Физические компьютеры на основе полупроводниковых лазеров являются одними из наиболее перспективных кандидатов для создания систем искусственного интеллекта следующего поколения, учитывая их предполагаемые преимущества в скорости, пропускной способности и энергопотреблении по сравнению с традиционной электроникой. Исследование показывает, как достижения на стыке нейробиологии, физики и информатики могут привести к появлению новых форм искусственного интеллекта.
Исследование, проведенное учеными из Бернского университета в сотрудничестве с компанией Thales Research & Technology, опубликовано в журнале Nature Communications.показывает, как достижения на стыке нейробиологии, физики и информатики могут привести к появлению новых форм искусственного интеллекта.
Важнейшим свойством человеческого мозга является его способность создавать модель окружающего мира — внутреннюю картину того, что существует за пределами нашего непосредственного восприятия. Даже когда мы смотрим на экран, мы не перестаем осознавать, что происходит вокруг нас, и легко можем представить себе то, что скрыто от глаз.
Важно отметить, что эта модель является вероятностной. Например, когда мы видим пловца, мы можем видеть только его голову и плечи, но можем представить себе множество возможных положений его тела под водой, исключив при этом невозможные. В статистике этот процесс известен как байесовский вывод: каково состояние чего-то, что мы не можем наблюдать, учитывая состояние того, что мы можем наблюдать, и наши предыдущие знания об окружающем мире?
Вместо того чтобы представлять все возможные варианты одновременно, мозг, по-видимому, выбирает из этого вероятностного распределения. Один из примеров — иллюзия «кролик-утка» : вы можете видеть либо кролика, либо утку, но не то и другое одновременно. «Вы никогда не думаете обо всем распределении сразу, — объясняет Иван Бойков, исследователь из Thales Research & Technology и один из авторов статьи, — а скорее выбираете из него по одному варианту за раз».
На микроскопическом уровне такое выборочное поведение тесно связано с тем, как взаимодействуют нейроны. Нейроны в неокортексе не имеют непрерывных выходных сигналов. Вместо этого они генерируют потенциалы действия — короткие электрические импульсы, которые распространяются на соседние нейроны. Поскольку зрительная кора головного мозга имеет топографическую организацию, группы нейронов, генерирующих потенциалы действия, могут буквально отслеживать контуры изображения — например, очертания ног пловца под водой, по одной позе за раз.
Вдохновившись этим механизмом, исследователи задались вопросом, можно ли создать искусственные нейронные сети, которые будут сэмплировать модели мира таким же образом, но гораздо быстрее. «Заменив биологию клеток на физику полупроводников, мы сможем значительно ускорить их динамику», — говорит соавтор исследования Альфредо де Росси из компании Thales Research & Technology.
«В этом проекте мы рассматривали полупроводниковые нанолазеры. С помощью моделирования мы показали, что, используя определенную конфигурацию материалов, можно создать сеть таких нанолазеров, которые будут обучаться и получать данные из модели мира, как это делает мозг», — объясняет он.
Такие системы могут работать в масштабе десятков пикосекунд, в то время как мозг — в масштабе миллисекунд, то есть в сотни миллионов раз медленнее.
Эти нанолазеры могут генерировать импульсы, которые можно использовать для выборки данных. В их модели сети нанолазеров обучаются вероятностному представлению окружающей среды и генерируют выборки данных из нее, что очень похоже на то, как мозг представляет себе невидимые части окружающего мира.
В ходе одной из демонстраций нейросеть обучали на рукописных цифрах. Когда ей показывали только часть информации — некоторые пиксели, в то время как другие были скрыты, — она генерировала полные цифры, соответствующие входным данным, представляя себе тройки или нули, но никогда не выдавая неправдоподобных вариантов. При отсутствии ограничений нейросеть свободно «видела» все возможные цифры, как это делает человеческий мозг
Хотя идея выборки на основе спайков уже разрабатывалась в течение последнего десятилетия, особенно исследователями из проекта «Человеческий мозг» и более позднего проекта EBRAINS, в рамках сотрудничества между командами из Берна, Гейдельберга, Юлиха и Граца, лазерная версия является совершенно новой разработкой.
«Удивительно, что мигающие лазеры могут работать почти так же, как мигающие нейроны в мозге (просто они обмениваются ионами натрия и калия на фотоны)», — говорит Михай А. Петрович, исследователь из Бернского университета и один из авторов исследования. «Помимо элегантной симметрии между этими двумя совершенно разными системами, вычисления с помощью света дают большие практические преимущества по сравнению с вычислениями с помощью электронов, как в современных чипах».
Свет можно передавать с гораздо меньшими потерями энергии, чем электрические токи, при этом несколько сигналов могут существовать на разных частотах без помех, что обеспечивает гораздо большую пропускную способность. «По этим причинам, — объясняют авторы, — высокоскоростной интернет является оптическим».
В исследовании предлагаются конкретные схемы реализации на уровне чипов, открывающие путь к сверхбыстрому и энергоэффективному вычислительному оборудованию.
.