В поисках электронного эквивалента мозга кошки

Кошка может распознавать лицо быстрее и эффективнее, чем суперкомпьютер. Это одна из причин, что мозг кошачьих стал моделью для инспирированного биологией компьютерного проекта в Мичиганском университете (U-M).

Компьютерный инженер Вэй Лу (Wei Lu) продвинулся на пути разработки такой машины революционного типа, которая могла бы обучаться и распознавать, а также принимать более сложные решения и выполнять одновременно больше задач, чем традиционные компьютеры.

Сначала Лу построил «мемристор», устройство, которое заменяет традиционный транзистор и действует подобно синапсу, запоминая предыдущие возбуждения. Далее он продемонстрировал, что этот мемристор может соединять обычные цепи и поддерживать процесс, который является базовым для для запоминания и обучения в биологических системах.

«Мы строим компьютер таким же способом, которым природа строит мозг, - говорит Лу. – Идея заключается в том, чтобы использовать полностью отличную от обычных компьютеров парадигму. Мозг кошки представляет реальную цель, поскольку он намного проще, чем мозг человека, но все же крайне труден для репликации его сложности и эффективности».

Современные наиболее мощные суперкомпьютеры могут выполнять определенные задачи с функциональностью мозга кошки, но это массивные машины с более чем 140 000 ЦП и выделенным источником питания. И они все же работают в 83 раза медленнее кошачьего мозга.

В мозге млекопитающих нейроны соединяются друг с другом посредством синапсов, которые действуют как реконфигурируемые коммутаторы и могут объединять в сеть тысячи нейронов.

«В обычном компьютере логический блок и память имеют разные цепи, и каждый вычислительный блок соединяется с небольшим количеством соседей по цепи. Как результат, обычные компьютеры выполняют код в линейной последовательности, строка за строкой, - объясняет Лу в своей статье (просьба не обсуждать этот пассаж в комментариях – это авторское понимание, - прим. ред.). – Этого достаточно для выполнения относительно простых задач с небольшим числом переменных».

Но мозг может одновременно выполнять много операций. Это объясняет, в частности, почему мы мгновенно узнаем лица.

К настоящему времени Лу соединил две электронные цепи с помощью одного мемристора. Он продемонстрировал, что такая система способна к процессу обучения и запоминания, который называется синаптическая пластичность, зависящая от момента времени импульса (spike-timing dependent plasticity). Этот тип пластичности отвечает за способность связей между нейронами становиться сильнее в зависимости от того, когда они были возбуждены по отношению друг к другу. Считается, что именно это свойство отвечает за запоминание и обучение в мозге млекопитающих.

«Мы показали, что выбирая время приложения напряжения можно постепенно увеличивать или уменьшать электропроводность в этой мемнисторной системе. В нашем мозге подобные изменения в проводимости синапсов влияют на долговременную память», - говорит Лу.

Электронный аналог кошачьего мозга мог бы обладать интеллектом кошки. К примеру, если поставить задачу отыскания кратчайшего пути от двери к дивану в заставленной мебелью комнате, и компьютер знает только форму дивана, то обычная машина может ее решить. Но если вы передвинули диван, он не учтет этого изменения и будет искать новый путь. Инженеры надеются, что компьютер с кошачьим интеллектом будет способен справиться с этой задачей лучше.

Остается добавить, что проект финансируется агентством DARPA, которого диваны как таковые не интересуют.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365