Ученые из Московского физико-технического института (МФТИ) нашли способ научить компьютеры мыслить "по-человечески" и обрабатывать информацию не в последовательном, а в параллельном режиме, сообщает "Вечерняя Москва". Ученым МФТИ удалось создать "электронные синапсы" – устройства, которые помогут компьютерам работать на принципах биологических нейронных сетей. В головном мозге синапс – это место контактов между нейронами и получающей сигнал клеткой. Каждый нейрон может иметь тысячи синапсов, то есть связываться с огромным числом других нейронов. Это и позволяет человеческому мозгу обрабатывать информацию в параллельном режиме, а не в последовательном, как современные компьютеры. По словам старшего научного сотрудника Лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ Юрия Матвеева, ученые во всем мире уже давно бьются над созданием искусственного интеллекта. Но для того, чтобы создать что-то похожее на человеческий мозг, понадобится процессор размером с несколько футбольных полей. "Все дело в том, что мозг адаптивен. И если "железо" запрограммировано раз и навсегда на какую-то функцию, то наш мозг постоянно подстраивается под каждую задачу. И эту вариативность обеспечивают как раз синапсы", – отметил Матвеев.
В 2008 году выпускник МФТИ Дмитрий Струков создал структуру "мемристор", характеристики которого напоминают синапс. Это открытие вызвало всплеск интереса к созданию искусственного интеллекта, и ученые во всем мире начали экспериментировать с различными материалами. В московском институте остановились на сверхтонких пленках оксида гафния, где под действием электрического поля образуются и перемещаются вакансии атомов кислорода. Именно они отвечают за изменение проводимости. На базе этой технологии московские ученые создали аналоговые мемристоры, которые воспроизводят механизмы работы реальных биологических синапсов. Например, долговременное усиление или ослабление связи между нейронами. Аналоговые мемристоры способны выполнять и более сложную задачу – так называемую временную пластичность, то есть зависимость величины связи между двумя нейронами от разницы времени их "срабатывания". "Считается, что именно этот механизм отвечает за ассоциативное обучение – способность мозга находить связи между разными событиями. При этом в нашей работе мы специально использовали электрические сигналы, по форме воспроизводящие сигналы в живых нейронах, и полученные зависимости оказались очень похожими на те, которые получаются при исследовании живых синапсов", – пояснил Юрий Матвеев. При этом он отметил, что о создании целого мозга пока и речи нет. Специалисты рассчитывают на проектирование лишь небольшой искусственной нейронной сети, которая усилит функционал процессора.
