Ни один компьютер не может сравниться по мощности и сложности с человеческим мозгом. Массы тканей в наших черепах могут обрабатывать информацию в количествах и скоростях, с которыми едва могут справиться компьютерные технологии.
Ключом к успеху мозга является способность нейронов действовать как процессор и запоминающее устройство, в отличие от физически отдельных блоков в большинстве современных вычислительных устройств.
Было много попыток сделать вычисления более похожими на работу мозга, но новая попытка продвинула их еще на шаг вперед — путем интеграции реальной ткани человеческого мозга с электроникой.
Это называется Brainoware, и оно работает. Команда под руководством инженера Фэн Го из Университета Индианы в Блумингтоне поставила перед ним такие задачи, как распознавание речи и математические задачи, такие как прогнозирование нелинейных уравнений.
Он был немного менее точным, чем компьютер с искусственным интеллектом, но исследование демонстрирует важный первый шаг на пути к новому типу компьютерной архитектуры.
Однако, хотя Гу и его коллеги следовали этическим принципам при разработке Brainoware, несколько исследователей из Университета Джонса Хопкинса отметили в соответствующем отчете: Природная электроника Прокомментируйте, как важно учитывать этические соображения при дальнейшем расширении этой технологии.
Лена Смирнова, Брайан Кафу и Эрик С. Джонсон, который не участвовал в исследовании, предостеречь«Поскольку сложность этих органических систем возрастает, обществу важно учитывать множество нейроэтических проблем, связанных с биокомпьютерными системами, задействующими нервную ткань человека».
Человеческий разум удивительно удивителен. И есть оценка 86 миллиардов нейроновв среднем и До квадриллиона синапсов. Каждый нейрон связан с максимум Еще 10 000 нейроновпостоянно снимаясь и общаясь друг с другом.
Пока что наши лучшие усилия по моделированию активности мозга в искусственной системе не достигли поверхности.
В 2013 году был запущен компьютер Riken K — на тот момент один из самых мощных суперкомпьютеров в мире. Он предпринял попытку имитировать мозг. Используя 82 944 процессора и петабайт основной памяти, потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду активности 1,73 миллиарда нейронов, связанных 10,4 триллиона синапсов, или всего лишь одного-двух процентов мозга.
В последние годы ученые и инженеры пытались приблизиться к возможностям мозга, разрабатывая устройства и алгоритмы, имитирующие его структуру и работу. известный как Нейронные вычисленияСтановится лучше, но потребляет много энергии, а обучение искусственных нейронных сетей занимает много времени.
Гу и его коллеги искали другой подход, используя настоящую ткань человеческого мозга, выращенную в лаборатории. Плюрипотентные стволовые клетки человека получили стимул развиваться в различные типы клеток мозга, которые организуются в небольшие трехмерные мозговые клетки, называемые органеллами, наполненными связями и структурами.
Это не настоящий мозг, а просто структура тканей, не имеющая ничего похожего на мысли, эмоции или сознание. Они полезны для изучения того, как развивается и функционирует мозг, не вмешиваясь в жизнь реальных людей.
Brainoware состоит из органоидов мозга, соединенных с массивом микроэлектродов высокой плотности с использованием искусственной нейронной сети, известной как Танковые вычисления. Электрическая стимуляция передает информацию в органоид — резервуар, в котором эта информация обрабатывается, прежде чем Brainoware выводит свои расчеты в форме нейронной активности.
Обычные компьютеры используются для входных и выходных слоев. Эти слои нужно было обучить работе с органоидом, при этом выходной слой считывал нейронные данные и делал классификации или прогнозы на основе входных данных.
Чтобы продемонстрировать систему, исследователи предоставили Brainoware 240 аудиоклипов, на которых восемь человек-мужчин произносят гласные звуки японского языка, и попросили систему идентифицировать голос конкретного человека.
Они начали с наивной органики. После двухдневного обучения Brainoware смогла идентифицировать говорящего с точностью до 78%.
Они также попросили Brainoware предсказать Карта Хенона, динамическая система демонстрирует хаотическое поведение. Они оставили его без присмотра для обучения на четыре дня (каждый день представляет собой эпоху обучения) и обнаружили, что он способен предсказывать карту с большей точностью, чем искусственная нейронная сеть без блока долговременной памяти.
Мозговые программы были немного менее точными, чем искусственные нейронные сети долгосрочной и кратковременной памяти, но все эти сети прошли 50 эпох обучения. Brainoware добилась примерно тех же результатов менее чем за 10 процентов времени обучения.
«Благодаря высокой пластичности и адаптируемости органоидов Brainoware обладает способностью изменяться и реорганизовываться в ответ на электрическую стимуляцию, что подчеркивает его потенциал для адаптивных резервных вычислений». Исследователи пишут.
Сохраняются значительные ограничения, в том числе проблемы поддержания жизни и здоровья органов, а также уровни энергопотребления периферийного оборудования. Но, учитывая этические соображения, Brainoware имеет значение не только для вычислений, но и для понимания тайн человеческого мозга.
«Могут пройти десятилетия, прежде чем будут созданы общие биокомпьютерные системы, но это исследование, вероятно, приведет к фундаментальному пониманию механизмов обучения, нейроразвития и когнитивных эффектов нейродегенеративных заболеваний». Смирнова, Кафу и Джонсон пишут.
«Это также может помочь в разработке доклинических моделей когнитивных нарушений для тестирования новых методов лечения».
Исследование было опубликовано в Природная электроника.
«Чрезвычайный решатель проблем. Ниндзя для путешествий. Типичный веб-наркоман. Проводник. Писатель. Читатель. Неизлечимый организатор».
More Stories
Поскольку игроки тратят большие деньги на таких артистов, как Тейлор Свифт, место живой музыки Mo’s Desert Clubhouse становится более креативным.
Сейсмические волны отслеживают процесс пополнения запасов грунтовых вод в Лос-Анджелесе после зимы
Прохожие спасают мужчину, упавшего на железнодорожные пути в Халле