Сенсационное открытие, способное кардинально пересмотреть устоявшиеся представления о работе человеческого мозга и перспективах развития искусственного интеллекта, было совершено исследователями из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне. Вопреки доминировавшей ранее парадигме, ученые установили, что процесс принятия решений инициируется в мозге значительно раньше, чем предполагалось, что открывает путь к созданию более эффективных и энергоемких систем ИИ. Как сообщает новостной сайт, данное исследование, опубликованное в авторитетном издании Труды Национальной академии наук (PNAS), ставит под сомнение классическую модель однонаправленной обработки информации.
Профессор электротехники и вычислительной техники Юрий Власов, представляющий Инженерный колледж Грейнджера и возглавивший научную работу, обращает внимание на ключевую роль ранних сенсорных областей мозга в этих процессах. Традиционно считалось, что сенсорные данные последовательно передаются вверх по иерархической цепочке, достигая в конечном итоге лобной коры, где и происходит финальное принятие решения. Однако результаты эксперимента указывают на то, что эта картина является неполной. Вместо строгой иерархии, мозг, по-видимому, использует внешние контуры обратной связи, обеспечивающие двунаправленное движение информации между различными отделами, что является фундаментальным отличием от принципов, заложенных в основу многих современных систем ИИ, включая сверточные нейронные сети.
Переосмысление нейронных процессов и эволюционные уроки
Человеческий мозг, который по праву считается одной из самых сложных структур во Вселенной, продолжает хранить множество загадок. Неслучайно в 2008 году Национальная инженерная академия включила его обратный инжиниринг в список 14 грандиозных инженерных задач XXI века. Власов и его коллеги, отходя от устоявшихся шаблонов, исследуют модель, основанную на принципах естественного интеллекта, отточенного эволюцией на протяжении сотен миллионов лет. Ключевой вопрос, который ставят перед собой ученые, заключается в том, можно ли, заимствуя организационные принципы биологического интеллекта, сделать ИИ не только более производительным, но и значительно менее энергозатратным.
«Мы хотим извлечь уроки из миллиарда лет эволюции, — подчеркивает Юрий Власов. — Как организован этот биологический интеллект? Можем ли мы, изучив его поврежденные участки и подражая им, создать ИИ, который будет более эффективным, менее энергоемким и более интеллектуальным, чем ныне существующие системы? На уровне принятия решений именно этого и не хватает современному искусственному интеллекту». Понимание того, что биологический интеллект справляется с чрезвычайно сложными задачами, потребляя при этом несопоставимо меньше энергии, чем его электронные аналоги, придает этому поиску особую актуальность.
Для проверки своих гипотез исследовательская группа сосредоточилась на самых ранних этапах перцептивной обработки. В ходе эксперимента ученые регистрировали нейронную активность у мышей, которые перемещались по коридору виртуальной реальности и принимали перцептивные решения. Результаты оказались поразительными: активность, непосредственно связанная с процессом принятия решений, была зафиксирована уже в первом соматосенсорном ядре (S1) — одной из наиболее примитивных сенсорных зон мозга. Вопреки ожиданиям, S1 не выступал в роли пассивного передатчика сигналов; напротив, он испытывал на себе влияние высших отделов мозга через петли обратной связи. Это регулирование сверху вниз свидетельствует о том, что принятие решений — это не линейный процесс, а непрерывный диалог между множеством мозговых структур.
«Нейронный код мозга в значительной степени остается для нас неизвестным языком», — констатирует Власов. — «Однако полученное на системном уровне понимание можно рассматривать как важное указание на то, как можно разрабатывать более эффективные искусственные нейронные сети. Возможно, используя эти аналогии, извлеченные из работы реального мозга, мы сможем спроектировать следующее поколение ИИ». Исследователи особо отмечают, что их работа не предлагает готовой концепции для немедленного создания нового ИИ. Скорее, она предоставляет свежее, фундаментальное понимание механизмов мышления, которое в перспективе способно вдохновить на создание принципиально иных архитектур для будущих интеллектуальных систем. В планах Власова и его команды — дальнейшее, более детальное изучение обнаруженных феноменов.
нхронизацию этих сигналов мозга. Они также намерены разработать новую технологию измерения нейронной активности, чтобы лучше понимать, как внешние каналы обратной связи и координировать различные уровни обработки мозга.
«Глядя на циклическую временную динамику нейронной активности, возможно, мы сможем лучше понять, как эти петли обратной связи участвуют в наших решениях», — сказал он. — сказал Власов. «Может быть, именно этот подход обеспечивает раскрытие этих неизвестных на данный момент механизмов — то есть, как эти циклы обратной связи организованы, и как они действуют и строят различные уровни обработки. Возможно, это можно реализовать в новых архитектурах II».