Коллектив Авторов - Цифровой журнал «Компьютерра» № 204

Да! Наращивание процессорных мощностей и объёмов обрабатываемых данных ключом к решению проблемы не было. И от технологии потребовалось то, чего не может сделать эволюция живых существ, являющаяся не-марковским процессом. Живое существо довольно жёстко определено прошедшими этапами развития. Инженер же может вернуться назад и начать движение от другой точки, располагая тем опытом и технологиями, которые наработал, двигаясь по предыдущему пути. Применить подходы, позволившие достичь нынешних процессорных мощностей, к нейросетям.

Именно этим занимается нынче DARPA в рамках программы Систем нейроморфной адаптивной пластично-масштабируемой электроники(SyNAPSE). Пентагоновские деньги, скажем, выделяются командам разработчиков из HRL Laboratories, ранее известной как Hughes Research Laboratories, и родителям Watson’а из IBM Research. Команду SyNAPSE в IBM возглавляет Дхармендра С. Модха (Dharmendra S. Modha), глава группы когнитивных вычислений ( Cognitive Computing) из IBM Almaden Research Center. Ну а Центр неврологических и поведенческих системтрудится под началом Нараяна Шринивазы ( Narayan Srinivasa).

И результаты в обоих случаях достигнуты более чем впечатляющие. Команда Модхи сейчас работает с представленным в 2011 году нейрочипом, на кристалле которого 6 000 вентилей моделируют поведение нейрона. Всего в микросхеме 256 кремниевых «нейронов», между которыми может быть установлено 262 000 «синаптических» связей. Свойства нейросети, в которую превращается кристалл в процессе программирования, и определяются этими синаптическими связями, сохраняемыми в блоке памяти.

Что нынче может этот нейрокристалл? Распознавать цифры от 0 до 9, причём даже предсказывать ту, которую только начинают писать на планшете. Играть в виртуальный настольный теннис. Водить дрон строго над двойной жёлтой, которой размечено шоссе к Альмадене… Скромно? Да, всё это умеют обычные процессоры. Но нейрочип использует для исполнения своих задач ничтожную долю вычислительных ресурсов, обычно требуемых от традиционных архитектур. А для программирования нейроморфных архитектур IBM создаёт библиотеки объектов, названных corelets: то ли ядрышки , то ли сущностишки , (от сути ); не ясно, как перевести…

Из этих корелетов — придётся, похоже, ввести очередной варваризм — и предполагается строить нейроморфный софт, в значительной степени моделирующий деятельность коры головного мозга. Но подход HRL ещё интересней: нейрочип, созданный командой Нараяна Шринивазы, имеет 576 искусственных нейронов. И тоже умеет играть в виртуальный настольный теннис. Но — в отличие от айбиэмовского образца, его для этого не программировали. В структуру изделия HRL Laboratories заложена возможность самостоятельного формирования синаптических связей.

В результате ему вручили виртуальную ракетку, дали ощущение виртуального мяча и не забывали стимулировать, поощрять или наказывать по результатам поведения. И в итоге всего лишь в пяти раундах нейрочип научился более чем прилично играть в пинг-понг. Причём применяя для этого всего лишь 120 нейронов! (Это к вопросу о том, насколько загружают свой мозг те, кто проводит досуг перед телевизором в обществе видеоигры. К нормальной игре в мелкий теннис ворчание автора не относится, она хороша для профилактики близорукости и развития моторики…)

В ближайших планах HRL's Center for Neural and Emergent Systems — поставить свой нейрочип на орнитоптер размером с ладонь, получивший уже имя «Бекас» — Snipe. Задача машущего полёта в авиации — одна из давнейших и смутнейших, сродни квадратуре круга. Вроде бы на некоторых режимах и для некоторых «массгабаритов» летательного аппарата он сулит заметный выигрыш по затратам энергии. Но даже комнатные модельки орнитоптеров, из сухих стебельков травы, гнутых на лампе накаливания, и тончайшей плёночки (фотоплёнка растворялась в ацетоне, а потом это выливалось на поверхность воды, откуда после застывания и снималось рамочкой) были редкостно капризны.