Жасанды ми: машинада ойды сиқырлайды
Жасанды интеллект адам интеллектінің көшірмесі болуы міндетті емес, сондықтан жасанды миды, адамның технологиялық көшірмесін жасау жобасы зерттеудің сәл басқа саласы болып табылады. Дегенмен, дамудың кейбір кезеңінде бұл жоба AI дамуымен кездесуі мүмкін. Бұл кездесу сәтті болсын.
Еуропалық адам миы жобасы 2013 жылы іске қосылды. Бұл ресми түрде «жасанды ми жобасы» ретінде анықталмаған. Керісінше, ол когнитивтік аспектіге, біздің командалық орталықты жақсырақ көрсетуге ұмтылуға баса назар аударады. ДБП-ның инновациялық әлеуеті ғылымның дамуына ынталандыру ретінде маңызды емес. Дегенмен, бұл жобамен жұмыс істейтін ғалымдардың мақсаты жұмыс істейтін ми симуляциясын жасау екенін жоққа шығаруға болмайды және бұл онжылдықта, яғни 2013 жылдан 2023 жылға дейін.
Ғалымдар мидың егжей-тегжейлі картасы адам миын қайта құру үшін пайдалы болуы мүмкін деп санайды. Онда жасалған жүз триллион байланыстар тұйық тұтастықты құрайды - сондықтан коннектор деп аталатын бұл елестету мүмкін емес күрделіліктің картасын жасау бойынша қарқынды жұмыс жүргізілуде.
Термин алғаш рет ғылыми еңбектерде 2005 жылы екі автор тәуелсіз түрде қолданылған: Индиана университетінің Олаф Спорнс және Лозанна университеттік ауруханасының Патрик Хагманн.
Ғалымдар мида болып жатқанның барлығын картаға түсіргеннен кейін, адам сияқты жасанды ми құруға болады деп санайды, содан кейін, кім біледі, мүмкін одан да жақсырақ ... Аты мен мәні бойынша коннектом жасау жобасы адам геномын ашудың әйгілі жобасы – Адам геномы жобасына жатады. Басталған жоба геном тұжырымдамасының орнына мидағы нейрондық байланыстардың жиынтығын сипаттау үшін коннектом тұжырымдамасын пайдаланады. Ғалымдар нейрондық байланыстардың толық картасын құру тек ғылымда тәжірибеде ғана емес, ауруларды емдеуде де қолданыс табады деп үміттенеді.
www.humanconnectomeproject.org
Бірінші және осы уақытқа дейін жалғыз толық белгілі коннектом - caenorhabditis elegans жүйке жүйесіндегі нейрондық байланыстар желісі. Ол электронды микроскопияның көмегімен жүйке құрылымын 1986D реконструкциялау арқылы жасалған. Жұмыстың нәтижесі 30 жылы жарық көрді. Қазіргі уақытта коннектомика деп аталатын жаңа ғылым аясында жүзеге асырылып жатқан ең ірі ғылыми жоба - Америка Ұлттық денсаулық институты (жалпы сомасы XNUMX миллион доллар) қаржыландыратын Human Connectome жобасы.
Интеллект алгоритмі
Адам миының синтетикалық көшірмесін жасау оңай шаруа емес. Адам интеллектінің 2016 жылғы қарашадағы «Жүйелік нейробиологиядағы шекаралар» санында сипатталған салыстырмалы қарапайым алгоритмнің нәтижесі екенін анықтау оңайырақ болуы мүмкін. Оны Джорджиядағы Августа университетінің неврологы Джо Циен тапты.
Оның зерттеулері байланыс теориясы немесе цифрлық дәуірдегі оқыту теориясы деп аталатын теорияға негізделген. Ол оқытудың мақсаты білімді меңгеруден басым тұратын ойлауға үйрету деген сенімге негізделген. Бұл теорияның авторлары: Джордж Сименс, «Connectivism: A Theory of Learning for the Digital Age» мақаласында өз болжамдарын баяндаған және Стивен Даунс. Мұндағы негізгі құзіреттілік – технологиялық жетістіктерді дұрыс пайдалану және ақпаратты оқу процесінде алынған ақпараттан емес, сыртқы деректер қорларынан (ноу-қай деп аталатын) таба білу және оларды басқа ақпаратпен байланыстыру және байланыстыра білу.
Нейрондық деңгейде теория негізгі ұғымдар мен ақпаратпен айналысатын күрделі және байланысқан жинақтарды құрайтын нейрондардың топтарын сипаттайды. Эксперименттік жануарларды электродтармен зерттей отырып, ғалымдар бұл нейрондық «жинақтар» тапсырмалардың белгілі бір түрлері үшін алдын ала анықталғанын анықтады. Бұл белгілі бір логикалық байланыстары бар ми алгоритмінің түрін жасайды. Ғалымдар адам миы барлық асқынуларымен зертханалық кеміргіштердің миынан ерекшеленбейді деп үміттенеді.
Мемристорлардан алынған ми
Алгоритмдерді меңгерген соң, мемристорларды адам миын физикалық модельдеу үшін пайдалануға болады. Саутгемптон университетінің ғалымдары жақында бұл мәселеде пайдалы екенін дәлелдеді.
Британдық ғалымдардың металл оксидтерінен жасалған мемристорлары адамдар сияқты көптеген маңызды емес ақпаратты қамтитын деректер жиынын пайдаланып, сыртқы кедергісіз үйрену (және қайта оқу) үшін жасанды синапс ретінде әрекет етті. Мемристорлар өшірілген кезде бұрынғы күйлерін есте сақтайтындықтан, олар әдеттегі тізбек элементтеріне қарағанда әлдеқайда аз қуат тұтынуы керек. Бұл үлкен батареясы жоқ және болмауы керек бірнеше шағын құрылғылар үшін өте маңызды.
Әрине, бұл осы технологияның дамуының бастамасы ғана. Егер AI адам миына ұқсайтын болса, оған кем дегенде жүздеген миллиард синапс қажет болады. Зерттеушілер пайдаланған мемристорлар жиынтығы әлдеқайда қарапайым болды, сондықтан ол үлгілерді іздеумен шектелді. Дегенмен, Саутгемптон тобы тар қосымшалар жағдайында мұндай көп мемристорларды пайдалану қажет болмайтынын атап өтеді. Олардың арқасында, мысалы, объектілерді жіктейтін және адамның араласуынсыз үлгілерді анықтайтын сенсорларды құруға болады. Мұндай құрылғылар әсіресе жету қиын немесе аса қауіпті жерлерде пайдалы болады.
Адам миы жобасы жасаған жалпы жаңалықтарды, «коннектомдарды» картаға түсіруді, интеллект алгоритмдерін тану мен мемристорлық электроника технологиясын біріктіретін болсақ, мүмкін болашақ онжылдықтарда біз жасанды миды, дәл көшірмесін жасай аламыз. адамның. Кім біледі? Оның үстіне, біздің синтетикалық көшірме бізден гөрі машиналық революцияға жақсырақ дайындалған болуы мүмкін.
