Искусственные синапсы

Человеческая нервная система содержит порядка 100 миллиардов нейронов, которые соединены разветвленными отростками — аксонами и дендритами. Электрический сигнал входит в нейрон по дендритам, а по аксонам передается следующим нейронам. Мостик для передачи нейронного импульса между аксоном одного нейрона и дендритом другого называют синапсом. Он важная составляющая нервной системы, которая отвечает за обучение.

Ученые разрабатывают искусственные синапсы, чтобы создать системы биоподобной обработки информации, которые решат сложные задачи, связанные с распознаванием, предсказанием, моделированием индивидуального и группового поведения. Дальнейшее развитие этих технологий может привести к реализации электронных устройств, которые избавят людей от атрофии, потери чувствительности и разрывов нервной ткани.

Мозг и компьютер

В компьютере процессор и память — два разных устройства, которые не влияют друг на друга. Когда информация записывается, заполняются ячейки памяти и ничего более. Доступ к памяти открыт, ее легко стереть или восстановить, но эти действия не влияют на свойства процессора. В мозгу ситуация другая: одни и те же элементы как хранят, так и обрабатывают информацию. Важнейшую роль при этом играют синапсы. Запоминая информацию, мы не только заполняем ячейки памяти, но и изменяем конфигурацию и связи между элементами нашего процессора. Это первое фундаментальное отличие архитектуры человеческого мозга от компьютера.

Второе фундаментальное отличие заключается в том, что любой компьютер с одним ядром выполняет операции последовательно, одну за другой. В мозгу информация обрабатывается параллельно, поэтому с распознаванием и предсказанием мозг справляется легче компьютера.

Правило Хебба — изменение синаптических связей

В 1949 году физиолог и нейропсихолог Дональд Хебб сформулировал правило синаптического обучения, которое долгое время было основной парадигмой в этой области. Если два нейрона соединены между собой, то сила синаптической связи увеличивается по мере синхронизации между активностью первого и второго нейрона. Если мы применим правило для электронных сетей, можно рассмотреть два нелинейных пороговых элемента и проводник между ними. Проводник должен увеличивать проводимость по мере того, как часто или долго он используется для передачи сигнала от одного нелинейного элемента к другому. Современная интерпретация правила Хебба называется STDP (spike-timing-dependent plasticity) — биологический процесс, который регулирует синхронизацию активности нейронов и самопроизвольно устанавливает причинно-следственные закономерности.

STDP описывает возможность обучения без учителя. Спайк — форма нервного сигнала — на втором нейроне должен быть позже, чем на первом, а сила синапса увеличивается в зависимости от временного интервала между спайком первого и второго. Если это время порядка миллисекунды, то спайк на первом нейроне будет причиной, а спайк на втором — следствием. Чем чаще это повторяется с меньшей временной задержкой, тем больше укрепляется причинно-следственная связь двух событий. Если, наоборот, на постсинаптическом нейроне спайк возникает раньше, чем на пресинаптическом нейроне, то эта связь подавляется.

Перцептрон: искусственные нейронные сети

На заре вычислительных технологий люди занимались компьютерами, чтобы лучше понять устройство нервной системы и мозга. В конце 1940-х годов Фрэнк Розенблатт, американский психолог, предложил систему, которую назвал перцептроном. Это искусственная нейронная сеть из одного или нескольких слоев, в которой узлы — пороговые элементы — играют роль нейронов, и каждый узел предыдущего слоя связан с узлом последующего благодаря соединению, позволяющему изменять весовую функцию передачи сигнала. Изначально у связей внутри системы произвольные величины. Однако если выбран критерий для классификации объектов, то систему можно обучить, прилагая внешние стимулы.

Синаптическое обучение

Механическое касание губ улитка воспринимает как нейтральный, если не сказать отрицательный стимул. Однако если касаться губ улитки сахаром, то она ассоциирует нейтральный сигнал прикосновения с присутствием пищи. Моллюск открывает рот и запускает пищеварительный процесс. Если это повторяется несколько раз, улитка реагирует аналогичным образом, даже если касание происходит без сахара. Данная работа представляет интерес, так как в ней была реализована не только функция обучения, но и архитектура нервной системы, отвечающая за такое обучение. Наши партнеры из Университета Варвик в Англии, используя систему имплантированных микроэлектродов, восстановили модель и архитектуру участка нервной системы, отвечающего за такое обучение. С помощью мемристорных устройств мы воспроизвели функции обучения и максимально приблизились к архитектуре мозга настоящего животного.

Мир органических соединений обладает уникальной возможностью — самоорганизацией. Оказалось, что свойства системы зависят от метода обучения: изменяя алгоритмы, можно добиться детского или взрослого обучения.

В мозге новорожденного ребенка 1016 нервных соединений. В процессе формирования личности одни усиливаются, а другие подавляются, в результате формируется индивидуальность. Причем на раннем этапе (детское обучение) образуются устойчивые связи, которые практически не меняются всю жизнь. Взрослое обучение, напротив, отвечает за формирование короткодействующих связей, которые определяются изменяющейся входной информацией.

При этом нужно заметить, что важную роль играет и генетический фактор. Чем ближе архитектура наведенных во время детского обучения связей к генетической предрасположенности, тем они сильнее и долговечнее. Изменяя алгоритм обучения, можно перейти от детского обучения к взрослому, которое усиливается или ослабляется в зависимости от ситуации, в которой человек находится.

Будущее искусственных синапсов

В мозгу человека 1016 синапсов: у него сложная структура, поэтому мы еще не скоро ее повторим. Но если исследования со спинным мозгом будут успешны, то, надеемся, через пять лет наши приборы и системы помогут людям восстанавливать чувствительность, моторику и возможность ходить, даже если поражения врожденные.