Дело вкуса или новая веха ИИ.

Электронный датчик на основе графена, который может «ощущать» пять основных вкусовых профилей. Источник.

Может ли так называемый ИИ… проголодаться? 

Уже довольно давно наука пытается воссоздать электронную версию языка ‒ не того, на котором вы говорите, а того, которым вы распознаёте вкусы, и имитаторов этого сложного человеческого органа имеется не мало. Учёными только нашей страны в последние 15-20 лет предложены несколько моделей. Все они сводятся примерно к следующему алгоритму: сначала идёт разработка сенсоров, затем их настройка или, как это называют сами инженеры, калибровка.

О пользе таких приборов рассказывается с появлением каждой новой модели, и в принципе их потенциал неизменен. Это и анализы пригодности тех или иных пищевых продуктов (той же воды, например), и исследования в промышленных интересах, и криминалистика, и медицина с фармакологией, и множество других сфер применения. Говоря последней отечественной разработке, представленной в прошлом апреле, одна из её соавторов, кандидат химических наук Елена Пойманова, рассказала, что итогом работы междисциплинарной команды исследователей должно стать миниатюрное смартфоноподобное устройство с набором одноразовых сенсорных подложек, чтобы пользоваться им смог даже человек без профильного образования.

И вот сегодня у нас снова появился повод вернуться к этой теме, но уже в несколько ином ключе. Команда исследователей из Пенсильванского университета развивает свою модель электронного языка, которая станет лишь инструментом для куда более масштабного информационно-технологического проекта. Сейчас прорабатывается имитация влияния вкуса на то, что мы едим, в зависимости от наших потребностей и предпочтений, а в будущем это может вылиться в ИИ-систему по-человечески эмоциональной обработки данных. Это, конечно, вряд ли когда-то станет эмоцией в чистом виде, но всё-таки позволит нам приблизиться к реализации «понимающих» нас устройств.  

Человеческое поведение ‒ весьма и весьма непростое явление. Мало того, что это, ‒как выражаются его авторы в статье, опубликованной в Nature Communications, ‒ «туманный компромисс и взаимодействие между нашими физиологическими потребностями и психологическими побуждениями», так его сложность многократно усиливается ещё и тем, что сила этих потребностей и побуждений изменчива во времени. И порой ‒ особенно для стороннего наблюдателя ‒ эти изменения носят внезапный характер.

Хотя за последние годы нейромодели добились больших успехов, они не учитывают психологическую сторону нашего человеческого интеллекта. Это касается, прежде всего, такой стороны личности как эмоциональный интеллект. Будучи крайне сложным вопросом даже для понимания, эта человеческая функция чрезвычайно редко рассматривается инженерами как часть ИИ-технологий.

«Основным направлением нашей работы было то, как мы можем привнести эмоциональную часть интеллекта в ИИ», ‒ говорит автор исследования, доцент кафедры инженерных наук и механики в Пенсильванском университете, Саптарши Дас. ‒ Эмоции ‒ это обширная область, и многие исследователи изучают психологию; однако, для компьютерных инженеров, математические модели и разнообразные наборы данных необходимы для конструкторских целей. Человеческое поведение легко наблюдаемо, но трудно измеримо, что затрудняет его реализацию в роботе для эмоциональной разумности оного. Сейчас нет реального способа сделать это».

То, что мы едим, во многом зависит от итогов процесса дегустации, во время которого наше чувство вкуса подсказывает нам подходящий вариант пищи, исходя из наших сиюминутных вкусовых предпочтений. Важно понимать, что само участие этих механизмов в выборе еды значительно отличается от голода ‒ наиглавнейшей, но чисто физиологической причины приёма пищи. Так что наши привычки питания ‒ действительно хороший пример эмоционального интеллекта как взаимодействия физиологического и психологического состояния организма.  

«Если вам повезло иметь все возможные варианты еды, вы выберете те продукты, которые вам нравятся больше всего, ‒ отмечает Дас. ‒ Вы же не собираетесь выбирать что-то очень горькое, но, скорее всего, попробуете нечто послаще, верно?»

Любой, кто хоть однажды становился жертвой соблазна вкусить немножко шоколадного торта на дневном мини-корпоративе во время рабочего перерыва, знает, что человек довольно легко может съесть то, что любит, даже если не голоден. И более того: даже если он только что довольно плотно пообедал!

«Если вас угостили сладеньким, вы это съедите несмотря на удовлетворённое физиологическое состояние, в отличие от того, как если бы кто-то дал вам, скажем, кусок мяса, ‒ поясняет учёный. ‒ Ваше психологическое состояние всё ещё требует удовлетворения, поэтому у вас возникнет желание съесть сладости, даже если вы не голодны».

Чтобы сократить пробелы в знаниях относительно основ восприятия голода, аппетита и управления ими, исследователям потребовалось найти ответы на хотя бы самые общие вопросы об используемых мозгом нейронных цепях и молекулярных механизмах регуляции этих процессов. Ощутимая помощь пришла со стороны совсем недавних достижений в визуализации работы серого вещества. Именно это стало источником наибольшего количества данных о том, как эти сети живых нейронов работают со вкусовой информацией.

Как вы знаете, вкусовые рецепторы вашего языка преобразуют химические данные в электрические импульсы, которые затем передаются во вкусовую кору головного мозга. Так вот там, в мозге, есть сложная сеть нейронов, называемая корковыми цепями; она-то и обрабатывает все поступающие импульсы, формируя наше восприятие вкуса. Благодаря полученным посредством визуализации сведениям о том, как это происходит, удалось построить упрощённую биомиметическую версию исследуемого природного процесса. Напомним, биомиметика занимается имитацией свойств биоматериалов и биологических принципов. Получившаяся система сделана из двумерных материалов толщиной от одного до нескольких атомов и включает в себя не только электронную версию «языка», но и такую же «вкусовую кору»…

Искусственные вкусовые рецепторы состоят из крошечных электронных датчиков на основе графена, называемых хемитранзисторами, которые используются для обнаружения газов или химических молекул. В другой части схемы используются мемтранзисторы ‒ гибриды транзистора и мемристора, «запоминающие» прошлые сигналы, ‒изготовленные из дисульфида молибдена. Эти элементы вычислительной памяти как раз и стали основой электронной вкусовой коры, соединяющей физиологический нейрон голода, психологический нейрон аппетита и цепь питания.

Биологические и биоинспирированные (биомимитические) вкусовые системы: a) упрощённое представление о биологическом вкусовом пути питания; б) имитированная вкусовая система для принятия решений о питании, использующая гетерогенную интеграцию «электронного языка» и электронной вкусовой коры» для адаптивных корковых вычислений. Кроме того, энергонезависимая и аналоговая программируемость мемтранзисторов MoS 2 позволяет регулировать пороги голода и аппетита, что необходимо для учёта адаптивного пищевого поведения. Источник.

Таким образом, свойства двух разных 2D-материалов (графена и молибдена) дополняют друг друга, образуя искусственную вкусовую систему.

«Мы использовали два отдельных материала, потому что, хотя графен является отличным химическим сенсором, он не очень хорош для схем и логики, которые необходимы для имитации мозговой цепи, ‒ говорит Эндрю Панноне, аспирант в области инженерных наук и механики, соавтор исследования. ‒ По этой причине мы использовали дисульфид молибдена, который также является полупроводником. Объединив эти наноматериалы, мы взяли сильные стороны каждого из них, чтобы создать схему, имитирующую вкусовую систему».

Испытания показали, что процесс распознавания достаточно универсален, чтобы его можно было применять ко всем пяти основным вкусовым профилям: сладкому, солёному, кислому, горькому и умами. Например, как объясняет Субир Гош, другой соавтор исследования, докторант технических наук и механики, при обнаружении поваренной соли (NaCl) устройство обнаруживает ионы натрия.

«Это означает, что устройство может «распробовать» соль», ‒ говорит он.

По словам главного автора исследования, такая роботизированная вкусовая система имеет многообещающие потенциальные применения. И эти перспективы гораздо шире, чем предполагалось предшествующими проектами. Посудите сами: хотели бы вы питаться правильно и полезно без особых усилий ‒ легко и вкусно; не заставляя себя съесть то, чего никак не хочется, и не ограничивая себя во вкусностях? Разработанные ИИ-всезнайкой диеты, учитывающие ваши вкусы и эмоциональный фон; персональные предложения в ресторанах; гастрономические советы в путешествиях, ‒ это имеет все шансы стать реальностью. Но, как говорится, грядущее ‒ грядёт, а пока ближайшей из предстоящих целей исследователи определили для себя расширение вкусового разрешения электронного языка, дабы как можно ближе подобраться к палитре вкусов, доступных человеку.

«Мы пытаемся создать массивы графеновых устройств, чтобы имитировать около 10 000 вкусовых рецепторов, которые есть на нашем языке, каждый из которых немного отличается от других, что позволяет нам различать тонкую разницу во вкусах, ‒ делится планами Дас. ‒ Пример, о котором я думаю, ‒ это люди, которые тренируют свой язык и становятся дегустаторами вин. Возможно, в будущем у нас появится система искусственного интеллекта, которую можно будет обучить, чтобы стать ещё лучшим дегустатором вин».

Но, как можно догадаться, простое масштабирование ‒ слишком мелкая перспектива для такого проекта. Так что ещё один следующий шаг ‒ создание интегрированного вкусового чипа.

«Мы хотим изготовить и часть языка, и вкусовой контур в одном чипе, чтобы ещё больше упростить его, ‒ заявляет Гош. ‒ Это будет основной целью в ближайшем будущем наших исследований».

А вот уже после всего этого мир ожидает кое-что весьма интересное. Команда предполагает, что их концепция вкусового эмоционального интеллекта в системе искусственного интеллекта будет транслироваться и на другие чувства. Визуальный, звуковой, тактильный и обонятельный эмоциональный интеллект станет новой вехой в становлении более продвинутого ИИ (может, назвать его ИсЭмИ? ‒ звучит, вроде бы, неплохо), который станет ещё лучше понимать нас. То есть он будет понимать не только то, что мы говорим, но и то, что мы имели в виду ‒ то, что мы хотели сказать. Неужели непонятливый поисковик наконец-то будет искать то, что ты просил, а не то, что ему легче найти?!

«Схемы, которые мы продемонстрировали, были очень простыми, и мы хотели бы расширить возможности этой системы, чтобы исследовать другие вкусы, ‒ говорит Панноне. ‒ Но, помимо этого, мы хотим ввести другие чувства, что потребует отличающихся модальностей и, возможно, других материалов и/или устройств. Эти простые схемы можно было бы усовершенствовать и сделать так, чтобы они более точно воспроизводили человеческое поведение. Кроме того, поскольку мы лучше понимаем, как наш собственный мозг работает, это позволит нам сделать технологию ещё лучше».

АРМК, по материалам PennState.