Академик Анохин и нейробиолог Му-мин Пу: современные ИИ лишены ключевых свойств живого мозга

Опубликована беседа двух всемирно известных нейробиологов — Константина Анохина, академика РАН и директора Института перспективных исследований мозга МГУ, и Му-мин Пу, научного руководителя Института нейронаук Китайской академии наук и архитектора проекта China Brain Project. Ученые обсудили фундаментальные ограничения современных искусственных нейросетей и перспективы создания систем, способных приблизиться к работе живого мозга.

Анохин, автор гиперсетевой теории мозга, и Пу, специалист по пластичности синапсов, сошлись во мнении, что в искусственных нейросетях отсутствует синхронизация, которая критически важна для обработки информации в биологических системах. В живом мозге сигналы передаются отдельными спайками — короткими импульсами, и эти импульсы не сливаются в общие массивы. В нейросетях же обучение идет через подстройку весов, а синхронизация не используется. Это делает алгоритмы для импульсных нейросетей (Spiking Neural Networks) значительно более сложными, но именно такой подход, по мнению ученых, может стать следующим шагом.

Особое внимание собеседники уделили архитектуре больших языковых моделей (LLM), таких как трансформеры. По словам Анохина, даже трансформеры имеют однородную структуру связей с преимущественно прямым распространением сигнала (feed-forward), что не учитывает разнообразие типов нейронов и их функциональную специализацию. Ученый подчеркнул, что человеческий мозг использует множество различных механизмов, и без их учета создание полноценного искусственного интеллекта остается маловероятным.

В разговоре также подняли тему будущего научной карьеры в области ИИ. Анохин отметил, что нынешним студентам неизбежно придется столкнуться с вызовами, связанными с этими ограничениями. Именно для этого он инициировал проект AnyMind, который, как пояснил ученый, призван помочь молодому поколению исследователей искать новые подходы в создании нейроморфных систем.

Опубликованная беседа примечательна тем, что в ней встречается практический взгляд на развитие ИИ: от критики трансформеров до конкретных направлений, таких как синхронизация и спайковые сети. Эксперты, интересующиеся перспективами нейронаук и искусственного интеллекта, найдут в разговоре много поводов для размышлений, особенно в части архитектурных решений, которые могут лечь в основу ИИ следующего поколения.