфейки или распознавание лиц в городском потоке. Многие автомобилисты получали штрафы, потому что их нарушение зафиксировала уличная камера. Но есть и менее очевидные процессы, в которых нейросети принимают серьёзное участие. Например, ночная съёмка на мобильный телефон. Большинство пользователей даже не догадывается, что ночные кадры получаются такими чёткими не за счёт дорогой оптики, а за счёт достраивания изображения нейросетями. Помимо этого, музыку в социальной сети вам тоже подбирает нейросеть. И это только то, что лежит на поверхности.
Анна Хоружая, например, с которой я, как уже упоминал, написал книгу, занимается разработкой приложения для специалистов в области радиологии. Там нейросеть изучает снимки МРТ, КТ и выявляет возможные патологии. В хирургии нейросеть тоже достигла определенных успехов — может сама наложить хирургический шов.
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. Такие системы — пока фантастика.
Ещё 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.
Сейчас среди ученых становится популярной новая гипотеза «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.
Насколько мы близки к созданию сильного искусственного интеллекта?
В прошлом году в журнале Trends in Neuroscience вышла статья исследователей нейрональных 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. Проблем много, но есть и стремление их решить. Очень увлекательно за всем этим наблюдать. Я хотел бы дожить до момента прорыва и увидеть работу нейросетей, которые попытаются воспроизводить работу мозга на клеточном уровне в современном понимании, но конкретных сроков вам тут никто не назовёт.
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.
Все они чрезвычайно полезны для развития искусственного интеллекта, но ни один из них пока не совершил революцию в сфере ИИ.
Могу назвать несколько таких направлений. Первое — беспилотный транспорт. Это не только автомобили, но и аэротакси, водные катера, так далее. Уже через десять лет благодаря всему этому улучшится качество жизни людей и изменится облик города. Связность между городами и странами усилится — в том числе и за счёт анализа трафика нейросетями.
Второе — искусственный интеллект в медицине, прежде всего, в диагностике. Для того, чтобы определить риски заболеваемости раком кожи, нам не надо будет идти к врачу, достаточно будет сфотографировать свою родинку в соответствующем приложении.
Наконец, последнее, но очень важное направление — это поиск новых молекул. Речь в данном случае не только про фармацевтику, но и про материаловедение. Глобальная индустрия сегодня тратит миллиарды долларов на создание лекарств и материалов с заданными свойствами. Для успеха в этом деле ещё вчера нужны были годы тестов, опыты с переборкой тысяч молекул почти что вслепую. Через несколько лет вычислительная химия станет уделом ИИ.
Кроме того, через десять лет у нас исчезнут такие профессии, как, например, новостник и специалист по синхронному переводу. Генерировать новости и переводить точнее и быстрее будут нейросети.
Я бы посоветовал 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 её 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.
Ещё 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.
