Нейроморфные вычисления на службе тактильного контроля

Автор: Денис Аветисян

Исследование сравнивает возможности нейроморфных и традиционных алгоритмов для точного определения силы сжатия пальцем по данным электромиографии.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Плотные массивы электродов фиксируют суперпозицию потенциалов действия моторных единиц на предплечье, позволяя соотнести электрическую активность с силой, измеряемой нагрузочными ячейками на кончиках пальцев.

Сравнение эффективности Spiking Neural Networks и Temporal Convolutional Networks для декодирования силы сжатия на основе HD-sEMG сигналов.

Несмотря на успехи в разработке нейроинтерфейсов, точное декодирование моторных намерений остается сложной задачей. В статье ‘Assessing Neuromorphic Computing for Fingertip Force Decoding from Electromyography’ предпринята оценка эффективности нейроморфной архитектуры, а именно спайковых нейронных сетей (SNN), в сравнении с временными свёрточными сетями (TCN) для декодирования силы сжатия пальцев на основе данных высокоплотной электромиографии. Полученные результаты демонстрируют, что TCN пока превосходит SNN по точности, однако нейроморфный подход представляет собой перспективную энергоэффективную базу. Возможно ли существенное сокращение разрыва в производительности между SNN и TCN путем оптимизации архитектуры и гиперпараметров, и какие перспективы открывает это для развития маломощных нейропротезов?

Взлёт больших языковых моделей и границы традиционной обработки естественного языка

В последние годы сфера обработки естественного языка переживает настоящий прорыв, обусловленный появлением больших языковых моделей. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, демонстрируют впечатляющую способность генерировать связные и логичные тексты, а также понимать сложные запросы и извлекать информацию. Их возможности простираются от автоматического перевода и написания статей до создания креативного контента и ведения диалогов, приближая машины к пониманию и использованию человеческого языка. Особенностью является способность к адаптации и генерации текстов, имитирующих различные стили и жанры, что открывает новые горизонты для применения в самых разных областях, от образования и маркетинга до научных исследований и разработки программного обеспечения.

Несмотря на впечатляющие успехи в генерации и понимании текста, современные большие языковые модели часто демонстрируют затруднения при решении задач, требующих сложного логического мышления. Это указывает на фундаментальное ограничение, связанное с подходом к обработке знаний — модели, по сути, оперируют статистическими закономерностями, выученными из огромных объемов данных, вместо того чтобы действительно понимать информацию. В результате, способность к обобщению и применению знаний в новых, нестандартных ситуациях оказывается ограниченной, а ответы на вопросы, требующие дедукции или индукции, могут быть поверхностными или ошибочными. Данное ограничение подчеркивает необходимость разработки новых подходов к искусственному интеллекту, которые бы обеспечивали более глубокое и осмысленное понимание языка и мира.

Современные большие языковые модели, демонстрирующие впечатляющие успехи в обработке текста, часто опираются на статистические закономерности, выученные из огромных массивов данных. Хотя такой подход позволяет эффективно генерировать связные тексты и выполнять ряд задач, он может приводить к поверхностному пониманию смысла. Модели, основанные исключительно на статистике, испытывают трудности с обобщением знаний за пределы тренировочного набора, что проявляется в неспособности решать задачи, требующие реального логического мышления или понимания контекста, не встречавшегося ранее. В результате, даже при безупречной грамматике и стилистике, ответы модели могут быть лишены глубины и не отражать истинного понимания сути вопроса, что ограничивает их применение в задачах, требующих критического мышления и творческого подхода.

Адаптация больших языковых моделей: обучение с малым числом примеров и инженерия запросов

Методы обучения с малым количеством примеров (Few-Shot Learning) позволяют большим языковым моделям (LLM) адаптироваться к новым задачам, используя ограниченное количество размеченных данных. Традиционное обучение требует обширных наборов данных для каждой конкретной задачи, что является ресурсоемким и не всегда осуществимым. Few-Shot Learning обходит это ограничение, используя способность LLM обобщать знания, полученные при обучении на больших корпусах текста, и применять их к новым задачам на основе небольшого числа предоставленных примеров. Эффективность этого подхода напрямую зависит от качества и репрезентативности отобранных примеров, а также от архитектуры и предварительной подготовки самой языковой модели. Это позволяет значительно сократить затраты на разметку данных и ускорить процесс адаптации LLM к различным применениям.

Инженерия запросов играет ключевую роль в управлении большими языковыми моделями (LLM) путём тщательной структуризации входных данных, или “запроса”, для получения желаемых ответов. Эффективная разработка запросов включает в себя определение оптимального формата, длины и содержания входного текста, а также использование конкретных ключевых слов и инструкций. Правильно сформулированный запрос позволяет направить LLM к генерации более релевантных, точных и последовательных результатов, минимизируя неоднозначность и вероятность нежелательных ответов. В отличие от переобучения модели, инженерия запросов обеспечивает адаптацию LLM к конкретным задачам без изменения её внутренних параметров, что делает этот подход экономически эффективным и быстрым в реализации.

Эффективное форматирование запросов (промптов) является ключевым фактором для раскрытия потенциала больших языковых моделей (LLM), оказывая существенное влияние на качество и релевантность генерируемых ответов. Структура промпта, включающая в себя четкую постановку задачи, предоставление контекста и указание желаемого формата ответа, напрямую коррелирует с точностью и полезностью результата. Различные подходы к форматированию, такие как использование примеров (few-shot prompting), цепочек мыслей (chain-of-thought prompting) или ролевых инструкций, демонстрируют значительное улучшение производительности LLM в широком спектре задач, от генерации текста до решения логических задач. Неправильно сформулированный или неструктурированный промпт может привести к неточным, нерелевантным или бессмысленным ответам, даже при использовании мощных LLM.

Улучшение рассуждений: обучение в контексте и цепочка рассуждений

Обучение с использованием контекста (In-Context Learning) позволяет большим языковым моделям (LLM) адаптироваться к новым задачам без изменения весов модели. Вместо традиционной тонкой настройки, LLM предоставляются примеры желаемого поведения непосредственно в запросе. Эти примеры служат контекстом, на основе которого модель генерирует ответ. Это достигается путем включения в запрос нескольких пар «вход-выход», демонстрирующих желаемый формат и логику ответа. Такой подход позволяет LLM эффективно обобщать информацию из контекста и применять ее к новым, ранее не встречавшимся данным, не требуя дополнительных этапов обучения или обновления параметров модели.

Метод промптинга «Цепочка рассуждений» (Chain-of-Thought, CoT) расширяет возможности обучения LLM в контексте, побуждая модель не просто выдавать ответ, но и последовательно излагать ход своих рассуждений. Вместо прямого предоставления ответа, промпт структурируется таким образом, чтобы LLM генерировала промежуточные шаги логического вывода, ведущие к конечному решению. Это позволяет повысить прозрачность процесса принятия решений моделью и, как следствие, улучшить точность и обоснованность получаемых результатов, особенно в задачах, требующих многоступенчатого логического анализа или арифметических вычислений.

Метод цепочки рассуждений (Chain-of-Thought prompting) напрямую способствует повышению способности больших языковых моделей (LLM) к логическому мышлению, заставляя их явно устанавливать связь между исходными данными (посылками) и выводами. В отличие от прямого сопоставления входных данных и ответов, данный подход требует от модели последовательного изложения шагов, приводящих к конечному результату. Это моделирование процесса человеческого мышления позволяет не только повысить точность ответов, но и обеспечивает возможность анализа и верификации логической цепочки, что особенно важно в задачах, требующих обоснованного решения, например, в математических вычислениях или логических головоломках. Фактически, модель вынуждена продемонстрировать не просто «что» она пришла к определенному ответу, но и «как» она это сделала, что существенно повышает надежность и прозрачность ее работы.

Контекстные ограничения и будущее рассуждений больших языковых моделей

Ограничение контекстного окна представляет собой существенное препятствие для современных больших языковых моделей (LLM). Этот фактор напрямую влияет на способность модели эффективно обрабатывать и использовать информацию, поскольку количество данных, которое можно проанализировать за один проход, строго ограничено. В результате, LLM могут испытывать трудности с пониманием длинных текстов или сложных задач, требующих учета большого объема предшествующей информации. Разработчики активно ищут пути расширения этого окна или разработки новых архитектур, позволяющих обходить это ограничение, например, за счет использования техник сжатия информации или иерархической обработки данных. Преодоление данного «узкого места» является ключевым шагом к созданию LLM, способных к более глубокому пониманию и эффективному решению сложных задач, требующих анализа обширного контекста.

Представление знаний внутри больших языковых моделей (LLM) является мощным, но всё ещё сложным и развивающимся направлением исследований, оказывающим непосредственное влияние на способность этих моделей хранить и извлекать релевантную информацию. В отличие от традиционных баз данных, LLM не хранят знания в структурированном виде, а кодируют их в весах нейронной сети, что делает процесс поиска и применения этих знаний нетривиальным. Эффективность кодирования знаний напрямую влияет на способность модели к обобщению, рассуждению и решению сложных задач. Исследования в области оптимизации архитектур нейронных сетей, методов обучения и форматов представления знаний направлены на повышение эффективности хранения и извлечения информации, что, в свою очередь, способствует созданию более интеллектуальных и надёжных LLM. Понимание принципов кодирования знаний внутри LLM является ключевым для дальнейшего развития искусственного интеллекта и создания систем, способных к глубокому и контекстуальному пониманию информации.

Недавние исследования демонстрируют значительный прогресс в повышении точности декодирования временных рядов. В частности, разработанная модель на основе расширенной причинной временной сверточной сети (TCN) достигла среднеквадратичной ошибки (RMSE) в 4.44%, что на 46% меньше, чем у сети спайков (SNN) с RMSE 8.25%. Примечательно, что обе модели продемонстрировали высокую степень корреляции Пирсона — коэффициент $r$ составил 0.92, что указывает на их способность точно воспроизводить закономерности в данных. Эти результаты свидетельствуют о перспективности применения архитектур TCN для задач анализа временных рядов, требующих высокой точности прогнозирования и интерпретации данных.

Исследование, посвященное декодированию силы нажатия пальца на основе HD-sEMG, демонстрирует закономерную эволюцию подходов к обработке сигналов. Сравнение временных сверточных сетей (TCN) и нейронных сетей с импульсами (SNN) выявляет текущее превосходство TCN в точности, однако SNN предлагает перспективную основу для энергоэффективных систем. Это отражает общий принцип: улучшения устаревают быстрее, чем мы успеваем их осмыслить. Как отмечал Алан Тьюринг: «Иногда люди, которые утверждают, что не могут сделать что-либо, просто не хотят делать это». В данном контексте, переход к SNN представляет собой не отказ от текущих достижений, а стремление к созданию более устойчивых и эффективных систем, способных адаптироваться к будущим требованиям.

Что же дальше?

Представленная работа, как и любая попытка ухватить ускользающую природу мышечного контроля, обнажила не столько ответы, сколько новые грани нерешенных вопросов. Повышенная точность временных сверточных сетей, безусловно, примечательна, но напоминает о том, что совершенство алгоритма — лишь временное облегчение, а не окончательное решение. Каждый «баг» в декодировании силы — это момент истины на временной кривой, свидетельствующий о несовершенстве нашей модели и о сложности биологической системы, которую мы пытаемся имитировать.

Перспективы, однако, кроются не только в оптимизации существующих подходов. Пока TCN демонстрирует превосходство, нейроморфные вычисления, с их обещанием энергоэффективности, остаются интригующей, хотя и пока не полностью реализованной, альтернативой. Технический долг, накопленный в погоне за точностью, рано или поздно придется оплатить — и, возможно, именно в нейроморфных системах кроется путь к созданию действительно устойчивых и экономичных решений.

Истинный прогресс, вероятно, потребует смещения фокуса с простого декодирования силы на моделирование самой динамики движения — на понимание не только «что» делает мышца, но и «как» она это делает во времени. Ведь каждая система стареет — вопрос лишь в том, делает ли она это достойно, и насколько грациозно она адаптируется к неизбежным изменениям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10179.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-12 23:21