Наша деятельность

Мы занимаемся исследованием  мышления. Нами создана принципиально новая модель, объясняющая функционирование реального мозга. Мы назвали эту модель контекстно-смысловой.

Наша цель – реализация полноценных нейроморфных вычислений, создание сильного искусственного интеллекта.

Наше видение

Мозг не просто механически обрабатывает информацию, он ищет в ней смысл. Один из важнейших алгоритмов работы мозга – это алгоритм поиска смысла.

Мы исходим из того, что любая информация содержит множество смыслов. Одна и та же информация имеет разные трактовки в различных контекстах. Единственный способ найти смысл информации – это рассмотреть все возможные контексты и выбрать те из них, в которых трактовки будут наиболее правдоподобны.

Правдоподобность трактовки – это ее соответствие предыдущему опыту, то есть памяти.  Механизмы памяти позволяют самой памяти производить вычисления и “узнать” знакомую ей трактовку.

Кора мозга – это порядка ста миллионов кортикальных миниколонок. Кора делится на зоны, содержащие около миллиона миниколонок каждая. Отдельная миниколонка состоит из сотни нейронов. У нас есть весомые основания полагать, что миниколонки являются автономными вычислительными элементами. Каждой миниколонке соответствует свой уникальный контекст. Контекст – это правила по которым преобразуется информация, позволяющие из исходного описания получить его трактовку.  Каждая миниколонка “видит” и “оценивает” происходящее со своей “точки зрения”.

Мы исходим из того, что память не есть усиление или ослабление синаптических связей. Предложенный нами механизм памяти основан на определенной “интерференции” кодирующих информацию паттернов активности. Носители памяти в нашей модели – это кластеры рецепторов, расположенные на мембранах нейронов. Они же являются базовыми элементами, осуществляющими вычисления в памяти.

Давно показано, что память не локализована в мозге где-то конкретно, при этом оставался непонятным механизм ее распределенного хранения. Мы полагаем, что каждая миниколонка обладает не фрагментом общей памяти, а содержит в себе полную копию всех воспоминаний, такую же как у всех миниколонок одной с нею зоны коры. Это позволяет каждой из миниколонок судить о том насколько достоверна именно ее информационная трактовка. Нам удалось показать биологическую обоснованность такого предположения.

Мы продемонстрировали, что для решения комбинаторно сложных задач можно использовать прием разбиения исходного пространства высокой размерности на большое количество перекрывающихся случайных подпространств значительно меньшей размерности. Решения, которые слабо “видны” и плохо достижимы итерационными методами в исходном пространстве оказываются просты для поиска в определенных “удачных” подпространствах. Мы показали, что этот прием может использоваться для вычислений внутри кортикальных миниколонок и он же применим для построения пространства контекстов.

Путь к сильному искусственному интеллекту

Мы полагаем, что создание полноценного сильного искусственного интеллекта невозможно без учета тех решений, которые возникли за миллиарды лет биологической эволюции. Мы считаем, что именно нейробиологические исследования и разработка нейроморфных систем, опирающиеся на контекстно-смысловой подход, позволят:

  • создать сильный искусственный интеллект
  • осуществить разработку новых поколений нейроморфных вычислительных архитектур
  • реализовать полноценный интерфейс “человек-компьютер”
  • открыть новые методы лечения заболеваний мозга и методики продления его активного функционирования
  • объяснить феномен сознания, его роль в физической картине мира

Рассказ о концепции

Мы подготовили большой цикл лекций о мозге и сознании. В нем мы постарались достаточно полно изложить наше видение на природу мышления, нейрофизиологические механизмы работы мозга и физическую природу сознания. Цель этих лекций –  показать путь создания нейроморфного сильного искусственного интеллекта.

О мозге рассказывают автор концепции Алексей Редозубов и нейрофизиолог академик РАН Святослав Медведев.

Лекции доступны на нашем YouTube канале.