Ученый Крис Элиэсмит (Chris Eliasmith) провел годы в исследованиях структуры головного мозга и взаимодействий между отдельными функциональными частями мозга. В феврале месяце следующего года будет издана книга, называющаяся "Как построить мозг /How to Build A Brain", в которой описано строение "серого вещества", древовидные связи и другие тонкости анатомии мозга. В качестве демонстрационного примера к этой книге Крис Элиэсмит создал Spaun, самую сложную на сегодняшний день модель функционирующего головного мозга.

Модель Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network) является компьютерной моделью, которая может распознать числа, запомнить их, определить последовательности чисел и записать их на бумаге, используя автоматизированную руку-манипулятор. Создание такой модели является огромным прыжком в развитии технологий моделирования головного мозга благодаря тому, что эта модель может подражать фактическому поведению человека, моделируя физиологические процессы, происходящие в реальных нейронах и синапсах.

Программная часть модели состоит из 2.5 миллионов математических аналогов нейронов, организованных в подсистемы, которые соответствуют функциональным частям головного мозга, ганглиям, таламусу, предлобной коре и т.п. Модель мозга имеет виртуальные органы зрения и роботизированную руку, благодаря которым она может выполнять некоторые действия, на которые не была способна ни одна модель мозга, созданная ранее.

Модель Spaun отличается от других искусственных "мозгов", таких как IBM Watson, тем, что она разработана в первую очередь для того, что бы подражать поведению, а не находить решения поставленных задач схожими с человеческим мозгом способами. Создавая Watson-а специалисты IBM преследовали цель эффективного решения определенного круга задач, поиска, анализа и принятия решений, но методы решения этих задач никак не напоминают процессы, происходящие в недрах мозга. Другая математическая модель мозга компании IBM, Blue Brain Project, поострена для подражания пространственному строению мозга и структуре его внутренних соединений, но и эта модель не может подражать поведению реального мозга - по крайней мере именно так утверждает Крис Элиэсмит в одном из интервью.

"Эти "искусственные мозги" фактически ничего не делают. Они не видят, они не помнят и они не узнают объекты" - рассказывает Элиэсмит. - "Они только "сидят" в недрах своих вычислительных систем и производят ряды сложнейших расчетов, которые никоим образом не напоминают поведение реального мозга".



Математическая модель Spaun, созданная Элиэсмитом, выполняется на суперкомпьютере университета Ватерлоо (University of Waterloo) в Канаде. Модель разделена на две главных части, одна из которых представляет собой модель коры головного мозга, вторая - основных ганглиев. Нейроны модели связаны между собой реалистичным с физиологической точки зрения способом, а части математической модели взаимодействуют между собой таким образом, каким, по мнению современной науки, взаимодействуют между собой части реального головного мозга.

Представьте себе, что искусственный мозг Spaun видит, именно видит, ряды чисел 1-2-3; 5-6-7; и 3-4. Искусственные нейроны обрабатывают визуальные данные, извлекая образы цифр. Эта визуальная информация по известным маршрутам поступает в кору головного мозга, которая может выполнить с этими данными различные манипуляции, сравнение полученных данных с образами из памяти, копирование полученной информации и ее обработка. На основе полученной и предварительно обработанной информации модель может самостоятельно сделать даже некоторые логические выводы и самостоятельно найти ответы на некоторые вопросы, взятые из стандартного теста на IQ.

"В зависимости от вида информации и области коры мозга, куда эта информация попала первоначально, модель перенаправит полученную информацию другому участку коры. Каждый раз, когда это происходит, структура коры обновляется и изменяется, формируя наилучшие и эффективные пути обработки получаемой информации" - рассказывает Элиэсмит. - "Основные ганглии мозга являются теми маршрутизаторами, которые управляют потоками информации в коре мозга, решая задачи совершенно различного плана".

"Эта модель пытается стать столь гибкой и познавательной, как и реальный мозг. Для того, что бы решить совершенно различные задачи у нас в голове, зачастую параллельно, мы используем одни и те же компоненты мозга". Но, модель Spaun является все же математической моделью и имеет ряд ограничений. Она относительно проста по сравнению с реальными нейронными сетями, поэтому она испытывает недостаток в пластичности и адаптивности реального мозга. Но Элиэсмит уже работает над модернизацией программы, после чего модели не нужно будет давать четких инструкций, Достаточно будет указать модели то, что она выполняет действия "очень хорошо" или избранный ею путь "ведет в никуда", модель начнет или закреплять текущую, или искать новую стратегию поиска решения.

"Способность модели Spaun подражать физиологии и связанному с ней поведению мозга послужит высоким целям как в области нейробиологии, так и в области информатики" - заявил Элиэсмит. - "С ее помощью мы сможем понять, как какое отношение имеет физиология нашего биологического мозга к нашему поведению, и такие знания будут очень полезны для множества медицинских применений. Мы сможем систематически "уничтожать" нейроны математической модели и моделировать процесс естественного старения людей, к примеру. Принципы модели Spaun могут помочь другим вычислительным системам подражать более точно функциям мозга, с помощью модели мы пытаемся обнаружить алгоритмы, созданные самой природой, которые, как известно, решают поставленные задачи с максимальной эффективностью".