ИИ и мозг: как нейросети стали нейросетями

Человеческий мозг, сознание, интеллект и их связь всегда считались одной из величайших тайн науки. Именно развитие наук о мозге в XX веке привело к тому, что ученые попытались создать «искусственный» мозг — нейросети. Рассказываем, как развивались представления о мозге, как они привели к появлению нейросетей и как российские исследователи пытаются сделать компьютерный мозг похожим на человеческий.

На мозг как на орган, связанный с принятием решений, первыми посмотрели древние греки. Это сделал Алкмеон Кротонский, живший в V веке до н.э. Однако его теория «проиграла» в научном споре той, в которой чувства и прочая «высшая нервная деятельность» помещались в сердце. Только в Средние века ученые объявили мозг мыслительным органом. Однако основное внимание философы того времени уделяли не серому веществу, которое сегодня признается главным компонентом нервной системы, а желудочкам — системе полостей, которые заполнены спинномозговой жидкостью. Даже Леонардо да Винчи, изучавший в том числе мозг, придерживался этой концепции — он сумел получить слепки желудочков при помощи расплавленного воска.

«Математик и философ Рене Декарт стал первым, кто «назначил» мозг местом соединения души и тела, то есть интеллектуальных и физиологических функций. Более того, он указал точное место этого соединения — эпифиз или шишковидная железа. Нервная система в концепции Декарта была механистическая, по нервам туда-обратно, словно воздух по трубам, бегали «команды» для организма. Декарт даже сформулировал концепцию рефлекса, которую потом довел до совершенства Иван Петрович Павлов, первый российский лауреат Нобелевской премии», — рассказал Алексей Паевский, главный редактор крупнейшего в России сайта о нейронауках «Нейроновости».

Первая революция в нейронауках произошла в XIX веке. В 1838–1839 годах Теодор Шванн и Матиас Шлейден разработали клеточную теорию, то есть предположили, что все существа состоят из клеток. Однако нервная ткань в микроскоп видна плохо, поэтому первые зарисовки нейронов вообще напоминали запятые — ученые видели только тела клеток. Затем итальянский гистолог Камилло Гольджи придумал метод окраски нейронов бихроматом калия и нитратом серебра, который позволил сделать изображения более четкими.

«Вскоре ученые разделились на два лагеря. Первый, во главе с Гольджи, считал, что никаких клеток в мозге нет. Вся нервная ткань плавно перетекает из одной единицы в другую без разрывов, образуя единую сеть. Эта теория получила название ретикулярной теории строения мозга. Второй лагерь, во главе с испанцем Сантьяго Рамон-и-Кахалем, считал, что разрывы между нейронами есть. Эта теория получила название нейрональной или клеточной. Сам термин «нейрон» появился в результате дискуссий между представителями двух лагерей», — рассказал Алексей Паевский. Точку в споре поставил Чарльз Шеррингтон в конце XIX века. Он доказал наличие разрывов между клетками и назвал их «синапсами».

В начале XX века электрофизиологи Ричард Катон, Адольф Бек и Наполеон Цыбульский показали, что мозг в ответ на внешние стимулы проявляет электрическую активность. Это означало, что нейроны генерируют электрические импульсы (потенциалы действия). В 1930–1950 годах Алан Ходжкин и Эндрю Хаксли исследовали эти электрические импульсы на примере нервной клетки атлантического кальмара и построили первую математическую модель потенциала действия.

Математические модели, описывающие работу мозга, сформировали представление, что мозг похож на компьютер. Этой гипотезой вдохновился Фрэнк Розенблатт, который создал перцептрон — компьютерную модель разума с тремя типами элементов, которые представляли собой рецепторы, ассоциативные элементы и реагируюшие элементы. Эти элементы ученые назвали искусственными нейронами, а их сеть — нейросетью.

С этого момента началась история развития искусственного интеллекта, о которой мы подробно рассказывали ранее в нашем материале, посвященном Нобелевской премии по физике 2024 года, которую присудили за исследования нейросетей уже после Розенблатта.

Специалисты в области искусственного интеллекта до сих пор «оглядываются» на человеческий мозг при разработке нейросетей. Например, в 2024 году российские ученые из Университета Лобачевского разработали нейросеть, которая работает на принципах взаимодействия клеток головного мозга. Подобные системы называют биологическими нейросетями третьего уровня или спайковыми нейросетями. В частности, российские специалисты первыми в мире включили в нейросеть элементы, которые имитируют астроциты (вспомогательные клетки мозга). Модель делится на три слоя: пирамидальные нейроны, воспринимающие сигналы; вставочные нейроны, распространяющие эти сигналы по сети; и астроциты. Между искусственными нейронами передавались сигналы, подобные электрическим импульсам в мозге, а между астроцитами и от них нейронам — сигналы, имитирующие химические вещества, которые выделяются клетками в мозге. Такой подход повысил эффективность нейросети на 20%.

«Включение астроцитов в модель нейроморфного [подобного мозгу — прим.ред.] искусственного интеллекта — новый шаг в развитии спайковых нейросетей. Именно они обрабатывают информацию так, как это делает мозг человека: решают динамические задачи, обучаются во время работы, запоминая данные. Мы доказали, что цифровые астроциты позволяют эффективно управлять динамикой нейронов и реализовать в искусственном интеллекте рабочую память. Возможно, это и есть недостающее звено в решении проблемы обучения спайковых нейронных сетей», — рассказала автор исследования, профессор кафедры нейротехнологий Института биологии и биомедицины Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского Сусанна Гордлеева.

Еще одно достижение представили в мае ученые из Московского физико-технического института, Университета Лобачевского и Южного федерального университета. Они также попробовали уподобить нейросеть человеческому мозгу, однако акцентировались не на астроцитах, а на синапсах — местах контакта двух нервных клеток. Синаптическая пластичность, то есть изменение способности синапса передавать сигналы между нейронами, отвечает за способность к обучению и участвует в формировании кратковременной памяти.

Российские исследователи встроили математическую модель мемристора в модель нейросети, которая моделировала передачу тормозных сигналов между нервными клетками. Так они доказали, что действительно возможно добавить мемристор в сложные нейронные сети, имитирующие системы человеческого мозга. Это позволит повысить эффективность таких систем. «Предполагается, что за счет более точной имитации информационных процессов в мозге расширятся как функциональные характеристики нейронной сети, так и ее энергоэффективность при реализации в нейроморфных чипах», — комментировал Сергей Стасенко, старший научный сотрудник Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Лобачевского.

Например, ученые из Саратовского национального исследовательского государственного университета разработали спайковую нейронную сеть, которая может распознавать внешние аудиосигналы. За счет своей архитектуры, которая имитирует человеческий мозг, искусственный интеллект российских разработчиков оказался значительно энергоэффективнее обычных нейросетей.

В августе исследователи из Нового физтеха Университета ИТМО выяснили, что кристаллы на основе меди и тримезиновой кислоты могут имитировать работу нейронов мозга. Чтобы это выяснить, физики светили на кристаллы лазером. Если постоянный лазерный луч гас на одну секунду, то интенсивность реакции кристалла снижалась. Если же пауза увеличивалась до двух секунд, то интенсивность росла. Похожим образом нейроны реагируют на нейромедиаторы (биологические вещества, которые помогают передавать информацию между нервными клетками). Ученые затем сравнили классическую нейросеть и нейросеть на кристаллах. Оказалось, что нейросеть на кристаллах быстрее научилась распознавать текст со стопроцентной точностью. Поэтому подобные кристаллы можно использовать для разработки спайковых нейросетей.

Сегодня искусственный интеллект используется и для того, чтобы помогать своему «прародителю». Например, в апреле 2024 года российские ученые представили нейросеть, которая может выявлять суженные артерии в мозге. Искусственный интеллект анализирует сосуды пациента и выявляет сужения с точностью 83,1%.

В сентябре ученые из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта представили метод автоматизированного анализа эпилептических приступов. Искусственный интеллект анализирует записи электроэнцефалограмм и отмечает на них участки, которые могут быть связаны с приступом эпилепсии. Врач их изучает и подтверждает или опровергает вывод нейросети. Искусственный интеллект сократил время исследования на 90–95%.

Японские специалисты также работают в этой области. Они научили ChatGPT диагностировать опухоли мозга по снимкам МРТ с точностью сертифицированного врача. Точность нейросети составила 73%. Нейрорадиологи и радиологи общего профиля оценивали такие же снимки с точностью 72% и 68% соответственно.

А ученые из Нижегородского государственного университет имени Н. И. Лобачевского летом сообщили о создании нейросети, которая помогает прогнозировать и стимулировать активность гиппокампа. «Мы записали множество сигналов в здоровом гиппокампе, загрузили эти данные в нейросеть и научили ИИ прогнозировать электрическую активность гиппокампа. Нам удалось воспроизвести сигналы, предсказанные искусственным интеллектом, в поврежденном участке мозга и "запустить" нерабочий гиппокамп», — рассказывали ученые.

Другое важное достижение — созданная с помощью ИИ полная карта трехмерная карта мозга взрослой мушки-дрозофилы. Карта содержит данные обо всех 140 тысячах нервных клеток и 50 млн синапсов, соединяющих эти нейроны друг с другом. «Создание атласа мозга взрослой дрозофилы стало возможным благодаря развитию технологий искусственного интеллекта. Вручную нам никогда не удалось бы расшифровать то, как соединены и связаны друг с другом все нейроны в нервной системе этих насекомых. Наш проект является наглядной демонстрацией того, как ИИ ускоряет развитие нейронаук», — рассказывали ученые из Принстонского университета.

Ученые во все времена вдохновлялись природой, когда совершали открытия и разрабатывали технологии. Природоподобие остается трендом и сегодня. Нейросети выросли из нейронаук и опыта, накопленного учеными на столетия исследований, и сегодня специалисты все еще пытаются разработать искусственный интеллект, который будет очень похож на человеческий мозг. Достижения на этом пути уже есть, однако только время покажет, возможно ли на самом деле сделать искусственный мозг.

Следите за событиями в сфере ИИ на национальном портале в сфере ИИ – ai.gov.ru.