У гонитві за мозком

IBM споруджує комп’ютер , який моделює роботу мозку. Поки що котячого

Сучасні суперкомп’ютери здатні за кілька годин провести обчислення , що займають роки навіть у потужних персональних систем . Але при вирішенні найбільш , здавалося б , нескладних завдань на зразок розпізнавання образів вони тушуються на тлі комп’ютера вагою 1300 г , споживає менше енергії , ніж електрична лампочка. Цей комп’ютер – людський мозок. Вчені не можуть не тільки відтворити , але навіть зрозуміти багато функції мозку. Але якщо точно повторити їх поки не можна , можна хоча б навчити суперкомп’ютер їх моделювати , сподівається IBM.

На суперкомп’ютерної конференції SC09 компанія оголосила про запуск проекту Blue Matter , над яким її співробітники працюють разом з колегами з п’яти американських університетів і Національної лабораторії Лоуренса Берклі. Blue Matter – це спроба створити комп’ютерну платформу для моделювання функцій мозку . Результати величезної кількості магнітно -резонансних сканувань мозку були завантажені в суперкомп’ютер Blue Gene P , який створив модель з мільярда нейронів і 10 трлн синаптичних контактів між ними – приблизно стільки їх у голові у кішки . У людському мозку – у 20-25 разів більше. 50 « У нас ніколи ще не було такого грандіозного інструменту , – каже Дармендра Модха , куратор проекту з боку IBM. – З його допомогою ми зможемо глибше , ніж будь-коли , зрозуміти роботу мозку і спробувати згодом створити щось подібне. Це може додати кібернетиці новий імпульс – імпульс , якого ми чекали більше 60 років ».

$ 20 млн до бюджету проекту надійшли з дослідницького відділу Пентагону. Учасники проекту сподіваються , що , зрозумівши особливості роботи мозку , зможуть відтворити в чіпах та програмному забезпеченні його пізнавальні здібності і наднизьким споживанням енергії . Нейрони і зв’язують їх синапси , нагадує Модха , справляються з багатьма завданнями , які не під силу суперкомп’ютерів : аналізом неоднозначною інформації , розпізнаванням образів і миттєвим відбором важливих відомостей у лавині даних, що надходять від органів почуттів . Найпотужнішим ЕОМ не снилися такі людські здібності , як уміння читати незнайомий шрифт або вести машину в умовах поганої видимості.

Навичка роботи з величезними масивами даних важливий і для іншого починання IBM , відомого під назвою « Розумна планета ». Компанія хоче встановити сенсори , безперервно що збирають відомості про роботу інфраструктури , щоб за допомогою цих даних оптимізувати роботу систем транспорту , електро-і водопостачання.

« Нам тільки потрібно навчитися справлятися з цим безперервним інформаційним вибухом , – каже Модха . – Якби комп’ютери освоїли прийоми людського мозку , вони змогли б робити точно те ж , що вміємо ми , – миттєво розбиратися в що відбувається . Мозок це вміє , а значить , і комп’ютер зможе » .

Суперкомп’ютер Blue Gene , який буде використовуватися в проекті Blue Matter , має 144 терабайти пам’яті і заснований на кластері з 150 000 процесорів загальною потужністю 0,5 петафлопа . Це означає , що він може здійснювати 500 трлн операцій на секунду – за вісім годин така машина впорається із завданням , на яку у звичайного ноутбука з интеловским процесором піде 500 років.

Незважаючи на всю цю міць , від створення комп’ютера , подібного мозку , нас відділяють довгі роки , якщо не десятиліття . Джим Олдс , директор Інституту вищих досліджень при Університеті Джорджа Мейсона , зауважує , що , навіть залишаючись на рівні котячого мозку , модель IBM все одно відображає лише від 10 до 20 % проходить через нейронну мережу інформації. Це може виявитися дуже серйозним недоліком , оскільки науці поки невідомо , які фізіологічні компоненти діяльності мозку найважливіше для його функціонування . «Кількість невідомих невідомо , – каже Олдс . – Фактори , не враховані в моделі , можуть виявитися ключовими ».

Олдс визнає , що в моделюванні мозку IBM просунулася далі , ніж будь-хто , в тому числі і його власний інститут . Він цілком згоден з тим , що успіх Blue Matter стане запорукою прогресу в науці про мозок , навчить нас боротися з багатьма захворюваннями і будувати нові типи комп’ютерів. «Ми зібрали гори даних , але цей проект може дати нам теорію , без якої нам в них не розібратися. У нашій області поки ще не було свого Ейнштейна . Без основоположною теорії ми схожі на ентомологів , що бігають по лугах і вимірюють розмах крил у метеликів ».

Усвідомлюючи , наскільки багато що залежить від успіху проекту , Модха готовий долати будь-які труднощі – навіть ті , про існування яких він поки не має уявлення . « Результатом нашої роботи стануть не нові продукти , а цілі галузі. Ризик , звичайно , великий, але я не бачу нічого більш гідного таких зусиль » , – говорить учений.

Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий

Вы должны быть авторизованы, чтобы разместить комментарий.