Как искусственный интеллект и нейробиология развивают друг друга
Хотя искусственный интеллект лишь имитирует человеческий, именно благодаря ему шагнула вперед та самая наука, способствовавшая его появлению, — нейробиология. Расскажем, почему она все еще остается источником вдохновения для специалистов по машинному обучению и какой вклад внес ИИ в наше понимание того, как функционирует мозг.
Интеллект — это то, чем наградила природа животных со сложным устройством нервной системы. В первую очередь речь, конечно, о человеке (хотя многие люди не вполне пользуются этим подарком). Наш мыслительный орган позволяет обучаться, анализировать, абстрактно мыслить и нарабатывать опыт для реакции на происходящее вокруг. Неудивительно, что создатели ИИ вдохновлялись структурными и функциональными особенностями мозга, задумывая «компьютерный ум». При разработке алгоритмов они стремились воспроизвести у машины человеческие способности воспринимать и рассуждать.
Во времена Холодной войны американские ученые пытались научить компьютер переводить с русского языка на английский, чтобы оптимизировать работу с советскими документами, но успеха не добились
Фото: © ASSOCIATED PRESS / ТАСС
С 1950-х ученые активно пытались создать модель механизма обработки информации нейронами. Этому способствовала так называемая «когнитивная революция» — интеллектуальное движение, объединившее специалистов разных областей, в том числе нейробиологов и компьютерщиков. Но до конца века дело шло ни шатко ни валко — не хватало компьютерных мощностей для обработки необходимого объема данных для обучения алгоритма. Следующий виток развития начался в 1990-х годах параллельно с ключевым в истории генетики проектом «Геном человека». В то же время процессоры становились все мощнее, и в машинном обучении случился стремительный рывок.
Фундаментальная нейробиология
Человеческий мозг — это примерно 86 миллиардов нейронов и примерно столько же клеток нейроглии. И для детального изучения его особенностей (например, чтобы понять, из-за чего случаются нейродегенеративные заболевания) требуется обрабатывать огромные массивы данных. Здесь-то и пригодился вычислительный потенциал мощных компьютеров. Так появилось то, что мы сегодня называем искусственным интеллектом.
Примером научных достижений в этой области служит сборник статей ведущих журналов, в котором 21 публикация. Одна из них посвящена атласу клеток человеческого мозга, который удалось создать команде исследователей со всего мира. Теперь сравнивая содержимое головы человека, примата и грызуна, можно составить представление о том, что делает нас людьми, разобраться в клеточных и молекулярных процессах, которые лежат в основе поведения и познания. Атлас подразумевает объединение разных типов информации, будь то сведения об особенностях ДНК нервных клеток или о наиболее активно синтезирующихся в них белках.
Новые подходы к лечению
Появление персонализированных методов лечения неврологических и психических расстройств — один из самых желаемых результатов для нейробиологических исследований. Результаты опытов на животных ввиду отличий братьев наших меньших по многим нервным процессам не так часто становятся отправной точкой для разработки новых лекарств. Значительно сократить этот изнурительный поиск способен искусственный интеллект.
К примеру, благодаря алгоритмам машинного обучения обнаружены новые биомаркеры бокового амиотрофического склероза. А значит, в перспективе можно будет раньше диагностировать этот недуг и определять его подтип для выбора оптимальной терапии. Другой пример — использование нейросетей для анализа изображений, полученных при помощи компьютерной томографии. Ученые подчеркивают точность выводов алгоритмов, заявляя о том, что она сопоставима с результатами опытного радиолога. Помимо этого, ИИ помогает перепрофилировать лекарства на основе новых данных с помощью приложений для уже существующих препаратов.
На российском рынке представлено более 65 ИИ-систем для использования в медицине
Фото: © Krakenimages.com / Shutterstock / FOTODOM
Что получил ИИ от нейробиологии
Фундаментальные знания об устройстве нервных сетей головного мозга привели к созданию сложных ИИ-систем. Они используются для разработки универсальных приложений, в том числе для обработки текста, распознавания речи, обнаружения объектов и многого другого.
Результаты исследований принципов обучения у людей и животных вдохновили программистов разработать алгоритмы обучения с подкреплением (тип обучения, когда в процессе нейросеть получает обратную связь от людей, которые одновременно играют роли пользователя и ИИ-ассистента), что позволяет этим системам изучать сложные стратегии без явных инструкций. Такое обучение помогает создавать еще более сложные программы — например, для роботизированной хирургии, автономных транспортных средств, игровых приложений.
Как искусственный интеллект используется в социальных сетях
Читать
