Раньше, чтобы заставить нейрон сработать, через ткань мозга пропускали обычный электрический ток. Это грубое воздействие — совсем не похоже на те аккуратные импульсы, которыми нейроны общаются между собой. Представьте, что вместо шепота вы вдруг ударили человека молотком по столу. Нейроны реагировали, но не понимали, что от них хотят. Теперь представьте иное: искусственный нейрон, напечатанный на гибкой плате стоимостью в копейки, посылает сигнал, и живая клетка отвечает: «Это свой, пропустите». Именно это случилось в лаборатории Northwestern University, когда команда Марка Херсама соединила печатную электронику с биологической тканью так, что мозг не отличил подделку от оригинала.
Мы расскажем, как устроены эти искусственные нейроны, почему они на самом деле не «управляют мозгом», а вежливо с ним договариваются, и кто уже строит на этом гибридные компьютеры из белка и кремния.
Что за зверь: искусственный нейрон, который говорит на языке мозга
Нейрон - это клетка, которая передаёт информацию электрическими импульсами.
Авторы Википедии пишут: «Нейрон - структурно-функциональная единица нервной системы, обладающая возбудимостью и проводимостью».
Грубо говоря, это такой микровзрыв, который бежит по проводу.
Искусственные нейроны, созданные в Northwestern, - это не программа и не нейросеть в кремнии.
Это настоящие печатные электронные схемы, которые генерируют электрические спайки - те самые «потенциалы действия».
Но главное не сама вспышка, а её форма, длительность и тайминг.
Как акцент и интонация голоса: можно сказать «привет» так, что тебя пошлют, а можно - что обнимут.
Устройства сделаны из гибких и дешёвых материалов, их можно штамповать буквально на принтере.
И они умеют подстраиваться: выдавать одиночный щелчок или целую очередь импульсов - как палец барабанщика, только быстрее.
Удивительно, но факт
Мозг мыши на срезе принял сигнал от электроники за свой.
Живые нейроны мозжечка реагировали на искусственные спайки так же, как на естественные.
Исследователи даже смогли активировать целые нейронные цепи, а не только одну клетку.
Это как если бы вы постучали в дверь соседа, а он открыл и сказал: «А, это ты, проходи, чай будешь».
Потому что по ритму стука узнал.
Ключевой момент: раньше нейроны стимулировали просто током - грубо, нефизиологично.
Тут сигнал до мельчайших деталей совпадает с биологическим оригиналом.
Мозг не чувствует подвоха.
Слепое пятно: почему мы думали, что это невозможно
Долгое время считалось: чтобы управлять нейроном, нужно либо вживлять электроды, либо оптогенетикой (светом, через генную модификацию).
Первое - травматично и грубо, второе - сложно и дорого.
Что, если достаточно просто скопировать «почерк» нейрона?
Оказывается, природа не такая уж хитрая.
Спайк - это не магия, а физика.
И если воспроизвести его временную структуру с точностью до микросекунд, то клетка не отличает подделку.
То есть мы годами бились лбом в стену, а ключ лежал в копировании стиля, а не силы.
Как это происходит (на лабораторном примере)
Берут мышь.
Вынимают кусочек мозжечка - участок, отвечающий за координацию движений.
Кладут его на электродную решётку.
Рядом подключают печатный искусственный нейрон.
Тот начинает щёлкать: тук-тук-пауза-тук.
Живые нейроны сначала прислушиваются, потом начинают щёлкать в ответ.
Причём синхронно, в такт.
- Ты кто? - спрашивает живой нейрон.
- Я - ты, только из фольги и кремния, - отвечает искусственный.
- Ну тогда работаем, - заключает живой.
И они запускают цепочку.
Это не сценарий фантастического фильма.
Это строка из протокола эксперимента, опубликованного в рецензируемом журнале.
«Мы не управляем мозгом. Мы просто показали, что если разговаривать с ним на его языке, он отвечает. Это как выучить несколько фраз на иностранном - вас не примут за своего, но вам откроют дверь».
- Марк Херсам, профессор инженерии Северо-Западного университета (вольный пересказ из интервью Futura).
Приоткроем тайну: почему это не «чипирование мозга»
Сразу успокоим параноиков.
Речь не о том, чтобы вставить чип в голову и управлять мыслями.
Пока что всё очень скромно.
Первое: эксперименты делали на срезах ткани, а не на живом целом мозге внутри мыши.
В реальном организме есть кровоток, иммунная система, куча помех.
Там всё может пойти не так.
Второе: масштаб мизерный.
Несколько искусственных нейронов - не паутина во весь мозг.
Соединить их в большую сеть - отдельная инженерная задача, сравнимая с прокладкой трансатлантического кабеля вручную.
Третье: мышь - это не человек.
Нейроны похожи, но отличия есть.
До клинических испытаний - годы, если не десятилетия.
Но сам принцип доказан: можно создать электронный интерфейс, который говорит на нейронном языке.
А это уже прорыв.
Самое время для полезностей
Что нужно знать и уметь, чтобы не потеряться в теме нейроинтерфейсов (три неочевидных навыка):
- Различать амплитуду и паттерн. Удар током в 1 вольт - это грубо. Серия импульсов со специальной временной развёрткой - это вежливо. В нейротехнологиях форма сигнала важнее его силы.
- Дружить с временными интервалами в микросекундах. Если ваш код на Python тормозит 10 миллисекунд - для нейронного спайка это вечность. Настоящие интерфейсы требуют точности до 0.1 мс.
- Не бояться гибридных систем. Живые нейроны + электроника + ИИ - это не футурама. Стартапы уже строят «биокомпьютеры» из культур нейронов, которые играют в Doom. Искусственные нейроны могут стать идеальным адаптером между кремнием и мясом.
Как я перестал бояться и полюбил гибридный чип
...В 2030 году мой дедушка, бывший инженер-схемотехник, получил нейропротез.
Не тот грубый стимулятор, от которого дёргалась нога, а тонкую плёнку с сотней печатных искусственных нейронов.
Она лежала на поверхности его мозжечка - там, где после инсульта погибла группа клеток, отвечавшая за равновесие.
Первую неделю он шутил: «Чувствую себя киборгом, но батарейки нет, подзаряжаюсь от WiFi».
А потом перестал шутить.
Потому что управление стало плавным.
Искусственные нейроны слушали сигналы от здоровых клеток и отвечали им тем же ритмом.
Дедушка снова смог завязывать шнурки и не смотреть в пол при ходьбе.
Как это работает?
Внутри его мозга живые нейроны отбивали чечётку, а электронный протез подхватывал ритм и продолжал танец.
Никакого грубого командования.
Только точная временная развёрстка, скопированная с биологического оригинала.
Мы сидим на кухне, я спрашиваю: «Страшно было вживлять?».
Он пожимает плечами: «Мне объяснили, что это всего лишь 2800 искусственных спайков в секунду. Для сравнения: в молодости я паял схемы с частотой 50 герц и ничего не боялся».
Я смотрю на его спокойное лицо и думаю: граница между биологией и электроникой исчезла.
И далеко не потому, что мы стали роботами.
Нет, мы наконец-то научились говорить на одном языке.
К чему мы пришли
Искусственные нейроны из Northwestern University — это не повод для паники и не готовый «чип для сверхразума». Это аккуратный, честный и очень красивый proof-of-concept. Доказано: достаточно точно скопировать временную структуру нейронного импульса, и мозг примет электронный сигнал за своего.
Знаете, что нас, старых фанатов «Юного техника», цепляет больше всего? Дешевизна и печатная технология. Это не нано-алмазы и не сверхчистые комнаты. Это гибкая плата, которую можно штамповать рулонами. А значит, у технологии есть шанс не застрять в лаборатории, а дойти до реальной медицины.
Да, впереди годы тестов, этические дебаты и куча разочарований. Но первый шаг сделан: кремний заговорил на языке мяса, и мясо ответило.
А вы как думаете – если мы научимся заменять повреждённые участки мозга такими протезами, мы останемся собой или станем кем-то другим? Напишите нам в комментариях, потому что тут даже среди нас нет единого мнения. Один из наших, Алексей, сказал: «Главное, чтобы протез не начал обновляться посреди рабочего дня». Ирония, а может, и нет.
Как сделать вечер тихим без особых вложений
Закройте глаза на несколько секунд.
Представьте: за окном дождь, на столе горит лампа с тёплым светом, вы сидите в кресле с чашкой чая.
И ничего не надо придумывать.
Ни уроков, ни сценариев, ни заданий.
Они уже есть.
И вы можете просто сохранить их до завтра.
Вы много думаете сегодня.
Дедлайны, спринты, рефакторинг, дети, которые смотрят в экран, потому что «скучно».
Это нормально.
Усталость - не слабость, а просто признак того, что вы много работаете.
А теперь представьте: вы распечатываете один лист.
Красочный, с ребусами или кроссвордом.
Кладёте перед ребёнком.
И он сам втягивается, сам разбирается, сам ищет ответы.
Вам не нужно объяснять, настраивать, уговаривать.
Материал говорит сам за себя.
Вот четыре ящичка с такими листами. Они терпеливо ждут вашего «да».
Первый ящик - там больше семидесяти разных полезных штучек. Ребусы, рабочие листы, конспекты, презентации, шаблоны для поделок, карточки, пазлы, кроссворды, квесты, лото, маски, сценарии. Можно взять одну позицию. Можно прикупить себе пакет на месяц - и тогда открывается доступ ко всему порталу. Как шведский стол, только для мозга. И вы не переплачиваете за каждую пригоршню.
Второй ящик - это своеобразный навигатор. Не тот, который обычно безбожно врёт в тоннеле, а честный каталог. Развивающие материалы рассортированы по возрастам, темам и форматам. Вы не тратите три часа вечером на поиски «чем бы занять». Клик - и всё на месте. Экономия не только денег, но и вашего драгоценного внимания, которого к восьми вечера почти не осталось.
СКАЧАТЬ
Третий ящик — праздничный. Там лежат подборки красочных материалов ко Дню народного единства, Дню матери, Новому году, 23 Февраля, 8 Марта, 9 Мая. Все в одном месте. Вовремя. Без нервов. Вы не вспоминаете в последний вечер перед праздником, что «надо бы что-то сделать». Вы открываете - а разные полезности уже там.
Четвёртый ящик — самый объемный. В нём сотни тем. Информатика, биология, психология и нейропсихология, литература. Мы честно скажем: эти листы дают мозгу такую разминку, что он точно не закиснет. Даже ваш, после долгого дня в Jira и консоли. Особенно ваш.
Ещё мы приготовили для вас чек-лист с оптимальным алгоритмом применения материалов и небольшой рассказ о пользе.
Но вы можете его не открывать прямо сейчас.
Он всё равно будет вас ждать. Всегда.
Спокойной ночи.
Или продуктивного дня - смотря в какой части планеты вы сейчас читаете.
Ничего не нужно делать прямо сейчас.
Просто знайте: эти листы лежат там, куда вы можете прийти завтра.
Или послезавтра.
Или когда будет совсем невмоготу и захочется выдохнуть.
Они никуда не денутся.
Чип, который думает не как компьютер, а как… ну, почти как живое
В 2017 году Intel выпустила странный чип.
Он не умножал числа быстрее всех.
Он не разгонялся до гигагерц.
Зато потреблял милливатты и мог учиться прямо на ходу, без долгой тренировки на датасетах.
Назвали его Loihi.
В 2021 году вышла вторая версия - Loihi 2, и вот про неё в русскоязычных обзорах почти всегда опускают пару-тройку деталей, которые на самом деле самые интересные.
Что такое нейроморфный чип, если совсем просто
Обычный процессор работает как очень быстрый калькулятор: берёт команду, выполняет, переходит к следующей.
Нейроморфный чип работает иначе.
Он имитирует нейрон - элементарную клетку мозга, которая принимает сигналы от тысяч соседей и в определённый момент словно «щелкает» (выдаёт спайк).
Математически это описывается как спайковая нейронная сеть (Spiking Neural Network, SNN).
В Википедии сказано, что нейроморфные вычисления - это подход, вдохновлённый структурой и функциями человеческого мозга.
Но главное, что обычно теряется в пересказах: эти чипы не просто быстрее, они принципиально иначе обрабатывают информацию - событиями, а не тактами.
Цифры и возможности Loihi 2, которые вас удивят
Вот что пишут в обзорах.
Во-первых, про странный техпроцесс и прыжок плотности.
Loihi 2 выпускается по технологии Intel 4.
Это примерно 7 нм в пересчёте на старую классификацию.
При этом сам чип стал гораздо меньше предшественника: ядро уменьшилось с 60 мм² до 31 мм², а нейронов на кристалл уместилось в восемь раз больше - 1 048 576.
Каждые 8192 нейрона группируются в нейроморфное ядро, и таких ядер в чипе 128.
Для понимания: первый Loihi мог похвастать только 128 000 нейронов.
Во-вторых, гибкость памяти, которой нет у обычных ускорителей.
В каждой из 128 ядер Loihi 2 встроено по 192 килобайта гибкой памяти.
Почему это важно?
Потому что нейроны могут прямо во время работы менять свою «форму» - количество внутренних состояний выросло с 24 до 4096 на каждый нейрон.
Это как если бы у обычного процессора регистры в нагрузку могли превращаться в кэш, а потом в очередь команд.
Для нейроморфных алгоритмов это означает возможность реализовывать прямо на кристалле сложные модели обучения, которые раньше приходилось эмулировать в софте.
В-третьих, микро-код и программируемость.
Loihi 2 поддерживает полностью программируемую динамику нейронов на уровне микрокода.
То есть инженер может описать поведение нейрона так, как ему нужно, а не использовать фиксированные «прошитые» модели.
Это делает чип не специализированной железкой под один тип сетей, а универсальным конструктором для любых спайковых алгоритмов.
Почему это работает быстрее в 50 раз и экономит 100 раз энергии
Сравнения с обычными процессорами звучат почти фантастически.
По заявлениям Intel, Loihi 2 решает задачи оптимизации и выполняет AI-выводы до 50 раз быстрее, чем традиционные CPU или GPU, потребляя при этом в 100 раз меньше энергии.
Независимые исследователи подтверждают, что алгоритмы на Loihi 2 могут быть на порядки быстрее и эффективнее, чем на обычной архитектуре.
Например, система Hala Point - это стойка из 1152 чипов Loihi 2.
Она ведёт себя как один огромный мозг с 1,15 миллиарда нейронов и 128 миллиардами синапсов.
Размером - с микроволновку.
А потребляет всего сотни ватт.
Для сравнения: суперкомпьютер, решающий те же задачи, но на обычных GPU, сожрал бы мегаватты.
Капля дёгтя: почему Loihi 2 не заменит ваш домашний ПК
Сейчас чипы такого типа - это исследовательские платформы.
Intel продаёт их в виде небольших плат вроде Kapoho Bay - два чипа на одной плате, 262 тысячи нейронов.
На них можно запускать нейросети с до миллиарда параметров, но для этого всё равно нужно переписывать модели.
Экосистема софта (фреймворк Lava) существует, но она совсем не похожа на привычные PyTorch или TensorFlow.
Так что пока чипы-имитаторы мозга - это не замена вашему ноутбуку.
Это новый класс устройств для узких задач: управление роботами в реальном времени, обработка сенсорных данных с ультранизким энергопотреблением, решения задач оптимизации, где обычные процессоры мучительно медленны.
Как это было (или ностальгическое отступление для тех, кто помнит Z80)
Мы, люди из 80-х и 90-х, привыкли, что процессор - это чёрная коробка с тактовой частотой и кэшем.
Но нейроморфные чипы напоминают другое: старые аналоговые компьютеры и первые нейронные сети на транзисторах, которые собирали энтузиасты.
Они такие же экспериментальные, такие же неудобные для повседневной работы - и такие же прекрасные в своей идее.
Где-то в параллельной вселенной мы до сих пор паяем конструкции из 400 транзисторов, пытаясь заставить их распознавать букву «А».
Здесь Intel просто запихнула те же идеи в кремний Intel 4 и добавила памяти на каждый нейрон.
Зачем вам знать про этот чип
Если вы программист или просто интересуетесь железом - Loihi 2 показывает, куда движется отрасль: от вычислений по командам к вычислениям по событиям.
Это не про гигагерцы.
Это про другую парадигму, в которой процессор не ждёт команду, а реагирует на изменения.
Ссылка для скачивания Яндекс Браузера
И когда через 5-7 лет такие чипы начнут встраивать в камеры, дроны или бытовую технику, вы уже будете знать, почему они такие быстрые и экономичные.
Пока вы можете гордиться тем, что разобрались в технологии, про которую в большинстве русскоязычных обзоров пишут только «новый нейрочип бабахнул».
Детали - вот где настоящая техномагия.
Читать больше материалов по информационным технологиям блога "В мире ИТ" на Дзен:
ТОП 5 фильмов про искусственный интеллект
DeepSeek или новая модель ИИ свободного доступа
10 способов использовать ChatGPT по максимуму
Технологии "Алисы в стране чудес"