Думай, как я: искусственный интеллект научат мыслить по-человечески

Недавно в исследовательском центре Google Research прошла онлайн-конференция, посвященная вопросам deep learning. Ученые обсуждали, как новые открытия в области глубинного обучения и нейробиологии могут помочь в создании более совершенных систем искусственного интеллекта. Интересную идею предложил Христос Пападимитриу, профессор информатики из Университета Колумбия, — сымитировать мыслительный процесс человека при помощи математических моделей, чтобы впоследствии обучить ИИ думать, как мы.

Фокус представляет вашему вниманию выдержки из выступления ученого.

Понять собственный ход мыслей

Во время презентации Пападимитриу рассказал, как наше понимание механизмов обработки информации мозгом может помочь в создании алгоритмов, отвечающих за понимание речи. Профессор представил простую и эффективную модель, объясняющую, как различные области мозга взаимодействуют между собой для решения когнитивных задач.

"Мозг преобразовывает структурированные знания в радиоволны, которые, достигая ушей слушателя, снова обрабатываются и преобразуются мозгом в структурированные знания. Нет никаких сомнений в том, что между собой нейроны, мембраны и синапсы головного мозга взаимодействуют по такому же принципу. Но как именно координируется этот процесс? Это большой вопрос. Я считаю, что мы получим гораздо лучшее представление о деталях того, как это происходит, в течение следующего десятилетия", — заявил ученый.

Как работают нейронные связи

Исследователи давно пытаются понять, как именно нейронная активность мозга преобразовывает получаемую информацию в речь, логику, рассуждение, планирование, вычисление и другие функции. Если ученым удастся преобразовать работу мозга в математическую модель, то они, тем самым, найдут новый способ создания систем искусственного интеллекта, имитирующих человеческий разум.

Несколько лет назад была выдвинута гипотеза, получившая название "клетка-бабушка", согласно которой, отдельные нейроны соответствуют отдельным мыслям. То есть у каждого из нас есть нейрон, реагирующий на что-то или кого-то конкретного. К примеру, "клетка-бабушка" активизируется только тогда, когда человек видит свою бабушку. Однако более поздние открытия опровергли эту теорию и доказали, что большие группы нейронов связаны с конкретными концепциями, и между нейронами из разных групп могут быть наслоения, которые образовывают новые связи.

Такие связи Пападимитриу описывает как "тесно взаимодействующий, стабильный набор нейронов, представляющий нечто: слово, идею, объект и т.д.". Нейробиолог Дьердь Бужаки согласен с такой концепцией, и называет ее "алфавитом мозга".

Математическая модель мозга

Чтобы лучше понять роль нейронных связей, Пападимитриу разработал математическую модель мозга и назвал ее "взаимодействующие повторяющиеся сети". Согласно этой модели, мозг разделен на конечное число областей, каждая из которых содержит несколько миллионов нейронов. Каждая область имеет структуру "матрешки", благодаря чему нейроны взаимодействуют друг с другом, и обеспечивается тесное взаимодействие между самими областями мозга.

Такая модель обеспечивает случайность, пластичность и торможение. Случайность означает, что нейроны в каждой области мозга связаны случайным образом. Кроме того, разные области тоже имеют между собой случайные связи. Пластичность позволяет регулировать связи между нейронами и областями с помощью опыта и обучения. А торможение означает, что в любой момент количество взаимодействующих нейронов может быть ограничено.

Профессор Пападимитриу подробно описал эту модель в статье, опубликованной в прошлом году в научном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Согласно его данным, связи являются ключевым компонентом модели и обеспечивают так называемое "связочное вычисление", — набор операций, позволяющих обрабатывать, хранить и извлекать информацию.

"Мы можем математически доказать и подтвердить с помощью моделирования, что операции связочного вычисления соответствуют процессам обработки информации мозгом", — сказал ученый.

Он и его коллеги выдвинули гипотезу о том, что связи нейронов и связочные вычисления являются моделью, объясняющей когнитивные функции мозга, такие как рассуждение, планирование и речь.

Имитация обработки естественного языка

Чтобы проверить, как математическая модель работает на практике, Пападимитриу вместе с группой единомышленников попытался сымитировать обработку естественного языка, используя язык ассемблера (машинно-ориентированный язык программирования низкого уровня, являющий собой систему обозначений, используемую для представления в удобно читаемой форме программ, записанных в машинном коде, — ред.) для анализа слов английского языка. По сути, ученые пытались создать систему искусственного интеллекта, которая имитирует работу областей мозга, где находятся нейронные связи, ответственные за лексику и понимание речи.

"Последовательность слов возбуждает эти группы нейронов, вследствие чего мозг начинает проводить синтаксический анализ предложения", — пояснил работу нейронных связок Пападимитриу.

Система работала исключительно за счет имитированных импульсов нейронов (как это делает мозг) и связочного вычисления, побуждающего их взаимодействовать. Стоит отметить, что имитируемые связи соответствовали трем частям мозга, которые активно участвуют в обработке речи, — медиальной височной доле, области Вернике (сенсорная речевая зона мозга) и зоне Брока (отвечает за моторную организацию речи). 

Модели предоставлялась последовательность определенных слов, затем она самостоятельно составляла так называемое синтаксическое дерево. При этом скорость и частота импульсов активных имитируемых нейронов в большей степени соответствовала скорости и частоте настоящих нейронов при анализе слов, проводимом человеком.

Пападимитриу признает, что модель ИИ все еще находится в зачаточном состоянии и в ней отсутствуют многие важные элементы языка. Исследователи работают над заполнением этих языковых "пробелов". Но они верят в силу связочных вычислений, хотя и признают, что их гипотеза должна пройти проверку временем.

"У нас есть множество вопросов, на которые мы пока не может ответить. Как язык работает в человеческом сознании? Как он взаимодействует с другими когнитивными функциями?", — рассуждает ученый.

Однако он считает, что математическая модель, воспроизводящая работу нейронных связок, поможет отыскать требуемые ответы.