И не от мира этого: ученые сделали искусственный головной мозг из серебра и принудили его обучаться

    Крохотная самоорганизованная паутину искусственных синапсов помнит свои переживания и может предпринимать ординарные задачки. Ее авторы уповают, что когда-нибудь на базе сего искусственного головного мозга будут сделаны прибора, по собственной энергоэффективности и не уступающие вычислительной мощности головного мозга. Вообщем, мозги, ежели погрузить них заслуги в мышлении и решении неурядиц, совершенны в своей энергоэффективности. Для работы головному мозгу надо столько же энергии, сколько поглощает 20-ваттная лампа накаливания. А уж один из мощнейших и быстрейших суперкомпьютеров во всем мире, персональный компьютер K в Кобе, Япония, потребляет перед началом 9,89 мегаватта энергии ­– приблизительно столько же, сколько и 10 000 домов. Однако в 2013 году, даже с этакий энергией, машинке потребовалось 40 минут, дабы смоделировать 1% активности людского головного мозга в протяжении 1 секунды.

    И вот инженеры-исследователи из Калифорнийского колледжа NanoSystems при Калифорнийском институте в Лос-Анджелесе уповают потягаться с вычислительной и энергоэффективной возможностями головного мозга, благодаря системам, кои отражают структуру головного мозга. Они производят прибор, может быть, первое в собственном роде, которое «вдохновлено мозгом генерировать характеристики, кои дозволяют головному мозгу выполнять то, что он делает», разговаривает Адам Стиг, исследователь и доцент колледжа, руководящий проектом наряду с Джимом Гимжевски, доктором химии в Калифорнийском институте в Лос-Анджелесе.

    Них прибор вконец и не похоже на нормальные компы, в базе которых лежат маленькие провода, отпечатанные на кремниевых микросхемах в высокоупорядоченных схемах. Текущая экспериментальная версия воображают собой решетку 2 х 2 миллиметров из серебряных нанопроводов, соединенных искусственными синапсами. В отличие от кремниевой схемы с ее геометрической точностью, это же прибор переплетено как только «хорошо перемешанное блюдо спагетти», разговаривает Стиг. Причем ее узкая структура организована из произвольных хим и электронных действий, а уж и не спроектирована кропотливым образом.

    По собственной трудности эта серебряная паутину припоминает головной мозг. На квадратный сантиметр решетки приходится млрд искусственных синапсов, что на несколько порядков различается от настоящего головного мозга. Электронная активность паутине а также показывает свойство, неповторимое для сложноватых систем вроде головного мозга: «критичность», состояние меж порядком и хаосом, указывающее на наивысшую эффективность.

    Эта паутину очень переплетенных нанопроводов может высмотреть беспорядочной и произвольной, однако ее структура и поведение напоминают поведение нейронов головного мозга. Ученые из NanoSystems разрабатывают ее как только устройство-мозг для обучения и вычислений

    Наиболее тамошнего, подготовительные опыты отображают, что эта нейроморфная (другими словами схожая на головной мозг) серебряная проволочная решетка владеет наибольшим многофункциональным потенциалом. Она уже может делать ординарные учебные и логические операции. Она может очищать принимаемый сигнал от ненужного шума, а уж это же значимая способность для определения голоса и схожих задач, кои вызывают трудности у классических компов. И ее существование обосновывает принцип, что в один великолепный денек станет может быть производство механизмов с энергоэффективностью, закадычной к энергоэффективности головного мозга.

    В особенности интересно эти достоинства смотрятся на фоне приближающегося предела миниатюризации и эффективности кремниевых процессоров. «Закон Мура мертв, полупроводники все больше и не умеют становиться все меньше, а уж люди начинают голосить, дескать, что все-таки нам делать», разговаривает Алекс Нюджент, CEO предприятия Knowm, занимающейся нейроморфными вычислениями не участвовавшей в проекте Калифорнийского вуза. «Мне нравится эта мысль, это же направление. Нормальные вычислительные платформы в млрд раз наименее эффективны».

    Тумблеры в участия синапсов

    Когда Гимжевски начал ишачить над собственным проектом с серебряной решеткой 10 годов назад, его заинтересовывала совсем и не энергоэффективнось. Ему же существовало скучновато. Используя сканирующий туннельный микроскоп для исследования электроники на атомных масштабах в течение 20 лет, он, в конце концов, произнес: «Я утомился от совершенства и четкого контроля и немного подустал от редукционизма».

    Редукционизм, стоит ли предполагать, покоится в базе любых современных процессоров, когда сложноватые явления и схемы можно растолковать с помощью простейших явлений и частей.

    В 2007 году ему же предложили заняться исследованием отдельных атомных коммутаторов (либо тумблеров), разработанных группой Масакадзу Аоно из Интернационального центра материалов на наноархитектонике в Цукубе, Япония. Эти коммутаторы содержали этот же ингредиент, который окрашивает серебряную ложку в темный цвет, когда она касается яички: сульфид железа, пережатый в сендвиче меж жестким чугунным серебром.

    Подача напряжения на прибора подталкивает положительно заряженные ионы серебра в сульфиде серебра к слою серебряного катода, где те самый восстанавливаются перед началом чугунного серебра. Атомные нитки серебра увеличиваются, в конечном счете закрывая просвет меж чугунными серебряными сторонами. Тумблер включен, и ток может течь. Реверсирование тока имеет обратный спецэффект: серебряные мосты сокращаются, а уж тумблер выключается.

    Но скоро опосля разработки переключателя группа Аоно начала следить удивительное поведение. Чем почаще употреблялся тумблер, тем самым легче он врубался. Ежели же он энное время и не употреблялся, он мал-помалу выключался без помощи других. По большому счету, тумблер помнил собственную историю. Аоно и его коллеги а также нашли, что тумблеры, похоже, вели взаимодействие вместе, эдак что включение единого переключателя время от времени перекрыло либо выключало остальных вблизи.

    Большая часть в группе Аоно желало соорудить эти странноватые характеристики вне тумблеров. Однако Гимжевски и Стиг (который только-только оформил врачебную степень в группе Гимжевского) вспомянули об синапсах, тумблерах меж нервными клеточками в людском головном мозге, кои а также обменивают взаимоотношения с получением эксперимента и взаимодействием. И эдак родилась мысль. «Мы поразмыслили: посему бы и не попытаться реализовать все это же в структуре, напоминающей кору головного мозга млекопитающего, и исследовать ее?», разговаривает Стиг.

    Производство этакую сложноватую структуру точно существовало мудрено, однако Стиг и Одриус Авиценис, который только-только присоединился к группе в качестве аспиранта, разработали для сего протокол. Выливая нитрат серебра на крохотные медные сферы, они могли вызвать рост микроскопически тоненьких пересекающихся серебряных проводов. Потом они могли пропустить сквозь эту решетку серный газ, дабы сделать слой серебристого сульфида меж серебряными проводами, как только в начальном атомном переключателе команды Аоно.

    Самоорганизованная критичность

    Когда Гимжевски и Стиг поведали иным об собственном проекте, никто и не поверил, что это же сработает. Некие сообщили, что прибор продемонстрирует один тип статической активности и на нем осядет, вспоминает Стиг. Альтернативные представили обратное: «Они разговаривали, что переключение станет каскадным и вся конструкция ординарно сгорит», разговаривает Гимжевски.

    Однако прибор и не расплавилось. Наоборот, когда Гимжевски и Стиг следили за ним сквозь инфракрасную фотокамеру, входной ток продолжал поменять пути, которыми проходил сквозь прибор — доказывая, что активность в паутине существовала и не локализована, а уж быстрее распределена, как только в головном мозге.

    В один прекрасный момент осенним утром в 2010 году, когда Авиценис и его сотрудник Генри Силлин увеличивали входное напряжение в устройстве, они неожиданно увидели, что выходящее напряжение начало произвользым образом сомневаться, как будто решетка проводов оживилась. «Мы уселись и смотрели на это же, мы были в шоке», разговаривает Силлин.

    Они догадывались, что отыскали кое-что увлекательное. Когда Авиценис проанализировал заданные мониторинга за некоторое количество дней, он нашел, что паутину оставалась на одном и фолиант же уровне активности в течение маленьких периодов почаще, чем в течение долговременных. Потом они нашли, что маленькие области активности наиболее всераспространены, чем большие.

    «У меня челюсть отвисла», разговаривает Авиценис, так как они в первый раз извлекли из собственного прибора степенной закон. Степенные законы обрисовывают математические взаимоотношения, в каких одна переменчивая меняется как только степень альтернативный. Они используются к системам, в каких наиболее большие масштабы, наиболее долгосрочные действия наименее всераспространены, чем маленькие и поболее краткие, но всераспространены не случаем. Пер Бак, датский физик, почивший в 2002 году, в первый раз предложил степенные законы как только отличительные черты любых сортов сложноватых динамических систем, кои умеют организовываться на большенных масштабах и длинноватых дистанциях. Этакое поведение, рассказывал он, показывает, что непростая система балансирует и работает на позолоченный середине меж порядком и хаосом, в состоянии «критичности», и все ее части ведут взаимодействие и сопряжены ради наибольшей эффективности.

    Как только и предвещал Бак, степенное поведение наблюдалось в головном мозге человека: в 2003 году Дитмар Пленц, нейрофизиолог Государственного колледжа здоровья, следил, что группы нервных клеток активировали альтернативные, кои, в собственную очередь, активировали альтернативные, часто запуская системные каскады активаций. Пленц нашел, что размеры этих каскадов следуют рассредотачиванию по степенному закону, и головной мозг вправду орудовал таким макаром, дабы максимизировать распространение активности, и не рискуя утратить контроль над ее распространением.

    Тамошний факт, что прибор Калифорнийского вуза а также показало степенной закон в воздействии, это же максимально немаловажно, разговаривает Пленц. Так как из сего следует, что, как только и в головном мозге, у него существуют плоский баланс меж активацией и торможением, который держит в работе сумму его элементов. Активность и не угнетает сет, да и и не прекращается.

    Позже Гимжевски и Стиг отыскали очередное сходство меж серебряной паутиной и мозгом: определенно эдак же, как только спящий человечий головной мозг показывает все меньше маленьких каскадов активации, чем бодрствующий головной мозг, состояние коротенькой активации в серебряной паутине становится наименее общераспространенным при наиболее малорослых входных энергиях. В неком роде, уменьшение энергопотребления в прибор может сделать состояние, напоминающее спящее состояние людского головного мозга.

    Обучение и вычисления

    И вот вопросец: ежели паутину серебряных проводов владеет качествами, схожими на характеристики головного мозга, может ли она предпринимать вычислительные задачки? Подготовительные опыты продемонстрировали, что ответ — да, хотя прибор, конечно же, к тому же отдаленно и не сопоставить с обыденным персональным компьютером.

    Во-первых, программного обеспечения нет. Заместо сего исследователи задействуют тамошний факт, что паутину может искажать входящий сигнал разнообразными путями, зависимо от тамошнего, где измеряется выход. Это же дает потенциальное пользование для определения голоса либо изображения, так как прибор обязано иметь вероятность очищать гулкий входящий сигнал.

    Из сего а также следует, что прибор можно применять для эдак именуемых резервуарных вычислений. Так как один ввод может, в принципе, генерировать не мало, миллионы различных выводов (отсюда и резервуар), юзеры умеют выбирать либо сочитать выводы эдак, дабы результатом предстало хотимое вычисление вводных. К примеру, ежели провоцировать прибор в двух различных пространствах сразу, существуют шанс, что один из миллионов различных выводов будет представлять сумму двух вводных.

    Задачка заключается в том, дабы определить правильные выводы и декодировать них, также узнать, как только предпочтительнее кодировать информацию, дабы паутину могла ее осознавать. Предпринять это же можно будет за счет обучения прибора: методом прогона задачки сотки либо тыщи раз, первым делом с одним типом ввода, потом с иным, и сопоставления, какой же вывод предпочтительнее совладевает с задачей. «Мы и не программируем прибор, однако избираем оптимальный метод кодировать информацию эдак, дабы поведение паутине существовало полезным и интересным», разговаривает Гимжевски.

    В работе, которая вскоре будет размещена, ученые скажут, как только научили паутину проводов осуществлять ординарные логические операции. И в неопубликованных опытах они научили паутину предпринимать элементарную задачку на память, которую привычно задают крысам (Т-лабиринт). В тесте Т-лабиринта крыса вознаграждается, ежели выполняет верный поворот в ответ на свет. Имея свою версию для обучения, паутину может выполнять верный выбор в 94% случаев.

    До сего времени эти результаты были менее чем подтверждением принципа, разговаривает Нуджент. «Маленькая крыса, принимающая решение в Т-лабиринте, ни разу и не приближается к чему-то из области машинного обучения, что может оценивать свои системы» на классическом персональном компьютере, разговаривает он. Он колеблется, что из сего прибора можно предпринять нужный чип в наиблежайшие пару лет.

    Однако потенциал громаден, подчеркивает он. Так как паутину, как только и головной мозг, и не делит обработку и память. Классическим компам нужно транслировать информацию меж разнообразными областями, кои возделывают две этих опции. «Вся эта лишняя коммуникация скапливается, так как проводам востребована энергия», разговаривает Нуджент. Взяв классические компы, вы обязаны могли быть обесточить Францию, дабы смоделировать комплексный человечий головной мозг в благопристойном разрешении. Ежели прибора вроде серебряной паутине сумеют предпринимать задачки с эффективностью алгоритмов машинного обучения, действующих на классических персональных компьютерах, они сумеют использовать в млрд раз все меньше энергии. А уж далее дело за малым.

    Выводы ученых а также подтверждают воззрение, что при правильных обстоятельствах умственные системы умеют формироваться методом самоорганизации, и не имея какого-нибудь шаблона либо процесса для них разработки. Серебряная паутину «возникла спонтанно», разговаривает Тодд Хилтон, прошлый менеджер DARPA, поддержавшего проект на ранешних шагах.

    Гимжевски полагает, что паутину серебряных проводов либо аналогичные прибора умеют предстать предпочтительнее классических компов в прогнозировании сложноватых действий. Классические компы моделируют мир уравнениями, кои частенько лишь на глазок обрисовывают сложноватые явления. Нейроморфные паутине на атомных тумблерах сглаживают свою внутридомовую структурную сложность с явлением, которое моделируют. И они а также проделывают это же резво — состояние паутине может сомневаться со скоростью перед началом десятков тыщ конфигураций за секунду. «Мы используем сложноватую систему для осознания сложноватых явлений», разговаривает Гимжевски.

    Сначала сего года на заседании Южноамериканского хим сообщества в Сан-Франциско Гимжевски, Стиг и них коллеги предположили результаты опыта, в процессе коего они скормили прибору первые три года шестилетнего набора заданных об дорожном движении в Лос-Анджелесе, в форме серии импульсов, указывающих количество проезжающих машин в час. Сквозь сотки часов обучения вывод, в конце концов, предсказал статистическую тенденцию второй половины набора заданных, и полностью хорошо, хотя прибору его и не отображали.

    Может быть, в один прекрасный момент, шутит Гимжевски, он употребляет паутину для прогнозирования фондового базара.