Umetna inteligenca: razvit je bil čip, ki posnema delovanje možganov.

Znanstveniki že desetletja sanjajo o ustvarjanju računalniškega sistema, ki bi lahko posnemal talent človeških možganov za učenje novih problemov.

Znanstveniki na Tehnološkem inštitutu v Massachusettsu so naredili pomemben korak k doseganju tega cilja z razvojem računalniškega čipa, ki posnema način, kako se možganski nevroni prilagajajo kot odziv na nove informacije. Ta pojav, znan kot plastičnost, naj bi bil osnova številnih možganskih funkcij, vključno z učenjem in spominom.

S približno 400 tranzistorji lahko silicijev čip posnema aktivnost ene same možganske sinapse – povezave med dvema nevronoma, ki omogoča prenos informacij iz enega nevrona v drugega. Raziskovalci pričakujejo, da bo čip nevroznanstvenikom pomagal izvedeti veliko več o delovanju možganov, uporabili pa bi ga lahko tudi za razvoj nevronskih protez, kot so umetne mrežnice, pravi vodja projekta Chi-Sang Poon.

Modeliranje sinaps

V možganih je približno 100 milijard nevronov, od katerih vsak tvori sinapse s številnimi drugimi nevroni. Sinapsa je prostor med dvema nevronoma (presinaptičnima in postsinaptičnima nevronoma). Presinaptični nevron sprošča nevrotransmiterje, kot sta glutamat in GABA, ki se vežeta na receptorje na postsinaptični membrani celice in aktivirata ionske kanale. Odpiranje in zapiranje teh kanalov povzroči spremembo električnega potenciala celice. Če se potencial dovolj dramatično spremeni, celica sproži električni impulz, imenovan akcijski potencial.

Vsa sinaptična aktivnost je odvisna od ionskih kanalov, ki nadzorujejo pretok nabitih ionov, kot so natrij, kalij in kalcij. Ti kanali so ključni tudi v dveh procesih, znanih kot dolgoročna potenciacija (LTP) in dolgoročna depresija (LTD), ki krepita oziroma oslabita sinapse.

Znanstveniki so svoj računalniški čip zasnovali tako, da lahko tranzistorji posnemajo aktivnost različnih ionskih kanalov. Medtem ko večina čipov deluje v binarnem načinu vklop/izklop, električni tokovi na novem čipu tečejo skozi tranzistorje v analognem načinu. Gradient električnega potenciala povzroči, da tok teče skozi tranzistorje na enak način, kot ioni tečejo skozi ionske kanale v celici.

»Parametre vezja lahko prilagodimo tako, da se osredotočijo na določen ionski kanal,« pravi Poon. »Zdaj imamo način, kako zajeti vsak ionski proces, ki se zgodi v nevronu.«

Novi čip predstavlja »pomemben napredek v prizadevanjih za preučevanje bioloških nevronov in sinaptične plastičnosti na CMOS [komplementarnem kovinsko-oksidno-polprevodniškem] čipu,« pravi Dean Buonomano, profesor nevrobiologije na Univerzi v Kaliforniji v Los Angelesu, in dodaja, da je »raven biološkega realizma impresivna«.

Znanstveniki nameravajo s svojim čipom ustvariti sisteme za simulacijo specifičnih nevronskih funkcij, kot je sistem za vizualno obdelavo. Takšni sistemi bi lahko bili veliko hitrejši od digitalnih računalnikov. Tudi visokozmogljivi računalniški sistemi potrebujejo ure ali dneve za simulacijo preprostih možganskih vezij. Z analognim sistemom čipa so simulacije hitrejše kot v bioloških sistemih.

Druga možna uporaba teh čipov je prilagajanje interakcij z biološkimi sistemi, kot so umetne mrežnice in možgani. V prihodnosti bi lahko ti čipi postali gradniki za naprave z umetno inteligenco, pravi Poon.