Коллектив Авторов - Цифровой журнал «Компьютерра» № 204
Дело именно в различии первоначально поставленных задач. От живых существ беспощадная эволюция требовала выживания в реальном мире. В вычислительные машины конструктора закладывали способность совершения цепочек операций над абстрактными объектами, при всей привычности для нас являющихся плодом последовательного творчества умов ряда гениев, от Платона и Лейбница до Гильберта и фон Неймана. Причём то, что эти цепочки операций совершаются всё быстрее и быстрее, со всё большими объёмами чисел, распараллеливаемыми даже в смартфонах, преимуществ кремнию над белком не давало.
Да! Наращивание процессорных мощностей и объёмов обрабатываемых данных ключом к решению проблемы не было. И от технологии потребовалось то, чего не может сделать эволюция живых существ, являющаяся не-марковским процессом. Живое существо довольно жёстко определено прошедшими этапами развития. Инженер же может вернуться назад и начать движение от другой точки, располагая тем опытом и технологиями, которые наработал, двигаясь по предыдущему пути. Применить подходы, позволившие достичь нынешних процессорных мощностей, к нейросетям.
Соотношение сложностей биологических и кремниевых нейросетей.
Именно этим занимается нынче DARPA в рамках программы Систем нейроморфной адаптивной пластично-масштабируемой электроники (SyNAPSE). Пентагоновские деньги, скажем, выделяются командам разработчиков из HRL Laboratories, ранее известной как Hughes Research Laboratories, и родителям Watson’а из IBM Research. Команду SyNAPSE в IBM возглавляет Дхармендра С. Модха (Dharmendra S. Modha), глава группы когнитивных вычислений (Cognitive Computing) из IBM Almaden Research Center. Ну а Центр неврологических и поведенческих систем трудится под началом Нараяна Шринивазы (Narayan Srinivasa).
Нейрочип от IBM.
И результаты в обоих случаях достигнуты более чем впечатляющие. Команда Модхи сейчас работает с представленным в 2011 году нейрочипом, на кристалле которого 6 000 вентилей моделируют поведение нейрона. Всего в микросхеме 256 кремниевых «нейронов», между которыми может быть установлено 262 000 «синаптических» связей. Свойства нейросети, в которую превращается кристалл в процессе программирования, и определяются этими синаптическими связями, сохраняемыми в блоке памяти.
Что нынче может этот нейрокристалл? Распознавать цифры от 0 до 9, причём даже предсказывать ту, которую только начинают писать на планшете. Играть в виртуальный настольный теннис. Водить дрон строго над двойной жёлтой, которой размечено шоссе к Альмадене… Скромно? Да, всё это умеют обычные процессоры. Но нейрочип использует для исполнения своих задач ничтожную долю вычислительных ресурсов, обычно требуемых от традиционных архитектур. А для программирования нейроморфных архитектур IBM создаёт библиотеки объектов, названных corelets: то ли ядрышки, то ли сущностишки, (от сути); не ясно, как перевести…
«Энцефалограмма» нейрочипа от HRL.
Из этих корелетов — придётся, похоже, ввести очередной варваризм — и предполагается строить нейроморфный софт, в значительной степени моделирующий деятельность коры головного мозга. Но подход HRL ещё интересней: нейрочип, созданный командой Нараяна Шринивазы, имеет 576 искусственных нейронов. И тоже умеет играть в виртуальный настольный теннис. Но — в отличие от айбиэмовского образца, его для этого не программировали. В структуру изделия HRL Laboratories заложена возможность самостоятельного формирования синаптических связей.
В результате ему вручили виртуальную ракетку, дали ощущение виртуального мяча и не забывали стимулировать, поощрять или наказывать по результатам поведения. И в итоге всего лишь в пяти раундах нейрочип научился более чем прилично играть в пинг-понг. Причём применяя для этого всего лишь 120 нейронов! (Это к вопросу о том, насколько загружают свой мозг те, кто проводит досуг перед телевизором в обществе видеоигры. К нормальной игре в мелкий теннис ворчание автора не относится, она хороша для профилактики близорукости и развития моторики…)
В ближайших планах HRL's Center for Neural and Emergent Systems — поставить свой нейрочип на орнитоптер размером с ладонь, получивший уже имя «Бекас» — Snipe. Задача машущего полёта в авиации — одна из давнейших и смутнейших, сродни квадратуре круга. Вроде бы на некоторых режимах и для некоторых «массгабаритов» летательного аппарата он сулит заметный выигрыш по затратам энергии. Но даже комнатные модельки орнитоптеров, из сухих стебельков травы, гнутых на лампе накаливания, и тончайшей плёночки (фотоплёнка растворялась в ацетоне, а потом это выливалось на поверхность воды, откуда после застывания и снималось рамочкой) были редкостно капризны.
Машущему полёту нужно куда больше петель обратной связи, чем позволяла классическая инженерия. А теперь HRL надеется на успех! Ховард Хьюз был же изначально авиамагнатом (см. фильм-байопик «Авиатор» и фантастический «Контакт» по роману К. Сагана, где Хьюз — прототип загадочного благотворителя). Да и Пентагону, который оплачивает эти исследования (в SyNAPSE вложено уже около ста миллионов долларов), такая машинка вполне может пригодиться. Но это — частности! Куда важнее то, что на практике реализуется абсолютно новое направление ИТ.
Если вычислительные машины изначально создавались для операций с абстрактными объектами, то теперь весь гигантский потенциал ИТ-отрасли может быть использован и уже используется для нейрочипов, ориентированных на работу с объектами реального мира. По примерно тем же принципам, что функционируют живые организмы, но — без ошибок, которые неизбежно делала слепая эволюция. И такая технология имеет хорошие шансы наградить «умные» машины вполне полноценным «головным мозгом».
К оглавлению
От звонка до звонка, все долгие 6 часов! А если серьёзно, когда на шестичасовку?
Евгений Золотов
Опубликовано 18 декабря 2013
Чем ближе праздники, тем чаще во время рабочего дня мысли витают вдали от рабочего места. Ситуация понятная и привычная: мы учимся ждать новогодних каникул со школьной скамьи. И только самые смелые задумываются не о том, как приятно проведут срок временного освобождения от трудовой повинности, а о том, как эту самую повинность превратить в приятное времяпрепровождение.
Не считая навязших в зубах рецептов вроде «Выбирайте интересную работу» (нам-то с вами, скорее всего, жаловаться не на что: айтишникам обычно везёт зарабатывать на том, что и так составляет главный интерес их жизни; но я подпишусь: ах, если бы все и всегда были свободны в таком выборе!) — так вот, не считая этой банальщины, остаётся одно: сократить продолжительность рабочего дня до того физиологического максимума, который ещё способен обеспечить психофизический комфорт. И у сторонников этой идеи есть даже конкретная цифра — 6 часов!
Европа может гордиться: на большей части её территории средняя продолжительность рабочей недели уже меньше 40 часов и продолжает сокращаться. Не всегда, правда, это означает короткий день: помогают длинный отпуск, отгулы, больничные.
Разговор о продолжительности рабочего дня в целом и трудоголизме в частности в этой колонке шёл сравнительно недавно (см. «Найдите в себе трудоголика»). Суть вкратце: работать много — ещё не значит хорошо жить (статистика беспощадна: чем меньше трудится конкретная страна, тем лучше живёт; посмотрите хоть на немцев-бездельников — 25 среднестатистических рабочих часов в неделю!), равно как и работать мало не значит работать хуже. Трудоголиком же нынче считается каждый, кто значительно выбивается из классического, выведенного ещё стариком Фордом, режима 8×5 (восемь часов по пять дней в неделю).
Большинство европейских государств, например, давно ушло от него в меньшую сторону — и даже среди тех, кто ещё не успел, мало кто станет спорить, что переработка контрпродуктивна — за исключением разве что нерегулярных авралов. Однако на что-то большее отваживаются немногие: сонный час в рабочий полдень всё ещё под запретом, свободный график чаще всего предполагает переработку и одиночество, и практически никто пока не дошёл до чистых заветных шести часов в день. А чем же они так хороши?
Главная прелесть шестичасового режима в том, что выведен он принципиально иным способом, нежели режим восьмичасовой. Восемь часов в день — это оптимум производительности: увеличивая продолжительность рабочего дня, мы уже не получим прежнего прироста выработки, как не получил Генри Форд, из-за чего на восьми и остановился. То есть, формулируя свою цифру, Форд руководствовался прежде всего интересами производства, работодателя. Однако век спустя мы равняемся на новые ценности: за нас уже работают машины, и хотя, быть может, пора предаться праздности ещё не пришла, мы вправе и можем себе позволить улучшить ощущения от работы, сдвинув бегунок продолжительности немного вниз. Иначе говоря, оттолкнуться от интересов работника, а не работодателя. И идею эту штурмуют минимум с трёх направлений.
