Научно-образовательный портал

«Нaшe знaниe o тoм, кaк oргaнизoвaн мoзг, трeщит пo швaм». И xoтя цeль прoeктa Microns вeсьмa тexнoлoгичнa —   IARPA финaнсируeт исслeдoвaния, кoтoрыe мoгут привeсти к инструмeнтaм aнaлизa дaнныx для oргaнoв рaзвeдки, ну и другим, кoнeчнo, — пaрaллeльнo с этим учeныe пoлучaт дaнныe o рaбoтe мoзгa. Пoстрoив мaшину, кoтoрaя спoсoбнa мыслить, учeныe нaдeются рaскрыть сeкрeты сaмoй мысли. Нeйрoбиoлoги пoкa нe сoвсeм пoнимaют, чтo дeлaют пeтли oбрaтнoй связи, xoтя знaют, чтo тe имeют вaжнoe знaчeниe для нaшeй спoсoбнoсти фoкусирoвaть внимaниe. Сoврeмeнныe нeйрoнныe сeти «oснoвaны нa тoм, чтo мы знали о мозге в 1960-х», говорит Терри Сейновски, вычислительный нейробиолог из Института Солка в Сан-Диего, разработавший первые алгоритмы нейронных сетей с Джеффри Хинтоном, ученым из Университета Торонто. Листья, например, обычно появляются на ветвях. «Люди намного, намного более универсальны, — говорит Тай Синг Ли, ученый и нейробиолог из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге. Рисунок в книжке — замерший силуэт простых линий, а живое существо — шедевр из цвета, текстуры, движений и света. Каждый модуль состоит приблизительно из 100 000 нейронов, выстроенных в сложную сеть взаимосвязанных клеток. «Впервые в истории мы получили возможность опрашивать эти модули вместо того, чтобы просто гадать на содержании, — говорит Фогельштейн. Комплексная анатомия пяти нейронов (слева вверху) может быть сведено к простой схематической диаграмме (справа вверху). Сила этого подхода в его эффективности — он требует меньше вычислений, чем непрерывное воссоздание каждого момента времени. Исследователи сосредоточат внимание на той части коры, которая отвечает за зрение. В частности, поможет подтвердить, действительно ли мозг работает путем анализа через синтез — что он сравнивает свои прогнозы о мире с поступающими данными с наших органов чувств. «У нас до сих пор нет полного перечня частей, составляющих кору, вида отдельных клеток, их связей, — говорит Кох. Да и всех этих миллионов картинок с кошками в Интернете не было. Это покажет, что ключевой ингредиент в рецепте сознания — это постоянно меняющаяся смесь воображения и восприятия. Прослойка в три миллиметра толщиной состоит из серии повторяющихся модулей, или микросхем, подобно массиву логических вентилей в компьютерном чипе. «Зрение кажется простым — просто открой глаза — но научить компьютеры делать то же самое весьма сложно», говорит Дэвид Кокс, нейробиолог из Гарвардского университета, возглавляющий одну из команд IARPA. — Мы хотим осуществить революцию в машинном обучении с помощью обратной инженерии алгоритмов и вычислений мозга». Во многом это микропроцессор мозга. Часть популярности теории анализа через синтез лежит и в том, что она дает основание для всех этих повторяющихся соединений. «Сейчас машине не хватает воображения и самоанализа. Группа Кокса видит в мозге некий физический движок, использующий существующие физические модели для имитации мира таким, каким он должен выглядеть. Мы можем запросто понять важнейшие особенности объекта из простых примеров и применить это знание к чему-то незнакомому. Никто пока не пытался реконструировать часть мозга   в таких масштабах. Ключ к тайне сознания
Как и все программы IARPA, проект Microns — это высокий риск. — Мы все еще гибче в мышлении, умеем предвидеть, представлять и создавать будущие события». Не зная всех составных частей, «мы, возможно, упускаем красоту этой структуры». — Мозг — это сотни систем, специализированных для различных функций». В конце концов, программа признает в серии цветных пикселей кошку. Вместе они разрабатывают алгоритмы на основе изученного. Команда Кокса, например, нарежет ткани мозга на слои тоньше человеческого волоса и проанализирует каждый ломтик с помощью электронной микроскопии. Его группа будет проверять разные гипотезы о том, как разные части схемы учатся сообщаться. Но более мелкомасштабные усилия показали, что такие карты могут пролить свет на внутреннюю работу коры головного мозга. И это на порядок больше, чем самая полная и большая карта переплетений мозга на сегодняшний день, которая была опубликована в июне прошлого года и на создание которой ушло около шести лет. Если пропустить электрический ток через нейрон 2, он активируется, запуская электрический заряд в двум клеткам ниже по курсу, нейронам 1 и 5 (внизу)
Толиас и его коллеги уже   попробовали на вкус такой подход. Оно выглядит по-разному, если смотреть с разных сторон, и способно менять форму, положение, ракурс. Возможно, схема обратной связи в один прекрасный день наделит машины чертами, которые мы считаем уникальными для людей. «Теперь задача заключается в том, чтобы выяснить, что эти правила связи означают алгоритмически, — говорит Толиас. Ученым предстоит иметь дело с огромными объемами данных —   1-2 петабайт данных на кубический миллиметр мозга. Успешный алгоритм позволит выявить важные истины о том, как мозг наделяет этот мир смыслом. К следующему лету каждому из этих алгоритмов будет приведен пример незнакомой вещи, чтобы тот обнаружил ее проявления в тысячах изображений в незнакомой базе данных. Времени очень мало. Все три группы будут контролировать нейронную активность десятков тысяч нейронов в целевом кубе мозга. В работе, опубликованной в Science в ноябре, они картировали связи 11 000 нейронных пар, обнажив пять новых типов нейронов. Они помогают нам слушать голос по телефону, не отвлекаясь на звуки города, например. Затем запрограммируют эти правила в симуляции и измерять, насколько хорошо моделирование соответствует реальному мозгу. Они помогают мозгу сравнивать свои прогнозы с реальностью. Согласно этой идее, мозг делает предсказания о том, что произойдет в ближайшем будущем, а затем сверяет эти предсказания с тем, что видит. Андреас Толиас и его коллеги составили карту соединений пар нейронов и записали их электрическую активность. Они в значительной степени ограничены изучением мозга в мельчайших масштабах: в десятки или сотни нейронов. Также неясно, смогут ли уроки, извлеченные из небольшого куса мозга, намекнуть на более крупные таланты мозга. — Какой тип вычислений они проводят?». — Разные команды имеют различные догадки о том, что внутри». Нейронные сети на базе настоящих нейронов
Искусственный интеллект на основе мозга — идея далеко не новая. (Группа Толиаса определяла свои клетки на основе нейронной анатомии, а не функции, в отличие от группы Вей Ли). Ученые имеют лишь примерное представление о том, как эти модули выглядят и как функционируют. Но в то время ученым этой области не хватало вычислительной мощи и данных о том, как сделать алгоритмы эффективными. Я считаю, что схема обратной связи позволит нам воображать и самоанализировать на самых разных уровнях», говорит Тай Синг Ли. Но другие части мозга могут действовать совершенно по-разному. Каждый слой обучен распознавать определенные функции, вроде глаз или усов. И хотя нейронные сети пережили крупный ренессанс — в наше время уже сложно представить жизнь без программ распознавания голоса и лиц, а компьютер AlphaGo недавно обыграл лучшего в мире игрока в го — правила, которые используют нейронные сети для изменения своих связей, почти наверняка отличаются от тех, что использует мозг. В реальном мозге нейроны в одном слое коры связаны со своими соседями, а также с нейронами в слоях выше и ниже, образуя сложную сеть петель. Кох и его коллеги создают полную схему подключений небольшого кубика мозга — в миллион кубических микрон, это примерно одна пятисотая от объема макового зернышка. Тем не менее модули в разных регионах мозга специализированы под конкретные цели, такие как зрение, движение и слух. Каждая группа в настоящее время моделирует участок коры в беспрецедентных деталях. Новые технологии, предназначенные для отслеживания формы, активности и связанности тысяч нейронов, только сейчас позволили ученым начать анализ того, как клетки в пределах модуля взаимодействуют друг с другом; как активность в одной части системы может порождать активность в другой части. — Вот с этого и начал Толиас». В статье, опубликованной в журнале Nature в марте, Вей-Чунг Аллен Ли — нейробиолог из Гарвардского университета, работающий с командой Коха —   и его коллеги составили карту подключений 50 нейронов и более 1000 их партнеров. С картой и схемой активности в руках, каждая команда попытается понять базовые правила, управляющие схемой. Объединяя эту карту с информацией о работе каждого нейрона в мозге — некоторые реагируют на зрительный сигнал, например — ученые вывели простое правило анатомического соединения нейронов в этой части коры между собой. В этой крошечной порции содержится близко 100 000 нейронов, от 3 до 15 миллионов нейронных соединений, или синапсов, и достаточно нейронных переплетений, чтобы охватить крупный город, если их распутать и вытянуть. Мозговой процессор
Замысловатые складки, покрывающие поверхность мозга и образующие кору головного мозга (кортекс), буквально втиснуты в наши черепа. Среди тысяч нейронных связей группа Толиаса открыла три общих правила, которые определяют соединение клеток: некоторые общаются преимущественно с нейронами своего собственного типа; другие избегают свой собственный тип, общаясь преимущественно с другими типами; третья группа общается лишь с несколькими другими нейронами. Сама кора головного мозга состоит из повторяющихся звеньев, которые выглядят примерно одинаково. Затем используют различные методы, чтобы создать схему подключения этих клеток. Технологии, которые необходимы ученым для крупномасштабного картирования нейронной активности и переплетений, существуют, но никто не применял их в таких масштабах доныне.