Новая ступень эволюции искусственного интеллекта – приближение к механизмам работы мозга человека. Центр развития нейроморфного ИИ в России – НИИ нейронаук ННГУ им. Н.И. Лобачевского совместно с Центром нейроморфных вычислений. IT—Кампуса «НЕЙМАРК», возглавляемые доктором физико-математических наук Сусанной Юрьевной Гордлеевой, стали местом разработки технологий нейроморфного ИИ на основе нейрон-астроцитарных сетевых моделей. За это достижение в 2023 году исследовательница стала лауреатом премии президента для молодых ученых. О своей работе и о развитии нейроморфного ИИ С.Ю. Гордлеева рассказала «Научной России». В интервью рассматриваются возможности «мозгоподобных» нейросетей, зависимость технологического суверенитета страны от развития нейроморфного ИИ и необходимость дополнения природоподобной нейросети цифровым аналогом глиальных клеток нервной системы — астроцитов. Также в интервью затрагивается вопрос о помощи транскраниальной магнитной стимуляции в борьбе с возраст-ассоциированными заболеваниями.
Сусанна Юрьевна Гордлеева Руководитель центра нейроморфных вычислений и директор НИИ нейронаук Национального исследовательского Нижегородского государственного университета имени Н. И. Лобачевского. IT—Профессор кафедры нейротехнологий Института биологии и биомедицины ННГУ, доктор физико-математических наук, доцент, лауреат премии Президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых за 2023 год. Для создания моделей и технологий нейроморфного искусственного интеллекта, основанных на биофизических нейронно-астроцитарных сетях для мемностной электроники. .
Что такое нейроморфный искусственный интеллект и как работает его технология?
Нейроморфные технологии искусственного интеллекта — это мозгоподобные технологии, работа которых имитирует принципы работы головного мозга: реальных нейронных сетей. Модели и технологии ИИ строятся по принципу подобия работе живых нейронов и передачи сигналов. в биологических нейронных сетях.
Сусанна Юрьевна Гордлеева возглавляет НИИ нейронаук Университета Лобачевского и работает ведущим научным сотрудником лаборатории нейродинамики и когнитивных технологий, расположенной в институте.
Фото: Андрей Скворцов / пресс-служба ННГУ им. Н.И. Лобачевского
В чём разница между нейроморфным искусственным интеллектом и традиционным? Какие у него плюсы и минусы?
Классический искусственный интеллект основывается на формальных нейронных сетях. Формальные нейронные сети и обычные технологии ИИ не имеют ничего общего с человеческим мозгом. Формальные нейронные сети созданы на так называемых формальных нейроноподобных элементах, которые представляют собой нелинейные пороговые функции. Свойство, требующее постоянного запоминания компьютером. . В то же время живые нейроны Генерируются крайне краткие и редкие электрические сигналы. Процесс обработки и хранения информации в головном мозге происходит за счёт распространения подобных импульсов по биологическим нейронным сетям. Такой подход обеспечивает высокую энергоэффективность, поскольку нейроны головного мозга не сохраняют информацию о своём состоянии непрерывно, а переносят её краткими электрическими сигналами длительностью около одной миллисекунды.
Мы с вами учимся адаптивно, на основе опыта. Для освоения нового навыка необязательно поглощать большое количество одинаковой информации. Нейроморфные мозгоподобные технологии ИИ могут обучаться более эффективно и быстро в процессе функционирования, исходя из собственного опыта. Такой ИИ сможет реализовать некоторые когнитивные функции, преодолеть проблему катастрофического забывания, свойственную формальным нейросетям, и обладать навыком фильтрации важного.
*Катастрофическое забывание Это затруднение возникает, когда нейронная сеть «забывает» изученную информацию или заметно хуже справляется с выполнением старых задач после обучения на новых.
Нейроморфные технологии искусственного интеллекта отличаются высокой энергоэффективностью, что позволяет разрабатывать вычислительные системы для обработки больших объемов информации в режиме реального времени на компактных устройствах.
Ведущий тип клеток глиальных систем центральной нервной системы — астроциты — оказывают воздействие на сигнальную передачу в нейронных сетях, как недавно было установлено. Группа С.Ю. Гордлеевой стала одной из первых в мире, которая улучшила спайковые нейросети, добавив в них «цифровой эквивалент» астроцитов.
Фото: Андрей Скворцов / пресс-служба ННГУ им. Н.И. Лобачевского
Расскажите, пожалуйста, подробнее об этом новшестве: в ваш нейроморфный ИИ встроен цифровой эквивалент астроцитов, вспомогательных клеток нервной ткани.
Ранее при создании технологий машинного обучения, копирующих работу мозга, полагали, что обработку информации в мозге осуществляют нейроны. 40 лет назад ученые доказали, что информацию обрабатывают и регулируют передачу сигналов по сетям не только нейроны — в наших нейронных сетях есть вспомогательные элементы. Один из них — глиальные клетки. Раньше считалось, что они постоянно выполняют вспомогательные функции, помогая сетям работать: обеспечивают питание и защиту головного мозга от вредных веществ, поступающих с кровью, образуя гематоэнцефалический барьер.
Недавно было выявлено, что основной тип глиальных клеток в центральной нервной системе — астроциты — могут влиять на передачу сигналов в нейронных сетях. Астроциты способны высвобождать те же химические вещества, которые высвобождают нейроны при передаче сигналов друг другу по нейронной сети. Но нужно отметить, что астроциты — медленные «игроки»: они генерируют очень медленные импульсы и оказывают медленное модулирующее воздействие.
Наша группа исследователей — одна из первых в мире, кто применил астроциты в нейронных сетях с пиками активности. Сети, моделирующие работу головного мозга. Мы продемонстрировали, что добавление в динамику нейронной сети вспомогательного модуля, моделирующего действие астроцитов, повышает производительность нейроморфного ИИ на 15%.
На какой стадии разработка нейроморфного ИИ ведется вашим коллективом? Уже есть готовые технологии с его применением, и как планируется развивать созданный вами искусственный интеллект?
В области алгоритмов программирования, как и в области аппаратной реализации, нейроморфные технологии искусственного интеллекта пока находятся на стадии фундаментальных исследований, создания прототипов и экспериментальных образцов.
В лаборатории разрабатывается фундаментальная технология — спайковая нейрон-астроцитарная сеть, которая уже испытана на классификации изображений. Сейчас уделяют внимание биолого-правдоподобным алгоритмам обучения таких сетей — задача важная для создания… нейроморфных технологий ИИ.
В научно-исследовательской лаборатории нейродинамики и когнитивных технологий ННГУ заняты сотрудники.
Фото: Андрей Скворцов / пресс-служба ННГУ им. Н.И. Лобачевского
— С какими препятствиями Подобный опыт имели ли вы и ваши коллеги при разработке нейроморфных систем искусственного интеллекта?
Мы ещё не полностью осознаем процессы передачи, хранения и обработки информации в человеческом мозге. Наши знания нейробиологии и нейрофизиологии о функционировании живых нейронных сетей ограничены. Хотя мы изучили отдельные механизмы на клеточном и молекулярном уровнях, полное понимание работы всей системы отсутствует. Построение математических моделей, соответствующих биологическим принципам, сможет помочь в разгадке этих механизмов.
Разработка прикладных технологий машинного обучения, построенных на принципах работы головного мозга, затруднена недостатком знаний в области биологии. Для создания детальных биологически правдоподобных моделей нейросетей используют последние разработки нейробиологов и нейрофизиологов, воспроизводя найденные механизмы в математике, физике, биофизике и моделировании. Такой процесс крайне трудоемкий.
Какие принципиально новые возможности человек получит при использовании нейроморфного ИИ? Может быть, возможность решать более сложные или более творческие задачи?
Нейроморфный ИИ считается особым вычислительным инструментом из-за своего потенциала. Преимущество в энергоэффективности, достижимой сочетанием программных и аппаратных технологий нейроморфизма. Аппаратная реализация предполагает создание электронных устройств с микросхемами, функционирующими по принципам головного мозга. Такие вычислительные системы, работающие по биоподобным принципам, называются нейропроцессорами, разработка которых ведется уже сейчас. Примером является российский нейропроцессор «Алтай», созданный группой компаний «МОТИВ Нейроморфные Технологии».
Совмещение аппаратной части (нейропроцессоров) и программной (нейроморфного ИИ) даст энергоэффективную вычислительную систему для обработки большой информации в портативных устройствах. Она будет обучаться и переобучаться в режиме реального времени. Технология полезна для беспилотных транспортных систем, высокотехнологичных медицинских технологий (нейроинтерфейсы, нейроимплантаты) и специального назначения.
Преимущества биолого-правдоподобных алгоритмов для обучения нейроморфного ИИ состоят в скорости обучения и необычайной адаптивности.
Создание биолого-правдоподобных математических моделей, способных воспроизводить когнитивные функции, открывает ученым возможность более глубокого изучения механизмов работы головного мозга.
Фото: Андрей Скворцов / пресс-служба ННГУ им. Н.И. Лобачевского
— Существуют ли какие-либо рискиКакие проблемы связаны с применением нейроморфного искусственного интеллекта? Можно ли от них защититься?
Считаю, что в настоящий момент нет рисков. Нейроморфный ИИ — критическая технология, которую необходимо разрабатывать, в том числе в России, для поддержания технологического суверенитета. Это новый подход к созданию вычислительных систем, который поможет анализировать огромные массивы информации, постоянно накапливаемой в мире. Существующие формальные технологии ИИ с течением времени требуют всё больше вычислительной мощности. Для их работы необходима всё большая энергия. В ближайшем будущем мир рискует поделиться на две группы: страны, способные себе позволить электроэнергию для супермощных вычислительных кластеров, и те, обреченные на технологическое отставание. Именно поэтому крайне важна разработка вычислительных систем на новых принципах.
В отношении рисков скажу, что все технологии искусственного интеллекта, их создание и использование регулируются законом. Предполагаю, что развитие нейроморфных технологий будет соответствовать существующим нормам и законодательным актам.
— Какие еще разработки В сфере искусственного интеллекта что особенно ценится в вашей команде?
В университете функционирует лаборатория нейродинамики и когнитивных технологий, занимающаяся разработкой систем нейроуправления и нейроинтерфейсов. Также ведется работа над персонализированными неинвазивными методами нейромодуляции — воздействием на функциональные нейронные сети головного мозга. Все эти технологии предполагают обработку нейрофизиологических сигналов, поэтому системы создаются на базе нейроморфных технологий ИИ.
В чем смысл воздействия на функциональные нейронные сети мозга? Рассмотрим пример. Если человек решает когнитивную задачу, можно зафиксировать активность его головного мозга и выделить участвующие в этом процессе функциональные нейронные сети. От их работы зависит эффективность выполнения задания. Например, при анализе изображений конкретный отдел головного мозга принимает участие в работе. Таким образом, научившись неинвазивно воздействовать на этот отдел мозга, активируя его, можно повысить скорость или эффективность обработки человеком визуальной информации. возраст-индуцированными Заболевания и здоровое когнитивное долголетие важны, так как со временем реакция замедлятся.
— Уже сейчас испытываются Возможно, уже существуют прототипы этих технологий, разрабатываемые совместно с клиниками и врачами?
В настоящее время в институте нейронаук ведутся опыты по регистрации активности головного мозга и разработке способов его воздействия посредством транскраниальной магнитной стимуляции.
Лаборатория нейродинамики и когнитивных технологий ННГУ разрабатывает нейроинтерфейсы для медицинской реабилитации, спорта и обучения.
Фото: Андрей Скворцов / пресс-служба ННГУ им. Н.И. Лобачевского
— Вы в одном из интервью говорили о том, что в развитии технологий нейроморфного ИИ Россия в некоторых сферах опережает зарубежных коллег. Что по вашему мнению помогает учёным нашей страны достичь таких высоких результатов в столь сложной области науки?
Развитие этого направления стало возможно благодаря ведущим классическим научным школам в крупных научных центрах страны. Нейроинформатика, направленная на разработку нейроморфных средств искусственного интеллекта, зародилась именно в Российской Федерации. Основоположником нейроинформатики в России является почетный профессор ННГУ Александр Николаевич Горбань. В стране действуют сильные классические научные школы по другим направлениям исследований, на которых строятся технологии нейроморфного ИИ: теории колебаний, сложных сетей и нелинейной динамики. Кроме того, в России действуют ведущие научные школы нейрофизиологии и нейробиологии, изучающие процессы обработки и хранения информации в мозге. Среди выдающихся исследователей этого направления — Константин Владимирович Анохин, Павел Милославович Балабан и Александр Яковлевич Каплан. Таким образом, у нас есть сильные классические научные школы как по нейрофизиологии, так и по теории обработки сигналов в сложных нелинейных системах.
— На базе строящегося нижегородского IT-кампуса Междисциплинарный центр нейроморфного ИИ «НЕЙМАРК» под Вашим руководством. Какие специальности исследователей он объединит, с какими вузами и институтами запланировано сотрудничество, и будет ли вестись совместная работа с зарубежными учеными?
— Центр, специализирующийся на нейроморфных вычислениях, разрабатывается в настоящий момент. IT-Кампус «НЕЙМАРК» — кампус мирового уровня в области информационных технологий, объединяющий вузы нижегородского региона, включая ННГУ им. Н.И. Лобачевского, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева (Нижегородский политех), филиал Высшей школы экономики в Нижнем Новгороде и другие. В центре планируют заниматься совмещением аппаратной и программной частей нейроморфных технологий, разработкой нейроморфных методов машинного обучения и созданием биолого-правдоподобных нейронных сетей. В кампусе будут работать специалисты из НИИ нейронаук: эксперты в области инженерной физики, ИИ, математики и прикладной математики; важен вклад нейробиологов, нейрофизиологов, когнитивных исследователей и физиков.
Как Вы представляете себе будущее нейроморфных ИИ и каким окажется их влияние на нашу жизнь?
Я уверена, что нейроморфные технологии ИИ в скором времени станут обычным явлением в нашей жизни, подобно традиционному формальному ИИ. Этому способствуют их высокая энергоэффективность. Думаю, развитие нейроморфных технологий будет стремительным. Будут создаваться новые алгоритмы машинного обучения для решения различных специализированных задач. Переход от фундаментальных исследований к практическим разработками также произойдет. Мы с нетерпением ждем этого момента и трудимся над ним.
Фотография на анонсе: из личного архива С.Ю. Гордлеевой.
Фотография на главной странице: Андрей Скворцов, пресс-служба. ННГУ им. Н.И. Лобачевского
Фото в тексте: Андрей Скворцов / пресс-служба ННГУ им. Н.И. Лобачевского