Мы способны без труда опознать жирафа или медведя. А вот компьютеру, чтобы сделать умозаключения, требуется сначала создать базу данных. Джейкоб Фогельштейн из Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) разрабатывает программу, которая поможет машине проводить визуальную идентификацию так же, как это делает человеческий мозг.
Сколько бы нам ни твердили об успехах искусственного интеллекта, тот все-таки еще сильно отстает от человеческого. Люди гораздо лучше решают структурированные задачи, выбирают релевантные сведения из потока данных, анализируют полученную информацию.
Чтобы научить искусственный мозг мыслить гибко, подобно человеческому, сначала нужно понять, как именно он устроен. Этим сейчас и занимаются нейробиологи и программисты из команды Фогельштейна.
Команда, работающая над проектом Microns (что расшифровывается как "машинный интеллект из кортикальных сетей") разбита на три группы, каждая из которых моделирует "свой" участок коры головного мозга. На основе изученного они разрабатывают алгоритмы, которые будут применяться уже при разработке искусственного мозга.
Компьютеры заставят работать с незнакомыми базами данных. Там они должны будут находить вещи, с которыми ранее не сталкивались. Причем сделать это машина должна за очень короткое время.
Например, одна из групп, возглавляемая старшим научным сотрудником Института наук о мозге Аллена в Сиэтле Кристофом Кохом, занимается созданием полной схемы подключений участка мозга размером в миллион кубических микрон. Это приблизительно одна пятисотая от объема макового зернышка. И все же это на порядок превышает объем самой полной карты мозга на сегодняшний день, опубликованной в июне прошлого года, на создание которой ушло около шести лет.
В одном кубическом миллиметре мозговой коры содержится около 100 000 нейронов, от 3 до 15 миллионов нейронных соединений, а нейронных переплетений там столько, что ими можно при желании охватить целый мегаполис.
В свою очередь, нейробиолог из Гарвардского университета Вей-Чунг Аллен Ли и его коллеги, также участвующие в проекте, в прошедшем марте опубликовали в журнале Nature карту подключений 50 нейронов и более 1000 синапсов, объединив ее с информацией о работе каждого нейрона в мозгу. Выяснилось, что нейроны с похожими функциями имеют тенденцию объединяться в сети, но реже взаимодействуют с другими типами нервных клеток.
По словам одного из ведущих сотрудников проекта, невролога из Медицинского колледжа Бэйлора Андреаса Толиаса, современной науке кора мозга представляется чем-то вроде размытой фотографии. Задача Microns — понять работу нейронных цепочек в деталях.
Кора мозга (кортекс) играет роль микропроцессора. Она представляет собой прослойку толщиной около трех миллиметров, которая состоит из серии повторяющихся модулей, наподобие компьютерных микросхем. В каждом из них около 100 000 нейронов, взаимосвязанных между собой и выстроенных в сложную сеть. Хотя базовая структура "микросхем" является примерно одинаковой, в разных регионах мозга сосредотачиваются нейроны, "заточенные" под конкретные функции — скажем, ответственные за зрение, слух или двигательную активность.
До недавнего времени невозможно было проанализировать работу нейронных "микросхем" из-за их микроскопического масштаба. Но сейчас новые технологии позволяют ученым отслеживать особенности взаимодействия нейронов. "Впервые в истории мы получили возможность опрашивать эти модули вместо того, чтобы просто гадать на содержании", — рассказывает Фогельштейн.
Визуальная идентификация связана со зрением. Задача нейрофизиологов — исследовать зрительные процессы, а программистов — смоделировать их на компьютере.
Базовая теория гласит, что зрение — это процесс анализа через синтез. Сначала мозг "прогнозирует" то, что, по его мнению, может произойти в ближайшем будущем, а затем сверяет эту информацию со зрительной картинкой.
У всех трех групп разный подход к этому явлению. Так, команда гарвардского нейробиолога Дэвида Кокса считает, что мозг использует существующие физические модели, чтобы имитировать окружающую реальность такой, какой она должна выглядеть.
Команда нейробиолога из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге Тай Синг Ли предполагает, что в мозгу имеется "встроенная библиотека" из фрагментов разных объектов, которая помогает складывать их вместе. Группа Толиаса работает над гипотезой о том, что мозг составляет картину мира на основе статистических ожиданий.
Понимание базовых правил, управляющих "схемой" мозга, позволит запрограммировать их в электронном симуляторе. Далее остается только проверить, насколько точно работа модели соответствует работе реального мозга.