Позаяк достеменно невідомо, як працює мозок, дослідникам часто доводиться вдаватися до аналогій. Найпоширеніша з них — мозок як такий собі м’який, безформний, неточний біологічний варіант комп’ютера. Ну що ж, можливо, мозок і повільний, і схильний до помилок, але він ще й надійний, здатний пристосовуватися, економний, чудово дає раду з обробкою різнорідних і розмитих даних, які надходять із реального світу та які звичайні цифрові комп’ютери неспроможні «перетравити». Тож аналогії можна проводити в обох напрямах, і вчені давно вже намагаються вдосконалити свої творіння, запозичуючи ідеї з біології. Наприклад, модна й динамічна галузь штучного інтелекту, відома під назвою «глибинне навчання», часто черпає натхнення в тому, як побудовано біологічний мозок.
Читайте також: Українці назвали головну причину стресів у 2015 році
Загальна ідея конструювання комп’ютерів за образом і подобою мозку називається нейроморфним комп’ютингом (цей термін наприкінці 1980-х створив один із піонерів комп’ютерних наук Карвер Мід). Там є багато привабливого. Зокрема, подією в цій галузі стала стаття, опублікована 3 серпня в Nature Nanotechnology: група вчених під керівництвом Еванґелоса Елефтеріу з цюрихської науково-дослідної лабораторії ІВМ оголосила про створення діючої штучної версії нейрона.
Нейрони — витягнуті, тісно переплетені між собою клітини, на які припадає більша частина важкої роботи в біологічному мозку. Ідея створити штучний нейрон не нова. Доктор Мід сам експериментував із застосуванням спеціально налаштованих транзисторів (крихітних електронних перемикачів, на яких працюють комп’ютери) для імітації певної поведінки цих клітин. Зараз ті штучні «нейрони», які роблять усе (від подання реклами на веб-сторінки до розпізнавання облич у постах у Facebook), симулюються здебільшого програмним забезпеченням на базі кодів, що працюють на звичайному кремнії. Але, як вам скаже будь-який учений-комп’ютерник, ерзац-версія чого-небудь у програмному забезпеченні неминуче має меншу точність і використовує більше обчислювальної потужності, ніж оригінал.
Почути шум, побачити сигнал
Нейрони — це пристрої розпізнавання образів. Окремий нейрон, з’єднаний із десятками чи сотнями інших, може передавати електричні сигнали в обох напрямах. Якщо він отримає достатню кількість досить сильних сигналів від своїх «побратимів» за доволі короткий проміжок часу, він збудиться й надішле електричний імпульс до інших сполучених із ним нейронів і, можливо, збудить і їх. Якщо вхідні сигнали надто слабкі чи нечасті, він залишатиметься в стані спокою.
Винахід доктора Елефтеріу — це крихітний шматочок халькогенідного скла, затиснутий між двома електродами. Халькогенідне скло відоме як матеріал із фазовим переходом. Це означає, що його фізична структура змінюється під час проходження крізь нього електричного струму. Спочатку це безформна грудочка без правильної атомної структури і з низькою електропровідністю. Проте під час проходження низьковольтного електричного імпульсу невелика частина речовини нагріється й набере впорядкованої кристалічної форми з набагато вищою провідністю. Достатня кількість таких імпульсів надасть електропровідності більшій частині грудочки — у цей момент крізь неї може проходити струм і цей «нейрон» збудиться так само, як і справжній. Тоді за допомогою високовольтного струму можна знову розплавити кристали й перезавантажити «нейрон».
Читайте також: The Economist: Що робить нас сильнішими
Такий механізм імітує справжні нейрони ще в одному сенсі. Нейрони непередбачувані. Через флуктуації в клітині певна прикладена дія не завжди дає однаковий результат. Для інженера-електроніка це справжнє прокляття. Але, за словами провідного автора Nature Nanotechnology Томаса Туми, природа дотепно використовує той випадковий характер взаємодії: групи нейронів виконують функції, що були б неможливими, якби були абсолютно передбачуваними. Наприклад, вони можуть «висмикнути» систему з математичної пастки під назвою «локальний мінімум», у якій часом «застрягають» алгоритми цифрового комп’ютера. Програмним «нейронам» випадковий характер потрібно задавати штучно. Та, оскільки точні атомні характеристики під час процесу кристалізації в ерзац-нейронах ІВМ у різних циклах неоднакові, їхня поведінка набуває необхідного дещо непередбачуваного характеру.
Команда провела ретельні випробування своїх «електронних нейронів». Окремий штучний нейрон за відповідної дії на нього виявився здатним досить достовірно розрізняти певні структури в хаотичних тестових даних. Доктор Тума впевнений, що на сучасному етапі технологій виробництва чипів його «нейрони» можна робити набагато меншими за відповідний об’єм звичайної електронної схеми. А ще вони споживатимуть значно менше енергії.
Наступний етап, за словами доктора Елефтеріу, — експерименти з об’єднанням таких «нейронів» у мережі. Мініатюрні версії цих мереж можна під’єднувати до сенсорів і налаштовувати на виявлення будь-яких явищ: від, наприклад, незвичайних температур у виробничій техніці до відхилень в електричних ритмах серця пацієнта чи специфічних моделях торгів на фінансових ринках. Більші версії можна буде встановлювати на стандартних комп’ютерних чипах як швидкісний та економний співпроцесор. Він краще виконуватиме завдання з розпізнавання образів на кшталт розпізнавання мовлення чи облич, які зараз виконуються повільнішими та менш ефективними програмами, що працюють на стандартних схемах. Якщо це станеться, то концептуальний розрив між штучним і справжнім мозком ще трохи зменшиться.
© 2011 The Economist Newspaper Limited. All rights reserved
Переклад з оригіналу здійснено «Українським тижнем», оригінал статті опубліковано на www.economist.com