Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Бостром Ник (книги читать бесплатно без регистрации TXT) 📗
Второй этап. Исходные данные со сканеров загружают в компьютер для автоматической обработки изображений, чтобы реконструировать трехмерную нейронную сеть, отвечающую за познание в биологическом мозгу. Дабы сократить количество снимков в высоком разрешении, которые необходимо хранить в буфере, этот этап может выполняться одновременно с первым. Полученную карту комбинируют с библиотекой нейровычислительных моделей на нейронах разного типа или на различных нейронных элементах (например, могут отличаться синапсы). Некоторые результаты сканирования и обработки изображений с применением современной технологии показаны на рис. 4.
Рис. 4. Трехмерная реконструкция срезов, проведенная нейроанатомическим методом (изображения под электронным микроскопом).Слева вверху: дендриты и аксоны — типовой электронно-микроскопический снимок, показывающий поперечное сечение нейронов. Справа вверху: объемная реконструкция среза сетчатки глаза кролика, полученная по снимкам сканирующего электронного микроскопа21. Отдельные двумерные снимки «складываются» в куб со стороной примерно 11 мкм. Внизу: реконструкция подмножества нейронных проекций, составляющих нейропиль, созданная с помощью алгоритма автоматической сегментации22.
Третий этап. Нейросетевая вычислительная структура, полученная на предыдущем этапе, загружается в довольно мощный компьютер. В случае полного успеха результат станет цифровой копией исходного интеллекта с неповрежденной памятью и нетронутым типом личности. Эмуляция человеческого разума теперь существует в виде программного обеспечения на компьютере. Разум может как обитать в виртуальном пространстве, так и взаимодействовать с реальным миром при помощи роботизированных конечностей.
Работа над полной эмуляцией мозга не предполагает, что исследователи должны разбираться в процессе познания или программировании искусственного интеллекта. Им нужно лишь быть высокими профессионалами в таком вопросе, как низкоуровневые функциональные характеристики базовых вычислительных элементов мозга. Для успешно проведенной эмуляции не потребуются ни фундаментальные концепции, ни теоретические открытия.
Без применения самых передовых технологий полная эмуляция головного мозга практически неосуществима. Прежде всего нужно, имея в наличии необходимое оборудование и соблюдая все условия, провести три главные манипуляции:
1)-сканирование — высокопроизводительные микроскопы с хорошим разрешением, дающие возможность обнаружить нужные свойства;
2)-трансляция — автоматизированный анализ изображений для перевода исходных данных сканирования в связанную трехмерную модель из релевантных вычислительных элементов;
3)-моделирование — компьютер, достаточно мощный для обработки полученной оцифрованной структуры.
По сравнению с перечисленными этапами, связанными с довольно напряженным и высокоточным трудом (см. табл. 4), покажется относительно незамысловатым делом разработать базовую виртуальную реальность или роботизированную внешность с аудиовизуальным каналом для ввода данных и каким-нибудь простым каналом для их вывода. Отвечающие минимальным требованиям простые системы ввода и вывода, похоже, можно получить, даже с помощью имеющихся под рукой технологий и оборудования23.
Таблица 4. Технологии, необходимые для полной эмуляции мозга человека
Сканирование
Предварительная обработка/фиксация
Подготовка тканей, сохранение их микроструктуры и состояния
Физические манипуляции
Методы манипуляции тканями мозга и их срезами до, во время и после сканирования
Получение изображения
Объем
Возможность сканировать весь объем мозга в приемлемые сроки и с приемлемыми издержками
Разрешение
Разрешение должно быть соответствующим для реконструкции
Функциональная информация
Возможность обнаружить все функционально значимые свойства ткани
Трансляция
Обработка изображений
Коррекция пропорций
Устранение диспропорций из-за несовершенства сканирования
Интерполяция данных
Восполнение утерянных данных
Устранение помех
Повышение качества изображения
Трассировка данных
Определение структуры и ее обработка для получения цельной трехмерной модели ткани
Интерпретация изображения
Идентификация типа клетки
Идентификация типа клетки
Идентификация синапса
Идентификация синапсов и видов синаптических контактов
Оценка параметров
Оценка функционально значимых параметров клеток, синапсов и прочих объектов
Создание базы данных
Создание эффективного хранилища полученной информации
Модель нейронной системы
Математическая модель
Модель совокупности объектов и их поведения
Эффективная реализация
Реализация модели
Моделирование
Хранение
Хранение оригинальной модели и ее текущего состояния
Пропускная способность
Эффективная межпроцессорная связь
Микропроцессор
Мощность процессора, достаточная для запуска модели
Моделирование организма
Моделирование организма, способного существовать в виртуальной среде и взаимодействовать с внешним миром посредством роботизированных механизмов
Моделирование взаимодействия со средой
Виртуальная среда для виртуального организма
Мы неслучайно надеемся, что необходимые инновационные технологии пусть не в ближайшем будущем, но когда-нибудь станут достижимыми. У нас уже существуют более или менее точные компьютерные модели многих типов биологических нейронов и нейронных процессов. Разработано программное обеспечение для распознавания образов, способное отследить аксоны и дендриты в стопке двумерных изображений (хотя их точность еще предстоит повысить). Имеются средства съемки с нужным разрешением — с помощью сканирующего туннельного микроскопа можно «увидеть» отдельные атомы, причем с разрешением гораздо выше необходимого. Полная эмуляция головного мозга человека потребует весьма мощного технологического прорыва — и это отлично понимают все исследователи; однако имеющийся на сегодняшний день багаж знаний и возможностей дает все основания полагать, что нет никакого непреодолимого барьера для появления нужных технологий24. Например, необязательно иметь микроскопы с высочайшим разрешением — должны быть просто очень мощные микроскопы. Слишком затратно по времени и стоимости использовать для съемки исследуемого материала туннельные сканирующие микроскопы с атомным разрешением. Наверное, более оправданным стало бы применение электронных микроскопов с меньшим разрешением, что, естественно, потребует лучшего обеспечения видимости важных элементов, скажем, синаптической микроструктуры, — в свою очередь, это повлечет разработку новых методов подготовки и окраски кортикальной ткани. Уже пора задуматься над такими вопросами, как расширение нейровычислительных библиотек, усовершенствование автоматизированной обработки образов и интерпретации результатов сканирования.
