Человеческий мозг содержит миллиарды нейронов и триллионы синапсов — нейронных узлов, которые формируются под влиянием времени, окружающей среды и опыта, и поэтому являются уникальными для каждого из нас.
Искусственный синапс
Теперь исследователи, вдохновившись работой этого запутанного органа, разработали искусственный нейронный узел, который, по их словам, способен учиться самостоятельно. Они даже смоделировали устройство, которое считается следующим этапом в создании более сложных схем. Результаты их работы были опубликованы в Nature Communications. 
Команда создала наноразмерное устройство, называемое мемристором, сопротивление которого зависит от электрических сигналов, полученных им ранее. Идея создания мемристора не нова: он был придуман в 1970-х годах, а затем создан в 2008-м. Однако новое исследование переносит его на следующий уровень. 
Биологическая «проводка»
Идея мемристора заключается в создании электронного эквивалента нейронов и синапсов мозга, то есть биологической «проводки», которая способна обрабатывать и хранить информацию с невероятной эффективностью. Проще говоря, синапс является соединением между двумя нервными клетками, которое открывается или закрывается в зависимости от нервных импульсов, которые его достигают. Медиаторы пересекают его, чтобы передать импульсы к следующему нейрону. Каждый раз, когда завершается такой переход, связь становится более сильной и эффективной.
Работа ученых
Для создания биомиметической версии синапса ученые зажали ультратонкую сегнетоэлектрическую пленку между двумя электродами, чье сопротивление можно настраивать с помощью импульсов напряжения. Таким образом, пластичность (способность к изменению и обучению) достигается с помощью проводимости: низкое сопротивление соответствует сильной синаптической связи и высокой стойкости к слабому соединению.
Затем команда создала модель этого устройства. Моделирование показывает, что массивы сегнетоэлектрических наносинапсов могут самостоятельно научиться распознавать шаблоны предсказуемым образом, открывая путь к неконтролируемому обучению в пиках нейронных сетей.
Будущее за искусственным интеллектом
По сути, эта работа приближает нас к улучшению скорости обучения и приспосабливания искусственных нейронных сетей. В последние несколько лет было разработано множество систем искусственного интеллекта. Самыми популярными, пожалуй, можно считать Google, DeepMind и AlphaGo. 
Однако мозг — невероятно умная машина, и нам еще очень далеко до того, чтобы понять все его секреты. Даже сейчас, когда вы читаете эти строки, на нейроны в мозге воздействует огромное количество электрических импульсов, которые соединяются друг с другом в постоянно меняющиеся конфигурации. Такая эффективность является желанной целью в создании искусственного мозга. 
Авторы отмечают, что их исследование еще на шаг приближает нас к созданию искусственного интеллекта в будущем: «Эти результаты прокладывают путь к аппаратной реализации миллиардов надежных и предсказуемых искусственных синапсов (например, глубокие нейронные сети) в будущем, вдохновленном компьютерами, мозге».
