luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Categories:

Апгрейд человека: сможем ли мы мыслить так же быстро, как машины



Попытки прочитать мысли человека или даже управлять ими уже не являются научной фантастикой. Сложные нейроинтерфейсы способны с определенной долей вероятности предсказать то, о чем подумает человек, если будут иметь доступ к источникам информации, которая поступает в мозг. А понимание, как работают нейронные связи в организме человека, позволит сделать взаимодействие людей с гаджетами практически мгновенным. Причем на разработку этой технологии, по словам Илона Маска, уйдет всего 5–10 лет. CEO и сооснователь MindFormat.ai Сергей Сотников рассказывает, станет ли симбиоз компьютера и мозга новой вехой в эволюции и какова роль характеристик мышления при создании нейроинтерфейсных систем.

Несомненно, сейчас компьютер не только решает простые вычислительные задачи быстрее, чем человек, но и в некоторых стратегических или даже креативных играх может достигнуть результата, превосходящего показатели чемпионов. В подтверждение последнего обычно приводят случаи, когда компьютер, играя в шахматы, игру го или в интеллектуальную викторину «Джеопарди», побеждал лучшие умы планеты. Потрясающая точность и колоссальный размер памяти — действительно сильная сторона компьютера, а в «Джеопарди» можно еще отметить и то, что мы, люди, называем креативностью.



Тем не менее, сравнение работы мозга человека с такими алгоритмами некорректно. Он во много раз сложнее и способен на выдающиеся результаты. То, что мы уступаем в этой битве искусственному алгоритму, говорит о некоторых уязвимостях, но не о его характеристиках. Человек всё еще может придумать новый алгоритм решения, на что вычислительная машина не способна. IBM Watson, конечно, уже не калькулятор, но вовсе не человек со способностью мыслить и решать сложные задачи с синтезированной семантикой. У человека как представителя живого вида процесс потребления информации и выдачи решения за миллиарды лет эволюции сложился в сложную нервную систему, способную находить решения для задач, не только синтезированные из различных источников информаций, но и вообще в условиях их отсутствия. Давайте попробуем разобраться, как это происходит.

IBM Watson — суперкомпьютер фирмы IBM, оснащенный системой ИИ и созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи. Его создание — часть проекта DeepQA. Основная задача «Уотсона» — понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы с помощью ИИ. Назван в честь первого президента IBM Томаса Уотсона.

Нейроинтефейс

Любая информация, которая приходит к человеку извне, обрабатывается мозгом, и на выходе получается сигнал. В этой системе все органы чувств — зрение, обоняние, слух, вкус и осязание — представляют собой практически бесконечное количество сочетаний различной информации, но, обрабатывая этот поток, мозг может отвечать лишь нервными импульсами. Движение глаз, рук и тела полностью зависит от нервных импульсов, направленных из мозга в мышечную ткань. Эта ограниченность вызывает у исследователей логичный вопрос: а можно ли подсмотреть мысли человека путем извлечения этих нервных импульсов напрямую из мозга?



На данный момент в медицине и во многих наукоемких бизнесах особый интерес и надежды возлагаются на нейроинтерфейсные системы. НС представляет собой некоторого посредника во взаимодействии мозга с внешней системой без прямого контакта. В фантастической литературе это бы назвали управление мыслью или телекинезом — или даже переносом человеческого сознания в компьютер. Огромный интерес к этой области привел к появлению популярного сериала «Черное зеркало» или культового фильма «Призрак в доспехах». Нарративный «Мир дикого запада» или квантовый DEVS — всё это художественные произведения, говорящие о тех же самых научных гипотезах и открытиях.

У этой области разработки есть огромный потенциал: от явных бытовых задач, таких как включение телевизора силой мысли, до управления сложными системами или даже управления искусственными органами. Последний пример уже тестируется на базе нейроинтерфейсных экзоскелетов. С помощью такого механизма в 2016 году Натан Коупленд смог не только пожать руку президенту Обаме, но и почувствовать ее через сенсоры.

Как машина читает мысли

Что же позволяет компьютеру забраться в голову человеку? Человеческий мозг является частью огромной коммуникативной сети — центральной нервной системы. Она, в свою очередь, выражает активность в непрерывном создании электрических потенциалов в нервной клетке, перераспределяя положительные ионы и создавая деполяризацию — разность потенциалов. Деполяризация накапливается со временем и отрицательно заряженный нейрон становится положительно заряженным, его «пробивает», импульс передается дальше. Этим процессом вдохновились в 1943 году Питт и Маккалок, которые создали первую искусственную нейронную сеть.

Технология считывания электрической активности нервной системы не инновационна и уже дала жизнь таким важным медицинским методикам, как электроэнцефалограмма. Регистрацию активности мозга при различных мотивациях, оказанных на мозг, нельзя просто считать и напрямую использовать, каждый мозг уникален в этом смысле. Также стоит отметить, что мозг — это постоянно меняющаяся архитектура, которая находится в непрерывной записи опыта и памяти и наращивает нейронные связи. Поэтому интерфейс использует большое количество данных для обучения, чтобы алгоритм был стабилен относительно неизбежных изменений.



Регистрация и запись — это процессы длительные, требующие много усилий и времени, до недавнего времени даже опасные, но не основные. Основной задачей нейроинтерфейса является декодирование полученной информации и получение ответа в условиях, что данные представляют собой многомерное пространство с высокой степенью зашумленности. На этом этапе большую роль играют искусственные нейронные сети. Несмотря на примитивность в сравнении с реальной нервной системой, они могут найти структуру в пространствах, которые человеку сложно представить. Более того, на данный момент нейронная сеть может декомпозировать активность мозга и адаптироваться под конкретного оператора. Чтобы разгадать язык общения клеток мозга друг с другом, нам нужна система, отдаленно напоминающая работу мозга. Это настоящий парадокс.

Помочь нейроинтерфейсу

Как уже было сказано ранее, мозг и особенности его активности — архитектура непостоянная, меняющаяся, и она очень разнится от человека к человеку. Что мы можем сделать, чтобы наши подходы были универсальны?

Нейробиология — наука, которой не чужды паттерны, можем ли мы их разгадать и использовать, чтобы облегчить жизнь нейроинтерфейсу? Наше наблюдение за психикой сквозь призму различных наук от математики до биологии привело к идеям, которые очень четко описывают реальное положение дел. Эти идеи легли в основу теории форматов мышления.

Как мы подаем данные в нейронную сеть, так в наш мозг поступает информация. Как нейронная сеть из хаоса цифр или пикселей должна найти какой-то образ, так и наш мозг из непрерывного потока информации от разных органов чувств должен принять решение. От того, как происходит эта систематизация и какое решение принимается на выходе, определяется тип сети или тип мышления.

Несмотря на явную аналогию с нейронной сетью, сама теория не носит простой характер и требует для анализа ряд характеристик, которые нужно измерить, — скорость, структурность и объем мышления. В этом контексте применима аналогия потока воды из гидродинамической физики: потоки бывают вязкие, ламинарные и стабильные или же турбулентные. По теории, зная входные параметры, мы можем приближенно описать поведение потока в долгосрочной перспективе и сделать предсказания на некоторое будущее, которое удивительным образом будет лежать в рамках узкого доверительного интервала.



Мы не преследуем цель описать всё до мелочей, это невозможно, но предполагаем, что есть некоторая основная система паттернов, которыми руководствуется личность. Это постулаты правды для человека, которые незначительно меняются со временем. Принцип, который выводит теория, вполне согласуется с логикой работы техники. Думаю, многим известен феномен «ошибки выжившего». Во Вторую Мировую войну венгерский математик Абрахам Вальд должен был найти решение важной задачи: какие части бомбардировщиков нужно укреплять. На базу возвращались самолеты с пробоинами и даже потерянными деталями, однако двигатели были целы. Математик сделал парадоксальный вывод: укреплять нужно те части, которые сохранились. Он осознал, что отвалившиеся части не так уж и важны, раз бомбардировщики смогли вернуться, а вот то, что осталось цело, и есть самое важное, и без этих деталей самолеты бы не оказались вновь на базе. Так и люди, пытающиеся в себе развить то, что от природы «отвалилось», с большой вероятностью заблуждаются, ведь выживают они именно за счет своего уникального «двигателя».

В этой парадигме мы видим возможности определять формат мышления для использования полученных данных в более структурном взаимодействии с нейроинтерфейсом и преодоления уязвимости большой неопределенности.

Недавно Илон Маск заявил, что его компания Neuralink, разрабатывающая нейроинтерфейсы, начнет тестировать свою продукцию на людях уже в следующем году. Предприниматель уже сейчас подумывает об устройстве, с помощью которого люди смогли бы общаться без слов со своими девайсами. По оценкам Илона, на разработку технологии, которая сделает это возможным, понадобится всего 5–10 лет. В данный момент скорость связи между нашим смартфоном и мозгом очень низкая: нужно посмотреть на экран, сделать ряд прикосновений к сенсору или продиктовать телефону что-то устно. Как только нейроинтерфейс как посредник будет подключен к мозгу, она будет мгновенной — на уровне мышления. И вот тут начинается самое интересное. Потому что здесь у человека как раз больше шансов достичь той самой скорости решения, которая в узких направлениях доступна лишь современным машинам. Остается только агрегировать искусственные нейронные сети и природные. Но это уже другая история.

Tags: нейроинтерфейс
Subscribe

Posts from This Journal “нейроинтерфейс” Tag

promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 4 comments