Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге

В последние десятилетия при усовершенствовании компьютеров инженеры часто брали за образец человеческий мозг. В новейших устройствах используются принципы параллельной обработки информации и перестройки связей в зависимости от выполняемой задачи. Например, одна из нынешних тенденций в проектировании компьютеров — это обеспечение многоканальности за счет использования нескольких процессоров (ядер). Другой пример — методы глубокого обучения в сфере искусственного интеллекта. В последние годы здесь были достигнуты значительные успехи: алгоритмы распознавания образов и речи в компьютерах и мобильных устройствах стремительно совершенствуются — в том числе благодаря принципам, открытым при изучении зрительных систем млекопитающих[124], по примеру которых при глубоком обучении используется несколько слоев для представления все более труднораспознаваемых сущностей (например, визуальных объектов или речи), а сила связей между разными слоями не является жестко заданной, а изменяется в процессе обучения. Недавние успехи в этой сфере расширили область задач, которые способен решать компьютер. Однако в гибкости, способности к обобщениям и обучению мозг по-прежнему превосходит даже самые современные машины. По мере того как нейробиологи раскрывают тайны мозга (в чем им все чаще помогают компьютеры), инженеры получают больше возможностей совершенствовать архитектуру и работу устройств по примеру мозга. Кто бы ни оказался победителем в решении конкретных задач, это междисциплинарное сотрудничество, вне всякого сомнения, пойдет на благо и нейробиологии, и вычислительной технике.