Таємниці функціонування людського мозку не давали спокою вченим в усі часи. Завжди були спроби імітувати людський мозок. Human Brain Project – одна з таких спроб. На якому етапі вчені? Чи є успіхи?
Людський мозок — найзагадковіший біологічний комп’ютер, який ми знаємо. Насправді, ми знаємо його недостатньо, незважаючи на намагання вчених пізнати його все більш витонченими способами протягом століть. Тільки новітні технології можуть дати нам справжні знання, про які раніше ми могли лише здогадувалися. Це не змінює того факту, що ми ще далекі від повного усвідомлення. На якому конкретно етапі знаходяться сучасні вчені?
Також цікаво: Що таке нейронні мережі і як вони працюють
У 1950-х роках, коли в науці вперше з’явився термін “штучний інтелект” і дослідники, які займалися штучним інтелектом, успішно довели, що можна навчити машину робити те, чого ви не можете робити самі, вони були в захваті від цього. Проста можливість того, що машина може вчитися, доводити математичні теореми самостійно (це було зроблено, наприклад, за допомогою програми Logic Theorist, розробленої в 1955 році Алленом Ньюеллом і Гербертом Саймоном), або грати в шашки і перемогти людину (програма від Артура Семюеля, інженера IBM, пізніше професора Стенфордського університету), змусив світ науки повірити, що до повної симуляції людського мозку залишилося лише кілька років.
Минули вже десятиліття, і, незважаючи на величезне зростання обчислювальної потужності, розробку штучних нейронних мереж і алгоритмів ШІ з глибоким машинним навчанням, ми все ще далекі від симуляції навіть фрагментів мозку. Простіше кажучи, піонери зі створення штучного інтелекту другої половини 20-го століття сильно недооцінили можливості цієї “желеподібної маси” в наших черепах, яка на 90% складається з води.
Також цікаво: ChatGPT: Проста інструкція з використання
При народженні людський мозок важить приблизно 300 г. Повністю розвинений мозок дорослої людини має вагу приблизно 1,5 кг. У цих 1,5 кг міститься весь наш всесвіт і всі розумові здібності, які ми маємо. Не тільки свідомі, такі як абстрактне мислення, творчість, але й ті, які ми не усвідомлюємо: моторика рухів, контроль кровоносної системи, дихання та багато-багато іншого.
Серед вчених є популярним твердження, що мозок людини складається приблизно зі 100 мільярдів нейронів. Ми не знаємо їх точну кількість, і вона може відрізнятися в кожної особи людського виду. Але припустімо, що це правда, і ця кількість не така вже й мала. 100 мільярдів — це багато, але сучасні суперкомп’ютери можуть симулювати навіть більші за кількістю об’єкти. Однак проблема полягає в тому, що нейрон є чимось набагато складнішим, ніж, наприклад, тексель у 3D-графіці, піксель зображення, чи будь-який інший об’єкт, який можна описати лише за допомогою невеликої частини коду.
Нейрони нашого мозку пов’язані один з одним. Це не фізичні зв’язки, тому що тоді електричні імпульси, що генеруються в окремих нейронах, швидко б поширювалися по всьому тілу, що практично б унеможливлювало його функціонування. Передача інформації в нашому мозку базується як на електриці (імпульси), так і на хімії (нейромедіатори). Кожен нейрон (згадаймо тепер популярний образ нейрона як «дерева» з характерними дендритами) може бути з’єднаний з іншими за допомогою до десяти тисяч синаптичних зв’язків.
Погодьтеся, 10000 з’єднань від однієї нервової клітини – це набагато вищий рівень складності, ніж логічні ворота в транзисторах. Якщо ми спробуємо порахувати кількість усіх можливих зв’язків між нейронами та станів, які вони можуть отримати у кожний конкретний момент (лише один), то отримаємо величезну кількість, що значно перевищує оціночну кількість атомів у всьому спостережуваному Всесвіті. Використовуючи цей підхід, багато вчених, які спеціалізуються на нейробіології, а також мають знання з інформатики, вважають, що, навіть за поточного рівня знань і їх передбачуваного розвитку, повна симуляція такого складного органу є завданням, яке ще довго перевищуватиме наші можливості. Але це не означає, що вчені нічого не роблять і нічого не досягли. Давайте подивимося на деякі проекти, метою яких є моделювання якщо не всього людського розуму, то, принаймні, його частини.
Читайте також: 7 найкрутіших варіантів використання ChatGPT
У 2013 році японські вчені з Окінавського технологічного інституту та німецькі дослідники з науково-дослідного центру Forschungszentrum Jülich об’єднали зусилля та використали один із найпотужніших на той час суперкомп’ютерів на нашій планеті (так званий K Computer, лідер списку Top500 у 2011) з обчислювальною потужністю 8,16 PFLOPS (або 8,16 квадрильйонів операцій з плаваючою комою на секунду), щоб спробувати змоделювати лише фрагмент мозку. Загалом, симуляція полягала в картографуванні роботи 1,73 мільярда нейронів, які разом створили мережу з 10,4 трильйона синаптичних зв’язків. Це трохи більше ніж 1 відсоток потенціалу того біологічного “желе”, що застрягло у вашому черепі. Для моделювання використовувалася повна потужність 82944 процесорів Sparc64 VIIIfx (одна система має тактову частоту 2 ГГц і 8 ядер). Чи спрацював такий підхід?
На думку вчених – так, але з іншого боку… залежить від того, як на це дивитися. Приблизно 40 хвилин роботи цього суперкомп’ютера тривала симуляція всього 1 секунди роботи згаданого фрагменту нейронної мережі мозку. Тому, хоча той факт, що моделювання взагалі було проведено, можна назвати успіхом, адже ефекти, час розрахунку та обсяг моделювання показують, з якою величезною проблемою ми тут стикаємося. І треба пам’ятати, що зі збільшенням кількості нейронів складність синаптичної мережі зростає не лінійно, а експоненціально! Якби навіть найшвидший на даний момент американський суперкомп’ютер Frontier, що працює в Національній лабораторії Ок-Рідж і має обчислювальну потужність аж 1102 PFLOPS, тобто в 135 разів більший, ніж згаданий японський K Computer, був задіяний для того ж завдання, це б не означало, що Frontier зміг би змоделювати (при тих самих параметрах моделі) мережу нейронів у 135 разів більшу. Така ж симуляція однієї реальної секунди роботи мережі з 1,73 мільярда нейронів триватиме на американському суперкомп’ютері не 40 хвилин, а менше 18 секунд. Але це все ще набагато більше, ніж реальне моделювання мережі в реальному часі, і є лише невеликою частиною того, що ми маємо в наших головах. Симуляція роботи всього розуму все ще належить до сфери наукової фантастики. Але вчені все одно намагаються.
Читайте також: Про квантові комп’ютери простими словами
Проект людського мозку (HBP – Human Brain Project) за своїм масштабом і коштами, виділеними на цей науковий проект, можна порівняти з іншим проектом, пов’язаним з людиною – знаменитим проектом «Геном людини», який тривав з 1990 по 2003 рік. Щоб повністю зрозуміти геном людини, проект «Людський мозок» має на меті допомогти вченим краще зрозуміти наш мозок. Однак проект «Людський мозок», який триває з 2013 року і спочатку мав завершитися після десятиліття досліджень (тобто в 2023), навіть близько не моделює весь мозок. Отже, які цілі завдяки цьому дослідженню вчені планують досягти?
Основною метою HBP є не симуляція всього мозку, оскільки, як я сподіваюся, ми вже показали, що це завдання виходить за межі можливостей нашої цивілізації на сьогодні. Мета полягає в тому, щоб хоча б частково опанувати складність мозку. Це допоможе в розвитку таких наук, як медицина, інформатика, неврологія, а також у розробці технологій, робота яких надихається тим, як працює наш розум.
Одним із результатів проекту HBP є створення цифрової платформи для дослідження мозку EBRAINS. EBRAINS — це платформа з відкритим кодом, яка дозволяє дослідникам з усього світу використовувати цифрові інструменти, доступні в захищеному хмарному середовищі. Іншими словами, EBRAINS надає вченим інструменти для моделювання та аналізу функціонування окремих ділянок мозку.
Одним із таких інструментів є програма моделювання віртуального мозку, створена в рамках HBP та EBRAINS. Цей інструмент абсолютно не в змозі змоделювати роботу всього мозку, але він дозволяє, наприклад, дослідникам нових ліків змоделювати їх вплив на групи нейронів. Це, у свою чергу, дозволить вченим розробляти нові методи лікування, корисні при таких складних захворюваннях, як хвороба Альцгеймера, депресія, хвороба Паркінсона тощо.
Також цікаво:
Ще більш масштабним і новим проектом, ініційованим американськими дослідницькими установами, є US BRAIN Initiative. Це ще один багаторічний дослідницький проект з багатомільярдним бюджетом, метою якого є картографування людського коннектому. Що таке коннектом? Це сукупність нервових зв’язків даного організму. Подібно до того, як геном є повною картою генетичного ланцюга, а протеом є повною картою білків даного організму. Геном людини ми вже знаємо, його відкриття коштувало мільярди доларів. Сьогодні тестування геному широко доступне і, наприклад, генетичні тести на наявність дефекту коштують кілька сотень доларів. Повний геном коштує трохи дорожче, але все одно на порядки менше, ніж коштувало перше зчитування ДНК людини.
Повернемося до коннектому та американського проекту BRAIN. Яка мета цього проекту? Про це заявив Джош Гордон, директор Національного інституту психічного здоров’я США в Бетесді, штат Меріленд: “Знання всіх типів клітин мозку, того, як вони з’єднуються один з одним і як вони взаємодіють, відкриє абсолютно новий набір терапій, які сьогодні ми навіть не можемо уявити”. В даний час створюється і систематично розвивається найбільший у світі каталог типів нервових клітин. Цей каталог під назвою BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) описує, скільки різних типів клітин є у мозку, в яких пропорціях вони зустрічаються, як вони просторово розподілені, та які взаємодії відбуваються між ними.
Звідки саме такий підхід? Від необхідності зрозуміти, як працює мозок. Переваги цього підходу пояснює в своїй заяві для Nature нейробіолог Крістоф Кох, головний науковий співробітник програми MindScope, яку впроваджує Інститут науки про мозок Аллена в Сіетлі: “Так само, як ніщо в хімії не має сенсу без періодичної таблиці елементів, ніщо не матиме сенсу в розумінні мозку без розуміння існування та функціонування окремих типів клітин”.
Якби ми гіпотетично досягли такого технологічного потенціалу, що змогли б сканувати клітинку за клітинкою і, наприклад, відтворити людський мозок, такий підхід означав би, що навіть якщо б ми досягли успіху (що сьогодні нереально), то все одно б не зрозуміли, чому мозок працює так, як це реально відбувається. І не має значення, чи ми говоримо про мозок як про живий біологічний орган, чи про його цифровий, гіпотетично клонований двійник. BRAIN і каталог BICCN є відправними точками для розуміння структури та роботи кожного нейронного кола, а, отже, для розуміння складної поведінки, яка керує всіма видами, що мають такий складний орган, як мозок.
Дослідження тривають, і вчені постійно викладають свої нові досягнення на спеціально створеному сайті. Тому я впевнений, що незабаром на нас чекають ще цікавіші відкриття.
Цікаво також:
View Comments
Скоро можна буде всім видалити мізки за непотрібністю...