Текст книги "Юный техник, 2001 № 12"

Автор книги: Юный техник Журнал

сообщить о нарушении

Текущая страница: 3 (всего у книги 6 страниц)

Нейрокомпьютика

С годами мозг мыслителя искусный

Мыслителя искусственно создаст

И.-В. Гете

Существует целый класс задач, которые современным компьютерам «не по зубам» или решаются на них крайне нерационально. Ведь чтобы компьютер смог что-то сделать, ему необходимо задать последовательность действий. А сделать это может только человек. Конечно, компьютер может помочь ему в составлении программы, избавив от некоторых рутинных операций, но в конечном итоге он играет роль лишь «большого калькулятора».

Собственно говоря, нынешний компьютер – это дальний родственник механических вычислительных машин. Создателем первой такой машины, напомним, был профессор Тюбингенского университета В.Шикард, который начал эту работу по совету Иоганна Кеплера. В письме Кеплеру от 20 сентября 1623 года Шикард сообщил ему, что машину построил: работала она при помощи шестерен и бумажных лент, выполняя четыре действия арифметики.

В середине XIX века математики Чарлз Беббидж и Ада Лавлейс (дочь Джорджа Байрона) разработали проект механической программируемой машины. Лавлейс, которую можно считать самым первым программистом, указывала, что такая машина может работать не только с числами, но и выполнять другие операции, если их можно выразить манипуляциями с числами, например, сочинять музыку. К сожалению, построить машину Беббиджа не удалось, но в принципе она могла бы делать почти все то, что делают современные компьютеры.

Вероятно, не случайно еще Кеплеру принадлежит призыв к созданию вычислительной машины. Его работы в области движения небесных тел подняли механику до крайне высокого уровня. Начинало казаться, что она полностью описывает окружающий мир. Это дало основание Лапласу (1749–1827) высказать любопытную идею: некий «всеобъемлющий ум», знающий уравнения движения всех атомов Вселенной, мог бы, решая их, предсказать все будущие события, всю историю мира до последней мелочи, до шага и вздоха каждого человека!

Исходя из такого понимания устройства мира, и работали Беббидж и Лавлейс. По-видимому, они ждали от вычислительной машины очень многого… Однако окружающий мир оказался значительно сложнее. Его нельзя описать раз и навсегда заданными уравнениями. Многие явления и процессы, например, происходящие в микромире, не имеют четкой внутренней логики и не поддаются формальному описанию.

Вот, например, задача распознавания символов.

Пусть у вас есть лист с напечатанным на нем текстом и вы хотели бы перенести этот текст в компьютер, чтобы затем редактировать его. Как автоматизировать эту работу? Воспользоваться сканером? Как бы не так: полученное с его помощью оцифрованное изображение текста – это еще не сам текст. Это пока только картинка. Если же мы захотим загрузить этот текст в текстовый редактор, то сначала нужно, чтобы компьютер «опознал» каждый изображенный символ и сопоставил с ему соответствующим кодом.

Проблема же в том, что сложно четко и однозначно «объяснить» компьютеру, чем похожи и чем отличаются распознаваемые объекты. Например, буква «А» может быть напечатана разными шрифтами или небрежно написана от руки, качество печати принтера или 8 типографии может быть не очень высоким. Сами мы прекрасно опознаем эти изображения. Но объяснить, как это происходит, мы не в состоянии.

Бэббидж – профессор Люкасовской кафедры Кембриджского университета (1829).

Ада Августа Лавлейс.

Впрочем, задача распознавания гораздо шире, чем умение читать. Детали, проезжающие на конвейере перед телекамерой, среди которых надо обнаружить бракованные; полустертые отпечатки пальцев, обнаруженные следователем на месте преступления, голос преступника в записи телефонного разговора – это тоже образы. Остается прежней и суть задачи: умение правильно определять, в какому классу из числа уже известных относится тот или иной образ.

Аналогичны по своей неформализуемости и задачи предсказания будущего на основе прошлого опыта. Причем они вовсе не сводятся к гаданиям на картах или на кофейной гуще: ведь прогноз погоды или состояние экономики – это тоже предсказание будущего… Как же решать подобные задачи?

В конце 50-х годов XX века американский ученый Ф.Розенблат создал перцептрон – устройство для распознавания образов. В его основе было заложено подражание живой природе – это была простейшая модель глаза. У первого такого перцептрона «сетчатка глаза» состояла из ста фотоэлементов – аналогов зрительных клеток. К ним были подключены «нейроны» – усилители с изменяемыми коэффициентами усиления на входах. Причем входы каждого «нейрона» соединялись с фотоэлементами случайным образом, в том числе несколько фотоэлементов могли быть подключены к одному усилителю или же, наоборот, один фотоэлемент подключался к нескольким усилителям. Да и все изначальные коэффициенты усиления выбирались совершенно случайно. Каждый «нейрон» в устройстве Розенблата суммировал поданные на него сигналы с учетом их усиления, а затем полученные результаты суммировались и сравнивались с некоторым пороговым значением. Если их общая сумма превышала порог, то на выходе перцептрона появлялся сигнал «1», иначе же – сигнал «0».

Само по себе такое устройство, конечно же, еще ничего не умело – ведь по сути у него не было даже какой-то схемы, а только полный хаос. Перцептрон нужно было обучить выполнению поставленной задачи. Вот перед нами только что изготовленный перцептрон. Будем показывать ему букву «а» в различных начертаниях. Если на выходе появится единица, значит, перцептрон «угадал» правильный ответ. Если же нет, то уменьшаем коэффициенты усиления для тех «нейронов», которые активнее всего участвовали в формировании неверного ответа. А затем повторим процедуру снова и снова – до тех пор, пока перцептрон не станет надежно опознавать букву «а». Если же немного усложнить схему, то можно сделать и перцептрон, различающий разные буквы, тогда его требуется обучать не только правильно опознавать каждую букву, но и отличать их друг от друга.

И в этом главное отличие перцептрона от «классического» компьютера. Во-первых, мы изначально не закладываем в перцептрон никаких алгоритмов распознавания – ни в виде программы, ни схемотехнически; более того, мы даже можем не знать этого алгоритма. Наоборот, делая схему хаотичной, мы стараемся не закладывать в него изначально вообще никакой предварительной информации! А во-вторых, перцептрон необходимо долго «обучать» решению интересующей нас задачи на примерах-образцах. Только в отличие от школьника уже обученный перцептрон можно потом «растиражировать» в нужном количестве экземпляров. И чем дольше и тщательнее проводится «обучение», тем меньше ошибок допускать перцептров дальнейшей работе. Фактически алгоритм решения задачи рождается в процессе «обучения»!

Но, как оказалось, напрасно!

Заманчивая возможность создать «искусственный мозг», работающий по тем же принципам, что и человеческий, заставила ученых обратить пристальное внимание на изучение его «элементарных ячеек» – нейронов и попытаться создать их электронные аналоги. И выяснилось, что нейроны работают примерно по тем же принципам, что и перцептрон: они тоже суммируют поступающие на их «входы» – синапсы – электрические сигналы с учетом коэффициентов усиления каждого из них, причем эти коэффициенты могут быть и положительными, и отрицательными (то есть сложение превращается в вычитание), и могут меняться.

Такие нейроподобные схемы – нейрокомпьютеры – это своего рода перцептроны нового поколения, причем они могут быть реализованы не только в виде электронных схем, но и в виде программ для персонального компьютера. Причем в отличие от перцептрона в нейрокомпьютерах сигнал с выхода устройства может быть запомнен или пропущен через линию задержки и снова подан на его вход, так что нейрокомпьютер может при решении поставленной задачи учитывать предыдущие результаты.

Первое такое устройство было изготовлено в 1991 году в СССР в виде нескольких экспериментальных экземпляров.

Поставленная ему задача требовала «упаковать» одночасовой кинофильм в шестиминутную видеозапись, то есть сжать информацию в десять раз. Нынешний «Пентиум III» тратит на такое преобразование несколько десятков часов.

Тогдашний же нейрокомпьютер после завершения его «обучения» делал это за один час, причем в реальном времени – получая видеосигнал с телекамеры и сразу его «упаковывая». Сегодняшние же нейрокомпьютеры все чаще используются для гибкого управления производством, пилотирования летательных аппаратов, охранных систем, для прогнозирования валютных курсов и ситуации на бирже…

Нейрокомпьютер можно считать даже в какой-то мере наделенным интуицией, почти граничащей с гениальностью: подчас он может найти решение таких задач, к которым не знаешь даже как подступиться; первоначально даже не всегда удается понять, в чем заключается смысл полученного решения, но, проанализировав результирующую структуру искусственной нейросети, исследователь может получить и искомый алгоритм решения задачи. То есть нейрокомпьютер выступает уже не как «простой решатель», а как инструмент исследования.

А вот для типичных вычислительных задач, где требуется выполнить расчеты по заданным формулам или сформулировать однозначный алгоритм решения, обычные компьютеры в большинстве случаев вне конкуренции. Впрочем, в некоторых вычислительных задачах применение нейрокомпьютера тоже может дать значительный выигрыш. Например, если для решения требуются слишком громоздкие вычисления (скажем, решение систем из десятков уравнений с десятками неизвестных), то нейрокомпьютер нередко способен «предсказать» с очень высокой вероятностью правильный ответ, не выполняя такие расчеты вовсе или же значительно сократив их объем.

Вообще же, если попытаться заглянуть в будущее, нейрокомпьютеры вполне могут потеснить привычные ПЭВМ во многих сферах применения. Особенно это касается попыток создания искусственного разума. Такое устройство, предсказанное некогда Гете, сможет обходиться без заранее составленной программы и без подсказки человека, самостоятельно выпутываясь из создавшихся сложных ситуаций, – такое свойство может оказаться незаменимым при освоении других планет, да и просто для ориентации в море создаваемой нами информации. Нейрокомпьютеры могли бы стать верными советчиками и помощниками – почти ангелами-хранителями для каждого из нас. Остается только один вопрос: ведь если нейрокомпьютеры будут обладать интуицией и, возможно, научатся понимать эмоции, то рано или поздно они могут осознать себя как личность. Сможем ли мы тогда относиться к ним как к машинам? Или это будут уже люди, почти такие же, как и мы?

Д. УСЕНКОВ,

с. н.с. Института информатизации образования Российской академии образования

Художник В. ГУБАНОВ

У СОРОКИ НА ХВОСТЕ

МУЗЫКА С ЮПИТЕРА?! Американский космический корабль, отправляющийся к Сатурну, уловил идущие с Юпитера сигналы. Специалисты НАСА, преобразовав их в звуковые волны, оторопели. Из динамиков звучала настоящая, хоть и не совсем привычная музыка, напоминающая фольклорные напевы некоторых земных народностей. Придя в себя от потрясения, ученые отмели версию об инопланетном разуме, заполняющем космическое пространство мелодиями. Скорее всего, происхождение радиоволн связано с взаимодействием Юпитера и так называемого солнечного ветра – тончайшего облака выброшенных с Солнца частиц, которые, войдя в соприкосновение с сильным магнитным полем планеты, начинают «петь».

ВЗБОДРИСЬ! Чтобы снять стресс, достаточно всего пару минут посидеть в… холодильнике. Как выяснили германские исследователи, холод повышает в мозгу уровень гормона хорошего настроения – серотонина. Причем чем ниже температура в холодильнике, тем больший эффект достигается. Главное – не заснуть и вовремя вылезти наружу.

ИЩИТЕ КЛАДЫ! Дети, которые в дни каникул стараются подработать, могут брать пример с английского школьника Джона Филипса. 15-летний парнишка, вместо того чтобы разносить газеты, взял напрокат металлоискатель и отправился на поиски клада. Первым делом он исследовал местность возле своего дома. И вскоре детектор издал торжественный сигнал. Джон, покопавшись в земле лопатой, обнаружил клад из 1200 древнеримских монет, видимо, оставленных римлянами, когда они покидали Британию. Теперь парню и его семье полагается вознаграждение в 50 тысяч фунтов стерлингов.

ЕЛОЧКА, ЗАЖГИСЬ! Британские студенты-биологи вознамерились заставить новогодние елки светиться без всякого электричества. Методом генной инженерии предполагается наделить один из видов елей генами светлячков и некоторых видов медуз. Проект пока находится в начальной стадии разработки, так что излучающую свет хвою мы, возможно, не увидим до конца следующего десятилетия.

ОТКРЫТ ГЕН ВЫНОСЛИВОСТИ. Антидопинговое европейское агентство предпринимает усилия, чтобы найти способ обнаружения самого эффективного в истории спорта генного допинга. Паника началась после того, как пришли первые известия о том, что генетики успешно испытали на мышах ген выносливости. Грызунам сделали инъекцию гена, отвечающего за наполнение крови кислородом, и те сразу приобрели потрясающие качества, о которых мечтают все бегуны. Высказываются опасения, что в секретных американских лабораториях такие опыты уже проделывались и над людьми. Если они завершатся успехом, отпадет необходимость как в медицинских стимулирующих препаратах, так и в изнурительных тренировках. Великим спортсменом сможет стать каждый, кто решится подвергнуть себя генной реконструкции.

СОБЛАЗНЫ XXI ВЕКА
Игра в жизнь. Чем-то она может закончиться?

Ученые пытаются не только постичь тайну жизни, но и научиться самим творить ее. Вслед за словом «геном» уже зазвучало слово «голем». Понимать это стоит так, что биологи пробуют создать живое существо, коего еще не было в истории Земли. Возможно ли это?

Последователи Франкенштейна

Роман Мэри Шелли «Франкенштейн, или Современный Прометей» был написан в 1818 году. С тех пор на ту же тему было создано около полутора сотен романов и снято около ста кинофильмов. Их фабула примерно одинакова. Ученый, ослепленный гордыней, принимается творить живое существо. И всякий раз порождение ума оказывалось ущербным. Впадало в бешенство, убивая всех, кто попадался на его пути.

Именно так случилось и в самом знаменитом произведении на эту тему, в романе австрийца Густава Мейринка «Голем» (1915). Человек, созданный путем вспомогательной комбинации и названный Големом, вначале беспрекословно слушался своего раввина-создателя: звонил в колокола в синагоге, выполнял тяжелые работы… Но затем превратился в чудовище.

Современные исследователи уже не обращаются к божественным текстам Талмуда, пытаясь понять, как родились из безжизненной материи живые существа.

Они обратились к формулам и выводам биологии. Уже в 1912 году американец Жак Леб экспериментировал с яйцами морского ежа, которые в его опытах делились, даже не будучи оплодотворенными. И газета «Дейли телеграф» восторженно писала о «прогрессе в конструировании сложных химических соединений, которые мы называем наделенными жизнью».

В 1953 году большой интерес вызвал опыт другого американского ученого – Стэнли Миллера. Он попытался воссоздать условия, в которых когда-то возникла жизнь.

В ту пору считалось, что случилось это в атмосфере. Весь небосклон был затянут облаками, в которых и образовались важнейшие органические соединения под действием ультрафиолетовых лучей Солнца и грозовых разрядов.

Миллер воспроизвел в колбе газовый состав древней атмосферы Земли (Н₂, Н₂О, СН₄, NH₃) и, имитируя грозу с помощью электрических разрядов, получил несколько аминокислот.

«Когда-нибудь мы сумеем сотворить живой организм» – так отозвался об этом опыте будущий нобелевский лауреат Дж. Уолд. И как в воду глядел: вскоре еще один американец – С.Фокс – сумел соединить аминокислоты в короткие нерегулярные цепи – осуществить синтез полипептидов.

Однако, как пишет российский палеонтолог К.Еськов, «этим, собственно, и исчерпываются реальные успехи, достигнутые в рамках абиогенеза» – образования органических соединений вне организма.

Что нам ждать от бактерий?

Прошло полвека. Успехи генетики побудили ученых вновь заняться решением давней задачи. Коль стали известны основные элементы жизни – ее «буквы», «кирпичики», – то почему бы не сложить из них новое «Слово», еще не сказанное Природой?

Почему бы не сотворить новое живое существо?

Исследователи не только теоретизировали на эту тему. Они действовали. Два года назад в журнале «Сайнс» появилась статья, в которой шла речь об «РНК-зависимой ДНК-полимеразе» и «грамположительных бактериях». Она вызвала большой интерес даже у тех, кому вообще непонятны эти термины.

Дело в том, что в статье описывались опыты над одним из самых примитивных организмов – Mycoplasma genitalium. Эти одноклеточные обитают в половых органах и легких человека. Профессор микробиологии Клайд Хатчисон и его коллеги из Университета штата Северная Каролина выяснили, что эти бактерии живут дольше, если удалить у них треть наследственной информации. Им оставляли всего 265–350 генов из имевшихся 517, а жилось им лучше!

Итак, сделали вывод журналисты, стоит взять всего две с половиной сотни генов, «свить» из них цепочку, и организм готов ожить? Почему же тогда не попытаться создать некий примитивный организм из известных химических соединений?

Ныне генетики всего мира, расшифровав геном человека, пытаются проникнуть в тайны жизни воссоздать схемы, по которым построены все живые существа. В основном ученые преследуют реальные, сугубо практические цели – например, пытаются синтезировать новые лекарства. Но именно эти проекты опрокидывают наши привычные представления.

В телесериале «Секретные материалы» не так давно показали такой эпизод. Обнаружена таинственная жидкость. Она придает людям нечеловеческие силы.

Ее исследуют и тут же поднимают тревогу: у жидкости есть своя ДНК, и состоит она из трех пар азотистых оснований. А во всех земных организмах двойная спираль ДНК составлена из двух углеродных комплементарных пар.

«Это – не из нашего мира! – заявили эксперты. – Это – внеземное вещество».

Самое интересное, что данный эпизод основан на реальных работах! Калифорнийские исследователи пытаются встроить третью пару азотистых оснований в ДНК некоторых бактерий. По словам упомянутого уже Хатчисона, это открывает невероятные возможности. С помощью лишней пары азотистых оснований можно получить протеины, которые смогут целенаправленно атаковать раковые клетки.

Что напишут новым алфавитом?

В некоторых лабораториях новые организмы создают на экране компьютера, чтобы понять тайные механизмы жизни. Так, японские ученые придумали виртуальную клетку, что содержит всего 127 генов.

У нее есть своя мембрана, отделяющая ее от внешнего мира. Правда, клетка не может делиться и живет лишь в виртуальном, но питательном растворе. С помощью этой модели ученые пытаются выяснить, как гены управляют протеинами.

Другие ученые заняты созданием программ которые облегчают синтез ДНК и сведут его к быстрому перебору вариантов. Достаточно будет ввести в машину лишь список свойств, которыми должен обладать организм, и она сама автоматически составит его ДНК, говорит американский профессор Глен Эванс.

Это открывает неслыханные возможности. С расшифровкой геномов в распоряжении ученых появляются кубики, из которых уже хочется попробовать сложить новые живые фигуры, еще не населявшие планету. А появление «машин для синтеза ДНК» будет означать, что планету можно будет населить этими существами.

Кого же призовут к жизни создатели генетического алфавита? Возможно, на свет появятся микроорганизмы, готовые питаться радиоактивными отходами, словно травой на лугах. Другие микробы примутся расщеплять молекулы воды, добывая водород – источник энергии будущего.

Примерно понятны и дальнейшие манипуляции. Первые искусственные гены внедрят в клетки, из которых заранее удалена ДНК. Потом клетки поместят в питательный раствор. Если появится белая слизь, это будет означать, что клеточная культура растет, поглощает пищу, выделяет вредные вещества – словом, живет. «На этот раз, – отмечает Хатчисон, – мы обойдемся без молний»…

По словам его коллеги, Глена Эванса, ученые не ограничатся одними лишь микробами: «Уже через двадцать лет мы научимся кроить из имеющегося материала даже сложные жизненные формы – вроде червей. А предположительно лет через 50–75 сумеем сотворить из простых химикатов и человека».

Художник Ю.САРАФАНОВ

Собратья по разуму?

Пока одни исследователи занимаются проблемами синтеза, так сказать, биологической плоти, другие задумались о том, как можно воссоздать разум. И если еще полвека назад о создании искусственного интеллекта рассуждали только писатели-фантасты, то ныне, похоже, фантазии становятся былью – в лабораториях Англии, Германии и США получены первые интеллектуальные компьютерные существа.

Пионерами в создании виртуальных существ, известных ныне под названием «норны», были сотрудники лаборатории «Сэйвер лайф» при Кембриджском университете. Один из них, Гоби Симеон, так прокомментировал достигнутое в 1999 году: «Мы смоделировали на компьютере все основные биологические функции живого организма в том виде, в каком они существуют в природе. Получилось виртуальное создание, ведущее себя как реальное живое существо».

Правда, сходство здесь не столько «внешнее», сколько «внутреннее»: «норны» оснащены так называемыми цифровыми генами для передачи «наследственной» информации. В реальности, как уже говорилось, эти процессы осуществляются посредством аденина, гуанина, цитозина и тимина. В виртуале оказалось достаточно двух цифр: нуля и единицы.

И такая «искусственная жизнь», похоже, имеет серьезные перспективы. Во-первых, метод создания цифровых генов, получивших в науке название генетического программирования, вполне может быть дополнен принципом естественного отбора. Тогда программа-норн заживет жизнью, организованной по реальным биологическим законам. Специалисты утверждают: сходство настолько разительное, что грань между подлинной жизнью и жизнью виртуальной исчезает. Ведь виртуальные создания умеют не только отвечать на вопросы, но даже рассказывать анекдоты и флиртовать.

«В «психике» норна эмоциям отводится важная роль – они во многом ответственны за принятие решений», – поясняет Георг Витман, профессор университета в городе Саарбрюккене. По его мнению, живое существо ведет себя в каждый конкретный момент так, а не иначе, потому что испытывает страх, гнев или усталость. Так же ведет себя и норн. Он состоит из огромного количества подпрограмм, отвечающих за эмоции, и сам решает, какая из них будет активирована в данный момент. Этот выбор определяет одновременно и разумность норна, и его эмоциональность.

Уже сейчас программисты в союзе с биологами могут пустить норна в свободное плавание по просторам кибержизни. Такие свободные интеллектуалы могут оказаться весьма полезными в прикладном смысле.

Например, норнов запускали в некий виртуальный универмаг, на полках которого периодически появляются новые товары, и они должны были сами решить, какой товар им нравится, а какой нет. Оказалось, что получаемые при этом прогнозные оценки довольно часто совпадают с реальными пожеланиями настоящих покупателей.

Еще одна сфера применения цифровых существ – Интернет. До сих пор проблема всех поисковых систем, от англоязычной Альтависты до русскоязычного Яндекса, состояла в невозможности отделить ценные сведения от информационного хлама. Норны способны оценивать качество найденных сообщений.

Куда поведет дальнейшее развитие этого проекта, предсказать трудно. Скептики предостерегают об опасностях. В ответ на прямой вопрос о том, не окажутся ли виртуальные существа врагами человечества, профессор Аугсбургского университета Клаус Майсер признается: «Это вполне возможно. Ведь эволюция – открытый, никем не контролируемый процесс. В этом и состоит его ценность. И не исключено, что норны превратятся в настоящих монстров – например, в высокоинтеллектуальные компьютерные вирусы. И тогда с этими виртуальными гениями будет бороться чрезвычайно сложно»…

А «игра в жизнь» с биологическими, не виртуальными объектами вполне может обернуться созданием настоящих болезнетворных вирусов, против которых не будет защиты.

По словам Эванса, в одном из опытов он сумел получить цепочку из 10 000 пар азотистых оснований. Теоретически этого хватит, чтобы изготовить некий недоступный вирус. И со временем их можно будет штамповать, как бомбы, следуя лишь рецептам очередной «Поваренной книги террориста».

«Пока еще этого никто не сделал, – признает Хатчисон, – но все в руках человеческих». Так что как бы Франкенштейны XXI века действительно что-нибудь не натворили…

По материалам иностранной печати публикацию подготовил А.ВОЛКОВ