Если бы ваша нервная система училась так, как большинство искусственных сетей, к голове пришлось бы подвести отдельную атомную электростанцию. Максим Таланов говорит об этом с улыбкой и сам же шутит, почему её у вас нет: «Мама забыла?» Нет, отвечает он себе, мама была в порядке. Просто она вам не нужна.
Стандартный метод обучения — обратное распространение ошибки — на каждом проходе переписывает все веса сети. Настоящая нервная система устроена экономнее. Она меняет синапсы медленно и только те, которые действительно нужно изменить. Остальные не трогает.
Таланов — исследователь Клинического исследовательского центра Neuralesi в Мессине и старший научный сотрудник института искусственного интеллекта в Нови-Саде. Он строит спайковые сети, которые генерируют импульсы, как нейроны, а не перемалывают числа. Его ставка — на то, что эту экономность можно воспроизвести в железе, а главный приз — тело: чип, вживлённый парализованному человеку, который помогает с нейрореабилитацией или возвращает утраченные функции.
Ключевой элемент здесь — мемристор, резистор с памятью. Его сопротивление зависит от тока, который уже прошёл через него, поэтому он ведёт себя как синапс, помнящий свою историю. Энергию он тратит в основном в момент изменения состояния.
Впервые Таланов прочитал о мемристорах в 2012 году в научно-популярном журнале, и его поразили комментарии читателей, спрашивавших, как программировать такие процессоры. Зачем их вообще программировать, подумал он. Они работают как мозг — значит, могут учиться вместе с вами. Когда позже он познакомился с исследователем мемристоров Виктором Ерохиным, первым его предложением было собрать мозг мыши. Ерохин, по словам Таланова, пришёл в ужас — и всё равно согласился.
Препятствием был масштаб. Мемристоры — капризные устройства. Высокорезистивное состояние в каждом эксперименте получается разным, поэтому как флеш-память они не очень. Годами никому не удавалось сделать чипы больше чем с несколькими штуками. Потом появились чипы с полумиллионом, а затем и с миллионом.
Здесь Таланов приводит свои цифры. Прототипы показали, что миллион мемристоров работает на микроваттах. «Микроватт, — подчёркивает он. — Не мегаватт». Это на несколько порядков меньше, чем у обычного железа, и приближает к тем примерно 20 ваттам, которые потребляет человеческий мозг.
Миллион синапсов, по его подсчётам, — это примерно синаптический объём целого биологического спинного мозга. Отсюда фраза, которую он хочет, чтобы люди запомнили:
Мы потенциально можем реализовать весь спинной мозг в чипе, потребляющем микроватой энергии. Уже сейчас.
— Максим Таланов, «Мыслить как ученый», 107:30
Он настаивает, что это не научная фантастика. Это можно сделать уже сейчас. Впрочем, к следующему шагу он относится осторожно: имплант для парализованного человека — это то, чего он хочет «в идеальном случае», а не то, что уже существует. Нейроны тоже нужно строить, поскольку они тоже тратят энергию, и, по его словам, есть способы сделать их на основе мемристоров.
Его собственная группа сделала небольшой шаг в этом направлении. В статье, вышедшей в феврале 2023 года в Frontiers in Neuroscience, описана схема всего из пяти нейронов, два из которых содержали мемристивные элементы. Она выдавала электрические отклики с тем же временным рисунком, что и спинальные ответы на эпидуральную стимуляцию при ходьбе: ранний всплеск около 10 миллисекунд и поздний — после 30.
Почему мощность так важна? Потому что чип внутри тела должен куда-то девать собственное тепло. Исследование, опубликованное в ноябре 2024 года в PNAS Nexus, сформулировало проблему прямо: для имплантов, обрабатывающих сигналы в реальном времени, мощность и нагрев — главные ограничения. Выяснилось, что нейроморфная обработка сокращает объём необходимых данных более чем на три порядка.
Версия Таланова проще. Чипу, потребляющему микроватты, нечего излучать. Он может находиться при температуре тела и продолжать работать — причём долго.
