Mysterierne omkring den menneskelige hjernes funktion har altid bekymret videnskabsmænd. Der har altid været forsøg på at efterligne den menneskelige hjerne. Human Brain Project er et sådant forsøg. På hvilket stadium er forskerne? Er der succeser?
Den menneskelige hjerne er den mest mystiske biologiske computer, vi kender. Faktisk ved vi ikke nok om det, på trods af videnskabsmænds bestræbelser på at lære om det på stadig mere sofistikerede måder gennem århundreder. Kun de nyeste teknologier kan give os reel viden, som vi kun kunne gætte før. Det ændrer ikke ved, at vi stadig er langt fra fuld bevidsthed. På hvilket stadium er moderne videnskabsmænd?
Også interessant: Hvad er neurale netværk, og hvordan fungerer de?
Udtrykket "kunstig intelligens"
I 1950'erne, da udtrykket "kunstig intelligens" først dukkede op i videnskaben, og AI-forskere med succes beviste, at man kunne lære en maskine at gøre ting, man ikke selv kunne, var de begejstrede for det. Den simple mulighed for, at en maskine kan lære, bevise matematiske sætninger på egen hånd (dette blev f.eks. gjort med Logic Theorist-programmet udviklet i 1955 af Allen Newell og Herbert Simon), eller spille dam og slå et menneske (program af Arthur Samuel, en IBM-ingeniør, senere professor ved Stanford University), fik den videnskabelige verden til at tro, at en komplet simulering af den menneskelige hjerne kun var et par år væk.
Årtier er gået, og på trods af enorm vækst i computerkraft, udvikling af kunstige neurale netværk og AI-algoritmer med dyb maskinlæring, er vi stadig langt fra at simulere selv fragmenter af hjernen. Kort sagt undervurderede AI-pionererne i anden halvdel af det 20. århundrede i høj grad mulighederne for denne "gelé-lignende masse" i vores skildpadder, som er 90% vand.
Også interessant: ChatGPT: Enkle instruktioner til brug
Hjernen er kompleks
Ved fødslen vejer den menneskelige hjerne cirka 300 g. En fuldt udviklet voksen hjerne vejer cirka 1,5 kg. Denne 1,5 kg indeholder hele vores univers og alle de mentale evner vi har. Ikke kun bevidste, såsom abstrakt tænkning, kreativitet, men også dem, som vi ikke er opmærksomme på: bevægelighed i bevægelser, kontrol af kredsløbet, vejrtrækning og meget, meget mere.
Det er et populært udsagn blandt videnskabsmænd, at den menneskelige hjerne består af cirka 100 milliarder neuroner. Vi kender ikke deres nøjagtige antal, og det kan variere i hvert individ af den menneskelige art. Men lad os antage, at dette er sandt, og at dette tal ikke er så lille. 100 milliarder er meget, men moderne supercomputere kan simulere endnu større objekter. Problemet er dog, at en neuron er noget meget mere komplekst end for eksempel en texel i 3D-grafik, en pixel i et billede eller et hvilket som helst andet objekt, der kun kan beskrives med et lille stykke kode.
Neuroner i vores hjerne er forbundet med hinanden. Det er ikke fysiske forbindelser, for så ville de elektriske impulser, der genereres i individuelle neuroner, hurtigt spredes i hele kroppen, hvilket praktisk talt ville gøre det umuligt at fungere. Overførslen af information i vores hjerne er baseret på både elektricitet (impulser) og kemi (neurotransmittere). Hver neuron (lad os huske det nu populære billede af en neuron som et "træ" med karakteristiske dendritter) kan forbindes med andre ved hjælp af op til ti tusinde synaptiske forbindelser.
Enig, 10000 forbindelser fra én nervecelle er et meget højere kompleksitetsniveau end logiske porte i transistorer. Hvis vi forsøger at tælle antallet af alle mulige forbindelser mellem neuroner og de tilstande, de kan få på ethvert givet tidspunkt (kun én), vil vi få et enormt antal, der langt overstiger det estimerede antal atomer i hele det observerbare univers. Ved at bruge denne tilgang mener mange forskere, der specialiserer sig i neurobiologi og også har en baggrund i datalogi, at selv med det nuværende vidensniveau og dets forventede udvikling, er en komplet simulering af et så komplekst organ en opgave, der vil overstige vores evner mht. lang tid. Men det betyder ikke, at forskerne ikke gør noget og ikke har opnået noget. Lad os tage et kig på nogle projekter, der har til formål at simulere, hvis ikke hele det menneskelige sind, så i det mindste en del af det.
Læs også: 7 sejeste anvendelser af ChatGPT
40 minutter og et sekund
I 2013 gik japanske videnskabsmænd fra Okinawa Institute of Technology og tyske forskere fra Forschungszentrum Jülich sammen og brugte en af de mest kraftfulde supercomputere på vores planet på det tidspunkt (kaldet K Computer, leder af Top500-listen i 2011) med computerkraft på 8,16 PFLOPS (eller 8,16 quadrillioner flydende komma-operationer i sekundet) for at forsøge at simulere blot et udsnit af hjernen. I alt bestod simuleringen i at kortlægge arbejdet i 1,73 milliarder neuroner, som tilsammen skabte et netværk af 10,4 billioner synaptiske forbindelser. Det er lidt mere end 1 procent af potentialet for den biologiske "gelé", der sidder fast i dit kranium. Simuleringen brugte den fulde kraft af 82944 Sparc64 VIIIfx-processorer (et system har en klokfrekvens på 2 GHz og 8 kerner). Virkede denne tilgang?
Ifølge videnskabsmænd, ja, men på den anden side... kommer det an på, hvordan man ser på det. Cirka 40 minutters drift af denne supercomputer varede til en simulering af kun 1 sekunds drift af det nævnte fragment af hjernens neurale netværk. Derfor, selvom det faktum, at simuleringen overhovedet blev gennemført, kan kaldes en succes, fordi effekterne, beregningstiden og simuleringens volumen viser, hvilket kæmpe problem vi står over for her. Og det skal huskes, at med en stigning i antallet af neuroner, øges kompleksiteten af det synaptiske netværk ikke lineært, men eksponentielt! Hvis selv den i øjeblikket hurtigste amerikanske supercomputer Frontier, der opererer ved Oak Ridge National Laboratory og har en regnekraft på hele 1102 PFLOPS, altså 135 gange større end den nævnte japanske K Computer, blev brugt til samme opgave, ville det ikke betyde at Frontier kunne simulere (med de samme modelparametre) et neuralt netværk 135 gange større. Den samme simulering af et rigtigt sekund af et netværk af 1,73 milliarder neuroner vil vare på en amerikansk supercomputer ikke 40 minutter, men mindre end 18 sekunder. Men dette er stadig meget mere end en real-time netværkssimulering og er kun en lille del af det, vi har i vores hoveder. Simulering af hele sindets funktion hører stadig til i science fiction-området. Men forskerne prøver stadig.
Læs også: Om kvantecomputere i simple ord
European Human Brain Project
Human Brain Project (HBP) i forhold til dets omfang og de midler, der er afsat til dette videnskabelige projekt, kan sammenlignes med et andet projekt relateret til mennesket - det berømte projekt "Human Gene", som varede fra 1990 til 2003. For fuldt ud at forstå det menneskelige genom, har Human Brain Project til formål at hjælpe videnskabsmænd med bedre at forstå vores hjerner. Human Brain Project, som har været i gang siden 2013 og oprindeligt skulle slutte efter et årti med forskning (dvs. i 2023), kommer dog ikke engang i nærheden af at simulere hele hjernen. Så hvilke mål planlægger forskerne at opnå med denne forskning?
Hovedmålet med HBP er ikke at simulere hele hjernen, da jeg håber, vi allerede har vist, at denne opgave ligger uden for vores civilisations muligheder i dag. Målet er i det mindste delvist at mestre hjernens kompleksitet. Dette vil hjælpe med udviklingen af sådanne videnskaber som medicin, datalogi, neurologi, såvel som i udviklingen af teknologier, hvis arbejde er inspireret af, hvordan vores sind fungerer.
Et af resultaterne af HBP-projektet er skabelsen af en digital platform for hjerneforskning, EBRAINS. EBRAINS er en open source-platform, der gør det muligt for forskere fra hele verden at bruge digitale værktøjer, der er tilgængelige i et sikkert cloudmiljø. Med andre ord giver EBRAINS videnskabsmænd værktøjerne til at modellere og analysere funktionen af individuelle områder af hjernen.
Et sådant værktøj er det virtuelle hjernesimuleringsprogram skabt af HBP og EBRAINS. Dette værktøj er fuldstændig ude af stand til at simulere hele hjernens arbejde, men det giver for eksempel forskere af nye lægemidler mulighed for at simulere deres virkning på grupper af neuroner. Dette vil igen give videnskabsfolk mulighed for at udvikle nye behandlinger, der er nyttige til komplekse sygdomme som Alzheimers sygdom, depression, Parkinsons sygdom og mere.
Også interessant:
- Altså at tale eller ikke at tale? Musk nægter at have talt med Putin. Men der er et "men"
- Moderne artilleri er Ukraines supervåben. Og hvorfor er Elon Musk her?
US BRAIN-initiativ
Et endnu større og nyere projekt iværksat af amerikanske forskningsinstitutioner er US BRAIN Initiative. Dette er endnu et flerårigt forskningsprojekt på flere milliarder dollar, der sigter på at kortlægge det menneskelige forbindelsesled. Hvad er en forbindelse? Dette er et sæt af nerveforbindelser af denne organisme. Ligesom genomet er et komplet kort over den genetiske kæde, og proteomet er et komplet kort over en given organismes proteiner. Vi kender allerede det menneskelige genom, dets opdagelse kostede milliarder af dollars. I dag er genomtestning bredt tilgængelig, og for eksempel koster genetiske tests for tilstedeværelsen af en defekt flere hundrede dollars. Et komplet genom er lidt dyrere, men stadig størrelsesordener mindre end prisen på det første menneskelige DNA, der blev læst.
Lad os gå tilbage til Connectome og det amerikanske BRAIN-projekt. Hvad er formålet med dette projekt? Josh Gordon, direktør for US National Institute of Mental Health i Bethesda, Maryland, sagde: "At kende alle typer hjerneceller, hvordan de forbinder sig med hinanden, og hvordan de interagerer, vil åbne op for et helt nyt sæt terapier, som vi i dag kan ikke engang forestille mig." I øjeblikket er verdens største katalog over nervecelletyper ved at blive skabt og systematisk udviklet. Dette katalog, kaldet BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN), beskriver, hvor mange forskellige typer celler der er i hjernen, i hvilke proportioner de forekommer, hvordan de er rumligt fordelt, og hvilke interaktioner der forekommer mellem dem.
Hvor kommer denne tilgang fra? Fra behovet for at forstå, hvordan hjernen fungerer. Fordelene ved denne tilgang forklares i en erklæring til Nature af neuroforsker Christoph Koch, hovedforsker i MindScope-programmet, som er implementeret af Allen Institute for Brain Science i Seattle: "Ligesom intet i kemi giver mening uden det periodiske system af elementer, vil intet give mening i at forstå hjernen uden at forstå eksistensen og funktionen af individuelle typer celler."
Hvis vi hypotetisk opnåede det teknologiske potentiale til at kunne scanne celle for celle og for eksempel genskabe den menneskelige hjerne, ville en sådan tilgang betyde, at selvom det lykkedes (hvilket ikke er realistisk i dag), ville vi stadig ikke forstå, hvorfor hjernen fungerer, som den virkelig sker. Og det er lige meget, om vi taler om hjernen som et levende biologisk organ eller dets digitale, hypotetisk klonede modstykke. HJERNE og mappe BICCN er udgangspunkter for at forstå strukturen og virkemåden af hvert neurale kredsløb, og derfor for at forstå den komplekse adfærd, der styrer alle arter med et organ så komplekst som hjernen.
Forskningen fortsætter, og videnskabsmænd præsenterer konstant deres nye resultater på et specielt oprettet websted. Derfor er jeg sikker på, at der snart venter os endnu flere interessante opdagelser.
Også interessant:
Snart bliver det muligt at fjerne alles hjerner unødigt...