История возникновения нейронных сетей
Термин "нейронная сеть" появился в середине XX века. Первые работы, в которых были получены основные результаты в данном направлении, были проделаны Мак-Каллоком и Питтсом. В 1943 году ими была разработана компьютерная модель нейронной сети на основе математических алгоритмов и теории деятельности головного мозга. Они выдвинули предположение, что нейроны можно упрощённо рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами, и назвали эту модель "пороговой логикой". Подобно своему биологическому прототипу нейроны Мак-Каллока-Питтса были способны обучаться путём подстройки параметров, описывающих синаптическую проводимость. Исследователи предложили конструкцию сети из электронных нейронов и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции. Мак-Каллок и Питтс предположили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т. е. обладает всеми чертами интеллекта.
Данная модель заложила основы двух различных подходов исследований нейронных сетей. Один подход был ориентирован собственно на изучение биологических процессов в головном мозге, другой - на применение нейронных сетей как метода искусственного интеллекта для решения различных прикладных задач.
В 1949 году канадский физиолог и психолог Хебб высказал идеи о характере соединения нейронов мозга и их взаимодействии. Он первым предположил, что обучение заключается в первую очередь в изменениях силы синаптических связей. Теория Хебба считается типичным случаем самообучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. В более поздних вариантах теория Хебба легла в основу описания явления долговременной потенциации.
В 1954 году в Массачусетском технологическом институте с использованием компьютеров Фарли и Кларк разработали имитацию сети Хебба. Также исследования нейронных сетей с помощью компьютерного моделирования были проведены Рочестером, Холландом, Хебитом и Дудой в 1956 году.
В 1957 году Розенблаттом были разработаны математическая и компьютерная модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. При обучении данная сеть использовала арифметические действия сложения и вычитания. Розенблатт описал также схему не только основного перцептрона, но и схему логического сложения. В 1958 году им была предложена модель электронного устройства, которое должно было имитировать процессы человеческого мышления, а два года спустя была продемонстрирована первая действующая машина, которая могла научиться распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые подносили к его "глазам", напоминающим кинокамеры.
Интерес к исследованию нейронных сетей угас после публикации работы по машинному обучению Минского и Пейперта в 1969 году. Ими были обнаружены основные вычислительные проблемы, возникающие при компьютерной реализации искусственных нейронных сетей. Первая проблема состояла в том, что однослойные нейронные сети не могли совершать "сложение по модулю 2", то есть реализовать функцию "Исключающее ИЛИ". Второй важной проблемой было то, что компьютеры не обладали достаточной вычислительной мощностью, чтобы эффективно обрабатывать огромный объём вычислений, необходимый для больших нейронных сетей.
Исследования нейронных сетей замедлились до того времени, когда компьютеры достигли больших вычислительных мощностей. Одним из важных шагов, стимулировавших дальнейшие исследования, стала разработка в 1975 году Вербосом метода обратного распространения ошибки, который позволил эффективно решать задачу обучения многослойных сетей и решить проблему со "сложением по модулю 2".
В 1975 году Фукусимой был разработан когнитрон, который стал одной из первых многослойных нейронных сетей. Фактическая структура сети и методы, используемые в когнитроне для настройки относительных весов связей, варьировались от одной стратегии к другой. Каждая из стратегий имела свои преимущества и недостатки. Сети могли распространять информацию только в одном направлении или перебрасывать информацию из одного конца в другой, пока не активировались все узлы и сеть не приходила в конечное состояние. Достичь двусторонней передачи информации между нейронами удалось лишь в сети Хопфилда (1982), и специализация этих узлов для конкретных целей была введена в первых гибридных сетях.
Алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов стал популярен под названием коннективизма. В 1986 году в работе Руммельхарта и Мак-Клелланда коннективизм был использован для компьютерного моделирования нейронных процессов.
Несмотря на большой энтузиазм, вызванный в научном сообществе разработкой метода обратного распространения ошибки, это также породило многочисленные споры о том, может ли такое обучение быть на самом деле реализовано в головном мозге. Отчасти это связывали с тем, что механизм обратного прохождения сигнала не был очевидным в то время, так как не было явного источника обучающего и целевого сигналов. Тем не менее, в 2006 году было предложено несколько неконтролируемых процедур обучения нейронных сетей с одним или несколькими слоями с использованием так называемых алгоритмов глубокого обучения. Эти алгоритмы могут быть использованы для изучения промежуточных представлений, как с выходным сигналом, так и без него, чтобы понять основные особенности распределения сенсорных сигналов, поступающих на каждый слой нейронной сети.
Как и во многих других случаях, задачи высокой сложности требуют применения не одного, а нескольких методов решения или их синтеза. Не исключение и искусственные нейронные сети. С самого начала нынешнего столетия в работах различных исследователей активно описываются нейро-нечёткие сети, ячеечно-нейросетевые модели. Также нейронные сети используются, например, для настройки параметров нечётких систем управления. В общем, нет никаких сомнений и в дальнейшей интеграции методов искусственного интеллекта между собой и с другими методами решения задач.
Взято отсюда
http://www.interface.ru/home.asp?artId=37476
Сбербанк создал самый мощный суперкомпьютер в России
Сбербанк создал самый производительный суперкомпьютер в России. Новинка названа Christofari в честь Николая Кристофари, который стал первым клиентом российских сберкасс в 1842 г. Компьютер был представлен в рамках международной конференции AI Journey, которая посвящена развитию и использованию искусственного интеллекта.
По производительности Christofari многократно превосходит обычные машины и почти втрое – предыдущий самый быстрый суперкомпьютер страны «Ломоносов-2». Особенности архитектуры и высокая вычислительная мощность новинки, как ожидается, позволят в кратчайшие сроки решать задачи обучения моделей, основанных на глубоких нейронных сетях.
Ресурсы Christofari будут доступны пользователям облачного сервиса компании Sbercloud (входит в экосистему Сбербанка) с 12 декабря 2019 г. Предоставление ресурсов суперкомпьютера в облаке, по мнению представителей Сбербанка, даст пользователям возможность разрабатывать и использовать алгоритмы искусственного интеллекта. Стоимость услуги будет зависеть от заказанной мощности.
Потенциальные соперники машины
Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ и Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН каждые полгода выпускают рейтинг 50 мощнейших компьютеров России и СНГ.
Актуальный список самых производительных отечественных суперкомпьютеров (в редакции от 23 сентября 2019 г.) возглавляет «Ломоносов-2» производства компании «Т-платформы», установленный в МГУ. Машина состоит из 1536 узлов на базе процессора Intel Xeon E5-2697 с 64 ГБ оперативной памяти и ускорителем Nvidia Tesla K40M, а также 160 узлов на Intel Xeon Gold 6126, 96 ГБ памяти и паре ускорителей Nvidia Tesla P100. Производительность «Ломоносова-2» в тесте Linpack составляет 2,478 петафлопс.
На второй строчке рейтинга расположился суперкомпьютер, принадлежащий российских метеорологам – он размещен в главном вычислительном центре Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. Созданием суперкомпьютера для «ГВЦ Росгидромета» занимались специалисты «Т-платформ» и Cray. Он включает 976 узлов, каждый из которых представляет собой двухпроцессорную систему на процессорах Intel Xeon E5-2697 и 128 ГБ. Производительность машины, по данным теста Linpack, составляет 1,2 петафлопс.
«Ломоносов-2» и суперкомпьютер Гидромета на сегодняшний день являются единственными отечественными машинами, которые входят в топ-500 мощнейших вычислительных систем мира – сейчас они находятся на 93 и 364 строчках рейтинга соответственно. Возглавляет его американская система Summit на базе чипов IBM Power9 и ускорителей NVidia Volta GV100 с производительностью в 148,6 петафлопс. Суперкомпьютер Сбербанка в случае включения в данный рейтинг сможет претендовать на 27 позицию.
Характеристики Christofari
Christofari создан специалистами Сбербанка и Sbercloud в партнерстве с американской компанией Nvidia на базе высокопроизводительных узлов Nvidia DGX-2. Заявленная производительность суперкомпьютера в проведенных тестах Linpack достигла 6,7 петафлопс.
В Nvidia DGX-2 называют «самым большим в мире GPU». Устройство, представленное в 2018 г., оснащается двумя процессорами Intel Xeon Platinum и способно работать с 16 видеоускорителями Tesla V100 с 32 ГБ памяти HBM2. Общую пропускную способность в 14,4 ТБ/сек обеспечивают технологии межчиповых соединений NVSwitch и NVLink2.
Производительность одного узла DGX-2 может достигать 2 петафлопс, а ее стоимость на момент анонса составляла $399 тыс.
Кому пригодится суперкомпьютер Сбербанка
Доступ к ресурсам суперкомпьютера Christofari может заинтересовать научно-исследовательские организации, а также коммерческие и государственные структуры, занятые в таких отраслях экономики как нефтегазовая, банковская и телекоммуникационная индустрия, ритейл, химия, медицина и другие, считают в банке.
По словам исполнительного вице-президента и руководителя блока «Технологии» Сбербанка Давида Рафаловского, использование ресурсов суперкомпьютера повысит эффективность решения задач в широком спектре областей, к примеру, в обработке естественного языка, компьютерном зрении, автоматизированном принятии решений, оценке и управлении рисками, выявлении мошенничества, предиктивной аналитике, создании голосовых помощников и чат-ботов.
Илон Маск показал имплантат для связи мозга с компьютером.
Насколько далеко он зашел? Интервью нейробиолога Михаила Лебедева, из чьей лаборатории вышли сотрудники компании Маска.
Этим летом на большой презентации в Калифорнии Илон Маск показал прототип устройства, которое в течение двух лет за закрытыми дверями разрабатывала основанная предпринимателем компания Neuralink. Это устройство внедряется в мозг и способно передавать информацию о его активности в компьютер и обратно. Маск раскрыл немало технических подробностей, но многое осталось неясным: что по-настоящему нового придумали специалисты, как компания собирается зарабатывать, что получат пациенты с болезнями Паркинсона и Альцгеймера. «Медуза» поговорила об этом с Михаилом Лебедевым — нейробиологом, который не только много лет занимается созданием и исследованием подобных устройств на обезьянах, но и человеком, из лаборатории которого вышли некоторые сотрудники компании Neuralink, даже ее президент Макс Ходак.
В марте 2017 года стало известно, что Илон Маск создал компанию, задачей которой будет «подключение мозга к компьютеру». Подробностей о разработках не было два года. В июле 2019-го Маск организовал большую презентацию в Калифорнийской академии наук, где рассказал о прототипе.
Главная задача, по словам Маска, превратить сложную операцию по имплантации чипа в мозг во что-то, по последствиям похожее на лазерную коррекцию зрения. Замысел в том, чтобы, как и при лазерной коррекции зрения, пациент уже в день операции мог вернуться к обычной жизни, а через пару недель — вообще забыть о каких-то медицинских ограничениях, связанных с проникновением в мозг.
Собственно говоря, по пользовательским характеристикам новый нейроинтерфейс похож скорее на гораздо более простые аналоги вроде электродов для снятия энцефалограммы — вся внутренняя «обвязка» чипа спрятана под кожу, а питание и обмен данными происходит через беспроводную магнитную катушку. До сих пор инвазивные нейроинтерфейсы выглядели куда более громоздкими.
Упор на легкость и простоту использования нейроинтерфейса связан с желанием Маска превратить его из узкоспециализированного медицинского устройства для тяжелобольных людей в новый гаджет, способный заинтересовать широкую аудиторию. Пока это желание кажется слишком фантастическим, но намерение Маска недвусмысленно направленно именно в эту сторону.
Что касается самого устройства, то оно тоже довольно инновационно: вместо традиционного квадратного чипа в нейроинтерфейсе Маска электроды разделены на 96 гибких нитей, суммарно несущих 3072 отдельных канала, способных как регистрировать, так и стимулировать электрическую активность мозга. Для имплантации нитей используется специально разработанный робот. Он способен вставлять в нервную ткань по три нити в минуту. Предварительная обработка сигнала нейронов еще до поступления в компьютер происходит прямо внутри чипа — на специально созданных для этого микросхемах.
Другие характеристики нового устройства и результаты его тестирования на крысах компания сразу же опубликовала в препринте (подробность которого, кажется, является частью сознательной стратегии на привлечение кадров из академии). Однако несмотря на внезапную открытость остается множество вопросов, на которые искать там ответов бессмысленно — например о том, как компания собирается зарабатывать деньги на рынке, где по крайней мере один подобный проект уже, оказывается, провалился.
— Несколько лет Neuralink работали совершенно закрыто и до пресс-конференции никто не знал, чем конкретно они там занимаются. Сейчас они вышли на публику и довольно подробно — что редко для технологической компании — рассказали, какое устройство у них получилось. Что в этом нейроинтерфейсе наиболее прорывное?
— Технических прорывов здесь множество. Они разработали специального робота-«швейную машинку», которая позволяет эффективно имплантировать в мозг нити с электродами. Идея этого действительно хорошая, потому что обычно делают как: пытаются вставить в мозг одновременно под сотню электродов в виде единого чипа. И тогда возникает «эффект Рахметова» — электроды просто механически не входят в нервную ткань. Есть даже методика, по которой их загоняют туда ударом молоточка — но это, как можно догадаться, несколько травматично для мозга.
В Neuralink они делегировали работу по имплантации отдельных тонких электродов роботу, который быстро и эффективно вставляет их по одному и оператор даже может аккуратно выбирать точки имплантации, чтобы не повреждать кровеносные сосуды. Кроме того, у них есть новые и хорошие усилители, микросхемы для обработки сигнала, система стимуляции.
Если говорить в научном плане, то каких-то сверхновых идей здесь я на самом деле не вижу. Вообще здесь две уже известные главные идеи: первая состоит в том, что для создания по-настоящему революционного устройства нужно записывать не поверхностную электрическую активность, не придумывать какой-то новый ЭЭГ, не заниматься томографией, а надо идти напрямую в мозг — делать инвазивный имплантат. Вторая идея сводится к тому, что новое устройство должно быть как можно более широкополосным в пространственном охвате, иметь как можно больше каналов. Желательно — на порядок больше, чем получалось до сих пор. Однако принципиально прорыва здесь пока не случилось — в нашей лаборатории, например, максимальное достижение было где-то две тысячи электродов, имплантированных в мозг одной обезьяны. Это не сильно отличается от 3072 электродов в новом устройстве.
Важнее то, что благодаря Маску в этой области появилась компания с деньгами, которая хочет и может активно развивать технологическую часть проекта, само устройство. Известно, что там, где появляются новые технологии, со временем неминуемо будут появляются и научные прорывы.
—Тогда возникает резонный вопрос: как они собираются зарабатывать на этом устройстве деньги? Кому может понадобиться имплантировать себе в мозг такую штуку?
— Это, конечно, очень важный вопрос. Особенно потому, что на самом деле Neuralink — не первая компания, которая решила сделать коммерческий нейроинтерфейс. Очень похожее устройство — с инвазивной записью, с большим количеством электродов, с прицелом на помощь парализованным людям еще 15 лет назад пыталась делать другая компания — BrainGate, основанная Джоном Донехью из Университета Брауна. И у них дело не пошло: первые деньги довольно быстро кончились, новых привлечь не удалось, клинические испытания, которые уже были начаты, прекратились — и компанию перекупили. Они не обанкротились, но и яркой истории успеха не случилось.
Если смотреть на Neuralink как на бизнес, то главный вопрос сводится к тому, удастся ли им построить жизнеспособную бизнес-модель. Может быть, именно у них это получится. Люди из BrainGate все-таки были просто ученые, которые хотели сделать стартап. Здесь же ситуация иная: Илон Маск неплохо знает, как работает бизнес и, возможно, лучше всех на планете умеет мыслить стратегически, работать с длинными проектами. Поэтому возможно, именно у него и получится довести до ума то, что не удалось сделать BrainGate.
Как бы то ни было, я думаю, что первая задача Neuralink будет в том, чтобы захватить рынок оборудования для нейробиологии — все эти электроды, усилители, оборудование для обработки сигнала. Задача не такая уж маленькая, и я думаю, они смогут вытеснить из нее другие компании.
Затем в какой-то момент придется переходить на клинические исследования, и тут действительно будет много трудностей. Прежде всего Neuralink будут заниматься с той небольшой популяцией парализованных людей, которые согласятся имплантировать себе электроды. Это те, кто не могут двинуть ни рукой, ни ногой — именно им участие в клинических исследованиях имплантируемого устройства могло бы быть максимально полезно.
Но число таких людей, конечно, сильно ограничено. Гораздо больше тех, кто страдает от болезни Паркинсона, еще больше — людей, перенесших инсульт. Эта ниша очень большая, но чтобы увидеть, как новое устройство покажет себя в клинике, могут потребоваться десятилетия. Вероятно, в ближайшей перспективе компания Маска будет работать не на медицинские приложения, а на то, чтобы как можно быстрее хоть что-то опубликовать. Поэтому я не думаю, что все мы будем ходить с электродом от Маска в ближайшее время.
«Не каждый человек, конечно, захочет, чтобы ему в мозг на глубину 15 сантиметров вставляли стимулирующий электрод»
— Как машинно-мозговые интерфейсы могут быть полезны людям с болезнью Паркинсона и инсультом?
— Болезнь Паркинсона — это нейродегенеративное заболевание, которое сопровождается возникновением патологичной электрической активности: мозг начинает генерировать некие волны, которые мешают его работе. В результате у человека возникает тремор, он с трудом инициирует движения, появляются другие симптомы. Вред от этих автоколебаний такой, что, оказывается, можно даже пожертвовать частью мозга, если она является их источником — есть работы, в которых при болезни Паркинсона удаляют часть глубинной структуры мозга и от этого человеку становится легче.
Другой подход — это использование глубокого стимулирования мозга при помощи специальных электродов. Что при этом происходит? Высокочастотная стимуляция подавляет патологические ритмы и человеку становится легче. Как в деталях это работает — никто не знает, но в медицине это обычное дело: раз работает, то и хорошо. Не каждый человек, конечно, захочет, чтобы ему в мозг на глубину 15 сантиметров вставляли стимулирующий электрод. Но если ситуация заходит далеко, то иногда к этому прибегают, и это действительно помогает.
Здесь возникает вопрос: а что если не просто стимулировать мозг, но и записывать его реакцию, смотреть на то, что при стимуляции происходит, и может быть, даже включать обратную связь. Например, включать стимулятор только тогда, когда эти патологические колебания возникают? Вот здесь устройство, подобное тому, что представила Neuralink, может быть очень полезно. Использование нового нейроинтерфейса для болезни Паркинсона — это внедрение «умного» стимулирования вместо того достаточно «тупого», которое сейчас используется при лечении.
Пока нейроинтерфейс Neuralink не подходит для этой задачи — они работают только с корой мозга, а при болезни Паркинсона требуется именно глубокая стимуляция. Но перейти к глубокому стимулированию можно довольно быстро, в этом как раз нет принципиальной проблемы.
— А что с инсультом?
— При инсульте поражается какая-то — обычно довольно большая — область мозга, и вместе с ней человек лишается способности делать те вещи, которые на эту область были завязаны. Однако есть надежда, что даже после такого поражения мозг может до некоторой степени сам себя вылечить: он обладает большой пластичностью, благодаря которой с течением времени незатронутые инсультом области могут взять на себя функцию пораженных.
Но если человек будет просто, что называется, лежать и ничего не делать, то никакой пластичности не возникнет: нужно активно тренироваться, чтобы она себя проявила. Есть надежда, что нейроинтерфейсы могут здесь сильно помочь, так как они способны дать больному возможность почувствовать обратную связь.
— Например, если человек после инсульта учится заново управлять конечностями, то нейроинтерфейс как бы подталкивает его в правильном направлении?
— Именно так. Еще в середине XX века Дональд Хебб теоретически предсказал, а потом это было экспериментально доказано, что пластичность — то есть в данном случае изменение «силы» связей между нейронами — возникает тогда, когда нейрон сам активен и к нему в этот момент приходит сигнал от другого нейрона. Для пациентов с инсультом это означает, что с помощью нейроинтерфейса можно уловить начало активности нейронов в мозге и одновременно стимулировать нейроны где-то на периферии. И когда сигнал с периферии достигнет мозга, связь между нейронами будет закрепляться, что будет ускорять обучение. Идея примерно такая.
Кроме того, можно представить работу нейроинтерфейса и по-другому. Допустим, в результате инсульта некая область A в мозге исчезла, ее больше нет. Мы можем вставить записывающее устройство в область B и область C, и вместо области A вставить компьютер, который собой заменит ее работу. Это сценарий тоже возможный, но это уже история про очень далекое будущее.
— Если вернуться в настоящее, то кажется, что сейчас подобное устройство нужнее всего людям с параличом — с параплегией, квадроплегией и так далее. Однако сегодня для управления роботизированными устройствами нейроинтерфейсы почти не применяются, вместо них используется миография — на поверхность кожи, там где еще сохраняется какая-то активность мышц, закрепляют электроды, и именно их сигнал обрабатывают и передают на электронные устройства. Почему?
— Действительно, сейчас очень бурно развиваются экзоскелеты. Даже в России есть собственные разработки — например, проект Экзоатлет. Естественно, возникает мысль сочетать имплантацию нейроинтерфейсов с использованием экзоскелетов для того, чтобы вернуть человеку способность двигаться. Если команде Neuralink это удасться сделать, то, это будет, во-первых, важной демонстрацией возможностей их устройства, а во-вторых, может заложить основу лечения паралича в будущем.
Миография, которая используется сейчас — это хороший, но довольно ограниченный подход. Записывать сигнал мозга напрямую всегда интереснее. Хотя бы потому, что мозг представляет движение как кинематический процесс, а для мышц это процесс динамический. Записывая сигнал мозга вы можете вычислить, как человек себя ощущает в пространстве, какое действие он хочет совершить, как он собирается двигать конечностями. С точки зрения миографии, движение — это просто сокращение мышц, у которых есть время и сила. Это означает, что в каких-то экспериментальных, строго контролируемых условиях миография может сработать, но если человек хотя бы чуть-чуть сменит позу, то все ваши данные «поплывут» и вы не сможете больше ничего разобрать в том сигнале, который получаете с миографией. Это очень серьезный недостаток.
Почему же тогда сейчас инвазивные интерфейсы для помощи парализованным людям не используются? Потому что любой инвазивный интерфейс — это всегда технически сложно, есть риск инфекции, риск отторжения имплантата. Мозг вообще всегда борется с внедрением в себя посторонних предметов, в том числе и электродов.
Когда мы, например, работаем с обезьянами и вставляем новому животному электроды, то первые недели две обычно все проходит отлично. А потом начинаются проблемы: развивается глиоз, то есть электроды покрываются клетками глии, в результате сигнал от нейронов перестает «добивать» до электродов, мы перестаем его распознавать. Часто даже в лучших работах, когда ученые говорят о больших прорывах, между строк можно прочитать, что у них были серьезные проблемы с качеством сигнала от нейроинтерфейса. Поэтому борьба за биосовместимость — это очень важно. И хотя Маск об этом на презентации вообще ничего не сказал, они с этими проблемами обязательно столкнутся. От того, смогут ли они добиться биосовместимости, зависит даже больше, чем то, сколько электродов им удасться втиснуть в свое устройство или какие микропроцессоры там стоят.
— Имплантация чипа в мозг выглядит как операция, на которую можно согласиться максимум один раз в жизни. Если эти нейроинтерфейсы придется еще и регулярно менять — кажется, что весь проект будет провален. У вас огромный практический опыт работы с имплантацией — как долго нейроинтерфейсы могут работать в мозге? Поможет ли Neuralink то, что их электроды такие гибкие?
— Сейчас про то, насколько долгоживущим будет устройство Маска, мы ничего не знаем. По нашему опыту, эти сроки могут быть очень разными — наш рекорд был около восьми лет, при этом какие-то устройства перестают работать уже через полгода.
Скажем, среди нейроинтерфейсов есть такое популярное семейство устройств как Utah array — эта такая пластинка, из которой торчат силиконовые иголочки с электродами, которые вставляют на поверхность коры. Однако само наличие такой пластинки для мозга не очень приятно — он «чувствует» инородный объект и стремиться отгородиться от него соединительной тканью. Когда это происходит, соединительная ткань попросту выталкивает чип из мозга и сбор данных на этом заканчивается. Мы в нашей работе на обезьянах от таких устройств отказались, и используем более длинные и гибкие электроды, которые обычно гораздо дольше сохраняют хорошее качество данных. Так что гибкость действительно дает преимущество. Ее важность была понятна давно — ведь мозг не неподвижен, он постоянно пульсирует, двигается. Однако существующие попытки сделать гибкие электроды до сих пор были далеко не на том уровне, как в новом устройстве Маска.
— Если вспомнить все, о чем рассказали создатели Neuralink и попробовать выделить самые инновационные вещи, что это будет? Робот для имплантирования электродов, сами электроды, встроенный чип для обработки сигнала? Что кажется наиболее перспективным, а что — сомнительным?
— Сомнительного, должен признаться, я ничего не увидел. А больше всего впечатляет миниатюризация и роботизация самого процесса. Как я уже говорил, принципиально новых идей за этим интерфейсом я не вижу, но то, как это выполнено, как это сделано на технологическом уровне — это да, очень хороший уровень.
— Если уже сейчас устройства для глубокой стимуляции широко используются в клинике (пусть они и гораздо проще, чем то, что вы описали), то Neuralink должно быть несложно получить разрешение для испытаний своего устройство? Когда его начнут вставлять людям?
— У них совершенно определенно есть такие намерения, они уже говорили, что в течение года хотят имплантировать свой интерфейс человеку. Пациенты, перенесшие инсульт и люди с болезнью Паркинсона, — это миллионы людей на планете, поэтому потенциальная сфера применения таких нейроинтерфейсов очень большая. Правда, нужно подчеркнуть, что ни Илон Маск, ни его сотрудники не упоминали инсульт и болезнь Паркинсона как возможное поле для применения своего устройства — но я уверен, что к этим заболеваниям они неизбежно придут.
«Даже я уже получал какие-то письма подобного рода — имплантируйте мне электроды, я очень хочу стать киборгом»
— Маск не был бы Маском если бы не подразнил публику словом «киборгизация». Мы уже обсудили медицинские применения устройства, но что оно может дать здоровым людям? Читать мессенджеры и писать в твиттер силой мысли? Ощущать запах в фильмах? Видеть дополненную реальность собственными глазами, без дисплея? Я знаю, что, по крайней мере, что-то из этого фантастического набора уже сделано — например, возможность видеть несуществующие визуальные образы, фосфены, которые возникают под действием стимуляции.
— Все зависит от того, как вы понимаете «киборгизацию». Если под этим имеется в виду считывание мыслей или что-то подобное, то я бы этого не опасался. Мы не настолько хорошо понимаем, как кодируются мысли в мозге, чтобы их считывать. Конечно, что-то мы сможем узнать, это будет интересная задача, но это разговор про очень далекое будущее. Но вот что касается не считывания, а стимуляции, то это дело довольно-таки простое и может быть очень реалистичным. И вот почему.
Возьмем, к примеру, зрительные протезы, которые стимулируют зрительную кору. Где-то в 70-х годах в этой области появились первые работы, были пациенты, у которых вызывали фосфены электрической стимуляцией зрительной коры. Некоторые из пациентов даже научились видеть большие буквы, которые из этих фосфенов складывались. Через некоторое время эти эксперименты заглохли, и вот сейчас, мне кажется, начинается новая волна. Маск и Neuralink здесь могли бы сказать свое веское слово, поскольку в их устройстве очень большое число электродов, так что даже если часть из них будет испорчена глиальными клетками, у них появится беспрецедентно широкий канал передачи информации в мозг. Так что частичное восстановление зрения с помощью подобного устройства — это вполне реальная задача.
Но в то же время со стимуляцией есть и масса опасностей. Потому что теоретически можно имплантировать электроды в зоны, которые ответственны за мотивацию человека, за удовольствие — и получить в результате управляемого подопытного кролика. Солдата, который получает команду «вперед» и послушно бежит вперед.
Технически это вполне возможно. Стимуляция — вообще существенно более простая вещь, чем задача считывания мыслей. Все из-за той самой пластичности: когда мозг получает внешнюю стимуляцию, она для него поначалу, конечно, выглядит довольно странной. Но постепенно мозг учится понимать, что означают такие сигналы и как их интепретировать. Когда человеку в зрительную кору имплантируют электроды, то при первой стимуляции он скорее всего будет говорить, что видит какой-то непонятный фосфен. Но если он упражняется, допустим, месяц — то зрительная картина, которую воспринимает, будет неуклонно улучшаться. Я думаю, что именно из-за этого стимуляция — это главное направление, которое будет развивать Neuralink.
— Учитывая, сколько вокруг в последние годы шума вокруг биохакинга, мне кажется, более реальный пример будет даже не с солдатами-киборгами, а с людьми, которые сами изо всех сил будут стараться себя «улучшить» таким устройством.
— Знаете, даже я уже получал какие-то письма подобного рода — имплантируйте мне электроды, я очень хочу стать киборгом. Желающих много. Много людей, которые хотят, например, заниматься медитацией и «улучшать» работу мозга. Но, боюсь, как только это станет относительно безопасным, чиновники и бюрократы быстро вмешаются и начнут регулировать эти процедуры.
— Практика показывает, что как только чиновники и бюрократы начитают что-то запрещать, процедура просто дорожает на стоимость билета в Китай. Так что дело, наверное, не в том, когда инвазивное вмешательство подобного рода разрешат, а в том, когда оно действительно станет работать. Что должно произойти, чтобы стало понятно — все, началось? Пока они просто показали устройство. Что должно стать следующей большой новостью?
— Они должны показать человека, у которого имплантировано это устройство и при этом не торчат провода из головы. До сих пор всегда, когда людям имплантируют инвазивный интерфейс, это выглядит довольно ужасно: провода, усилитель огромных размеров. Если же все будет так, как обещают — полностью спрятанное под кожу устройство, подзарядка через индукцию в катушке и так далее, то пожалуйста — вот вам и киборг. И скорее всего это будет, конечно, не здоровый человек, а человек, которому имплантация нужна по медицинским показаниям.
— Про фосфены мы уже поговорили, а можно ли будет сделать нечто подобное со звуком или запахом?
— Да, конечно. Тут, во-первых, нужно вспомнить про кохлеарный имплантат — это самое массовое и успешное на сегодня устройство в мире нейроинтерфесов. Сотни тысяч людей в мире получили кохлеарный имплантат и восстановили с его помощью слух. То есть конечно, это не вполне «настоящий» интерфейс мозг-машина, потому что он передает сигналы не в мозг, а во внутреннее ухо, на улитку. Но по своему устройству это действительно очень похоже на то, что представил Маск, хотя и существенно проще.
Поскольку в случае кохлеарного имплантата идет стимуляция улитки, то для мозга это сигнал переферический, а значит его проще понять. Есть и такие эксперименты, где стимулируют слуховые ядра самого мозга. И вот в этом случае получить хороший результат — то есть восстановить слух — становиться значительно сложнее, но это тоже возможно. Уверен, что не только со слухом, но и с осязанием ситуация примерно такая же — здесь тоже с помощью нового устройства можно будет сильно продвинуться. Все дело в том, что стимулирование, как я уже говорил — по природе своей более простая задача, чем чтение сигнала.
— Не знаю, заметили вы или нет, но на презентации, где президент Neuralink Макс Ходак рассказывает о проекте, первый же слайд, на котором есть реальные данные (а не схемы или планы на будущее) — это картинка из вашей классической статьи 2003 года, посвященной интепретации данных с нейроинтерфейса, имплантированного обезьяне.
— Это неудивительно, потому что я хорошо знаю Макса, и он тоже знает наши работы. Собственно говоря, он был моим студентом и работал в нашей лаборатории, когда еще учился в Университете Дьюка. Интерес к созданию машинно-мозговых интерфейсов он получил у нас — он видел, как мы имплантируем в мозг обезьяны сотни электродов, расшифровываем их активность, учим обезьян управлять роботизированными устройствам. Позже он решил заняться бизнесом, организовал биотехнологический стартап, но вот теперь снова вернулся к нейроинтерфейсам и работает президентом Neuralink.
Вы ведь знакомы не только с ним, но и с другими членами команды. Например, с Джозефом ОʼДоэрти, который в Neuralink проводил опыты на обезьянах и тоже у вас учился. Зная лично ребят из компании, как вы думаете, какой дух там царит? Получится ли у них сделать то, что они хотят? Будут ли они взаимодействовать с открытым научным сообществом, академией, или мы снова узнаем о том, что происходит только через пару лет?
— На самом деле команда далеко не так закрыта, как может показаться со стороны. Я, например, у них недавно был и мне более-менее все с удовольствием показали (правда, пришлось подписать договор о неразглашении). И я уверен, что они будут взаимодействовать с академией, по крайней мере привлекать ученых как консультантов.
Главное преимущество Neuralink сейчас, как мне кажется, в том, что они, в отличие от нас, не зависят от грантов, конкурсов, внутренних дрязг, необходимости публикаций — всех тех отрицательных черт академии, которые на самом деле могут сильно мешать работе. Они работают как корпорация, ориентированы на результат и хотят создать какой-то конкретный коммерческий продукт. Возможно, сам этот подход станет в нейронауке не менее важной инновацией, чем их новое устройство.
— Ну то есть если бы вы сейчас были постдоком и выбирали из всех возможных мест на планете, вы пошли бы не в родной Дьюк, не в Принстон или Гарвард, а именно к Маску в Neuralink?
Насколько вы похожи на знаменитость?
Если вы иногда задавались подобным вопросом, то рекомендуем посетить сайт starbyface.com.
Он на основе нейросети анализирует черты лица человека на фото и отображает похожих внешне популярных людей.
У каждой карточки знаменитости отображается фото, имя, ссылка на wiki страницу(при наличии) и процент идентичности внешности.
Чтобы воспользоваться сервисом, достаточно загрузить фотографию в форму на главной странице. Оплата и обязательная регистрация не требуются.
Взято из телеграм канала https://t.me/joinchat/AAAAAEirencge29c0DPLbQ
Что ты такое, Илон?
Нейронное кружево.
Команда американских ученых опубликовал в biorxiv принт научной работы, в которой описана новая технология взаимодействия человека и компьютера. Деньги на эксперименты выделило Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA). На разработки военные предоставили $2,1 млн.
Журналисты Bloomberg обнаружили, что все пять авторов научной работы так или иначе связаны со стартапом Neuralink, который в 2016 году основал Илон Маск. Часть экспертов работает в компании, а другие сотрудничают с ней неофициально.
В сентябре в интервью Илон Маск отметил, что компания работает над ускоренной системой передачи данных от мозга к компьютеру. Он пообещал представить первый продукт в ближайшие месяцы.
Neuralink разрабатывает «нейронное кружево» — инновационный нейроинтерфейс, который позволит подключить мозг человека к компьютеру.
Впрочем, на первом этапе стартап собирается разработать нейроимпланты для применения в нейрохирургии. Устройства помогут пациентам восстановиться после травм мозга и улучшить состояние при нейродегенеративных заболеваниях, таких как эпилепсия и болезнь Паркинсона.
В научной работе, опубликованной в базе biorxiv, описана технология введения электродов в мозг крысы. Ученые сравнивают систему со швейной машинкой. В ходе процедуры животному вскрывают черепную коробку, а в мозг вводят иглу для вживления тонких и гибких полимерных электродов. Второй элемент устройства — небольшая печатная плата — крепится к затылку крысы и считывает сигналы мозга.
Над технологиями вживления имплантов в мозг с минимальным риском повреждения и воспаления работают многие ученые. Как поясняет эксперт Гарвардского университета (США) Маккензи Матис, по сложности процесс можно сравнить с введением вареного спагетти в плотный слой желе. Американским исследователям, по мнению Матис, удалось сделать шаг к решению проблемы.
Neuralink не стали комментировать исследование, поэтому пока неясно, связана ли разработка с экспериментами, которые проводит секретный стартап. Весной прошлого года журналисты выяснили, что Neuralink оплачивает опыты на обезьянах.
«Мы покажем кое-что интересное, что раньше невозможно было даже представить. Если все пойдет по плану, то нам удастся добиться слияния с искусственным интеллектом», — рассказал Илон Маск..
Люди, которых не существует
Взгляните на фотографию – этого человека не существует, он просто создан компьютером при помощи технологии компании Nvidia. Автор проекта ThisPersonDoesNotExist Филип Ванг создает новое уникальное лицо каждую секунду. И вы можете тоже насладиться уникальной работой компьютерного разума, просто заглянув на сайт Ванга. Каждый раз результат будет уникальным, ну во всяком случае, так утверждает автор. Еще немного и Пелевин снова будет прав. Адрес сайта: https://www.thispersondoesnotexist.com/