Reklama.
Może się wydawać, że to słaby wynik, zważywszy na to, że giganci pokroju Apple czy Google inwestują coraz więcej pieniędzy w sztuczną inteligencję. Nie mówiąc o tym, że niektóre maszyny zdają już test Turinga, który ma wykazać, czy potrafią myśleć jak ludzie.
Dlatego warto przyjrzeć się, jaką cześć działania organu chcieli odtworzyć badacze w sztucznym środowisku. Chodzi o liczbę 1,73 miliarda komórek nerwowych, które są ze sobą połączone ponad 10 trylionami synaps. Każda komórka miała pamięć o wielkości 24 bajtów. Wystarczy przemnożyć te wielkość by zobaczyć, z jakimi rzędami pamięci naukowcy mieli do czynienia. Na symulację jednej sekundy japoński superkomputer K potrzebował aż 40 minut.
Natomiast cały mózg posiada łącznie 86 miliardów neuronów, połączonych ze sobą trylionami synaps. Co to oznacza? Że nasz najważniejszy organ potrzebuje ogromnych ilości energii, by przesyłać impulsy elektryczne. Przewiduje się, że na symulację całego obszaru mózgu będzie potrzebna maszyna szybsza 100 tysięcy razy niż K.
Entuzjaści sztucznej inteligencji uważają jednak, że eksperyment się powiódł. Dlaczego? Markus Diesman, przewodzący badaniom, twierdzi, że jeśli komputery potrafią współcześnie odtworzyć jeden procent sieci neuronowej, to w ciągu kolejnej dekady będą potrafiły przeprowadzić symulację na poziomie pojedynczej komórki nerwowej.
Dzięki temu można będzie prześledzić, jak nasz mózg pracuje, gdy się uczymy, czujemy, albo jesteśmy chorzy. To ostatnie jest szczególnie istotnie zwłaszcza z perspektywy badań na chorobami umysłowymi. Peter Mcowan, który zajmuje się badaniami nad umysłem, porównuje symulacje do wielopasmowej autostrady, gdzie skupiamy się nad zbudowaniem, ale nie jesteśmy jeszcze w stanie prześledzić ruchu, jaki będzie się na niej odbywać.
Na supermaszyny, które będą równe człowiekowi, będziemy musieli poczekać. Ale już teraz podobne eksperymenty mogą przysłużyć się badaniom na ludzkim mózgiem i lepiej go zrozumieć. Na razie tylko udaje jego pracę, ale może rozwinąć się w stronę, która pozwoli odkryć, jak pracuje.
Źródło: Motherboard
Napisz do autora: grzegorz.burtan@innpoland.pl