Мозг на пальцах: как искусственный нейрон жрёт меньше электричества, чем чайник
Когда кажется, что нейросети скоро сожрут половину мирового электричества быстрее любого промышленного монстра, учёные выкатывают сюрприз: искусственный нейрон, который не просто придумывает, как работать, а прямо физически копирует фокусы человеческого мозга. Звучит почти как шутка, но всё серьезно — и опубликовано в уважаемом журнале Nature Electronics.
Если кратко, то вся эта история началась с извечной проблемы: искусственный интеллект настолько прожорлив, что современный дата-центр тратит энергии чуть не как небольшое село. При этом человеческий мозг, та самая серая масса под костями черепа, бодро справляется со сложным обучением на зарядке слабее той, что еле тянет экономичную лампочку — порядка 20 ватт. Короче, у людей с эффективностью всё на высоте, а у машин — пока провал.
Те, кто увлеклись нейроморфными вычислениями (это направление, где пытаются делать электронику по образу и подобию нервной системы), пытаются исправить этот дисбаланс. Но большинство их чипов только изображают из себя мозг, воспроизводя нейроны на цифровых микросхемах. А вот новая разработка принципиально иная: здесь ручками собрали устройство, где всё происходит по-настоящему — аналогично тому, как это делают клетки мозга.
Сначала немного биологии. Нейроны у людей и зверей работают хитро: электричество бежит по клетке до синапса (это такой переход между нейронами), потом раз — и превращается в химию. Дальше – химические сигналы, которые переносят заряженные ионы, типа натрия и калия, проскакивают к следующей клетке. Именно движение этих частиц и есть главная фишка работы нашего процессора в голове.
Умельцы-создатели сконструировали искусственный нейрон, который не просто рисует это в симуляции, а реально тасует ионы — только серого вещества поменьше, а серебра побольше. Для изобретения понадобилось всего три компонента: загадочное устройство под названием диффузионный мемристер, транзистор и резистор. Такая комбинированная штука может уместиться в пространстве, где раньше толпилось десятки (или даже сотни) электронных частей.
Здесь даже не электроны главные герои, как во всех наших ноутбуках и мобильниках, а серебряные ионы, скачущие в тонком слое оксида. Дашь напряжение — ионы взбодрились, собрались в проводящий канал, а нейрон условно "выстрелил" электрическим импульсом. Буквально копия структуры и приколов биологического нейрона. Именно так, двигая атомы туда-сюда, пытаются повторить ту самую природную "аппаратную" учёбу, про которую учёные только и мечтают (и гордо зовут это сленговым словом wetware).
В отличие от обычных железяк, где всё построено на быстрых, но плотно уставших электронах, мозг реально учится просто перестраиваясь сам — буквально меняет себя от постоянных движений ионов. Вот почему ребёнок щёлкает новые понятия после пары примеров, а компьютер для этого должен переворошить тысячи картинок.
Разработчики решили проверить, годится ли их пластиковый "мозг" для серьёзной работы. Оказалось, да: искусственный нейрон подчинился шести главнейшим правилам работы настоящих нервных клеток. Во-первых, он умеет накапливать сигналы с течением времени (но потихоньку их "забывает" — эффект заплыва памяти). Во-вторых, он начинает «стрелять» только после нужной порции сигналов (никаких преждевременных выстрелов!). В-третьих, может передавать сигнал дальше, как хорошая эстафетная палочка.
Потом — ещё круче. Нейрон помнит, что делал недавно (эта хитрая штука называется внутренней пластичностью), после того как "стрельнул", возьмёт паузу — ни за что не сработает сразу второй раз (рефрактерный период). И даже может генерировать вереницу случайных импульсов — как мозг, который иногда действует непредсказуемо. Такая легкая доля хаоса важна, чтобы сеть не попадала в однообразную рутину и могла мыслить шире.
Вы спросите: а работает ли этот куцый нейрон в большой компании таких же? Учёные собрали детальную компьютерную модель сети из своих новоиспечённых клеток и пустили её на дело — распознавать человеческую речь (цифры в аудиозаписях). Итог — 91,35% точности. Конечно, это не уровень суперкомпьютера, но для такого прибора результаты выглядят прилично.
Есть, правда, классическая ложка дёгтя: серебро пока не очень дружит с традиционным производством микрочипов. Так что следующим шагом станет поиск более покладистых материалов — хотелось бы тех, что можно припаять к обычной линии массового производства.
Что дальше? А дальше – попытка собирать побольше этих нейрончиков, объединять их в настоящие искусственные мозги и смотреть: справится ли техника с мозговой экономностью, или опять будем бегать за удлинителем. Кстати, новые такие системы могут ещё и помочь заодно самим неврологам — можно будет заглянуть в тонкости работы настоящего мозга, не вскрывая череп.
Авторский состав передаёт привет всем скептикам: Ruoyu Zhao, Tong Wang, Taehwan Moon, Yichun Xu, Jian Zhao, Piyush Sud, Seung Ju Kim, Han-Ting Liao, Ye Zhuo, Rivu Midya, Shiva Asapu, Dawei Gao, Zixuan Rong, Qinru Qiu, Cynthia Bowers, Krishnamurthy Mahalingam, S. Ganguli, A. K. Roy, Qing Wu, Jin-Woo Han, R. Stanley Williams, Yong Chen и J. Joshua Yang.
