Австралийская лаборатория Cortical Labs работает над «святым граалем» искусственного интеллекта: общий искусственный интеллект.

Когда вы думаете о компьютерном чипе, на ум приходят, скорее всего, кремний, медь и пластик. Амбициозный стартап из Австралии добавляет новый ингредиент: клетки человеческого мозга.

Cortical Labs, компания из Мельбурна, поддерживаемая одним из крупнейших венчурных инвесторов страны Blackbird Ventures, недавно опубликовала работу с описанием своего нового чипа. Клетки на чипе, подключенные к компьютеру, получившие название DishBrain, научились играть в классическую аркадную игру Pong. Более того, нейроны улучшили свою производительность после получения обратной связи о результатах своей игры.

«DishBrain - это революционная технология, которая позволяет нам исследовать интеллектуальные свойства живых нейронов вне тела в чашке Петри», - сказал Nikkei Asia соучредитель Cortical Labs Хон Вен Чонг.

Чип компании является доказательством концепции гибридных нейронно-кремниевых вычислительных чипов, которые могут проложить путь для появления более умных и эффективных систем искусственного интеллекта. Такие устройства также могут помочь ученым лучше понять загадки мозга и разработать лекарства для лечения неврологических заболеваний.

«Мозги на чипе» привлекательны по многим причинам», - сказал Карл Фристон, нейрофизик-теоретик из Университетского колледжа Лондона в Великобритании, который сотрудничает с Cortical Lab. «Путь к созданию искусственного интеллекта полон сложностей, перед которыми многие люди пасуют».

Целью Cortical Labs является создание общего искусственного интеллекта - ИИ, который может выполнять задачи наравне или лучше, чем люди. Вдохновение для создания компании пришло к ее основателям в 2018 году под влиянием Джеффри Хинтона, пионера искусственного интеллекта, которого они увидели на одном из саммитов.

«Примерно в то же время Джеффри Хинтон написал о том, что сообществу искусственного интеллекта необходимо возобновить взаимодействие с сообществом нейробиологов, чтобы достичь следующего уровня», - вспоминает Чонг.

Он и его соучредитель Энди Китчен приняли этот совет близко к сердцу. «Нам пришло в голову, что у биологии может быть решение, ведущее к «святому Граалю» общего искусственного интеллекта», - сказал Чонг.

Ученые создали Cortical Labs в июне 2019 года. С тех пор компания привлекла более 2,25 миллиона австралийских долларов (1,6 миллиона долларов), примерно половину от Blackbird Ventures, а другую половину - от частных инвестиционных компаний и бизнес-инвесторов.

Подход DishBrain к проблеме общего искусственного интеллекта не уникален. «Идея живых нейронов, смешанных с полупроводниковыми чипами, витала в воздухе в течение последних 20 лет», - сказал Халед Н. Салама, компьютерный инженер из Университета науки и технологий Саудовской Аравии имени короля Абдуллы, который не участвует в работе Cortical Labs. Но пока это никому не удавалось, признает он.

Такуя Исомура из Токийского центра исследований мозга RIKEN подошел ближе всех. В 2015 году он продемонстрировал, как культивируемые нейроны на кремниевом чипе способны на «эффект коктейльной вечеринки»: способность отфильтровывать и фокусироваться на отдельном звуковом сигнале среди какофонии фонового шума.

По словам Бретта Кагана, главного научного сотрудника Cortical Labs, предыдущие устройства «мозг на чипе» просто считывали электрическую активность нейронов. «Но эти устройства не работали в реальном времени в виртуальном мире, поэтому не могли продемонстрировать интеллект или действовать автономно», - сказал он. Каган описал эти более ранние попытки как «просмотр снов спящих нейронов». Для сравнения, DishBrain позволяет нейронам «проснуться и приступить к работе».

Под работой он подразумевает, что нейроны в системе могут обрабатывать информацию, которую они получают о своих действиях в окружающей среде и соответственно реагировать.

Чтобы создать DishBrain, команда Cortical Labs сначала преобразовала стволовые клетки - те, которые могут быть преобразованы в клетки любого типа, в клетки мозга. Затем они перенесли до миллиона нейронов на массив микроэлектродов размером с отпечаток пальца, состоящий из более чем 26000 сенсоров.

При подключении к внешнему компьютеру сенсоры передавали электрические сигналы нейронам, имитируя игровую среду игры Понг. «Нейроны верят, что они ракетка и живут в мире, в пространстве которого прыгает мяч», - сказал Чонг. «Затем мы тренировали систему, чтобы ракетка останавливалась в нужном месте, чтобы отражать мяч и игра продолжалась».

DishBrain принимал собственные решения о том, как двигаться, которые он передавал компьютеру через датчики. Затем компьютерная программа предоставляла обратную связь, говоря: «Ваше действие заставило ракетку двигаться в этом направлении, а мяч - в этом направлении», - сказал Каган. «Итак, вы делаете это снова и снова и в конечном итоге вы получаете цикл действие-восприятие».

В экспериментальных играх команда провела более 4000 сессий, обучение улучшилось «наиболее резко в первые 5 минут и стабилизировалось после 15», - сказал Каган. Чем больше нейроны играли в игру, тем меньше они совершали промахов, при этом производительность со временем улучшалась примерно на 67%.

Важно отметить, что исследователи обнаружили, что, когда DishBrain получал сенсорную информацию о том, где находится мяч, но не получал никакой информации о том, насколько хорошо он играет, никакого существенного обучения не происходило.

«Мы видели очень ранние свидетельства того, что эти простые культуры проявляют некоторые признаки любопытства. Есть что-то, что заставляет их искать информацию, что довольно интересно», - сказал Каган.

По словам Фристона, одна из причин растущего интереса к нейронам на чипе заключается в том, что они создают «гораздо более эффективный способ выполнения вычислений».

Существующие технологии искусственного интеллекта требуют огромного количества энергии. Одно исследование 2019 года показало, что обучение обычного ИИ стандартной системе обработки языков приводит к выбросу примерно 635 кг углекислого газа, что эквивалентно перелету туда и обратно между Токио и Хошимином.

«Задачи, которые вы можете выполнять с помощью человеческого мозга, намного дешевле с точки зрения мощности», - сказал Салама. «То, что мозг может сделать за несколько секунд, суперкомпьютер сделает за час».

Задействование живых нейронов может быть полезно в ситуациях, когда важны быстрые вычисления и вычислительная мощность, например, в автономных автомобилях. Есть также и другие потенциальные исследовательские приложения.

DishBrain «заполняет фундаментальный пробел, которого не хватает, когда мы пытаемся изучить неврологические или психические заболевания», - сказал Марк Коттер, нейрохирург из Кембриджского университета. Культивированные клетки мозга могут дать важную информацию о болезнях Паркинсона, Альцгеймера и других заболеваниях, чего не могут сделать животные модели, и менее инвазивным способом, чем прямое зондирование мозга.

«Я очень рад за DishBrain, потому что, как только вы сможете сделать эту систему действительно последовательной и воспроизводимой, у вас будет платформа, которая позволит вам изучить, что в мозгу идет не так с точки зрения обработки информации», - сказал Коттер. Однако он высказал предостережение. «Я думаю, что самое сложное - превратить концепцию в действительно масштабируемый продукт. Это важнейшая цель, которую нельзя недооценивать».

Другие эксперты сомневаются в возможности использования живых нейронов для соединения с микросхемами.

«Обратной стороной является то, что их нужно кормить и тщательно поддерживать окружающую среду, в том числе избегать бактериального заражения, химического дисбаланса, температурных изменений», - сказал Андре ван Шайк, инженер нейроморфных систем из Университета Западного Сиднея. «Обычно для этого нужны громосткие машины, которые намного больше, чем сам чип и потребляют гораздо больше энергии».

Для сравнения, искусственные нейроны в таком обслуживании не нуждаются. Это объясняет, почему другие ученые в этой области не идут по такому пути.

Чипы IBM TrueNorth содержат 1 миллион цифровых нейронов с 256 миллионами соединений. Intel также разрабатывает свои собственные чипы под названием Loihi, которые, по их словам, могут быстро обнаруживать сенсорные сигналы, такие как жесты, звуки и даже запахи.

Исомура, исследователь из RIKEN, также задается вопросом, насколько сложными могут быть такие микросхемы. «На мой взгляд, высший предел сложности, которую может выполнять кремниевый чип, весьма ограничен, поскольку он выполняет только простые задачи», - сказал он. Отчасти это связано с тем, что живые нейроны имеют свои собственные сложные связи, которые трудно воспроизвести за пределами мозга, объяснил он.

На эти соединения «влияют и воздействуют мириады молекулярных каскадов, на создание которых у матери-природы потребовались миллиарды лет», - сказал Навид Сайед из Канадского университета Калгари, который первым успешно подключил клетки мозга к кремниевому чипу в 2010 году. «Это невозможно воссоздать в чашке Петри".

Еще один серьезный недостаток прототипа DishBrain заключается в том, что его нейроны существуют в двухмерном слое. «Одним из преимуществ биологического мозга является способность строить сети в трехмерном пространстве», - сказал ван Шайк. «Но размещение биологических нейронов на 2D-чипе, похоже, лишает этого преимущества».

Cortical Labs признают этот факт и работают над системой трехмерных биологических нейронных сетей, которые будут иметь «экспоненциально бОльшую вычислительную мощь», - сказал Чонг.

Заглядывая в будущее, он больше всего воодушевлен практическим применением DishBrain, в частности, универсальным использованием. Он предполагает, что творение его компании позволит делать аватары или будет встроено в роботов (каких именно аватаров имел в виду Чонг, он так и не пояснил - прим. перев.).

«Если эта технология действительно будет реализована, гаджеты смогут общаться с нами или работать за нас. Мы думаем, что это изменит мир».

Источник: vk.com

Комментарии: