Коллектив Авторов - Цифровой журнал «Компьютерра» № 160

- Мне ближе мысль о том, что морфологически число связей остаётся постоянным, а изменения в течение жизни носят функциональный характер. Если у нейрона десять тысяч связей с другими, это вовсе не значит, что он постоянно их все использует. Опять же, мы без особых проблем можем увидеть эти связи структурно, а исследовать их на функциональном уровне куда сложнее.

Свойство модульности новой коры крайне упрощает задачу моделирования работы мозга. Победе в конкурсе мега-грантов Швейцарский институт во многом обязан предыдущему проекту Blue Brain, который стартовал в июле 2005 года при поддержке IBM.

К концу 2007 года были объявлены первые результаты. Используя суперкомпьютер серии Blue Brain c восемью тысячами процессоров и программное обеспечение NEURON, исследователям впервые удалось создать на основе биологических данных модель одной нейронной колонки неокортекса крысы. У человека их счёт идёт на миллионы.

Другой важной особенностью Blue Brain является то, что компьютерная симуляция могла автоматически проводить проверку и калибровку перед каждым тестом. Иначе очередной эксперимент всегда проходил бы под влиянием предыдущих.

- Часто можно услышать мнение о том, что число микротранзисторов в многопроцессорных компьютерах уже сопоставимо с общим числом нейронов в коре больших полушарий мозга. Насколько вообще корректно такое сравнение?

- Оно очень обманчиво. В том же проекте Blue Gene работа одного нейрона с трудом моделировалась одним процессором с миллионами микротранзисторов. Вдобавок отдельными алгоритмами описывались особенности синаптической передачи и свойства нервной ткани в целом.

- Какое значение Human Brain может иметь для решения задач в области искусственного интеллекта?

- С трактовкой термина «искусственный интеллект» до сих пор есть некоторые разногласия. Под ним понимают как программу, максимально точно имитирующую процесс мышления человека (сильный ИИ), так и наборы умных алгоритмов для выполнения отдельных узкоспециализированных функций (слабый ИИ). Специалисты обычно подразумевают второе – например, распознавание образов или выработка стратегии игры в шахматы, а сценаристы – первое (SkyNet, VIKI, GLaDOS).

- Можно ли сказать, что, безотносительно конкретной области применения ИИ, задача сводится к тому, чтобы научить его адекватно (то есть желаемым для нас образом) реагировать на раздражители? Самостоятельно учиться делать это с каждым разом лучше и прогнозировать изменение ситуации в будущем по предшествующему и текущему состоянию?

- В конечном счёте, да. Для «слабого» ИИ некоторая замкнутость и узкая специализация – разумное ограничение, но модели «сильного» ИИ требуют иного подхода. Они пытаются имитировать работу мозга, а он постоянно получает извне поток различных сигналов для анализа. Его модель также должна быть открытой, способной корректно обработать или хотя бы отфильтровать сигнал, не предусмотренный разработчиком.

При распознавании текста «умная» программа преобразует определённую посимвольно последовательность «$e$quIpedal0ph0bia» в слово «sesquipedalophobia». В отличие от человека, у неё не может быть боязни длинных слов. Также она не способна догадаться о том, что это был ваш пароль и его не надо было видоизменять.

Другой пример — программа автономного управления беспилотником. Компьютер дрона управляет рулями высоты, ориентируясь на показания альтиметра (и ещё кучу параметров). Что произойдёт, если определяемые значения высоты во время полёта вдруг станут нулевыми, отрицательными или невозможно большими? В программе классического компьютера возникнет сбой, а ИИ должен распознать ошибку и проигнорировать ложные данные.

- Насколько можно судить сейчас, создаваемая в проекте Human Brain модель будет учитывать необходимость открытости?

- Ещё до получения финансирования они указывали на то, что платформа neurorobotics позволит опробовать полученные модели для автономного управления разными роботами. Думаю, благодаря им модель в итоге и получит набор сенсоров и постоянный поток внешних сигналов.

- Новый проект Human Brain оценён в миллиард евро и десять лет работы многих специалистов. Используемый в нём компьютер наверняка войдёт в первые строки рейтинга TOP 500. Всё это ради грубой модели работы пары нейронных колонок?

- На большее пока трудно рассчитывать, но это очень важный шаг. Сейчас мы более-менее осведомлены о структуре коры головного мозга (дошли уже до молекулярного уровня), но при этом имеем очень поверхностные представления о том, как это всё функционирует. Только не надо думать, что если сейчас мы смоделируем две нейронных колонки, то через десять лет осилим сотню – здесь более сложная зависимость.