Are Insect Brains the Secret to Great AI? | Frances S. Chance | TED

Переводчик: Natalia Savvidi Редактор: Rostislav Golod

Creating intelligence on a computer.

Создание интеллекта на компьютере

This has been the Holy Grail for artificial intelligence

было заветной мечтой для искусственного интеллекта

в течение довольно длительного времени.

for quite some time.

But how do we get there?

Но как достигнуть этого?

So we view ourselves as highly intelligent beings.

Мы считаем, что у нас самих высокий интеллект.

So it's logical to study our own brains,

Поэтому логично изучать свой мозг,

the substrate of our cognition, for creating artificial intelligence.

основу нашего сознания, для создания искусственного интеллекта.

Imagine if we could replicate how our own brains work on a computer.

Представьте себе, что мы смогли бы

воспроизвести на компьютере то, как работает наш мозг.

But now consider the journey that would be required.

А теперь подумайте о том, какой путь надо было бы проделать для этого.

The human brain contains 86 billion neurons.

Человеческий мозг состоит из 86 миллиардов нейронов.

Each is constantly communicating with thousands of others,

Каждый из них постоянно взаимодействует с тысячами других,

and each has individual characteristics of its own.

и у каждого есть собственные характеристики.

Capturing the human brain on a computer

Воспроизведение человеческого мозга на компьютере

may simply be too big and too complex a problem

может быть просто слишком сложной задачей,

to tackle with the technology and the knowledge that we have today.

чтобы решать её с помощью технологии и знаний, имеющихся на данный момент.

I believe that we can capture a brain on a computer,

Я верю в то, что мы сможем воспроизвести мозг на компьютере,

but we have to start smaller.

но нам надо начать с более простой задачи.

Much smaller.

Намного более простой.

These insects have three of the most fascinating brains in the world to me.

У этих насекомых, по-моему, три самых потрясающих мозга в мире.

While they do not possess human-level intelligence,

Хоть их интеллект и не достигает уровня человеческого,

each is remarkable at a particular task.

каждое из них отличается при выполнении конкретной задачи.

Think of them as highly trained specialists.

Думайте о них как о хорошо натренированных специалистах.

African dung beetles are really good at rolling large balls in straight lines.

Африканские навозные жуки очень хорошо катят большие шары по прямым линиям.

(Laughter)

(Смех)

Now, if you've ever made a snowman,

Если вы когда-либо лепили снежную бабу,

you know that rolling a large ball is not easy.

вы знаете, что катить большой шар непросто.

Now picture trying to make that snowman

Представьте себе, каково лепить снежную бабу,

when the ball of snow is as big as you are

когда снежный шар размером с вас,

and you're standing on your head.

а вы стоите головой вниз.

(Laughter)

(Смех)

Sahara desert ants are navigation specialists.

Муравьи из пустыни Сахара — специалисты по ориентированию.

They might have to wander a considerable distance to forage for food.

Им приходится перемещаться на большие расстояния в поисках еды.

But once they do find sustenance,

Но как только они найдут еду,

they know how to calculate the straightest path home.

они знают, как вычислить самый прямой путь домой.

And the dragonfly is a hunting specialist.

А стрекоза — специалист по охоте.

In the wild, dragonflies capture approximately 95 percent

В дикой природе стрекозы ловят 95 процентов добычи,

of the prey they choose to go after.

за которой погонятся.

These insects are so good at their specialties

Эти насекомые настолько хороши в своей специальности,

that neuroscientists such as myself study them as model systems

что нейробиологи вроде меня изучают их в качестве модельных систем,

to understand how animal nervous systems solve particular problems.

чтобы понять, как нервные системы животных решают конкретные проблемы.

And in my own research, I study brains to bring these solutions,

В своих исследованиях я изучаю мозг, чтобы перенести эти решения,

the best that biology has to offer, to computers.

самые лучшие в биологии, на компьютеры.

So consider the dragonfly brain.

Рассмотрим мозг стрекозы.

It has only on the order of one million neurons.

В нём всего порядка одного миллиона нейронов.

Now, it's still not easy to unravel a circuit of even one million neurons.

Непросто разобраться даже в схеме,

состоящей всего из одного миллиона нейронов.

But given the choice

Но если выбирать

between trying to tease apart the one-million-neuron brain

между мозгом, состоящим из одного миллиона нейронов,

versus the 86-billion-neuron brain,

и мозгом из 86 миллиардов,

which would you choose to try first?

с какого вы бы начали?

(Laughter)

(Смех)

When studying these smaller insect brains,

При изучении мозга маленьких насекомых

the immediate goal is not human intelligence.

непосредственной целью не является человеческий интеллект.

We study these brains for what the insects do well.

Мы изучаем такой мозг на предмет того, что насекомое делает хорошо.

And in the case of the dragonfly, that's interception.

В случае стрекозы это перехват.

So when dragonflies are hunting,

Когда стрекозы охотятся,

they do more than just fly straight at the prey.

они не просто летят прямо на добычу.

They fly in such a way that they will intercept it.

Они летят так, чтобы перехватить её.

They aim for where the prey is going to be.

Они целятся на то место, где будет находиться добыча.

Much like a soccer player, running to intercept a pass.

Это очень похоже на футболиста, бегущего к перехвату подачи.

To do this correctly,

Чтобы делать это правильно,

dragonflies need to perform what is known as a coordinate transformation,

стрекозам нужно осуществлять преобразование координат,

going from the eye’s frame of reference, or what the dragonfly sees,

переходя от системы координат глаза, или того, что видит стрекоза,

to the body's frame of reference,

к системе координат тела,

or how the dragonfly needs to turn its body to intercept.

или того, как стрекозе нужно повернуть тело для перехвата.

Coordinate transformations are a basic calculation

Преобразование координат — это основное вычисление,

that animals need to perform to interact with the world.

которое животное должно осуществлять, чтобы взаимодействовать с миром.

We do them instinctively every time we reach for something.

Мы делаем это инстинктивно, когда хотим схватить что-то.

When I reach for an object straight in front of me,

Когда я протягиваю руку к предмету впереди меня,

моя рука движется по траектории,

my arm takes a very different trajectory than if I turn my head,

сильно отличающейся от той, по которой я поворачиваю голову,

look at that same object when it is off to one side

смотрю на тот же предмет, когда он сбоку,

and reach for it there.

и движется к нему туда.

In both cases, my eyes see the same image of that object,

В обоих случаях мои глаза видят тот же предмет,

but my brain is sending my arm on a very different trajectory

но мой мозг отправляет мою руку по совершенно другой траектории

based on the position of my neck.

в зависимости от положения моей шеи.

And dragonflies are fast.

Стрекозы действуют быстро.

This means they calculate fast.

Это означает, что они вычисляют быстро.

The latency, or the time it takes for a dragonfly to respond

Задержка, или время, необходимое стрекозе, чтобы отреагировать,

когда она видит, что добыча поворачивает,

once it sees the prey turn,

is about 50 milliseconds.

составляет около 50 миллисекунд.

This latency is remarkable.

Такая задержка потрясает.

For one thing, it's only half the time of a human eye blink.

С одной стороны,

это всего половина времени, нужного человеку на мигание глазом.

But for another thing,

С другой стороны,

it suggests that dragonflies capture how to intercept

это указывает на то, что стрекоза определяет, как перехватить,

in only relatively or surprisingly few computational steps.

за удивительно небольшое количество вычислительных шагов.

So in the brain,

В мозгу один вычислительный шаг осуществляется одним нейроном

a computational step is a single neuron

or a layer of neurons working in parallel.

или слоем параллельно работающих нейронов.

It takes a single neuron about 10 milliseconds

Одному нейрону нужно около 10 миллисекунд,

to add up all its inputs and respond.

чтобы принять все данные и отреагировать.

The 50-millisecond response time

Время реагирования в 50 миллисекунд

means that once the dragonfly sees its prey turn,

означает, что когда стрекоза видит, что добыча поворачивает,

there's only time for maybe four of these computational steps

есть время, возможно, только для четырёх вычислительных шагов

or four layers of neurons, working in sequence, one after the other,

или четырёх слоёв нейронов, работающих последовательно,

to calculate how the dragonfly needs to turn.

чтобы вычислить, как стрекозе нужно повернуть.

In other words, if I want to study

Другими словами, если я хочу изучать,

how the dragonfly does coordinate transformations,

как стрекоза преобразует координаты,

the neural circuit that I need to understand,

нейронный контур, который мне нужно понять и изучить,

the neural circuit that I need to study,

can have at most four layers of neurons.

может состоять максимум из четырёх слоёв нейронов.

Each layer may have many neurons,

Каждый слой может состоять из большого количества нейронов,

but this is a small neural circuit.

но это маленький нейронный контур.

Small enough that we can identify it

Настолько маленький, что мы можем его идентифицировать

and study it with the tools that are available today.

и изучать с помощью доступных нам сейчас средств.

And this is what I'm trying to do.

Именно этим я и пытаюсь заниматься.

I have built a model of what I believe is the neural circuit

Я построила модель нейронного контура, который, как я думаю,

that calculates how the dragonfly should turn.

вычисляет, как надо повернуться стрекозе.

And here is the cool result.

Вот замечательный результат.

In the model,

Согласно модели,

dragonflies do coordinate transformations in only one computational step,

стрекозы преображают координаты за один вычислительный шаг,

one layer of neurons.

одним слоем нейронов.

This is something we can test and understand.

Это мы в состоянии проверять и понимать.

In a computer simulation,

В компьютерной симуляции

I can predict the activities of individual neurons

я могу предсказывать деятельность отдельных нейронов,

while the dragonfly is hunting.

когда стрекоза охотится.

For example, here I am predicting the action potentials, or the spikes,

Здесь, например, я предсказываю потенциалы действия, или пики,

that are fired by one of these neurons

которые испускаются одним из этих нейронов,

when the dragonfly sees the prey move.

когда стрекоза видит, что добыча движется.

To test the model, my collaborators and I

Чтобы проверить модель, я и мои сотрудники

are now comparing these predicted neural responses

сравниваем предсказанные реакции нейронов

with responses of neurons recorded in living dragonfly brains.

с реакцией нейронов, зарегистрированных в мозгу живых стрекоз.

These are ongoing experiments

Эти эксперименты продолжаются,

in which we put living dragonflies in virtual reality.

и в них мы помещаем стрекоз в виртуальную реальность.

(Laughter)

(Смех)

Now, it's not practical to put VR goggles on a dragonfly.

Нет смысла надевать на стрекозу очки виртуальной реальности.

So instead, we show movies of moving targets to the dragonfly,

Вместо этого мы показываем стрекозе фильмы с движущимися целями,

while an electrode records activity patterns of individual neurons

в то время как электроды записывают активность отдельных нейронов в мозгу.

in the brain.

Yeah, he likes the movies.

Да, ей нравятся фильмы.

If the responses that we record in the brain

Если реакция, записанная в мозгу,

match those predicted by the model,

совпадёт с той, что предсказана в модели,

we will have identified which neurons are responsible

это означает, что мы идентифицировали нейроны,

for coordinate transformations.

ответственные за преобразование координат.

The next step will be to understand the specifics

Следующим шагом будет понять,

of how these neurons work together to do the calculation.

как именно нейроны работают совместно, чтобы вычислять.

But this is how we begin to understand how brains do basic

Но таким способом мы начинаем понимать,

как мозг осуществляет основные или примитивные вычисления.

or primitive calculations.

Calculations that I regard as building blocks for more complex functions,

Я считаю эти вычисления стандартными блоками более сложных функций

not only for interception but also for cognition.

не только для перехватов, но и мыслительных процессов.

Способ вычисления у этих нейронов может быть совершенно непохожим

The way that these neurons compute may be different from anything

that exists on a computer today.

на то, что делается на компьютерах в настоящее время.

And the goal of this work is to do more than just write code

Цель данной работы — нечто большее, чем просто написание кода,

that replicates the activity patterns of neurons.

воспроизводящего деятельность нейронов.

We aim to build a computer chip

Наша цель — создать компьютерный чип,

that not only does the same things as biological brains

который не только делает то же самое, что и биологический мозг,

but does them in the same way as biological brains.

но делает это тем же способом.

This could lead to drones driven by computers

Это может привести к созданию дронов, управляемых компьютерами

the same size of the dragonfly's brain

размером с мозг стрекозы,

that captures some targets and avoid others.

которые улавливают некоторые цели и избегают другие.

Personally, I'm hoping for a small army of these

Лично я надеюсь на маленькую армию таких дронов,

to defend my backyard from mosquitoes in the summer.

которые будут защищать летом мой садик от комаров.

(Laughter)

(Смех)

The GPS on your phone could be replaced by a new navigation device

GPS на ваших телефонах может быть заменена на новое навигационное устройство,

based on dung beetles or ants

основанное на навозных жуках или муравьях,

that could guide you to the straight or the easy path home.

которое направляло бы вас домой по прямому или лёгкому пути.

And what would the power requirements of these devices be like?

Какой должна быть мощность у таких устройств?

As small as it is --

Такой маленькой, как...

Or, sorry -- as large as it is,

Извините, такой большой, как...

the human brain is estimated to have the same power requirements

У человеческого мозга, по оценке, такая же мощность,

as a 20-watt light bulb.

что и у 20-ваттной лампочки.

Imagine if all brain-inspired computers

Представьте себе, что у всех компьютеров, работающих по принципу мозга,

had the same extremely low-power requirements.

была бы такая же маленькая мощность.

Your smartphone or your smartwatch probably needs charging every day.

Ваш сартфон или умные часы, наверно, нуждаются в ежедневной зарядке.

Ваше новое устройство, работающее по принципу мозга,

Your new brain-inspired device might only need charging every few months,

может нуждаться в зарядке

or maybe even every few years.

раз в несколько месяцев или даже лет.

The famous physicist, Richard Feynman, once said,

Знаменитый физик Ричард Фейнман сказал однажды:

"What I cannot create, I do not understand."

«То, что я не могу создать, я не понимаю».

What I see in insect nervous systems

В нервной системе насекомых

is an opportunity to understand brains

я вижу шанс понять мозг

through the creation of computers that work as brains do.

путём создания компьютеров, работающих по принципу мозга.

And creation of these computers will not just be for knowledge.

Такие компьютеры будут создаваться не только ради познания.

There's potential for real impact on your devices, your vehicles,

Потенциально они могут оказать влияние на ваши устройства, средства передвижения

maybe even artificial intelligences.

и даже на искусственный интеллект.

So next time you see an insect,

Когда вы в следующий раз увидите насекомое,

consider that these tiny brains can lead to remarkable computers.

подумайте о том, что его крошечный мозг

может привести к созданию замечательных компьютеров.

And think of the potential that they offer us for the future.

И о том потенциале, который они могут иметь в будущем.

Thank you.

Спасибо.

(Applause)

(Аплодисменты)