Когда к очередному нейрону поступает информация (нервный импульс), в нем формируется некий потенциал – напряжение. И тут нейрон работает как транзистор. Если потенциал достигает порогового значения, нервная клетка генерирует свой импульс. Информация бежит дальше по аксону. И здесь есть два варианта: достигнуто пороговое значение (условно 1) – импульс есть; не достигнуто (условно 0) – импульса нет. Тут нейрон работает с информацией цифровым способом (да/нет – 1/0).

Будет ли достигнут пороговый предел для проведения импульса дальше, зависит от многих параметров. Например, от какой клетки пришел сигнал, на какой контакт он пришел (к дендриту или телу нейрона), от каких еще клеток пришли сигналы.

Анализируя эти процессы, физиологи предположили, что нейрон суммирует приходящие сигналы (а они могут быть как тормозные, так и возбуждающие) и далее уже проводит импульс по аксону. Конечно, если тормозные входы превалируют над возбуждающими, никуда импульс не побежит. И напротив, возбуждающие сигналы заставляют нервную клетку проводить импульс дальше.

Изначально считалось, что от тела клетки информация может двигаться только по аксону. То есть импульс после суммации и анализа поступивших сигналов имеет только один выход (бежит по одному единственному отростку). Идея очень понравилась инженерам и программистам, и они создали математическую модель нейронной сети. В ее рамках они присвоили нейронам условные веса, определили, что у каждого нейрона один выход.

И эта модель очень долго жила. Предполагалось, что она относительно точно описывает принцип работы с информацией внутри нейронов. В начале 2000-х годов нейросети набрали особую популярность за счет их способности к самообучению.

Но ликование закончилось, когда в 2017 году в журнале Science вышла статья, в которой авторы обосновывали идею, что дендриты – не просто принимающие сигналы отростки. Выяснилось, что дендриты сами генерируют колоссальное количество нервных импульсов – примерно в пять раз больше, чем тело нервной клетки.

Дендриты могут генерировать сложные импульсы с плавно меняющимся напряжением. Логично предположить, что, когда мы имеем дело с непрерывно меняющимися величинами, речь идет уже об аналоговой форме обработки информации.

Таким образом, даже отдельный нейрон работает как аналого-цифровая машина. До получения этих данных исследователи представляли нейрон как сугубо цифровое устройство обработки информации.

Стоит отметить, что и до этого исследования в работах разных авторов было установлено, что дендриты не пассивные передатчики импульсов – они могут очень сильно менять природу поступающего сигнала.

Однако генерация импульсов в дендритах нейрона – не единственный пример аналогового способа обработки информации в мозге. Колонки новой коры мозга представляют собой модули с параллельным непрерывным анализом информации. Они группируются по принципу схожести обрабатываемого сигнала и в некотором смысле могут дублировать функции друг друга. Это позволяет получить эффект «сглаженной непрерывности».

Итак, мозг создает на внутреннем экране сознания плавную, постоянно меняющуюся картинку восприятия. Согласитесь, вы же не видите мир в формате стоп-кадров. Все происходит как будто без задержек и прерываний. Мозг достигает этого эффекта именно благодаря аналоговому принципу работы с информацией в колонках.

В пользу того, что мозг не представляет собой подобие цифрового компьютерного устройства, также говорит тот факт, что в процессе индивидуального опыта мы постоянно меняем связи между клетками. То есть мозг меняет свое строение.

Но компьютеры этого не делают. Несмотря на уточненные данные о физиологии передачи и генерации нервных импульсов, нейросети все равно не дают покоя программистам. По-хорошему, все математические модели работы нервных клеток неплохо было бы пересмотреть, но сегодня многие программисты словно закрывают глаза на активные дендриты. Программисты просто описывают живые нейросети (как понимают) и создают (как умеют) на их основе модели. Но являются ли они реальным отражением деятельности мозга?

Много слов уже сказано о том, как устроены нейросети. На примере отдельных систем мы увидели, как нервные клетки разных структур выстраиваются в нейронные сети, чтобы обрабатывать информацию, связанную с обеспечением той или иной функции. В каком-то смысле кортикальную колонку тоже можно считать нейросетью, только миниатюрной. Некоторые нейрофизиологи весь мозг считают одной большой нейросетью.

Несмотря на то что в 2017 году появилось исследование с выводами о том, что дендриты работают сложнее, чем принято думать, инженеры и программисты не оставляют попыток создать искусственную нейросеть. Именно на нее многие возлагают надежды, связанные с искусственным интеллектом.

Так, в том же 2017 году компания Intel представила нейроморфный процессор Loihi, который является ключевым компонентом для создания сложноорганизованной системы искусственного интеллекта.

«Нейроморфный» намекает на его схожесть с устройством и принципами работы нервной системы. Но, как вы уже успели убедиться, до настоящей нейроморфности таким устройствам еще далеко.

Что же уникального в этом процессоре? Сам он, по заявлению создателей, хоть и грубо, но имитирует работу нейронов. Мы уже выяснили, что имитировать ее он не может, поскольку совсем недавно были серьезно пересмотрены функции дендритов. Но давайте закроем на это глаза и допустим, что, пусть и очень приблизительно, такой чип способен подражать работе мозга. Последняя его версия (2019 года) будет включать в себя около 100 миллиардов синапсов. Звучит внушительно. Это серьезное заявление, потому что примерно таким потенциалом обладает мозг мыши. Смоделировать даже такой мозг – задача крайне сложная. Этот процессор сможет производить весьма внушительное число операций в минуту. Подумайте, сколько всего вынужден решать мозг мыши (одно регулирование деятельности внутренних органов чего стоит, а сколько различных поведенческих программ).

Как вы понимаете, мозг человека содержит значительно большее количество синапсов. Предположительно, их число может доходить до 3 000 000 000 000 000 (трех квадриллионов). Это в 30 тысяч раз больше, чем в чипе Intel. Далековато пока ему до человеческого мозга. Но, возможно, это только начало. Конечно, процессор вряд ли когда-нибудь будет копировать мозг на 100 %. Да и нужен ли он?

Сейчас ведется немало разговоров о том, что такое искусственный интеллект (ИИ) и как его определять. Ряд исследователей считает, что пока не существует ни электронно-вычислительных устройств, ни даже математических моделей, работающих по принципу функционирования человеческого мозга. Да и вообще, по их мнению, о современном компьютере нельзя говорить как об искусственном интеллекте. Если же определить ИИ как некий инструмент, способный решать ту или иную интеллектуальную задачу, даже обычный смартфон вполне можно считать таковым.

Получается, наши телефоны по своей сути – варианты устройств с ИИ. С помощью программных алгоритмов они даже могут неплохо обучаться. Уже давно на телефоны устанавливаются самообучающиеся словари, голосовые помощники, системы интеллектуального поиска.