Адамдын мээсинин иштешинин сырлары окумуштууларды дайыма түйшөлтүп келет. Адамдын мээсин тууроо аракети ар дайым болуп келген. Адам мээси долбоору ушундай аракеттердин бири. Окумуштуулар кайсы этапта? Ийгиликтер барбы?
Адамдын мээси биз билген эң сырдуу биологиялык компьютер. Чынында, илимпоздор кылымдар бою ал жөнүндө барган сайын татаалданган жолдор менен үйрөнүүгө болгон аракеттерине карабастан, биз бул тууралуу жетиштүү маалыматка ээ эмеспиз. Эң акыркы технологиялар гана бизге чыныгы билимди бере алат, алар жөнүндө биз мурун гана болжолдой алабыз. Бул биздин толук аң-сезимден дагы эле алыс экендигибизди өзгөртпөйт. Азыркы илимпоздор кайсы этапта?
Ошондой эле кызыктуу: Нейрондук тармактар деген эмне жана алар кантип иштешет?
"Жасалма интеллект" термини
1950-жылдары “жасалма интеллект” термини илимде биринчи жолу пайда болгондо жана AI изилдөөчүлөрү сиз машинаны өзүңүз жасай албаган нерселерди жасоого үйрөтө аларыңызды ийгиликтүү далилдешкенде, алар буга абдан кубанышкан. Машина математикалык теоремаларды өз алдынча үйрөнүп, далилдей ала турган жөнөкөй мүмкүнчүлүк (бул, мисалы, 1955-жылы Аллен Ньюелл жана Герберт Саймон тарабынан иштелип чыккан Логикалык теоретик программасы менен жасалган) же шашки ойноп, адамды сабап (Артурдун программасы) Сэмюэл, IBM инженери, кийинчерээк Стэнфорд университетинин профессору), илим дүйнөсүн адамдын мээсинин толук моделдештирилишине бир нече жыл гана убакыт керек деп ишендирди.
Ондогон жылдар өттү жана эсептөө кубаттуулугунун эбегейсиз өсүшүнө, жасалма нейрон тармактарынын жана AI алгоритмдерин терең машина үйрөнүү менен өнүктүрүүгө карабастан, биз дагы эле мээнин фрагменттерин имитациялоодон алыспыз. Жөнөкөй сөз менен айтканда, 20-кылымдын экинчи жарымындагы AI пионерлери биздин таш бакалардагы 90% сууну түзгөн бул "желе массасынын" мүмкүнчүлүктөрүн өтө эле баалашкан.
Ошондой эле кызыктуу: ChatGPT: колдонуу үчүн жөнөкөй нускамалар
Мээ татаал
Төрөлгөндө адамдын мээсинин салмагы болжол менен 300 г болсо, толук өнүккөн чоң адамдын мээсинин салмагы болжол менен 1,5 кг. Бул 1,5 кг биздин бүт ааламды жана бизде болгон бардык психикалык жөндөмдөрдү камтыйт. Абстрактуу ой жүгүртүү, чыгармачылык сыяктуу аң-сезимдүү гана эмес, ошондой эле биз билбеген нерселер: кыймылдардын кыймылдуулугу, кан айлануу системасын башкаруу, дем алуу жана башка көптөгөн нерселер.
Адамдын мээси болжол менен 100 миллиард нейрондон турат деген илимпоздор арасында популярдуу сөз. Биз алардын так санын билбейбиз жана ал адам түрүнүн ар бир индивидуалында ар кандай болушу мүмкүн. Бирок мунун чындыгы бар деп эсептейли, бул сан анчалык деле аз эмес. 100 миллиард бул көп, бирок заманбап суперкомпьютерлер андан да чоң объектилерди окшоштура алат. Бирок, маселе нейрон, мисалы, 3D графикасындагы текселден, сүрөттөлүштөгү пикселден же кичинекей код менен сүрөттөлүүчү башка объекттерден алда канча татаал нерсе.
Мээбиздеги нейрондор бири-бири менен байланышкан. Бул физикалык байланыштар эмес, анткени анда айрым нейрондордо пайда болгон электрдик импульстар тез эле бүт денеге таралып, иш жүзүндө иш жүзүндө мүмкүн болбой калат. Мээбиздеги маалыматтын өткөрүлүшү электр энергиясына (импульс) жана химияга (нейротрансмиттерлерге) негизделет. Ар бир нейрон (мүнөздүү дендриттери бар "дарак" катары нейрондун азыр популярдуу болгон образын эстейли) он миңге чейинки синаптикалык байланыштардын жардамы менен башкалар менен байланыша алат.
Макулмун, бир нерв клеткасынын 10000 XNUMX байланышы транзисторлордогу логикалык дарбазаларга караганда татаалдыктын бир топ жогору деңгээли. Эгерде биз нейрондор менен алар каалаган учурда ала турган абалдардын ортосундагы бардык мүмкүн болгон байланыштардын санын санаганга аракет кылсак (бир эле), биз бүт байкалуучу ааламдагы атомдордун болжолдуу санынан алда канча ашкан зор санды алабыз. Бул ыкманы колдонуп, нейробиология боюнча адистешкен, ошондой эле информатика боюнча билими бар көптөгөн илимпоздор, азыркы билим деңгээлине жана анын күтүлүп жаткан өнүгүшүнө карабастан, мындай татаал органды толук моделдештирүү биздин мүмкүнчүлүктөрүбүздөн ашып түшө турган иш деп эсептешет. көп убакыт. Бирок бул илимпоздор эч нерсе кылбайт жана эч нерсеге жетишкен жок дегенди билдирбейт. Келгиле, бүтүндөй адамдын акыл-эсин болбосо да, жок дегенде анын бир бөлүгүн имитациялоого багытталган кээ бир долбоорлорду карап көрөлү.
Ошондой эле окуңуз: ChatGPTтин эң сонун 7 колдонулушу
40 мүнөт жана бир секунд
2013-жылы Окинава технологиялык институтунун жапон окумуштуулары менен Forschungszentrum Jülich институтунун немис изилдөөчүлөрү биригип, ошол кездеги планетабыздагы эң күчтүү суперкомпьютерлердин бирин (500-жылы Топ2011 тизмесинин лидери K Computer деп атаган) эсептөө күчү менен колдонушкан. 8,16 PFLOPS (же секундасына 8,16 квадриллион калкыма чекит операциялары) мээнин бир кесимине окшоштурууга аракет кылуу. Жалпысынан симуляция 1,73 миллиард нейрондун ишин картага түшүрүүдөн турган, алар чогуу 10,4 триллион синаптикалык байланыш тармагын түзгөн. Бул баш сөөккө тыгылып калган ошол биологиялык "желе" потенциалынын 1 пайызынан бир аз көбүрөөк. Модельдештирүү үчүн 82944 Sparc64 VIIIfx процессорлорунун толук кубаттуулугу колдонулган (бир системанын тактык жыштыгы 2 ГГц жана 8 өзөк бар). Бул ыкма иштедиби?
Окумуштуулардын айтымында, ооба, бирок экинчи жагынан... бул сиздин көз карашыңыздан көз каранды. Бул суперкомпьютердин болжол менен 40 мүнөттүк иштөөсү мээнин нейрон тармагынын аталган фрагментинин 1 секунда иштөөсүнө окшоштурулган. Демек, симуляциянын дегеле аткарылганын ийгилик деп атоого болот, анткени эффекттер, эсептөө убактысы жана симуляциянын көлөмү бул жерде кандай чоң көйгөйгө туш болуп жатканыбызды көрсөтүп турат. Ал эми нейрондордун санынын көбөйүшү менен синаптикалык тармактын татаалдыгы сызыктуу эмес, экспоненциалдуу түрдө көбөйөрүн эстен чыгарбоо керек! Эгерде азыркы учурда эң ылдам америкалык суперкомпьютер Frontier, Oak Ridge Улуттук лабораториясында иштеген жана эсептөө кубаттуулугу 1102 PFLOPS, башкача айтканда, Япониянын аталган K компьютеринен 135 эсе чоң болгон, ошол эле тапшырма үчүн колдонулган болсо, бул дегенди билдирбейт. Frontier 135 эсе чоңураак нейрон тармагын симуляциялай алат (ошол эле моделдин параметрлери менен). 1,73 миллиард нейрондук тармактын реалдуу бир секундасынын ошол эле симуляциясы америкалык суперкомпьютерде 40 мүнөт эмес, 18 секунддан азыраак убакытка созулат. Бирок бул дагы эле реалдуу убакыттагы тармак моделдөөсүнө караганда алда канча көп жана биздин башыбыздагы нерселердин кичинекей гана бөлүгү. Бүткүл акыл-эстин иштешин имитациялоо дагы эле илимий фантастика чөйрөсүнө таандык. Бирок окумуштуулар дагы эле аракет кылып жатышат.
Ошондой эле окуңуз: Жөнөкөй сөз менен айтканда, кванттык компьютерлер жөнүндө
Европалык адам мээси долбоору
Адамдын мээси долбоору (HBP) өзүнүн масштабы жана бул илимий долбоорго бөлүнгөн каражаттар боюнча адамга байланыштуу дагы бир долбоор - 1990-жылдан 2003-жылга чейин созулган атактуу "Адам гени" долбоору менен салыштырууга болот. Адамдын геномун толук түшүнүү үчүн, Адам мээси долбоору илимпоздорго мээбизди жакшыраак түшүнүүгө жардам берүүнү көздөйт. Бирок, 2013-жылдан бери уланып келе жаткан жана алгач он жылдык изилдөөдөн кийин (б.а. 2023-жылы) аякташы керек болгон Адам мээси долбоору бүт мээни окшоштурууга да жакындабайт. Демек, окумуштуулар бул изилдөө менен кандай максаттарга жетүүнү пландап жатышат?
HBPдин негизги максаты - бүт мээни имитациялоо эмес, анткени биз бул милдет бүгүнкү цивилизациянын мүмкүнчүлүктөрүнөн тышкары экенин көрсөттүк деп үмүттөнөм. Максат - мээнин татаалдыгын жарым-жартылай өздөштүрүү. Бул медицина, информатика, неврология сыяктуу илимдерди өнүктүрүүгө, ошондой эле мээбиздин иштөөсүнөн шыктанган технологияларды өнүктүрүүгө жардам берет.
HBP долбоорунун натыйжаларынын бири мээни изилдөө үчүн санариптик платформаны түзүү, EBRAINS. EBRAINS – бул дүйнө жүзүндөгү изилдөөчүлөргө коопсуз булут чөйрөсүндө жеткиликтүү санарип куралдарды колдонууга мүмкүндүк берген ачык булак платформасы. Башкача айтканда, EBRAINS илимпоздорго мээнин айрым аймактарынын иштешин моделдөө жана талдоо үчүн куралдарды берет.
Мындай куралдардын бири HBP жана EBRAINS тарабынан түзүлгөн виртуалдык мээ моделдөө программасы. Бул курал толугу менен мээнин ишин симуляциялай албайт, бирок ал, мисалы, жаңы дары-дармектерди изилдөөчүлөргө нейрондордун топторуна алардын таасирин окшоштурууга мүмкүндүк берет. Бул өз кезегинде окумуштууларга Альцгеймер оорусу, депрессия, Паркинсон оорусу жана башкалар сыяктуу татаал ооруларга пайдалуу жаңы дарылоо ыкмаларын иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
Ошондой эле кызыктуу:
- Демек, сүйлөө же сүйлөбөө? Маск Путин менен сүйлөшкөнүн четке какты. Бирок "бирок" бар
- Заманбап артиллерия - Украинанын супер куралы. Илон Маск эмне үчүн бул жерде?
АКШнын МЭЭ демилгеси
Америкалык изилдөө институттары тарабынан демилгеленген дагы чоңураак жана жаңы долбоор АКШнын МЭЭ демилгеси болуп саналат. Бул адамдын коннекторунун картасын түзүүгө багытталган дагы бир көп жылдык, көп миллиард долларлык изилдөө долбоору. Байланыш деген эмне? Бул организмдин нерв байланыштарынын жыйындысы. Геном генетикалык чынжырдын толук картасы, ал эми протеом берилген организмдин белокторунун толук картасы болгон сыяктуу. Биз адам геномун билебиз, анын ачылышына миллиарддаган долларлар кеткен. Бүгүнкү күндө геномду тестирлөө кеңири жеткиликтүү жана, мисалы, кемчиликтин бар экендигин аныктоочу генетикалык тесттер бир нече жүз доллар турат. Толук геном бир аз кымбатыраак, бирок дагы деле биринчи окуган адам ДНКсынын баасынан азыраак.
Келгиле, Connectome жана америкалык МЭЭ долбооруна кайрылалы. Бул долбоордун максаты эмне? Джош Гордон, Бетездадагы (Мэриленд штаты) АКШнын Улуттук психикалык ден соолук институтунун директору: «Мээ клеткаларынын бардык түрлөрүн, алар бири-бири менен кантип байланышып, кантип өз ара аракеттенишээрин билүү бүгүнкү күндө биз дарылоонун жаңы комплексин ачат. элестете да албайм». Учурда нерв клеткаларынын түрлөрүнүн дүйнөдөгү эң чоң каталогу түзүлүп, системалуу түрдө иштелип жатат. Бул каталог МЭЭде канча түрдүү клеткалар бар экенин, алар кандай пропорцияда пайда болгонун, мейкиндикте кантип бөлүштүрүлгөнүн жана алардын ортосунда кандай өз ара аракеттенишээрин сүрөттөйт.
Бул ыкма кайдан келип чыгат? Мээнин кандай иштешин түшүнүү зарылчылыгынан. Бул ыкманын артыкчылыктары Сиэтлдеги Аллен мээ илими институту тарабынан ишке ашырылган MindScope программасынын башкы окумуштуусу, нейробиолог Кристоф Кохтун Nature журналына жасаган билдирүүсүндө мындайча түшүндүрүлөт: «Мезгилдик таблицасыз химияда эч нерсе мааниси жок болгондой эле Кээ бир клеткалардын бар экенин жана иштешин түшүнбөстөн, мээни түшүнүүдө эч нерсе болбойт."
Эгерде биз гипотетикалык түрдө клетканы клетка боюнча сканерлөө жана, мисалы, адамдын мээсин кайра жаратуу үчүн технологиялык потенциалга жеткен болсок, анда мындай мамиле ийгиликке жеткен күндө да (бул бүгүнкү күндө реалдуу эмес), эмне үчүн бул процессти дагы деле түшүнө албайбыз дегенди билдирет. мээ чындап келгендей иштейт. Жана биз мээнин тирүү биологиялык орган катары же анын санариптик, гипотетикалык клондолгон кесиптеши катары айтып жатканыбыз маанилүү эмес. МЭЭ жана каталог BICCN Ар бир нейрондук схеманын түзүлүшүн жана иштешин түшүнүү үчүн, демек, мээ сыяктуу комплекстүү органы бар бардык түрлөрдү башкарган татаал жүрүм-турумду түшүнүү үчүн башталгыч чекиттер.
Изилдөөлөр уланууда жана илимпоздор атайын түзүлгөн веб-сайтта өздөрүнүн жаңы жетишкендиктерин тынымсыз көрсөтүп турушат. Ошондуктан, жакында дагы кызыктуу ачылыштар бизди күтүп турат деп ишенем.
Ошондой эле кызыктуу:
Жакында ар кимдин мээсин керексиз алып салууга болот...