Кстати, не имею ничего против искусственного интеллекта, но эти ребята, авторы нового исследования из Гарварда и Samsung, замахнулись на реверс-инжиниринг мозга. Серьёзно, этой фразой начинается их статья!
Если кто-то из вас ещё не знает, реверс-инжиниринг, то есть обратное проектирование по-русски, это проектирование или разработка систем или технологий путём их воспроизведения или полного копирования по существующему образцу. Например, некто, юрлицо или физлицо какое-нибудь, желает девайс модный и крутой производить такой же, как у конкурента. Он то устройство покупает, потом разбирает, читает маркировки, рассматривает под микроскопом, проводит спектроскопию и прочее-прочее. Изучает документацию, если такая имеется. Потом делает свою документацию по результатам своих изысканий и запускает в производство, если всё хорошо. Китай посредством реверс-инжиниринга нынче на вершину технологической "пищевой цепи" взгромоздился, так что метод весьма полезный и действенный.
Но здесь мозг. Человеческий. Были,правда, уже подобные эксперименты, но с нематодами, у которых копировали карту нейронных связей и загружали её в робота из лего.
В этом случае мозг тоже потребуется разобрать для создания подробной карты нейронных связей, что сейчас является пока неподъёмной задачей для современных технологий. Вы только представьте, картировать 86 миллиардов нейронов и ещё связи между ними. Но в этом заинтересованы не только Майлзы Дайсоны наших дней, но и нейробиологи, например. Один из способов картирования нейронов авторы демонстрируют в статье на примере небольшого фрагмента мозговой ткани крысы, для которой используется подобие оптического сенсора на основе КМОП-матрицы, но с наноэлектродами, на которые насаживаются непосредственно нейроны и с помощью электрических сигналов считывается карта исследуемой мозговой ткани.
Причём речь идёт не о анатомическом копировании связей и их пропускной способности для создания уже привычных для нас сейчас искусственных нейронных сетей в виде компьютерной программы. Авторы стремятся создать функциональную карту мозга, которая будет хранить в себе информацию об ионных каналах обмена сигналов, маршрутах обратной связи и задержках.
Современный стремительный прогресс в области искусственного интеллекта задействует только самый примитивный аспект реальных нейронных сетей: создания системы из одинаковых искусственных нейронов, который срабатывают согласно их функции активации, соединённые между собой связями с разным математическим весовым коэффициентом. Хотя это и выражается в удивительных технологиях, такие сети самых крутых шахматистов обыгрывать могут.
Авторы идут дальше, они хотят объединить современные подходы к созданию искусственного интеллекта и уже забытые технологии создания аналоговых нейромикросхем. Считанную карту нейронных связей они хотят без какой-либо компьютерной обработки помещать в массивы современной сверхплотной 3D-памяти. Чуть ли не сами массивы данных в виде КМОП-матриц соединять друг с другом, используя технологии объёмного корпусирования. Так, конечно, делать не будут, но такой подход может значительно ускорить процесс копирования и записи информации о структуре нейронов и их связей, воспроизводя эту структуру непосредственно внутри чипа памяти.
Статейка сложная и не вполне конкретная. Сами авторы отмечают, что их цели слишком амбициозны и они не могут дать гарантии, что на пути реализации этого подхода не будет сложностей. Одна только разборка мозга на тысячи тонких срезов и их копирование чего стоить будет... В целом, вся статья написана в духе "можно так, а ещё можно и вот так, и может получится вот так..." Однако практическая значимость точно будет в этих поисках в темноте. Они расширят наши знания в области нейроморфной инженерии: авторы с уверенностью говорят о новом направлении - нейроморфной электронике. А также мы сможем обогатиться в области нейробиологии и в полупроводниковых технологиях.