Вскоре появятся чипы, обладающие функционалом искусственного интеллекта

Нейрочип Neuralink: действительно ли мы будем вживлять гаджеты в мозг

Видео презентации

В августе 2020 года Neuralink провела первую презентацию нейрочипа — интерфейса между мозгом и компьютером.

В августе 2020 года Neuralink провела первую презентацию нейрочипа — интерфейса между мозгом и компьютером. А уже в апреле 2021-го ученые показали, как макака играет в видеоигру благодаря импульсам, подаваемым в вживленный в ее мозг чип. РБК Тренды разбираются, как устроена передача сигнала от мозга к машине и почему это важно.

Что такое Neuralink?

Neuralink — это проект Илона Маска, который стартовал в 2016 году. Компания занимается разработкой специального прибора, который способен передавать сигналы мозга по Bluetooth. Это позволит управлять компьютером или смартфоном напрямую, при помощи мозговых импульсов.

Впервые прибор показали в июле 2019-го.

Предполагается, что капсула-приемник будет крепиться за ухом, как слуховой аппарат. От нее к мозгу будут идти нитевидные электроды. Всего в мозг имплантируют до 1500 электродов, каждый из которых в 4 раза тоньше человеческого волоса. Один процессор величиной 4 х 4 мм обрабатывает информацию с 10 тыс. электродов. Кабель USB-C обеспечит максимальную пропускную способность для передачи данных.

Зачем нужен Neuralink?

Главная задача Neuralink — расширить возможности людей, в первую очередь тех, кто страдает неврологическими заболеваниями. По словам Маска, аппарат позволит контролировать гормоны, справляться с тревожностью и даже сможет заставить мозг работать эффективнее. Также чип позволит передавать музыку прямо в мозг. Люди смогут слушать музыку на тех частотах, которые обычно недоступны для нашего слуха, и даже общаться телепатически.

Операция по вживлению нейрочипа будет роботизированной и не сложнее, чем лазерная коррекция зрения, обещают ученые Neuralink. Первые испытания, по словам Маска, уже прошли на крысах и обезьянах и закончились успешно. Чтобы провести тесты на людях, нужно получить разрешения от Министерства здравоохранения США.

Маск делает ставку на то, что расширение возможностей человеческого мозга позволит не только справляться с тяжелыми заболеваниями, но и конкурировать с искусственным интеллектом. Компания пыталась выйти на нейролаборатории России и Китая, но это оказалось невозможным из-за политики и законов США.

Что показали на презентации?

На второй публичной демонстрации Neuralink Илон Маск рассказал подробности о проекте:

Обновленный нейроинтерфейс называется Link. Он выглядит как монета и с 2019 года стал заметно меньше — 23 х 8 мм — и производительнее. Число электродов для передачи информации от нейронов мозга уменьшилось с 3072 до 1024. Это все еще не последняя версия;

Чип вживляется под кожу и подключается к мозгу. Всю операцию совершает робот-хирург, который просверливает отверстие в черепе и подсоединяет электроды. По словам Маска, операция безболезненная и не требует анестезии. Пациент может покинуть клинику в тот же день. После имплантации не остается никаких следов, а владелец не ощущает чип как инородное тело;

В качестве доказательства на презентации показали двух свиней (еще одна осталась за кадром), которые успешно перенесли имплантацию за 2 месяца до мероприятия. На экранах демонстрировали показатели мозговой активности, которые передавали чипы: как свиньи реагируют на окружающие предметы, прикосновения и еду;

Link считывает данные в мозге и соединяется с различными устройствами по Bluetooth на расстоянии до 10 метров. В будущем чип сможет не только считывать, но и записывать информацию: это пригодится для лечения заболеваний;

Чип считывает информацию гораздо быстрее, чем ПК: задержка составляет меньше наносекунды. Это позволит, в том числе, полноценно двигаться людям с ДЦП и симулировать зрение для слепых;

Заряда нейрочипа хватает на весь день, а ночью он заряжается с помощью магнитного устройства, похожего на Apple Watch. Он рассчитан на десятки лет бесперебойной работы;

Более поздние версии будут поддерживать также управление автомобилями Tesla и игры — например, StarCraft;

Цена чипа будет постепенно снижаться — до нескольких тысяч долларов, включая операцию;

Все тесты Маск оценивает как успешные. В июле 2020 года Neuralink получил статус инновационного продукта от Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA).

Скандал вокруг проекта

За пару дней до презентации в Сети появились неожиданные подробности от одного из бывших сотрудников компании. Он рассказал о конфликте между группой ученых и инженеров.

Читайте также:  В будущем роботы сумеют заменить людей во многих сферах

Главной причиной стали требования Маска ускорить сроки сдачи проекта вопреки всем ограничениям. В итоге тогда проект покинули 6 из 8 научных сотрудников.

Ситуация обострилась из-за неудачных экспериментов над животными. Среди них — подключение 10 тыс. микроэлектродов к мозгу живой овцы и операция на мозге обезьяны. Оба эксперимента проводили с огромным риском для жизни подопытных.

В ответ Neuralink выложила видео, в котором компания показала условия содержания животных и рассказала, что заботится о них и соблюдает все требования.

Что говорят скептики

Пока что рассуждать о достоинствах и недостатках технологии рано: чип еще не испытывали на живом человеке.

Ученые отметили, что новая версия микрочипа заметно лучше предыдущей — и по техническим характеристикам, и по возможностям. Они рассчитывают, что микрочип поможет считывать электроволны мозга и лучше понимать природу неврологических заболеваний.

С другой стороны, на создание окончательной версии подобного устройства может уйти гораздо больше времени, чем обещают в компании Маска. Человеческий мозг устроен очень сложно, и любое некорректное вмешательство может ему навредить. Чтобы расшифровать всю информацию, которую передает наш мозг, нужно гораздо больше знаний о нем — и это главная проблема.

Назвать все это технологической революцией тоже сложно: аналоги нейрочипов вживляют уже десятки лет — например, пациентам с болезнью Паркинсона или травмами позвоночника.

Нейрочип вместо джойстика

9 апреля 2021 года Neuralink показала видео с макакой, которая играет в видеоигру при помощи вживленного в ее мозг чипа:

Чип, вживленный девятилетней макаке Пейджеру за 6 недель до этого, подключили к игровой приставке. Сначала Пейджер играл при помощи джойстика, загоняя объект в оранжевый квадрат. Потом исследователи убрали джойстик и откалибровали нейрочип. Они начали подавать на игровое устройство сигнал, смоделированный по данным, которые поступают из мозга через чип. При этом отсутствовала разница, то есть с помощью чипа — буквально силой мысли — можно управлять объектами. Чип также работает в связке с iPhone по Bluetooth.

Однако научным прорывом это назвать нельзя. Игру в «Понг» силой мысли показали еще 10 лет назад, а 6 лет назад удалось добиться, чтобы парализованный человек управлял протезом при помощи мозга:

Никаких научных данных об исследованиях и эксперименте Neuralink не публикует.

Главная заслуга компании — в том, что команде удалось сделать чип малоинвазивным и создать полностью беспроводной интерфейс. Илон Маск обещает, что до конца 2021 года Neuralink перейдет к испытаниям на людях.

Что еще можно подключить к мозгу?

Ученые и биотехнологи давно разрабатывают протезы, которые бы могли заменить отдельные участки мозга. Это необходимо при инсультах или заболеваниях мозга — таких как рассеянный склероз, деменция, болезнь Альцгеймера или Паркинсона.

Итог этих разработок — нейропротезы двух типов:

  • Роботизированные — управляются электродами, которые имплантируют в мозг. Их вживляют тем, кто полностью парализован и не может управлять своим телом;
  • Те, в которых электроды присоединяют к оставшимся нервным окончаниям утраченной конечности. Они помогают людям, которые лишись руки или ноги.

Впервые подобный протез представил в 2012-м невролог Теодор Бергер из США. Правда, испытания проводились только на крысах.

Самый простой протез, который взаимодействует с мозгом — это слуховой аппарат с имплантом, который используют с 1960-х годов. Он использует нейронные связи между ухом и мозгом.

Еще одно важное направление — создание нейропротезов, которые помогут создать новые нейронные связи вместо утраченных. Они посылают нужные сигналы и тренируют мозг, — как тренируют человека, который заново учится ходить после травмы. Это помогает и при тяжелых болезнях, и при проблемах с памятью.

Есть отдельные случаи того, как пациентам вживляли нейроинтерфейсы — или их прототипы — чтобы компенсировать утраченные функции:

Например, 53-летняя парализованная американка, которая, с помощью имплантов в мозге, научилась управлять роботизированной кроватью.

Испанец Нил Харбиссон утратил способность различать цвета. Ему вживили специальную камеру, преобразующую цвет в звук и отправляющую информацию во внутреннее ухо

Американец Натан Коупленд получил серьезную травму позвоночника. С помощью нейрочипа он научился управлять искусственной рукой и даже протянул ее Бараку Обаме на встрече.

Читайте также:  Конфиденциальность пользователей Live Journal оказалась под угрозой

Однако все это единичные примеры, и в массовое производство такие интерфейсы не поступали.

Недавно ученые открыли биосинтетический материал, который можно вживлять в мозг человека, чтобы соединить его с искусственным интеллектом. В отличие от многих других, он не отторгается тканями и не оставляет видимых повреждений. Возможно, именно его будут использовать для будущих «киборгов».

На создание действующих нейроимплантов, которые помогут восстанавливать поврежденные участки мозга, ученые отводят еще около 10 лет. Зато импланты, которые используют и расширяют возможности здорового мозга, как мы видим, уже есть. Возможно, с их помощью совсем скоро мы будем управлять не только компьютером или смартфоном, но и всеми устройствами вокруг нас.

Искусственный интеллект все ближе к головному мозгу

На минувшей неделе Илон Маск показал двух свиней — в их мозг были имплантированы сенсоры, соединенные беспроводной связью с компьютером. Было объявлено: вот он — путь к лечению многих тяжелых болезней человека. Одновременно заговорили и о подчинении человека искусственному интеллекту. «Огонек» задумался о перспективах чипизации.

Подготовили Мария Портнягина и Александр Трушин

Свиньи с микродатчиками бегали по загону, а в это время на мониторе отображались импульсы, идущие от нервных клеток их мозга. На презентации ученые компании Neuralink, которая занимается разработкой и производством имплантируемых нейрокомпьютерных интерфейсов, извлекли имплантат из мозга одной из свиней, не повредив сам мозг. Был продемонстрирован маленький круглый сенсор диаметром 23 мм и толщиной 8 мм — трансляция события велась на весь мир. Другая «счастливая свинья», как охарактеризовал ее сам Маск, живет с сенсором уже несколько месяцев — признаков отторжения инородного тела пока нет. Илон Маск, давно уже ставший главным поставщиком научных и футурологических сенсаций, заявил: в будущем, благодаря таким устройствам, можно будет лечить тяжелейшие неврологические заболевания — параличи, болезнь Альцгеймера и деменцию. Сенсор поможет избавиться от расстройств памяти, зрения и слуха, справиться с проблемами головного мозга и повреждений позвоночника. И пообещал скорое начало клинических исследований в этом направлении…

Многие восприняли это как победу искусственного интеллекта над неизлечимыми нынче болезнями. Заговорили о том, что человечество вот-вот шагнет в новую эру всеобщей чипизации и управления людьми с помощью искусственного интеллекта. Известный телеведущий вообще заявил, что «это тот самый чип, который позволит решать дикое количество проблем». Так ли это? Какие перспективы открывают нам показательные выступления свиней Илона Маска? Об этом «Огонек» поговорил с Александром Капланом, заведующим лабораторией нейрофизиологии и нейроинтерфейсов биологического факультета МГУ, лауреатом Государственной премии РФ.

Почему искусственному интеллекту тоже нужен сон

— На мой взгляд, Илон Маск продемонстрировал нам высокотехнологичное устройство, по сути — робота, который в течение часа может вживить в голову 1024 электрода. Такое количество электродов допускает установление контакта с несколькими тысячами нервных клеток. До сих пор ученым удавалось с помощью вживленных в мозг человека электродов устанавливать контакт с сотней-другой нервных клеток, у обезьяны даже с 2 тысячами. А десятки тысяч контактов — это действительно прорыв. Думаю, вскоре роботу Илона Маска станет доступным вживление электродов для 100 тысяч контактов с нервными клетками.

— Действительно ли чипирование открывает путь к лечению болезней, о которых говорил Маск? Если да, то как это в принципе работает?

— Ну, во-первых, Маск вживляет не чипы, а сенсоры, передающие информацию об активности нервных клеток. И потом, не надо воспринимать буквально то, что сказал Маск по поводу болезней. Он лишь предполагает, что если у ученых будет доступ к регистрации больших массивов нервных клеток, то станет возможным диагностировать некоторые заболевания мозга на ранних стадиях. Хотя чипы сами по себе ничего излечить не могут — с их помощью можно, например, стимулировать в мозгу продукцию недостающих медиаторов (биологически активных химических веществ, передающих импульсы нервных клеток) для облегчения болезни Паркинсона. Что касается болезни Альцгеймера, не думаю, что здесь можно помочь стимуляцией чипом. При этой болезни происходит тотальное нарушение обмена веществ в мозговой ткани, здесь уже никакими чипами не поможешь.

Читайте также:  Изобретен новый способ печати металлических конструкций

Вообще вживление небольшого числа электродов в мозг человека — это одна из распространенных нейрохирургических операций по медицинским показаниям. В мире сейчас насчитывается более 150 тысяч людей с электродными комплексами, введенными вглубь мозга для обнаружения момента зарождения эпилептического приступа и последующего его блокирования токовыми импульсами, посылаемыми в мозг через те же электроды. Всем управляет небольшая микросхема, вшитая под кожу черепа и соединенная с электродами. Человек даже не замечает, когда это происходит. Эти операции широко распространены в мире, делают их и в нейрохирургических клиниках в России.

— Ведутся ли у нас разработки, аналогичные исследованиям Маска?

Можно ли посчитать и прочитать мысли

— Как видим, у Маска еще нет исследований — только технические разработки электродных комплексов и технология их вживления. В России тоже ведутся работы по созданию электродных комплексов, но основное внимание уделяется разработке принципиально новых каналов связи с нервными клетками. Однако приоритет в России по созданию нейроинтерфейсных устройств отдается пока неинвазивным технологиям, не требующим вживления электродов в мозг. К примеру, в нашей лаборатории на биологическом факультете МГУ создана технология «Нейрочат», позволяющая пациентам с тяжелыми нарушениями речи и движений набирать тексты на экране компьютера мысленным фокусированием внимания на нужных буквах. При этом считывание электрической активности нейронов происходит с помощью электродов, прикладываемых к кожной поверхности головы. Это похоже на хорошо известную методику электроэнцефалографии. С помощью «Нейрочата» можно не только набирать буквы, но и принимать и отправлять почту, давать команды бытовым прибором, делать звонки — и все это только одними мысленными усилиями. Уже более 500 пациентов в больницах и на дому пользуются «Нейрочатом». Кроме того, в России запускаются 2–3 нейроинтерфейсных проекта для решения медицинских проблем на основе вживленных электродов.

— А что вы скажете об опасениях, что чипирование даст возможность управлять людьми?

— Разработки Маска не дают поводов делать такие выводы. Собственно, регистрация и стимуляция нервных клеток в мозгу человека по медицинским показаниям используется уже несколько десятков лет. Например, для обнаружения внутримозговых патологических очагов, для активации синтеза медиаторов и т.д., но никак не для управления мыслями и поведением человека. Нет никаких теоретических и практических оснований полагать, что такое когда-либо станет возможным. Слишком разнообразно поведение человека, и неизмеримо богат его психический мир.

Мы даже не знаем, как подойти к расшифровке сообщений между нервными клетками, кодировка которых в каждом соединении клеток разная. Наш мозг надежно защищен от «хакерских атак» просто в силу своей неимоверной сложности.

Кроме того, я пока не знаю ни одно случая внедрения чипа в мозг человека. Все, что есть,— это вживление электродов, то есть проводников для контакта с нервными клетками. Конечно, это возможно — с помощью вживленных электродов можно управлять, например, эмоциональными состояниями, такими как радость, депрессия, бодрствование. Если понимать чипизацию в этом смысле, то я был бы категорически против — это противоречит природе человека и нарушает его право быть самим собой.

— Недавний опрос ВЦИОМа показал, что более 50 процентов опрошенных категорически не принимают чипирования людей…

— Давайте уточним, о каком чипировании идет речь. Если о вживлении чипов в мозг здорового человека, то я категорически против, и, думаю, здесь меня поддержат не 50, а 99 процентов здравомыслящих людей. Если же мы говорим о вживлении чипа под кожу запястья, который будет выполнять роль и паспорта, и банковской карты, и пропуска, то при соответствующем законодательном регулировании я это допускаю, это возможно в самом недалеком будущем. Скорее, дело даже обойдется не вживлением, а наклейкой. Что касается прямого подчинения мозга каким-то внешним источникам команд или искусственному интеллекту, то это очень плохая идея. Я думаю, движение должно быть в обратном направлении: мысль человека должна приводить в движение компьютеры и машины, как это происходит сейчас, но в будущем, надеюсь, это станет возможным напрямую от мозга. Тотальная цифровизация общества этого потребует. Мы над этим сейчас работаем.

Читайте также:  Создан дрон для доставки медицинских материалов

Новый чип может изменить будущее искусственного интеллекта

Не так давно, ясным утром в Палм-Спрингс, штат Калифорния, Вивьен Се вышла на небольшую сцену, чтобы провести, пожалуй, самую нервную презентацию в своей карьере. Тема была известна ей насквозь. Она должна была рассказать аудитории о чипах, которые разрабатывались в ее лаборатории в MIT и которые обещают принести мощный искусственный интеллект на множество устройств с ограниченным электропитанием. Известно, что большая часть вычислительных задач силами искусственного интеллекта сегодня проводился в огромных дата-центрах. Тем не менее, событие — и аудитория — заставили Се задуматься.

Не самый маленький чип, но и потенциал у него намного выше!

Искусственный интеллект на чипе

MARS — место проведения — представляет собой элитную конференцию, попасть на которую можно только по приглашению. Роботы перекатываются (или летают) по роскошному курорту, известные ученые общаются с писателями-фантастами. Очень немногие ученые приглашаются для технических докладов, и эти сессии должны быть и вдохновляющими, и поучительными. Между тем, народу собралось — около сотни известнейших исследователей, директоров и предпринимателей мира. MARS проводит не кто иной как основатель и председатель совета директоров Amazon, Джефф Безос. Он сидел в первом ряду.

«Аудитория, можно так сказать, была довольно высокого уровня», вспоминает Се со смехом.

Выступающие на MARS представили роботов-каратистов, дронов-насекомых и даже оптимистичные чертежи для марсианских колоний. Чипы Се могли показаться относительно скромными; невооруженный глаз не отличил бы их от чипов, которые имеются в любом электронном устройстве. Однако они — возможно — были намного важнее всего остального, что показали на мероприятии.

Новые возможности искусственного интеллекта

Вивьен Се собственной персоной

Новейшие разработки в области чипов — вроде тех, которые разрабатывались в лаборатории Се — могут иметь решающее значение для будущего прогресса искусственного интеллекта (ИИ), включая области тех же дронов и роботов, которые были на MARS. До недавних пор ПО для ИИ полагалось по большей части на графические чипы, но новое оборудование может сделать алгоритмы ИИ более мощными, что откроет новые применения. Новые чипы для ИИ могли бы сделать роботов-кладовщиков более повсеместными или позволить смартфонам создавать фотореалистичный пейзаж с дополненной реальностью.

Чипы Се одновременно и чрезвычайно эффективны, и гибкие в своем дизайне, что важно для области, которая стремительно развивается.

Эти микрочипы предназначены для того, чтобы выжимать больше из алгоритмов «глубокого обучения» ИИ, которые и без того перевернули мир с ног на голову. И в процессе этого они могут вдохновить сами алгоритмы на эволюцию. «Нам нужно новое аппаратное обеспечение, потому что закон Мура замедлился», говорит Се, имея в виду аксиому, введенную соучредителем Intel Гордоном Муром, который предсказал, что число транзисторов на чипе будет удваиваться примерно каждые 18 месяцев.

Сейчас этот закон все сильнее упирается в физические ограничения, связанные с инженерными компонентами в атомных масштабах. И это стимулирует новый интерес к альтернативным архитектурам и подходам к вычислениям.

Высокие ставки, связанные с инвестициями в чипы ИИ следующего поколения и сохранением доминирующего положения Америки в производстве чипов в целом, очевидны для правительства США. Микрочипы Се разрабатываются при поддержке программы DARPA по разработке новых конструкций микрочипов для искусственного интеллекта. И, конечно, эта программа создавалась на фоне стремительного развития Китая в этой же области.

Но инновации в производстве микрочипов стимулировались в основном за счет развития глубокого обучения, очень мощного способа обучения машин выполнению полезных задач. Вместо того, чтобы давать компьютеру набор правил, которым нужно следовать, машина по сути программирует себя сама. Обучающие данные подаются в большую имитируемую искусственную нейронную сеть, которая затем настраивается таким образом, чтобы получить желаемый результат. При достаточной тренировке система глубокого обучения может находить незаметные и абстрактные закономерности в данных. Этот метод применяется для растущего числа практических задач, от распознавания лиц на смартфонах до прогнозирования заболеваний по медицинским снимкам.

Новая гонка технологий чипов

Пока серьезные чипы будущего используются в основнов в незначительных гаджетах, но скоро все изменится.

Глубокое обучение не особо зависит от закона Мура. Нейронные сети выполняют много математических вычислений параллельно, поэтому они гораздо эффективнее работают на специализированных графических чипах для видеоигр, которые производят параллельные вычисления для визуализации трехмерных изображений. Но микрочипы, разработанные специально для вычислений, лежащих в основе глубокого обучения, должны быть еще более мощными.

Читайте также:  В Москве появятся электромобили BMW

Потенциал новых архитектур микросхем для улучшения искусственного интеллекта поднял уровень предпринимательской активности, которого индустрия микросхем не видела десятилетиями.

Крупные технологические компании, которые надеются использовать и коммерциализировать ИИ — включая Google, Microsoft и Amazon — работают над своими собственными чипами глубокого обучения. Многие компании поменьше также разрабатывают новые чипы. «Невозможно уследить за всеми компаниями, которые прыгают в эту гонку за чипы ИИ», говорит Майк Делмер, аналитик микрочипов из Linley Group, аналитической компании. «Я не шучу: мы узнаем по крайней мере об одной каждую неделю».

Реальная возможность состоит не в том, чтобы построить самые мощные чипы глубокого обучения, считает Се. Важна эффективность энергопотребления, поскольку ИИ также нужно работать за пределами крупных дата-центров, полагаясь при этом лишь на энергию, доступную в батарее устройства.

«ИИ будет всюду — и выяснить, как сделать все это энергоэффективным, будет чрезвычайно важно», говорит Навин Рао, вице-президент по продуктам искусственного интеллекта в Intel.

Аппаратное обеспечение Се, к примеру, более эффективно потому, что оно физически уменьшает проблему того, где данные хранить и где анализировать, а также использует умные схемы для повторного использования данных. Перед тем, как присоединиться к MIT, Се впервые применила этот подход для повышения эффективности сжатия видео в Texas Instruments.

В такой быстроразвивающейся области, как глубокое обучение, задача тех, кто работает над чипами для ИИ, состоит в том, чтобы убедиться, что они достаточно гибкие, чтобы их можно было адаптировать под работу с любым приложением. Можно легко спроектировать суперэффективный чип, способный делать только одно, но такой продукт быстро устареет.

Чип Се называется Eyeriss. Разработанный в сотрудничестве с Джоэлем Эмером, научным сотрудником Nvidia и профессором MIT, чип был протестирован с рядом стандартных процессоров, чтобы увидеть, как он обрабатывает ряд различных алгоритмов глубокого обучения. Согласно статье, опубликованной в прошлом году, благодаря совмещению эффективности с гибкостью, новый чип достигает производительности в 10 или даже 1000 раз большей, чем существующее оборудование.

Более простые чипы ИИ уже оказывают существенное влияние. Высококачественные смартфоны уже включают чипы, оптимизированные для запуска алгоритмов глубокого обучения для распознавания изображений и голоса. Более эффективные чипы могли бы позволить этим устройствам обрабатывать более мощный код ИИ с лучшими способностями. Самоуправляемые автомобили нуждаются в мощных компьютерных чипах, поскольку большинство нынешних прототипов полагаются на гору компьютеров.

Рао говорит, что чипы MIT многообещающие, но успех новой аппаратной архитектуры будет определяться многими факторами. Один из наиболее важных факторов, по его словам, это разработка программного обеспечения, которое позволяет программистам запускать на нем код. «Создание чего-то полезного с точки зрения компилятора — это, пожалуй, самое большое препятствие для одобрения», говорит он.

Лаборатори Се также исследует и возможности создания программного обеспечения, которое будет лучше задействовать свойства существующих компьютерных чипов. И эта работа выходит за рамки просто глубокого обучения.

Вместе с Сертаком Караманом из отделения аэронавтики и астронавтики Массачусетского технологического института Се разработала маломощный чип Navion, который невероятно эффективно осуществляет трехмерное картирование и навигацию для крошечного дрона. Navion показывает, что программное обеспечение в области ИИ (глубокое обучение) и аппаратное (чипы) начинают эволюционировать совместно, в симбиозе.

Чипы Се, возможно, не так привлекают внимание, как машущие дроны, но тот факт, что их показали на MARS, говорит о важности ее технологий для будущего ИИ. Возможно, уже на следующей конференции MARS роботы и дроны будут с чем-нибудь новеньким внутри.

Как думаете, когда нас ждет взрывной рост искусственного интеллекта? Давайте обсудим в нашем чате в Телеграме.

Вскоре появятся чипы, обладающие функционалом искусственного интеллекта

Чипы разума: в России создана энергоэффективная нейросеть

Российские ученые нашли способ снизить энергопотребление мобильных устройств (телефонов, планшетов и т.д.), повысить их производительность и избавить от излишнего нагрева. В основе разработки — искусственный нейрон, который будет использовать наиболее простые математические вычисления. Предполагается, что производство процессоров, функционирующих по такой технологии, будет запущено через пять лет. Их проектирование ведется в рамках концепции зеленого искусственного интеллекта, реализация которой позволит снизить вредные выбросы в атмосферу.

Читайте также:  Volvo ввели систему камер видеонаблюдения, оценивающих состояние водителя

Всё сложится

Активное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) приводит к постоянному увеличению мощности процессоров, работа которых требует значительных затрат энергии. Таким образом, прогресс в данной области имеет и отрицательную сторону, заставляя человечество сжигать большее количество углеводородного топлива, с помощью которого в мире вырабатывается львиная доля электричества. В конечном итоге это ведет к загрязнению атмосферы вредными выбросами. Но нельзя не учитывать и того, что активное выделение тепла мощными электронными системами становится серьезным барьером для их дальнейшего совершенствования.

Однако ученые не считают это поводом, чтобы остановить развитие, и стараются найти способы радикального увеличения энергоэффективности нейросетевых технологий. Один из интересных подходов к решению задачи в рамках концепции зеленого искусственного интеллекта недавно предложил коллектив российских ученых из Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН и Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН под руководством к.ф-м.н. Д.П. Николаева и к.т.н. В.В. Арлазарова.

— Упростить анализ информации можно путем замены стандартной модели искусственного нейрона, использующего в процессе обработки информации умножение, морфологическим биполярным нейроном, деятельность которого основана на более простой операции сложения (то есть переходом от классической к тропической алгебре), — рассказал руководитель лаборатории зрительных систем Института проблем передачи информации РАН Дмитрий Николаев. — Использование нейрона данного типа требует меньшего количества транзисторов. Благодаря этому его энергопотребление при выполнении аналогичных задач будет значительно ниже.

Однако, прежде чем внедрить данное решение, ученым необходимо, во-первых, написать оригинальные алгоритмы обучения нейросетей, а во-вторых, создать электронные элементы, оптимизированные под работу с новой системой ИИ.

— Если с первой задачей мы практически справились, то ко второй — созданию специальных процессоров — нам только предстоит приступить. Поэтому тестирование наших нейросетей мы пока будем проводить на стандартной технике, — пояснил Дмитрий Николаев.

По словам ученого, испытания будут завершены через год. Специалисты надеются получить небольшое превосходство над существующими системами ИИ по показателям экономичности и скорости работы.

Выйти из облака

Развить успех технологии должны помочь новые сопроцессоры типа Neural Processing Unit (ИИ-ускорители). По словам экспертов, они только начинают внедряться в мобильные устройства, для того чтобы смартфоны и планшеты могли самостоятельно работать с нейросетями — без задействования облачного сервиса, через который сейчас проходят вычисления.

— Внедрение технологии позволит в разы снизить энергопотребление, которое необходимо выделять на функционирование нейросетей, — считает заведующий отделом анализа изображений ФИЦ «Информатика и управление» РАН, генеральный директор компании Smart Engines Владимир Арлазаров. — В результате это уменьшит экологические риски, связанные с появлением ресурсоемких проектов в области интернета вещей и систем видеоаналитики. Кроме того, перенос нагрузки по работе с нейросетями с облачных сервисов на отдельные устройства позволит увеличить их быстродействие там, где оно критически важно.

По мнению Владимира Арлазарова, главным образом это касается обработки информации об окружающей обстановке систем управления дронами и беспилотными автомобилями. Связано это с тем, что им необходимо принимать быстрые самостоятельные решения при движении на большой скорости.

Предложенная учеными концепция уже нашла поддержку среди профессионалов на международной научной конференции ICMV в Амстердаме. Однако не все эксперты видят в ней экологические перспективы.

— Вряд ли уменьшение энергопотребления компьютеров и мобильных устройств может внести значительный вклад в снижение выбросов в атмосферу на фоне того вреда, которую ей наносят промышленность и автомобили, — отметил профессор кафедры кибернетики НИЯУ МИФИ Алексей Самсонович. — Хотя разработка более энергоэффективных микрочипов должна снизить выделение тепла, которое является одним из главных ограничений для повышения вычислительной мощности устройств. В результате их быстродействие и экономичность могут существенно вырасти.

Также отраслевые специалисты оценили сложность задачи по созданию электронных систем для новой технологии.

— Выжать еще больше производительности из существующих нейросетей действительно тяжело, что делает поиск новых алгоритмов вычислений одной из наиболее актуальных задач, с решением которой нам могут помочь математики, — полагает генеральный директор компании «Нейросети Ашманова» Станислав Ашманов. — Если появится новая математика для нейронных сетей, эффективность которой будет доказана хотя бы в симуляторах чипов, то создать специализированный процессор с этими алгоритмами будет несложно. Разумеется, если речь не идет об использовании каких-то нестандартных или неизученных на данный момент физических принципов.

Читайте также:  В Татарстане можно будет вызвать беспилотное такси

Инновационный вариант процессора (под новый тип нейросетей) ученые планируют создать в кооперации с Научно-исследовательским институтом системных исследований РАН и компанией МЦСТ (разработчик суперкомпьютера «Эльбрус»), которые имеют компетенции в области разработки микроэлектроники. Предполагается, что это произойдет в течение ближайших пяти лет.

ЦИПР 2021: Четыре реальных примера от Intel, как искусственный интеллект экономит деньги и время

Просто добавьте Core i7

Рассказать друзьям:

На конференции ЦИПР 2021 (Цифровая индустрия промышленной России) об искусственном интеллекте (ИИ) говорили везде. На стендах, с трибун, во внутренних чатах. Иногда казалось, что говорящие хотят частым повторением двух слов ускорить проникновение искусственного интеллекта в производственные процессы.

А делать что-то действительно нужно, потому что сегодня лишь 11% производств в России как-то применяют ИИ. Это вдвое меньше, чем в среднем по миру (21%), и в разы меньше, чем в США (64%), ЕС (51%), Японии (51%) и Южной Корее (39%).

Но и это еще полбеды. Дело в том, что Россия «лидирует» среди отрицателей искусственного интеллекта. В странах с развитой промышленностью только 15% предприятий не хочет внедрять ИИ, ссылаясь, главным образом, на нехватку данных для внедрения в отдельных конкретных задачах и кадровый голод. В России же отрицателей целых 46%. Нехватка кадров имеет место, но куда неприятнее невозможность использования ИИ внутри имеющейся инфраструктуры предприятий и банальное отсутствие знаний о том, какая от ИИ вообще польза.

Не будем включать обвинительный тон. Искусственный интеллект – штука действительно многослойная и сложная. В ней очень мало того, что мы связываем с натуральным, органическим мышлением. И очень-очень много искусственного. Компьютер не думает, а сопоставляет данные по определенным моделям. И если сам владелец данных не очень понимает, чего хочет, то искусственный интеллект сам не догадается.

На одной из панельных дискуссий ЦИПР-2021 генеральный директор по разработкам Intel в России Алексей Мяков на ЦИПР 2021 рассказал о четырех абсолютно понятных случаях применения ИИ на производстве, давших заметный эффект.

Улучшить Audi

Завод Audi в немецком Неккарзульме собирает до тысячи автомобилей в сутки. На заводе трудится более 2500 автономных роботов. 900 из них занимаются точечной сваркой. В каждом автомобиле Audi более 5000 сварных швов. И за производственный день роботы делают свыше пяти миллионов таких швов. Для контроля качества использовался надежный, но довольно дорогой и трудный подход. Каждый день одна машина, вышедшая с конвейера, отбиралась случайным образом. Ее отвозили в специальное помещение, разбирали, и 18 инженеров со специальными ультразвуковыми инструментами проверяли каждый шов и каждую точку на нем.

Если в одной машине обнаруживались, скажем так, системные недостатки, то инженеры приступали к выборочному изучению всей партии. Но, в любом случае, выводы делались по одной машине из тысячи. И, по закону подлости, она как раз могла оказаться идеальной, в отличие от остальных 999, выпущенных в течение дня.

Intel вместе с инженерами Audi создала алгоритмы потоковой аналитики с помощью программного обеспечения Intel Industrial Edge Insights. Сопоставляя данные, полученные с контроллеров сварочных агрегатов, с накопленными результатами физически проведенных инспекций, можно сразу заметить неладное. Среди анализируемых данных напряжение на каждой газовой горелке, сила тока, конфигурация сварных швов, тип металла, уровень износа электродов и т.д. Точно зная, какое сочетание факторов ведет к проблемам, можно в будущем его просто исключить. У завода есть планы использовать наработки в других операциях. В частности, в установке заклепок, склеивании элементов и покраске.

На заводе говорят, что внедрение искусственного интеллекта уже позволило сократить затраты на оплату труда по проверке качества сварки практически вдвое. Это ни в коем случае не значит, что инженеры отправились на улицу. При нынешнем голоде на кадры они просто перешли на более интересную работу. Действительно более интересную: поверьте, нет ничего увлекательного в ежедневном обследовании сварочных точек. Ну и здорово, конечно, что теперь не надо ежедневно раскидывать по кусочкам новенькую Audi.

Читайте также:  В Твиттере запущена маркировка фейковых сообщений о коронавирусе
Поднять качество китайских автомобилей

О китайских автомобилях говорят, что с каждым годом они становятся лучше. Рассказ Алексея Мякова раскрыл некоторые причины роста качества.

На одном из крупных заводов в Поднебесной, выпускающем автомобильные двигатели, при литье деталей наблюдались повторяющиеся дефекты. Их, конечно, отлавливали наблюдательные сотрудники. Но, к сожалению, при существующих объемах производства глаз замыливался даже у самых внимательных.

На заводе был внедрен высокочувствительный алгоритм компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта. По трем из четырех дефектов удалось добиться 100-процентного обнаружения. Четвертый компьютерный глаз засекал в 99.6% случаев, но при постановке задачи оговаривалось, что хорош любой результат от 98%.

Не менее важно, что удалось полностью исключить ложное выявление дефектов. Завод был бы доволен, если этот показатель оказался ниже 5%, но его удалось довести до 0. И теперь для монотонного контроля качества литых деталей требуется меньше людей.

Похожее решение было внедрено на другом китайском заводе, производящем автомобильные шины. Там скорость проверки одного экземпляра удалось увеличить в 10 раз при точности выявления дефектов 99.9%. Интересно, что система контроля качества работает не на каком-то мегасервере, а на вполне обычном промышленном компьютере с процессором Intel Core i7 внутри.

Ткач с искусственным интеллектом

Вряд ли я удивлю вас информацией о том, что процесс изготовления тканей давно автоматизирован. Полотна ткут машины, причем с неимоверной скоростью. Людям остается только присматривать, чтобы все шло гладко.

Но в автоматизации и скорости есть слабое место. Процесс ткачества – многопереходный, и на каждом этапе может быть заложена «основа» для будущего брака. Если вдруг нитка «заблудилась» и на ткани пошел дефект, это обнаруживается десятки и сотни метров спустя. Особенно трудно бывает заметить дефекты на ткани со сложным рисунком. Иногда в ходе отбраковки, являющейся неотъемлемой частью ткачества, вся партия идет под уценку, а то и вовсе на выброс.

Решение Intel с использованием компьютерного зрения позволило на одной из фабрик отслеживать дефекты в реальном времени. Ставилась задача достичь 80-процентного обнаружения, на практике этот показатель равен 97%. Живой человек просто физически не может достичь таких показателей. Да и жалко его.

Тысяча джинсов в минуту

Алексей Мяков рассказал еще об одной неочевидной, на первый взгляд, проблеме. На фабриках, производящих одежду, есть проблема с ее учетом. Нет, дело не в том, что сотрудники норовят унести сшитое домой. Просто у каждого наименования есть несколько размеров, плюс разные оттенки ткани, пуговицы, нашивки и т.д. и т.п. На сортировке и упаковке, конечно, стараются исключить несоответствия. Однако очень часто клиент обнаруживает при выкладке в магазине мужские джинсы среди женских, не те размеры и не совпадающие цвета комплектов.

Компьютерное зрение, натренированное на огромном количестве образцов, позволило отличать модели одежды с точностью 90%. При не идеальном освещении, в полусвернутом виде, в неудачном ракурсе – все это стало не очень важным. То есть 9 из 10 ошибок исправляются автоматически. На долю живых контроллеров остается выявление 10% пересортицы, что существенно снижает нагрузку. Заодно умная система ведет учет произведенной одежды, и на складе готовой продукции почувствовали себя увереннее.

И да, с этим тоже справляется компьютер с Core i7 с развернутым ПО Intel Industrial Edge Insights.

Итого

В свое время, когда на заводы стали приходить станки и машины, рабочие встречали их без энтузиазма. Действительно, тех, кто привык к монотонному низкоквалифицированному труду, машины лишали рабочих мест.

При нынешнем кадровом голоде такой сценарий вряд ли возможен. Число желающих делать скучное задешево падает год от года. От большинства повторяющихся механических действий человека уже почти избавили. Теперь приходит время избавления от скучной как бы интеллектуальной работы. Искусственный интеллект не выгорает и не унывает. Он готов взять на себя ответственные участки, где много ответственности, но нет места озарениям.

Читайте также:  В России появились мощные вертикальные пылесосы Jimmy со съемной перезаряжаемой батареей

Подумает за хозяина

Ученые калифорнийского университета создали устройство, которое может самостоятельно обучаться и придумывать различные модели поведения, а в будущем станет основой по-настоящему мыслящих машин. При этом существующие на сегодняшний день умные системы становятся более доступными и все чаще используются не только в бизнесе и государственном управлении, но и в технических решениях для простых пользователей.

Умный взгляд

Большинство обладателей смартфонов уже знакомы с искусственным интеллектом, ведь в их гаджетах он контролирует некоторые важные процессы. Один из них – режим фото- и видеосъемки. Смартфон с помощью специальной подсистемы понимает, какие объекты расположены перед объективом и насколько они удалены, а также определяет время суток и степень освещенности. Если владелец гаджета перевел программу камеры в режим “Авто”, то искусственный интеллект сделает снимок за него, подобрав оптимальные технические условия: выберет наиболее подходящий объектив (при наличии нескольких), диафрагму выставит такую, чтобы кадр был не пересвечен или затемнен, включит режим HDR, который из нескольких фотографий соберет один улучшенный снимок.

– Искусственный интеллект – дорогое удовольствие, ведь ему требуются мозги из дополнительных чипов, – пояснил продавец-консультант одной из сетей бытовой техники и электроники Николай Косолапов. – Раньше производители пытались решить вопрос только на уровне программ, но такие устройства получались “задумчивыми”. Поэтому под интеллектуальные задачи начали создавать дополнительные аппаратные блоки. Сегодня большинство смартфонов ими обладают, но наиболее комфортно искусственный интеллект работает на самых быстрых и, как правило, самых дорогих моделях.

Особенно важна производительность, когда задача перед устройством ставится сложная. Так, например, во второй половине прошлого года компания Dahua Technology выпустила камеры наблюдения с модулем искусственного интеллекта на борту. Мощный чип позволяет им не только захватывать лица людей, но и быстро определять детали, например пол человека, его возраст и даже настроение. По мнению экспертов сферы IT, такие решения уже скоро станут применяться не только в специализированной технике, которая призвана обеспечить безопасность предприятий и государственных организаций, но и в быту.

Заботливый парень

В современных смартфонах искусственный интеллект берет на себя функции хранителя и консультанта. В частности, он анализирует, как пользователь работает со своим гаджетом: какие приложения запускает чаще, какие настройки больше предпочитает и где в момент использования той или иной программы он находится. В дальнейшем вся эта информация сопоставляется и анализируется. Итогом этой работы становятся рекомендации, которые позволяют увеличить время работы устройства, а также очистить его от вредных или бесполезных приложений. Искусственный интеллект позволяет улучшить одну из основных функций смартфона – передачу голоса своего хозяина. Прислушиваясь к разговорам, он выделяет голос на фоне посторонних звуков и усиливает его, а ненужные шумы, наоборот, приглушает.

Важным отличием искусственного интеллекта от его более ранних предшественников, которые также были призваны облегчить жизнь людей, является тот факт, что эти программы способны к самообучению без участия разработчика. Умный переводчик от Google в вашем смартфоне использует самообучающиеся системы для 41 языка, включая русский. Алгоритмы позволяют значительно повысить качество перевода текстов определенного рода. Так, если перевод требуется медику или работнику финансовой сферы, то со временем помощник обрастет необходимой лексикой и сможет переводить речь своего хозяина более точно.

Не человек, а улыбнется

Технологии искусственного интеллекта постоянно совершенствуются. Так, в Пермском классическом университете (ПГНИУ) команда математиков и психологов создала модель принятия роботом альтернативных решений на основе эмоциональной памяти.

– Зачем искусственному интеллекту эмоции? – говорит декан механико-математического факультета ПГНИУ, кандидат технических наук Андрей Кузнецов. – Человеку приятней общаться не с бездушной машиной, а с себе подобным существом.

По словам ученого, для моделирования поведения искусственного интеллекта использовались исследования психологов о том, какие функции у человека выполняют эмоции и как влияют на его память. Завершенная разработка может применяться при проектировании персональных роботов, а также новых голосовых помощников на мобильных устройствах, способных вести со своим хозяином осмысленный диалог.

ИИ Google DeepMind поможет диагностировать офтальмологические болезни

Нейросеть, разработанная подразделением Google DeepMind, выполняет сканирование сетчатки методом оптической когерентной томографии, выявляя 50 видов заболеваний глаз, включая дегенерацию области наибольшей остроты зрения – желтого пятна.

Оптическая когерентная томография (ОКТ) — метод неинвазивного исследования тонких слоев кожи и слизистых оболочек, глазных и зубных тканей человека.

Новая веха в лечении заболеваний глаз

Искусственный интеллект, разработанный совместно с британской больницей Moorfields Eye, DeepMind представила 13 августа. Для того, чтобы поставить диагноз, система изучает трехмерный снимок сетчатки, сделанный с помощью томографа. По этим снимкам ставят диагнозы врачи, но нейросеть делает это всего за несколько секунд. Искусственный интеллект обучали по снимкам 7,5 тысяч пациентов.

Читайте также:  Volvo ввели систему камер видеонаблюдения, оценивающих состояние водителя

Рекомендации, которые система составляет по диагностированному заболеванию, по уровню эффективности не только достигают, но и превосходят рекомендации специалистов. Эксперты подчеркивают, что это только предварительные результаты исследования, но они показывают как технология может справиться с широким кругом проблем из клинической практики. В долгосрочной перспективе врачи смогут быстрее определять приоритетность пациентов, нуждающихся в срочном лечении.

Оптимизированный процесс

Офтальмологи используют оптическую когерентную томографию (ОКТ) для диагностики состояния глаз. Трехмерные изображения предоставляют подробную карту задней части глаза, но их трудно читать и они требуют экспертного анализа для интерпретации. Диагностика отнимает у врачей много времени: если у пациента возникнет тяжелая проблема, такая как кровотечение в задней части глаза, эти задержки могут стоить ему зрения.

Презентованный DeepMind искусственный интеллект призван решить эту проблему. Нейросеть отсортирует пациентов по типу заболеваний, резко сократив время между сканированием и лечением.

Адаптируемая технология

В ходе изучения технологии врачи столкнулись с проблемой «черного ящика».

Черный ящик — термин, используемый для обозначения системы, внутреннее устройство и механизм работы которой очень сложны, неизвестны или не важны в рамках данной задачи.

Многим сложно понять, почему и как искусственный интеллект делает конкретные выводы. Это проблема для клиницистов и пациентов, которые должны понимать рассуждения машины, а не только ее результаты. Разработка DeepMind и Moorfields Eye использует новый подход к решению проблемы. Она сочетает две разные нейронные сети: сеть сегментации и сеть классификации.

Сеть сегментации анализирует результаты томографии, составляя карту типов ткани глаза и особенностей болезни, которые она видит, например: кровоизлияния, поражения, нерегулярная жидкость или другие симптомы заболевания глаз. Эта карта позволяет получить представление о «мышлении» системы. Сеть классификации анализирует эту карту, чтобы представить клиницистам диагнозы и рекомендацию для направления. Искусственный интеллект выражает рекомендацию в виде процента, позволяя клиницистам оценивать уверенность системы в ее анализе.

Эта функциональность критически важна, поскольку профессионалы в области глаз будут играть ключевую роль в определении типа ухода и лечения, которое получает пациент. Возможность тщательно изучать рекомендации по технологиям – это ключ к тому, чтобы нейросеть использовалась на практике.

Система диагностики может быть адаптирована к любым видам сканеров ОКТ для использования в больницах, даже когда томографические аппараты обновляются с течением времени.

Следующие шаги

Несмотря на успех, до использования на практике разработке еще далеко: ей только предстоит превратиться в продукт и подвергнуться строгим клиническим испытаниям.

Если технологию сертифицируют для общего использования, клиницисты Moorfields смогут бесплатно использовать ее в течение начального пятилетнего периода. Клиники Moorfields также смогут использовать подготовленную AI-модель DeepMind для будущих некоммерческих исследований.

Профессор Пэн Тэй Хоу, директор Центра биомедицинских исследований NIHR сказал: «Я не сомневаюсь, что ИИ играет жизненно важную роль в будущем здравоохранения, особенно когда речь идет о подготовке и оказании помощи медицинским работникам, пациенты получают жизненно важное лечение раньше, чем это было возможно ранее».

Мы уже рассматривали перспективы развития искусственного интеллекта на примере другой разработки Google DeepMind. Когда искусственный интеллект AlphaZero сыграл 100 партий с шахматным движком Stockfish, сильнейшая шахматная программа на тот момент. В итоге искусственный интеллект Google одержал победу в 28 партиях, 72 партии закончились ничьей. Stockfish не победила ни разу.

Ссылка на основную публикацию