SyNAPSE – будущий прототип думающего и обучающегося компьютера

В настоящее время множество ученых изучают строение и принципы функционирования мозга с целью построения компьютера будущего, построенного на таких же принципах и который будет обладать возможностью обучения в процессе познавания, восприятия и взаимодействия с окружающей средой, при всем этом сохраняя подобный мозгу компактный размер и низкий уровень энергопотребления.

C целью построения подобной компьютерной системы ряд ведущих уневирситетов США под предводительством компании IBM начали работы над проектом SyNAPSE ( DARPA''s Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics ).

На работы по этому проекту научному сообществу был выделен грант в размере 4.9 миллионов долларов от Управления Перспективного Планирования оборонных научно-исследовательских работ при министерстве обороны США (Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA).

Система SyNAPSE по своей сущности должна являться аппаратным и программным прототипом мозга млекопитающего, способного к обучению.

Ученые из Университета Колумбии и IBM занимаются разработкой программного обеспечения системы, а специалисты по нанотехнологиям и суперкомпьютерам из Корнеллского университета (Cornell University) и Стэнфордского университета (Stanford University) создадут аппаратную платформу системы. Ведущим руководителем данного проекта выступает компания IBM.

Основной целью проекта SyNAPSE является создание компьютера способного к обработке и сортировке множественных потоков изменяющихся данных, имеющего возможность поиска информации по заданным шаблонам и способного принимать логические решения.
При всех своих фантастических возможностях этот компьютер должен быть по размерам не больше головного мозга и потреблять энергии не более чем 100 Ватт.

Для успешного продвижения работ проекта SyNAPSE ученым предстоит досконально разобраться в принципе работы нейронов и синапсов, которые эти нейроны соединяют, и в результате – во всей работе мозга как одного целого. Ученые уже пришли к выводу, что просто копировать всю структуру нет необходимости. Одни нейронные сети играют ключевые роли в работе мозга, другие – второстепенные, и без них можно обойтись. Остается только окончательно выяснить, какие цепи нейронов реально необходимы для моделирования работы мозга.

Есть и еще одна нерешенная задача из этой области, ученые не знают какие толчки и при каких условия необходимы для начала процесса обучения и самообучения такого искусственного мозга. Это еще все предстоит выяснить в ходе моделирования и экспериментов. "Система жизненных ценностей – вот что является важнейшим аспектом", говорит Джулио Тононни (Giulio Tononi), один из первых ученых, занимавшихся проблемой создания самообучающихся компьютеров. "Ключевой момент искусственного разума - обучение методом проб и ошибок, именно так, как учимся мы на протяжении всей своей жизни".

В области программного обеспечения уже имеются наработки позволяющие имитировать межнейронные связи и способные даже на самообучение. Но это лишь только очень маленькая часть из всего объема предстоящих исследований и работ.

"Это будет не легкая задача", говорит Тононни, "Даже мозг самых маленьких млекопитающих весьма внушителен с точки зрения его возможностей, хотя он имеет относительно маленькие габариты и потребляет совсем немного энергии".

***

Ученые из подразделения компании IBM в Альмадене, совместно с учеными из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли, добились первых успехов в создании компьютерной системы, эмулирующей работу части головного мозга человека. Эта система создается с целью выяснения принципов и алгоритмов обработки информации внутри мозга человека при познавании, выполнении действий, восприятии информации и др. Результаты этих исследований будут использоваться учеными для создания микропроцессора с новой архитектурой, основанной на принципе работы мозга. Эта работа проводится в рамках программы DARPA SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics).

Модель части мозга содержит около одного миллиарда нейронов, соединенных более чем 10 триллионами синапсов. Этот масштаб уже превышает масштаб мозга такого животного как кошка. Для ускорения вычислений в математической модели использовались алгоритмы, ориентированные на суперкомпьютерную архитектуру Blue Gene. Моделирование проводится на суперкомпьютере лаборатории Лоуренса Lawrence Livermore Dawn Blue Gene/P, который состоит из 147456 процессоров и имеет 144 терабайта оперативной памяти.

Если созданная модель позволит ученым объяснить вычислительную динамику человеческого мозга, то это значительно продвинет науку на пути к созданию синаптронного процессора, сделанного с использованием нанотехнологий, памяти на фазовых переходах и соединений с использованием магнитного туннельного эффекта. Такой процессор, потребляющий незначительное количество энергии, станет основой для создания самообучающихся компьютерных систем и систем искусственного интеллекта.