Человеческий мозг состоит из приблизительно 86 миллиардов нейронов и около квадриллиона связей между ними. Каждая из этих клеток взаимодействует с тысячами других в ответ на входящие сигналы, что создает сложную и уникальную природную систему.
До настоящего времени самые передовые процессоры были способны воспроизвести лишь малую часть этой сложной системы. В 2018 году китайские ученые использовали самый быстрый на тот момент суперкомпьютер Sunway TaihuLight для моделирования активности всего одного процента человеческого мозга в течение одной секунды.
На это у компьютера с 10.5 миллионами процессорных ядер ушло четыре минуты, и при этом сам компьютер занимал площадь в 1000 квадратных метров, потребляя 16 мегаватт электроэнергии. Для сравнения, мозг человека, занимающий объем всего в два литра, требует меньше энергии, чем обычная лампочка.
Система под названием Brainoware представляет собой “мини-мозг”, подключенный к электронным компонентам, созданным из стволовых клеток человека и используемым в качестве нейропроцессора для обработки информации. Этот “мини-мозг” представляет собой органоид, состоящий из нервных клеток.
Исследователи продемонстрировали, что Brainoware способна получать, хранить и обрабатывать информацию, а также преобразовывать звуки в электрические сигналы. Если эти сигналы затем декодировать с помощью алгоритма машинного обучения, можно создать систему распознавания речи.
Для демонстрации возможностей Brainoware, ученые предоставили системе 240 аудиофайлов, где были записаны голоса восьми мужчин-японцев. После двух дней обучения, Brainoware смогла идентифицировать голос конкретного человека с точностью в 78%. Исследователи отметили, что это весьма неплохой результат для первого опыта совершенно новой компьютерной технологии. Хотя у существующих систем распознавания голоса, использующих алгоритмы искусственного интеллекта, точность выше, они требуют значительно больше времени на обучение.
Еще одна область, в которой разработчики протестировали свою разработку, – это вычисления, используемые для прогнозирования поведения динамических систем. Это один из самых сложных разделов прикладной математики, с которым могут справиться только нейронные сети.
В частности, разработчики задали системе Brainoware задачу по расчету отображения Эно – одной из наиболее известных динамических систем с хаотическим поведением, описываемых с помощью нелинейных уравнений. За четыре дня самостоятельной работы без вмешательства человека, биокомпьютер смог предсказать поведение этой системы более точно, чем искусственная нейронная сеть, которая работает только с блоком оперативной памяти.
Исследователи отмечают, что человеческий мозг работает схожим образом. Он не предназначен для решения какой-либо конкретной задачи заранее. Благодаря своей пластичности и адаптивности, которые отличают его от машин, он является универсальным инструментом, который можно использовать в любых ситуациях.
Хотя ученым удалось разработать прототип одного из ключевых элементов будущего биокомпьютера, на разработку полноценной системы потребуются годы, а возможно, и десятилетия, говорят авторы. Помимо решения технологических проблем, необходимо будет найти ответы на ряд этических вопросов. Использование живой человеческой нервной ткани в промышленных продуктах, вероятно, потребует разработки специальных нормативных актов.
