![Page 1: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/1.jpg)
М. Бурцев
Кафедра Кибернетики, НИЯУ МИФИ
Лаб. Нейроинтеллекта и нейроморфных систем,Курчатовский НБИКC-Центр
НИИ Нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН
Институт прикладной математикиим. М.В. Келдыша РАН
![Page 2: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/2.jpg)
Что такое Искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект -интеллектуальные машины и область компьютерных наук, которая стремится их создать.
Основное свойство Homo sapiens человека разумного – разум, может быть настолько точно описан, что может быть воспроизведен машиной.
![Page 3: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/3.jpg)
Вычисления и интеллект
IBM Deep Blue (1997) 2 108 позиций в
секунду 11 GFLOPS
IBM Watson (2011) 2880 POWER7
processor cores 16 Tб of RAM 500 Гб/с 80 TFLOPS
![Page 4: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/4.jpg)
Вычисления и интеллект
![Page 5: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/5.jpg)
Вычисления и интеллект
![Page 6: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/6.jpg)
Вычисления и интеллект
![Page 7: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/7.jpg)
Вычисления и интеллект
![Page 8: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/8.jpg)
Два пути
Нейроны передают электрические сигналы
мозг можно смоделировать
электрической схемой
искусственные нейронные
сети
Человеческий интеллект основан на манипуляции
с символами
компьютер совершает манипуляции с
символами искусственный
интеллект
![Page 9: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/9.jpg)
История ИИ
• 1958, H. A. Simon and Allen Newell: "within ten years a digital computer will be the world's chess champion" and "within ten years a digital computer will discover and prove an important new mathematical theorem."
• 1965, H. A. Simon: "machines will be capable, within twenty years, of doing any work a man can do."
• 1967, Marvin Minsky: "Within a generation ... the problem of creating 'artificial intelligence' will substantially be solved."
• 1970, Marvin Minsky: "In from three to eight years we will have a machine with the general intelligence of an average human being."
![Page 10: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/10.jpg)
Обещания ИИ
![Page 11: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/11.jpg)
А что же нейробиологи?
![Page 12: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/12.jpg)
А что же нейробиологи? H. Markram
(104 нейронов, 108 синапсов)
Смоделирована кортикальная колонка
![Page 13: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/13.jpg)
А что же нейробиологи? E. Ижикевич
(1011 нейронов, 1015 синапсов)
Воспроизведены частоты спайковой активности различных типов корковых нейронов.
Ритмы и волны распространения спонтанной активности по своим параметрам похожи на наблюдаемые in vivo.
Модельный фМРТ похож на регистриуемый на человеке.
Пертрубация одного спайка (из миллионов) ведет к перестройки активности всей сети за доли секунды.
![Page 14: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/14.jpg)
![Page 15: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/15.jpg)
Проблема
Интеллект человека является очень сложным
объектом
Прямое создание целостной теории очень
трудно
![Page 16: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/16.jpg)
ТРЕБУЕТСЯ ПЕРЕЗАГРУЗКА!
БУДУЩЕЕ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА?
![Page 17: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/17.jpg)
Нейроморфные системы искусственного интеллекта
Как самоорганизация миллиардов адаптивных элементов приводит к возникновению системных когнитивных процессов?
•Искусственный интеллект основанный на принципах работы мозга•Пути повышения эффективности естественного и искусственного интеллекта
![Page 18: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/18.jpg)
развитие проблема
обучение
отбор
Теория функциональных систем
![Page 19: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/19.jpg)
Модель эволюционного сиcтемогенеза
Эволюция нейросетевых агентов в среде с иерархией целей Задача: обучение цепочкам целенаправленных
действий в среде с конкурирующими целями
![Page 20: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/20.jpg)
0
100
200
300
400
500
600
700
ном
ер п
овед
енче
ской
стр
атег
ии
0
1000
2000
3000
0 1000 2000 3000 4000 5000
Модель эволюционного сиcтемогенеза
поколения
прис
посо
блен
ност
ь
![Page 21: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/21.jpg)
161
28
31
32
162
86
29
30
117
126
127
Модель эволюционного сиcтемогенеза
![Page 22: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/22.jpg)
1 4 13Действие №
Акти
внос
тьин
тер-
нейр
онов
15
17
19
21
23
25
27
29
31
30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
# не
йрон
а
Время
1 2
3
4
5
1
2
3
8
45
6
7
9
10
11
12
13
00
5
10 - действие
- состояние
Модель эволюционного сиcтемогенеза
![Page 23: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/23.jpg)
Эволюция локомоцииМодель эволюционного сиcтемогенеза
![Page 24: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/24.jpg)
Реализация функции и
предсказание результата действий
Детекция рассогла-сования
Генерация
(и фиксация) новой
функциональной системы
Обучение в теории функциональных систем
![Page 25: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/25.jpg)
Обучение в теории функциональных систем
Теория функциональных систем
Обучение происходит за счет формирования новых функциональных систем путем «надстройки» имеющихся систем
Имеющиеся системы сохраняются
На нейрональном уровне надстройка функциональной системы выражается в специализации нейронов
Модели нейронныхсетей
Обучение происходит за счет изменения связей в сети
Имеющиеся связи нарушаются
На нейрональном уровне происходит изменение связей между всеми активными нейронами
![Page 26: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/26.jpg)
Распознавание образов (категоризация) Требования для эффективного обучения необходимо
формировать нейрональные группы уже при однократном столкновении с проблемой
для сохранения памяти, новые группы не должны нарушать работу старых
Построение конкуренции между областями притяжения динамики
Обучение в теории функциональных систем
![Page 27: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/27.jpg)
Генерация Реализация Рассогласование
Новые (значимые) признаки проблемной ситуации связываются с действиями
История генерации ФС формирует новую память Специализация нейронов позволяет сохранить имеющуюся
память
![Page 28: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/28.jpg)
Категоризация и воспроизведение
Генерация Реализация Рассогласование
![Page 29: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/29.jpg)
Генерация Реализация Рассогласование
![Page 30: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/30.jpg)
Сравнение точности категоризации с аналогичным подходом Вероятность
правильного отклика сети в ответ на зашумленный образ. а) Предложенная модель б)Ассоциативная сеть Хопфилда. Р1- вероятность молчания
активного нейрона исходного паттерна
Р2 – вероятность активации нейрона, не принадлежащего исходному паттерну.
Генерация Реализация Рассогласование
![Page 31: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/31.jpg)
Для достижения результата в новых условиях обычно необходима последовательность действий
Сформированная динамическая цепочка активаций специализированных нейронов дает возможность предсказания
Генерация Реализация Рассогласование
![Page 32: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/32.jpg)
Системогенез нужен, когда одна из имеющихся систем не может получить свой результат
Если системогенез происходит за счет специализации, то откуда нейроны, которые могут подключиться к системе, узнают, что пора специализироваться?
Знать о проблеме могут только клетки конкретного АРД. Что это за клетки?
Генерация Реализация Рассогласование
![Page 33: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/33.jpg)
Динамическая модель ФС Задача: обучение цепочкам целенаправленных
действий в среде с конкурирующими целями Элементарная ФС Активируется в проблемном состоянии для
выполнения необходимых действий После достижения целевого состояния
деактивируется.а) б)
Рис. а) Фазовая плоскость функциональной системы. б) Динамика функциональной системы при воздействии управляющих импульсов
![Page 34: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/34.jpg)
Эксперименты
«Жизнь мыши»
FS1: 0000 – нора спатьFS2: 0001 – нора размножатьсяFS3: 1010 – пищаFS4: 0111 – вода
0000
1000 0100 0010 0001
1111
1110 1101 1011 0111
1100 1010 1001 0110 0101 0011
![Page 35: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/35.jpg)
Эксперименты
Среда с несколькими целями
до обучения после обучения
![Page 36: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/36.jpg)
Среда с несколькими целямирост числа вторичных систем при обучении
Динамическая модель ФС
![Page 37: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/37.jpg)
Эксперименты
Сравнение с обучением с подкреплением Адаптация агента в нестационарной среде и конструкция альтернативных цепочек действий
1111
1101 0111
0011
0001
0000
1001
50 % одно из красных ребер удалено в каждом опыте(переход невозможен, среда нестационарная)
1111
1101 0111
0011
0001
0000
1001
1111
1101 0111
0011
0001
0000
1001
или
![Page 38: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/38.jpg)
Эксперименты Сравнение с обучением с подкреплением Адаптация агента в нестационарной среде и конструкция альтернативных цепочек действий
Количество элементарных действий до цели в зависимости от номера попытки. DS –предложенная модель; Q – алгоритм обучения с подкреплением Q-learning при различных параметрах фактора обучения (LF) и дисконтирующего фактора (DF).
![Page 39: Нейроморфные системы - будущее искусственного интеллекта](https://reader030.vdocuments.mx/reader030/viewer/2022020207/557fa2f3d8b42ad60b8b4a96/html5/thumbnails/39.jpg)
Будущее искусственного интеллекта
Алгоритмы интеллектуальных систем, основанные на «грубой» вычислительной силе катастрофично неэффективны
Вычислительных возможностей современных компьютеров с лихвой достаточно для обеспечения интеллектуального поведения
В любой момент может быть найден подход, на порядки повышающий вычислительную эффективность интеллектуальных систем
Одно из перспективных направлений поиска –нейроморфные системы – системы основанные на интеллектуальных алгоритмах «подсмотренных» у живых систем.