Тайны функционирования человеческого мозга не давали покоя ученым во все времена. Всегда были попытки имитировать человеческий мозг. Human Brain Project – одна из таких попыток. На каком этапе ученые? Есть ли успехи?
Человеческий мозг – самый загадочный биологический компьютер, который мы знаем. На самом деле, мы знаем его недостаточно, несмотря на попытки ученых познать его все более изощренными способами на протяжении веков. Только новейшие технологии могут дать нам настоящие знания, о которых раньше мы могли лишь догадываться. Это не меняет того факта, что мы еще далеки от полного понимания. На каком конкретно этапе находятся современные ученые?
Также интересно: Что такое CorePC – Все о новом проекте от Microsoft
В 1950-х годах, когда в науке впервые появился термин “искусственный интеллект”, и исследователи, занимавшиеся искусственным интеллектом, успешно доказали, что можно научить машину делать то, чего вы не можете делать сами, они были в восторге от этого. Простая возможность того, что машина может учиться, доказывать математические теоремы самостоятельно (это было сделано, например, с помощью программы Logic Theorist, разработанной в 1955 году Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном), или играть в шашки и победить человека (программа от Артура Сэмюэля, инженера IBM, позже профессора Стэнфордского университета), заставил мир науки поверить, что до полной симуляции человеческого мозга осталось всего несколько лет.
С тех пор пошли уже десятилетия, и, несмотря на огромный рост вычислительной мощности, разработку искусственных нейронных сетей и алгоритмов ИИ с глубоким машинным обучением, мы все еще далеки от симуляции даже фрагментов мозга. Проще говоря, пионеры по созданию искусственного интеллекта второй половины 20-го века сильно недооценили возможности этой “желеобразной массы” в наших черепах, которая на 90% состоит из воды.
Также интересно: Что такое сети 6G и для чего они нужны?
При рождении человеческий мозг весит примерно 300 г. Полностью развитый мозг взрослого человека имеет вес примерно 1,5 кг. В этих 1,5 кг содержится вся наша вселенная и все умственные способности, которые мы имеем. Не только сознательные, такие как абстрактное мышление, творчество, но и те, которые мы не осознаем: моторика движений, контроль кровеносной системы, дыхание и многое-многое другое.
Среди ученых популярно утверждение, что мозг человека состоит примерно из 100 миллиардов нейронов. Мы не знаем их точное количество, и оно может отличаться у каждой особи человеческого вида. Но предположим, что это правда, и это количество не так уж и мало. 100 миллиардов – это много, но современные суперкомпьютеры могут симулировать даже большие объекты. Однако проблема заключается в том, что нейрон является чем-то гораздо более сложным, чем, например, тексель в 3D-графике, пиксель изображения, или любой другой объект, который можно описать только с помощью небольшой части кода.
Нейроны нашего мозга связаны друг с другом. Это не физические связи, потому что тогда электрические импульсы, генерируемые в отдельных нейронах, быстро бы распространялись по всему телу, что практически бы делало невозможным его функционирование. Передача информации в нашем мозге базируется как на электричестве (импульсы), так и на химии (нейромедиаторы). Каждый нейрон (вспомним теперь популярный образ нейрона как “дерева” с характерными дендритами) может быть соединен с другими посредством до десяти тысяч синаптических связей.
Согласитесь, 10000 соединений от одной нервной клетки – это гораздо более высокий уровень сложности, чем логические ворота в транзисторах. Если мы попробуем подсчитать количество всех возможных связей между нейронами и состояний, которые они могут получить в каждый конкретный момент (только один), то получим огромное количество, значительно превышающее оценочное количество атомов во всей наблюдаемой Вселенной. Используя этот подход, многие ученые, специализирующиеся на нейробиологии, а также имеющие знания по информатике, считают, что, даже при текущем уровне знаний и их ожидаемом развитии, полная симуляция такого сложного органа является задачей, которая еще долго будет превышать наши возможности. Но это не значит, что ученые ничего не делают и ничего не достигли. Давайте посмотрим на некоторые проекты, целью которых является моделирование если не всего человеческого разума, то, по крайней мере, его части.
Также интересно: Феномен Bluesky: что за сервис и надолго ли?
В 2013 году японские ученые из Окинавского технологического института и немецкие исследователи из научно-исследовательского центра Forschungszentrum Jülich объединили усилия и использовали один из самых мощных на то время суперкомпьютеров на нашей планете (так называемый K Computer, лидер списка Top500 в 2011) с вычислительной мощностью 8,16 PFLOPS (или 8,16 квадриллионов операций с плавающей запятой в секунду), чтобы попытаться смоделировать только фрагмент мозга. В общем, симуляция заключалась в картографировании работы 1,73 миллиарда нейронов, которые вместе создали сеть из 10,4 триллиона синаптических связей. Это чуть больше чем 1 процент потенциала того биологического “желе”, что застряло в вашем черепе. Для моделирования использовалась полная мощность 82944 процессоров Sparc64 VIIIfx (одна система имеет тактовую частоту 2 ГГц и 8 ядер). Сработал ли такой подход?
По мнению ученых – да, но с другой стороны… зависит от того, как на это смотреть. Примерно 40 минут работы этого суперкомпьютера длилась симуляция всего 1 секунды работы упомянутого фрагмента нейронной сети мозга. Поэтому, хотя тот факт, что моделирование вообще было проведено, можно назвать успехом, ведь эффекты, время расчета и объем моделирования показывают, с какой огромной проблемой мы здесь сталкиваемся. И надо помнить, что с увеличением количества нейронов сложность синаптической сети растет не линейно, а экспоненциально! Если бы даже самый быстрый на данный момент американский суперкомпьютер Frontier, работающий в Национальной лаборатории Ок-Ридж и имеющий вычислительную мощность аж 1102 PFLOPS, то есть в 135 раз больший, чем упомянутый японский K Computer, был задействован для той же задачи, это бы не означало, что Frontier смог бы смоделировать (при тех же параметрах модели) сеть нейронов в 135 раз большую. Такая же симуляция одной секунды реальной работы сети из 1,73 миллиарда нейронов будет длиться на американском суперкомпьютере не 40 минут, а менее 18 секунд. Но это все еще намного больше, чем реальное моделирование сети в реальном времени, и является лишь небольшой частью того, что мы имеем в наших головах. Симуляция работы всего разума все еще относится к сфере научной фантастики. Но ученые все равно пытаются.
Читайте также: Война за спутниковый интернет: Европа бросает вызов Starlink
Проект человеческого мозга (HBP – Human Brain Project) по своему масштабу и средствам, выделенным на этот научный проект, можно сравнить с другим проектом, связанным с человеком – знаменитым проектом “Геном человека”, который длился с 1990 по 2003 год. Чтобы полностью понять геном человека, проект “Человеческий мозг” имеет целью помочь ученым лучше понять наш мозг. Однако проект “Человеческий мозг”, который длится с 2013 года и изначально должен был завершиться после десятилетия исследований (то есть в 2023), даже близко не моделирует весь мозг. Итак, какие цели благодаря этому исследованию ученые планируют достичь?
Основной целью HBP является не симуляция всего мозга, поскольку, как я надеюсь, мы уже показали, что эта задача выходит за пределы возможностей нашей цивилизации на сегодня. Цель состоит в том, чтобы хотя бы частично познать сложность мозга. Это поможет в развитии таких наук, как медицина, информатика, неврология, а также в разработке технологий, работа которых вдохновляется тем, как функционирует наш разум..
Одним из результатов проекта HBP является создание цифровой платформы для исследования мозга EBRAINS. EBRAINS – это платформа с открытым кодом, которая позволяет исследователям со всего мира использовать цифровые инструменты, доступные в защищенной облачной среде. Другими словами, EBRAINS предоставляет ученым инструменты для моделирования и анализа функционирования отдельных участков мозга.
Одним из таких инструментов является программа моделирования виртуального мозга, созданная в рамках HBP и EBRAINS. Этот инструмент совершенно не может смоделировать работу всего мозга, но он позволяет, например, исследователям новых лекарств смоделировать их влияние на группы нейронов. Это, в свою очередь, позволит ученым разрабатывать новые методы лечения, полезные при таких сложных заболеваниях, как болезнь Альцгеймера, депрессия, болезнь Паркинсона и т.д.
Читайте также: Все о новой системе навигации MuWNS: Работает под землей и под водой
Еще более масштабным и новым проектом, инициированным американскими исследовательскими учреждениями, является US BRAIN Initiative. Это еще один многолетний исследовательский проект с многомиллиардным бюджетом, целью которого является картографирование человеческого коннектома. Что такое коннектом? Это совокупность нервных связей данного организма. Подобно тому, как геном является полной картой генетической цепи, а протеом является полной картой белков данного организма. Геном человека мы уже знаем, его открытие стоило миллиарды долларов. Сегодня тестирование генома широко доступно и, например, генетические тесты на наличие дефекта стоят несколько сотен долларов. Полный геном стоит немного дороже, но все равно на порядки меньше, чем стоило первое считывание ДНК человека.
Вернемся к коннектому и американскому проекту BRAIN. Какова цель этого проекта? Об этом заявил Джош Гордон, директор Национального института психического здоровья США в Бетесде, штат Мэриленд: “Знание всех типов клеток мозга, того, как они соединяются друг с другом и как они взаимодействуют, откроет совершенно новый набор терапий, которые сегодня мы даже не можем представить”. В настоящее время создается и систематически развивается крупнейший в мире каталог типов нервных клеток. Этот каталог под названием BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) описывает, сколько различных типов клеток есть в мозге, в каких пропорциях они встречаются, как они пространственно распределены, и какие взаимодействия происходят между ними.
Откуда именно такой подход? От необходимости понять, как работает мозг. Преимущества этого подхода объясняет в своем заявлении для Nature нейробиолог Кристоф Кох, главный научный сотрудник программы MindScope, которую осуществляет Институт науки о мозге Аллена в Сиэтле: “Так же, как ничто в химии не имеет смысла без периодической таблицы элементов, ничто не будет иметь смысла в понимании мозга без понимания существования и функционирования отдельных типов клеток”.
Если бы мы гипотетически достигли такого технологического потенциала, что смогли бы сканировать клетку за клеткой и, например, воссоздать человеческий мозг, такой подход означал бы, что даже если бы мы достигли успеха (что сегодня нереально), то все равно бы не поняли, почему мозг работает так, как это реально происходит. И не имеет значения, говорим ли мы о мозге как о живом биологическом органе или о его цифровом, гипотетически клонированном двойнике. BRAIN и каталог BICCN являются отправными точками для понимания структуры и работы каждой нейронной цепи, а, следовательно, для понимания сложного поведения всех видов, имеющих такой сложный орган, как мозг.
Исследования продолжаются, и ученые постоянно выкладывают свои новые достижения на специально созданном сайте. Поэтому я уверен, что вскоре нас ждут еще более интересные открытия.
Также интересно:
Leave a Reply