Сучасні технології ще надзвичайно далекі до створення інтелектуальних машин. Сучасний штучний інтелект не має інтелекту, а лише обирає статистично найпопулярніший токен. Однак у Китаї заявили про створення суперкомп’ютера, що відтворює мозок мавпи. Дослідники повідомили, що розробили машину, змодельовану за зразком мозку макаки. Це може дозволити створити дійсно штучний інтелект.
Суперкомп’ютер отримав назву Darwin Monkey, або Wukong, на честь міфологічного персонажа, який частково надихнув творців персонажа Гоку з Dragon Ball Z. Проєкт розроблено у Національній ключовій лабораторії мозково-комп’ютерного інтелекту Чжецзянського університету.
Макаку обрано як модель через її високий рівень когнітивних здібностей та інтелекту, близьких до людських. У пресрелізі університету зазначено, що проєкт є кроком до створення більш розвиненого мозкоподібного інтелекту.
Архітектура Wukong включає більш ніж два мільярди спайкових нейронів, що імітують роботу біологічних нейронів шляхом передавання електричних імпульсів, та 100 мільярдів синапсів, через які проходять сигнали. За твердженням авторів, це може робити Wukong найбільшим нейроморфним суперкомп’ютером у світі. Нейроморфні системи відрізняються надвисокою енергоефективністю: тоді як традиційні суперкомп’ютери споживають мегавати, Wukong працює приблизно на 2000 ватів.
Футуристи припускають, що такі системи можуть у майбутньому наблизити появу сингулярності – гіпотетичного моменту, коли штучні інтелекти перевищать людські. Проте практична користь полягає у глибшому розумінні мозкових процесів, що може бути важливим для дослідження хвороб, зокрема Альцгеймера, а також для створення нових ліків.
На думку Корі Міллера, доктора філософії та доцента кафедри психології Каліфорнійського університету в Сан-Дієго, якщо Wukong дійсно існує, це було б значним кроком у розумінні роботи мозку. Він зазначає, що загальні принципи взаємодії систем у мозку вже певною мірою зрозумілі, але справжні труднощі починаються на рівні нейронних схем і клітинних обчислень. Це є актуальною межею наукових досліджень.
Створення штучної моделі мозку людини або людино-подібної тварини може надати значні переваги в науці і навіть у соціально-економічному вимірі. Макаки є перспективною моделлю через тривалість життя та повільні темпи розмноження, подібні до людських. Це дозволяє отримувати дані, важливі для фундаментальних досліджень.
Перенесення мозку в суперкомп’ютерну модель могло б забезпечити можливість багаторазового і швидкого повторення експериментів, уникаючи багаторічних циклів переходу від тварин до людей. Це потенційно дозволило б швидше виявляти походження хвороб та створювати ефективніші методи лікування.
Водночас Міллер не вважає, що штучний інтелект здатен замінити роботу реальних дослідників. На його думку, інтерпретація даних та розуміння механізмів біологічних систем потребують людського аналітичного мислення. Він підкреслює, що неможливо виправити те, чого не розумієш.
Попри потенційну наукову значущість Wukong, Міллер висловлює скепсис щодо фактичного існування цього прориву. Він зазначає, що отримання достовірних даних про подібні проєкти з Китаю є складним. За його словами, раніше вже траплялися подібні інформаційні заяви, і до них слід ставитися обережно. Чжецзянський університет не надав коментарів.
У своїй статті у Wall Street Journal Міллер наголошує на важливості досліджень на приматах для розуміння роботи мозку, особливо з огляду на критику таких досліджень з боку нинішньої адміністрації США. Це, на його думку, збільшує цінність створення штучної моделі мозку.
Він також сумнівається, що подібний суперкомп’ютер здатен відтворити інформацію, потрібну для повного розуміння мозку макаки. Частково через недостатній рівень апаратного забезпечення, частково через те, що дані від суперкомп’ютерів не завжди точно передають складні принципи роботи мозку. За його словами, суперкомп’ютери часто побудовані на повторюваних структурах, тоді як у мозку існує значна спеціалізація, яка ще недостатньо вивчена.
Міллер підсумовує, що мозок не є одноманітним набором синапсів, а складною системою зі спеціалізованими зонами, принципи роботи яких наука досі лише починає розкривати.
