Искусственный нейрон: шаг к роботам как люди

Ученые представили искусственный нейрон, способный имитировать различные области мозга. Это достижение приближает нас к созданию роботов, чьи способности к восприятию и реагированию будут схожи с человеческими.

Нейроморфные вычисления, стремящиеся наделить машины интеллектом, подобным человеческому, основаны на применении искусственных нейронов. Эти крошечные электронные схемы воспроизводят способ передачи сигналов между клетками мозга. Современные искусственные нейроны, однако, ограничены выполнением фиксированных задач и требуют объединения тысяч экземпляров для имитации даже простых функций мозга, что является энергозатратным и дорогостоящим процессом.

Прорыв в этой области демонстрирует международная исследовательская группа под руководством Университета Лафборо, в состав которой входят ученые из Института Солка и Университета Южной Калифорнии. Их новый искусственный нейрон, названный "транснейрон", обладает уникальной гибкостью: он может переключаться между функциями, характерными для нейронов, отвечающих за зрение, планирование и движение. Такая многофункциональность ранее считалась исключительной особенностью человеческого мозга.

"Является ли человеческий мозг загадочным устройством, недоступным нам, или мы однажды сможем воссоздать его с помощью электроники, а возможно, и построить нечто более мощное?" – задается вопросом профессор Сергей Савельев, эксперт по теоретической физике из Университета Лафборо и автор исследования. "Наше исследование приближает нас к ответу на этот вопрос. Мы показали, что один искусственный нейрон может быть настроен для воспроизведения поведения зрительных, моторных и премоторных нейронов. Это открывает путь к разработке электронных чипсетов, способных выполнять сложные функции, подобные мозговым – от интерпретации визуальной информации до управления движениями и действиями – все это в рамках компактных устройств, использующих всего несколько искусственных нейронов. В конечном итоге, это закладывает основу для создания более человекоподобных роботов."

Исследователи проверили точность имитации работы мозга, подавая электрические сигналы на транснейрон и анализируя генерируемые им импульсы. Результаты сравнивались с данными об импульсах реальных мозговых клеток, полученными от макак-резусов. Исследование было сосредоточено на трех ключевых областях мозга: обработке зрительной информации, контроле движений и подготовке к действию. Каждая область имеет свой уникальный паттерн импульсов. Примечательно, что путем изменения настроек устройства, один транснейрон смог воспроизвести все три типа импульсного поведения с точностью 70-100%.

"Наш мозг чрезвычайно эффективен, он способен выполнять сложные задачи, такие как распознавание лиц или управление движениями, потребляя при этом минимум энергии", – поясняет профессор Александр Баланов, профессор физики в Университете Лафборо. "Регулируя параметры наших электронных схем, например, изменяя напряжение, мы можем заставить один и тот же блок функционировать как различные нейроны мозга. Мы также знаем, что наши искусственные нейроны хорошо реагируют на изменения в окружающей среде, такие как давление и температура, что может быть использовано для создания искусственных сенсорных систем. Все это может привести к созданию будущих компьютеров, работающих значительно быстрее и потребляющих меньше энергии, и даже к созданию роботов, способных менять свое поведение в реальном времени, подобно живым организмам."

Важно отметить, что транснейрон не только имитирует поведение нейронов, но и выполняет вычисления подобно им. При изменении входных электрических сигналов, транснейрон корректировал частоту генерации импульсов, аналогично тому, как нейроны мозга изменяют свою активность в зависимости от входящих сигналов. При одновременной подаче двух сигналов, транснейрон реагировал по-разному в зависимости от их синхронности, что свидетельствует о его способности различать сигналы – функция, которая обычно требует совместной работы нескольких искусственных нейронов.

Транснейрон, как и другие искусственные нейроны, представляет собой миниатюрный электронный чип, имитирующий передачу сигналов между клетками мозга путем генерации электрических импульсов. Гибкость этого устройства обеспечивается новым компонентом – мемристором. Этот наноразмерный элемент изменяет свои физические свойства при прохождении электрического тока, что позволяет ему "запоминать" прошлые сигналы и адаптировать свою реакцию. В транснейроне поток электричества вызывает перемещение атомов серебра, формирующих и разрывающих микроскопические мостики, что приводит к генерации электрических импульсов. Изменения в окружающей среде мемристора, такие как температура, напряжение и сопротивление, влияют на характер импульсов. Это позволяет настраивать транснейрон для работы в режиме различных областей мозга без необходимости программного управления.

"Большая часть современного искусственного интеллекта работает на компьютерах, которые обрабатывают информацию принципиально иначе, чем наш мозг", – говорит доктор Сергей Гепштейн, эксперт по визуальному восприятию и визуально-управляемому поведению из Института Солка. "Ваш ноутбук или телефон обрабатывает информацию по строгой, пошаговой логике, в то время как мозг опирается на обширные сети нейронов, которые активируются в нерегулярных, часто непредсказуемых паттернах. Наш транснейрон приближает нас к созданию аппаратного обеспечения, которое не просто имитирует мозговую активность в программном обеспечении, но действительно работает по принципу, схожему с мозговым."

Следующим этапом исследований является создание "коры головного мозга на чипе" – интеграция множества транснейронов в связанные сети, способные к восприятию, обучению и управлению. Команда разработчиков полагает, что эта технология может революционизировать робототехнику, предоставив основу для создания искусственной нервной системы роботов, позволяющей машинам воспринимать мир, адаптироваться и реагировать на него подобно живым организмам.

"Эта работа – небольшой, но значимый шаг к созданию роботов с искусственными нервными системами", – отмечает профессор Джошуа Янг, эксперт по электротехнике и компьютерной инженерии из Университета Южной Калифорнии. "Такие системы позволят роботам учиться более эффективно, с меньшими затратами энергии, времени и данных. Они также смогут поддерживать непрерывное обучение на протяжении всего жизненного цикла, бесшовно адаптируясь по мере получения нового опыта. Эти преимущества и возможности остаются вызовом для современных систем искусственного интеллекта."

Доктор Павел Борисов, экспериментальный физик из Университета Лафборо, добавляет, что исследование может также способствовать лучшему пониманию человеческого мозга. "Это приближает нас к воссозданию хотя бы небольшой части мозга в электронной форме", – говорит он. "Устройства, подобные описанным в данной статье, в будущем могут использоваться для взаимодействия с центральной нервной системой человека, а также для замены или дополнения определенных областей нашего мозга. Кроме того, эти искусственные нейроны могут стать платформой для нейробиологов, изучающих взаимодействие областей мозга, и даже для более глубокого понимания формирования нашего сознания."