Сша: 100 миллиардов на изучение мозга — «наука»
Цель проекта, предпринятого для содействия разведывательному сообществу США — совершить инженерный анализ мозга и выяснить методы, каковые разрешат компьютерам думать как человек
Тридцать лет назад руководство США запустило проект «Геном человека» — программу секвенирования и картирования всех генов человека как биологического вида, вычисленную на 13 лет. Не обращая внимания на то, что сначала эта инициатива вызвала недоверие и даже протесты, она существенно преобразила генетику как область науки и по сей день считается одним из самых успешных научных проектов за всю историю.
на данный момент Агентство передовых изучений в сфере разведки (IARPA), делающее научные изучения для разведывательного сообщества США и созданное как аналог известного Агентства по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам минобороны США (DARPA), выделило 100 миллионов долларов на подобный грандиозный проект. Целью громадной исследовательской программы «ИИ на базе нейронных сетей» (Machine Intelligence from Cortical Networks/MICrONS) есть проведение инженерного анализа примера мозга величиной в один кубический миллиметр, изучение механизмов, благодаря которым мозг делает вычисления, и на базе взятых разрешённых повысить производительность методов искусственного интеллекта и машинного обучения.
Для реализации этого проекта IARPA привлекло три группы исследователей, которыми руководят специалист и биолог по компьютерным наукам из Гарвардского университета Дэвид Кокс (David Cox), эксперт по компьютерным наукам из Университета Карнеги-Меллон Тай Синг Ли (Tai Sing Lee) и эксперт в области нейронаук из медицинского колледжа Бэйлор (BCM) Андреас Толиас (Andreas Tolias). Любая из команд создала собственную пятилетнюю программу изучений.
«Это солидное вложение средств, потому, что мы вычисляем эту проблему очень важной, и [это окажет] влияние, талантливое поменять работу разведывательного сообщества, а также в целом поменять мир», — говорит представитель IARPA Джейкоб Фогельштейн, курирующий программу MICrONS.
Цель громадной исследовательской программы MICrONS, реализуемой в рамках запущенного согласно решению президента Обамы национального проекта США BRAIN Initiative (Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies/«Изучение мозга методом развития инновационных нейротехнологий») — добиться прорыва в области вычислительных совокупностей, созданных на базе модели людской мозга. Сейчас многие технологии уже применяют группу методов, именуемых неестественной нейронной сетью, каковые, если судить по их заглавию, созданы на базе архитектуры (либо, по крайней мере, того, что мы знаем об архитектуре) мозга.
Благодаря доступности и производительности значительному повышению компьютера огромных массивов данных в сети, Facebook может распознавать лица, Siri определит голоса, машины смогут ездить без водителя, а компьютер может побеждать человека в таких играх, как шахматы. Но эти методы так же, как и прежде несовершенны, и в их основе лежат существенно упрощенные процессы анализа информации по образцам и шаблонам.
В большинстве случаев, производительность неестественных нейронных сетей, созданных на базе моделей примера 1980-х годов, низка в загроможденной среде, где объект, что компьютер пробует выявить, скрыт среди громадного количества объектов, многие из которых частично перекрывают друг друга либо идентифицируются неоднозначно. Помимо этого, эти методы не владеют достаточной свойством обобщения. К примеру, в случае если компьютеру продемонстрировать в качестве образцов один либо два изображения собаки, распознавать всех псов он не обучится.
ИИ — новая сфера господства
ИноСМИ02.03.2015Новый ИИ от авторов Siri
Wired Magazine26.08.2014Как мозг смотрит за временем?
Quanta Magazine02.02.2016Мозг ни при каких обстоятельствах не ленится
Gazeta Wyborcza05.01.2016Что же касается людей, то они, наверное, справляются с таковой задачей легко. Мы можем заметить приятеля в толпе, выделить привычный голос в шумном месте и подмечать звуковые либо графические образы, на базе всего лишь одного либо нескольких примеров, замеченных либо услышанных раньше. Мы всегда учимся обобщать, не нуждаясь ни в каких подсказках либо руководствах.
Исходя из этого, дабы узнать, каких из этих моделей не достаточно компьютеру, участники проекта MICrONS, занялись изучением мозга. «Это наилучший ориентир», — вычисляет Кокс.
И не смотря на то, что нейронные сети содержат элементы архитектуры, найденные в мозге, способы вычисления, каковые ими употребляются, не являются яркой копией каких-либо методов, применяемых для обработки информации нейронами. Иначе говоря методы, благодаря которым современные методы воображают, преобразуют данные и обучаются на ее базе — это инженерные ответы, принимаемые, в основном, способом ошибок и проб.
Они трудятся, но ученые в действительности не знают, из-за чего — по крайней мере, знают не хватает, дабы создать неестественную нейронную сеть. Так же, как и прежде остается невыясненным, похожа ли такая нейронная обработка информации на соответствующие операции, происходящие в мозге человека, либо нет. «Исходя из этого в случае если мы проберёмся на уровень глубже и возьмём из мозга данные не только на уровне архитектуры, но и на уровне вычислений, мы сможем доработать эти методы и приблизить их к механизмам работы мозга», — говорит Фогельштейн.
Все три группы исследователей постараются составить полную схему сигналов между нейронами в кубическом миллиметре коры головного мозга лабораторной крысы. Может показаться, что одного кубического миллиметра — равного менее одной миллионной части количества мозга человека — через чур мало.
Но на сегодня ученые способны в один момент измерять деятельность или только нескольких нейронов, или миллионов нейронов, зафиксированных на комбинированных изображениях, взятых способом функционально магнитно-резонансной томографии. на данный момент участники программы MICrONS собираются записать деятельность и межнейрональные связи 100 тысяч нейронов на протяжении опытов, на протяжении которых лабораторная крыса будет принимать зрительные образы и делать задачи обучения — замысел сверхсложный, потому, что нужно будет делать снимки с манометрической точностью и трудиться с проводами длиной всего пара миллиметров. «Это все равно, что составлять карту США, измеряя любой дюйм», — говорит Фогельштейн.
И все же, Фогельштейн настроен оптимистично, учитывая выделенные сравнительно не так давно средства на проведение полномасштабных изучений. «С запуском национального проекта BRAIN Initiative показалось множество новых онлайн методик и инструментов — как в плане разрешающей свойстве, так и по масштабам — разрешающих проводить детальные изучения мозга, нужные для построения схем, — отмечает он. — Так что это неповторимый историческим момент, в то время, когда у нас в первый раз за все время показались инструменты, методики и технически средства для построения принципиальной схемы, в которой будет учтен каждый синапс и каждый нейрон».
Любая группа исследователей планирует составлять «дорожную карту» мозга по-своему. Для измерения деятельности мозга крыс в ходе их обучения распознаванию предметов на экране компьютера несколькопод руководством Коксом, собирается использовать способ так называемой двухфотонной микроскопии. Ученые планируют вводить крысам модифицированный флуоресцентный белок, чувствительный к кальцию.
В то время, когда нейрон зажигается, ионы Ca устремляются в клетку, почему белок начинает светиться бросче — так что, применяя лазерный сканирующий микроскоп, ученые смогут замечать, как зажигаются нейроны. «Это мало напоминает прослушивание мозга, — растолковывает Кокс. — Так же как подслушивают звонок телефона, дабы быть в курсе событий, мы сможем прослушивать серьёзные внутренние процессы, происходящие в мозге живого и делающего какие-то действия животного».
После этого пример мозга крысы количеством в кубический миллиметр пошлют в Гарвардский университет биологу и нейроученому Джеффри Лихтману (Jeffrey Lichtman). В его лаборатории пример будет разрезан на поразительно узкие слайсы, и эти срезы будут изучены посредством современного микроскопа с достаточным разрешением, разрешающим заметить соединяющиеся между собой вытянутые и похожие на провода участки клеток мозга.
Несколько под управлением Толиаса будет применять похожий способ, именующийся трехфотонная микроскопия. Тем самым ученые данной группы смогут изучить не только поверхностные слои мозга крысы, изученные его коллегами и Коксом, но и пробраться в более глубокие слои.
Что касается группы под управлением Ли, то для картографирования коннектома — нейрональных связей головного мозга — она планирует использовать более радикальный подход. Совместно с ученым-генетиком из медицинской школы Гарвардского университета Джорджем Черчем (George Church) они собираются использовать ДНК-штрихкодирование — другими словами, будут маркировать любой нейрон неповторимой нуклеотидной последовательностью (штрихкодом) и химическим методом соединять штрихкоды через синапс для воссоздания схем.
Не смотря на то, что данный способ не дает возможность приобрести такую же пространственную данные, как при применении микроскопии, Ли сохраняет надежду, что данный способ будет более правильным и обеспечит получение результатов в более маленький срок — но при условии, что он по большому счету сработает. До сих пор данный способ ни разу не получалось применить удачно. «В случае если данный способ ДНК-штрихкодирования окажется действенным, он кардинально поменяет нейронауку и коннектомику», — вычисляет Ли.
Но это лишь добрая половина громадной программы MICrONS. После этого ученым предстоит узнать, как всю эти сведенья можен будет применять применительно к методам в машинном обучении. На данный счет у них имеется кое-какие мысли.
К примеру, многие ученые уверены в том, что мозг по природе байейсовский, другими словами нейроны воображают сенсорную данные в виде распределения возможностей, рассчитывая самая вероятную интерпретацию события на базе прошлого опыта.
Эта догадка основана, в первую очередь, на идее существования в головном мозге цепей обратной связи — в соответствии с которой информация поступает не только вперед, и существует еще большее количество соединений, направляющих данные в обратном направлении. Иначе говоря исследователи гипотетически предполагают, что восприятие есть не просто процессом передачи информации от какого-либо условного входа до какого-либо выхода. Скорее, существует некоторый конструктивный процесс, «анализ методом синтеза», на протяжении которого мозг хранит и формирует внутреннее представление об окружающем мире, формирует прогноз и ожидание, каковые разрешают ему трактовать поступающую информацию и планировать, как эти сведенья применять. «Мы на данный момент весьма детально изучаем основополагающий принцип — характерные изюминки процесса синтеза, — растолковывает Кокс, — в то время, когда мы фантазируем, что имело возможность бы случиться в мире, а позже сопоставляем с тем, что мы видим в действительности, по окончании чего мы используем это для создания отечественных представлений».
К примеру, сетчатка глаза, которая реагирует на свет, генерируя электрические сигналы, передаваемые на зрительный нерв и после этого поступающие в мозг , практически представляет собой двухмерную структуру. Исходя из этого в то время, когда человек видит предмет, мозг, возможно, применяет такую вероятностную модель, дабы сделать заключение о трехмерности окружающего мира посредством света, попадающего на двухмерную поверхность сетчатки.
Не смотря на то, что, в случае если это в действительности так, то тогда мозг отыскал значительно более действенные обобщения и способ аппроксимации переменных размеров, чем это можем делать мы посредством имеющегося у нас комплекта математических моделей. Так как если вы замечаете картину со 100 объектами, представьте только то, сколько у этих объектов возможно параметров в прямом и обратном направлениях (лишь в двух из многих направлений). Одномоментно — 2100 вероятных комбинаций.
Узнать ответ методом вычислений вряд ли вероятно. А вот мозг легко проделывает это с нескончаемым числом вероятных направлений: с учетом разных расстояний, углов поворота и в различных условиях освещенности. «Что делает мозг — он раскручивает это многообразие [базовых координат] и позволяет без проблем отделить их друг от друга», — растолковывает Толиас.
Любая из трех групп привлекла к работе экспертов по компьютерным разработкам, каковые воплотят эти теории в математические модели, а после этого удостоверятся в надежности их на данных, взятых методом инженерного анализа мозга. «Для каждого конкретного описания метода — к примеру, вероятностного метода — существуют миллионы вариантов реализации, каковые нужно выбрать и просмотреть, дабы перевоплотить эту теорию в трудящуюся программу, — говорит Фогельштейн. — Из этого миллиона (либо около того) вариантов кое-какие комбинации этих характеристик и параметров разрешат разработать хороший метод, а на базе некоторых вторых комбинаций возможно будет создать неэффективные либо совсем негодные методы. Методом „извлечения” настроек этих параметров из мозга — а не методом угадывания их посредством ПО (как мы это делали до этого) — мы сохраняем надежду сократить поле поиска до маленького числа вариантов реализации метода, сопоставимых с работой мозга».
Посредством таких моделей внутреннего уровня участники проекта MICrONS собираются создать более автоматизированные автомобили — особенно в то время, когда идет обращение об обучении автомобилей определять объекты без предварительного ознакомления с тысячами примеров, в которых предметы обозначаются заглавиями. Фогельштейн желает оказать помощь разведке США, применив методику неконтролируемого обучения. «У нас возможно лишь одно изображение либо лишь один пример хакерской атаки, которую нам нужно не допустить, либо одна запись экономического кризиса либо погодного явления, вызывающего неприятности. И наряду с этим нам нужно генерализовать эти сведенья, обобщив ее в более широкий спектр обстановок, в рамках которого может появиться такое же событие либо показатель, — говорит он. — И вот этого мы сохраняем надежду добиться: более действенного обобщения, увеличения свойств к выделению основных показателей и более действенного применения разреженных данных».
Не смотря на то, что ученые согласны с тем, что построение таких методов на базе данных, взятых методом изучения мозга, будет самой сложной частью проекта MICrONS (им предстоит выяснить метод программирования того, как мозг обрабатывает данные и формирует новые связи), кое-какие неприятности сложно поддаются ответу уже на ранних стадиях работы. К примеру, на протяжении измерения параметров мозга будут взяты эти количеством примерно два петабайта — что равняется емкости памяти 250 ноутбуков либо 2,5 миллионов компакт-дисков.
Хранить такие количества данных будет очень сложно, и для поиска ответа данной неприятности IARPA начало совместную работу с компанией Amazon. Более того, все сведенья представлены в виде изображений.
Для поиска информации в этом массиве данных употребляется процесс, именуемый сегментацией, в котором каждому структурному их соединениям и элементу нейронов придается собственный цвет — чтобы компьютер лучше осознавал признаки и общие характеристики. «Кроме того если бы работу по раскрашиванию делали все люди, живущие на земле, на то, дабы раскрасить любой кубический миллиметр изображений пригодилась бы целая судьба», — говорит Лихтман. Вместо этого для сегментирования графических данных ученые будут трудиться над созданием более идеальных методик компьютерной обработки изображений.
Лихтман уже добился успеха с обработкой данных количеством в 100 терабайт (двадцатой части от всего массива данных, каковые собираются собрать участники проекта MICrONS). Эти сведенья были взяты при изучении маленького примера таламуса — области головного мозга, несущей ответственность за перераспределение информации от органов эмоций.
Результаты работы возглавляемой им группы исследователей будут размещены в этом месяце в научном издании по молекулярной и клеточной биологии Cell. «Мы поняли, что время от времени для соединения с одним и тем же участком различных нервных клеток одинаковый аксон перепрыгивает с клетки на клетку, что показывает на то, что таламус устроен не так, как мы предполагали», — говорит Лахтман. Быть может, то же самое будет найдено и в том примере коры головного мозга количеством в один кубический миллиметр, что они только что начали изучать. «Мы знаем, что можем трудиться и с громадными количествами данных, но на данный момент мы начинаем изучать то, что возможно было бы назвать огромным количеством, — говорит он. — Это большой ход вперед. И мы думаем, что готовы к этому».
Врач философии, лауреат и математик Филдсовской премии Дэвид Мамфорд (David Mumford), что консультирует группу, возглавляемую Ли, но не входит в число участников программы, отнесся к проекту очертя голову. «Это настоящий прогресс, — говорит он. — Когда эти для того чтобы рода будут взяты, перед учеными будет поставлена непростая и занимательная задача — они должны будут узнать, что возможно сделать, дабы глубже осознать методы сотрудничества нейронов. Я в далеком прошлом грезил, дабы когда-нибудь стало возмможно записать такое внушительное количество информации, и считаю, что эти люди в полной мере смогут сделать это».
«Но я с пара громадным скептицизмом отношусь к возможности применить эти сведенья к неестественным нейронным сетям, — продолжает он. — Это до тех пор пока еще достаточно сложно осознать, и это более оторвано от судьбы».
Но кроме того в случае если и без того, ученые всех трех групп уверены, что их работа принесет результаты. «То, что из этого окажется — не имеет значение, что именно — это уже успех, — вычисляет Лихтман. — Быть может, окажется не то, чего вы ожидали, но это шанс. И я не терзаю себя сомнениями о том, ошибочна ли отечественная мысль либо нет. Идеи нет.
Суть в том, что мозг в действительности существует, он сверхсложный, и никто до сих пор по-настоящему его не видел, соответственно, нужно взглянуть. Чем мы рискуем?».
Они сохраняют надежду на успех и в тех вопросах, в которых появились неприятности у участников проекта «Мозг человека» с бюджетом 2 миллиарда долларов. Как растолковывает Кокс, их подход коренным образом отличается от того, что выбрали участники проекта «Мозг человека» — и в техническом замысле и в плане материально-технического обеспечения. Практически, говоря о характере работы, перед тем как предпринимать попытки моделировать работу мозга, они трудятся, по сути, в противоположном направлении.
И направляться сохранять надежду, что работа по реализации проекта MICrONS с привлечением нескольких групп ученых разрешит создать обстановку здоровой конкуренции и сотрудничества, нужных с целью достижения важных результатов. Агентство IARPA собирается публиковать полученные результаты исследований, дабы и другие ученые смогли предлагать собственные идеи и собственные научные наработки. «И не смотря на то, что это напоминает рассматривание песчинки, — говорит Ли, — как сказал мой учитель в университете, в одной песчинке возможно заметить всевышнего».
