Искусственный мозг создаётся на «границе хаоса»

Учёные из Сиднейского университета (University of Sydney) и японского национального института материаловедения NIMS (National Institute for Material Science) обнаружили, что хаотическая сеть из т.н. «нано-проводов» может быть реагировать на электрические сигналы так, как это делает мозг. Это открытие может свидетельствовать о том, что природа интеллекта человека – физическая и открывает большие возможности для развития искусственного интеллекта.

Статья об этом исследовании опубликована вчера на сайте Университета Сиднея.

Суть эксперимента в том, что были использованы отрезки серебряных нано-проводов длиной 10 мкм и толщиной не более 500 нм, расположенные случайным образом на плоскости. Там, где провода перекрываются, они образуют электрохимическое соединение, подобное синапсам между нейронами человеческой нервной системы и мозга.

Было обнаружено, что электрические сигналы, проходящие через эту сеть, автоматически находят наилучший маршрут для передачи информации. Причём, такая хаотически созданная сеть может «запоминать» пути прохождения сигналов.

Было выяснено, что если стимулирующий сигнал, был слишком слабым, то пути были весьма предсказуемыми, расположенными, в основном, вдоль одной проволочки и не давали достаточно сложных выходных сигналов, чтобы нести какую-то полезную информацию. Однако, если входной электрический сигнал был слишком сильным, то выходными сигнал был совершенно хаотичным и бесполезным.

Оптимальный уровень сигнала воздействия для получения полезной информации на выходе находился на границе этого хаотического состояния.

Некоторые теории нейробиологии предполагают, что человеческий мозг может действовать примерно так же. Например, если звуковой сигнал будет очень слабым, то распознать в нём полезную информацию человеческому уху будет невозможно. Если слишком звук будет слишком громким, то полезная информация будет также заглушена громкостью звука. То же самое можно сказать и о визуальных сигналах. В темноте мы вряд ли что-нибудь увидим, возможно только неясные контуры, а при ярком свете картина будет для глаза представлять собой одно ярко-белое пятно.

Эксперимент замечателен тем, что хаотичные сети из нано-проволоки могут быть настроены на режимы с разнообразной, похожей на работу мозга динамикой, которая может быть использована для оптимизации обработки информации. Такие соединения нано-проводов позволяют объединить хранение данных (память) и операции (вычисления) в едином элементе системы. Это не похоже на обычные компьютеры, в которых память (RAM) и вычисления (CPU) разделены физически.

Соединения подобных нано-проводов работают как компьютерные транзисторы, но с дополнительным свойством запоминания того, как сигналы проходили этот путь раньше. Поведение таких элементов, зависит от истории реакций на подаваемые электрические сигналы. Когда сигналы передаются через эти элементы, то в них образуются нано-нити, замыкая контакты, по которым впоследствии может проходить ток.

Точно так же у человека при регулярных и постоянных стимуляциях одних и тех же нейронов происходит приобретение устойчивых навыков. Например, таких, которые позволяют виртуозно играть на гитаре, не смотря, как пальцы сами «бегают» по грифу, прижимая струны в нужных ладах. Однако, любому музыканту известно, что если не упражняться долгое время, то навыки слабеют, и могут через достаточно продолжительное время исчезнуть совсем. Однако, повторное обучение будет занимать меньше времени.

В ходе исследования была создана симуляция физической сети, которую можно обучить решению элементарных задач, точно так же как и создаются различные навыки у человека.

Был, в частности, обнаружен такой феномен: если увеличивать сигнал слишком медленно, сеть будет делать одно и то же снова и снова, ничего не запоминая и не развиваясь. Если же нарастание сигнала будет слишком быстрым, сеть становится неустойчивой и непредсказуемой. Если выбрать оптимальный уровень сигнала между двумя «границами хаоса», то сеть может обучаться.

Исследователи полагают, что такое объединение памяти и вычислений имеет огромные практические преимущества для будущего развития искусственного интеллекта.

Обычно, при проектировании и обучении нейросетей, связи между элементами («нейронами») определяются заранее, а их «веса» (коэффициенты и функции передачи) настраиваются в процессе обучения.

Сеть, полученная в ходе эксперимента с хаотической сетью нано-проводов, не требует такого алгоритма. Напротив, сеть обеспечивает собственное «взвешивание» сигналов. Поэтому здесь требуется беспокоиться только о входящем и исходящем сигналах.

В целом, можно сказать, что это исследование имеет большое значение для развития систем искусственного интеллекта, работающих по типу «нейроморфных сетей». Возможно, что в будущем на их основе действительно удастся создать искусственные системы, работа которых будет приближаться к работе мозга человека.

Об авторе Алексей Шалагинов

Независимый эксперт
Запись опубликована в рубрике Искусственный интеллект с метками , , , , . Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход /  Изменить )

Google photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google. Выход /  Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход /  Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход /  Изменить )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.