Китай создал суперкомпьютер с архитектурой мозга макаки: как работают нейроморфные системы и в чем здесь подвох?

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Статья | Наука и космос

Ученые из Чжэцзянского университета утверждают, что создали нейроморфный суперкомпьютер, имитирующий мозг макаки. Если это правда, перед нами поворотный момент в медицине. Если нет — очередной эпизод в гонке громких заголовков. Давайте разберем, что именно построили в Китае и почему скепсис здесь так же важен, как и оптимизм.

Наука о мозге уперлась в стеклянный потолок. Мы понимаем общие принципы движения информации, но точные клеточные механизмы болезней вроде Альцгеймера остаются в «слепой зоне». Китайские исследователи предлагают решение: не изучать мозг, а скопировать его. Их проект Darwin Monkey (или «Укун») — это попытка перенести биологическую архитектуру на кремниевые платы.

Макака в нейрошлеме, абстрактная интерпретация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com
Архитектура «Укуна»: спайки вместо кодов

Что отличает этот компьютер от привычных серверов, на которых крутятся нейросети вроде GPT? Архитектура.

Традиционная нейросеть — это математическая абстракция. Нейроморфные компьютеры, к которым относится «Укун», строятся физически иначе. Они используют импульсные нейронные сети (SNN).

Как это работает? В биологическом мозге нейроны не передают данные непрерывным потоком. Они копят достаточный заряд, после чего посылают короткий электрический импульс — спайк. «Укун» копирует эту физику.

  • Масштаб: 2 миллиарда искусственных нейронов.
  • Связи: 100 миллиардов синапсов.
  • Энергопотребление: всего 2000 Ватт.

Последняя цифра — ключевая. Обычные суперкомпьютеры требуют мегаватты энергии и промышленные системы охлаждения. Нейроморфная архитектура, работающая по принципу «включаюсь только когда нужен импульс», потребляет энергию на порядки экономнее. Это делает моделирование масштабных биологических систем технически возможным.

Схематичная иллюстрация передачи нервного импульса вдоль аксона нейрона
Автор: Laurentaylorj Источник: commons.wikimedia.org
Зачем нам цифровой примат?

Почему макака? Это идеальный модельный организм. Приматы обладают когнитивными способностями, близкими к человеческим, живут долго и имеют схожие с нами циклы развития.

Если «Укун» действительно работает, он открывает доступ к ускорению биологических исследований.

  1. Скорость экспериментов. В реальности тестирование лекарства на приматах занимает годы. В цифровой симуляции этот процесс можно ускорить, проводя тысячи итераций за дни.
  2. Точность мишени. Вместо того чтобы гадать, как молекула лекарства повлияет на поведение, можно отследить реакцию конкретных цепочек нейронов.
  3. Этика. Реальные животные не страдают.

Звучит как контроль над рынком фармацевтики будущего.

Проблема «Черного ящика»

Однако между пресс-релизом и работающим научным инструментом, разница все же есть. Заявления китайских коллег вызывают два больших вопроса.

Вопрос доверия к данным. Наука требует воспроизводимости. Получить верифицируемые «сырые» данные из китайских лабораторий исторически сложно. Без независимой проверки заявление о 2 миллиардах нейронов остается просто заявлением. Пока Чжэцзянский университет не откроет доступ к телеметрии «Укуна», мировое сообщество будет воспринимать новость с недоверием.

Вопрос сложности системы. Здесь кроется главная проблема нейроморфного подхода. Мозг — это не просто электрическая схема.

  • Химия против физики. Мозг управляется не только электричеством, но и сложнейшим набором нейромедиаторов и гормонов. Компьютерные чипы пока не умеют симулировать эту биохимическую среду в реальном времени.
  • Рекурсия против хаоса. Суперкомпьютеры строятся методами рекурсии — повторения одинаковых блоков. Биологический мозг развивается иначе: в нем высочайший уровень специализации отделов. Мозг это не просто коробка с синапсами, и простое наращивание числа транзисторов не гарантирует появления сложного поведения.
8 июня 2018 года Национальная лаборатория Ок-Ридж (США) представила Summit — систему, которая на тот момент была признана самым мощным и «умным» научным суперкомпьютером в мире.
Автор: by Oak Ridge National Laboratory, CC BY 2.0 Источник: www.flickr.com
Итог: инструмент, а не замена

Футурологи любят говорить о Сингулярности — моменте, когда машина превзойдет человека. Можно ли упоминать «Укун» в этом контексте? Вряд ли.

Существует проблема «архитектурного плана». Чтобы полноценно симулировать мозг, недостаточно просто создать миллиарды искусственных нейронов — необходимо знать, как именно каждый из них соединен с тысячами других. На сегодняшний день наука не располагает полным коннектомом (картой всех нейронных связей) приматов. Полностью картирован лишь мозг простейших организмов вроде червя-нематоды или личинки дрозофилы. Это означает, что связи внутри «Укуна», вероятнее всего, выстроены на основе статистических моделей и вероятностей, а не реальной биологической схемы. Даже если инженеры построили идеальное «железо», способное вместить разум, то у нас все равно еще нет «софта» — понимания того, какими именно алгоритмами мозг кодирует память, навыки и самосознание. Без этой точной карты даже самая мощная нейроморфная машина рискует остаться лишь оболочкой, имитирующей шум работы мозга, но не его суть.

Истина, как всегда, выяснится только после публикации реальных данных.

Источник: Zhejiang University

1 комментарий

SempiternalRain
Был на лекции от одного сотрудника Курчатовского института
Тогда он рассказывал о будущем и говорил, что нужно двигаться… Как он сказал то… Природо-подобию
Сейчас технологии очень не эффективны с точки зрения энергии
В среднем человеческий мозг потребляет 25 ватт электрической энергии
Чайник 1500 ватт, а одна видеокарта для AI более 500 ватт
Мне очень его мысль понравилась)) И он сказал что технологии будут двигаться к новому направлению, природо-подобному)

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Ученые воссоздали ландшафт ранней Земли и вживую проследили за спонтанной сборкой первых структур жизни

Происхождение жизни на Земле — это в первую очередь проблема физики и гидродинамики, а не только чистой химии. В современной астробиологии одной из ведущих моделей формирования первых...

Озеро Киву: почему купание в райском водоёме несёт смертельную опасность

Есть в мире водоёмы, в которые не пускают, желая сохранить первозданную природу. Есть с повышенной кислотностью или температурой, но озеро Киву в Африке на вид напоминает воплощение лучшего...

ИИ в медицине: как искусственный интеллект превосходит специалистов в постановке диагнозов

За последние два года искусственный интеллект показал, что может ставить медицинские диагнозы точнее, чем самые опытные врачи. Это не предположение, а выводы из нескольких независимых исследований....

Обзор аэрогриля FELFRI FF-AF-03: две чаши, а значит, быстрее, плюс расширенная комплектация

Аэрогрили становятся неотъемлемыми помощниками на кухне: они готовят быстро и практически без масла, а значит — делают блюда более полезными. Эта модель выделяется на фоне аналогичных...

Glock: история одного из наиболее распространённых служебных пистолетов

Glock — семейство австрийских самозарядных пистолетов, появившееся в начале 1980-х годов и ставшее одной из самых распространённых платформ служебного оружия в мире. Его конструкция...