Александр Волошин – Нейротон. Занимательные истории о нервном импульсе (страница 45)

Применение этих технологий на бытовом уровне на сегодня пока экзотика, но они вполне доступны любому айтишнику, владеющему современными языками программирования. А в Интернете можно найти и готовые скрипты, и онлайн-сервисы.

Для чего нужны нейронные сети?

Благодаря ИНС, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. И самое главное, на основе своего опыта система может предполагать результат.

Самыми распространёнными применениями нейронных сетей является:

– Классификация – распределение данных по параметрам. Например, на вход даётся набор людей и нужно решить, кому из них давать кредит, а кому нет. Эту работу может сделать нейронная сеть, анализируя такую информацию как: возраст, платёжеспособность, кредитная история и т. д.

– Предсказание – возможность предсказывать следующий шаг. Например, рост или падение акций, основываясь на ситуации на фондовом рынке.

– Распознавание – в настоящее время, самое широкое применение нейронных сетей. Используется в Google, когда вы ищете фото или в камерах телефонов, когда оно определяет положение вашего лица и выделяет его и многое другое.

Постепенно складывается рынок нейрокомпьютеров. В настоящее время широко распространены различные высокопараллельные нейро-ускорители (сопроцессоры) для различных задач. Моделей универсальных нейрокомпьютеров на рынке мало, отчасти потому, что большинство из них реализованы для спецприменений. Примерами нейрокомпьютеров являются нейрокомпьютер Synapse (Siemens, Германия), процессор NeuroMatrix. С технической точки зрения, сегодняшние нейрокомпьютеры – это вычислительные системы с параллельными потоками одинаковых команд и множественным потоком данных (MSIMD-архитектура). Это одно из основных направлений развития вычислительных систем с массовым параллелизмом.

Искусственная нейронная сеть может передаваться от нейрокомпьютера к нейрокомпьютеру, так же, как и компьютерная программа. Выделяются несколько уровней отчуждения нейронной сети от универсального нейрокомпьютера: от сети, обучающейся на универсальном устройстве, до полного отчуждения без возможностей обучения и модификации, только функционирование обученной сети.

Чем сложнее обученная сеть, тем труднее извлечь из неё явный и понятный пользователю алгоритм решения задачи, поскольку собственно нейронная сеть и является этим алгоритмом.

Для решения этой проблемы создают специальные алгоритмы вербализации, которые помогают извлечь явный метод решения.

На практике вербализация осуществляется при переносе или встраивании обученной и упрощённой нейросети в обычный программный код или электронное устройство, а также для использования результатов в виде явных знаний.

Перспективы

Первоначально искусственный нейрон мог оперировать только с сигналами логического нуля и логической единицы, поскольку был построен на основе биологического прототипа, который может пребывать только в двух состояниях – возбуждённом или невозбуждённом. Развитие искусственных нейронных сетей показало, что для расширения области их применения необходимо, чтобы нейрон мог работать не только с бинарными, но и с непрерывными – аналоговыми сигналами. Такое обобщение модели нейрона было сделано Уидроу и Хоффом, которые предложили в качестве функции срабатывания нейрона использовать логистическую кривую.

Постепенно в нейрокомпьютинге назревает новое направление, основанное на соединении биологических нейронов с электронными. По аналогии с Software – программное обеспечение и Hardware – электронное аппаратное обеспечение, эти разработки получили наименование Wetware.

В настоящее время уже существует технология соединения биологических нейронов со сверхминиатюрными полевыми транзисторами с помощью нановолокон. В том числе, для создания соединений между нейронами и электронными устройствами применяются углеродные нанотрубки.

«Ложка дёгтя». Чрезвычайно популярной стала тема ИНС в кругах чиновников и управленцев высшего звена в 2010-е годы. Как было бы удобно переложить бремя принятия решений на искусственную нейросеть, а заодно и ответственность за возможные ошибки. Но искусственный интеллект будет по-прежнему предлагать правильное решение на основе предыдущих (его же) правильных решений, и, увы, он не родит ни одной гениальной или даже просто новой, оригинальной идеи.

А хакеры будущего вероятно будут не просто воровать деньги с кредиток, они станут генерировать многоходовые стратагемы, приводящие ИНС к нужным им решениям.

Нейротехнологии и искусственный интеллект

История нейрокомпьютерных интерфейсов

Следуя идее о том, что информация в нервной системе передаётся в виде электрических сигналов, распространяющихся по нейронам, учёные не могли не прийти к мысли о возможности непосредственного взаимодействия нейронов с электронными устройствами, например, компьютером. Так родилась идея Нейрокомпьютерного интерфейса (НКИ), называемого также «прямой нейронный интерфейс», «мозговой интерфейс», интерфейс «мозг – компьютер».

С помощью НКИ можно либо принимать электрические сигналы от нейрона, либо посылать сигналы к нему.

Но, всё началось задолго до того, как появились нейронные сети и даже компьютеры. В далёком 1925 году Вальтер Рудольф Гесс талантливый швейцарский нейрофизиолог исследовал вегетативную нервную систему. В своих экспериментах на кошках в 1925—1940 годах он первым применил вживляемые электроды, которые вводил в точно определённые зоны промежуточного мозга. Когда послеоперационная рана заживала, можно было возбуждать слабым током его определённые участки или даже разрушать их, наблюдая за последствиями.

Естественно, раздражение различных зон приводило к различным эффектам – от сокращения мышц, поднимающих шерсть, до погружения в сон, выделения слюны и изменения частоты сердечных сокращений. В общем, всего того, что контролируется вегетативной нервной системой.

Его фундаментальный труд на основе двадцати пяти лет исследований связей участков промежуточного мозга с функциями вегетативной нервной системы – «Функциональная организация промежуточного мозга» опубликованный в 1948 году, остаётся актуальным и сегодня.

Нобелевская премия не заставила себя ждать. Уже в 1949 году Гесс разделил её с печально известным Эгашем Монишем изобретателем лейкотомии. К счастью для людей, но не для кошек, жертвами экспериментов Гесса стали только животные.

До 1950-х годов технологические ограничения не позволяли регистрировать единичные нервные импульсы у людей во время нейрохирургических процедур. Аппаратура для записи данных внутриклеточного микроэлектрода Алана Ходжкина образца 1952 года, как, впрочем, и метода фиксации потенциала были слишком громоздкими, чтобы их можно было реализовать в ограниченных условиях операционной. Разработка внеклеточных стеклянных микропипеточных электродов в 1955 году открыла такую возможность. Уорд и Томас (Ward and Thomas) сообщили что сумели зарегистрировать единичные потенциалы действия у пациента с эпилепсией с помощью стеклянных микропипеток, заполненных раствором хлорида калия. Сам факт такой процедуры оказался главным их достижением, поскольку расшифровать запись они не смогли. Стеклянные микропипетки были хрупкими и могли использоваться только в течение ограниченного времени операции, а полученные записи были искажены эффектом наркоза.

Имплант Родригеса Дельгадо в истории корриды

В 1950-х годах экспериментами Гесса вдохновился Хосе Дельгадо (Хосе Мануэль Родригес Дельгадо). В своих первых экспериментах он вживлял электроды в мозг животным и записывал сигналы, поступающие из мозга, а также изучал реакции на раздражающие импульсы, идущие в мозг. Аппаратура была громоздкая, ограничивала движения подопытных, а места́ ввода были подвержены инфекциям. Поэтому, Дельгадо спроектировал имплантируемый прибор, управляемый по радио, который он назвал стимосивером. Кстати ему же принадлежат изобретение ранней версии кардиостимулятора и имплантируемого «Хемитрода», который мог впрыскивать точные дозы лекарств непосредственно в конкретные области головного мозга.

Стимосивер по мнению Родригеса Дельгадо, можно было бы использовать для стимуляции эмоций и контроля поведения, а сами «передатчики мозга» могли бы оставаться в голове человека на всю жизнь.

Используя стимосивер, Родригес Дельгадо не только стимулировал эмоции, но и мог вызвать специфические физические реакции. Эти реакции, такие как движение конечности или сжатие кулака, возникали, когда Дельгадо стимулировал соответствующие участки моторной коры.

Некоторые его коллеги полагали, что одной из самых многообещающих находок Родригеса оказалась область, при стимуляции которой появлялось чувство сильной эйфории. Это чувство иногда было на столько сильным, что могло заглушить физическую боль и депрессию. Однако, Дельгадо свернул исследования в этом направлении, поскольку терапевтическое преимущества имплантатов были ненадёжными, а результаты повторных опытов широко варьировались от пациента к пациенту и были непредсказуемыми.

Самый же известный случай применения стимосивера на практике был продемонстрирован на ранчо по разведению быков в Кордове (Испания). Родригес Дельгадо с красным плащом вышел на арену к быку, которому в мозг был имплантирован стимосивер. Бык атаковал исследователя, но отступил, едва Дельгадо нажал на кнопку пульта дистанционного управления. Дельгадо утверждал, что это его стимулятор заставил быка смирить свой агрессивный инстинкт.