Эксперт: Будущее ИИ принадлежит биокомпьютерам

Несколько компаний в мире и небольшое количество исследовательских групп работают над использованием живых нейронов для создания биологических интеллектуальных компьютеров. Такие процессоры будут несравнимо эффективнее кремниевых чипов, поддерживающих искусственный интеллект, заявила в интервью PAP эксперт в области нейробиологии доктор Эвелина Куртис.

Живой мозг невероятно эффективен и эффективен с точки зрения обработки информации — если бы это можно было использовать в технологиях, это означало бы революцию в ИТ, — считает эксперт.

«Главная причина, по которой мы работаем над компьютерами из живых нейронов, заключается в том, что нервные клетки очень энергоэффективны. Мы знаем это, наблюдая за человеческим мозгом. На данном этапе мы видим в этом самое большое преимущество использования живых нейронов. Текущие исследования искусственных нейронных сетей сосредоточены в основном на скорости и точности, и меньше внимания уделяется экономии энергии. Между тем, потребление энергии искусственным интеллектом растет экспоненциально. Так что это станет значительной проблемой в будущем», — пояснила доктор Эвелина Куртис, исследователь, работающая в швейцарской компании FinalSpark.

Как она подчеркнула, мы наблюдаем только начало работы над живыми компьютерами. «Это очень инновационная область. Помимо FinalSpark, над ней работают только два стартапа — в США и Австралии. Что касается научных исследований, то здесь проводится всего несколько работ. Это особенно касается исследований по использованию человеческих нейронов, поскольку прошло всего около 15 лет с тех пор, как мы смогли относительно легко получать их из стволовых клеток, полученных из клеток кожи человека», — отметил исследователь.

Она добавила, что создание «живого процессора» является огромной проблемой по многим причинам. «Во-первых, нейроны — это клетки, которые очень чувствительны к любым изменениям окружающей среды. Необходимо очень внимательно следить за всеми параметрами, такими как доступ к кислороду, питательным веществам, температуре и т. д. В наших экспериментах мы создаем группу из примерно 10 000 нейронов, которые образуют структуру размером около 0,5 мм. Мы выращиваем их на пластине с соответствующей средой», — сообщила она.

Хотя нервные клетки очень чувствительны, при благоприятных условиях они могут функционировать в течение длительного времени. «Мы знаем, что нейроны в человеческом мозге могут жить до ста лет — большинство из них работают от рождения до смерти. Поэтому теоретически живые, культивируемые нейронные сети также могут работать годами. Мы сохраняем наши клетки живыми в течение трех месяцев, потому что именно столько времени нам нужно на данном этапе исследований», — сказал доктор Куртис.

Живые сети взаимодействуют с помощью традиционной электроники. «Группа нейронов, которую мы выращиваем, в настоящее время подключена к восьми электродам. С их помощью мы отправляем и получаем электрические сигналы от клеток. Нейроны общаются с помощью химических и электрических импульсов. Таким образом мы обучаем нашу сеть и извлекаем из нее информацию», — рассказал специалист.

Она добавила, что в лаборатории, где она работает, это можно делать даже удаленно. «Мы разработали такую ​​систему во время пандемии. Благодаря этому мы открыли нашу лабораторию для других команд из разных уголков мира. Из присланных нам предложений по экспериментам мы отбираем самые интересные и позволяем другим ученым проводить их в наших сетях бесплатно. У нас также появились первые коммерческие клиенты, которые арендуют нашу лабораторию удаленно для проведения экспериментов», — отметил доктор Куртис.

Как она признала, программирование живых клеток — это огромная проблема: «Процесс обучения живых нейронных сетей по-прежнему является предметом интенсивных исследований. Фактически, никто пока точно не знает, как мозг учится; какие механизмы за этим стоят; каковы алгоритмы обучения мозга. И это огромная научная проблема. Люди пытаются проводить исследования на разных уровнях. На данный момент мы проводим эксперименты, в которых посылаем различные электрические сигналы клеткам и измеряем ответы. Наша цель — получить разумную связь между тем, что мы посылаем нейронам (вход), и тем, что мы получаем от них (выход)».

Оказывается, живая сеть может работать как так называемый черный ящик. «Однако наша цель на самом деле не в том, чтобы понять, как именно работают нейроны, как они обучаются. Нас действительно интересует результат. Поэтому, если мы сможем добиться обучения и способности выполнять различные значимые задачи, даже если мы не знаем точно, как нейроны это делают, это тоже хорошо», — пояснил специалист.

Она добавила, что передача данных между сетями также должна быть возможна: «Что касается перемещения информации из одной сети в другую, мы считаем, что для этого тоже есть решения. Если мы разработаем методы считывания информации из сетей и ее обучения, мы, вероятно, сможем передавать информацию между сетями таким образом — считывать содержимое одной сети и обучать другую на его основе, то есть передавать в нее информацию».

В мире также проводятся несколько иные исследования — по использованию систем, уже созданных природой, например: нервная система простых организмов, таких как насекомые.

«Однако мы идем в другом направлении. Мы хотим создать биопроцессор на основе человеческих нейронов. В случае небольших групп клеток тип нейронов может быть не столь важен — мы могли бы использовать клетки крысы или мыши, например. Однако со временем, по мере того, как эти структуры будут становиться больше, это может стать важным. Мы знаем, что человеческий мозг уникален и обладает наибольшими вычислительными возможностями среди мозгов всех видов. Мы считаем, что использование человеческих клеток позволит в будущем обрабатывать более сложные алгоритмы. У нас есть амбициозная цель — разработать работающий биокомпьютер в течение десятилетия. Мы прогнозируем, что такая технология будет приносить более миллиарда долларов прибыли в год», — подчеркнула она.

В области сетевого обучения исследователь и ее коллеги добились лишь первых успехов. «На данном этапе, который находится на очень раннем этапе, нам удалось записать один бит информации в живую сеть. Это на самом деле немного, но можно считать успехом то, что нам удалось контролировать сеть, состоящую из живых клеток. Нашим конкурентам из австралийской компании Cortical Labs удалось обучить похожую сеть управлять игрой «Понг». Мы пытались воспроизвести этот результат, но пока нам это не удалось», — сказал доктор Куртис.

Однако это только начало пути, — напомнила она. «Я думаю, что получение более сложных алгоритмов — это вопрос времени и финансовых затрат. Например, мы ищем инвесторов, поскольку наш проект пока полностью финансируется основателями компании. В том числе нужны специалисты в разных областях, как технологических, так и биологических», — отметила она.

Между тем, уже возникают вопросы об этических аспектах такой работы; даже будут ли сложные структуры нейронов обладать сознанием.

«Это очень обширная тема, и любые тезисы трудно доказать. Сама проблема сознания очень абстрактна и основана исключительно на мнениях, а не на фактах. Однако эти вопросы, безусловно, важны. Мы также участвуем в дискуссиях с философами и этиками по этой теме. Мы стараемся заинтересовать их этой проблемой. Первые научные публикации по этим вопросам уже появляются. Мы не являемся экспертами в философии или этике, поэтому хотим, чтобы специалисты в этих областях высказались. Мы хотим, чтобы создаваемые нами технологии были приняты обществом. Исследования, проведенные на эту тему до сих пор, показывают, что общество в настоящее время по-разному воспринимает такие технологии — иногда они вызывают страх, а иногда интерес и надежду», — отметил доктор Куртис.

Если живые компьютеры действительно появятся и получат широкое распространение, они вряд ли приведут к исчезновению традиционных процессоров. «Я вижу будущее, в котором разные технологии будут использоваться одновременно, для разных целей. У нас будет множество процессоров. Уже сейчас создаются многочисленные системы для конкретных приложений. Кроме того, наряду с обычными компьютерами разрабатываются квантовые процессоры, которые, как предполагается, идеально подходят для определенных задач. Так же будет и с живыми нейронными сетями. Традиционный компьютер, например, лучше справляется с повторяющимися задачами, чем человек, но мозг, например, гораздо лучше фильтрует информацию. Я думаю, что все технологии найдут свое место. С другой стороны, мы считаем, что биологические нейронные сети будут эффективнее тех, что созданы на кремниевых процессорах, поэтому в некоторых местах они смогут их заменить», — добавил специалист.

Доктор Эвелина Куртис — ученый, работающий над биологическими компьютерами в швейцарской компании FinalSpark. Она является экспертом в области нейронауки и коммерциализации новых технологий и стратегий их развития.

Марек Матач (PAP)

мат/ бар/ мхр/