Думай, як я: штучний інтелект навчать мислити по-людськи

Нещодавно в дослідницькому центрі Google Research пройшла онлайн-конференція, присвячена питанням deep learning. Вчені обговорювали, як нові відкриття у сфері глибинного навчання та нейробіології можуть допомогти у створенні досконаліших систем штучного інтелекту. Цікаву ідею запропонував Христос Пападімітріу, професор інформатики з Університету Колумбія, — зімітувати розумовий процес людини за допомогою математичних моделей, щоб згодом навчити ШІ думати, як ми.

Фокус представляє вашій увазі витяги з виступу вченого.

Зрозуміти власний хід думок

Під час презентації Пападімітріу розповів, як наше розуміння механізмів обробки інформації мозком може допомогти у створенні алгоритмів, що відповідають за розуміння мови. Професор представив просту та ефективну модель, яка пояснює, як різні ділянки мозку взаємодіють між собою для вирішення когнітивних завдань.

"Мозок перетворює структуровані знання в радіохвилі, які, досягаючи вух слухача, знову обробляються і перетворюються мозком в структуровані знання. Не доводиться сумніватися у тому, що між собою нейрони, мембрани і синапси головного мозку взаємодіють за таким самим принципом. Але як саме координується цей процес? Це велике питання. Я вважаю, що ми отримаємо набагато краще уявлення про деталі того, як це відбувається, протягом наступного десятиліття", — заявив учений.

Як працюють нейронні звʼязки

Дослідники давно намагаються зрозуміти, як саме нейронна активність мозку перетворює отриману інформацію в мову, логіку, міркування, планування, обчислення та інші функції. Якщо вченим вдасться перетворити роботу мозку в математичну модель, то вони, тим самим, знайдуть новий спосіб створення систем штучного інтелекту, що імітують людський розум.

Кілька років тому була висунута гіпотеза, що отримала назву "клітина-бабуся", згідно з якою, окремі нейрони відповідають окремим думкам. Тобто у кожного з нас є нейрон, що реагує на щось або когось конкретного. Наприклад, "клітина-бабуся" активізується тільки тоді, коли людина бачить свою бабусю. Однак пізніші відкриття спростували цю теорію і довели, що великі групи нейронів повʼязані з конкретними концепціями, і між нейронами з різних груп можуть бути нашарування, які утворюють нові звʼязки.

Такі звʼязки Пападімітріу описує як "тісно взаємодіючий, стабільний набір нейронів, що являє щось: слово, ідею, обʼєкт і т.д". Нейробіолог Дьордь Бужак згоден з такою концепцією, і називає її "алфавітом мозку".

Математична модель мозку

Щоб краще зрозуміти роль нейронних звʼязків, Пападімітріу розробив математичну модель мозку і назвав її "взаємодіючі повторювані мережі". Відповідно до цієї моделі, мозок розділений на кінцеве число областей, кожна з яких містить кілька мільйонів нейронів. Кожна область має структуру "матрьошки", завдяки чому нейрони взаємодіють один з одним, і забезпечується тісний контакт між самими областями мозку.

Така модель забезпечує випадковість, пластичність і гальмування. Випадковість означає, що нейрони в кожній області мозку повʼязані випадковим чином. Крім того, різні області теж мають між собою випадкові звʼязки. Пластичність дозволяє регулювати звʼязки між нейронами і областями за допомогою досвіду і навчання. А гальмування означає, що в будь-який момент кількість взаємодіючих нейронів може бути обмежена.

Професор Пападімітріу докладно описав цю модель в статті, опублікованій у минулому році в науковому журналі Proceedings of the National Academy of Sciences. Згідно з його даними, звʼязки є ключовим компонентом моделі і забезпечують так зване "звʼязкове обчислення", — набір операцій, що дозволяють обробляти, зберігати та видавати інформацію.

"Ми можемо математично довести і підтвердити за допомогою моделювання, що операції звʼязкового обчислення відповідають процесам обробки інформації мозком", — сказав учений.

Він і його колеги висунули гіпотезу про те, що звʼязки нейронів і звʼязкові обчислення є моделлю, яка пояснюватиме когнітивні функції мозку, такі як міркування, планування і мова.

Імітація обробки природної мови

Щоб перевірити, як математична модель працює на практиці, Пападімітріу разом з групою однодумців спробував зімітувати обробку природної мови, використовуючи мову асемблера (машинно-орієнтована мова програмування низького рівня, що являє собою систему позначень, яка використовується для подання у зручній для читання формі програм, записаних у машинному коді, — ред.) для аналізу слів англійської мови. По суті, вчені намагалися створити систему штучного інтелекту, яка імітує роботу областей мозку, де знаходяться нейронні звʼязки, відповідальні за лексику і розуміння мови.

"Послідовність слів збуджує ці групи нейронів, внаслідок чого мозок починає проводити синтаксичний аналіз речення", — пояснив роботу нейронних звʼязок Пападімітріу.

Система працювала виключно за рахунок імітованих імпульсів нейронів (як це робить мозок) і звʼязкового обчислення, який спонукає їх взаємодіяти. Варто зазначити, що імітовані звʼязки відповідали трьом частинам мозку, які беруть активну участь в обробці мови, — медіальній скроневій частці, області Верніке (сенсорна мовна зона мозку) і зоні Брока (відповідає за моторну організацію мовлення).

Моделі надавалася послідовність певних слів, потім вона самостійно складала так зване синтаксичне дерево. При цьому швидкість і частота імпульсів активних імітованих нейронів більшою мірою відповідала швидкості і частоті справжніх нейронів при аналізі слів, що проводиться людиною.

Пападімітріу визнає, що модель ШІ все ще перебуває у зародковому стані і в ній відсутні багато важливих елементів мови. Дослідники працюють над заповненням цих мовних "прогалин". Але вони вірять в силу звʼязкових обчислень, хоча і визнають, що їх гіпотеза повинна пройти перевірку часом.

"У нас є безліч питань, на які ми поки не може відповісти. Як мова працює в людській свідомості? Як вона взаємодіє з іншими когнітивними функціями?", — міркує вчений.

Однак він вважає, що математична модель, яка відтворює роботу нейронних звʼязок, допоможе відшукати необхідні відповіді.