ИИ-разработчики досконально изучат кубический миллиметр мозга

Современный искусственный интеллект, по мнению Дэвида Кокса, нейробиолога из Гарварда, при всех его успехах, во многих аспектах все еще довольно неуклюж. «Для того чтобы построить детектор собак, вам придется показать программе тысячи изображений собак и тысячи — не-собак, — говорит он. — Но стоит показать моей дочери одну собаку — и она тут же начнет радостно показывать пальцем на каждого щенка». Даже запомнив какую-то информацию, ИИ может легко ошибиться, если возникают малейшие помехи, и спутать собаку с мусорном баком.

Для того чтобы преодолеть эти проблемы, Кокс и десятки других нейробиологов и датологов объединились в проекте Machine Intelligence from Cortical Networks (MICrONS), инициативе стоимостью $100 млн по максимально детальной реконструкции каждой клетки в кубическим миллиметре мозга крысы и созданию диаграммы, описывающей то, как каждая клетка соединена с остальными, как организованы нейроны и при каких условиях они активируются и воздействуют на соседние нейроны.

Даже если речь идет о крошечной части мозга размером с песчинку, в ней будет содержаться примерно 100 тысяч нейронов и около миллиарда синапсов. До сих наука не пыталась взяться за нечто столь масштабное. Предыдущие попытки сделать детальную карту мозга ограничивались в тысячи раз меньшим объемом материала.

«Это одно из самых потрясающих событий в нейробиологии», — говорит Конрад Кординг, специалист по компьютерным моделям мозга из Университета Пенсильвании.

В конечном итоге ученые надеются раскрыть принципы, которые можно назвать «вычислительными кирпичиками ИИ нового поколения». Современные нейронные сети основаны на архитектуре, которая появилась десятки лет назад, и на довольно упрощенных представлениях о работе мозга — система распределяет информацию через сеть взаимосвязанных «узлов», аналогов нейронов. При этом в большинстве нейронных сетей сигнал движется вперед, от одной группы узлов к другой. В настоящем мозге все сложнее: на каждый пучок нервных волокон, который передает сигнал из одного региона в другой, есть равное или большее число волокон, которое возвращает сигнал обратно. Почему это происходит, пока науке не известно.

MICrONS собирается дать хотя бы частично раскрыть эту тайну, более того, по мнению участников инициативы, вряд ли возможно ответить на вопрос, как же на самом деле работает мозг, без такого проекта, пишет MIT Technology Review.

Международная группа ученых разработала фотонный компьютер, имитирующий работу мозга человека. Фотонные синапсы, созданные учеными, способны работать на скорости, в тысячу раз превышающей скорость человеческого мозга.