программы
640
0
23 сентября 2021
программы

Научный журналист Алексей Паевский: «У мозга нет процессора и ядра — обработка информации происходит везде»

640
0
23 сентября 2021

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.

Из интервью вы узнаете
  • как появился термин «искусственный интеллект»
  • что такое «эффект ИИ»
  • какие проекты по моделированию работы мозга уже существуют
  • где расположены клетки «тангажа и рыскания»
— Алексей, вы один из самых активных популяризаторов науки и высоких технологий в русскоязычном сегменте интернета. Нейронаука и эксперименты по созданию цифровой копии человеческого интеллекта — предмет вашего особого интереса. Поделитесь новостями из этого труднодоступного для большинства людей мира — что происходит сейчас в сфере моделирования мозга?

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.

— Получается, человеческий интеллект и машинный даже не близкие родственники?

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.

— Что может послужить импульсом к прорыву в этой области? Приток молодых пытливых умов? Или необходимо ждать совершенствования определённых технологий?

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.

— Вы, как эксперт в этой теме, не видите парадокса в том, что человек взялся за создание искусственного интеллекта до того, как изучил свой собственный, естественный интеллект, и разобрался в структуре собственного мозга? Как можно строить новую систему, если не исследован до конца ее прототип?

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.

— Тем не менее, идея копирования мозга зародилась задолго до нашего с вами появления на свет. Как человечество осмелилось на такое?

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.

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.

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.

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.

— Есть какая-то общепринятая дата зарождения искусственного интеллекта?

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.

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.

— Распознавание речи, биометрия, анализ данных, создание изображений, перевод с одного языка на другой — все эти инновационные практики, получается, заслуга именно «слабого интеллекта»?

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.

— По какому из этих направлений российские инженеры добились бóльших успехов?

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.

— В каких сферах в нашем сегодняшнем мире процессом уже управляют нейросети?

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.

— Это вы и называете «сильным интеллектом»?

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.

— За каким интеллектом всё-таки будущее — слабым или сильным?

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.

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.

— То есть все это время наука шла не совсем в ту сторону?

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.

— Кто ещё, помимо вышеупомянутых научных коллективов, сегодня работает над проблемой?

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.

— Тем не менее, исходя из того, что нам уже известно сегодня, какие выводы можно сделать? Какие направления ИИ, помимо дипфейков в YouTube и масок в фоторедакторах, получат стремительное развитие в ближайшие, скажем, лет десять?

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.

— Что почитать и посмотреть об искусственном интеллекте в ожидании выхода вашей книги?

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.

Наверх
Будь первым, кто оставит комментарий