Главы | Обратная разработка мозга |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-02-02 16:40 Совместно с издательством «Альпина нон-фикшн» мы публикуем отрывок из недавно изданной книги "Будущее разума" известного американского популяризатора науки, специалиста в области теоретической физики Митио Каку о трех подходах к созданию аналога естественного мозга. Мозг настолько сложен, что существует целых три способа разобрать его на части, нейрон за нейроном. Первый состоит в том, чтобы при помощи суперкомпьютеров создать электронную модель мозга; именно этот подход выбрали европейцы. Суть второго — составить карту нервных путей живого мозга, как в проекте BRAIN. (Эту задачу, в свою очередь, можно разделить на несколько подзадач в зависимости от метода исследования — анатомического, нейрон за нейроном или по выполняемой функции и активности). И третий способ: можно расшифровать гены, управляющие развитием мозга. Пионером на этом пути стал миллиардер Пол Аллен из Microsoft. При первом подходе — моделирование мозга при помощи транзисторов и компьютеров — сначала предполагается провести обратную разработку мозга животных в определенной последовательности: сначала мышь, затем крыса, кролик и кошка. Европейцы хотят пройти по пути эволюции, начав с простого мозга и продвигаясь постепенно к более сложному. Для компьютерщика решение этой проблемы определяется исключительно мощностью компьютеров — чем больше, тем лучше. И это означает, что для расшифровки мозга мыши и человека будут задействованы мощнейшие компьютеры планеты. Первая мишень — мозг мыши. По размеру он в тысячу раз меньше человеческого и содержит около 100 млн нейронов. Процесс мышления в мозге мыши анализирует самый мощный на сегодня компьютер Blue Gene* фирмы IBM, расположенный в Ливерморской национальной лаборатории им. Лоуренса в Калифорнии, где помимо него находятся и несколько других крупнейших компьютеров мира; они используются для расчета водородных боеголовок для Пентагона. Этот колоссальный набор транзисторов, микросхем и проводов содержит 147 456 процессоров и 150 000 Гб памяти (В обычном домашнем компьютере один процессор и несколько гигабайт памяти). Работа продвигается медленно. Вместо того чтобы моделировать весь мозг целиком, ученые пытаются воспроизвести только связи между корой и таламусом, где сосредоточена значительная часть активности мозга. (Это означает, что чувственные связи с внешним миром пока остаются вне рассмотрения.) В 2006 году доктор Дхармендра Модха из IBM частично смоделировал мозг мыши на 512 процессорах. В 2007 году его группа смоделировала мозг крысы на 2048 процессорах. В 2009 году мозг кошки, содержащий 1,6 млрд нейронов и 9 трлн связей, был смоделирован на 24 576 процессорах.
Сегодня, воспользовавшись мощностью компьютера Blue Gene, исследователи из IBM смоделировали 4,5% нейронов и синапсов человеческого мозга. Чтобы начать хотя бы частичное моделирование человеческого мозга, потребуется 880 000 процессоров; компьютер такой мощности может появиться около 2020 года. Мне довелось снимать Blue Gene для телевидения. Чтобы попасть в лабораторию, мне пришлось преодолеть множество постов охраны, что неудивительно, ведь это лучшая оружейная лаборатория страны; но когда все проверки пройдены, вы попадаете в огромный зал с кондиционированным воздухом, где и располагается Blue Gene. Компьютер поистине великолепен. Он состоит из множества стоек высотой около 2,4 м и длиной около 4,5 м с большими черными ящиками, полными переключателей и мигающих лампочек. Бродя между стойками, я думал о том, какие операции в данный момент выполняет компьютер. Скорее всего, он тогда строил модель внутреннего устройства протона, рассчитывал распад плутониевых триггеров, моделировал столкновение двух черных дыр и думал о мыши — и все это одновременно. Затем мне сказали, что даже этот суперкомпьютер уступает место новому поколению под названием Blue Gene/Q Sequoia, который поднимет вычисления на новую высоту. В июне 2012 гоад он поставил мировой рекорд по скорости вычислений. В пиковом режиме он может работать со скоростью 20,1 петафлопс (т. е. производить 20 100 трлн операций в секунду). Он занимает площадь около 300 кв. м и пожирает 7,9 МВт электроэнергии — достаточно для освещения небольшого города. Но позволяет ли такая вычислительная мощь, сосредоточенная в одном компьютере, конкурировать с человеческим мозгом? Увы, нет. Пока компьютерное моделирование пытается воспроизвести всего лишь взаимодействие между корой и таламусом. Огромная часть мозга при этом просто не рассматривается. Доктор Модха сознает необъятность проекта. Проведенные исследования позволили ему оценить ресурсы, необходимые для создания рабочей модели целого мозга, а не его части или упрощенного варианта, с учетом всех отделов коры и связей с органами чувств. Он говорит об использовании не одного компьютера Blue Gene, а о тысяче таких компьютеров, которые займут не комнату, а целый городской квартал. Потребление энергии при этом было бы так велико, что для ее производства потребовалась бы атомная станция на 1000 МВт. А затем пришлось бы повернуть реку и пропустить ее сквозь схемы компьютера, что бы отвести лишнее тепло и не дать им расплавиться. Невероятно, но компьютер размером с город требуется для моделирования куска человеческой плоти весом около полутора килограммов, который умещается в вашем черепе, поднимает температуру вашего тела всего на несколько градусов, потребляет 20 Вт энергии и нуждается для поддержания работоспособности лишь в нескольких гамбургерах в день. Как построить мозг Но самый, может быть, амбициозный ученый, участвующий в этом проекте, — это доктор Генри Маркрам из Федеральной политехнической школы в Лозанне (Швейцария). Он — главная движущая сила проекта Human Brain Project, получившего более миллиарда долларов финансирования от Еврокомиссии. Последние 17 лет он пытается расшифровать нервные связи мозга. Он тоже использует Blue Gene для обратной разработ ки мозга. В настоящее время Human Brain Project представил в Еврокомиссию счета на $140 млн, и это лишь небольшая доля компьютерных мощностей, которые потребуются ему в ближайшие десять лет. Доктор Маркрам считает, что то, чем он занимается, — уже не научный проект, а инженерное предприятие, требующее больших вложений. Он говорит: «Чтобы сделать все это — суперкомпьютеры, программы, исследования, — нам требуется около миллиарда долларов. Это недорого, если учесть, что заболевания мозга очень скоро будут обходиться мировой экономике больше чем 20% валового продукта». Для него миллиард долларов — пустяк по сравнению со счетами за лечение синдрома Альцгеймера, болезни Паркинсона и других подоб ныхзаболеваний, которые будут исчисляться сотнями миллиардов, когда постареют дети беби-бума. Так что для доктора Маркрама решение по масштабу соответствует проблеме. Вложите в проект достаточно денег, и вам представят модель человеческого мозга. Теперь, когда он получил желанный миллиард долларов от Еврокомиссии, его мечта может воплотиться в реальность. У него, кстати, есть готовый ответ на вопрос о том, что получит рядовой налогоплательщик с этих миллиардных инвестиций. Существует три причины, говорит он, пускаться в этот одинокий, но дорогостоящий квест. Первое: «Если мы хотим развивать общество, нам необходимо понять человеческий мозг, и я считаю, что это ключевой этап эволюции. Вторая причина заключается в том, что мы не можем до бесконечно сти экспериментировать на животных... Это как Ноев ковчег. Или архив. И третья причина в том, что два миллиарда людей на этой планете страдают психическими расстройствами...» Доктор Маркрам считает позором, что мы так мало знаем о болезнях психики, приносящих огромные страдания милли онам людей. Он говорит: «На сегодняшний день не существует ни одного неврологического заболевания, о котором было бы известно, что именно в этой схеме работает не так — какой путь, синапс, нейрон или рецептор. Это потрясает». На первый взгляд может показаться, что завершить проект невозможно — ведь нейронов так много, а связей еще больше. Может, это мартышкин труд. Но ученые уверены, что у них на руках все козыри. Человеческий геном включает в себя примерно 23 000 генов; тем не менее он умудряется как-то управлять формированием мозга, состоящего из 10 млрд нейронов. Кажется, математически невозможно создать мозг человека на основе его же генов, но именно это происходит всякий раз при зачатии ребенка. Как можно запихнуть так много информации в столь малый объем? Ответ, считает доктор Маркрам, состоит в том, что природа знает короткие пути. Ключевой момент такого подхода в том, что определенные нейронные модули многократно повторяются — достаточно матери-природе однажды найти хороший образец. Если посмотреть на микроскопические срезы мозговой ткани, то поначалу не увидишь ничего, кроме беспорядочного скопища нейронов. Но при более внимательном рассмотрении можно различить многократно повторяющиеся модульные структуры. (Кстати, модульная структура — одна из причин того, что небоскребы в наше время строятся очень быстро. Доста точно сконструировать один модуль, и дальше можно сколько угодно тиражировать его на конвейере. Затем можно быстро поставить модули один на другой, скрепить — и получится небоскреб. После оформления всех необходимых документов модульный жилой дом можно собрать за несколько месяцев.) Ключом к проекту Blue Brain доктора Маркрама служит так называемая «колонна неокортекса» — модуль, много кратно повторяемый в ткани мозга. У человека каждая такая колонна имеет около двух миллиметров в высоту, полмиллиметра в диаметре и содержит 60 000 нейронов. (Для сравнения: аналогичный модуль крысы содержит всего 10 000 нейронов.) Доктору Маркраму потребовалось десять лет (с 1995 по 2005 году), чтобы составить карту нейронов в такой колонне и разобраться, как она работает. Когда расшифровка была закончена, он пришел в IBM, чтобы виртуально «размножить» полученную структуру. Маркрам — вечный оптимист. В 2009 году на конференции TED он заявил, что может завершить проект за десять лет. (Скорее всего, он говорил об «урезанном» варианте человеческого мозга без всякой связи с другими отделами и органами чувств.) Но сказано было так: «Если мы построим все правильно, то он [мозг] сможет разговаривать, будет обладать интеллектом и вести себя очень похоже на то, как ведет себя человек». Доктор Маркрам умело отстаивает свою позицию. У него есть ответ на любой вопрос. Когда критики говорят, что он вступает на запрещенную территорию, он отвечает: «Как ученые мы не должны бояться истины. Мы должны понять свой мозг. Людям естественно думать, что мозг священен и что не надо в него лезть, ведь именно там, может быть, хранятся тайны души. Но я считаю, честно говоря, что, если бы планета понимала, как функционирует мозг, мы могли бы разрешить все конфликты. Потому что люди поняли бы, как примитивны, как жестко обусловлены и как управляемы конфликты, реакции и недоразумения». Сталкиваясь с последней стадией критики — обвинением в том, что он «берет на себя роль Бога», он отвечает: «Я думаю, мы далеки от того, чтобы брать на себя роль Бога. Бог создал всю Вселенную. Мы всего лишь пытаемся построить неболь шую модель». Это правда мозг? Ученые утверждают, что компьютерные модели мозга начнут догонять реальный человеческий мозг по своим возможностям примерно в 2020 году, но главный вопрос заключается в том, насколько реалистично такое моделирование. Сможет ли модель кошки, к примеру, поймать мышь? Будет ли она играть с клубком? Ответ на этот вопрос — нет. Не сможет и не будет. Цель этих компьютерных моделей — добиться соответствия мозгу кошки просто по мощности нейронной сети; воспроизвести характер взаимодействия между отдельными частями мозга они даже не пытаются. Модель IBM воспроизводит только таламо-кортикальную систему (т. е. каналы связи, соединяющие таламус с корой). Эта система не имеет физических границ, поэтому все сложные взаимодействия между мозгом и его окружением остаются за скобками. В таком мозге нет теменной доли, поэтому нет сенсорных и моторных связей с внешним миром. Но даже в рамках таламо-кортикальной системы базовые связи не представляют мыслительные процессы кошки. В таком мозгу нет ни обратных связей, ни воспоминаний о выслеживании добычи или поиске партнера. Компьютеризированный мозг кошки — чистый лист бумаги, лишенный всяких воспоминаний и инстинктов. Иными словами, он не в состоянии поймать мышь. Так что даже если к 2020 году модель человеческого мозга действительно появится, вы не сможете с ней поговорить. Без теменной доли это будет тот же чистый лист без ощущений, лишенный всяких знаний о себе, о людях и об окружающем мире. Без височной доли он не сможет говорить. Без лимбической системы у него не появится никаких эмоций. В общем, он будет слабее, чем мозг новорожденного младенца. Задача обеспечить связь мозга с миром ощущений, эмоций, языка и культуры еще не рассматривалась. Анализ вдоль и поперек Следующий подход, приглянувшийся администрации Обамы, состоит в непосредственном картировании нейронов мозга. Вместо того чтобы имитировать мозг на транзисторах, этот подход анализирует реальные нервные пути мозга. Он включает в себя несколько компонент. Один из способов составить карту мозга заключается в том, чтобы физически распознать и зарегистрировать каждый нейрон и каждый синапс. (Нейроны, как правило, при этом гибнут.) Такой подход называется анатомическим. Другой путь — расшифровать пути, по которым электрические сигналы путешествуют между нейронами, когда мозг выполняет определенные функции. (Именно этот подход, при котором упор делается на регистрацию связей живого мозга, судя по всему, симпатичен администрации Обамы.) Анатомический подход сводится к тому, чтобы разбирать мозг животного на клетки, нейрон за нейроном, и анализировать вдоль и поперек. Таким образом, в модель сразу включаются окружающее во всей его сложности, тело и даже воспоминания. Вместо того чтобы пытаться сымитировать человеческий мозг при помощи громадного числа транзисторов, эти ученые хотят напрямую зарегистрировать каждый его нейрон. После этого, в принципе, можно заменить каждый нейрон его моделью на транзисторах, и тогда мы получим точную копию мозга со всеми воспоминаниями, личностью и связями с органами чувств. Если скопировать таким образом чей-нибудь мозг, с такой моделью можно будет вести информативные беседы, привлекая к теме воспоминания и личность оригинала. Для завершения этого проекта не нужно открывать новых физических законов. Доктор Джерри Рубин из Медицинского института Говарда Хьюза режет мозг дрозофилы на тонкие лом тики при помощи специального резака, напоминающего стоящие в супермаркетах машинки для нарезки сыра. Это непростая задача, потому что мозг мушки в поперечнике составляет всего 300 мкм — крохотная точка по сравнению с человеческим мозгом. Мозг дрозофилы содержит около 150 000 нейронов. Каждый ломтик толщиной пятьдесят миллиардных долей метра тщательнейшим образом фотографируется с помощью электронного микроскопа, а фотографии вводятся в компьютер. Затем программа пытается восстановить связи между нейронами поштучно. При нынешней скорости работы доктор Рубин закончит регистрацию всех нейронов мозга плодовой мушки лет через двадцать. Столь невысокая скорость отчасти объясняется нынешними технологиями фотографирования, поскольку стандартный сканирующий микроскоп дает примерно 10 млн пикселов в секунду (это примерно треть разрешения стандартного телеэкрана). Хотелось бы иметь аппарат, способный давать 10 млрд пикселов в секунду, что было бы мировым рекордом.
Хранение информации, поступающей с микроскопа, также представляет серьезнейшую проблему. Когда проект заработает на полную мощность, Рубин планирует получать в день по миллиону гигабайт информации от одной плодовой мушки, так что винчестерами с информацией можно будет заполнить не один склад. К тому же, раз мозг каждой мушки немного отличается от остальных, чтобы получить точную единую модель, ему придется исследовать сотни дрозофил. И если начать со сканирования мозга дрозофилы, сколько потребуется времени, чтобы добраться до человеческого мозга? «Лет через сто мне хотелось бы знать, как работает человеческое сознание. Десять-двадцать лет мне хватит, чтобы разобраться в мозге дрозофилы», — говорит он. Работу можно ускорить при помощи некоторых технических приспособлений. Например, можно использовать автоматическое устройство, с помощью которого машина будет сама нарезать мозг и сканировать каждый слайд. Это позволило бы серьезно сократить время работы над проектом. Так, автоматизация сильно снизила стоимость проекта Human Genome Project (на него было выделено $3 млрд, но проект был завершен досрочно и за меньшие деньги — неслыханное дело в Вашингтоне). Еще одна возможность — использовать раз личные краски, позволяющие помечать цветом разные нейроны и связи, чтобы их было лучше видно. Или создать автоматический супермикроскоп, способный сканировать нейроны по одному со всеми подробностями. Помня, что на полное картирование мозга уйдет до сотни лет, эти ученые чувствуют себя примерно как средневековые архитекторы, которые проектировали европейские соборы и знали, что завершать проект придется их внукам. Помимо проекта составления анатомической карты мозга нейрон за нейроном имеется параллельный проект под названием Human Connectome Project, в котором связи между раз личными участками мозга восстанавливаются по сканам. Human Connectomе Project В 2010 году Национальный институт здоровья объявил, что выделяет $30 млн на пять лет консорциуму университетов (включающему Университет Вашингтона в Сент-Луисе и Университет Миннесоты) и $8,5 млн на три года консорциуму под руководством Гарвардского университета, Общеклинической больницы штата Массачусетс и Калифорнийского университета в Лос Анджелесе. С таким уровнем краткосрочного финансирования исследователи, конечно, не смогут полностью секвенировать мозг, их задача — дать проектам хороший старт. Скорее всего, они вольются в проект BRAIN, что сильно ускорит работу. Цель — получить карту нейронных связей человеческого мозга, которая поможет разобраться в таких расстройствах, как аутизм и шизофрения. Один из руководи телей проекта Connectome доктор Себастьян Сеунг говорит: «Исследователи сделали вывод о том, что сами по себе нейроны здоровы, но они, возможно, неверно закоммутированы». Если эти болезни действительно вызваны наличием в мозгу непра вильных связей, то проект Human Connectome может дать нам бесценный ключ к их лечению. Думая об окончательной цели построения полной схемы человеческого мозга, иногда доктор Сеунг отчаивается когда-нибудь завершить проект. Он говорит: «В XVII в. математик и философ Блез Паскаль писал о своем страхе перед бесконечностью, о чувстве собственной незначительности при мысли о безбрежных просторах космоса. Как ученый я не должен говорить о своих чувствах... Я чувствую любопытство и радостное изумление, но временами чувствую и отчаяние». Но он и многие другие ученые упорно работают, зная, что на завершение проекта уйдет труд нескольких поколений. У них есть основания надеяться, потому что наступит день, когда автоматизированные микроскопы будут неустанно фотографировать, а машины, обладающие искусственным интеллектом, будут двадцать четыре часа в сутки анализировать снимки. Но пока даже один снимок человеческого мозга, сделанный обычным электронным микроскопом, имел бы объем около 1 зеттабайта, что эквивалентно всей информации, собранной на сегодняшний день в Сети. Доктор Сеунг даже приглашает общественность принять участие в этом великом проекте, посетив сайт EyeWire. Там средний «самодеятельный ученый» увидит массу нейронных связей, и его попросят раскрасить их (не переходя границ). Это напоминает виртуальную книжку-раскраску, только раскрашивать предлагается картинки с реальными нейронами сетчатки глаза, снятые электронным микроскопом. Allen Brain Atlas Наконец, существует третий способ составить карту мозга. Вместо того чтобы анализировать мозг через компьютерные модели или фотографирование нервных связей, миллиар дер Пол Аллен из Microsoft выделил щедрый грант в $100 млн на третий подход. Цель — составить карту или атлас мозга мыши с упором на гены, ответственные за его формирование. Можно надеяться, что понимание того, как в мозге происходит экспрессия генов, поможет разобраться в механизмах аутизма, болезни Паркинсона, синдрома Альцгеймера и других расстройств. Но значительное число мышиных генов есть и у человека, так что, возможно, результаты этого исследования помогут нам лучше понять и человеческий мозг. Щедрое финансирование помогло завершить проект в 2006 году, и его результаты доступны в Сети. Вскоре после этого был объявлен следующий проект — Allen Human Brain Atlas, цель которого — создание анатомически и генетически полной трехмерной карты человеческого мозга. В 2011 г. Институт Аллена объявил о создании биохимической карты мозга двух человек: в тысяче анатомических участков взято 100 млн точек, отражающих экспрессию генов в соответствующей биохимии. Исследование подтвердило, что в мозгу наблюдается экспрессия 82% наших генов. «До сих пор определенной карты человеческого мозга на таком уровне детализации попросту не существовало, — говорит доктор Аллен Джоунс из Института Аллена. — Атлас чело-веческого мозга Аллена представляет невиданные прежде картины нашего самого сложного и самого важного органа», — добавляет он. Возражения против обратной разработки Ученые, посвятившие свою жизнь обратной разработке мозга, понимают, что им предстоят десятки лет тяжелой работы. Но они убеждены, что их работа принесет практическую пользу. Они считают, что даже частичные ее результаты помогут раскрыть тайны психических расстройств, причинявших людям страдания на протяжении всей истории человечества. Однако циники могут возразить, что после выполнения этой сложнейшей задачи мы получим горы информации без всякого понимания, как это все на самом деле устроено. Представь те себе, к примеру, неандертальца, который в один прекрасный день находит полную схему компьютера IBM Blue Gene. Там, на громадной схеме размером с баскетбольную площадку, есть все подробности, до последнего транзистора. Не исключено, что неандерталец даже поймет, что этот огромный лист содержит секрет сверхмощной машины, но основная масса технических данных ничего ему не скажет. Точно так же есть опасения, что мы, потратив миллиарды долларов на расшифровку положения каждого нейрона в ткани мозга, не сможем понять, что это означает. Чтобы разобраться в том, как все это работает, может потребоваться не одно десятилетие. Так, проект Human Genome завершился оглушительным успехом: человеческий геном секвенирован до последнего гена. Тем не менее он принес громадное разочарование тем, кто ждал он него немедленной панацеи от генетических болезней. Результат расшифровки генома — гигантский словарь, содержащий 23000 слов без переводов и определений. В нем одна за другой идут пустые страницы, но все гены выпи саны безукоризненно. Успех проекта — настоящий прорыв, но в то же время это лишь первый шаг в долгом пути к пониманию того, что эти гены делают и как они взаимодействуют между собой. Точно так же сама по себе полная карта всех нейронных связей мозга не гарантирует понимания, что эти нейроны делают и как они реагируют на внешние воздействия. Обратная разработка — это самое простое; после начинаются сложности — ведь нужно будет разобраться во всей этой информации. Будущее Но представьте на мгновение, что желанная цель достигнута. Ученые под фанфары торжественно объявляют, что обратная разработка человеческого мозга успешно завершена. И что дальше? Одно из очевидных применений результата — возможность разобраться в механизмах возникновения различных психических заболеваний. Считается, что многие из них вызываются не массовым разрушением нейронов, а их неверной коммутацией. Вспомните генетические болезни, вызываемые одной-единственной мутацией (болезни Хантингтона и Тея–Сакса, муковис цидоз). Единственная ошибка в одной из 3 млрд пар оснований (или ее повторение) может вызвать неконтролируемое подергивание конечностей и судороги, как при болезни Хантингтона. Даже если геном точен на 99,9999999%, одна крохотная ошибка может обесценить всю эту красоту. Поэтому генная терапия нацелена на поиск способов лечения именно этих болезней. Точно так же, как только будет получена схема мозга, появится, вероятно, возможность моделировать его поведение при нарушении нескольких связей; можно будет посмотреть, не вызовет ли то или иное нарушение какой-нибудь болезни. Не исключено, что нарушение связей у горстки нейронов может вызвать серьезные когнитивные проблемы. И результат обратной разработки мозга, возможно, поможет отыскать эту крохотную группу неправильно работающих нейронов. Одним из примеров такого нарушения может стать синдром Капгра, при котором вы видите женщину, узнаете в ней свою мать, но считаете, что эта женщина — самозванка. По мнению доктора Рамачандрана, эта редкая болезнь может вызываться нарушением связи между двумя частями мозга. За узнавание лица матери отвечает веретенообразная извилина височной доли мозга, а за эмоциональную реакцию на это — мозжечковая миндалина. Если связь между этими отделами мозга нарушена, человек узнает свою мать, но, поскольку эмоциональной реакции на это не возникает, он убеждается, что это самозванка. Еще одно возможное использование схемы мозга, получен ной путем обратной разработки, состоит в точном определении места, где неверно срабатывают нейроны. При глубокой стимуляции мозга, как мы уже видели, используются крохотные зонды, позволяющие при некоторых серьезных формах депрессии подавить активность крохотного участка мозга (к примеру, зоны 25 по Бродману). Не исключено, что схема мозга поможет точно определить, где неправильно срабатывают нейроны, как бы ни было их мало. Кроме того, схема мозга была бы очень полезна для искусственного интеллекта. Зрение и распознавание лиц даются нашему мозгу без усилий, но нашим самым продвинутым компьютерам эти действия до сих пор не под силу. Так, компьютеры могут узнавать с 95%-ной вероятностью или даже точнее лица людей, если те смотрят прямо вперед и если вариантов в базе данных немного. Но если вы покажете компьютеру одно и то же лицо, снятое под разными углами, или лицо, которого нет в базе данных, то компьютер, скорее всего, ошибется. Мы узнаем знакомое лицо под любым углом за десятую долю секунды; мозг проделывает это с такой легкостью, что мы даже не замечаем усилий. Не исключено, что схема мозга поможет нам понять, как он это проделывает. Сложнее будет с болезнями, которые вызываются комплексными нарушениями (например, шизофренией). За это психическое расстройство отвечают несколько генов, да и взаимодействия со средой вызывают необычную активность в некоторых отделах мозга. Но даже здесь схема мозга может оказаться полезной; не исключено, что по ней удастся точно определить, как возникают те или иные симптомы (такие как галлюцинации), а это может помочь в поиске лечения. Кроме того, схема мозга помогла бы разрешить такие базовые, но до сих пор не проясненные вопросы, как принцип хранения долговременных воспоминаний. Известно, что определенные части мозга, такие как гиппокамп и мозжечковая миндалина, отвечают за хранение воспоминаний, но до сих пор не ясно, как эти воспоминания распределяются по разным участкам коры, а затем собираются воедино. Когда построенный по этой схеме мозг станет полностью функциональным, наступит время включить все его контуры и посмотреть, сможет ли он реагировать как человек (т. е. пройти тест Тьюринга). Поскольку в нейронах такого мозга уже будут записаны долговременные воспоминания, нам скоро станет понятно, может ли он реагировать в точности как человек. Наконец, у обратной разработки мозга существует еще один аспект, о котором редко говорят, но который приходит на ум многим: бессмертие. Если сознание можно перенести в компьютер, означает ли это, что умирать нам не придется? Источник: postnauka.ru Комментарии: |
|