Две головы лучше. Зачем мозгу искусственный разум?

Создание прямого канала связи между компьютером и мозгом станет очередным достижением нейротехнологий в самое ближайшее время, уверены ученые. Будущий искусственный интеллект (ИИ), способный решать задачи без жесткого алгоритма, также будет опираться именно на нейросети новых поколений. О важных результатах в этой области РИА Новости рассказал профессор-исследователь Института живых систем Балтийского федерального университета им. И.Канта (БФУ) Александр Каплан. 

Нейроны – нервные клетки, составляющие основную массу мозга и отвечающие за прохождение электрических сигналов в организме. Изучение их активности и создание искусственных нейросетей позволяет не только лучше понять механизмы распространения информации в биологических системах, но и разрабатывать различные инструменты для автоматизированной обработки данных. 

Творение или творец? 

С тех пор, как во время второй мировой войны британские математики и кибернетики создали системы автоматического наведения зениток по данным радиолокатора, началась эра развития и широкого внедрения ИИ в технические системы, главным образом – в системы управления и связи. 

Принципиальным моментом в этой эволюции, как считают ученые, стало изобретение Фрэнком Розенблаттом простого и эффективного инструмента моделирования ИИ – перцептрона, имитировавшего на компьютере работу элементарной нейронной сети. Развитие методов нейротехнологий с тех пор тесно взаимосвязано с концептуальным и техническим развитием ИИ. 

"Именно нейротехнологии дают сегодня образцы систем, наиболее напоминающие "сильный" ИИ. Обучение лучших современных нейросетей может происходить практически с нуля, то есть без априорной информации, дающей образец действия. Так, шахматная программа Alpha Go Zero, не зная даже правил игры, за 21 день самостоятельного обучения превзошла лидеров шахматного мастерства среди людей", – рассказал Александр Каплан. 

Играют с человеком и выигрывают сегодня все еще "слабые", то есть "не рассуждающие" ИИ. Для того, чтобы искусственный интеллект был способен к абстрактному мышлению и интуитивному принятию верных решений, ему необходима некая модель глобальных закономерностей, аналогичная той, что формируется в человеческой психике. Именно эта "машинная психика", которая также будет основана на нейротехнологиях, по мнению эксперта, это ключ к будущему "сильному" ИИ. 

Кропотливые помощники 

Современные сети искусственных нейронов, как объяснил ученый, действуют тотальным перебором информации. За счет этого они способны группировать данные по едва заметным признакам, а затем легко соотносить эти группы с необходимыми для анализа параметрами. 

"Например, в одном из наших исследований, мы крепим на голову человека сотни датчиков, регистрирующих биопотенциалы, и пытаемся среди них найти признаки какого-то заболевания. Это и есть любимая работа искусственных нейросетей. Когда нейросеть найдет, какие именно показатели связаны, например, с шизофренией, мы сможем самостоятельно, без ИИ двигаться дальше, изучая природу этой болезни", – отметил Александр Каплан. 

Подобный анализ перебором сегодня позволяет отказаться от человеческого труда во множестве сфер. А уже в ближайшие годы, по мнению эксперта, стоит ожидать революционных достижений также в фундаментальных и экспериментальных науках за счет применения новых нейросетей и элементов ИИ. 

Такие научные результаты будут связаны с применением многослойных нейронных сетей. Они позволят эффективно обобщать данные различных научных дисциплин, зачастую настолько "далеких" друг от друга, что человек охватить и осмыслить их не способен, объяснил ученый. 

Все понятно без слов 

Важнейшее направление современных нейротехнологий – разработки в области нейроинтерфейсов, направленные на создание каналов прямой связи между мозгом и компьютером. Подобные системы сегодня востребованы в реабилитационной медицине, но главное их применение, как считает эксперт, – разработка устройств, управляемых напрямую мозгом. 

Одна из центральных идей в развитии нейроинтерфейсов – возможность распознавания "командных" паттернов в электрических сигналах мозга. В последнее время, по словам эксперта, эта задача все чаще решается с помощью элементов ИИ и сети искусственных нейронов разной логики и сложности. 

"Прямо сейчас в моей лаборатории в БФУ развивается новое направление в технологиях нейроинтерфейсов. Мы предлагаем использовать мультимодальный ИИ, учитывающий сигналы не только мозга, но и мышц, а также движения глаз. Вместе с ИИ-зависимой тактильной стимуляцией это существенно повысит возможности определения намерений человека, например, для восстановления двигательной функции у постинсультных пациентов, а также для повышения эффективности спортивных тренировок".

ИИ и мозг в одной упряжке 

Настоящим прорывом в сфере нейроинтерфейсных технологий, по словам эксперта, станет создание полноценного канала связи "Мозг-ИИ", разработка которого уже заложена в научные планы БФУ. Идея такой системы в том, что процесс распознавания внутренних образов и намерений человека по электроэнцефалограмме станет интерактивным: и мозг, и ИИ-модуль будут непрерывно взаимно подстраиваться, облегчая работу друг друга. 

Зафиксировав "взаимопонимание" естественных и искусственных нейронных сетей в стартовой точке, можно укреплять их связь за счет совместного анализа все большего числа образов и соответствующих им намерений. По словам эксперта, это приведет к формированию естественного мозг-машинного языка. 

В БФУ создан Центр нейротехнологий и машинного обучения, объединяющий усилия математиков, физиков, инженеров, программистов, нейрофизиологов, медиков и философов. По словам ученого, подобный комплексный подход наиболее эффективен для создания новых элементов ИИ, "заточенных" для решения актуальных задач в здравоохранении, управлении здоровым образом жизни, социальном мониторинге, образовании и множестве других практических областей. 

Недавно в БФУ состоялась III международная конференция "Нейротехнологии и нейроинтерфейсы". Событие, посвященное актуальным проблемам этой области науки и техники, прошло при участии ведущих специалистов из разных стран. 

Источник