MAGAZIN ZA NAUKU, ISTRAŽIVANJA I OTKRIĆA
Planeta Br. 116 | NEBO NAŠE NAUKE - Biografski leksikon
»  MENI 
 Home
 Redakcija
 Linkovi
 Kontakt
 
» BROJ 116
Planeta Br 116
Godina XXI
Mart - April 2024.
»  IZBOR IZ BROJEVA
Br. 117
Maj 2024g
Br. 118
Jul 2024g
Br. 115
Jan. 2024g
Br. 116
Mart 2024g
Br. 113
Sept. 2023g
Br. 114
Nov. 2023g
Br. 111
Maj 2023g
Br. 112
Jul 2023g
Br. 109
Jan. 2023g
Br. 110
Mart 2023g
Br. 107
Sept. 2022g
Br. 108
Nov. 2022g
Br. 105
Maj 2022g
Br. 106
Jul 2022g
Br. 103
Jan. 2022g
Br. 104
Mart 2022g
Br. 101
Jul 2021g
Br. 102
Okt. 2021g
Br. 99
Jan. 2021g
Br. 100
April 2021g
Br. 97
Avgust 2020g
Br. 98
Nov. 2020g
Br. 95
Mart 2020g
Br. 96
Maj 2020g
Br. 93
Nov. 2019g
Br. 94
Jan. 2020g
Br. 91
Jul 2019g
Br. 92
Sep. 2019g
Br. 89
Mart 2019g
Br. 90
Maj 2019g
Br. 87
Nov. 2018g
Br. 88
Jan. 2019g
Br. 85
Jul 2018g
Br. 86
Sep. 2018g
Br. 83
Mart 2018g
Br. 84
Maj 2018g
Br. 81
Nov. 2017g
Br. 82
Jan. 2018g
Br. 79
Jul. 2017g
Br. 80
Sep. 2017g
Br. 77
Mart. 2017g
Br. 78
Maj. 2017g
Br. 75
Septembar. 2016g
Br. 76
Januar. 2017g
Br. 73
April. 2016g
Br. 74
Jul. 2016g
Br. 71
Nov. 2015g
Br. 72
Feb. 2016g
Br. 69
Jul 2015g
Br. 70
Sept. 2015g
Br. 67
Januar 2015g
Br. 68
April. 2015g
Br. 65
Sept. 2014g
Br. 66
Nov. 2014g
Br. 63
Maj. 2014g
Br. 64
Jul. 2014g
Br. 61
Jan. 2014g
Br. 62
Mart. 2014g
Br. 59
Sept. 2013g
Br. 60
Nov. 2013g
Br. 57
Maj. 2013g
Br. 58
Juli. 2013g
Br. 55
Jan. 2013g
Br. 56
Mart. 2013g
Br. 53
Sept. 2012g
Br. 54
Nov. 2012g
Br. 51
Maj 2012g
Br. 52
Juli 2012g
Br. 49
Jan 2012g
Br. 50
Mart 2012g
Br. 47
Juli 2011g
Br. 48
Oktobar 2011g
Br. 45
Mart 2011g
Br. 46
Maj 2011g
Br. 43
Nov. 2010g
Br. 44
Jan 2011g
Br. 41
Jul 2010g
Br. 42
Sept. 2010g
Br. 39
Mart 2010g
Br. 40
Maj 2010g.
Br. 37
Nov. 2009g.
Br.38
Januar 2010g
Br. 35
Jul.2009g
Br. 36
Sept.2009g
Br. 33
Mart. 2009g.
Br. 34
Maj 2009g.
Br. 31
Nov. 2008g.
Br. 32
Jan 2009g.
Br. 29
Jun 2008g.
Br. 30
Avgust 2008g.
Br. 27
Januar 2008g
Br. 28
Mart 2008g.
Br. 25
Avgust 2007
Br. 26
Nov. 2007
Br. 23
Mart 2007.
Br. 24
Jun 2007
Br. 21
Nov. 2006.
Br. 22
Januar 2007.
Br. 19
Jul 2006.
Br. 20
Sept. 2006.
Br. 17
Mart 2006.
Br. 18
Maj 2006.
Br 15.
Oktobar 2005.
Br. 16
Januar 2006.
Br 13
April 2005g
Br. 14
Jun 2005g
Br. 11
Okt. 2004.
Br. 12
Dec. 2004.
Br 10
Br. 9
Avg 2004.
Br. 10
Sept. 2004.
Br. 7
April 2004.
Br. 8
Jun 2004.
Br. 5
Dec. 2003.
Br. 6
Feb. 2004.
Br. 3
Okt. 2003.
Br. 4
Nov. 2003.
Br. 1
Jun 2003.
Br. 2
Sept. 2003.
» Glavni naslovi

EKSPERIMENTI

 

Jelena Marjanović

„Mozak u činiji“

Između košmara i nagrade

 

Kada je sredinom 2023. godine australijsko ministarstvo odbrane odobrilo sredstva za finansiranje projekta pod nazivom dishbrain (mozak u činiji), u kojem se ukrštaju pravi, ljudski neuroni sa kompjuterskim čipom, vest je zagolicala pažnju javnosti, izazivajući čitav spektar reakcija. Nije lako zamisliti: splet velikog broja živih neurona (čovečjih i mišjih) povezano na mikro elektrode (a sve to nekako smešteno u činiju, jer tako mu ime kaže)  igra igru „pong“. Prilično bizarna slika u kojoj na prvi pogled ima mnogo pogrešnog. Zato je bitno da se razume sve ono stvarno važno i korisno što ovaj eksperiment donosi.  

EKSPERIMENTI

Pođimo od najjednostavnijeg pitanja: šta je igra „pong“?
Ova jednostavna igra nastala je u osvit ere personalnih računara: dve crtice, po jedna na svakoj strani ekrana, koje igrači preko tastature pomeraju kao rekete, i loptica koju treba pogoditi i prebaciti na drugu stranu. Kod nas je ta igra bila poznata kao kompjuterski tenis. Jednostavna video igra koju je dishbrain trebalo da nauči da igra pomoću podsticaja koje je dobio preko elektroda. Začudo, trebalo mu je svega 5 minuta da nauči šta treba da radi!
E sad, nije dishbrain za 5 minuta postao Đoković u kompjuterskom tenisu. Ustvari, samo je malo porasla verovatnoća da će povući ispravan potez. Znači da je samo malo češće donosio ispravnu odluku nego pogrešnu. Ali ono što je istraživačima bilo važno je da je do te statističke promene došlo. I to je dobra startna pozicija. 
Dishbrain je značajan zbog svog doprinosa u dve naučne oblasti, od kojih se prva trudi da što bolje iskopira drugu: veštačka inteligencija i neuronauka.

Zašto biočip?

Neuronska mreža koja se koristi u najznačajnijim modelima veštačke inteligencije je softver (algoritam) osmišljen davne 1949. godine, po ugledu na mrežu neurona u mozgu. Razlog što ovaj algoritam tek danas daje tako moćne rezultate je što, tek u skorije vreme, imamo potrebnu kompjutersku snagu za njegovo izvršenje. Današnji računarski centri koji se koriste za treniranje AI modela objedinjuju rad hiljada pa i desetina hiljada izuzetno moćnih procesora, zauzimaju ogroman prostor i imaju još veću potrošnju. Najveći superkompjuter danas, a od decembra 2023. i najbrži na svetu, Oak Ridge Frontier u Tenesiju, SAD, koštao je 600 miliona dolara, zauzima prostoriju od 680 m2  i ima potrošnju od 20 MW (poređenja radi, toliku snagu proizvodi jedna od 10 turbina HE „ Đerdap 2“). Ovaj prvi exacomputer uspeva da u sekundi obavi isto onoliko operacija koliko i naš mozak - 1 exaflop operacija u sekundi (prefiks exa označava broj sa 18 nula). Bitna razlika je što naš mozak toliko operacija u sekundi obavlja sa potrošnjom milion puta manjom, trošeći svega 20 W i na prostoru… pa pogledajte se u ogledalo da shvatite kolikom.

Znači da nije sve samo u algoritmu i softveru, mora da ima nešto i u hardveru. Tako je počela potraga za novim procesorima koji bi omogućili da se ovi algoritmi na njima brže i efikasnije izvršavaju. Brzo se javila potreba da se napusti sadašnja struktura računara (takozvana Fon Nojmanova) i da se pribegne nekom potpuno drugačijem rešenju. Cilj je dobiti mali uređaj, koji malo troši i koji može da radi samostalno. Danas koristiti već postojeći model veštačke inteligencije u nekoj aplikaciji, po pravilu znači preko svog uređaja, vezanog na internet, poslati upit nekom centru negde u svetu, na kojem se model izvršava i šalje povratnu informaciju, odgovor, nazad do vašeg uređaja. To nije dobro rešenje ako nam treba da uređaj koji koristi odgovor AI modela bude autonoman ili da, u zavisnosti od odgovora, reaguje u deliću sekunde, kao na primer kod vozila bez vozača. Ili ako se nalazi na nepristupačnom terenu gde nema signala i interneta, što bi mogao da bude slučaj drona koji treba da uoči i alarmira pojavu šumskog požara. 

Nedostatak AI modela je što, kad se jednom istrenira, kad se jednom izračunaju svi njegovi parametri (a njihov broj ide do skoro 2 biliona kod trenutno najvećeg GPT-4 modela) oni ostaju fiksirani. Znači da nema naknadnog usavršavanja modela tokom svakodnevne upotrebe, jer bi to značilo nastaviti sa skupim treniranjem. Sa druge strane, negativna osobina savremenih računara, koja je prisutna i kod računara budućnosti - kvantnih računara, je što se podaci drže u memoriji koja je odvojena od procesorske jedinice. To znači da je potrebno dovesti ih do nje preko nekog transportnog sistema i učitavati parče po parče, obraditi, pa zatim rezultat vraćati nazad u memoriju - a za sve to su potrebne vreme i energija. 

Tu se istraživači ponovo okreću imitiranju najboljeg rešenja u prirodi - ljudskom mozgu. Tako nastaju neuromorfne strukture, u koje spada i dishbrain

EKSPERIMENTI

Šta mozak radi u činiji?

Nastao je u laboratoriji Cortical Labs u Australiji; 800.000 neurona je kultivisano (izraslo) preko pinova silicijumskog čipa, u rastvoru nutrijenta koji ih “hrani i čini srećnima”, kako to tvrde njegovi tvrorci. Oni rastu, adaptiraju se i uče. Kao i svi ljudski neuroni, izuzetno su fleksibilni, samoprogramirajući, proizvod milijardi godina evolutivnog usavršavanja, sa mogućnostima još uvek za nas nedokučivim. Daleko od toga da ovo gomila neuronskih ćelija može da se poredi sa organom tako kompleksnim kao što je mozak. To je samo uzorak, koji nam omogućava da steknemo uvid u neke od procesa koji se odvijaju u živom neuronu, na kojem može da se eksperimentiše. Preko  pinova silicijumskog čipa na koje su povezani, do njih se dovode strujni impulsi, kao što bi se do mozga dovodili impulsi iz naših čula, i tako napravila veza sa spoljnim svetom, u ovom slučaju digitalnim. Podstaknuta ovim impulsima, neuronska struktura bi se sama organizovala i reagovala, dala odgovor kroz generisanje novih impulsa koje bi pinovi preuzeli i njima delovali na digitalni svet - pokretali crtice-rekete u igri „pong“. 

Postavlja se pitanje: kako nedefinisanoj gomili neurona objasniti šta se od nje očekuje? Kako ukazati šta je dobar a šta loš potez i kako ih navesti da nauče nešto određeno? Za to je, kao u svakoj dresuri, potrebna nagrada. U mozgu bi se koristio mehanizam za nagrađivanje baziran na hormonu sreće, neurotransmiteru dopaminu. Međutim to u ovom slučaju nije bilo primenljivo. Zato je iskorišćeno jedno drugo svojstvo nervnih struktura. 

Modelovanje sveta

Princip slobodne energije je teorija koja pokušava da objasni na koji način mozak procesira informacije koje stižu do njega. Po toj teoriji, mozak neprestano pravi modele sveta oko nas, na osnovu senzornih signala koji dolaze iz naših čula i predviđa njegovo stanje u sledećem trenutku. Zatim proverava tačnost svoje predikcije tako što je poredi sa senzornim signalima koje dobija iz čula u sledećem trenutku i računa razliku između predviđenog i stvarnog. Onda se koriguje, pravi novi model sa ciljem da se bolje približi stvarnom svetu, o kojem mu govore čula. I tako neprestano. Prema ovoj teoriji razlika između predviđenog (zamišljenog) modela i stvarnog sveta naziva se  “slobodna energija”. Mozak se trudi da tu slobodnu energiju minimizuje i svede na nulu. Onda će se, u teoriji, senzorni signali iz čula o svetu oko nas savršeno poklopiti sa onima koje je mozak predvideo u svom poslednjem modelu. Ispostavilo se da su predvidljivost i nepromenljivost nešto što bezlični splet neurona, razapetih preko metalnih iglica, prosto obožava i delaće u pravcu da eliminiše nepredvidljive pojave. To je iskorišćeno kao mehanizam nagrade. Kada bi reket pokrenuo u pravcu loptice, dishbrain bi bio nagrađen lepom predvidljivom stimulacijom. Kada bi ga pokrenuo u pogrešnu stranu, dobio bi četiri sekunde potpunog košmara u vidu nepredvidljivih impulsa. Već posle pet minuta učenja videli su se rezultati i ostali zapamćeni u memoriji neurona, na istom mestu gde se proces učenja odvijao. 

Dok su se prvi izveštaji o ovom eksperimentu uglavnom zadržali na talasu hajpa vezanog za veštačku inteligenciju i njegov značaj za razvoj bržih i efikasnijih procesora, od njegovih dizajnera iz  Cortico Labs stiže nešto drugačiji pogled na zadatak DishBrain-a: uvid u mehanizme kojima mozak procesira podatke i neprestano uči. U njemu ne postoji softver, osim onog upisanog u samu srž svakog neurona, u njegovu DNK. Istražiti kako se neuroni organizuju da nauče novi zadatak, kako se lako i brzo preusmeravaju na sledeći, koje su njihove stvarne mogućnosti kojih nismo ni svesni a koje svi nosimo u sebi - to su samo neke od nepoznanica u koje će pokušati da proniknu. 

Na kraju, a nikako manje važno, mozak u činiji predstavlja jedinstvenu mogućnost za istraživanje bolesti mozga. Eksperimetnisanje na neuronima, a da pri tome ne morate da radite na mozgu žive životinje, otvara nove mogućnosti u dijagnostici i pronalaženju tretmana za čitav niz bolesnih stanja, od epilepsije do demencije. 
Ovako osvetljena sa više strana, predstava mozga u činiji deluje mnogo prihvatljivije.

EKSPERIMENTI

 

Jelena Marjanović

 


 


Kompletni tekstove sa slikama i prilozima potražite u magazinu
"PLANETA" - štampano izdanje ili u ON LINE prodaji Elektronskog izdanja
"Novinarnica"

 

 

 

  back   top
» Pretraži SAJT  

powered by FreeFind

»  Korisno 
Bookmark This Page
E-mail This Page
Printer Versie
Print This Page
Site map

» Pratite nas  
Pratite nas na Facebook-u Pratite nas na Twitter - u Pratite nas na Instagram-u
»  Prijatelji Planete

» UZ 100 BR. „PLANETE”

» 20 GODINA PLANETE

free counters

Flag Counter

6 digitalnih izdanja:
4,58 EUR/540,00 RSD
Uštedite čitajući digitalna izdanja 50%

Samo ovo izdanje:
1,22 EUR/144,00 RSD
Uštedite čitajući digitalno izdanje 20%

www.novinarnica.netfree counters

Čitajte na kompjuteru, tabletu ili mobilnom telefonu

» PRELISTAJTE

NOVINARNICA predlaže
Prelistajte besplatno
primerke

Planeta Br 48


Planeta Br 63


» BROJ 118
Planeta Br 118
Godina XXI
Jul - Avgust 2024.

 

 

Magazin za nauku, kulturu, istraživanja i otkrića
Copyright © 2003-2024 PLANETA