Как бы мы ни старались сблизить мозг и процессор, как бы ни старались найти общее в работе нейронных цепей и микросхем, специализации мозга и процессора, организации памяти и управляющих процессов — всё равно различий куда больше, чем сходных черт.
Можно предположить, что корень этого несходства в способности мозга менять свою структуру в зависимости от того, какие внешние и внутренние задачи перед ним стоят. Однако в последнее время были предприняты убедительные попытки воплотить в чиповых микросхемах и эту уникальную особенность мозга…
Где бы мы ни искали, в чём бы ни пытались найти сходство между чипом и мозгом, получалось что-то не то: либо сходство было частичным, либо обнаруживалось в какой-то частности и при переходе на более глобальный уровень терялось. Мы начали с нейронов и чуть было не приравняли их к транзисторам в микросхемах. Но тут оказалось, что сами по себе нейроны, может, и похожи на цифровые устройства с их работой по схеме «всё-или-ничего», однако на уровне сети нейроны действуют скорее как аналоговые устройства, в которых информация кодируется не столько положением «вкл/выкл», сколько частотой импульса. Кроме того, нейрон образует множество синапсов, и его способность отреагировать на возбуждение определяется состоянием последних. То есть возможность изменения поляризации мембраны зависит от соседей нейрона.
Затем мы попытались сравнить мозг и чип по их специализированным отделам и обнаружили, что процессорам до мозга с его множеством областей, частей, зон, извилин и прочим ещё далеко. Собственно говоря, не столько каждая из структур процессора выполняет собственные функции, сколько все вместе решают одну задачу. В случае решения пула задач задействованы сразу все структуры, при этом каждая «работает» в большей или меньшей степени, в зависимости от своего назначения.
Мы обнаружили, что собственная кеш-память процессора довольно похожа на один из видов нашей памяти, но прочие виды памяти, которые можно найти в мозге, в чипе не помещаются, да и вряд ли они нужны ему. Впрочем, по надёжности и быстроте памяти компьютер (весь, а не один лишь процессор) даст нам, конечно, большую фору.
А когда мы дошли до управления собственными действиями, как это происходит в процессоре и в мозге, то и вовсе зашли в тупик, так как в процессоре управление информационными потоками в большей степени зависит от программного обеспечения, тогда как в мозге отделить «программу» от «устройства» невозможно: они постоянно меняют друг друга. Впрочем, некие параллели между мозгом органическим и мозгом натуральным всё же были найдены.
Если сказать, не особо задумываясь, что есть у процессора и чего нет у мозга, то это скорость и управляемость (или эффективность, или предсказуемость, как угодно). Вы знаете, что хотите получить от чипа, и непременно получите это — не успеете и глазом моргнуть. Если же попробовать назвать, что есть у мозга и чего нет у процессора, то тут многие, вероятно, подумают про сознание, самосознание, воображение, личность и т. п. Действительно, хотя, как мы говорили в самом начале, тема искусственной личности со своей волей чрезвычайно занимает и «физиков», и «лириков», воплотить в полупроводниковых микросхемах эти психические феномены до сих пор не удалось.
Крохотные выросты, покрывающие дендрит, — дендритные шипики, места формирования синапсов (фото skdevitt).Ни генетика, ни окружение не позволяют исчерпывающе объяснить нейробиологические особенности мозга и черты характера индивидуума. С другой стороны, учёные до сих пор не могут точно определить структуры, которые отвечали бы за самосознание. До недавнего времени считалось, что оно заключено в корковом треугольнике из островковой области, передней части поясной коры и средней префронтальной коры, но тут в лаборатории оказался человек, у которого все эти участки были повреждены, а сознание всё же присутствовало…
Поэтому всё чаще говорят о том, что сознание и личность, по сути, такие феномены, которые «размазаны» по многим мозговым структурам и не имеют чёткой локализации. А посему мы оказываемся перед ещё одним глобальным различием между мозгом и — будем говорить шире — компьютером, которое несколько противоречит тому, что мы до сих пор обсуждали. В машине функции привязаны к структурным элементам; в мозге же, несмотря на все специальные отделы, зоны и участки, разные элементы могут выполнять совершенно, казалось бы, несвойственные им задачи.
Если в процессоре испортится кеш-память, если в компьютере откажет жёсткий диск, то работать на нём будет невозможно: он просто не запустится. С мозгом будет то же самое, если лишить его мозжечка или гиппокампа: столь крупные потери ничем не компенсировать. Но, например, у глухих от рождения кошек слуховые области коры, за отсутствием профильной информации, начинали обрабатывать зрительные сигналы. Другой пример: если мозгу надо заметить какого-то человека, то этим занимаются не только специальные «человекораспознавательные» зоны коры, но и те её участки, которые отвечают за идентификацию других объектов. Более того, распознаванием занимались не только зрительные зоны, но и те, что отвечают за абстрактное мышление, долговременное планирование и иные высшие когнитивные функции.
Этим примеры нестандартного информационного обмена между разными департаментами мозга не исчерпываются: скажем, до недавнего времени считалось, что соматосенсорные (подробно о соматосенсорной системе тут) и зрительные сигналы не пересекаются, но действительность доказала обратное. Вообще, со времён Финеаса Гейджа, которому железный штырь повредил лобные доли, чем изменил личность, биологи зареклись от железобетонных суждений о функционировании по крайней мере той или иной области коры: до случая с Гейджем считалось, что лобные доли на поведение человека не влияют.
У процессора и компьютера ни физическая структура, ни программная такой пластичностью не обладают: вы ничего не сможете нарисовать в антивирусе, а кеш-память не заменит графическое ядро. Однако аналогию здесь можно усмотреть с обычными, неспециализированными ядрами процессора: они, как мы помним, могут выполнять одни и те же процессы, и одно из ядер, скажем, может вообще отключаться, если для работы хватает меньших ресурсов. С другой стороны, ещё раз подчеркнём, что далеко не все функции мозга можно вот так легко перебрасывать с одного участка на другой. И всё же что касается чипа, то он не способен, подобно мозгу, сидеть на двух стульях — одновременно и быть специализированным, и при необходимости менять свои профессии между отделами.
Можно долго рассказывать о том, как мозг формирует в себе модули для решения той или иной задачи, как он подчиняет их друг другу, как эти модули, или рабочие группы, объединяются, распадаются и переходят от одного управленческого центра к другому. Можно долго описывать, как всё это влияет на выполнение высших психических функций. И можно долго перечислять разнообразные «креативные» свойства мозга, которых нет у процессоров. Однако, как нам кажется, все эти свойства, способности и функции имеют в своей основе характернейшую черту мозга, на которую мы неоднократно намекали и которую прямо называли. Назовём её ещё раз: это способность мозга самостоятельно перестраивать нейронные сети. То есть мы пришли к тому, о чём говорили в самом начале.
Нейроны, напомним, объединяются в цепочки с помощью особых контактов, называемых синапсами. Однако синапсы эти не есть что-то неизменное, раз навсегда данное, вроде соединения между проводами или, скажем, транзисторами. Один и тот же нейрон может образовывать связи со многими другими нейронами, учитывать при передаче сигналов «мнение» соседей, участвовать сразу в нескольких нейронных контурах, рвать старые синапсы, устанавливать новые и т. д. Словом, представьте себе эту структуру, сложенную из нескольких миллиардов нервных клеток, которые постоянно «дышат», образуя, усиливая, ослабляя и разрывая множество соединений-синапсов, пользуясь так называемой синаптической пластичностью.
Что вызывает перестройки синапсов, изменения в их силе? Всё что угодно. Сенсорные ощущения, мотивация, цели, эмоции, размышления о смысле жизни (нет, последнее, конечно, это наши домыслы, опытов по выявлению зависимости строения мозга от размышлений о смысле жизни, кажется, ещё никто не ставил). Вот, скажем, очень характерный пример: в экспериментах на животных учёные убедились, что секс вызывает перестройки в синапсах, — правда, у разных полов эти изменения выглядят по-разному.
Стоит, впрочем, заметить, что, когда речь идёт о перестройках в мозге, мы вовсе не всегда имеем в виду лишь приращение синапсов. Иногда для лучшей работы мозг избавляется от лишних соединений, которые только запутывают общую схему; так, уменьшение числа синапсов часто имеет место при запоминании. Кроме того, мозг, к примеру, может усиливать миелинизацию аксонов (подробнее о миелине, об аксонах), чтобы сигнал передавался быстрее, и это происходит не только из-за возросшего потока сенсорных импульсов, но и при увеличении нагрузки на абстрактное мышление. О том, как в зависимости от задачи мозг меняется на макроуровне, можно убедиться на двух замечательных примерах с балеринами и лондонскими таксистами: у тех и у других специфический род занятий привёл к перестройкам в областях мозга, связанных с чувством равновесия (у танцовщиц) и памятью (у таксистов).
Можно и дальше множить примеры пластичности мозга, пытаясь найти в ней разгадку феноменов высшей нервной деятельности, но зачем? Ведь мы и так уже решили, что процессоры о такой пластичности не могут и мечтать, что у них она в принципе невозможна и что никаких «высших психических функций» в компьютерных схемах воплотить нельзя…
Про электронную микросхему, копирующую работу гиппокампа, мы говорили в одной из прошлых заметок. Похожую вещь сделали и с мозжечком, который тоже заменили электронным «протезом» — правда, пока только у крыс. Однако конструкторы микросхем замахнулись на большее: они задумали воссоздать в микросхемах сам принцип синаптической пластичности нейронов!
Один из таких проектов — SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) — реализуется исследовательской лабораторией IBM. Его суть сводится к созданию вычислительных ядер с чистого листа, которые смогли бы имитировать работу мозга. Каждое из них будет содержать «синапс» (память), «нейрон» (вычислительный блок) и «аксон» (коммуникационный канал). Работая параллельно, большой массив таких ядер обеспечит принципиально новые возможности вроде мгновенного распознавания сложных образов, выявления связей между объектами, прогнозирования событий и пр.
Основная цель проекта SyNAPSE — воспроизведение способности мозга к восприятию информации, выполнению действий и обучению при получении сигналов небольшой амплитуды и силы, без программирования. По сути, речь идёт о создании компьютерной архитектуры, не замкнутой в принципах фон Неймана и не ограничивающейся командами типа «если Х, то Y». Разумеется, для работы «нейросинаптических процессоров» потребуются принципиально новые инфраструктура и модели программирования.
Ещё в 2011 году IBM удалось создать прототипы «нейросинаптических вычислительных чипов» на основе электронных цепей. Один из них был наделён 262 144 программируемыми «синапсами», другой — 65 536 обучающимися. Оба прототипа, выполненные по 45-нанометровой технологии, содержали также 256 «цифровых нейронов». Экспериментальные «нейросинаптические ядра» выполнены по КМОП-технологии: они насчитывают в общей сложности 3,8 млн транзисторов, размещённых на площади 4,2 мм². Каждый цифровой «нейрон» имеет размеры 35–95 мкм. Для сравнения: диаметр настоящих нейронов варьируется от 4 до 100 мкм.
Проект SyNAPSE финансируется Управлением перспективных исследований Министерства обороны США (DARPA). В его дальнейшие планы входит увеличение числа «синапсов» до десятков триллионов, а количества «нейронов» — до десятков миллиардов. После этого можно будет говорить о создании «цифрового мозга». Предполагается, что по своим возможностям он будет сравним с мозгом мышей и кошек, и это наконец-то позволит наделить машины зачатками искусственного интеллекта.
Помимо SyNapse, стоит обратить внимание ещё на один интересный проект — когнитивной вычислительной платформы Zeroth. Вместо того чтобы работать по заранее заложенным программным алгоритмам, такие системы будут самообучаться и получать обратную связь от окружающей среды.
В качестве примера (см. видео ниже) показан небольшой робот с чипом Zeroth, помещённый в комнату с разноцветными плитками на полу. Машина самостоятельно научилась выбирать только участки белого цвета, получив положительное подкрепление — событие, поощряющее какое-либо действие и ведущее к увеличению вероятности повторного совершения этого действия. В данном случае таким событием стало обретение характеристики «хороший робот» в тот момент, когда механизм находился на плитке белого цвета.
То есть тут имитируется работа довольно сложного комплекса мозговых центров, который называется системой подкрепления и в который, кстати говоря, входит небезызвестный центр удовольствия. Система подкрепления даёт чувство удовлетворения от выполненной задачи, от вознаграждения, от похвалы и т. п. Как легко догадаться, эта система играет не последнюю роль в обучении, и вот — её сумели «эмулировать» в роботе.
Другая важная составляющая концепции Zeroth — стремление иметь такую же эффективность, с какой информация от органов чувств поступает в мозг.
Конечная цель проекта заключается в создании, определении и стандартизации так называемого нейронного процессора — Neural Processing Unit (NPU). Чип сможет самообучаться, анализировать информацию, делать выводы и принимать решения на их основе без жёсткой привязки к программному коду. При этом будет обеспечиваться высочайшая энергетическая эффективность. Блоки NPU теоретически смогут применяться как в самостоятельных процессорах, так и в «системах на чипе» с традиционными вычислительными узлами.
Попытки симулировать работу коры головного мозга с помощью традиционных микросхемных технологий предпринимались, и самая масштабная имитировала 1,6 млрд нейронов и 8,87 трлн синапсов. Это соответствует коре мозга кошки или 4,5% коры человеческого мозга. В имитации участвовал суперкомпьютер Blue Gene/P Dawn, насчитывающий 147 456 процессоров и 144 Тб основной памяти. Иными словами, пока даже самым мощным вычислительным комплексам в мире не под силу воспроизвести тот потенциал, который заложила в нас природа. Но, возможно, с появлением «нейронных процессоров» ситуация начнёт меняться…
А что же происходит в повседневной жизни современного человека? Все мы не представляем себя без смартфонов, планшетов, ноутбуков и т. п. Каждый день кто-то проводит презентации с использованием гаджетов, кто-то смотрит видео и слушает музыку. Печатные книги давно заменены на «читалки» как минимум, а по большому счету на те же смартфоны и планшеты: оглянитесь в метро. Фотоаппараты многими забыты; а и правда, зачем они нужны, если камера на смартфоне может делать фото хорошего качества?
Люди сливаются с гаджетами и ПК; в скором времени смартфоны, планшеты, ПК смогут распознавать нашу мимику, настроение, жесты. И всё это произойдет быстрее, чем мы успеем оглянуться. Более того, есть уже яркие примеры, и один из них — Samsung Galaxy SIII, который выполняет ряд команд, поданных только лишь направлением взгляда.
А компания Nuvixa разработала технологию, которая позволяет докладчикам самим становиться частью «живого» слайд-шоу и управлять им с помощью жестов. Это делает нескучными учебные презентации и альбомы фотографий из поездок. Ещё один пример — от студии real-time-графики и интерактивных решений Inty — голографическая презентация для компании Shell, в которой реализована возможность интерактивного управления. Кстати, для данного проекта использована профессиональная видеокарта FirePro W9000 от AMD.
К чему все это? А к тому, что потрясающую работу всех устройств с описанными выше примерами обеспечивают новейшие технологии. Иллюстрацией может служить объединение с помощью специальной архитектуры гетерогенных систем центрального и графического процессора в рамках одного чипа — так называемый гибридный процессор.
Архитектура гетерогенных систем (HSA) — платформа, которая оказывает огромное влияние на вариации работы с ноутбуком, смартфоном, планшетом или другими электронными устройствами.
Главная задача платформы HSA состоит в том, чтобы получить максимум возможностей из кристалла, скрытого в устройстве. HSA не только способствует оптимальному использованию центрального процессора, но и превращает графический процессор в еще более многозадачный механизм, позволяя разработчикам программировать для одного или обоих устройств в зависимости от решаемых задач. Благодаря этой технологии пользователи смогут по достоинству оценить легкость работы устройств, их мгновенную реакцию на команды и значительно меньшие энергозатраты.
Для того чтобы создать некую целостность в вопросах разработки и подходах к программированию в области гетерогенных систем, построенных различными вендорами, в июне 2012 года было основано сообщество HSA Foundation. Кроме AMD, туда входят Texas Instruments, Samsung, Qualcomm, MediaTek, Imagination Technologies и ARM. Не так давно, на конференции AMD, в состав сообщества вошли ещё и такие компании, как Canonical, Broadcom, Huawei, Oracle и др. Каждая из этих компаний либо производит HSA-устройства, либо разрабатывает софтверные решения и платформы, которые поддерживают эти устройства и раскрывают их преимущества — в зависимости от профиля организации. А все потому, что HSA дает чрезвычайно интересные преимущества для самого широкого диапазона задач. Гибридные процессоры с такой архитектурой могут применяться практически на всех устройствах: в смартфонах, десктопах, ноутбуках, рабочих станциях, серверах и т. д.
Первые гибридные процессоры с архитектурой HSA, представленные AMD в январе 2014 года под названиями A10-7850K, A10-7700 и A8-7600, известны также под кодовым наименованием Kaveri. Подробнее см. тут.
Синаптическая пластичность — возможность изменения силы синапса в ответ на активацию постсинаптических рецепторов; именно она составляет нейрофизиологическую основу памяти, обучения и, очевидно, других высших нервных функций.