Не существует компьютера, даже отдаленно напоминающего по мощности и сложности человеческий мозг. Ключом к успеху мозга является эффективность нейрона, выполняющего функции одновременно процессора и карты памяти.
Ученые под руководством инженера Фэн Го из Университета Индианы в Блумингтоне (США) совместили ткань человеческого мозга с электроникой и поставили перед получившимся устройством задачи: распознавание речи и предсказание нелинейных уравнений. Прибор Brainoware был немного менее точным, чем компьютер, работающий на искусственном интеллекте, но исследование демонстрирует важный шаг на пути к новому типу компьютерной архитектуры, сообщает ScienceAlert. Научная статья вышла в Nature Electronics.
Человеческий мозг в среднем содержит около 86 миллиардов нейронов и до квадриллиона синапсов. Каждый нейрон может быть связан максимум с 10 000 других нейронов, постоянно активизирующихся и взаимодействующих друг с другом.
В последние годы ученые и инженеры пытались приблизиться к возможностям мозга, разрабатывая оборудование и алгоритмы, имитирующие его структуру и то, как он работает. Технология называется «нейроморфные вычисления». Го и его коллеги искали другой подход, используя настоящую ткань человеческого мозга, выращенную в лаборатории из стволовых клеток.
Brainoware состоит из органоида мозга, соединенного с массивом микроэлектродов высокой плотности с использованием искусственной нейронной сети, известной как резервуарные вычисления. Электрическая стимуляция переносит информацию в органоид — резервуар, в котором эта информация обрабатывается, затем Brainoware выдает свои расчеты в форме нейронной активности. Для входного и выходного слоев используется обычное компьютерное оборудование. Эти слои нужно было обучить для работы с органоидом, при этом выходной слой считывает нейронные данные и делает классификации или прогнозы на основе входных.
Чтобы протестировать систему, исследователи предоставили Brainoware 240 аудиоклипов, записанных восемью мужчинами, говорящими на японском языке, и попросили ее идентифицировать голос одного конкретного человека. После двухдневного обучения Brainoware смог идентифицировать говорящего с точностью 78%.
Они также попросили Brainoware предсказать карту Энона — динамическую систему, демонстрирующую хаотическое поведение. Устройство оставили без присмотра для самообучения на четыре дня. Оно оказалось способно предсказывать карту с большей точностью, чем искусственная нейронная сеть без блока долговременной краткосрочной памяти.
Brainoware имеет значение не только для вычислений, но и для понимания тайн человеческого мозга, и если такие приборы будут усложняться, возникнет немало этических проблем.
IBM представила аналоговый чип для ИИ, созданный по образцу человеческого мозга
Клетки человеческого мозга в чашке Петри научились играть в пинг-понг — видео
Создан чип, способный учиться «на ходу», как человеческий мозг