Мистериите за функционирањето на човечкиот мозок отсекогаш ги вознемирувале научниците. Отсекогаш имало обиди да се имитира човечкиот мозок. Проектот за човечки мозок е еден таков обид. Во која фаза се научниците? Дали има успеси?
Човечкиот мозок е најмистериозниот биолошки компјутер што го знаеме. Всушност, не знаеме доволно за тоа, и покрај напорите на научниците да дознаат за него на сè пософистицирани начини низ вековите. Само најновите технологии можат да ни дадат вистинско знаење за кое претходно можевме само да претпоставуваме. Ова не го менува фактот дека сè уште сме далеку од целосна свест. Во која фаза се современите научници?
Исто така интересно: Што се невронски мрежи и како функционираат?
Терминот „вештачка интелигенција“
Во 1950-тите, кога терминот „вештачка интелигенција“ првпат се појави во науката и истражувачите на вештачката интелигенција успешно докажаа дека можете да научите машина да прави работи што не можете сами да ги правите, тие беа возбудени поради тоа. Едноставната можност машината да учи, сама да докажува математички теореми (ова е направено, на пример, со програмата Логички теоретичар развиена во 1955 година од Ален Њуел и Херберт Сајмон), или да игра дама и да тепа човек (програма на Артур Семјуел, инженер на IBM, подоцна професор на Универзитетот Стенфорд), го наведе научниот свет да верува дека целосна симулација на човечкиот мозок има само неколку години.
Поминаа децении, и покрај огромниот раст на компјутерската моќ, развојот на вештачки невронски мрежи и алгоритми за вештачка интелигенција со длабоко машинско учење, сè уште сме далеку од симулирање дури и фрагменти од мозокот. Едноставно кажано, пионерите на вештачката интелигенција од втората половина на 20 век многу ги потцениле можностите на оваа „маса слична на желе“ кај нашите желки, која е 90% вода.
Исто така интересно: ChatGPT: Едноставни упатства за употреба
Мозокот е сложен
При раѓањето, човечкиот мозок тежи приближно 300 g. Целосно развиен мозок на возрасен тежи приближно 1,5 kg. Овој 1,5 кг го содржи целиот наш универзум и сите ментални способности што ги имаме. Не само свесни, како што се апстрактното размислување, креативноста, туку и оние за кои не сме свесни: подвижност на движењата, контрола на циркулаторниот систем, дишење и многу, многу повеќе.
Популарната изјава меѓу научниците е дека човечкиот мозок се состои од приближно 100 милијарди неврони. Не го знаеме нивниот точен број и може да се разликува кај секој поединец од човечкиот вид. Но, да претпоставиме дека ова е точно, а оваа бројка не е толку мала. 100 милијарди се многу, но современите суперкомпјутери можат да симулираат уште поголеми објекти. Меѓутоа, проблемот е што невронот е нешто многу посложено од, на пример, тексел во 3Д графика, пиксел во слика или кој било друг објект што може да се опише само со мало парче код.
Невроните во нашиот мозок се поврзани едни со други. Тоа не се физички врски, бидејќи тогаш електричните импулси генерирани во поединечни неврони брзо би се прошириле низ телото, што практично би го оневозможило функционирањето. Преносот на информации во нашиот мозок се заснова и на електрична енергија (импулси) и на хемијата (невротрансмитери). Секој неврон (да се потсетиме на сега популарната слика на неврон како „дрво“ со карактеристични дендрити) може да се поврзе со други со помош на до десет илјади синаптички врски.
Се согласувам, 10000 врски од една нервна клетка е многу повисоко ниво на сложеност од логичките порти во транзисторите. Ако се обидеме да го изброиме бројот на сите можни врски помеѓу невроните и состојбите што можат да ги добијат во секој даден момент (само една), ќе добиеме огромен број што далеку го надминува проценетиот број на атоми во целиот видлив универзум. Користејќи го овој пристап, многу научници кои се специјализирани за невробиологија, а исто така имаат искуство во компјутерски науки веруваат дека, дури и со сегашното ниво на знаење и неговиот очекуван развој, целосна симулација на таков комплексен орган е задача што ќе ги надмине нашите можности за долго време. Но, тоа не значи дека научниците не прават ништо и не постигнале ништо. Ајде да погледнеме неколку проекти кои имаат за цел да го симулираат, ако не целиот човечки ум, тогаш барем дел од него.
Прочитајте исто така: 7 најкул употреби на ChatGPT
40 минути и една секунда
Во 2013 година, јапонските научници од Институтот за технологија во Окинава и германските истражувачи од Forschungszentrum Jülich ги здружија силите и користеа еден од најмоќните суперкомпјутери на нашата планета во тоа време (наречен K Computer, лидер на листата Топ 500 во 2011 година) со компјутерска моќ. од 8,16 PFLOPS (или 8,16 квадрилиони операции со подвижна запирка во секунда) за да се обиде да симулира само парче од мозокот. Генерално, симулацијата се состоеше од мапирање на работата на 1,73 милијарди неврони, кои заедно создадоа мрежа од 10,4 трилиони синаптички врски. Тоа е нешто повеќе од 1 процент од потенцијалот на тој биолошки „желе“ заглавен во вашиот череп. Симулацијата ја искористи целосната моќност од 82944 Sparc64 VIIIfx процесори (еден систем има часовна фреквенција од 2 GHz и 8 јадра). Дали овој пристап функционираше?
Според научниците, да, но од друга страна... зависи како гледате на тоа. Приближно 40 минути работа на овој суперкомпјутер траеше за симулација од само 1 секунда работа на споменатиот фрагмент од невронската мрежа на мозокот. Затоа, иако фактот дека симулацијата воопшто е извршена може да се нарече успех, бидејќи ефектите, времето на пресметување и обемот на симулацијата покажуваат со каков огромен проблем се соочуваме овде. И мора да се запомни дека со зголемување на бројот на неврони, сложеноста на синаптичката мрежа се зголемува не линеарно, туку експоненцијално! Ако дури и моментално најбрзиот американски суперкомпјутер Frontier, кој работи во Националната лабораторија Oak Ridge и има компјутерска моќ од дури 1102 PFLOPS, односно 135 пати поголема од споменатиот јапонски K Computer, се користи за истата задача, тоа не би значело дека Frontier може да симулира (со истите параметри на моделот) невронска мрежа 135 пати поголема. Истата симулација на една реална секунда од мрежа од 1,73 милијарди неврони ќе трае на американски суперкомпјутер не 40 минути, туку помалку од 18 секунди. Но, ова е сепак многу повеќе од симулација на мрежа во реално време и е само мал дел од она што го имаме во нашите глави. Симулирањето на работата на целиот ум сè уште припаѓа во областа на научната фантастика. Но, научниците сè уште се обидуваат.
Прочитајте исто така: За квантните компјутери со едноставни зборови
Европски проект за човечки мозок
Проектот за човечки мозок (HBP) според својот обем и средствата наменети за овој научен проект може да се спореди со друг проект поврзан со човекот - познатиот проект „Човечки ген“, кој траеше од 1990 до 2003 година. За целосно разбирање на човечкиот геном, проектот за човечки мозок има за цел да им помогне на научниците подобро да го разберат нашиот мозок. Меѓутоа, проектот за човечки мозок, кој е во тек од 2013 година и првично требаше да заврши по една деценија истражување (т.е. во 2023 година), не се ни приближува до симулирање на целиот мозок. Значи, какви цели планираат научниците да постигнат со ова истражување?
Главната цел на HBP не е да го симулира целиот мозок, бидејќи се надевам дека веќе покажавме дека оваа задача е надвор од можностите на нашата денешна цивилизација. Целта е барем делумно да се совлада сложеноста на мозокот. Ова ќе помогне во развојот на такви науки како што се медицината, компјутерските науки, неврологијата, како и во развојот на технологии чија работа е инспирирана од тоа како функционираат нашите умови.
Еден од резултатите на проектот HBP е создавањето на дигитална платформа за истражување на мозокот, EBRAINS. EBRAINS е платформа со отворен код која им овозможува на истражувачите од целиот свет да користат дигитални алатки достапни во безбедно опкружување облак. Со други зборови, EBRAINS им обезбедува на научниците алатки за моделирање и анализа на функционирањето на одделни области на мозокот.
Една таква алатка е виртуелната програма за симулација на мозокот создадена од HBP и EBRAINS. Оваа алатка е целосно неспособна да ја симулира работата на целиот мозок, но им овозможува, на пример, истражувачите на новите лекови да ги симулираат нивните ефекти врз групи на неврони. Ова, пак, ќе им овозможи на научниците да развијат нови третмани корисни за сложени болести како што се Алцхајмерова болест, депресија, Паркинсонова болест и многу повеќе.
Исто така интересно:
- Значи, да се зборува или да не се зборува? Маск негира дека разговарал со Путин. Но, постои „но“
- Модерната артилерија е супер оружје на Украина. А зошто е тука Илон Маск?
Иницијатива за МОЗОК на САД
Уште поголем и понов проект инициран од американски истражувачки институции е Иницијативата за МОЗОК на САД. Ова е уште еден повеќегодишен истражувачки проект вреден повеќе милијарди долари, чија цел е мапирање на човечкото поврзување. Што е врска? Ова е збир на нервни врски на овој организам. Исто како што геномот е целосна карта на генетскиот синџир, а протеомот е целосна карта на протеините на даден организам. Ние веќе го знаеме човечкиот геном, неговото откривање чинеше милијарди долари. Денес, тестирањето на геномот е широко достапно и, на пример, генетските тестови за присуство на дефект чинат неколку стотици долари. Комплетниот геном е малку поскап, но сепак е помал од цената на првата прочитана човечка ДНК.
Да се вратиме на Connectome и американскиот проект BRAIN. Која е целта на овој проект? Џош Гордон, директор на Националниот институт за ментално здравје на САД во Бетесда, Мериленд, рече: „Познавањето на сите типови мозочни клетки, како тие се поврзуваат едни со други и како тие комуницираат, ќе отвори сосема нов сет на терапии кои денес ги не можам ни да замислам“. Во моментов, најголемиот светски каталог на типови на нервни клетки се создава и систематски се развива. Овој каталог, наречен Мрежа за попис на мозочната иницијатива (BICCN), опишува колку различни типови на клетки има во мозокот, во какви пропорции се појавуваат, како се просторно распоредени и какви интеракции се случуваат меѓу нив.
Од каде доаѓа овој пристап? Од потребата да се разбере како функционира мозокот. Предностите на овој пристап се објаснети во изјава за Nature од невронаучникот Кристоф Кох, главен научник на програмата MindScope, која ја спроведува Институтот Ален за наука за мозокот во Сиетл: „Исто како што ништо во хемијата нема смисла без периодниот систем на елементи, ништо нема да има смисла во разбирањето на мозокот без разбирање на постоењето и функционирањето на одделни типови на клетки“.
Ако хипотетички го постигневме технолошкиот потенцијал да можеме да скенираме клетка по клетка и, на пример, да го рекреираме човечкиот мозок, таквиот пристап би значел дека дури и да успееме (што не е реално денес), сè уште нема да разбереме зошто мозокот работи како што навистина се случува. И не е важно дали зборуваме за мозокот како жив биолошки орган или за неговиот дигитален, хипотетички клониран пандан. МОЗОК и именик BICCN се појдовни точки за разбирање на структурата и функционирањето на секое невронско коло, а со тоа и за разбирање на сложеното однесување кое управува со сите видови со орган комплексен како мозокот.
Истражувањата продолжуваат, а научниците постојано ги презентираат своите нови достигнувања на специјално креирана веб-страница. Затоа, сигурен сум дека наскоро ќе чекаме уште поинтересни откритија.
Исто така интересно:
Наскоро ќе може непотребно да се вади мозокот на сите...