- Подобные обещания звучали и 20, и 30 лет назад, но ничего подобного не происходит. Во всяком случае, роботы способны заменить человека только на сугубо стереотипных работах, а там, где требуется хотя бы малейшее творчество, они бессильны, - говорит кандидат физико-математических наук из Национального исследовательского Нижегородского госуниверситета имени Н.И. Лобачевского Алексей Михайлов. - В мире лавинообразно растет количество роботов, но нет качественного прорыва. Их мозги "заточены" под выполнение узкой задачи. Но шаг в сторону - и машина впадает в ступор. Иначе и не может быть при нынешних технологиях. Мы хотим изменить ситуацию, создаем для роботов "гибкие" мозги, которые в перспективе помогут машине подстраиваться под изменения внешней среды.
Можно ли вырастить человеческий мозг на чипе? Сегодня это кажется невероятной фантастикой. Но в ведущих институтах мира подобной фантастикой уже активно занимаются. Создаются электронные прототипы нейронных сетей мозга. Конечно, это пока очень небольшие системы, но число элементов на одном чипе стремительно растет.
- В основе многих подобных систем принципиально новые элементы, так называемые мемристоры, - говорит Михайлов. - Впервые этот термин еще в 1971 году ввел профессор Калифорнийского университета Леон Чуа. Он теоретически предсказал, что наряду с известными элементами электрических цепей - сопротивлением, индуктивностью и емкостью, может существовать и "мемристор". А через 30 с лишним лет в различных лабораториях были созданы такие устройства.
Это очень необычный элемент, неслучайно его называют "резистор с памятью". Как известно из закона Ома, сопротивление определяет линейную зависимость тока от напряжения. У мемристора все иначе. Его сопротивление зависит от "предыстории", например, от того, какой через него протекал ток. Мемристор "запоминает" эту величину, и в зависимости от нее его сопротивление меняется. То есть мемристор как бы адаптируется к конкретной ситуации.
- Такое поведение очень схоже с тем, как ведет себя в нашей нервной системе синапс - точка соединения нейронов, - говорит Михайлов. - Сопротивление синапса зависит от электрических потенциалов нейронов, которые он соединяет. Скажем, при запоминании какого-то образа между множеством нейронов "протаптывается" дорожка, которая связывает их в сеть. И когда вы хотите вспомнить данный образ, то "идете" по этой дорожке. То же самое можно сделать с помощью мемристоров, по сути, создать искусственный прототип нейронной сети мозга.
Пока это отдаленная перспектива, а сейчас ученые пытаются совместить живую биологическую культуру с нейронной сетью на основе мемристоров. Такие гибриды, по словам Михайлова, могут уже сегодня совершить настоящий прорыв в робототехнике. Еще одна уже сейчас очевидная сфера применения таких гибридов - тестирование новых медицинских препаратов. Особенно это касается заболеваний, связанных с активностью нервных клеток, например, болезнью Альцгеймера.