Новини / Бізнес / Проект Human Brain: спроба змоделювати роботу мозку на суперкомп'ютері вартістю в мільярд євро
12 лютого 2013, 16:05
Розмір шрифта: А А А

Проект Human Brain: спроба змоделювати роботу мозку на суперкомп'ютері вартістю в мільярд євро

Проект Human Brain: спроба змоделювати роботу мозку на суперкомп'ютері вартістю в мільярд євро, Human Brain, штучний інтелект, мозок
Проект Human Brain: спроба змоделювати роботу мозку на суперкомп'ютері вартістю в мільярд євро

Європейська комісія вибрала проект моделювання роботи головного мозку людини на суперкомп‘ютері як один з найбільш пріоритетних для науки. Керівник проекту — невролог Генрі Маркрам (Henry Markram) зі Швейцарського федерального технологічного інституту в Лозанні отримає на його реалізацію 0,5 млрд. євро. Такий же обсяг фінансових коштів протягом десяти років внесе в його розвиток сам інститут і приватні компанії. Чого очікувати від такої масштабної ініціативи. і яка її технічна сторона? Свою професійну думку висловив нейрофізіолог, кандидат медичних наук Олексій Миколайович Долецький.

Олексій Миколайович Долецький (нейрофізіолог, к.м.н.)

 — На сайті проекту Human Brain вказується, що це спроба об’єднати і врахувати в одній надскладній моделі всі відомі дані про роботу мозку. Наскільки це можливо зробити сьогодні?

 — Моделювання роботи мозку ніколи не включало в себе саме останні дані дослідних робіт. Використовувалися тільки багаторазово перевірені і не викликають сумнівів відомості. Проходить чимало часу, поки результати нових експериментів отримають підтвердження і визнання в науковому світі. Потім це описують математики та втілюють в алгоритмах програмісти, інші адаптують і запускають програмний код на конкретному залозі. Це дуже довгий процес, тому відставання комп‘ютерних моделей мозку від сучасних уявлень про нього завжди становило кілька років.

 — У чому зараз полягають основні проблеми моделювання роботи мозку?

 — При спробі формалізувати і описати на програмному рівні відомі особливості функціонування мозку труднощі виникають буквально на кожному кроці. З часів Ходжкіна і Хакслі багато що змінилося. Навіть така проста (здавалося б) річ, як іонний транспорт через клітинну мембрану, продовжує дивувати. Якщо раніше просто говорили «калієвий канал», то зараз виділяють безліч підтипів нейрональних калієвих каналів і вказують навіть на можливість конверсії різних іонних каналів один в одного. У чому фізіологічна роль такого різноманіття і як відбувається перетворення — толком невідомо. За якими алгоритмами це моделювати, тим більше.

 — Іншими словами, навіть володіючи солідною обчислювальною потужністю, все одно доведеться сильно огрублять опис фізіологічних процесів, виходити з безлічі припущень?

 — Безумовно. До того ж самі принципи роботи мозку ближче до таких в аналогових пристроях, а його намагаються описати в рамках чіткої логіки цифрових систем, штучно привносячи поліваріантність. Якщо торкнутися частковостей, то крім добре відомого властивості гістерезису (залежно відгуку нервової системи від реакції на попередні подразники) можна ще згадати роботи Наталії Петрівни Бехтерева. Вона показала, що нейромедіатори можуть впливати також і на близько розташовані синапси. У техніці найближчій аналогією є паразитні наведення або струми витоку, з якими всіляко борються, а мозок з цим працює — це його нормальний стан.

У ролику нижче представлена ??комп’ютерна анімації роботи нервової системи і синаптичної передачі.

Варто обмовитися, що в проекті Human Brain змоделювати намагаються все ж роботу не всього головного мозку, а тільки його самої еволюційно молодої частини — неокортексу. Поки дослідники змушені технічно обмежуватися імітацією роботи одиничних структурно-функціональних елементів кори великих півкуль ГМ — шестіслойной нейронних колонок.

Той факт, що наш мозок (точніше, нова кора) має модульну структуру, був вперше помічений угорським фізіологом Яношем Сентаготаі. Згодом він заснував школу нейрогістологіі. Як раз гістологи і підтвердили структурну повторюваність елементів неокортексу.

 — Доводилося чути думку про те, що навіть чисто морфологічно неокортекс — досить динамічна структура. Кожен нейрон зв‘язаний з декількома (від десятка до десятків тисяч) інших. Як змінюється число і характер взаємозв’язків протягом життя? Як це врахувати в майбутній моделі?

 — Мені ближче думка про те, що морфологічно число зв‘язків залишається постійним, а зміни протягом життя носять функціональний характер. Якщо у нейрона десять тисяч зв’язків з іншими, це зовсім не означає, що він постійно їх все використовує. Знову ж таки, ми без особливих проблем можемо побачити ці зв‘язки структурно, а досліджувати їх на функціональному рівні куди складніше.

Властивість модульності нової кори вкрай спрощує завдання моделювання роботи мозку. Перемозі в конкурсі мега-грантів Швейцарський інститут багато в чому зобов’язаний попереднього проекту Blue Brain, який стартував у липні 2005 року за підтримки IBM.

До кінця 2007 року були оголошені перші результати. Використовуючи суперкомп‘ютер серії Blue Brain c вісьмома тисячами процесорів і програмне забезпечення NEURON, дослідникам вперше вдалося створити на основі біологічних даних модель однієї нейронної колонки неокортексу щури. У людини їх рахунок йде на мільйони.

Іншою важливою особливістю Blue Brain є те, що комп’ютерна симуляція могла автоматично проводити перевірку та калібровку перед кожним тестом. Інакше черговий експеримент завжди проходив би під впливом попередніх.

 — Часто можна почути думку про те, що число мікротранзисторів в багатопроцесорних комп‘ютерах вже порівнянно із загальною кількістю нейронів в корі великих півкуль мозку. Наскільки взагалі коректно таке порівняння?

 — Воно дуже оманливе. У тому ж проекті Blue Gene робота одного нейрона з працею моделювалася одним процесором з мільйонами мікротранзисторів. Вдобавок окремими алгоритмами описувалися особливості синаптичної передачі і властивості нервової тканини в цілому.

 — Яке значення Human Brain може мати для вирішення завдань в галузі штучного інтелекту?

 — З трактуванням терміна «штучний інтелект» досі є деякі розбіжності. Під ним розуміють як програму, максимально точно імітує процес мислення людини (сильний ШІ), так і набори розумних алгоритмів для виконання окремих вузькоспеціалізованих функцій (слабкий ШІ). Фахівці зазвичай мають на увазі друге — наприклад, розпізнавання образів або вироблення стратегії гри в шахи, а сценаристи — перше (SkyNet, VIKI, GLaDOS).

 — Чи можна сказати, що, безвідносно конкретної області застосування ШІ, завдання зводиться до того, щоб навчити його адекватно (тобто бажаним для нас чином) реагувати на подразники? Самостійно вчитися робити це з кожним разом краще і прогнозувати зміну ситуації в майбутньому за попереднім і поточним станом?

 — У кінцевому рахунку, так. Для «слабкого» ІІ деяка замкнутість і вузька спеціалізація — розумне обмеження, але моделі «сильного» ІІ вимагають іншого підходу. Вони намагаються імітувати роботу мозку, а він постійно отримує ззовні потік різних сигналів для аналізу. Його модель також має бути відкритою, здатної коректно обробити або хоча б відфільтрувати сигнал, не передбачений розробником.

При розпізнаванні тексту «розумна» програма перетворить визначену посимвольно послідовність «$ e $ quIpedal0ph0bia» в слово «sesquipedalophobia». На відміну від людини, у неї не може бути боязні довгих слів. Також вона не здатна здогадатися про те, що це був ваш пароль і його не треба було видозмінювати.

Інший приклад — програма автономного управління безпілотником. Комп’ютер дрона управляє рулями висоти, орієнтуючись на свідчення альтиметра (і ще купу параметрів). Що відбудеться, якщо визначувані значення висоти під час польоту раптом стануть нульовими, негативними або неможливо великими? У програмі класичного комп‘ютера виникне збій, а ИИ повинен розпізнати помилку і проігнорувати неправдиві дані.

 — Наскільки можна судити зараз, створювана в проекті Human Brain модель буде враховувати необхідність відкритості?

 — Ще до отримання фінансування вони вказували на те, що платформа neurorobotics дозволить випробувати отримані моделі для автономного управління різними роботами. Думаю, завдяки їм модель в підсумку і отримає набір сенсорів і постійний потік зовнішніх сигналів.

 — Новий проект Human Brain оцінено в мільярд євро і десять років роботи багатьох фахівців. Використовуваний в ньому комп’ютер напевно увійде в перші рядки рейтингу TOP 500. Все це заради грубої моделі роботи пари нейронних колонок?

 — На більше поки важко розраховувати, але це дуже важливий крок. Зараз ми більш-менш обізнані про структуру кори головного мозку (дійшли вже до молекулярного рівня), але при цьому маємо дуже поверхові уявлення про те, як це все функціонує. Тільки не треба думати, що якщо зараз ми змоделюємо два нейронних колонки, то через десять років осилимо сотню — тут більш складна залежність.

Крім очевидної ролі в області нейрофізіології, така модель потрібно для розуміння механізму розвитку психічних захворювань та розробки принципів їх об'єктивної класифікації. Також вона дозволить проводити первинний скринінг активних компонентів майбутніх фармацевтичних препаратів і більш ефективно вирішувати завдання в галузі штучного інтелекту.

ВКонтакте Buzz Live journal Facebook Twitter

Знайшли помилку в тексті? Виділіть її мишою і натисніть CTRL+Enter
Лист у редакцію
Ви не авторизувались.
Якщо у вас вже э обліковий запис ВКурсе.ua, увійдіть або зареєструйтесь.
ваш коментар:

Читайте також:

Штучний інтелект навчили створювати кулінарні рецепти

29 травня 2017, 18:17

Останні новини за сьогодні: