Umetni možgani: očarajte misel v stroju
Ni nujno, da je umetna inteligenca kopija človeške inteligence, zato je projekt ustvarjanja umetnih možganov, tehnološke kopije človeških, nekoliko drugačno področje iskanja. Vendar je možno, da se ta projekt na neki stopnji razvoja sreča z razvojem AI. Naj bo to srečanje uspešno.
Evropski projekt človeških možganov se je začel leta 2013. Uradno ni opredeljen kot "projekt umetnih možganov". Namesto tega poudarja kognitivni vidik, željo, da bi bolje odražali naš poveljniški center. Inovativni potencial WBP ni brez pomena kot spodbuda za razvoj znanosti. Vendar ni mogoče zanikati, da je cilj znanstvenikov, ki delajo na tem projektu, ustvariti delujočo simulacijo možganov, in to v desetletju, torej od leta 2013 do 2023.
Znanstveniki verjamejo, da bi lahko bil podroben zemljevid možganov koristen za poustvarjanje človeških možganov. Sto bilijonov povezav, narejenih v njem, tvori zaprto celoto - zato poteka intenzivno delo za ustvarjanje zemljevida te nepredstavljive kompleksnosti, imenovane konektom.
Izraz je bil prvič uporabljen v znanstvenih člankih leta 2005, neodvisno od dveh avtorjev: Olaf Sporns z Univerze v Indiani in Patrick Hagmann iz Univerzitetne bolnišnice v Lausanni.
Znanstveniki verjamejo, da ko bodo preslikali vse, kar se dogaja v možganih, bo mogoče zgraditi umetne možgane, tako kot človeške, potem pa, kdo ve, morda še bolje ... Projekt ustvarjanja konektoma po imenu in bistvu se nanaša na znani projekt dešifriranja človeškega genoma – Human Genome Project. Namesto koncepta genoma začeti projekt uporablja koncept konektoma za opis celote nevronskih povezav v možganih. Znanstveniki upajo, da bo izdelava popolnega zemljevida nevronskih povezav našla uporabo ne le v praksi v znanosti, ampak tudi pri zdravljenju bolezni.
www.humanconnectomeproject.org
Prvi in zaenkrat edini v celoti znani konektom je mreža nevronskih povezav v živčnem sistemu caenorhabditis elegans. Razvit je bil s 1986D rekonstrukcijo živčne strukture z uporabo elektronske mikroskopije. Rezultat dela je bil objavljen leta 30. Trenutno največji raziskovalni projekt, ki se izvaja v okviru nove znanosti, imenovane konektomika, je projekt Human Connectome, ki ga financira ameriški nacionalni inštitut za zdravje (skupni znesek XNUMX milijonov dolarjev).
Inteligenčni algoritem
Ustvarjanje sintetične kopije človeških možganov ni lahka naloga. Morda je lažje odkriti, da je človeška inteligenca rezultat sorazmerno preprostega algoritma, opisanega v novembrski številki Meje v sistemski nevroznanosti 2016. Odkril jo je Joe Tsien, nevroznanstvenik z univerze Augusta v Georgii.
Njegovo raziskovanje je temeljilo na tako imenovani teoriji povezovanja ali teoriji učenja v digitalni dobi. Temelji na prepričanju, da je namen učenja naučiti se razmišljati, kar ima prednost pred pridobivanjem znanja. Avtorja te teorije sta: George Siemens, ki je svoje domneve predstavil v prispevku Connectivism: A Theory of Learning for the Digital Age, in Stephen Downes. Ključna kompetenca pri tem je sposobnost pravilne uporabe tehnološkega napredka in iskanja informacij v zunanjih bazah podatkov (t. i. know-where) in ne iz informacij, pridobljenih v učnem procesu, ter sposobnost njihovega povezovanja in povezovanja z drugimi informacijami.
Na nevronski ravni teorija opisuje skupine nevronov, ki tvorijo kompleksne in povezane sklope, ki se ukvarjajo z osnovnimi koncepti in informacijami. S preučevanjem eksperimentalnih živali z elektrodami so znanstveniki ugotovili, da so ti nevronski "sestavi" vnaprej določeni za določene vrste nalog. Tako nastane nekakšen možganski algoritem z določenimi logičnimi povezavami. Znanstveniki upajo, da človeški možgani z vsemi svojimi zapleti ne delujejo nič drugače kot možgani laboratorijskih glodalcev.
Možgani iz memristorjev
Ko bomo obvladali algoritme, bi morda memristorje lahko uporabili za fizično simulacijo človeških možganov. Znanstveniki z univerze Southampton so se nedavno izkazali za koristne v zvezi s tem.
Memristorji britanskih znanstvenikov, izdelani iz kovinskih oksidov, so delovali kot umetne sinapse za učenje (in ponovno učenje) brez zunanjega vmešavanja z uporabo podatkovnih nizov, ki so prav tako vsebovali veliko nepomembnih informacij, tako kot ljudje. Ker si memristorji zapomnijo svoja prejšnja stanja, ko so izklopljeni, bi morali porabiti veliko manj energije kot običajni elementi vezja. To je izjemno pomembno glede na številne majhne naprave, ki ne morejo in ne smejo imeti ogromne baterije.
Seveda je to šele začetek razvoja te tehnologije. Če bi AI posnemal človeške možgane, bi potreboval vsaj na stotine milijard sinaps. Nabor memristorjev, ki so jih uporabljali raziskovalci, je bil veliko enostavnejši, zato je bil omejen na iskanje vzorcev. Vendar skupina Southampton ugotavlja, da v primeru ožjih aplikacij ne bi bilo treba uporabljati tako velikega števila memristorjev. Po njihovi zaslugi bi bilo mogoče zgraditi na primer senzorje, ki bi razvrščali predmete in prepoznavali vzorce brez človekovega posredovanja. Takšne naprave bodo še posebej uporabne na težko dostopnih ali posebej nevarnih mestih.
Če združimo splošna odkritja projekta Human Brain Project, preslikavo "konektomov", prepoznavanje inteligentnih algoritmov in tehnologijo memristorske elektronike, bomo morda v prihodnjih desetletjih lahko zgradili umetne možgane, natančno kopijo osebe. Kdo ve? Poleg tega je naša sintetična kopija verjetno bolje pripravljena na strojno revolucijo kot mi.
