Spaun - найскладніша і сама функціональна на сьогоднішній день модель головного мозку
Вчений Кріс Элиэсмит (Chris Eliasmith) провів роки в дослідженнях структури головного мозку і взаємодій між окремими функціональними частинами мозку. В лютому місяці наступного року буде видано книгу, що називається "Як побудувати мозок /How to Build A Brain", в якій описано будову "сірої речовини", деревоподібні зв'язку та інші тонкощі анатомії мозку. В якості демонстраційного прикладу до цієї книги Кріс Элиэсмит створив Spaun, найскладнішу на сьогоднішній день модель функціонуючого головного мозку.
Модель Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network) є комп'ютерною моделлю, яка може розпізнати числа, запам'ятати їх, визначити послідовність чисел і записати їх на папері, використовуючи автоматизовану руку-маніпулятор. Створення такої моделі є величезним стрибком в розвитку технологій моделювання головного мозку завдяки тому, що ця модель може наслідувати фактичному поведінці людини, моделюючи фізіологічні процеси, що відбуваються в реальних нейронах і синапсах.
Програмна частина моделі складається з 2.5 мільйонів математичних аналогів нейронів, організованих у підсистеми, які відповідають функціональним частинах головного мозку, ганглиям, таламусу, передлобовій корі і т.п. Модель мозку має віртуальні органи зору і роботизовану руку, завдяки яким вона може виконувати деякі дії, на які не була здатна жодна модель мозку, створена раніше.
Модель Spaun відрізняється від інших штучних "мізків", таких як IBM Watson, тим, що вона розроблена в першу чергу для того, що б наслідувати, а не знаходити вирішення поставлених завдань схожими з людським мозком способами. Створюючи Watson-а фахівці IBM переслідували мету ефективного вирішення певного кола завдань, пошуку, аналізу і прийняття рішень, але методи рішення цих завдань ніяк не нагадують процеси, що відбуваються в надрах мозку. Інша математична модель мозку компанії IBM, Blue Brain Project, поострена для наслідування просторовою будовою мозку і структуру його внутрішніх з'єднань, але і ця модель не може наслідувати реального мозку - принаймні саме так стверджує Кріс Элиэсмит в одному з інтерв'ю.
"Ці "штучні мізки" фактично нічого не роблять. Вони не бачать, вони не пам'ятають і вони не дізнаються об'єкти" - розповідає Элиэсмит. - "Вони тільки "сидять" в надрах своїх обчислювальних систем і роблять ряди складних розрахунків, які жодним чином не нагадують поведінку реального мозку".
Математична модель Spaun, створена Элиэсмитом, виконується на суперкомп'ютері університету Ватерлоо (University of Waterloo) в Канаді. Модель розділена на дві головні частини, одна з яких представляє собою модель кори головного мозку, друга - основних гангліїв. Нейрони моделі пов'язані між собою реалістичним з фізіологічної точки зору способом, а частини математичної моделі взаємодіють між собою таким чином, яким, на думку сучасної науки, взаємодіють між собою частини реального головного мозку.
Уявіть собі, що штучний мозок Spaun бачить, саме бачить, ряди чисел 1-2-3; 5-6-7; і 3-4. Штучні нейрони обробляють візуальні дані, витягуючи образи цифр. Ця візуальна інформація за відомими маршрутами надходить у кору головного мозку, яка може виконати з цими даними різні маніпуляції, порівняння отриманих даних з образами з пам'яті, копіювання отриманої інформації та її обробка. На основі отриманої і попередньо обробленої інформації модель може самостійно зробити навіть деякі логічні висновки і самостійно знайти відповіді на деякі питання, взяті із стандартного тесту на IQ.
"У залежності від виду інформації та області кори мозку, куди ця інформація потрапила спочатку, модель перенаправить отриману інформацію іншій ділянці кори. Кожен раз, коли це відбувається, структура кори оновлюється і змінюється, формуючи найкращі та найефективніші шляхи обробки одержуваної інформації" - розповідає Элиэсмит. - "Основні ганглії мозку є тими маршрутизаторами, які керують потоками інформації в корі мозку, вирішуючи завдання абсолютно різного плану".
"Ця модель намагається стати настільки гнучкою і пізнавальної, як і реальний мозок. Для того, що б вирішити абсолютно різні завдання у нас в голові, часто паралельно, ми використовуємо одні й ті ж компоненти мозку". Але, модель Spaun є все ж математичною моделлю і має ряд обмежень. Вона відносно проста порівняно з реальними нейронними мережами, тому вона відчуває нестачу в пластичності і адаптивності реального мозку. Але Элиэсмит вже працює над модернізацією програми, після чого моделі не потрібно буде давати чітких інструкцій, Досить буде вказати моделі те, що вона виконує дії "дуже добре" або обраний нею шлях "веде в нікуди", модель почне або закріплювати поточну, або шукати нову стратегію пошуку рішення.
"Здатність моделі Spaun наслідувати фізіології і пов'язаній з нею поведінки мозку послужить високим цілям як в області нейробіології, так і в області інформатики" - заявив Элиэсмит. - "З її допомогою ми зможемо зрозуміти, яке відношення має фізіологія нашого біологічного мозку до нашого поведінки, і такі знання будуть дуже корисні для безлічі медичних застосувань. Ми зможемо систематично знищувати" нейрони математичної моделі і моделювати процес природного старіння людей, наприклад. Принципи моделі Spaun можуть допомогти іншим обчислювальним системам наслідувати більш точно функцій мозку, з допомогою моделі ми намагаємося виявити алгоритми, створені самою природою, які, як відомо, вирішують поставлені завдання з максимальною ефективністю".