Создание компьютерных моделей, имитирующих головной мозг человека, ведется достаточно давно: так, несколько недель назад отдел науки рассказывал об успехе исследователей, которым удалось смоделировать работу неокортекса (основной части коры головного мозга) мыши.

Испытания этой модели показали, что работает она так же, как настоящий мозг, причем делает это в режиме реального времени.Объем созданной учеными ткани составил 1 куб. мм, а состоял он из 30 тыс. искусственных нейронов. Количество синапсов — мест контакта между нейронами — превысило 40 млн.

Несмотря на то что эта работа исследователей увенчалась успехом, созданная ими модель отражает лишь физическую структуру мозга. Попытки сымитировать ее при помощи процессоров (которые и исполняют роль нейронов) ведутся с конца 1960-х годов. В то же время между мозгом и машиной существуют огромные различия в том, что касается запоминания и обработки информации.

Компьютеры работают благодаря программам — алгоритмам действия, — которые загружают в них люди.

В случае с человеком все обстоит иначе — при рождении ребенка таких программ ему в мозг никто не закладывает, а значит, нашему головному мозгу приходится познавать окружающий мир «с чистого листа».

Группа ученых под руководством Бруно Голозио из итальянского Университета Сассари сумела создать компьютерную — или когнитивную, как ее называют сами исследователи, — модель, процесс обучения которой сравним с процессом развития человеческого мозга. Подробный отчет о работе был опубликован в журнале PLoS ONE. Создана она была для того, чтобы лучше понять механизмы, позволяющие человеку осваивать язык и разговаривать.

Центральный компонент когнитивной модели — система контроля, которая координирует работу рабочей памяти (отвечает за ее активацию и контролирует поток информации, проходящий через нее). Эта система контроля состоит из более чем 2 млн искусственных нейронов — процессоров, — которые взаимосвязаны между собой.

Модель (которая, кстати, называется ANNABELL — Artificial Neural Network with Adaptive Behavior Exploited for Language Learning, что переводится как «Искусственная нейронная сеть с адаптивным поведением, предназначенная для изучения языка») не имеет никаких заранее заложенных в нее программ — она изучает язык исключительно благодаря общению с человеком. Это становится возможным благодаря

двум механизмам, которые существуют и в человеческом мозге, — синаптической пластичности и нейронному стробированию.

Синаптическая пластичность — это способность соединения между нейронами повышать «качество связи» между ними в те моменты, когда нейроны активируются одновременно. Этот механизм играет ключевую роль в формировании долговременной памяти и обучении.

Нейронное стробирование — это механизм, в основе которого лежит способность некоторых нейронов выступать в роли своеобразного «переключателя», который может находиться в положениях «включено» и «выключено» и менять это положение благодаря сигналам от других нейронов. Когда «переключатель» стоит в положении «включено», сигнал идет из одной части мозга в другую. Если положение меняется на «выключено», сигнал блокируется. Таким образом стробирование помогает контролировать поток информации и поддерживать требуемый уровень его интенсивности.

Для обучения ANNABELL использовалась инкрементная модель, при которой задания, дающиеся машине, усложняются постепенно.

Источник информации у машины был только один — фразы, сообщаемые человеком. Ученые ввели в память машины 1587 простых фраз, используемых людьми в повседневном общении. ANNABELL обрабатывала и осваивала их самостоятельно, без заранее загруженного алгоритма.

Через определенное время модель смогла освоить английский язык на уровне четырехлетнего ребенка и поддерживать с учеными достаточно связный разговор, отвечая на их вопросы. Программа оказалась способной сформулировать 521 корректно построенную фразу.

Диалог между человеком и системой ANNABELL (1) и реальный диалог между двумя людьми (2)
 

Отдел науки поговорил с ведущим автором статьи Бруно Голозио и спросил его об особенностях ANNABELL и ее отличиях от Жени Густмана — компьютерной программы, которая в июне 2014 года впервые прошла тест Тьюринга, сумев убедить жюри, что с ними разговаривает 13-летний мальчик из Одессы, а не компьютер.

— Бруно, скажите, почему вы называете ANNABELL когнитивной моделью, а не искусственным интеллектом? Чем отличаются эти понятия?

— Когнитивная архитектура — это искусственная компьютерная модель, которая симулирует структуру и когнитивные процессы, происходящие в реальном сознании. Она тоже является разновидностью искусственного интеллекта, но фокусируется на другом. Другие типы искусственного интеллекта не дают понимания того, как именно мозг обрабатывает информацию.

— А что отличает ANNABELL от Жени Густмана — компьютерной программы, которая прошла тест Тьюринга?

— Женя Густман — чат-бот. Чат-боты и диалоговые системы используются для онлайн-общения. Они прекрасно имитируют процесс человеческого разговора, но эта имитация далека от реального интеллекта. Их «компьютерный» интеллект совсем не похож на человеческий: эти системы обрабатывают информацию, используя уже готовые правила, которые записаны в виде компьютерных программ. Внимание при этом уделяется выполнению задачи — а то, как именно это делается, не имеет большого значения. Многие чат-боты стремятся свести разговор с человеком к беседе, текущей по заранее определенному руслу. Кроме того, важную роль здесь играет так называемый «эффект Элизы» — бессознательное стремление людей воспринимать поведение компьютера как человеческое.

В целом диалоговые системы не моделируют когнитивные процессы, которые могут продемонстрировать, как человек овладевает языком. Цель же нашей работы заключалась в том, чтобы внести вклад в понимание механизмов, дающих возможность человеческому мозгу освоить язык, не имея каких бы то ни было начальных знаний. Наша модель проливает свет на то, как связаны протекающие в головном мозге нейронные процессы и развитие языковых навыков.

— Бруно, а возможно ли поговорить с ANNABELL в режиме реального времени, как это было в случае с Женей Густманом? Мы были бы очень рады побеседовать с ней.

— К сожалению, требования к памяти и оборудованию у ANNABELL гораздо выше, чем у обычной диалоговой системы. База данных предложений, которые мы используем для ее тренировок, очень велика по сравнению с другими моделями. И одновременно с этим она очень мала — если сравнивать с той, которую можно создать теоретически.