В Сингапуре был запущен компьютер, основную вычислительную мощность которого составляют человеческие клетки.
Исследователи намерены применять данную установку для разработки и обучения ИИ. Такой компьютер потребляет значительно меньше энергии по сравнению с привычными устройствами. «Вечерняя Москва» обратилась к экспертам, чтобы выяснить, какие преимущества и недостатки имеет новаторская установка из Сингапура, а также не возникнет ли у нейронов, используемых в ней, нечто подобное самосознанию…
В разработке этого, возможно, революционного проекта участвуют несколько организаций. В числе них медицинский факультет Национального университета Сингапура, одно из его подразделений — Институт наук о жизни, местный глобальный разработчик и оператор центров обработки данных, а также стартап в области биологических вычислений из Мельбурна. В целом, все выглядит серьезно.
Немного фактов
Для создания такого компьютера нейроны выращиваются в лаборатории из стволовых клеток, после чего их подключают к чипу с сетью микроэлектродов. Именно через них происходит передача электрических импульсов клеткам и обратно. На данный момент существует 20 таких биокомпьютеров: это еще не дата-центр, способный заменить традиционную серверную инфраструктуру. В настоящее время этот проект представляет собой лишь исследовательский комплекс, на котором ученые намерены выяснить, где живые нейронные сети могут быть полезны в качестве вычислительного элемента.
— В каждой системе содержится около 800 тысяч нейронов, — делится информацией основатель ИТ-компании Игорь Никитин. — Но сегодня самым серьезным ограничением для развития подобных проектов становится недолговечность этих систем.
Заглянем глубже
Как утверждают разработчики системы, нейроны могут жить от нескольких месяцев до полугода. Однако поддержание их в таком состоянии будет достаточно сложно, отмечает Игорь Никитин.
— При активной вычислительной нагрузке ткани быстрее изнашиваются. Поэтому для их функционирования необходимы практически лабораторные условия — точный контроль температуры, состава газовой и жидкостной среды. Параметры придется поддерживать с высокой точностью, до десятых долей градуса, — сообщает эксперт.
Также у живых организмов существует риск заражения бактериями или грибами. В таком случае биологическая часть системы может погибнуть.
— Весь сложнейший организм человека в своей основе работает на обеспечение жизнедеятельности нервной ткани мозга: ее питания и отведения продуктов жизнедеятельности. Заменить это для нейронов из пробирки — непростая задача, — считает научный сотрудник лаборатории когнитивных систем ИИ Института искусственного интеллекта Airi Евгений Дживеликян. — Тем не менее, на сегодняшний день нейроны вне тела могут существовать достаточно долго — все зависит от уровня технологий и затрат на содержание инкубатора. Есть исследования, в которых зрелые нейроны в пробирке функционировали на протяжении трех лет!
При этом, если с нейронами что-то произойдет, быстро заменить их не получится. Как минимум потребуется подождать, пока вырастут новые.
— Кроме того, не стоит забывать, что мозг человека обладает высокой пластичностью. Это означает, что он способен адаптироваться, если часть нервной ткани выходит из строя: мозг просто перераспределит функции. Так, одна его область может частично взять на себя функции отмершей или поврежденной области: этот механизм неоднократно демонстрировался в исследованиях и клинических случаях, — отмечает Евгений Дживеликян.
Но этот процесс тоже требует времени! В случае поломки кремниевого вычислителя его можно заменить идентичным экземпляром и просто загрузить задачу из общей памяти. А при замене нейронов потребуется время, чтобы они смогли научиться взаимодействовать с остальными нейронами и выполнять свою функцию. И что самое интересное: на сегодняшний день нет опубликованной универсальной цифры, позволяющей сказать, какую долю клеток разработанный компьютер может потерять без ухудшения работы.
Система уже мощная
Так зачем же все это нужно? Необходимость поддерживать лабораторные условия, невозможность оперативно заменить «сломавшийся» нейрон — все это звучит довольно сложно, чтобы отдавать предпочтение биокомпьютерам вместо кремниевых аналогов.
К тому же, по мнению экспертов, нет однозначного ответа на вопрос, насколько меньше электроэнергии потребляют такие устройства.
— Пока что нет сопоставимых задач, на которых можно было бы корректно сравнить биологический и классический компьютеры, — считает Игорь Никитин. — Сами нейроны действительно требуют относительно небольшого количества энергии, так что в этом смысле технология может показаться энергоэффективной. Но нельзя же ориентироваться только на потребление самой вычислительной системы. Необходимо учитывать всю инфраструктуру, которая поддерживает жизнь клеток: контроль температуры, газовой и жидкостной среды, работу точного лабораторного оборудования. На мой взгляд, утверждать, что вся система в целом уже сейчас значительно энергоэффективнее обычного компьютера, — преждевременно.
Тем не менее, если удастся грамотно использовать нейроны, можно получить биокомпьютеры, которые при том же объеме энергопотребления будут выдавать большую вычислительную мощность, считает Евгений Дживеликян.
— В качестве примера можно привести человеческий мозг. Он потребляет примерно столько же энергии, сколько и настольная лампа, но при этом способен эффективно решать очень сложные задачи, для выполнения которых обычным вычислительным системам в некоторых случаях может потребоваться огромный кластер видеокарт, — подчеркивает эксперт.
На аналогичном уровне стоит вопрос стоимости биокомпьютеров. Она значительно варьируется в зависимости от их вычислительной мощности.
— Аренда одного нейрокомпьютера компании, участвующей в Сингапурском проекте, обойдется примерно в две тысячи долларов в месяц. Примерно за эту же сумму можно арендовать одну из самых мощных современных видеокарт, — отмечает Евгений Дживеликян.
Нас погубит не ИИ, а лень: почему технологии уменьшают наш мозг
Тем не менее, на нынешнем этапе развития эти вычислительные системы не равны. Нейронный компьютер пока не сможет заменить обычный и, скорее всего, будет иметь более специализированное применение. Ученые только учатся управлять им и находить для него полезные применения.
— На сегодня это скорее лабораторный прибор, а не устройство, которым можно пользоваться, как смартфоном или ноутбуком, — подчеркивает Евгений Дживеликян.
Кроме того, каждый такой биокомпьютер уникален. Его нельзя просто скопировать вместе со всеми приобретенными навыками, как, например, обученную нейросеть можно перенести на другие серверы.
— Новую биологическую систему придется создавать и обучать заново. Поэтому говорить о преимуществе по стоимости сейчас нельзя, — уверен Игорь Никитин.
Есть ограничения
В общем, не стоит ожидать, что в обозримом будущем биокомпьютеры заменят те устройства, к которым мы привыкли. Причины этому многочисленны.
— Потенциально существует ряд задач, с которыми они могли бы справляться более эффективно и с меньшим энергопотреблением, например, управление автономными роботами, — уточняет Евгений Дживеликян. — Но все же пока что перечень этих задач весьма ограничен.
Скорее всего, в данном случае некорректно рассуждать о потенциальном «новом поколении» обычных компьютеров.
— Ситуация отчасти напоминает квантовые вычисления: технология может оказаться эффективной для определенного класса задач, но это не значит, что она должна заменить классические компьютеры во всем, — считает Игорь Никитин. — У биологических систем есть дополнительное ограничение: их сложно масштабировать и воспроизводить. Обычную обученную нейросеть можно скопировать на множество серверов. Здесь же каждая новая система будет немного отличаться, и ее придется обучать отдельно.
Поэтому сейчас наиболее очевидное применение подобных разработок будет связано скорее не с заменой классических вычислений, а с исследованием мозга и работы самих нейронов, включая решение медицинских задач.
Формировать образ себя
Самое интересное в этой истории вот что: некоторые люди склонны считать, что нейросети могут обрести самостоятельность. То есть они допускают, что у абсолютно неодушевленного предмета, полностью работающего за счет электроники, может появиться некое самосознание.
А биокомпьютеры, разработанные в том числе ради исследований в области ИИ, буквально функционируют на человеческих нейронах — тех самых, благодаря которым у нас с вами зародилось собственное «я». Чисто теоретически: какова вероятность, что оно появится и у компьютеров?
Прежде всего, необходимо определиться с понятиями. У нас есть разум. В широком смысле — это способность к обучению, решению проблем, адаптации к новым условиям, пониманию абстрактных концепций.
— На данный момент системы, подобные той, что создали в Сингапуре, демонстрируют функциональную имитацию определенных аспектов разума: они могут обучаться, решать задачи в ограниченном контексте, например, в играх, — объясняет доцент Финансового университета при Правительстве РФ Ирина Карапетова. — Но это не означает, что они «понимают» или «осознают» что-либо в человеческом смысле.
А вот внутреннее «я» — это гораздо более сложная и пока не до конца изученная концепция. «Я» предполагает наличие субъективного опыта, самосознания, ощущения собственной идентичности, способности к рефлексии, эмоций и внутренней мотивации, не сводящейся только к выполнению внешней задачи.
— Тут кроется фундаментальная проблема: мы до сих пор не знаем, что именно представляет собой сознание и какое количество нейронов необходимо для его возникновения, — отмечает Игорь Никитин. — Более того, не существует однозначного теста, который позволил бы установить наличие сознания в таком биокомпьютере.
Единственное, что мы точно знаем, — это то, что человеческое сознание возникает в биологической нейронной структуре. Поэтому полностью закрыть сам теоретический вопрос возникновения «я» у биокомпьютера, по мнению эксперта, невозможно.
Угроза от ИИ: что известно о побеге OpenAI и какие меры безопасности существуют
— Теоретически внутреннее «я» может «зародиться», однако это крайне маловероятно при текущем понимании и уровне развития технологий, — считает Ирина Карапетова. — Современные биокомпьютеры работают в очень ограниченном и контролируемом контексте. Их «обучение» сводится к выполнению конкретных задач. Им не приходится сталкиваться с комплексностью реального мира, социальными взаимодействиями, этическими дилеммами, страхом, любовью, жаждой самосохранения в более широком смысле.
Дело в том, что наш собственный разум и «я» тесно связаны с эволюционно сложившейся структурой мозга, телом, гормональной системой, сенсорным опытом. Нейроны в чашке Петри, даже соединенные с чипами, лишены этой сложной биологической и сенсорной обратной связи, которая формирует наше «я». Они не чувствуют боли, голода, не имеют инстинкта самосохранения в биологическом смысле. Для зарождения «я» требуется самоорганизующаяся система, способная к внутренней рефлексии и формированию «образа себя».
— Таким образом, пока что эти биокомпьютеры будут служить нам только в качестве адаптивных вычислительных машин, процесс адаптации которых будет направлен на оптимизацию выполнения поставленных задач, — уверена эксперт.
Тем не менее, даже если «я» у биокомпьютеров не зародится, их развитие может привести к интересным и, возможно, неожиданным последствиям. Они могут стать мощным инструментом для моделирования человеческого мозга, изучения болезней, таких как Альцгеймер или Паркинсон, разработки новых лекарств и понимания основ обучения.
— Новые парадигмы нейросетей могут породить совершенно новые подходы к искусственному интеллекту — более энергоэффективные и способные к обучению, приближенному к биологическому, — заключает Ирина Карапетова.
Анна Овсянникова, доцент кафедры математики и анализа данных факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ:
— Участники Сингапурского проекта уже рассматривают в качестве возможных направлений не только вычисления для ИИ, но и исследование нейрологических заболеваний, разработку лекарств, робототехнику и другие области. Важно лишь разделять уже доказанные возможности платформы и предполагаемые будущие применения.
Для России именно медицинский аспект представляется наиболее полезным. Гонка за «биологическим аналогом суперкомпьютера» на сегодня была бы преждевременной. Гораздо практичнее воспринимать это направление как точку пересечения нейробиологии, микроэлектроники, анализа данных, фармакологии и программирования. Пока технология находится на ранней стадии, ценность создают не только гигантские вычислительные мощности, но и качественные экспериментальные модели, методы обработки электрофизиологических сигналов и способность превращать работу клеточной культуры в воспроизводимый инженерный процесс.
Фото: hi-tech.mail.ru