Simularea artificială a creierului

Emularea întregului creier

O abordare populară discutată pentru realizarea unei acțiuni inteligente generale este emularea întregului creier. Un model de creier de nivel scăzut este construit prin scanarea și cartografierea unui creier biologic în detaliu și copierea stării acestuia într-un sistem computerizat sau alt dispozitiv de calcul. Calculatorul rulează un model de simulare atât de fidel față de original încât se va comporta în esență în același mod ca și creierul original sau, pentru toate scopurile practice, va fi de nedistins. Emularea creierului întreg este discutată în neuroștiința computațională și neuroinformatică, în contextul simulării creierului în scopuri de cercetare medicală. Este discutat în cercetarea inteligenței artificiale ca o abordare a IA puternică. Tehnologiile de neuroimagini care ar putea oferi înțelegerea detaliată necesară se îmbunătățesc rapid, iar futuristul Ray Kurzweil în cartea The Singularity Is Near prezice că o hartă de calitate suficientă va deveni disponibilă la o scală de timp similară cu puterea de calcul necesară.

Estimări timpurii

(Estimări ale puterii de procesare necesare pentru a emula un creier uman la diferite niveluri (de la Ray Kurzweil, Anders Sandberg și Nick Bostrom), împreună cu cel mai rapid supercomputer din TOP500 mapat pe an. Rețineți scara logaritmică și linia de tendință exponențială, care presupune capacitatea de calcul că se dublează la fiecare 1,1 ani. Kurzweil consideră că încărcarea minții va fi posibilă la simularea neuronală, în timp ce raportul Sandberg, Bostrom este mai puțin sigur despre unde apare conștiința.)

Pentru simularea creierului la nivel scăzut, ar fi necesar un computer extrem de puternic. Creierul uman are un număr mare de sinapse. Fiecare dintre cei 10¹¹ (o sută de miliarde) neuroni are în medie 7.000 de conexiuni sinaptice (sinapse) cu alți neuroni. S-a estimat că creierul unui copil de trei ani are aproximativ 10¹⁵ sinapse (1 cvadrilion). Acest număr scade odată cu vârsta, stabilizându-se până la maturitate. Estimările variază pentru un adult, variind de la 10¹⁴ la 5×10¹⁴ sinapse (100 până la 500 de trilioane). O estimare a puterii de procesare a creierului, bazată pe un model simplu de comutare pentru activitatea neuronului, este de aproximativ 10¹⁴ (100 de trilioane) de actualizări sinaptice pe secundă (SUPS).

În 1997, Kurzweil a analizat diferite estimări pentru hardware-ul necesar pentru a egala creierul uman și a adoptat o cifră de 10¹⁶ calcule pe secundă (cps). (Pentru comparație, dacă un „calcul” era echivalent cu o „operație de virgula mobilă” – o măsură folosită pentru a evalua supercalculatoarele actuale – atunci 10¹⁶ „calculări” ar fi echivalent cu 10 petaFLOPS, realizate în 2011, în timp ce 10¹⁸ a fost atins în 2022.) El a folosit această cifră pentru a prezice hardware-ul necesar va fi disponibil cândva între 2015 și 2025, dacă creșterea exponențială a puterii computerului la momentul scrierii a continuat.

Modelarea neuronilor mai detaliat

Modelul de neuroni artificiali asumat de Kurzweil și utilizat în multe implementări actuale de rețele neuronale artificiale este simplu în comparație cu neuronii biologici. O simulare a creierului ar trebui probabil să surprindă comportamentul celular detaliat al neuronilor biologici, înțeles în prezent doar în cele mai generale linii. Costul general introdus prin modelarea completă a detaliilor biologice, chimice și fizice ale comportamentului neuronal (în special la scară moleculară) ar necesita puteri de calcul cu câteva ordine de mărime mai mari decât estimarea lui Kurzweil. În plus, estimările nu țin cont de celulele gliale, despre care se știe că joacă un rol în procesele cognitive.

Cercetări curente

Există unele proiecte de cercetare care investighează simularea creierului folosind modele neuronale mai sofisticate, implementate pe arhitecturi de calcul convenționale. Proiectul Artificial Intelligence System a implementat simulări non-real ale unui „creier” (cu 10¹¹ neuroni) în 2005. A fost nevoie de 50 de zile pe un grup de 27 de procesoare pentru a simula 1 secundă a unui model. Proiectul Blue Brain a folosit una dintre cele mai rapide arhitecturi de supercomputer din lume, platforma IBM Blue Gene, pentru a crea o simulare în timp real a unei singure coloane neocorticale de șobolan, constând din aproximativ 10.000 de neuroni și 10⁸ sinapse în 2006. Un obiectiv pe termen mai lung este de a construi o simulare detaliată, funcțională, a proceselor fiziologice din creierul uman: „Nu este imposibil să construim un creier uman și o putem face în 10 ani”, Henry Markram, directorul Blue Brain. Proiect spus în 2009 la conferința TED de la Oxford. Au existat, de asemenea, afirmații controversate că au simulat un creier de pisică.  Interfețele neuro-siliciu au fost propuse ca o strategie alternativă de implementare care se poate scala mai bine.

Hans Moravec a abordat argumentele de mai sus („creierele sunt mai complicate”, „neuronii trebuie modelați mai detaliat”) în lucrarea sa din 1997 „Când se va potrivi hardware-ul computerului cu creierul uman?”. El a măsurat capacitatea software-ului existent de a simula funcționalitatea țesutului neural, în special a retinei. Rezultatele sale nu depind de numărul de celule gliale, nici de ce tipuri de neuroni de procesare efectuează și unde.

Complexitatea actuală a modelării neuronilor biologici a fost explorată în proiectul OpenWorm care a avut ca scop simularea completă a unui vierme care are doar 302 neuroni în rețeaua sa neuronală (dintre aproximativ 1000 de celule în total). Rețeaua neuronală a animalului a fost bine documentată înainte de începerea proiectului. Cu toate acestea, deși sarcina părea simplă la început, modelele bazate pe o rețea neuronală generică nu au funcționat. În prezent, eforturile sunt concentrate pe emularea precisă a neuronilor biologici (parțial la nivel molecular), dar rezultatul nu poate fi numit încă un succes total.

Critici ale abordărilor bazate pe simulare

O critică fundamentală a abordării creierului simulat derivă din cunoașterea întruchipată, în care întruchiparea umană este considerată un aspect esențial al inteligenței umane. Mulți cercetători cred că acea întruchipare este necesară pentru a fundamenta sensul. Dacă această viziune este corectă, orice model de creier complet funcțional va trebui să cuprindă mai mult decât neuronii (adică un corp robotic). Goertzel propune întruchipare virtuală (ca în Second Life), dar nu se știe încă dacă aceasta ar fi suficientă.

Calculatoarele desktop care folosesc microprocesoare capabile să depășească 10⁹ cps (unitatea non-standard „calculări pe secundă” a lui Kurzweil, vezi mai sus) sunt disponibile din 2005. Conform estimărilor puterii creierului utilizate de Kurzweil (și Moravec), acest computer ar trebui să fie capabil de susținere a unei simulări a creierului de albine, dar, în ciuda unui anumit interes, nu există o astfel de simulare. Există mai multe motive pentru aceasta:

1. Modelul neuronului pare a fi suprasimplificat.
2. Există o înțelegere insuficientă a proceselor cognitive superioare pentru a stabili cu exactitate cu ce se corelează activitatea neuronală a creierului (observată folosind tehnici precum imagistica prin rezonanță magnetică funcțională).
3. Chiar dacă înțelegerea noastră a cunoașterii progresează suficient, programele de simulare timpurii sunt probabil să fie foarte ineficiente și, prin urmare, vor avea nevoie de mult mai mult hardware.
4. Creierul unui organism, deși este critic, poate să nu fie o limită adecvată pentru un model cognitiv. Pentru a simula un creier de albine, poate fi necesar să se simuleze corpul și mediul. Teza Extended Mind formalizează conceptul filozofic, iar cercetările asupra cefalopodelor au demonstrat exemple clare de sistem descentralizat.

În plus, amploarea creierului uman nu este în prezent bine controlată. O estimare pune creierul uman la aproximativ 100 de miliarde de neuroni și 100 de trilioane de sinapse. O altă estimare este de 86 de miliarde de neuroni, dintre care 16,3 miliarde sunt în cortexul cerebral și 69 de miliarde în cerebel. Sinapsele celulelor gliale sunt în prezent necuantificate, dar se știe că sunt extrem de numeroase.

(Include texte traduse și adaptate din Wikipedia de Nicolae Sfetcu)