Адам миының жұмыс істеу құпиялары ғалымдарды әрқашан мазалайды. Адамның миына еліктеу әрекеттері әрқашан болған. «Адам миы» жобасы – осындай әрекеттердің бірі. Ғалымдар қай кезеңде? Жетістіктер бар ма?
Адам миы - біз білетін ең жұмбақ биологиялық компьютер. Ғалымдар бұл туралы ғасырлар бойы жетілдірілген әдістермен білуге тырысқанымен, біз бұл туралы жеткілікті білмейміз. Тек соңғы технологиялар ғана бізге бұрын болжауға болатын нақты білім бере алады. Бұл біздің әлі де толық хабардар болудан алыс екендігімізді өзгертпейді. Қазіргі ғалымдар қай кезеңде?
Сондай-ақ қызықты: Нейрондық желілер дегеніміз не және олар қалай жұмыс істейді?
1950 жылдары ғылымда «жасанды интеллект» термині алғаш рет пайда болып, AI зерттеушілері машинаны өзіңіз жасай алмайтын нәрселерді жасауға үйретуге болатынын сәтті дәлелдегенде, олар бұған қатты қуанды. Машинаның математикалық теоремаларды өздігінен үйренуі, дәлелдеу мүмкіндігі (бұл, мысалы, 1955 жылы Аллен Ньюэлл мен Герберт Саймон әзірлеген Логикалық теоретика бағдарламасы арқылы жасалды) немесе дойбы ойнап, адамды ұрып-соғу (Артурдың бағдарламасы) IBM инженері, кейін Стэнфорд университетінің профессоры болған Сэмюэль ғылыми әлемді адам миының толық модельдеуіне бірнеше жыл ғана қалды деп сендірді.
Ондаған жылдар өтті және есептеу қуатының орасан зор өсуіне, жасанды нейрондық желілер мен терең машиналық оқытумен AI алгоритмдерінің дамуына қарамастан, біз әлі де мидың фрагменттерін модельдеуден алыспыз. Қарапайым сөзбен айтқанда, 20 ғасырдың екінші жартысындағы AI пионерлері біздің тасбақалардағы 90% судан тұратын бұл «желе тәрізді массаның» мүмкіндіктерін айтарлықтай бағаламады.
Сондай-ақ қызықты: ChatGPT: пайдалану бойынша қарапайым нұсқаулар
Туған кезде адам миының салмағы шамамен 300 г болса, толық жетілген ересек адамның миы шамамен 1,5 кг салмақты құрайды. Бұл 1,5 кг біздің бүкіл ғаламды және біздегі барлық ақыл-ой қабілеттерін қамтиды. Абстрактілі ойлау, шығармашылық сияқты саналы ғана емес, сонымен қатар біз білмейтіндер де: қозғалыстардың қозғалғыштығы, қан айналымы жүйесін бақылау, тыныс алу және т.б.
Бұл ғалымдар арасында адам миы шамамен 100 миллиард нейроннан тұрады деген танымал мәлімдеме. Біз олардың нақты санын білмейміз және ол адам түрінің әрбір жеке тұлғасында әртүрлі болуы мүмкін. Бірақ бұл шындық деп есептейік және бұл сан соншалықты аз емес. 100 миллиард - бұл өте көп, бірақ заманауи суперкомпьютерлер одан да үлкен нысандарды имитациялай алады. Дегенмен, мәселе нейронның, мысалы, 3D графикасындағы текселге, кескіндегі пикселге немесе кодтың кішкене бөлігімен сипатталатын кез келген басқа нысанға қарағанда әлдеқайда күрделі нәрсе.
Біздің миымыздағы нейрондар бір-бірімен байланысқан. Бұл физикалық байланыстар емес, өйткені жеке нейрондарда пайда болған электрлік импульстар бүкіл денеге тез таралады, бұл іс жүзінде жұмыс істеуге мүмкіндік бермейді. Біздің миымыздағы ақпараттың берілуі электр (импульс) мен химияға (нейротрансмиттерлерге) негізделген. Әрбір нейрон (нейронның қазір танымал дендриттері бар «ағаш» ретіндегі бейнесін еске түсірейік) он мыңға дейін синаптикалық байланыстардың көмегімен басқалармен қосылуы мүмкін.
Келісіңіз, бір жүйке жасушасының 10000 XNUMX қосылымы транзисторлардағы логикалық қақпаларға қарағанда күрделіліктің әлдеқайда жоғары деңгейі болып табылады. Егер біз нейрондар мен олардың кез келген сәтте ала алатын күйлері арасындағы барлық мүмкін байланыстардың санын санауға тырыссақ (бір ғана), біз бүкіл бақыланатын ғаламдағы атомдардың болжалды санынан әлдеқайда асатын орасан зор сан аламыз. Осы тәсілді қолдана отырып, нейробиологияға маманданған, сонымен қатар информатикада білімі бар көптеген ғалымдар қазіргі білім деңгейіне және оның күтілетін дамуына қарамастан, мұндай күрделі органды толық модельдеу біздің мүмкіндіктерімізден асып түсетін міндет деп санайды. ұзақ уақыт. Бірақ бұл ғалымдар ештеңе істемейді және ештеңеге қол жеткізе алмады дегенді білдірмейді. Бүкіл адам санасын болмаса да, кем дегенде бір бөлігін имитациялауға бағытталған кейбір жобаларды қарастырайық.
Сондай-ақ оқыңыз: ChatGPT-тің 7 ең керемет пайдалануы
2013 жылы Окинава технологиялық институтының жапондық ғалымдары мен Forschungszentrum Jülich неміс зерттеушілері күш біріктіріп, сол кездегі планетамыздағы ең қуатты суперкомпьютерлердің бірін (500 жылы Top2011 тізімінің көшбасшысы K Computer деп атады) есептеу қуатымен пайдаланды. мидың бір бөлігін имитациялауға тырысу үшін 8,16 PFLOPS (немесе секундына 8,16 квадриллион өзгермелі нүкте операциялары). Жалпы алғанда, модельдеу 1,73 миллиард нейронның жұмысын картаға түсіруден тұрды, олар бірге 10,4 триллион синаптикалық байланыстар желісін құрады. Бұл сіздің бас сүйегіңізге жабысып қалған биологиялық «желе» потенциалының 1 пайызынан сәл артық. Модельдеу 82944 Sparc64 VIIIfx процессорларының толық қуатын пайдаланды (бір жүйенің тактілік жиілігі 2 ГГц және 8 ядросы бар). Бұл тәсіл жұмыс істеді ме?
Ғалымдардың пікірінше, иә, бірақ екінші жағынан... бұл сіздің көзқарасыңызға байланысты. Бұл суперкомпьютердің шамамен 40 минуттық жұмысы мидың нейрондық желісінің аталған фрагментінің жұмысының 1 секундына ғана модельдеуге созылды. Сондықтан, модельдеудің мүлде жүргізілгенін сәтті деп атауға болатынымен, әсерлер, есептеу уақыты және модельдеу көлемі бұл жерде қандай үлкен мәселеге тап болғанымызды көрсетеді. Нейрондар санының ұлғаюымен синаптикалық желінің күрделілігі сызықтық емес, экспоненциалды түрде өсетінін есте ұстаған жөн! Егер қазіргі уақытта Oak Ridge ұлттық зертханасында жұмыс істейтін және 1102 PFLOPS есептеу қуатына ие, яғни аталған жапондық K компьютерінен 135 есе үлкен американдық «Frontier» ең жылдам суперкомпьютері де дәл осындай тапсырма үшін пайдаланылса, бұл деген сөз емес еді. Бұл Frontier 135 есе үлкен нейрондық желіні (бірдей үлгі параметрлерімен) имитациялай алады. 1,73 миллиард нейрондық желінің бір нақты секундының дәл осындай модельдеу американдық суперкомпьютерде 40 минут емес, 18 секундтан аз уақытқа созылады. Бірақ бұл әлі де нақты уақыттағы желілік модельдеуден әлдеқайда көп және біздің басымызда бар нәрсенің аз ғана бөлігі. Бүкіл ақыл-ойдың жұмысын имитациялау әлі де ғылыми фантастика саласына жатады. Бірақ ғалымдар әлі де тырысуда.
Сондай-ақ оқыңыз: Кванттық компьютерлер туралы қарапайым сөздермен
Адам миы жобасы (HBP) өзінің ауқымы және осы ғылыми жобаға бөлінген қаражаты жағынан адамға қатысты тағы бір жобамен – 1990-2003 жылдар аралығында жалғасқан әйгілі «Адам гені» жобасымен салыстыруға болады. Адам геномын толық түсіну үшін «Адам миы» жобасы ғалымдарға миымызды жақсырақ түсінуге көмектесуге бағытталған. Дегенмен, 2013 жылдан бері жалғасып келе жатқан және бастапқыда онжылдық зерттеулерден кейін (яғни 2023 жылы) аяқталуы тиіс «Адам миы» жобасы бүкіл миды имитациялауға тіпті жақындамайды. Сонымен, ғалымдар бұл зерттеу арқылы қандай мақсаттарға жетуді жоспарлап отыр?
HBP-тің негізгі мақсаты - бүкіл миды имитациялау емес, өйткені біз бұл тапсырманың бүгінгі өркениетіміздің мүмкіндіктерінен тыс екенін көрсеттік деп үміттенемін. Мақсат – мидың күрделілігін жартылай болса да меңгеру. Бұл медицина, информатика, неврология сияқты ғылымдардың дамуына, сондай-ақ жұмысы біздің санамыздың жұмысынан шабыттандыратын технологияларды дамытуға көмектеседі.
HBP жобасының нәтижелерінің бірі - миды зерттеуге арналған EBRAINS цифрлық платформасын құру. EBRAINS – әлемнің түкпір-түкпіріндегі зерттеушілерге қауіпсіз бұлт ортасында қолжетімді сандық құралдарды пайдалануға мүмкіндік беретін ашық бастапқы платформа. Басқаша айтқанда, EBRAINS ғалымдарға мидың жекелеген аймақтарының жұмысын модельдеу және талдау құралдарын ұсынады.
Осындай құралдардың бірі - HBP және EBRAINS жасаған виртуалды миды модельдеу бағдарламасы. Бұл құрал бүкіл мидың жұмысын имитациялауға мүлдем қабілетсіз, бірақ ол, мысалы, жаңа препараттарды зерттеушілерге олардың нейрондық топтарға әсерін модельдеуге мүмкіндік береді. Бұл, өз кезегінде, ғалымдарға Альцгеймер ауруы, депрессия, Паркинсон ауруы және т.б. сияқты күрделі ауруларға пайдалы жаңа емдеу әдістерін жасауға мүмкіндік береді.
Сондай-ақ қызықты:
Американдық зерттеу институттары бастамашы болған одан да ауқымды және жаңа жоба - АҚШ-тың БРАИН бастамасы. Бұл адамның коннекторын картаға түсіруге бағытталған тағы бір көп жылдық, көп миллиард долларлық зерттеу жобасы. Байланыс дегеніміз не? Бұл осы ағзаның жүйке байланыстарының жиынтығы. Геном – генетикалық тізбектің толық картасы, ал протеом – берілген организм белоктарының толық картасы сияқты. Біз қазірдің өзінде адам геномын білеміз, оның ашылуы миллиардтаған долларды құрады. Бүгінгі күні геномдық тестілеу кеңінен қол жетімді және, мысалы, ақаудың болуы үшін генетикалық сынақтар бірнеше жүз доллар тұрады. Толық геном сәл қымбатырақ, бірақ бәрібір бірінші оқылған адам ДНҚ құнынан аз мөлшерде.
Connectome және американдық BRAIN жобасына оралайық. Бұл жобаның мақсаты қандай? Джош Гордон, Бетездадағы (Мэриленд штаты) АҚШ-тың Ұлттық психикалық денсаулық институтының директоры: «Ми жасушаларының барлық түрлерін, олардың бір-бірімен қалай байланысатынын және олардың өзара әрекеттесетінін білу бүгінгі күні біз емдеудің жаңа кешенін ашады. тіпті елестете де алмайды». Қазіргі уақытта жүйке жасушаларының түрлерінің дүние жүзіндегі ең үлкен каталогы жасалып, жүйелі түрде әзірленуде. BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) деп аталатын бұл каталог мидағы жасушалардың қанша түрі бар екенін, олардың қандай пропорцияда пайда болатынын, олардың кеңістікте қалай бөлінетінін және олардың арасында қандай өзара әрекеттесулердің болатынын сипаттайды.
Бұл тәсіл қайдан келеді? Мидың қалай жұмыс істейтінін түсіну қажеттілігінен. Бұл тәсілдің артықшылығы Сиэтлдегі Аллен ми ғылымдары институты жүзеге асыратын MindScope бағдарламасының бас ғалымы, нейробиолог Кристоф Кохтың Табиғатқа берген мәлімдемесінде түсіндіріледі: «Химиядағы ештеңенің периодтық кестесінсіз мағынасы жоқ сияқты. Элементтер, жасушалардың жекелеген түрлерінің бар болуы мен қызметін түсінбей, миды түсінудің мағынасы болмайды».
Егер біз гипотетикалық түрде жасушаны жасуша бойынша сканерлеуге және, мысалы, адам миын қайта құруға болатын технологиялық әлеуетке қол жеткізсек, мұндай тәсіл табысқа жетсек те (бүгінгі күні бұл шындыққа сәйкес келмейтін) біз әлі де неліктен екенін түсінбейтін болар едік. ми шынымен де солай жұмыс істейді. Миды тірі биологиялық орган ретінде немесе оның сандық, гипотетикалық клондалған аналогы ретінде айтып жатқанымыз маңызды емес. МИ және каталог BICCN әрбір жүйке тізбегінің құрылымы мен жұмысын түсіну үшін, демек, ми сияқты күрделі органы бар барлық түрлерді басқаратын күрделі мінез-құлықты түсіну үшін бастапқы нүктелер болып табылады.
Зерттеулер жалғасуда, ғалымдар арнайы құрылған веб-сайтта үнемі жаңа жетістіктерін көрсетеді. Сондықтан жақын арада бізді бұдан да қызықты жаңалықтар күтіп тұрғанына сенімдімін.
Сондай-ақ қызықты:
Пікірлер қарау
Жақында бәрінің миын қажетсіз деп алып тастауға болады...