Разработан первый транзистор, способный самообучаться в процессе работы

Проводя исследования, результатом которых может стать совершенно новый подход к реализации искусственного интеллекта, исследователи из Школы технических и прикладных наук (School of Engineering and Applied Sciences, SEAS) Гарвардского университета разработали новый тип транзистора, транзистора, способного самообучаться в процессе его работы, что делает его подобным нервному синапсу. Названное синаптическим транзистором, это устройство самооптимизирует свои электрические и электронные характеристики в соответствии с функциями, которые оно выполняло в прошлом.

Одна из наиболее замечательных черт мозга человека или другого высокоорганизованного живого существа заключается в самообучении, в запоминании того, что это делает. Если человека заставить выполнять совершенно новую для него работу, то в первый день он будет действовать беспорядочно и постоянно совершать ошибки. Но, через неделю или две этот человек будет выполнять всю работу на "автопилоте", выполняя весь ряд действий, совершенно не задумываясь над этим. Все это происходит благодаря пластичности мозга, способности мозга динамически перестраивать свою структуру, образуя новые синаптические связи между нейронами или "перепрофилируя" уже существующие связи.

Большая часть пластичности мозга является последствием изменений приблизительно в 100 триллионах синапсов, которые представляют собой взаимосвязи между нервными клетками мозга. При выполнении человеком однообразных действий, синаптические связи, отвечающие за эту деятельность, крепнут и их количество увеличивается, что приводит к появлению целых "дорог" из синапсов, соединяющих определенные участки мозга.

Когда определенный нейрон раз за разом посылает другому нейрону через синапс определенный сигнал, то этот синапс через некоторое время перестраивает свою структуру таким образом, чтобы усилить этот вид передаваемого им сигнала. Синаптический транзистор, созданный гарвардскими учеными, подражает такому поведению синапса. Для этого транзистор имеет особую структуру, которая во многом повторяет структуру обычного полевого транзистора за исключением небольшого количества специальной ионной жидкости, находящейся в промежутке между изолированным затвором транзистора и его проводящим каналом. Канал синаптического транзистора изготовлен из никелата самария (SmNiO3), а не из легированного кремния, как у обычных полевых транзисторов.

К сожалению, за счет наличия функции самообучения синаптический транзистор имеет более низкую скорость реакции, нежели полевой транзистор. Под реакцией здесь подразумевается изменение силы электрического тока, текущего через канал транзистора, в ответ на изменение электрического потенциала на управляющем электроде, затворе. За счет наличия ионной жидкости транзистор может запомнить то, что он делал в прошлом и откорректировать проводимость его канала, что достигается за счет перемещения ионов кислорода, насыщающих материал канала транзистора.

Электрическим аналогом "укрепления" синапса является увеличение электрической проводимости канала синаптического транзистора. И при смене рода выполняемых транзистором функций, точнее, при изменении характеристик проходящих через него сигналов может произойти и обратная ситуация, когда проводимость канала транзистора будет уменьшена за счет оттока ионов кислорода назад в ионную жидкость.

ледует отметить, что синаптический транзистор предназначен для работы с непрерывными аналоговыми сигналами, а не прерывистыми цифровыми данными, с обработкой которых достаточно хорошо справляются простые полевые транзисторы. Такая способность дает синаптическим транзисторам, которые являются одним из видов искусственных синапсов, большую гибкость в самостоятельном предварительном поиске методов решения определенной задачи и в дальнейшем улучшении своей работы по решению этой же задачи.

К сожалению, физическая структура гарвардского синаптического транзистора не может обеспечить самостоятельного должного управления значением проводимости его канала. Поэтому для создания необходимых временных задержек и формирования импульсов нужной формы, которые обеспечивают перенос ионов кислорода, используются несложные внешние электронные цепи. Тем не менее, это не является препятствием к созданию на основе синаптических транзисторов сложных схем по типу нейронных сетей, которые будут способны самостоятельно выработать особый вид реакции на определенные значения входных сигналов, и выработать эту реакцию не по заранее заложенной в структуре сети программе, а на основании опыта, приобретенного в ходе выполнения других задач.

Новые синаптические транзисторы могут стать точкой отсчета, с которой начнется разработка систем искусственного интеллекта нового поколения, построенного не на "умных" алгоритмах программного обеспечения, а "зашитого" в самой архитектуре компьютера. С другой точки зрения, схемы, собранные из миллионов крошечных синаптических транзисторов смогут перевести технологии параллелизма вычислений на качественно новый уровень эффективности.

самообучающиеся алгоритмы