Я — компьютер: могут ли устройства с человеческими нейронами обрести самосознание

В Сингапуре заработал компьютер, основу вычислительной мощности которого составляют человеческие клетки. Ученые собираются использовать установку для разработки и обучения ИИ. Такой компьютер потребляет кратно меньше электроэнергии, чем привычные нам аналоги. «Вечерняя Москва» выяснила у экспертов, какие есть плюсы и минусы у созданной в Сингапуре установки, а главное — не зародится ли в используемых в ней нейронах подобие самосознания...

В разработке такого, возможно, эволюционного проекта участвует несколько организаций. Здесь и медицинский факультет Национального университета Сингапура, и одно из его подразделений — Институт наук о жизни, и местный глобальный разработчик и оператор центров обработки данных, и стартап в области биологических вычислений из Мельбурна. В общем, все серьезно.

Немного фактов

Для такого компьютера нейроны выращивают в лаборатории из стволовых клеток, а затем присоединяют к чипу с сетью микроэлектродов. Через них и происходит передача электрических импульсов клеткам и от них. Всего таких биокомпьютеров пока 20 штук: еще не дата-центр, способный заменить традиционную серверную инфраструктуру. Пока что этот проект — только исследовательский комплекс, на котором ученые собираются проверять, где именно живые нейронные сети могут оказаться полезны как вычислительный элемент.

— В каждой системе примерно по 800 тысяч нейронов, — рассказывает подробности основатель ИТ-компании Игорь Никитин. — Но сегодня самым серьезным ограничением для развития таких проектов становится недолговечность таких систем.

Заглянем глубже

Согласно заявлениям разработчиков системы, нейроны способны жить от нескольких месяцев до полугода. Но поддерживать их в таком состоянии будет достаточно сложно, отмечает Игорь Никитин.

— При активной вычислительной нагрузке ткани быстрее изнашиваются. Поэтому для их работы необходимы практически лабораторные условия — точный контроль температуры, состава газовой и жидкостной среды. Параметры придется поддерживать очень строго, вплоть до десятых долей градуса, — говорит эксперт.

Кроме того, у живых организмов есть риск заражения бактериями или грибами. В таком случае биологическая часть системы может погибнуть.

— Весь сложнейший организм человека, по сути, работает на обеспечение жизнедеятельности нервной ткани мозга: ее питания и отведения продуктов жизнедеятельности. Заменить все это для нейронов из пробирки — непростая задача, — считает научный сотрудник лаборатории когнитивных систем ИИ Института искусственного интеллекта Airi Евгений Дживеликян. — Впрочем, сегодня нейроны вне тела могут жить достаточно долго — все зависит от уровня технологий и затрат на содержание инкубатора. Есть исследования, в которых зрелые нейроны в пробирке функционировали на протяжении трех лет!

При этом, если с нейронами что-то случится, быстро заменить их не получится. Как минимум надо будет подождать, пока вырастут новые.

— Помимо этого, не стоит забывать, что мозг человека отличается высокой пластичностью. Это значит, что он способен адаптироваться, если часть нервной ткани выйдет из строя: мозг просто перераспределит функции. Так, одна его область может частично взять на себя функции отмершей или поврежденной области: этот механизм неоднократно демонстрировался в исследованиях и клинических случаях, — отмечает Евгений Дживеликян.

Но этот процесс тоже требует времени! В случае поломки кремниевого вычислителя его можно заменить идентичным экземпляром и просто загрузить задачу из общей памяти. А при замене нейронов потребуется время, чтобы они смогли научиться взаимодействовать с остальными нейронами и выполнять свою функцию. А что самое интересное: на сегодняшний день нет опубликованной универсальной цифры, позволяющей сказать, какую долю клеток разработанный компьютер может потерять без ухудшения работы.

Система уже мощная

Так и зачем все это нужно? Необходимость поддерживать лабораторные условия, невозможность оперативно заменить «сломавшийся» нейрон — все это звучит достаточно сложно, чтобы отдавать предпочтение биокомпьютерам вместо кремниевых аналогов.

К тому же, по мнению экспертов, нет и однозначного ответа, насколько меньше электроэнергии потребляют такие устройства.

— Пока что нет сопоставимых задач, на которых можно было бы корректно сравнить биологический и классический компьютеры, — считает Игорь Никитин. — Сами нейроны действительно требуют относительно небольшого количества энергии, так что в этом смысле технология может выглядеть энергоэффективной. Но нельзя же ориентироваться только на потребление самой вычислительной системы. Необходимо учитывать всю инфраструктуру, которая поддерживает жизнь клеток: контроль температуры, газовой и жидкостной среды, работу точного лабораторного оборудования. На мой взгляд, утверждать, что вся система в целом уже сейчас значительно энергоэффективнее обычного компьютера, — преждевременно.

Но в принципе, если научиться грамотно использовать нейроны, можно получить биокомпьютеры, которые при том же объеме энергопотребления будут выдавать большую вычислительную мощность, считает Евгений Дживеликян.

— И примером этого может служить человеческий мозг. Он потребляет примерно столько же энергии, сколько и настольная лампа, но при этом способен эффективно решать очень сложные задачи, для выполнения которых обычным вычислительным системам в некоторых случаях может потребоваться огромный кластер видеокарт, — подчеркивает эксперт.

На том же уровне вопрос стоимости биокомпьютеров. Она сильно варьируется в зависимости от их вычислительной мощности.

— Аренда одного нейрокомпьютера компании, принимающей участие в Сингапурском проекте, стоит примерно две тысячи долларов в месяц. Примерно за эту же сумму можно арендовать одну из самых мощных современных видеокарт, — отмечает Евгений Дживеликян.

Однако на нынешнем этапе развития эти вычислительные системы неравноценны. Нейронный компьютер пока не сможет заменить обычный и, скорее всего, будет иметь более специализированное применение. Ученые ведь только учатся им управлять и находить для него полезные применения.

— Сегодня это скорее лабораторный прибор, а не устройство, которым можно пользоваться, подобно смартфону или ноутбуку, — подчеркивает Евгений Дживеликян.

Кроме того, каждый такой биокомпьютер индивидуален. Его нельзя просто скопировать вместе со всеми приобретенными навыками, как, например, обученную нейросеть можно перенести на другие серверы.

— Новую биологическую систему придется создавать и обучать заново. Поэтому говорить о преимуществе по стоимости сейчас нельзя, — уверен Игорь Никитин.

Есть ограничения

В общем, не стоит ждать, что в обозримом будущем биокомпьютеры заменят те устройства, к которым мы привыкли. И причин тому много.

— Потенциально существует ряд задач, с которыми они могли бы справляться более эффективно и с меньшим энергопотреблением, например, управление автономными роботами, — уточняет Евгений Дживеликян. — Но все же пока что перечень этих задач весьма ограничен.

Скорее всего, в данном случае в целом некорректно рассуждать о потенциальном «новом поколении» обычных компьютеров.

— Ситуация отчасти похожа на квантовые вычисления: технология может оказаться эффективной для определенного класса задач, но это не означает, что она должна заменить классические компьютеры во всем, — считает Игорь Никитин. — У биологических систем есть дополнительное ограничение: их сложно масштабировать и воспроизводить. Обычную обученную нейросеть можно скопировать на множество серверов. Здесь же каждая новая система будет немного отличаться, и ее придется обучать отдельно.

Поэтому сейчас наиболее понятное применение подобных разработок будет связано скорее не с заменой классических вычислений, а с исследованием мозга и работы самих нейронов, в том числе для решения медицинских задач.

Формировать образ себя

Самое любопытное в этой истории вот что: некоторые люди склонны считать, что нейросети могут обрести самостоятельность. То есть они допускают, что у абсолютно неодушевленного предмета, полностью работающего за счет электроники, может появиться некое самосознание.

А биокомпьютеры, разработанные в том числе ради исследований в области ИИ, буквально функционируют на человеческих нейронах — тех самых, благодаря которым у нас с вами зародилось собственное «я». Чисто теоретически: какова вероятность, что оно появится и у компьютеров?

Прежде всего, необходимо определиться с понятиями. У нас есть разум. В широком смысле — это способность к обучению, решению проблем, адаптации к новым условиям, пониманию абстрактных концепций.

— На данный момент системы, подобные той, что создали в Сингапуре, демонстрируют функциональную имитацию определенных аспектов разума: они могут обучаться, решать задачи в ограниченном контексте, например, в играх, — объясняет доцент Финансового университета при Правительстве РФ Ирина Карапетова. — Но это не означает, что они «понимают» или «осознают» что-либо в человеческом смысле.

А вот внутреннее «я» — это гораздо более сложная и пока не до конца изученная концепция. «Я» предполагает наличие субъективного опыта, самосознания, ощущения собственной идентичности, способности к рефлексии, эмоций и внутренней мотивации, не сводящейся только к выполнению внешней задачи.

— Тут кроется фундаментальная проблема: мы до сих пор не знаем, что именно представляет собой сознание и какое количество нейронов необходимо для его возникновения, — отмечает Игорь Никитин. — Более того, не существует однозначного теста, который позволил бы установить наличие сознания в таком биокомпьютере.

Единственное, что мы точно знаем, — что человеческое сознание возникает в биологической нейронной структуре. Поэтому полностью закрыть сам теоретический вопрос возникновения «я» у биокомпьютера, по мнению эксперта, невозможно.

— Теоретически внутреннее «я» может «зародиться», однако это крайне маловероятно при текущем понимании и уровне развития технологий, — считает Ирина Карапетова. — Современные биокомпьютеры работают в очень ограниченном и контролируемом контексте. Их «обучение» сводится к выполнению конкретных задач. Им не приходится сталкиваться с комплексностью реального мира, социальными взаимодействиями, этическими дилеммами, страхом, любовью, жаждой самосохранения в более широком смысле.

Дело в том, что наш собственный разум и «я» тесно связаны с эволюционно сложившейся структурой мозга, телом, гормональной системой, сенсорным опытом. Нейроны в чашке Петри, даже соединенные с чипами, лишены этой сложной биологической и сенсорной обратной связи, которая формирует наше «я». Они не чувствуют боли, голода, не имеют инстинкта самосохранения в биологическом смысле. Для зарождения «я» требуется самоорганизующаяся система, способная к внутренней рефлексии и формированию «образа себя».

— Так, пока что эти биокомпьютеры будут служить нам только в качестве адаптивных вычислительных машин, процесс адаптации которых будет направлен на оптимизацию выполнения поставленных задач, — уверена эксперт.

Но даже если «я» у биокомпьютеров не зародится, их развитие может привести к интересным и, возможно, неожиданным последствиям. Они могут стать мощным инструментом для моделирования человеческого мозга, изучения болезней, например Альцгеймера или Паркинсона, разработки новых лекарств и понимания основ обучения.

— Новые парадигмы нейросетей могут породить совершенно новые подходы к искусственному интеллекту — более энергоэффективные и способные к обучению, приближенному к биологическому, — заключает Ирина Карапетова.

РЕПЛИКА

Анна Овсянникова, доцент кафедры математики и анализа данных факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ:

— Сами участники Сингапурского проекта уже рассматривают в качестве возможных направлений не только вычисления для ИИ, но и исследования нейрологических заболеваний, разработку лекарств, робототехнику и другие области. Важно лишь разделять уже доказанные возможности платформы и предполагаемые будущие применения.

Для России именно медицинский взгляд представляется наиболее полезным. Гонка за «биологическим аналогом суперкомпьютера» сегодня была бы преждевременной. Гораздо практичнее воспринимать направление как точку пересечения нейробиологии, микроэлектроники, анализа данных, фармакологии и программирования. Пока технология находится на ранней стадии, ценность создают не только гигантские вычислительные мощности, но и хорошие экспериментальные модели, методы обработки электрофизиологических сигналов и способность превращать работу клеточной культуры в воспроизводимый инженерный процесс.

СПРАВКА

Прототип дата-центра из 20 биокомпьютеров с нейронами в Сингапуре / Фото: dayonedc.com

Разработкой биокомпьютеров занимается австралийская компания, которая инициировала и Сингапурский проект. Вычислительные способности, правда, пока что у биокомпьютеров невелики: им пока дают осваивать разные простые игры.

Установленные в Национальном университете Сингапура биокомпьютеры — лишь первый этап: в планах австралийского стартапа развернуть в стране до тысячи таких блоков.