Временами я удивляюсь, почему так много ученых тратят столько времени, пытаясь воссоздать нечто столь же непостоянное и полное тумана, как человеческий мозг.
Но кого я шучу? Те диспептические моменты неизбежно проходят, как знает любой, кто следит за этим блогом. Кажется, каждые несколько месяцев я снова пишу о последней попытке создать машины, которые могут научиться распознавать объекты или даже развивать когнитивные навыки.
И теперь есть Spaun.
Оставаясь на задании
Его полное название - Единая сеть с архитектурой семантического указателя, но Spaun звучит более эпично. Это последняя версия техно мозга, создание канадской исследовательской группы в Университете Ватерлоо.
Так что же отличает Spaun от невероятно умного искусственного мозга, подобного Watson от IBM? Проще говоря, Watson разработан для работы как чрезвычайно мощная поисковая система, с огромной скоростью копая огромные объемы данных и используя сложные алгоритмы для получения ответа. Это действительно не заботится о том, как работает процесс; в основном это освоение поиска информации.
Но Спаун пытается имитировать поведение человеческого мозга и делает это, выполняя ряд задач, отличающихся друг от друга. Это компьютерная модель, которая может не только распознавать числа виртуальным глазом и запоминать их, но также может манипулировать роботизированной рукой, чтобы записывать их.
«Мозг» Спуна разделен на две части, в основном основанные на нашей коре головного мозга и базальных ганглиях, и его моделируемые 2, 5 миллиона нейронов - у нашего мозга - 100 миллиардов - предназначены для имитации того, как исследователи думают, что эти две части мозга взаимодействуют.
Скажем, например, что его «глаз» видит серию чисел. Искусственные нейроны собирают эти визуальные данные и направляют их в кору, где Спон использует их для выполнения ряда различных задач, таких как подсчет, копирование фигур или решение головоломок с числами.
Скоро будут забывать дни рождения
Но в поведении Спуна был интересный поворот. Как написала Фрэнси Дип в Tech News Daily, она стала более человечной, чем ожидали ее создатели.
Задайте ему вопрос, и он не ответит сразу. Нет, он немного останавливается, примерно столько, сколько мог бы человек. И если вы дадите Спону длинный список номеров для запоминания, вам будет легче вспомнить те, которые он получил первым и последним, но с трудом запоминает те, что в середине.
«Есть некоторые довольно тонкие детали человеческого поведения, которые эта модель фиксирует», - говорит Крис Элиасмит, главный изобретатель Spaun. «Это определенно не в том же масштабе. Но это дает представление о многих вещах, которые мозг может делать ».
Утечки мозгов
Тот факт, что Спаун может переходить от одной задачи к другой, приближает нас на один шаг к тому, чтобы понять, как наш мозг способен так легко переключаться с чтения заметки на запоминание номера телефона и на указание нашей руке открыть дверь.
И это может помочь ученым вооружить роботов способностью быть более гибкими мыслителями, чтобы приспособиться на лету. Кроме того, поскольку Spaun работает больше как человеческий мозг, исследователи могут использовать его для проведения экспериментов со здоровьем, которые они не могут провести на людях.
Недавно, например, Элиасмит провел тест, в котором он убил нейроны в модели мозга с той же скоростью, что нейроны умирают у людей с возрастом. Он хотел посмотреть, как потеря нейронов повлияла на производительность модели на тесте интеллекта.
Одна вещь, которую Элиасмит не смог сделать, это заставить Спауна распознать, хорошо ли он работает или плохо. Он работает над этим.
Сбор интеллекта
Вот несколько других недавних разработок в области исследований мозга и искусственного интеллекта:
- Я не могу выбросить эту песню из головы: ученые в Берлине подключили гитаристов к дуэту с электродами и обнаружили, что, когда им приходится тесно координировать свою игру, их мозговая деятельность становится синхронизированной. Но когда они не были скоординированы, когда один руководил, а другой следовал, их мозговая активность была отчетливо другой.
- Однажды мозг действительно может понять себя: команда нейробиологов из Массачусетского технологического института разработала способ контроля за тем, как клетки головного мозга координируют друг с другом, чтобы контролировать специфическое поведение, например, приказать телу двигаться. Это не только может помочь им составить карту мозговых цепей, чтобы увидеть, как выполняются задачи, но также может дать представление о том, как развиваются психические заболевания.
- Глубокое мышление стало так вчера: главный приз недавнего конкурса, организованного фармацевтическим гигантом Merck, достался команде исследователей из Университета Торонто, которая использовала форму искусственного интеллекта, известную как глубокое обучение, чтобы помочь обнаружить молекулы, которые могут стать новыми лекарствами.
- Итак, роботы научатся смотреть на смартфоны ?: Чтобы научить роботов функционировать в социальных ситуациях, ученые из Университета Карнеги-Меллона отслеживают группы людей с установленными на голове камерами, чтобы увидеть, когда и где их глаза сходятся в социальных условиях.
- К сожалению, они продолжают пытаться прятать орехи: используя обманчивое поведение птиц и белок в качестве модели, исследователи из Технологии Джорджии смогли разработать роботов, которые могут обманывать друг друга.
Видео бонус: посмотрите демо Spaun в действии.
Больше от Smithsonian.com
Люди развили большие мозги, чтобы стать социальными?
Как мозг зарабатывает деньги
