Осенью на заседании президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России были рассмотрены и одобрены первые четыре “дорожные карты” Национальной технологической инициативы (ДК НТИ). Одна из них — “НейроНэт” (создание соединений между мозгом человека и компьютером, а также нейроморфных компьютерных систем, подобных по своей организации архитектуре мозга). Осуществив мероприятия, намеченные в ДК “НейроНэт”, страна рассчитывает создать отрасли промышленности, которые станут ведущими в мировой экономике в ближайшие четверть века. Прогнозируя будущий рынок “НейроНэт”, рабочая группа НТИ сочла, что значительную долю его составят нейромедтехника и нейрофарма для нужд больных людей. Заметные сегменты рынка займут нейроразвлечения, нейроспорт, нейрообразование, нейрокоммуникации и маркетинг. И наконец, важнейшее значение будут иметь нейроассистенты и нейроморфные компьютерные системы. Предполагается, что человечество потратит на нейротехнологии триллионы долларов. На какую долю новых нейрорынков претендует Россия? Все зависит от условий, которые будут созданы в нашей стране для развития этих технологий.
Одним из основных разделов ДК “НейроНэт” является научно-инновационный проект Connected Brain (CoBrain). Его цель — преодоление технологических барьеров на пути расширения возможностей человеческого мозга за счет интеграции его в техносферу. В рамках CoBrain задумано создать 10 центров развития нейротехнологий на базе ведущих университетских кластеров, а также объединить и поддержать те организации, которые занимаются изучением мозга в нашей стране. Предполагается, что это обеспечит междисциплинарность исследований, поможет сформировать единую базу знаний и уже в 2018 году приведет к появлению множества стартапов в области нейротехнологий.
15 января проектный офис НТИ закончил сбор заявок в проект CoBrain. По предварительным данным, поступило более 300 предложений. О некоторых наша газета уже рассказывала. Сегодня мы знакомим читателей с теми работами, что осуществляются в Тюменском государственном университете и наукоемких компаниях при университете. От тюменцев в CoBrain подано сразу четыре заявки. Будут ли они одобрены? В любом случае, ученые ТюмГУ, недавно вошедшего в группу участников Проекта 5-100, считают исследования в области нейротехнологий безусловно приоритетными. Почему? На этот вопрос нам отвечает заместитель руководителя Проекта 5-100 ТюмГУ, генеральный директор высокотехнологичной компании “Объединение когнитивных ассоциативных систем” (ОКАС) Вадим ФИЛИППОВ:
— Мир неспроста вкладывает гигантские средства в изучение мозга. Возникает поток патентуемых технологий, которые станут основой искусственных когнитивных систем (ИКС), способных не хуже людей анализировать смысл текстов, изображений, управлять роботами и техническими объектами.
— Значит, звучавшие в ходе обсуждения направления “НейроНэт” обещания “пересадить” человеческий мозг в компьютер близки к реальности?
— Я думаю, что пока это фантастика. Я вижу будущее с точки зрения инновационного предпринимателя, чья задача — выпускать полезные продукты. Свою первую компанию в сфере нейротехнологий — ООО “ТАСО” (Тюменских ассоциативных систем объединение) — мы создали с участием ТюмГУ еще в 2011 году, согласно ФЗ №217, позволившему вузам открывать малые инновационные предприятия. В 2014 году при поддержке внешнего инвестора — Нанотехнологического центра ООО “Т-Нано” — мы учредили вторую фирму — “Объединение когнитивных ассоциативных систем”. Задачи компаний — создавать программное обеспечение для разработки нейросетевых систем, сами нейроморфные искусственные когнитивные системы, технологии управления их ростом и развитием.
— Расскажите об этом подробнее.
— Во-первых, мы создаем программное обеспечение для построения очень больших биоморфных нейросетей, которые могут анализировать смысл текста, звука, изображений, обеспечивать моторное развитие роботов или технических устройств. Один из принципов работы мозга и нейроморфных систем, препятствующий возникновению ошибок в ходе мышления, — специализация нейронов. Есть нейроны для запоминания людей, событий, свойств и отношений. Информации много — и нейронов должно быть очень много, а работать нейронные сети должны стремительно, иначе толку не будет. Соответственно, для построения искусственных нейроморфных систем нужно иметь хороший инструмент, иначе ничего не получится. В прошлом году в ОКАС нами создан такой — параллельный программный комплекс интегрированной среды разработки сверхбольших нейронных сетей и нейрогенетических систем “OCAS Cortiphica”. С его помощью можно создавать искусственные нейросети с 50 млн синапсов (межнейронных соединений) на один узел суперкомпьютерного кластера. При этом скорость обработки данных нейросетью составляет более 100 глобальных тактов в секунду, что позволяет получать системы анализа данных и технического управления, работающие в режиме онлайн. Причем для программного комплекса мы используем сложные биоморфные модели нейронов с несколькими фазами памяти. Каждая из них важна для выполнения нейроном функций первокирпичика когнитивных систем. Программный комплекс обеспечивает ввод в нейросеть и вывод на устройства текстовой, графической (в том числе видео), звуковой информации, сигналов от сенсоров и сервоприводов аппаратных роботов и виртуальных 3D-моделей. Созданная нами программная среда предоставляет развитые сервисы по разработке нейросистем, многопользовательский режим общения через Интернет с разграничением прав и облачным доступом к нейросетевым архитектурам. Новизна проекта еще и в том, что в “OCAS Cortiphica” впервые в мире применена разработанная нами технология кибергеномики: управления ростом, развитием и деградацией создаваемых нейрогенетических систем. Наши кортикоморфные нейросети включают в себя миллиарды нейронов, имеют сложную нерегулярную структуру, которая к тому же перестраивается в ходе обучения сети за счет того, что каждый искусственный нейрон несет специальные фрагменты программного кода, управляющего развитием сети. Мы их называем кибергенами. Этой технологии пока нет ни у кого, а развитие ее — сверхперспективно. Сегодня даже те программные комплексы, которые используются в США и ЕС для нейроразработок, существенно слабее по функциональности и скорости работы. Мы планируем поставлять программный комплекс для разработки нейросетевых архитектур тем потребителям, которые в нем заинтересованы: от школ до научных центров.
— От школ — я не ослышалась?
— Нет. Года три назад ко мне пришел Виктор Немчинов — директор тюменской школы №25. Никакой не элитной, хотя и работающей в городе с 1910 года, с хорошими традициями. Виктор Васильевич пришел с группой старшеклассников: мол, расскажите им, чем занимаетесь. Первое желание было — выгнать. Времени и так ни на что не хватает, а потом…
Что было потом, я услышала от Ивана Загорчика, сегодня учащегося выпускного класса школы №25 и одновременно сотрудника ОКАС. Иван рассказал, как тогда они пришли “заглянуть в будущее”. Заглянули, что-то вроде поняли, но повторить даже дома не смогли. Однако часть той первой группы повадилась ходить к Филиппову в ТюмГУ регулярно. Чуть ли не каждую неделю. Вадим Анатольевич им все время что-то про нейросети рассказывал, как-то разрешил что-то спаять, настроить, на компьютере посчитать… А потом… пригласил Ивана на работу. На полставки. Контракт согласовывала мама…
— Он же несовершеннолетний, — объясняет Филиппов. — Рада была, ведь сын за компьютером с детсада, программирует — лет с десяти.
— Осознанно — с 12, — уточняет Иван. — Первая книга была по Excel. Читал — ничего не понимал, но было увлекательно. Потом начал качать какие-то программы, что-то менять в них, смотреть, работают ли от этого лучше, или совсем не работают, стал разбираться почему… Сейчас я занимаюсь созданием модуля, который связывает робототехническую платформу (робот на четырех колесах, обвешанный сонарами и другими датчиками) с разработанной в “ОКАС” нейросетью. Задача — создать нейроморфную систему робота, который может самообучаться, запоминая последовательности моторных действий, приведших к успеху.
— Второе наше главное направление, — продолжает Филиппов, — создание программно реализованных когнитивных систем. Мы строим нейросети, которые мы назвали “кортикоморфные”, то есть подобные коре мозга. А она состоит из нескольких видов основных рабочих модулей — кортикальных колонок. Наши сети обеспечивают запоминание, припоминание ассоциаций, их ветвление, логику, торможение ошибочного и, наконец, синтез знания как ассоциативную рекомбинацию. Важным элементом кортикоморфных нейросетей служат различные кодирующие семантические объекты, так называемые “нейроны бабушки”, прототипом которых в живом мозге являются пирамидальные нейроны. Мы пытаемся заставить модели создаваемых нами кортикальных колонок обрабатывать существующие типы ассоциативных оснований — отношений информации, поступающей в нейросеть в данный момент времени, к ранее усвоенным знаниям сети. Ведь ситуации в жизни никогда не повторяются. Например, оформляя командировку к нам, вы могли услышать разные вопросы: “Вы летите в Тюмень сегодня?”, “Куда вы сегодня летите?”, “Зачем вам лететь в Тюмень, если можно встретиться в Москве?” — и на любой вопрос вы адекватно отвечаете. Почему? Потому, что, как мы считаем, в языке и в любых других сигнальных системах есть 24 способа ассоциативной рекомбинации, и мы делаем нейросети, которые могут справиться с любым из них.
В качестве прикладного применения этих технологий мы сейчас работаем над созданием кортикоморфной вопросно-ответной системы. Именно с этим проектом ОКАС в 2014 году стал резидентом кластера информационных технологий инновационного центра “Сколково”. Начиная с двух лет у человека появляется потребность задавать вопросы и получать на них ответы для формирования представлений о реальном мире и поведения в нем. Проблемой является то, что существующие технические системы все еще плохо отвечают на вопросы человека. Мы намерены создать и вывести на рынок новый класс технологий — программные кортикоморфные искусственные когнитивные вопросно-ответные системы, обеспечивающие максимально просто адекватные ответы на вопросы пользователя. Скажем, для получения медицинских, правовых или технических консультаций, повышения квалификации, поиска товаров и услуг, взаимодействия с государственными и бизнес-структурами. По прогнозу компании MarketsandMarkets, рынок таких систем вырастет к 2020 году до 13,4 млрд долларов. “Сколково” в этом проекте очень полезный партнер.
— А как дела обстоят у ваших зарубежных коллег?
— Сегодня в области моделирования мозга и разработки нейроморфных систем за рубежом осуществляется множество проектов: от межгосударственных до корпоративных. К примеру, важное значение имел европейский “Blue Brain Project”, реализовавшийся с 2005 году под руководством Генри Маркрама. В рамках этого проекта прояснились организация и работа кортикальных колонок — базового вычислительного модуля живого мозга. На основе полученных результатов в 2013 году стартовал мегапроект “Human Brain Project”, сравнимый по вложениям с Большим адронным коллайдером. В “Human Brain Project” шесть технологических платформ: от нейробиологии и нейромедицины до нейроморфных компьютерных систем. На деньги Еврокомиссии создана “Европейская сеть разработки искусственных когнитивных систем и роботов” (EUCog), объединяющая свыше 800 исследовательских и производственных центров в данной сфере.
Американцы, почувствовав, что могут отстать от Европы, также взялись за масштабный труд: в 2013 году Обама выступил с президентской инициативой BRAIN. Исследования по этому проекту за 10 лет должны обеспечить построение моделей нервных систем нескольких организмов, в том числе человека. Для этого создают принципиально новые технологии картирования структуры нейросетей мозга — коннектома. Агентство перспективных исследовательских проектов в сфере разведки (IARPA) США поставило себе задачу понять работу нейронных алгоритмов, лежащих в основе логических выводов и распознавания в мозге, для создания новых типов алгоритмов машинного обучения, максимально приближенных к возможностям человека. Они должны работать при обработке данных эффективнее самых мощных традиционных вычислительных систем. Параллельно Управление микросистемных технологий Агентства передовых оборонных исследовательских проектов (DARPA) США ведет разработку кортикального процессора как электронного устройства. Усилия правительственных структур дополняют проекты американских компаний. Кортикальный нейросинаптический процессор “TrueNorth” разрабатывается корпорацией IBM, а компания Qualcomm уже создала нейроморфный процессор “ZEROTH”. Крайне интересен проект “The Machine” корпорации HewlettPackard по созданию принципиально новой компьютерной архитектуры на основе мемристоров — первых неорганических материалов, функционально подобных синапсам живого мозга. И это лишь некоторые из множества проектов создания нейроморфных систем за рубежом. Перед новыми когнитивными и робототехническими системами, как и перед странами, которые их создадут, мы можем оказаться в положении индейцев перед войсками Кортеса.
— ИКС грозят отставшим порабощением?
— По всей видимости, нейроморфная архитектура как в виде программной реализации, так и в виде процессора будет иметь универсальный характер. Кто построит нейроморфные системы первым, обеспечит себе лидерство на весь следующий технологический уклад, минимум до 2070-х годов. Как только создадут первый нейроморфный процессор, произойдет прорыв — процессор будет делать все, останется его совершенствовать, добавлять новые формы “мышления” и “поведения”. Появление ИКС за рубежом, при их отсутствии в России, приведет к технологическому, экономическому, военному, социальному, семантическому и политическому господству стран, создавших эти системы. Кроме того, ИКС смогут развиваться гораздо быстрее, чем наша способность понимать их все увеличивающуюся сложность. Я не очень верю в курцвейловскую сингулярность после создания интеллектуальных систем, так как думаю, что сложность мира будет возрастать по мере проникновения в глубь материи пропорционально имеющимся интеллектуальным возможностям — просто в силу самой природы окружающей нас бесконечности, но, безусловно, создание ИКС будет означать очень серьезное ускорение развития. Вот почему важно осуществить российские проекты по созданию нейроморфных когнитивных систем. Нам нужна трезвость и компетентность в реализации НТИ, ибо ошибки в нынешних условиях обернутся для страны фатальной неудачей.
— То есть надо действовать согласно “дорожной карте” “НейроНэт”?
— Да, в ней много необычного, почти невероятного, но есть главное: фундаментальные исследования обозначены как основа всех направлений. Признана необходимость заниматься нейромедициной и искусственными когнитивными нейроморфными системами. И это сегодня важнее, чем намерения соединить мозг с компьютером.
— Почему вы выделяете нейроморфность?
— Наша способность думать основана на очень сложной, но строго упорядоченной и повторяющейся до обучения структуре нейросхем межклеточных соединений — тех самых кортикальных колонок. Кора мозга состоит из иерархии нескольких типов таких колонок. Если мы поймем и воспроизведем ее строение в неживых системах, то научим их учиться и думать. Когда у нас мысль переходит с нейрона на нейрон, облако положительно заряженных ионов идет по аксону к его окончанию. Чем больше накопившийся в окончании аксона заряд — тем больше молекул-медиаторов выбрасывается к следующему нейрону. Но если сеть не обучена, на следующем нейроне их встретит всего один молекулярный рецептор. Сигнал, который пройдет через него, будет очень слабым. Так что, зубря стихотворение, вы накапливаете, накапливаете заряд, пока он не превышает некий порог. Преодолев его, заряд включает в ядре клетки гены, продуцирующие новые рецепторы для приема медиатора, — и они встраиваются в мембраны. Был один рецептор, а после обучения их стало много. Так что суть обучения в некотором смысле есть прирастание белковых рецепторов на мембране конкретных клеток, а число этих рецепторов потом в нужном нам объеме поддерживается РНК. Можно сказать, что мы — распределение зарядов и молекулярных рецепторов в клетках, образующих индивидуальную нейросеть (коннектом) человека. Архитектура этого живого коннектома и делает нас личностями. Важно научиться моделировать эти процессы и воспроизводить в технических системах. Поэтому я считаю, в первую очередь, акцент в “НейроНэт” должен быть поставлен на исследования архитектуры кортикальных и других нейросхем мозга.
Слышали про гиппокамп? Парная вытянутая структура мозга, расположенная в височных отделах полушарий, примерно за ушами, куда сходятся сенсорные образы. Глянули в одну сторону — у вас сформировался нейрон всей картинки, которую вы узрели. Посмотрели в другую сторону — возник нейрон другой картинки. Из нейронов “картинок”, сформировавшихся, пока вы были на одной площадке, в гиппокампе возникает нейрон данного “места”. Прошли какой-то путь — и он записался в ваших внутренних “нейрокартах” гиппокампа и прилегающих областях коры мозга как цепочка нейронов места. А рядом с основным телом гиппокампа, в области, которая называется “зубчатая извилина”, регулярно образуются новые нейроны, которые “пишут” на свои синапсы события, произошедшие за эти минуты. Это нейроны “времени”. Вместе нейроны “места” и “времени” образуют основу пространственно-временного континуума личности. А так как нейроны “места” и “времени” участвуют в кодировке любой информации, то каталогом всей нашей памяти становится гиппокамп. При его серьезных повреждениях долговременная память может вообще не образовываться. Знаете, почему утро вечера мудренее? Похоже, когда вы засыпаете, в гиппокампе начинаются нейрохимические процессы стирания слабых связей и “подчеркивания” сильных, повторенных или подкрепленных эмоциями. Постепенно слабые связи вообще исчезают, а информация о сильных связях между объектами мигрирует в кору для постоянного хранения, формируя вашу память и вашу личность. Возможно, что этот механизм путем установления ассоциативных связей между морфемами и их семантическими значениями участвует и в освоении ребенком родного языка. И вся эта история про один небольшой отдел мозга — гиппокамп и его окрестности. К сожалению, нам не хватает ресурсов, чтобы сегодня заняться этими системами. А вы видите, как важно понимать работу нейросхем — даже отдельно взятый гиппокамп с сенсорными входами можно напрямую перенести в технику, создавая систему ориентации автономных роботов. Ведь современные беспилотники слабо осознают окружающий мир. Они быстро строят 3D-модель пространства с помощью лазерных или иных дальномеров, объезжают препятствия, следуют по полотну дороги или разметке, но не понимают назначения большинства находящихся перед ними объектов. Сегодня мы знаем, как перейти к принципиально более развитому машинному интеллекту, оперирующему смыслами.
— Машину будут учить, как человека?
— Да, чему научим, то и воспримет. Причем параллельно с усвоением новых представлений машина будет определять свое собственное отношение к объекту, исходя из опыта своей, машинной жизни. У машин, безусловно, появится субъективность.
— Машина, как ребенок, будет хорошо или дурно воспитана? Шутите…
— Я недавно сказал нашему известному педагогу академику РАО Владимиру Загвязинскому, что скоро нам понадобится машиногогика. Может быть, подкрепленная некоторой технологией импринтинга. Но сегодня нам надо не с машин, а с детей начинать “НейроНэт”. Дети готовы к нему часто лучше, чем взрослые ученые. Иван, с которым вы общались, четвертый юный работник в ОКАС из 25-й школы. Правда, первые трое, которые пришли в ОКАС еще школьниками, — уже студенты ТюмГУ. Считаю, что пришло время организовывать кружки юных нейромоделистов, нейросетевых разработчиков для школьников 6-7 классов. Тогда на младших курсах университетов через проектный подход можно вырастить из них толковых специалистов. В обучении максимум зависит от способности ребенка и среды, в которой он находится. Никакая генетика не реализуется, если вовремя не проходит обучение. Мозг тренируется, как мышцы, и тут важны критические периоды развития: зрение — до полугода, речь — до двух-трех лет, вербальное логическое мышление и мотивация — до четырех. Работая на программном комплексе ОКАС, шестиклассники уже сами придумывали упрощенные модели генератора центрального ритма аллюров животных — шаг, бег, рысь, галоп. Они рисовали архитектуру нейросети на экране в нашей программе и получали на выходе необходимую управляющую последовательность.
— Вам бы детей из детского сада взять и посмотреть, что получится.
— Во-первых, не все захотят. А во-вторых и в-главных, я все же разработчик, а не педагог. Мне даже нагрузка менеджера претит.
— А планы на вечность, на далекое будущее?
— На вечность — это может подождать, — живо откликается Филиппов. — Надо думать о том, что можно сделать сейчас, чтобы не отстать навсегда… Пойдемте, покажу Технопарк ТюмГУ, где делают мемристорные микросхемы. Оснащение, в основном, отечественное, зеленоградской фирмы “NT-MDT”. В стране оборудованных на таком уровне лабораторий только три. Наша входит в состав НОЦ “Нанотехнологии”, который возглавляет профессор кафедры микронанотехнологии ТюмГУ Сергей Удовиченко.
Оказалось, Удовиченко — питерец, пригласили его в Тюмень из НИИ электрофизической аппаратуры им. Д.В.Ефремова “Росатома”. Чего ради переехал? В ответ улыбается:
— Интересно создавать новые материалы. Раньше знали функциональные, композиционные и конструкционные наноматериалы, а мы придумали новые — обучаемые. Видели оксид титана? Это белила, ну, кто ими рамы не красил толстым слоем? Только если нанести их толщиной 15 нанометров — получится полупроводник. При определенных условиях подачи напряжения он может работать как синапс, усиливая свою проводимость и… эффективность ассоциативной связи. Неорганическая микросхема из твердотельных полупроводниковых мемристорных элементов по своим электрическим свойствам и функциям становится подобна живой ткани синапса. Там органика работает как электропроводящая среда, тут — из неорганики получаем аналоговую структуру, способную к ассоциативному запоминанию. Объединив память и процессинг в одном электронном устройстве, мы открыли дорогу к созданию принципиально нового поколения ассоциативных компьютеров. Их архитектура будет усложняться, и, как следствие, будут расти интеллектуальные способности этих новых машин. Сегодня мы пытаемся создать прототип нейросетевого ядра для кортикального сопроцессора, располагая уже целой палитрой таких “белил”. Наши ребята владеют электронной литографией и имеют возможность исследовать получаемые материалы под микроскопом с увеличением в 300 тысяч раз.
— Серьезная техника, студентов к ней подпускаете?
— Так здесь студенты, магистры, бакалавры пишут на основе исследований, проведенных вместе с нами на этой технике, курсовые, дипломные работы. Но главные работы ведут все-таки штатные исследователи и аспиранты.
— Хотите сказать, что вы соперники Курчатовского центра и МФТИ? — подначиваю профессора.
А он опять открыто улыбается и объясняет:
— Мы столичным коллегам — хорошие соратники. Думаю, через несколько лет сделаем многослойные микросхемы для аппаратного воспроизведения кортикальной колонки мозга и искусственной коры.
— Лет через 20?
— Нет, опытные образцы мемристорных микросхем получаем сейчас, — тем же тоном, что говорил про скуку планов на вечность, уточняет В.Филиппов. — Делаем, чтобы попытаться разместить их вместе с микроконтроллерами на системной плате и изготовить прототип нейроморфного электронного устройства. Сначала на суперкомпьютерах программно моделируется архитектура кортикальной колонки мозга, а когда она отработана, то переносится “в железо”. Надеемся со временем получить опытный образец ядра нейроморфного процессора. Главное — убедиться, что мы можем переносить биоморфные нейросети в микросхемы и что те работают.
* * *
Что ж, войдя в когорту ведущих вузов, участвующих в Проекте 5-100, Тюменский университет, все его научные структуры будут теперь как под микроскопом с 300-тысячным увеличением. Мы еще расскажем, как продвинутся линии исследовательских фронтиров ТюмГУ, что удастся совершить. Надеемся, и заявки ТюмГУ и ОКАС по линии СoBrain сочтут дельными и поддержат. А мы, хоть время и летит быстро, успеем увидеть, как в мире появится НейроНэт.
На верхнем фото — Вадим Филиппов, на среднем фото — Иван Загорчик, на нижнем фото — Сергей Удовиченко
Елизавета ПОНАРИНА
Фото автора
Нет комментариев