Žmogaus smegenų veikimo paslaptys visada kėlė nerimą mokslininkams. Visada buvo bandoma imituoti žmogaus smegenis. Žmogaus smegenų projektas yra vienas iš tokių bandymų. Kokiame etape yra mokslininkai? Ar yra sėkmių?
Žmogaus smegenys yra paslaptingiausias mums žinomas biologinis kompiuteris. Tiesą sakant, mes nepakankamai apie tai žinome, nepaisant mokslininkų pastangų per šimtmečius apie tai sužinoti vis sudėtingesniais būdais. Tik naujausios technologijos gali suteikti mums tikrų žinių, apie kurias anksčiau galėjome tik spėlioti. Tai nekeičia fakto, kad mes dar toli iki visiško sąmoningumo. Kokiame etape yra šiuolaikiniai mokslininkai?
Taip pat įdomu: Kas yra neuroniniai tinklai ir kaip jie veikia?
Terminas „dirbtinis intelektas“
XX amžiaus šeštajame dešimtmetyje, kai moksle pirmą kartą pasirodė terminas „dirbtinis intelektas“ ir dirbtinio intelekto tyrinėtojai sėkmingai įrodė, kad galima išmokyti mašiną daryti tai, ko negalite padaryti patys, jie tuo džiaugėsi. Paprasta galimybė, kad mašina gali mokytis, pati įrodyti matematines teoremas (tai buvo padaryta, pavyzdžiui, su Logic Theorist programa, kurią 1950 m. sukūrė Allenas Newellas ir Herbertas Simonas), arba žaisti šaškėmis ir įveikti žmogų (Artūro programa Samuelis, IBM inžinierius, vėliau Stanfordo universiteto profesorius) paskatino mokslo pasaulį manyti, kad iki visiško žmogaus smegenų modeliavimo liko tik keli metai.
Praėjo dešimtmečiai ir nepaisant milžiniško skaičiavimo galios augimo, dirbtinių neuroninių tinklų ir AI algoritmų su giliu mašininiu mokymusi kūrimo, mes vis dar toli nuo net smegenų fragmentų modeliavimo. Paprasčiau tariant, XX amžiaus antrosios pusės AI pionieriai labai neįvertino šios „želė pavidalo masės“ mūsų vėžliuose, kurios 20% sudaro vanduo, galimybes.
Taip pat įdomu: ChatGPT: paprastos naudojimo instrukcijos
Smegenys yra sudėtingos
Gimimo metu žmogaus smegenys sveria maždaug 300 g.Visiškai išsivysčiusių suaugusiųjų smegenys sveria maždaug 1,5 kg. Šiame 1,5 kg yra visa mūsų visata ir visi mūsų psichiniai gebėjimai. Ne tik sąmoningus, tokius kaip abstraktus mąstymas, kūrybiškumas, bet ir tuos, kurių mes nežinome: judesių motorika, kraujotakos sistemos kontrolė, kvėpavimas ir daug, daug daugiau.
Populiarus mokslininkų teiginys, kad žmogaus smegenys susideda iš maždaug 100 milijardų neuronų. Tikslaus jų skaičiaus nežinome ir kiekvienam žmogaus rūšies individui jis gali skirtis. Bet tarkime, kad tai tiesa, ir šis skaičius nėra toks mažas. 100 milijardų yra daug, tačiau šiuolaikiniai superkompiuteriai gali imituoti ir didesnius objektus. Tačiau problema ta, kad neuronas yra daug sudėtingesnis dalykas nei, pavyzdžiui, tekselis 3D grafikoje, pikselis vaizde ar bet koks kitas objektas, kurį galima apibūdinti tik maža kodo dalimi.
Mūsų smegenyse esantys neuronai yra sujungti vienas su kitu. Tai nėra fiziniai ryšiai, nes tuomet atskiruose neuronuose generuojami elektriniai impulsai greitai pasklistų po visą organizmą, todėl funkcionuoti praktiškai būtų neįmanoma. Informacijos perdavimas mūsų smegenyse pagrįstas ir elektra (impulsais), ir chemija (neurotransmiteriais). Kiekvienas neuronas (prisiminkime dabar populiarų neurono kaip „medžio“ su būdingais dendritais įvaizdį) gali būti sujungtas su kitais net iki dešimties tūkstančių sinapsinių jungčių pagalba.
Sutikite, 10000 XNUMX jungčių iš vienos nervinės ląstelės yra daug sudėtingesnis nei tranzistorių loginiai vartai. Jei bandysime suskaičiuoti visų įmanomų jungčių tarp neuronų ir būsenų, kurias jie gali gauti bet kuriuo momentu, skaičių (tik vieną), gausime didžiulį skaičių, kuris gerokai viršija numatytą atomų skaičių visoje stebimoje visatoje. Taikydami šį metodą, daugelis mokslininkų, kurie specializuojasi neurobiologijoje ir taip pat turi kompiuterių mokslo žinių, mano, kad net ir esant dabartiniam žinių lygiui ir numatomam jo vystymuisi, pilnas tokio sudėtingo organo modeliavimas yra užduotis, kuri viršys mūsų galimybes. ilgas laikas. Bet tai nereiškia, kad mokslininkai nieko nedaro ir nieko nepasiekė. Pažvelkime į kai kuriuos projektus, kuriais siekiama imituoti jei ne visą žmogaus protą, tai bent dalį jo.
Taip pat skaitykite: 7 šauniausi „ChatGPT“ naudojimo būdai
40 minučių ir viena sekundė
2013 m. Japonijos mokslininkai iš Okinavos technologijos instituto ir vokiečių mokslininkai iš Forschungszentrum Jülich suvienijo jėgas ir panaudojo vieną galingiausių tuo metu mūsų planetoje superkompiuterių (vadinamas K Computer, Top500 sąrašo lyderis 2011 m.) su skaičiavimo galia. 8,16 PFLOPS (arba 8,16 kvadrilijonų slankiojo kablelio operacijų per sekundę), kad būtų galima imituoti tik smegenų gabalėlį. Apskritai modeliavimą sudarė 1,73 milijardo neuronų darbo žemėlapis, kurie kartu sukūrė 10,4 trilijonų sinapsinių jungčių tinklą. Tai yra šiek tiek daugiau nei 1 procentas tos biologinės „želė“, įstrigusios kaukolėje, potencialo. Modeliuojant buvo panaudota visa 82944 Sparc64 VIIIfx procesorių galia (viena sistema turi 2 GHz taktinį dažnį ir 8 branduolius). Ar šis metodas pasiteisino?
Pasak mokslininkų, taip, bet iš kitos pusės... tai priklauso nuo to, kaip į tai žiūri. Maždaug 40 minučių šio superkompiuterio veikimo užtruko tik 1 sekundės minimo smegenų neuroninio tinklo fragmento veikimo modeliavimui. Todėl, nors tai, kad simuliacija apskritai buvo atlikta, galima vadinti sėkmingu, nes efektai, skaičiavimo laikas ir modeliavimo apimtis rodo, su kokia milžiniška problema čia susiduriame. Ir reikia atsiminti, kad didėjant neuronų skaičiui, sinapsinio tinklo sudėtingumas didėja ne tiesiškai, o eksponentiškai! Jei net šiuo metu greičiausias amerikiečių superkompiuteris Frontier, veikiantis Oak Ridge nacionalinėje laboratorijoje ir turintis net 1102 PFLOPS skaičiavimo galią, t.y. 135 kartus didesnę už minėtą japonų K Computer, tai nereikštų. kad „Frontier“ galėtų imituoti (su tais pačiais modelio parametrais) 135 kartus didesnį neuroninį tinklą. Tas pats vienos realios 1,73 milijardo neuronų tinklo sekundės modeliavimas amerikiečių superkompiuteryje truks ne 40 minučių, o mažiau nei 18 sekundžių. Tačiau tai vis tiek yra daug daugiau nei realaus laiko tinklo modeliavimas ir yra tik maža dalis to, ką turime savo galvose. Viso proto veikimo modeliavimas vis dar priklauso mokslinės fantastikos sričiai. Tačiau mokslininkai vis dar bando.
Taip pat skaitykite: Apie kvantinius kompiuterius paprastais žodžiais
Europos žmogaus smegenų projektas
Žmogaus smegenų projektą (HBP) pagal savo mastą ir šiam moksliniam projektui skirtas lėšas galima palyginti su kitu su žmogumi susijusiu projektu – garsiuoju projektu „Žmogaus genas“, trukusiu 1990–2003 m. Siekiant visapusiškai suprasti žmogaus genomą, Human Brain Project siekiama padėti mokslininkams geriau suprasti mūsų smegenis. Tačiau Žmogaus smegenų projektas, kuris tęsiasi nuo 2013 m. ir iš pradžių turėjo baigtis po dešimtmetį trukusių tyrimų (t. y. 2023 m.), net neprilygsta visų smegenų modeliavimui. Taigi, kokių tikslų mokslininkai planuoja pasiekti atlikdami šį tyrimą?
Pagrindinis HBP tikslas nėra simuliuoti visas smegenis, nes tikiuosi, kad mes jau įrodėme, kad ši užduotis šiandien viršija mūsų civilizacijos galimybes. Tikslas yra bent iš dalies valdyti smegenų sudėtingumą. Tai padės vystytis tokiems mokslams kaip medicina, informatika, neurologija, taip pat kuriant technologijas, kurių darbą įkvėpė mūsų protas.
Vienas iš HBP projekto rezultatų – skaitmeninės smegenų tyrimų platformos EBRAINS sukūrimas. EBRAINS yra atvirojo kodo platforma, leidžianti tyrėjams iš viso pasaulio naudotis skaitmeniniais įrankiais, prieinamais saugioje debesų aplinkoje. Kitaip tariant, EBRAINS suteikia mokslininkams įrankius atskirų smegenų sričių funkcionavimui modeliuoti ir analizuoti.
Vienas iš tokių priemonių yra HBP ir EBRAINS sukurta virtuali smegenų modeliavimo programa. Šis įrankis visiškai negali imituoti visų smegenų darbo, tačiau jis leidžia, pavyzdžiui, naujų vaistų tyrinėtojams imituoti jų poveikį neuronų grupėms. Tai savo ruožtu leis mokslininkams sukurti naujus gydymo būdus, naudingus sudėtingoms ligoms, tokioms kaip Alzheimerio liga, depresija, Parkinsono liga ir kt., gydyti.
Taip pat įdomu:
- Taigi, kalbėti ar nekalbėti? Muskas neigia kalbėjęsis su Putinu. Bet yra "bet"
- Šiuolaikinė artilerija yra superinis Ukrainos ginklas. O kodėl čia Elonas Muskas?
JAV BRAIN iniciatyva
Dar didesnis ir naujesnis projektas, inicijuotas Amerikos tyrimų institucijų, yra JAV BRAIN iniciatyva. Tai dar vienas daugiametis, milijardus dolerių kainuojantis mokslinių tyrimų projektas, kurio tikslas – nustatyti žmogaus ryšį. Kas yra ryšys? Tai yra šio organizmo nervinių jungčių rinkinys. Kaip genomas yra visas genetinės grandinės žemėlapis, o proteomas yra visas tam tikro organizmo baltymų žemėlapis. Žmogaus genomą jau žinome, jo atradimas kainavo milijardus dolerių. Šiandien genomo tyrimai yra plačiai prieinami ir, pavyzdžiui, genetiniai defekto buvimo tyrimai kainuoja kelis šimtus dolerių. Visas genomas yra šiek tiek brangesnis, bet vis tiek daug mažesnis nei pirmojo žmogaus DNR nuskaitymo kaina.
Grįžkime prie „Connectome“ ir Amerikos BRAIN projekto. Koks šio projekto tikslas? Joshas Gordonas, JAV nacionalinio psichikos sveikatos instituto Betesdoje (Merilandas) direktorius, sakė: „Žinodami visų tipų smegenų ląsteles, kaip jos jungiasi viena su kita ir kaip jos sąveikauja, atsivers visiškai naujas terapijos rinkinys, kurį šiandien galime naudoti. net neįsivaizduoju“. Šiuo metu yra kuriamas ir sistemingai plėtojamas didžiausias pasaulyje nervų ląstelių tipų katalogas. Šiame kataloge, vadinamame BRAIN Initiative Cell Census Network (BICN), aprašoma, kiek skirtingų tipų ląstelių yra smegenyse, kokiomis proporcijomis jos susidaro, kaip jos pasiskirsto erdvėje ir kokia jų sąveika.
Iš kur toks požiūris? Iš poreikio suprasti, kaip veikia smegenys. Šio metodo privalumus paaiškina neurologo Christopho Kocho, pagrindinio MindScope programos mokslininko, kurį įgyvendina Alleno smegenų mokslo institutas Sietle, pranešime „Nature“: „Kaip niekas chemijoje neturi prasmės be periodinės elementai, nieko nebus prasminga suprasti smegenis, nesuvokus atskirų ląstelių tipų egzistavimo ir veikimo.
Jei hipotetiškai pasiektume technologinį potencialą, kad galėtume skenuoti ląstelę po ląstelės ir, pavyzdžiui, atkurti žmogaus smegenis, toks požiūris reikštų, kad net jei mums pavyktų (kas šiandien nėra realu), vis tiek nesuprastume, kodėl smegenys veikia taip, kaip iš tikrųjų atsitinka. Ir nesvarbu, ar kalbame apie smegenis kaip apie gyvą biologinį organą, ar apie jų skaitmeninį, hipotetiškai klonuotą atitikmenį. SMEGENYS ir katalogas BICCN yra atspirties taškai norint suprasti kiekvienos nervinės grandinės struktūrą ir veikimą, taigi ir suprasti sudėtingą elgesį, kuris valdo visas rūšis, kurių organas toks sudėtingas kaip smegenys.
Tyrimai tęsiasi, mokslininkai nuolat pristato savo naujus pasiekimus specialiai sukurtoje svetainėje. Todėl esu tikras, kad netrukus mūsų laukia dar įdomesni atradimai.
Taip pat įdomu:
Netrukus bus galima be reikalo visiems šalinti smegenis...