На прошедшей в Портленде (штат Орегон) Supercomputing Conference'09 IBM заявила о существенном прогрессе в создании вычислительной системы, которая симулирует и эмулирует способность мозга чувствовать, воспринимать, действовать, взаимодействовать и познавать и при этом сравнима с мозгом по низкому энергопотреблению и размерам.

BlueMatter – новый алгоритм, созданный IBM Research в сотрудничестве со Стэнфордским университетом, использует суперкомпьютерную архитектуру BlueGene для неинвазивного измерения и отображения связей между всеми локусами коры и подкорки в мозге человека с помощью диффузной спектральной томографии

Крупномасштабная симуляция деятельности коры головного мозга – новое междисциплинарное направление, объединяющее вычислительную неврологию, методологию симуляции и суперкомпьютеры. В области создания когнитивного компьютера, работающего аналогично мозгу, симуляция коры является крайне важной технологией для проверки гипотез о его структуре, динамике и функциях.

Команда по компьютерному моделированию процессов познания, возглавляемая IBM Research, достигла значительных успехов в крупномасштабной симуляции коры головного мозга и создании нового алгоритма, который синтезирует нейрологические данные – два краеугольных камня, указывающих на возможность разработки когнитивного чипа.

Прежде чем перейти к подробностям проекта, приведем ряд основных сведений из нейрофизиологии и нейроанатомии, необходимые для лучшего понимания проделанной работы.

Вычислительным строительным блоком мозга является нейрон – клетка, специализированная на непрерывной интеграции входных и генерировании выходных сигналов как результата этого интеграционного процесса. Термин был введен еще в 1891 г. Хайнрихом фон Вальдейером-Харцем (Heinrich von Waldeyer-Hartz) для описания дискретных узлов обработки информации в мозге. Каждый нейрон получает входные сигналы от тысяч других через дендриты и, в свою очередь, связывается с тысячами других нейронов посредством аксонов. Точка контакта между аксоном одного нейрона и дендритом другого получила название синапс – термин ввел сэр Чарлз Шеррингтон (Charles Sherrington) в 1897 г. По отношению к синапсу два связанных нейрона называются соответственно пресинаптическим и постсинаптическим. Когда синапс активируется, он вызывает изменение напряжения в мембране клетки постсинаптического нейрона, именуемое мембранным потенциалом. Если некоторое событие, такое как входной стимул, вызывает активность синапса, достаточную, чтобы увеличить мембранный потенциал постсинаптического нейрона выше определенного порога, нейрон возбудится и пошлет импульс по аксону. Все синапсы, с которыми этот аксон контактирует, также активируются после аксональной задержки проводимости. Нейроны могут находиться в фазе либо возбуждения, повышая мембранный потенциал связанных с ними нейронов, либо торможения, понижая его.

Боóльшая часть синапсов являются пластичными, т. е. способными изменять силу связи между двумя нейронами. Синаптическое обучение подчиняется постулату Дональда Хэбба (Donald Hebb): нейроны, которые возбуждаются вместе, связываются вместе. Примером может служить известный опыт Павлова по выработке условного рефлекса, когда звук колокольчика вызывает у подопытной собаки слюноотделение. Синаптическая пластичность позволяет сетям нейронов выделять, кодировать и сохранять пространственно-временныóе инварианты из окружения.

Кора головного мозга человека представляет собой большой слой нейронов толщиной несколько миллиметров и площадью поверхности около 2500 см2. По оценкам, количество нейронов в участке коры площадью 1 мм2 составляет около 92 тыс.

Суперкомпьютер Blue Gene/P, на котором симулировалась кора головного мозга

Кора делится на множество областей, каждая из которых демонстрирует определенную функциональную специализацию и набор связей с другими областями. Она имеет слоистую структуру и насчитывает шесть слоев. Полагают, что четвертый слой является для входных сигналов основным, передавая информацию второму и третьему, а те, в свою очередь, передают активность пятому и шестому, откуда сигналы направляются наружу. По всей коре нейроны организуются в повторяющиеся функциональные блоки, называемые гиперколоннами и располагающиеся перпендикулярно поверхности коры. Их диаметр – около 200–800 мкм, и они пронизывают все кортикальные уровни.

Ученые из IBM Research в сотрудничестве с коллегами из Лоуренсовской национальной лаборатории выполнили первую практически в режиме реального времени симуляцию деятельности головного мозга человека, которая превышает по размеру кору мозга кошки и содержит 1 млрд импульсных нейронов и 10 трлн индивидуальных обучающихся синапсов.

Для этого команда построила симулятор коры, вобравший в себя ряд инноваций из области компьютерной памяти, коммуникаций, а также тонкие биологические детали из нейрофизиологии и нейроанатомии. Он был выполнен на суперкомпьютере Blue Gene/P, содержащем 147 456 процессоров и 144 ТБ оперативной памяти.

Этот научный инструмент, близкий по сложности к линейному ускорителю или электронному микроскопу, должен сыграть особую роль при проверке гипотез о структуре мозга, его динамике и функции.

Дополнительно (в сотрудничестве с исследователями из Стэнфордского университета), ученые IBM создали алгоритм, названный BlueMatter, который использует суперкомпьютерную архитектуру Blue Gene для неинвазивного измерения и отображения связей между всеми кортикальными и подкорковыми локусами в человеческом мозге при помощи диффузной спектральной томографии. Отображение диаграммы связей мозга является крайне важным для распутывания его сложной коммуникационной сети и понимания того, как он представляет и обрабатывает информацию.

Данные разработки предоставят уникальную возможность для изучения вычислительной динамики мозга и приблизят команду к поставленной цели – построению компактного синаптронного чипа, используя нанотехнологии и достижения в области памяти с изменением фазы и магнитного туннельного перехода. Выполненная работа может разрушить парадигму фоннеймановских вычислений.

Алгоритм совместно с кортикальным симулятором позволил ученым проводить эксперименты с различными математическими гипотезами относительно структуры и функции мозга.

После успешного завершения нулевой фазы IBM и ее университетские партнеры получили недавно дополнительный грант 16,1 млн долл. от DARPA для выполнения фазы 1 проекта Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPSE). Этот этап исследований будет сосредоточен на компонентах мозгообразной архитектуры и симуляциях с тем, чтобы построить прототип чипа. Долгосрочная миссия инициативы IBM по когнитивным вычислениям заключается в том, чтобы открыть и продемонстрировать алгоритмы работы мозга и в итоге создать маломощный компактный когнитивный компьютер, приближающийся по интеллекту к млекопитающим. Цель SyNAPSE, уточняет менеджер программы Тодд Хилтон (Todd Hylton), состоит в разработке нового электронного оборудования и архитектуры, которые могут понимать, адаптировать и отвечать информационному окружению способами, превышающими потенциал обычных вычислений и включающими фундаментально отличные возможности, обнаруженные в биологическом мозге.

Современные вычисления базируются на модели хранимой программы, традиционно реализуемой в цифровых синхронных последовательных централизованных схемах общего назначения с явной адресацией памяти, которая без разбора перезаписывает данные и создает границу между вычислениями и данными. В отличие от этого когнитивные вычисления, подобные тем, что выполняет мозг, будут использовать повторяемые вычислительные блоки, нейроны и синапсы, реализуемые в смешанных аналого-цифровых асинхронных параллельных распределенных реконфигурируемых специализированных и отказоустойчивых биологических субстратах с неявной адресацией памяти, которая обновляется только при изменении информации, размывая границы между вычислениями и данными.

Эта статья была опубликована в еженедельнике «Компьютерное Обозрение»

Комментарии

slavik |offline 15 января 2010 г., 12:42

У меня почему-то ассоциация с заголовком - если "когнитивный", то обязательно "диссонанс".

slavik |offline 15 января 2010 г., 14:55

Кстати, шутки-шутками, а интересно как эта штука будет реагировать на когнитивный диссонанс ? Дальше функционировать с такой инфой оно не сможет - ибо представление об поуступающей информации полностью "поедет". Придется заново весь процесс обучения заливать/восстанавливать из save ? Тогда это уже будет похоже на смерть с последующем restore.

vlm_ua |offline 17 января 2010 г., 19:12

Скорей всего, тупо выполнить save/restore будет принципиально невозможно.
Во-первых, судя по существующим разработкам и публикациям о перспективных для получения приемлимой скорости, энергопотребления, компак? ?ности   и технологичности производства информацию придется обрабатывать все-таки в аналоговом виде (хотя межнейронные комуникации будут цифровыми). Уже одно это исключает возможность скопировать данные с нейрона бит-в-бит.
Второе препятствие - нейропроцессоры для практических применений (достаточно сложные для решения не "учебных", а реально возникающих в жизни  задач, компактные и малоэнергоёмкие) будут производиться только способами, подразумевающими наличие в чипе определенного количества дефектных нейронов, которые должны быть изолированы от остальной нейросети при первоначальном тестировании, при последующем обучении и в ходе дальнейшего функционирования в составе объекта. В случае применения технологий "самосборки" "схема" нейрочипа на микроуровне может в определенных рамках может достаточно случайно варьироваться и каждое устройство будет получаться достаточно уникальным. Врезультате чего готовить его к функционированию возможно только "обучением". Но такое обучение может выполняться не человеком, а другим, уже обученным нейрочипом и происходить в миллионы раз быстрее, чем это происходит в живых существах, круглосуточно без перерывов на отдых. Кроме того, искусственная нейросеть во многих своих точках может иметь прямые и очень быстродействующие контакты с обычными вычислительными устройствами и памятью (человек этой возможности лишен), что смягчает потребность в организации на базе нейросети долговременной памяти. Кроме того, обычные программные устройства могут контролировать  "здоровье" нейросети и определенные параметры, не допуская их выхода за рамки определенных границ.

simba |offline 15 января 2010 г., 14:28

Терминатор. Начало.

remedy |offline 15 января 2010 г., 15:00

Я как раз "терминатор 2" смотрю. Глядишь к 2029 году что-то и придумаем.

wj |offline 15 января 2010 г., 16:47

Раз DARPA финансирует, то терминаторы конечно будут, куда же без них
Но у разработки полно и мирных областей применения, поэтому все-таки здорово, что исследования не стоят на месте. Может мечта об ИИ наконец-то осуществится.

eagle4ever |offline 15 января 2010 г., 21:32

Беспилотные самолеты уже есть. Остались подключить к их управлению BlueGene...потом он поймет, что может бомбить людей... Пора искать себе бункер...

remedy |offline 15 января 2010 г., 23:28

Как будто их и так не бомбят.

Albond |offline 16 января 2010 г., 0:00

Подождите паниковать, срок реализации проекта 2030, первая супер ЭВМ которая полностью сможет в реальном времени моделировать мозг 2018. Но добавте, что не мозг делает человека умным, а социум. К примеру все знают эффект маугли. Так вот чтоб получить более менее разумную машину, её для начало необходимо будить обучить скажем лет до 18, а потом уже говорить о возможных терминаторах, а это 2030+18 = 2048, ну а там мы уже так привыкнем быть частью информационных систем, что не заметим выхода умного компьютера на улицы )))

vishnu |offline 16 января 2010 г., 17:53

Вы не учитываете что функционально можно совместить программное обучение мозга - "Танк, мне нужна программа обучения пилота.." и 18 лет отпадают.

phyp |offline 31 января 2010 г., 17:16

гиблая идея. к добру не приведет

NOD32 |offline 19 февраля 2010 г., 9:45

Может создатели не смотрели Терминатора, или они сами машины из будущего)

Gascon |offline 26 февраля 2010 г., 1:58

Увы, или слава богу - на выбор, прогресс не остановить, не зависимо от того, полезно это самому человеку или нет.

Чтобы оставить комментарий, необходимо войти или зарегистрироваться