Уже в 1950 году Тьюринг и фон Нейман описали архитектуру, схожую с нашим мозгом, но, к сожалению, на тот момент ни нейрофизиологи не представляли, как вообще устроен мозг, ни физики не знали, как может выглядеть элементная база для такого компьютера. Это не значит, что нейрофизиологи сейчас знают ответы на все вопросы об устройстве мозга или физики могут предложить совершенную элементную базу, но я полагаю, что уже сейчас мы можем заняться разработкой первых таких компьютеров.

Вводная статья рассказывает о проблематике которую пытаются решить neuromorphic компьютеры.

Начать рассказ о neuromorphic архитектуре стоит с нейрона. В различных публикациях о машинном обучении так много базовой информации об устройстве нейрона, что я постараюсь максимально сжать рассказ об его устройстве и перейти сразу к очень поверхностному описанию его функционала. Также я часто буду апеллировать к некому абстрактному “мозгу”. К этому референсу надо относится снисходительно, понимая что нейрофизиологи знают совсем немного о его устройстве, а я всего лишь поверхностно опираюсь на некоторые из этих представлений.

Также стоит сказать о еще одном важном моменте. Современные подходы в neuromorphic архитектуре не пытаются создать точную “копию” мозга в “силиконе”. Во-первых, как я уже писал выше, нейрофизиологи очень мало знают о том, как в действительности работает мозг. Во-вторых, физика процесса будет разная, а значит и некоторые подходы не могут быть просто перенесены из одной системы в другую. В-третьих, мы научились решать некоторые задачи лучше и качественнее того, как это делает наш мозг. Наконец в четвертых, мозг решает множество побочных, не когнитивных задач, например: регуляция температуры тела, управление гормональными железами и тд., большой необходимости в воспроизведении этих функций пока нет.

Что нас интересует в устройстве мозга?

Мозг живого организма — это объединение большого количества очень маленьких вычислительных элементов (нейронов), которые в свою очередь достаточно независимы друг от друга. Каждый нейрон хранит и обрабатывает некое бесконечно малое знание от общей памяти существа. В случае выхода из строя отдельных нейронов соседние нейроны забирают на себя задачи погибших. Отдельные отделы мозга хорошо специализированы. Нейроны, не участвующие в решении конкретной задачи, практически не потребляют энергию. Мозг человека состоит из 86 миллиардов нейронов, что позволяет нам обрабатывать очень большое количество сигналов одновременно.

Интересен тот факт, что в создании новой архитектуры активную роль принимали именно нейрофизиологи, а не инженеры, физики или математики. Дело в том, что нейрофизиологи в процессе изучения головного мозга, так же как и другие ученые, строили математические модели отдельных частей мозга, которые после пробовали рассчитывать на компьютерах. С увеличением сложности этих моделей они поняли, что считать такие модели на имеющейся аппаратной базе неэффективно и необходим кардинально новый подход.