САЩ: 100 милиона долара за изучаване на мозъка и изкуствения интелект

2016-03-19_000141

от Джордана Цепелевич

Целта на новия проект, създаден формално за оказване на съдействие на разузнавателните общности на САЩ, е да се проведе инженерен анализ на мозъка и да се определят алгоритмите, позволяващи на компютъра да мисли като човек.

Преди трийсет години правителството на САЩ стартира проектът „Геномът на човека“ – 13-годишна програма за секвениране и картиране на всички гени на човека като биологичен вид. Въпреки че първоначално тази инициатива предизвика недоверие и дори протести, тя преобрази значително генетиката и в момента се смята за един от най-успешните проекти в цялата история на науката.

Сега Агенцията за перспективни изследвания на разузнавателното ведомство (IARPA), изпълняваща научните изследвания за разузнавателната общност на САЩ и създадена като аналог на известната Агенция за високоразвити отбранителни проекти към Министерството на отбраната на САЩ (DARPA), отпусна 100 милиона долара за аналогичен грандиозен проект. Целта на мащабната изследователска програма „Изкуственият интелект на база на невронните мрежи“ (Machine Intelligence from Cortical Networks / MICrONS) се състои в провеждане на инженерен анализ на образец на мозък с величина един кубичен милиметър, изучаване на механизмите, с помощта на които мозъкът прави изчисления, и въз основа на получените данни – повишаване производителността на алгоритмите на машинното обучение и изкуствения интелект.

Към реализацията на този проект IARPA привлече три групи учени, които се ръководят от биолога и специалиста по компютърни науки от Харвардския университет Дейвид Кокс, от специалиста по компютърни науки от Университета „Карнеги Мелън“ Тай Синг Ли и от специалиста в областта на невронауките от Медицинския колеж Бейлър Андреас Толиас. Всяка група учени разработи своя петгодишна програма за изследвания.

vogelstein„Това е солидна инвестиция, тъй като ние смятаме този проблем за крайно значим. Ще бъде оказано влияние, способно да промени работата на разузнавателната общност, а също така да промени света като цяло, каза представителят на IARPA Джейкъб Вогелстейн, отговарящ за програмата MICrONS.

Целта на мащабната изследователска програма MICrONS, която се реализира в рамките на стартиралия по решение на президента Обама национален проект на САЩ BRAIN Initiative (Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies / Изучаване на мозъка чрез развитието на иновативни невротехнологии) е да се постигне пробив в областта на изчислителните системи, създадени въз основа на модела на човешкия мозък. Днес  много технологии вече използват група алгоритми, наричани изкуствена невронна мрежа, които, съдейки по тяхното име, са създадени въз основа на архитектурата на мозъка. Благодарение на сериозното повишаване на производителността на компютъра и на достъпа към огромните масиви от данни в интернет, Facebook може да разпознава лица, Siri различава гласове, колите могат да се управляват без водач, а компютърът може да побеждава човека на шах.

Обаче тези алгоритми остават несъвършени, и в тяхната основа лежат значително опростени процеси на анализ на информацията по шаблони и образци. Производителността на изкуствените невронни мрежи, създадени въз основа на моделите от 80-те години, е ниска в претрупаната среда, където обектът, който компютърът се опитва да разпознае, е скрит зад голямо количество обекти, много от които се припокриват един с друг или се идентифицират нееднозначно. Например, ако на компютъра му бъдат показани като образец едно или две изображения на куче, той няма да се научи да разпознава всичките кучета.

BrainComputer-1

Хората, както изглежда, се справят с тази задача лесно. Ние можем да видим приятеля си в тълпата, да различим познатия глас в шумно място и да забележим звуковите или графичните образи, осланяйки се само на един или няколко примера, видени или чути преди. Ние постоянно се учим да обобщаваме, без да се нуждаем в някакви подсказвания или инструкции. Именно поради желанието да изяснят кои от тези модели не достигат на компютъра, участниците на проекта MICrONS се заеха с изучаването на мозъка. „Това е най-добрият ни ориентир“, смята Кокс.

И макар невронните мрежи да съдържат елементи от архитектурата, открита в мозъка, методите на изчисляване, които те използват, не са непосредствени копия на алгоритми, използвани от невроните за обработка на информация. С други думи, начините, с помощта на които съвременните алгоритми представят, преобразуват информацията и върху тази база се учат – това са инженерни решения, приемани предимно по метода проба-грешка. Те работят, обаче учените не знаят защо – във всеки случай, знанията им са недостатъчни, за да създадат изкуствена невронна мрежа. Все така остава неизяснено, сходна ли е такава невронна обработка на информация със съответните операции, протичащи в мозъка на човека, или не. „Затова, ако ние проникнем по-дълбоко и получим информация от мозъка не само на ниво архитектура, но и на ниво изчислявания, то ще можем да доработим тези алгоритми и да ги доближим към механизмите на работа на мозъка“, казва Вогелстейн.

2016-03-19_000906

И трите групи учени ще се опитат да съставят пълна схема на сигналите между невроните в кубичен милиметър от кората на главния мозък на лабораторния плъх. Може да ни се стори, че само един кубичен милиметър, който е равен на по-малко от една милионна част от обема на мозъка на човека, е недостатъчен. Днес обаче учените могат едновременно да измерват дейността или само на няколко неврона, или на милиони неврони. Участниците в програмата MICrONS планират да запишат дейността и връзките между 100 хиляди неврони. Това ще стане по време на опити, в които лабораторният плъх ще възприема зрителните образи и ще изпълнява задачи за обучаване. Този план е доста сложен, тъй като ще трябва да се правят снимки с манометрична точност и да се работи с проводници с дължина от няколко милиметъра. „Това е все едно да съставяш карта на  САЩ, измервайки всеки дюйм“, казва Вогелстейн.

big_61524dbd9db2b68f3d5f2cf728b1ba9bВсяка една от групите учени смята да състави „пътната карта“ на мозъка по свой начин. За измерване на дейността на мозъка на плъховете в процеса на тяхното обучаване да разпознават предмети от компютърния монитор групата, оглавена от Дейвид Кокс, планира да използва метода на тъй наречената двуфотонна микроскопия. Учените смятат да инжектират на плъховете модифициран флуоресцентен белтък, чувствителен към калций. Когато невронът „светва“, йоните на калция се устремяват в клетката, поради което белтъкът започва да свети по-ярко – така че, използвайки лазерно сканиращ микроскоп, учените ще могат да наблюдават как светват невроните. „Това малко прилича на прослушване на мозъка, обяснява Кокс. Както подслушват телефонно обаждане, за да бъдат в течение на нещата, така и ние ще можем да прослушваме важни вътрешни процеси, ставащи в мозъка на изпълняващо определени действия животно“.

2016-03-18_233138След това, образец от мозъка на плъха с обем един кубически милиметър ще бъде изпратен в Харвардския университет на невробиолога Джефри Лихтман. В неговата лаборатория образецът ще бъде разрязан на невероятно тънки слайсове и тези прорези ще бъдат изследвани с помощта на съвременен микроскоп. Той позволява да бъдат видени съединяващи се продълговати и приличащи на нишки участъци на клетките на мозъка.

Andreas-ToliasГрупата под ръководство на Андреас Толиас ще използва сходен метод, наречен трифонна микроскопия. По този начин учените на тази група ще могат да изследват не само повърхностните слоеве на мозъка на плъха, изучени от Кокс и неговите колеги, но и да проникнат в по-дълбоките му слоеве.

taising_bigНа свой ред групата, ръководена от Тай Ли, ще картографира конектом – невроналните връзки на главния мозък, за което ще използва по-радикален подход.

Съвместно с професора по генетика от Харвардския университет Джордж Чърч, те планират да използват ДНК-щрих-кодиране – тоест ще маркират всеки неврон с уникална нуклеотидна последователност (щрих-код) и по химичен път ще съединяват щрих-кодовете чрез синапс, за да бъдат пресъздадени схемите. Макар този метод да не позволява получаване на същата пространствена информация, както при използването на микроскопията, Ли се надява, че той ще е по-точен и че ще даде резултати в по-кратък срок – но при условие, че изобщо ще сработи. Досега този метод нито веднъж не е прилаган сполучливо.

Но това е само половината от голямата програма MICrON. После на учените им предстои да изяснят по какъв начин цялата тази информация може да бъде използвана в алгоритмите за машинно обучение. И тук те имат някои съображения. Има много учени например, които смятат, че мозъкът по своята природа е бейсовски, тоест, че невроните представят сензорната информация във вид на разпределяне на вероятностите, изчислявайки най-вероятната интерпретация на събитията въз основа на предишния опит. Тази хипотеза се базира преди всичко върху идеята за съществуването в мозъка на вериги за обратна връзка – според която информацията в мозъка постъпва не само напред, а съществува още по-голямо количество съединения, които направляват информацията в обратна посока. С други думи, изследователите хипотетично предполагат, че възприятието не е просто процес на предаване на информацията от някакъв условен вход към някакъв изход. По–скоро съществува определен конструктивен процес, „анализ чрез синтез“, по време на който мозъкът съхранява и създава  вътрешна представа за околния свят, формира очакване и прогноза, които му позволяват да интерпретира постъпващите данни и да планира по какъв начин да използва тези данни.

A1_mind_mech_bin_he_1152x360

И трите групи учени са привлекли и специалисти по компютърни технологии, които ще въплътят тези теории в математически модели, а след това ще ги проверят върху данни, получени чрез инженерен анализ на мозъка.

С помощта на тези модели участниците в проекта MICrON планират да създадат по-автоматизирани машини – особено когато става дума за обучаване на машините да определят обекти без предварително запознаване с хиляди примери, в които предметите се обозначават с имена.

Вогелстейн иска да помогне на разузнаването на САЩ, прилагайки методиката за неконтролируемо обучаване. „Ние можем да разполагаме само с едно изображение или само с един пример на хакерска атака, която трябва да предотвратим, или с един запис на финансова криза или природно явление, предизвикващо проблеми. Ние трябва да генерализираме тази информация, обобщавайки я в по-широк спектър от ситуации, в рамките на който може да възникне същото събитие или признак. Ние се надяваме да постигнем следното: по-ефективно обобщаване, повишаване на способностите към определяне на основните признаци и по-ефективно използване на откъслечните данни“, казва Вогелстейн.

cyber-attack-hacker

Макар учените да са съгласни, че създаването на такива алгоритми въз основа на данни, получени чрез изучаване на мозъка, ще бъде най-сложната част от проекта MICrON (на тях им предстои да определят начина за програмиране на това, как мозъкът обработва информацията и как създава нови връзки), някои от проблемите трудно се поддават за разрешаване още на ранния етап. Например, в резултат на измерване на параметрите на мозъка, ще бъдат получени данни с обем около два петабайта, което се равнява на обем на паметта на 250 ноутбука или 2,5 милиона СD.

Да се съхранява такъв обем данни, ще бъде много сложно и за да разреши този проблем, Агенцията за перспективни изследвания на разузнавателното ведомство започна съвместна работа с компанията Amazon. Още повече, че всичките данни са представени във вид на изображения. За търсене на информация в този масив от данни се използва процес, наричан сегментация, в който на всеки структурен елемент на невроните и на техните съединения им се дава свой цвят, за да може компютърът по-добре да разбира общите характеристики и признаци. „Дори ако работата по оцветяването я изпълняваха всички хора на земята, за оцветяването на всеки кубичен милиметър от изображенията би отишъл един цял живот“, казва Лихтман. Вместо това, за сегментиране на графичните данни, учените ще работят върху създаване на по-съвършени методики за компютърна обработка на изображенията.

2016-03-19_002124

Лихтман вече постигна успех с обработка на данни с обем 100 терабайта. Тези данни бяха получени при изследване на малък образец на таламуса – област в мозъка, отговаряща за преразпределяне на информацията, постъпваща от органите на сетивата. „Ние открихме, че понякога за да се съедини с един и същ участък от различни нервни клетки, един и същи аксон прескача от клетка на клетка, което навежда на мисълта, че таламусът е устроен не така, както ние предполагахме“, сподели Лахтман. Възможно е да бъде открито същото и в онзи образец от кората на мозъка с обем един кубичен милиметър, който учените започнаха да изучават. „Ние знаем, че можем  да работим и с по-големи обеми на данни, но сега започваме да изучаваме това, което би могло да бъде наречено гигантски обем – казва Лихтман. Това е сериозна крачка напред. И ние смятаме, че сме готови за това“.

Дейвид Мъмфорд, доктор по философия, математик и носител на математическата награда „Фийлдс“, който консултира групата на Ли, но не е сред участниците на програмата, се отнася към проекта с ентусиазъм. „Това е истински прогрес – казва той. След като данни от подобен род бъдат получени, пред учените ще бъде поставена сложна и интересна задача – те ще трябва да изяснят, какво може да се направи за по-дълбокото разбиране на начините на взаимодействие на невроните. Отдавна съм мечтал за възможността да бъде записан такъв сериозен обем информация и мисля, че тези хора могат да го направят“.

Агенцията IARPA смята да публикува получените данни от изследванията, за да могат и други учени да предлагат свои идеи и научни резултати. „И макар това да прилича на разглеждане на песъчинка, както казваше моят преподавател в университета, в една песъчинка може да видиш Бог“, споделя Ли.

*Джордана Цепелевич е американски публицист. Автор на статии и изследвания в областта на психологията и технологиите.

Превод: Снежана Никифорова / Memoria de futuro

Източник: Scientific American

Още от автора: Memoria de futuro

Memoria de futuro

Оставяне на коментар

Всички обозначени полета (*) са задължителни