Перейти к содержанию

4.3 История первой модели искусственного нейрона: Мак-Каллок и Питтс

Материал из Охота на электроовец: Большая Книга Искусственного Интеллекта

— Да, видите, папенька, — сказал Миша, протирая глазки, — мне всё хотелось узнать, отчего музыка в табакерке играет; вот я принялся на неё прилежно смотреть и разбирать, что в ней движется и отчего движется; думал-думал и стал уже добираться, как вдруг, смотрю, дверца в табакерке растворилась…

Одоевский В. Ф. Городок в табакерке

Но вернёмся в суровую действительность первой половины XX в. Учёные, ставившие перед собой цель создать системы для автоматизации решения интеллектуальных задач, не могли ждать появления биологически достоверных моделей мозга. Только сегодня мы располагаем достаточными знаниями и вычислительными мощностями для того, чтобы попытаться на клеточном уровне симулировать работу нервной системы сравнительно простых живых организмов, таких как, например, нематоды C. elegans (в проектах OpenWorm[1] и Worminator[2]) или головастика[3], [4]. Если бы пионеры авиации ждали появления биологически достоверных моделей птиц, самолёты и сегодня оставались бы лишь мечтой.

Поиск разумного компромисса между биологической достоверностью моделей и их практической применимостью начался параллельно с созданием первых электронно-вычислительных машин. Истоком исследовательского направления, связанного с применением искусственных нейронных (или, как выражались сами авторы, «нервных») сетей, стала пионерская работа[5] Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса, написанная ими в 1943 г. (эту статью под заголовком «Логическое исчисление идей, имманентных нервной деятельности» (A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity), вышедшую в «Бюллетене математической биофизики» (Bulletin of Mathematical Biophysics), я буду далее по тексту называть просто «статьёй Мак-Каллока и Питтса 1943 г.»). Но, как и в случае с другими трудами, закладывающими основы того или иного направления, работа Мак-Каллока и Питтса появилась не на ровном месте, что становится ясно после знакомства со средой, в которой работали авторы. А история их жизни и творчества весьма поучительна.

  1. OpenWorm foundation (2022). OpenWorm // https://openworm.org/
  2. Haspel G., Boyden E. S., Brown J., Church G., Cohen N., Fang-Yen C., Flavell S., Goodman M. B., Hart A. C., Hobert O., Kagias K., Lockery S., Lu Y., Marblestone A., Matelsky J., Pfister H., Rotstein H. G., Scholz M., Shlizerman E., Simeon Q., Skuhersky M. A., Venkatachalam V., Yang G. R., Yemini E., Zimmer M., Kording K. P. (2023). To reverse engineer an entire nervous system // https://arxiv.org/abs/2308.06578
  3. Сегеда Г. (2022). Цифровой двойник головастика — ещё один шаг на пути к искусственному разуму? / Наука в Сибири, 31 янв. // https://sbras.info/articles/nauka-dlya-obschestva/cifrovoy-dvoynik-golovastika-esche-odin-shag-na-puti-k
  4. Ferrario A., Palyanov A., Koutsikou S., Li W., Soffe S., Roberts A., Borisyuk R. (2021). From decision to action: Detailed modelling of frog tadpoles reveals neuronal mechanisms of decision-making and reproduces unpredictable swimming movements in response to sensory signals / PLOS Computational Biology, December 13, 2021 // https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009654
  5. McCulloch W. S., Pitts W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity / Bulletin of Mathematical Biophysics, 5: 115 // https://doi.org/10.1007/BF02478259
Loading comments...