ScienceHub #07: Нейроинтеллект и нейроморфные системы |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-01-22 04:10 "Не так давно мы съездили к нейрофизиологу Михаилу Бурцеву, заведующему лаборатории нейроинтеллекта и нейроморфных систем в Курчатовском Институте. Он рассказал нам, чем его сотрудники занимаются, что такое нейрональные культуры и для чего вообще-то нужно изучать мозг. Чтобы бы попасть на территорию института в какую-либо лабораторию надо сильно постараться: переговоры с пресс-службой, точный список оборудования (не дай б-г у вас будет лишний лэптоп) и обязательный дресс-код – белые халаты, выдающиеся на входе. Но это того стоило, и вот почему: вообще с Михаилом Бурцевым у ПостНауки длительные отношения, он часто приходит в редакцию записывать новые ролики, но пообщаться с ним в его естественных условиях обитания было здорово – все ученые прямо расцветают у себя в лабораториях и показывают простые на первый взгляд, но удивительные штуки. Лаборатория Бурцева занимается построением нейроинтеллектуальных систем. То есть пытается решить сложную проблему построения искусственного интеллекта человека, разбивая ее на этапы. Сначала нужно понять, как работают более простые сети. Потом, поняв принципы того, как клетки взаимодействуют друг с другом, отмасштабировать их на уровне интеллекта животного. Михаил Бурцев: «Важно, что мы пытаемся совмещать в одной лаборатории биологические эксперименты и теоретическую работу в области нейроинтеллектуальных систем. То есть мы строим компьютерные модели. Есть некоторый агент, живущий в интеллектуальной среде. Чтобы этот агент решал какие-то задачи в той среде, которая его окружает, он должен совершать определенные последовательности действий, получая за это награду. Агенту нужна нейронная сеть, которая будет управлять его действиями. Нейронная сеть будет видеть, что в окружающей среде произошло. Она должна научиться решать в этой среде задачи. У нас есть теоретические предположения о том, как это должно работать. С другой, чтобы проверить теоретические положения и, возможно, извлечь какие-то принципы из реальных систем, мы хотим исследовать и то, что происходит в реальных сетях в живых нейронах, когда они обучаются. Сегодня настал важный момент в области экспериментальной нейробиологии. Накоплена критическая масса технологий, которая позволяет очень детально исследовать нейронные сети живьем». Построение нейроинтеллектуальных систем как направление в науке возникло внутри исследований по созданию искусственного интеллекта. Оно связано с тем, что в исследованиях искусственного интеллекта существует два альтернативных подхода к тому, как этот искусственный интеллект создавать. Один подход идет от психологии и нашего представления о том, как человек рассуждает и думает. В лаборатории Бурцева пытаются в компьютерной программе воспроизвести те интеллектуальные способности человека, которые можно извлечь из психологии. Второй подход идет снизу. Так как понятно, что наш интеллект основан на взаимодействии и совместной работе многих миллиардов клеток в головном мозге, то можно попытаться смоделировать эти нервные клетки и построить из них искусственные нейронные сети, которые будут выполнять интеллектуальные задачи. У обоих подходов есть свои недостатки и преимущества. Например, первый подход идет от когнитивных наук. Он позволяет быстро делать приложения для задач, которые связаны с речевой деятельностью человека, с анализом текстов, делать системы, которые будут общаться с человеком на естественном языке. Но в нем есть проблема: сознание человека – это самый сложный объект из всех, которые существуют, и построить нормальную модель такого объекта непросто, потому что трудно понять, какие принципы необходимы. И сделать полную нормальную модель, которая обладала бы хотя бы интеллектом ребенка практически невозможно сейчас. С другой стороны, если просто из нейронов собрать мозг человека, то он тоже не заработает и не начнет думать, как человек. Знаний нейробиологии сегодня недостаточно для того, чтобы построить такую сложную систему. Какие вообще существуют методы исследования мозга? Можно на голову поставить электроды, но вытащить информацию о том, как мозг работает очень сложно. Как показывают исследования последних десятилетий, именно интеллектуальная составляющая (обучение мозга и запоминание) связана с работой отдельных конкретных клеток. Когда снимают электрическую активность с поверхности черепа, то суммируется огромное количество клеток, поэтому невозможно понять, как изменилась конкретная активация клеток в мозге в конкретных задачах. Другой способ, который помогает увидеть реальные клетки в мозге – это вживить электрод в голову. Так можно зарегистрировать отдельные клетки. М.Б.: «Было много экспериментов, когда показывали, что можно найти нейроны, которые проявляют активность только тогда, когда человек видит определенные фотографии. Или когда он что-то вспоминает. Человеку вживили электроды для того, чтобы провести затем хирургическое вмешательство для купирования эпилептических припадков. Для этого нужно исследовать, в каком месте нужно вырезать кусочек мозга. Имея такие электроды, мы можем проверить на человеке, как у него работает мозг. Мой любимый ролик, когда человеку показывают нарезку разных отрезков видеороликов. Там и NBA, клип Мадонны, мультик про Симпсонов, картинка, как машина въезжает в Голливуд. Мы видим в видеоролике, что человек смотрит видео, и ему показывают Симпсонов, у него начинает активироваться одна клетка. Мы слышим стук, разряды клетки. Во второй части ролика человека просят рассказать, что он видел. Человек начинает рассказывать: «Я видел знак Голливуда» и еще что-то. Потом он делает паузу. Мы слышим, как начинает активироваться эта клетка. Он смеется и говорит: «А еще я видел Симпсонов». Это значит, что этот нейрон работает как в момент восприятия этого ролика, так и тогда, когда он его вспоминает. Он проигрывает в голове то, как видит этот ролик. Понятно, что мы можем многое узнать из этих экспериментов. С другой стороны, чтобы понять, как это все работает на уровне организма и целенаправленного поведения, нужно еще очень многое сделать. Представьте себе, есть композитор, который сочиняет симфонию. Загадка в том, как изменение поведения отдельных клеток в мозге приводит к тому, что он придумает симфонию, которая понравится сотням тысяч людей? То есть, как изменение тысяч клеток одновременно привело к тому, что он написал какое-то великолепное произведение? Откуда эти клетки вообще знают, что хочет этот композитор? Что видят эти клетки? Эти клетки видят некоторые химические сигналы, которые им посылают другие клетки. Вот и все. А как декодировать эти сигналы? Они объединяются, для того, чтобы создать эту симфонию? Или как изобрести что-то или доказать какую-то теорему? Это та загадка, над решением которой мы бьемся, пытаясь понять, как это происходит». Для этого нужно понять, как работает сразу же несколько клеток одновременно. В идеале надо иметь мозг, в котором можно увидеть все клетки и тогда можно будет обратиться к нейрональным культурам. М.Б.: «Нейрональная культура – это клетки, которые мы достали из мозга и посадили в чашку (в питательную среду). Они там растут. И мы знаем, что они начинают там образовывать сети и проявлять спонтанную электрическую активность. Мы используем в нашей экспериментальной работе следующие чашки. Это круглая камера, в которую мы высаживаем клетки. Там же находится питательная среда. А по краям квадратной матрицы находятся контакты, к которым подведены электроды, расположенные в центре чашки. Дно чашки покрывается специальным раствором, который заставляет клетки прилипать ко дну. Таким образом, клетки не плавают в питательной среде. Если этого покрытия не будет, то клетки начнут образовывать скопления, потому что у них есть такая генетическая потребность. Они слипаются и образуют так называемые нейросферы, которые плавают там. И чтобы этого избежать, мы покрываем дно. И клетки прилипают ко дну. А если они плавают, мы не можем измерить их электрическую активность, потому что не можем подвести электрод. А так клетки распластываются либо монослоем, либо в две – три клетки. И тогда все эти клетки видны под микроскопом. Мы сможем там высадить 5 -10 тысяч клеток. Хотя, конечно, в таком количестве клеток сложно разбираться. Но все-таки, сравнивая с миллионами клеток в мозге, это гораздо проще. Соответственно, мы можем регистрировать, что происходит с этими клетками с точки зрения их электрической активности. Это важно, потому что клетки объединяются за счет электрической активности. При помощи электричества они выбрасывают химические послания друг другу. И когда клетка активизировалась, мы знаем, что одна клетка что-то передала другой. Очевидно, если мы хотим строить интеллектуальную систему и понять, как она решает какую-то задачу, то мы ничего не добьемся, просто посадив клетки в чашку. Там есть какая-та активность, и не более того. Если посмотреть в микроскоп на высаженные в чашку клетки, они все лежат сначала отдельными кружочками. Это диссоциированные культуры. Диссоциированная культура, когда мы достаем клетки из мозга, разрываем между ними связи и высаживаем их на поверхность. Они сначала растут на поверхности. А через два – три дня они выпускают отростки и начинают друг с другом соединяться, ощупывать друг друга и устанавливать контакты. Когда они эти контакты уже установили, передают через эти контакты друг другу сообщения. Можно сказать, что у них страх одиночества. И они пытаются разговаривать друг с другом. Получается социальная сеть. Проблема в том, что мы не понимаем, что там происходит. Объединившиеся клетки живут какой-то своей жизнью. Мы не знаем, о чем они, объединившись в мозг, думают. Но мы хотим понять, как нейронные сети к чему-то адаптируются. Чтобы это понять, нам нужно поставить перед нейронной сетью задачу, которую она будет решать. Тогда мы будем результат решения этой задачи. И поймем, что в этом моменте сеть обучилась, а в этом – еще нет». Кто все эти люди У Бурцева, так же, как у многих других, область дисциплинарная, и в ней тоже совмещается биология, математика и физика. Точнее даже люди из Computer Science, умеющие абстрактно мыслить, биологи, умеющие делать что-то руками. Часто люди переходят из одной области в другую. М.Б.: «Например, если я занимаюсь машинным обучением, я знаю, что такое искусственная нейронная сеть. Я могу их программировать, построить программу, которая будет распознавать изображения. Но, если я хочу развивать эти алгоритмы, видеть, куда они могут двигаться дальше, мне нужно знать, как работают реальные нейроны. В общем, почувствовать, что это такое. Опыт, который я получу при работе с реальными нейрональными культурами и с реальными нейронными сетями, может оказаться неоценимым. По моему опыту, специалистов с теоретической стороны в исследовании нейроинтеллектуальных систем больше среди физиков и специалистов из Computer Science. Казалось бы, если у нас междисциплинарная аудитория, то должна быть оппозиция между биологами, с одной стороны, физиками и математиками – с другой. На самом деле ее как таковой не существует. Те биологи, которые занимаются экспериментами, нуждаются в методах для анализа и обработки данных. Но у них может не хватать навыков с инструментальной точки зрения. Здесь они обращаются за помощью к физикам и математикам, которые понимают, как эти данные можно лучше обработать и представить. То есть, физики и математики в данном случае оказывают не концептуальную, а техническую помощь. И наоборот. Когда физик пытается делать эксперимент с клетками, очевидно, что ему нужно помочь, рассказать, что сделать и помогать делать этот эксперимент. То есть, здесь взаимовыгодное сотрудничество». И куда потом Главным приложением исследования нейроинтеллектуальных систем являются фармакология и медицина. Второе – это попытка построения интеллектуальных систем. Последнее направление и есть деятельность лаборатории Бурцева. М.Б.: «Первый слой этого направления деятельности связан с тем, чтобы научить клетки управлять реальным роботом. Мы будем запускать робота под воду, в вулкан или мусор собирать с улицы, решим миграционную проблему. Но пока непонятно, как это реализовать с точи зрения технологий. Во-первых, нам нужно все время поддерживать стерильные условия. Во-вторых, постоянно менять питательные вещества. В-третьих, предотвратить тряску и стуки. В-четвертых, то, чему мы сейчас можем научить культуру – это очень ограниченные вещи. Мы не знаем, насколько мы можем дальше продвинуться». Биомедицинские исследования в России мало развиты, и рынок специалистов невелик. Но, по мнению Михаила, человек, поработавший в данной области, может достаточно легко себе найти применение в других странах. Он может пойти, например, в сторону фармакологии, то есть развивать нейрогибридные системы (тестирование различных препаратов; исследования препаратов, связанных с лечением дегенеративных заболеваний). С другой стороны, есть нейронаучные исследования. Или приложения, связанные с машинным обучением. В любом случае, все эти области помимо фундаментальных исследований имеют большое поле для прикладных разработок." Источник: habrahabr.ru Комментарии: |
|