Cyfrowy mózg w pełnym znaczeniu tego słowa – Układy Neuromorficzne

Mózg szympansa

Dotychczasowe komputery, czy nowe architektury oparte być może o DNA, czy mechanikę kwantową układy kwantowe, o których wspomniałem w poprzednim poście, wbrew pozorom nie są podobne do ludzkiego mózgu, czy jakiegokolwiek mózgu zwierząt w naturze. No dobrze,wykonują operacje logiczne. Obliczają. Przetwarzają dane.Kluczowe kryteria, o których wspomniałem już pisząc posta o sztucznej inteligencji – nieprawdaż ? Owszem. Ale nie są podobne,więc dlaczego nie spróbować tej drogi,skoro być może to odtworzenie struktury ludzkiego mózgu może być kluczem do stworzenia sztucznej inteligencji ? Albo chociaż maszyn przejawiających inteligencję na poziomie zwierząt ? Niektórzy badacze i inżynierowie tak właśnie pomyśleli.

Oczywiście, tego rodzaju podejście ma też wady.Właściwie nie wiadomo,czy „inteligentna” maszyna – na pewnym nieokreślonym poziomie poniekąd „inteligentna”, zachowująca się być może jak najprostsze zwierzęta – nie oznacza też problemów. Nie tylko problemów praktycznych – realnego niebezpieczeństwa – ale też problemów etycznych dla niektórych ludzi. Tym niemniej, dla inżyniera ważne jest to,że to może się sprawdzić na początek,a nie wnikanie w tak dalekosiężne interpretacje etyczne i prognozy,gdyż zajmując się takimi wątpliwościami zawczasu nie da się osiągnąć żadnego rozwoju.No,może poza rozwojem filozofii…

Naśladowanie działania mózgu może być (i raczej początkowo musi) niedoskonałe,ale rzecz w tym,że nawet mózgi najprymitywniejszych zwierząt są w niektórych przypadkach dużo skuteczniejsze od obecnych komputerów. Jak zatem odtworzyć jakikolwiek mózg/układ nerwowy ? Stosując metodologię top down dochodzimy do jednostki elementarnej, jaką jest komórka nerwowa, czyli neuron :

Neuron - wikipedia

Ten rysunek znany dobrze z lekcji biologii, sporo jednak komplikuje,gdy w praktyce działanie neuronu jest (gdy pominie się szczegóły realizacji) stosunkowo proste:

  1. Odbiór sygnału przez synapsy
  2. Wytworzenie jeśli sygnał jest wystarczająco silny (albo jeśli nie jest, to brak wytworzenia) potencjału czynnościowego
  3. Przekazanie sygnału innym neuronom.

Nie jest to zatem klasyczna bramka logiczna. O nie. Kluczem w przypadku zarówno klasycznego, jak i sztucznego neuronu jest to,że każda synapsa może zatrzymać lub przepuścić sygnał dalej, i że potencjalnie to która jest która może ulec w trakcie każdego procesu w którym sieć jest „uczona” zmianie. W matematycznej (komputerowej) sieci neuronowej jest tak dzięki zastosowaniu średnich ważonych dla sygnałów z poszczególnych neuronów,jednak w przypadku neuronów sztucznych i klasycznych chodzi po prostu o odpowiednią substancję między neuronami i jej rozkład. Ale czy można naprawdę wykonać układ elektroniczny który będzie przypominał neuron ? Oczywiście,można coś takiego stworzyć i opatentować tak jak zrobiono to w patencie US 7080054 B2:
US 7080054 B2

Jednak wątpliwe jest odtworzenie od razu wszystkich koniecznych szczegółów,wiele rzeczy ważnych może zostać pominięte.

Istnieją też jednak nieco prostsze rozwiązania od przedstawionego powyżej, czyli memrystory (ang. memristor) w odpowiednich układach elektronicznych:
Memrystor

Jak wiadomo nam z definicji, memrystor różni się od klasycznego tranzystora właśnie tym,że jego oporność elektryczna zależy od tego jakie sygnały przez niego wcześniej przepływały.Oczywiście mamy tu do czynienia tylko z pewnym podobieństwem funkcjonalnym do neuronu – jednak podobieństwem wyjątkowo istotnym w praktyce. Jak widać też na powyższym schemacie, główną zasadą działania jest przepływ atomów/cząsteczek pomiędzy „synapsami” memrystora. Niektóre firmy mają już na polu tego typu urządzeń znaczne osiągnięcia.Np firma Qualcomm inc. opracowała Układ NPU Zeroth. Również inne firmy nie próżnują w badaniach nad neurochipem.

A praktyczne efekty ?

Wideo dotyczące robota z mikrochipem firmy Qualcomm:

Wideo z konferencji naukowej w Capo Caccia we Włoszech (Sardynia) również jest ciekawe:

Tematyka memrystorów oraz układów elektronicznych naśladujących funkcje mózgu z pewnością nie jest tematem który poznano nawet w małej części – podobnie jak w przypadku druku 3d jest to kwestia stosunkowo nowa, choć rzecz oczywista – już niektórych ludzi przeraża. Poniekąd nawet i może słusznie,ponieważ rozbudowa takich układów rzeczywiście może doprowadzić do pojawienia się pewnego rodzaju prymitywnej świadomości w wypadku maszyny.Jednak w praktyce, rzecz jest dużo bardziej skomplikowana i uzyskanie świadomego mózgu na poziomie człowieka wymaga jednak nieco dłuższej pracy.Nie zapominajmy,że nawet najbardziej genialne ludzkie dziecko potrzebuje całych lat nauki by osiągnąć poziom rodziców…

Jakie są jednak specyficzne ograniczenia tej technologii ? Na razie mało znam informacji na ten temat,jednakże kilka rzeczy, które już wydają się oczywiste mogę wspomnieć:

  • Przede wszystkim – tak jak i u nas ludzi – zapominanie. Zapominanie wynika z fizycznych właściwości memrystorów, opisano to choćby w artykule Di Ventry i Pershina „On the physical properties of memresistive,memcapactive and meminductive systems„. Pomysły, by w ramach miniaturyzacji korzystać z memrystorów, jako trwałych pamięci wcale nie muszą być pewnie aż takie dobre, jak się wydają…
  • Należy zadać też pytania o to, jak prowadzić kopiowanie pomiędzy układem memrystorów – zwłaszcza kompleksowo połączonych memrystorów, oraz jak odtwarzać ich stany. Uczenie każdego urządzenia z osobna wcale nie jest aż tak fantastycznym pomysłem – przynajmniej z punktu widzenia ekonomicznego.
  • Ponadto jak pisałem, jest to technologia eksperymentalna – tego typu maszyny owszem, mogą zachowywać sie podobnie do organizmów żywych ,ale „diabeł tkwi w szczegółach”. Szczegółach które zostaną poznane „w warunkach polowych”.Do tego czasu jednak pozostają one wysoce nieprzewidywalne,ponieważ teoria nie będzie tutaj raczej generalnie wyprzedzać praktyki…
Reklamy

3 thoughts on “Cyfrowy mózg w pełnym znaczeniu tego słowa – Układy Neuromorficzne

  1. […] Badania nad chipami neuromorficznymi trwają.Grupa z Uniwersytetu w Heidelbergu zaprojektowała w styczniu Chip neuromorficzny zawierajacy 384 sztuczne neurony i 100.000 sztucznych synaps. Ostatnie eksperymenty na MIT z chipem zawierającym 576 takich neuronów obsługującym drona dały bardzo ciekawe efekty.W przeprowadzonym eksperymencie maszyna korzystając z sensorów pracujących w zakresach promieniowania „optycznym” (widzialne promieniowanie), ultradźwiękowym i podczerwonym przeleciała przez 3 pokoje.Cykl uczenia i sam proces eksperymentu nie został dokładnie omówiony,więcej informacji można znaleźć pod adresami: http://phys.org/news/2014-11-drone-flight-special-chip.html i http://www.technologyreview.com/news/532176/a-brain-inspired-chip-takes-to-the-sky/  ponadto warto odwiedzić stronę: http://www.hrl.com/laboratories/cnes/cnes_main.html . O układach neuromorficznych pisałem natomiast tutaj. […]

Skomentuj

Wprowadź swoje dane lub kliknij jedną z tych ikon, aby się zalogować:

Logo WordPress.com

Komentujesz korzystając z konta WordPress.com. Wyloguj / Zmień )

Zdjęcie z Twittera

Komentujesz korzystając z konta Twitter. Wyloguj / Zmień )

Zdjęcie na Facebooku

Komentujesz korzystając z konta Facebook. Wyloguj / Zmień )

Zdjęcie na Google+

Komentujesz korzystając z konta Google+. Wyloguj / Zmień )

Connecting to %s