IT-байки: Эмуляция мозга: мышка, кошка - кто следующий? / Аналитика

Похоже, совсем скоро называть компьютер "безмозглым" станет, как минимум, несправедливо. Динамика познания принципов функционирования мозга, и, что ещё более важно, динамика успехов эмуляции деятельности мозга в один прекрасный день может привести к тому, что на обзывательство "безмозглая", машина внезапно откроет вполне осмысленные глаза и в ответ произнесёт что-нибудь в духе "сам дурак". За такое, разумеется, можно будет больно пнуть её ногой, но обиднее всего будет тот факт, что машина окажется совершенно права.

Новость, которая легла в основу сегодняшней заметки, облетела на прошедшей неделе все информационные агентства мира и мало кого оставила равнодушным: в рамках Форума Supercomputing Conference (SC 09) компания IBM объявила о значительном прогрессе в создании вычислительных систем, симулирующих и эмулирующих такие способности мозга как зрительное восприятие, анализ сенсорных ощущений, принятие решений, взаимодействие и познание. Иными словами, в рамках проекта SyNAPSE группа исследователей из IBM Research вместе с учёными из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли (Lawrence Berkeley National Lab) смогла добиться приличных сдвигов в широкомасштабном моделировании деятельности коры и подкорочных областей головного мозга, а также в содружестве с Университетом Стэнфорда (Stanford University) разработала новый алгоритм синтеза неврологических данных BlueMatter для суперкомпьютерных архитектур Blue Gene.

Два этих ключевых события – да ещё в сочетании успехами в деле снижения потребляемой мощности и габаритов "искусственного мозга", можно считать новой вехой на пути создания когнитивного ("познающего") компьютерного чипа будущего, то бишь, настоящего искусственного интеллекта в чипе. Успехи на сегодняшний день таковы: моделирование деятельности коры головного мозга в режиме, близком к режиму реального времени, уже превзошло масштабы деятельности коры головного мозга кошачьих и сейчас приблизилось к режиму пиковой активности порядка 1 млрд нейронов и 10 триллионов отдельных синапсов - структур, передающих нервный импульс между нервными волокнами и нервными клетками (10₉ нейронов, 10₁₃ синапсов).

В то же время нельзя говорить о том, что целью проекта на данном этапе было достижение эмуляции деятельности именно кошачьего мозга. В действительности это совсем не так – разве только если говорить о сравнительной "производительности" эмулятора. Проект изначально нацелен на имитацию деятельности именно человеческого мозга, и именно для этих целей разрабатывался выше упомянутый алгоритм BlueMatter для суперкомпьютеров IBM Blue Gene.

Принцип работы алгоритма базируется на данных бесконтактного изучения деятельности мозга с помощью диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии, которые служат для дальнейшего воссоздания – уже в цифровом виде, всей структуры мозга со всеми его связями между кортикальными и субкортикальными (подкорочными) областями.

"Распутывание" и воссоздание принципа функционирования "сети мозговых связей" считается важнейшей задачей для понимания того, каким образом в нашей голове происходит осмысление и переработка информации. Прогресс в этих исследованиях предоставляет уникальную возможность более детального изучения вычислительной динамики человеческого мозга и значительно приближает к достижению к финальной цели исследователей, в качестве которой заявлен компактный синаптронный чип с низким потреблением энергии на базе новейших нанотехнологий, прогресса в создании памяти с изменяемой фазой и магнитных туннельных переходов. Словом, прощай, традиционная фон-Неймановская архитектура вычислений и да здравствует нейронно-синаптический компьютер завтрашнего дня.

Впрочем, "прощай" современным компьютерам мы скажем ещё не скоро – если когда-то это вовсе произойдёт. Но уже сейчас имеется множество примеров в медицинской, научной, военной, финансовой сфере и других отраслях, где лавинообразно растущий объём цифровых данных, поступающих от различных сенсоров и завязанный внутри себя множеством перекрёстных коммуникаций, требует совершенно иного, когнитивного подхода к сбору, анализу, обработке данных и принятию решений по результатам этих вычислений в реальном времени. Дабы не отвлекаться от основной темы сегодняшнего рассказа, предлагаю желающим получить дополнительную информацию по этой теме обратиться к материалам одного из наших репортажей с конференции IDF 2008 в Сан-Франциско - IDF Fall 2008: о чувствах компьютеров и зелёных технологиях. Там подробно рассказано об одной из основных задач современности – наведении мостов между реальным физическим миром и виртуальными цифровыми мирами, объединении их в единое целое.

Однако нынешний прообраз искусственного интеллекта – это всё ещё не чип из головы Терминатора, а IBM - всё же не всемогущая Cyberdyne Systems Corporation, чтобы в одиночку создавать столь масштабные проекты. Для интереса можете сравнить "всего" 1 млрд нейронов у "кошачьего интеллекта" с производительностью "почти в реальном времени" с "мощностью" реального человеческого мозга, содержащего порядка 10 млрд. нейронов в каждом кубическом сантиметре своего объёма. Более того, для работы кортикального симулятора "кошачьего интеллекта" с миллиардом искусственных нейронов пришлось задействовать суперкомпьютер Dawn Blue Gene/P в Национальной Ливерморской лаборатории им. Лоуренса (Lawrence Livermore National Lab) на базе 147.456 процессоров и 144 Тб (терабайт) оперативной памяти. В то время как для работы человеческого мозга совсем необязательно строить поблизости отдельную электростанцию – достаточно трёхразового ежедневного питания.

Иными словами, пришествие Терминатора пока откладывается на неопределённый срок. С другой стороны – если рассмотреть динамику процесса создания искусственного синаптронного интеллекта в деталях, прогресс действительно налицо. Самое время напомнить, что проект под названием SyNAPSE - Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (Системы Нейроморфической адаптивной пластически масштабируемой электроники) с участием ряда ведущих университетов США и компании IBM, финансируется DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), то есть, Управлением перспективного планирования оборонных научно-исследовательских работ при Пентагоне, США. Именно DARPA выделило в конце 2008 года грант в размере $4,9 млн. на первую фазу исследований проекта SyNAPSE и добавило к этой сумме ещё $16,1 млн. в 2009 году.

Цель проекта - создание подобия самообучающегося мозга, или, как говорят участники SyNAPSE, получение нового электронного "железа" и новой программной архитектуры, способных понимать, адаптироваться и реагировать на информационное окружение на принципах, коренным образом отличающихся от традиционных вычислительных систем и более напоминающих функционирование живого мозга. В число дальних задач, поставленных DARPA перед исследователями проекта SyNAPSE, входит создание структур на базе 10¹⁰ нейронов и 10¹⁴ синапсов, работающих со сравнимой с биологическими системами временной динамикой, потребляющих не более 1 кВт энергии и имеющих объём не более 2 литров – это помимо поддержки всевозможных интерфейсов для сенсорных вводов и моторизованных выводов. То есть, в финале ожидается разработка "искусственных мозгов" размером с футбольный мячик и блоком питания от настольного ПК, а пока учёные используют BlueGene и новые алгоритмы в качестве полигона для моделирования и обкатки математических моделей различных функций и структур мозга, отбраковки ненужных и тупиковых идей, разработки микро- и макроузлов искусственного интеллекта в наномасштабах. Силы исследователей внутри проекта разделились следующим образом: нанотехнологические исследования и эксперименты с суперкомпьютерными вычислениями взяли на себя эксперты из Корнеллского университета (Cornell University) и Стэнфордского университета (Stanford University), программной частью занимаются учёные из Университета Висконсин-Мэдисон (University of Wisconsin-Madison), Колумбийского университета (Columbia University) и сотрудники IBM, а научным руководителем проекта назначен Дхармендра Модха (Dharmendra Modha), менеджер IBM по инициативе когнитивных вычислений. Что показательно, в проекте задействованы не только специалисты по компьютерному "железу" и программисты, но также известные светила медицины, биологии, психиатрии и нейрологии. Что касается вклада именно IBM, примерно год назад в рамках проекта SyNAPSE компания выдвинула собственный план под названием "Cognitive Computing via Synaptronics and Supercomputing" (Когнитивные вычисления с помощью синаптроники и суперкомпьютеров), или C2S2. В ближайшей перспективе план предусматривает создание маломощных синапсоподобных чипов в наномасштабах и уточнении функциональных особенностей микрочипов мозга, на дальнюю перспективу миссия C2S2 подразумевает фундаментальные исследования в области синаптроники (синаптических взаимодействий), материаловедения, нейроморфической схемотехники, моделирования на суперкомпьютерах и создания виртуальной окружающей среды, с целью создания компактных когнитивных компьютеров с минимальным энергопотреблением, приближающихся по интеллекту к мозгу млекопитающего.

Мозг	Мышь	Крыса	SyNAPSE	Кошка	Человек
Нейронов х 10⁸	0,162	0,550	1	7,63	200
Синапсов х 10¹²	0,128	0,442	1	6,10	200

В настоящее время проект SyNAPSE оставил далеко позади нулевую фазу развития и в полном объёме работает над задачами первой фазы, на которую, собственно, и выделено выше упомянутое финансирование. Осталась далеко позади успешная эмуляция почти в реальном времени работы мозга небольшого млекопитающего вроде мыши (суперкомпьютер в исследовательском центре IBM T. J. Watson; 32.768 и 8 Тб оперативной памяти); теперь даже "кошачий интеллект" – дело прошлое. Усилия исследователей на ближайшее будущее будут сфокусированы на создании "мозгоподобной" архитектуры и моделировании компонентов для построения того самого синаптического чипа.

Имитация мозга мыши, кота – это замечательно. Реальность дальней перспективы создания искусственной головы с киловаттом питания – тоже неплохо, хотя, поначалу может немного пугать. Однако готовы ли учёные сегодня ответить на главный практический вопрос:

Когда же будет создан эмулятор человеческого мозга

С большим интересом прочитав представленный на конференции SC 09 доклад исследователей из IBM Almaden Research Center и Lawrence Berkeley National Laboratory по итогам работы над программой C2S2 в рамках проекта SyNAPSE (хотя, не буду лгать, с ускоренной перемоткой фрагментов с подробностями о нейрофизиологическом моделировании), я нашёл ответ на этот вопрос.

Для моделирования полноценной "производительности" коры головного мозга человека учёным понадобится сложная система, имитирующая порядка 20 млрд. нейронов и 200 трлн. синапсов. Таламокортикальная проекция 1 млрд нейронов и 10 триллионов синапсов, созданная учёными с помощью суперкомпьютера Blue Gene/P на базе 147.456 процессоров и 144 Тб оперативной памяти, представляет собой систему, на один-два порядка меньшую (что-то вроде 4,5%) и на два-три порядка более медленную (1/83), чем та, что требуется для полноценной имитации коры головного мозга человека. В ближайшее время полученная модель мозга будет доработана добавлением подключения к ней удалённой области белого вещества мозга, при этом параллельно ведутся работы по улучшению пространственного разрешения таламокортикальных проекций серого вещества в 100 раз – с гиперколонок из примерно 10 тысяч нейронов до миниколонок из сотни нейронов. Всё это в совокупности с последними экспериментальными достижениями в области функциональной визуализации, успехами в многократной регистрации одиночных нейронов и высокоточной электроэнцефалографии призвано значительным образом увеличить уровень детализации и приблизить к достижению конечной цели. Очевидно, что прогресс в области эмуляции деятельности головного мозга человека будет напрямую завязан на дальнейшее развитие суперкомпьютеров. Не отвечая нам прямым образом на поставленный вопрос, учёные, тем не менее, публиковали в статье интересную таблицу, где на временной шкале отмечены не только успешные вехи проекта SyNAPSE, но также рост производительности суперкомпьютеров по мировому рейтингу Top500.

Как видите, прозрачный намёк указан на временной шкале графика точкой после 2018 года. При этом для 100% эмуляции человеческого мозга в реальном времени потребуется производительность на уровне 1 EFlop/s (приставка "экза" означает единицу с 18 нулями) и памяти порядка 4 Пб (приставка "пета" – десять в 15 степени), то есть, 4000 терабайт. Искусственный мозг с такими параметрами и одновременно с габаритами для ношения на плечах пока представить невероятно трудно. Вряд ли это по силам современному кремнию, здесь явно предстоит как следует разгуляться нанотехнологиям.