Нейропластичный марсоход: смогут ли роботы стать «живыми»?

У современных умных машин ничтожный срок годности — они быстро устаревают. Профессор Стэнфордского университета, нейробиолог Дэвид Иглмен считает, что на помощь могут прийти биология и принципы живых систем. «Идеономика» публикует одну из глав его книги «Живой мозг».

Недавно читал об одной калифорнийской школе, где свернули программы по искусству, музыке и физической культуре. Зачем же понадобилось так обрезать бюджет? Оказалось, что несколько лет назад было решено направить все средства на создание супер-пупер-компьютерного центра для учащихся. Школьная администрация закупила компьютеры, серверы, мониторы и разнообразные периферии на $330 млн. Затем образцово-показательный компьютерный класс-шедевр с большой помпой и всяческими церемониями предъявили восхищенной школьной общественности.

Прошло несколько лет, и сверхсовременное компьютерное «железо» начало устаревать. Появились более быстрые чипы, память перебазировалась с жестких дисков в облако, а новые программы оказались несовместимыми со старой прошивкой. Словом, не прошло и десяти лет, как администрации пришлось списать все это великолепие в утиль.

Эта история заставила меня призадуматься. В самом деле, зачем мы продолжаем строить машины жесткой конструкции, которые вскорости превращаются в утильсырье? Впаивая в нутро компьютера электронную схему, мы в тот же самый момент устанавливаем срок его годности. Если бы мы прилежно учились у биологии ее сметке и прозорливости, то уже давно обратили бы себе на пользу принципы живых систем.

Если волк попадает лапой в капкан, он отгрызает ее и продолжает жить трехногим. А вот марсоход Spirit, самоходный робот весом под 200 кг, 4 января 2004 года «приземлившийся» на поверхность Красной планеты, годами успешно колесил по ее просторам, но в конце 2009 года увяз в марсианской почве и не смог выбраться — помимо прочего потому, что у него отказало правое переднее колесо. Солнечные панели намертво застрявшего Spirit не смогли сориентироваться по солнцу. Марсоход лишился притока энергии и во время марсианской зимы понес невосполнимый урон. 22 марта 2010 года бедняга передал на Землю свою лебединую песню и испустил дух.

Это не критика выдающихся конструкторов НАСА. Проблема в том, что мы продолжаем строить роботов с жестко смонтированными электронными схемами. Если современный робот потеряет колесо, погнет ось или у него сгорит часть материнской платы, его песенка спета. Но посмотрите на животное царство: его обитатели получают повреждения и все равно продолжают жить. Они будут хромать, еле волочить ноги, но предпочтут скакать на оставшихся конечностях, в той или иной степени утратить силу, претерпеть какие угодно невзгоды, лишь бы упрямо двигаться к своим целям.

Волк отгрызет попавшую в капкан лапу, и мозг приспособится к необычному плану его тела, потому что возврат чувства безопасности соответствует его системе вознаграждения. Ему нужны кров, еда и поддержка стаи, и мозг быстро решает, как этого добиться.

Разница между самоходным роботом и волком упирается в выбор между информацией как таковой и информацией жизненно необходимой. В отличие от угодившего в капкан марсохода, волком движут насущные цели: избежать опасности и достичь безопасности. Его действия и намерения продиктованы угрозой нападения и требованиями желудка. Волк движется к собственным целям, и потому его мозг поглощает информацию не только об окружающей реальности, но и о том, на что способны его лапы, и преобразует эти способности в самые подходящие действия.

Волк готов хромать на трех лапах, потому что у животных не принято лечь и помереть от умеренного урона телу. Их примеру должны следовать наши машины.

Мать-природа знает, что не нужно жестко монтировать сеть в волчьем мозге, как и нет смысла жестко программировать сам мозг. С переменой плана тела и среды обитания меняются сложные взаимоотношения между способностями и действиями. Поэтому вместо заранее заданной схемы лучше создать инфотропную систему, которая на лету оптимизируется и самонастраивается на максимальную эффективность при достижении целей. Одни цели долгосрочные (выжить), другие — сиюминутные (выработать хватку, чтобы вцепиться в убегающего оленя); мозг во всех случаях настраивается на них.

Что нужно нашим роботам, чтобы сохранять работоспособность при повреждениях? Им потребуется умение активировать модифицированный план «тела» в сочетании с обеспечением необходимости питаться, общаться и выживать. Обладая такими характеристиками, они даже с отскочившим колесом или поврежденной деталью смогут адаптировать уцелевшие схемы, чтобы довести начатую задачу до конца. Представьте, что марсоход отпиливает застрявшее в грунте колесо и сам смекает, как двигаться на оставшихся колесах. Подобные принципы могут быть использованы при проектировании реконфигурирующихся машин, начинка которых соотнесет входные сигналы со своими целями и адаптирует к этому сочетанию свою систему управления. Когда они будут терять покрышки, ломать оси или рвать провода, сохранившаяся система перестроится должным образом, чтобы завершить выполнение задачи.

***

Но почему же мы до сих пор не проектируем механизмы, основываясь на принципах пластичности мозга? Не будем к себе чрезмерно суровыми: в распоряжении Матери-природы имелись миллиарды лет, чтобы параллельно проводить триллионы экспериментов. Для нас почти непредставим временной горизонт подобного размаха, как непостижимо устройство мозга бесчисленных тварей, которые рождались на свет и топтали землю, резвились в водах или кружили в небесах.

Так как же нам исхитриться, чтобы встраивать принципы пластичности мозга в создаваемые нами устройства? Первое, что приходит на ум, — имитировать уже созданное природой. Вот хороший пример: тело мексиканской тетры, слепой рыбки, обитающей в подводных пещерах, сплошь покрывают сенсоры. Ориентируясь по перепадам давления воды и направлению течения, тетра умеет в непроглядной темени определять формы подводных объектов. Вдохновленные ее примером, сингапурские инженеры разработали искусственную версию сенсоров слепой тетры для подводных лодок. Ни для кого не секрет, что освещение в подводных аппаратах требует массы энергии и губительно для подводных экосистем. Зато набор мелких маломощных сенсоров по образу и подобию тех, какими природа наделила слепую тетру, дают надежду «видеть» во тьме за счет движения вод.

Сенсорная биомимикрия — великолепный старт, но это только начало пути. Гораздо больший вызов — спроектировать нервную систему с plug-and-play периферией. Какая от этого польза? Рассмотрим для примера проблемы, с которыми постоянно сталкивается НАСА на Международной космической станции (МКС). Международное космическое сотрудничество — основа основ проекта. И в то же время — главная причина технической проблемы. Русские конструируют один модуль, американцы пристраивают другой, а китайцы — свой, китайский. В итоге постоянная головная боль МКС — координировать работу датчиков в модулях разных стран. Американские тепловые датчики не всегда синхронизируются с российскими датчиками вибраций, а китайские газоанализаторы с трудом сообщаются с остальными приборами и оборудованием станции. Проблемам нет конца, и МКС постоянно мобилизует инженеров на поиск все новых и новых решений.

Правильный выход из положения таков: чтобы раз и навсегда решить эту проблему проблем, надо взять пример с Матушки-природы. Разве не доказала она свою способность подгружать живым тварям тысячи новых органов восприятия — от ушей, глаз и носов до рецепторов давления, температуры, электрического и магнитного полей, не говоря обо всем прочем? За долгие времена эволюции природа затратила немало усилий на создание нервной системы, которая извлекает информацию из этих сенсоров без необходимости знать о них что бы то ни было. Сенсоры могут быть разного вида и иметь разную конструкцию, что, однако, не мешает им работать в полном согласии и гармонии, потому что мозг, общаясь с миром, выискивает сопряжения между различными входными потоками данных и придумывает, как пустить в дело поступающую информацию.

Как воспользоваться преимуществами такого подхода? Вспомним, что один из самых действенных приемов мозга — произвести моторное действие и оценить, чем оно обернется. Я считаю, что надо позволить МКС экспериментировать не только с ее сенсориумом (совокупностью «органов чувств»), но и с ее моториумом, то есть с тем, как она использует свое «тело». В конце концов, МКС строится по модульному принципу, а это подразумевает, что план ее «тела» будет все время меняться. В каком бы теле ни осознал себя мозг, он найдет способ двигать им, и предпрограммирования не потребуется, все моторные процессы будут происходить за счет проб различных «телодвижений» и оценки результатов. Именно таким образом наш мозг составляет представление о нашем теле. И подобным же способом МКС могла бы время от времени совершать серии малых движений, чтобы определить, какие дополнительные модули к ней пристыковали и как они дополняют ее двигательные возможности. Будущее идеи самоподстройки видится в том, что мы научимся проектировать машины не с постоянной, раз и навсегда закрепленной конструкцией, а способные самостоятельно завершать схемы своих подключений в ходе взаимодействия с реальностью.

Как только входные и выходные сигналы скоординируются, всевозможные чудеса не замедлят последовать. Рассмотрим для примера стандартный микрочип FPGA (программируемая пользователем вентильная матрица) в электронных мозгах множества знакомых нам устройств. Это потрясающий чип, но одна из основных проблем подобных микросхем — синхронизация всех сигналов внутри нее. Нули и единицы мелькают в чипах со скоростями, близкими к скорости света, и если бит из одной части чипа случайно опередит бит из другой, наступит катастрофа: вся логическая функция чипа окажется под угрозой. Тайминг в микрочипах выделился в отдельную подобласть, и на эту тему уже написаны объемные тома.

Между тем с точки зрения биолога вопрос решается просто. Мозг и микрочип сталкиваются с одной и той же проблемой: постоянный приток входных сигналов (от органов восприятия, а также от внутренних органов) одновременно с потоком исходящих сигналов (движение конечностей). Правильное согласование во времени играет здесь огромную роль. Услышав, что хрустнула ветка до того, как вы поставили ногу на землю, насторожитесь: а вдруг это подкрадывается хищник? Если же вы слышите хруст после того, как ступили ногой на землю, это нормально, таково обычное следствие вашего действия, и оснований для паники нет. Трудность для мозга состоит в том, что невозможно заранее запрограммировать ожидаемое время работы для отдельных органов чувств, поскольку оно имеет свойство меняться. Если вы с яркого света вступаете в темноту, скорость общения ваших глаз с мозгом замедляется почти на десятую долю секунды. В жару сигналы могут передаваться вдоль ваших конечностей быстрее, чем в холод. Когда вы растете, длина вашей конечности увеличивается, как и период прохождения сигналов туда и обратно.

Каким образом мозг решает проблемы синхронизации? Наверняка не штудирует толстенный том о верификации таймингов. Он действует методом проб и ошибок: что-то потрогает, что-то пнет, по чему-то стукнет. Он исходит из той посылки, что раз вы сгенерировали действие (вступив во взаимодействие с реальностью), значит, рассредоточенная во времени информация, которая возвращается к нему через сенсорные каналы, должна восприниматься как синхронизированная с данным действием. Иначе говоря, ваше сознание должно приспособиться одновременно видеть, слышать и чувствовать последствия вашего действия. Лучший способ предвидеть будущее — самому создавать его. Всякий раз, взаимодействуя с миром, ваш мозг посылает разным органам восприятия четкий приказ: сверяйте часы.

Проблема тайминга в микрочипах решается посредством регулярной отправки пробных сигналов самому себе (точно так же, как человек мог бы попробовать мячик на прыгучесть, столовое серебро — на мелодичность звона или, надев очки, покрутить головой). Когда чип выступает в роли генератора пробного действия, у него могут возникнуть четкие ожидания относительно того, что должно последовать далее. И тогда он сам подстроится к ситуации, а нам не придется штудировать книги неимоверной толщины.

***

Внедрив в механизмы принципы нейропластичности, мы сможем создавать любые устройства, в частности беспилотные автомобили. В перспективе у нас появятся основания ожидать, что на дорогах станет меньше жертв ДТП — не только потому, что робомобили будут делиться друг с другом знаниями и общаться на трассе со своими «собратьями», но и в силу обучающих свойств системы в целом: чем дальше, тем больше беспилотные автомобили будут совершенствовать свои водительские качества. И дело не в том, что их специально запрограммируют на первых порах допускать промахи, чтобы учиться на них, — проблема в другом: окружающая реальность сама по себе сложна и многообразна и не все ситуации возможно предусмотреть заранее. Подобно тому как подростки учатся на собственных ошибках и делятся друг с другом выстраданным опытом, робомобили со временем станут умнеть и повышать класс вождения.

С помощью принципов построения нейронной сети мы сможем добиться гораздо более эффективного распределения электроэнергии, чем сейчас. Выстраивая интернет вещей (подсоединяя к Всемирной паутине бытовые устройства), мы получаем возможность маневрировать ресурсами колоссальных скопищ люстр, кондиционеров и компьютеров, а интернет возьмет на себя роль титанической нервной системы и станет подавать электричество туда и тогда, где и когда оно требуется. Вдобавок к прочим благам умная электросеть даст возможность жителям частных домов самим обеспечивать себя электроэнергией. Представим, что к энергосети можно добавить ветровые генераторы и гелиоустановки тем же способом, каким Мать-природа добавляет живому существу новые периферические устройства, с тем чтобы мозг сам додумался, как их использовать. Помимо большей эффективности умная электросеть будет устойчива к атакам, поскольку сможет излечивать сама себя.

Подробнее о книге «Живой мозг» читайте в базе «Идеономики».