Az emberi agy működésének rejtélyei mindig is nyugtalanították a tudósokat. Mindig is voltak kísérletek az emberi agy utánzására. A Human Brain Project egy ilyen próbálkozás. Melyik szakaszban vannak a tudósok? Vannak sikerek?
Az emberi agy az általunk ismert legtitokzatosabb biológiai számítógép. Valójában nem tudunk róla eleget, annak ellenére, hogy a tudósok az évszázadok során egyre kifinomultabb módon igyekeztek megismerni. Csak a legújabb technológiák adhatnak olyan valódi ismereteket, amelyekről korábban csak sejtettük. Ez nem változtat azon a tényen, hogy még mindig messze vagyunk a teljes tudatosságtól. Milyen szakaszban vannak a modern tudósok?
Szintén érdekes: Mik azok a neurális hálózatok és hogyan működnek?
A "mesterséges intelligencia" kifejezés
Az 1950-es években, amikor a „mesterséges intelligencia” kifejezés először jelent meg a tudományban, és a mesterséges intelligencia kutatói sikeresen bebizonyították, hogy meg lehet tanítani egy gépet olyasmire, amit te magad nem tudsz megtenni, izgatottak voltak emiatt. Az az egyszerű lehetőség, hogy egy gép képes önállóan tanulni, matematikai tételeket bizonyítani (ez történt például az Allen Newell és Herbert Simon által 1955-ben kifejlesztett Logic Theorist programmal), vagy dámajátékkal és emberrel megverni (Arthur programja). Samuel, az IBM mérnöke, később a Stanford Egyetem professzora, elhitette a tudományos világgal, hogy az emberi agy teljes szimulációja már csak néhány évre van hátra.
Évtizedek teltek el, és a számítási teljesítmény óriási növekedése, a mesterséges neurális hálózatok és a mély gépi tanulással működő mesterséges intelligencia-algoritmusok fejlesztése ellenére még mindig messze vagyunk attól, hogy akár az agy töredékeit is szimuláljuk. Egyszerűen fogalmazva, a 20. század második felének mesterséges intelligencia úttörői nagymértékben alábecsülték a teknőseinkben található „zselészerű tömeg” képességeit, amely 90%-ban víz.
Szintén érdekes: ChatGPT: Egyszerű használati utasítás
Az agy összetett
Születéskor az emberi agy körülbelül 300 g-ot nyom, egy teljesen fejlett felnőtt agy körülbelül 1,5 kg-ot nyom. Ebben a 1,5 kg-ban benne van az egész univerzumunk és az összes szellemi képességünk. Nemcsak a tudatosak, mint az absztrakt gondolkodás, a kreativitás, hanem azok is, amelyekkel nem vagyunk tisztában: a mozgások mozgékonysága, a keringési rendszer irányítása, a légzés és még sok minden más.
A tudósok körében népszerű állítás, hogy az emberi agy körülbelül 100 milliárd neuronból áll. Pontos számukat nem ismerjük, és az emberi faj egyedenként eltérő lehet. De tegyük fel, hogy ez igaz, és ez a szám nem is olyan kicsi. 100 milliárd sok, de a modern szuperszámítógépek akár nagyobb objektumokat is képesek szimulálni. A probléma azonban az, hogy a neuron sokkal összetettebb, mint például egy texel a 3D-s grafikában, egy pixel a képen, vagy bármilyen más objektum, amelyet csak egy kis kódrészlettel lehet leírni.
Az agyunkban lévő neuronok kapcsolatban állnak egymással. Ezek nem fizikai kapcsolatok, mert akkor az egyes idegsejtekben keletkező elektromos impulzusok gyorsan szétterjednének a szervezetben, ami gyakorlatilag ellehetetlenítené a működést. Agyunkban az információátvitel elektromosságon (impulzusok) és kémián (neurotranszmitterek) egyaránt alapul. Minden egyes idegsejt (idézzük fel a manapság elterjedt képzetet, amely a neuronról, mint jellegzetes dendritekkel rendelkező „fáról” beszél) akár tízezer szinaptikus kapcsolat segítségével kapcsolódhat másokhoz.
Egyetértek, 10000 XNUMX kapcsolat egy idegsejtből sokkal bonyolultabb, mint a tranzisztorok logikai kapui. Ha megpróbáljuk megszámolni az összes lehetséges kapcsolat számát a neuronok és az adott pillanatban elérhetõ állapotok között (csak egy), akkor hatalmas számot kapunk, amely jóval meghaladja a teljes megfigyelhetõ univerzum atomjainak becsült számát. Ezt a megközelítést alkalmazva sok neurobiológiára szakosodott és számítástechnikai múlttal rendelkező tudós úgy gondolja, hogy egy ilyen összetett szerv teljes szimulációja még a jelenlegi tudásszint és annak várható fejlődése mellett is olyan feladat, amely meghaladja a képességeinket. hosszú idő. De ez nem jelenti azt, hogy a tudósok nem tesznek semmit, és nem értek el semmit. Vessünk egy pillantást néhány projektre, amelyek célja, hogy ha nem is a teljes emberi elmét, de legalább egy részét szimulálják.
Olvassa el még: A ChatGPT 7 legmenőbb felhasználási módja
40 perc és egy másodperc
2013-ban az Okinawai Technológiai Intézet japán tudósai és a Forschungszentrum Jülich német kutatói egyesítették erőiket, és bolygónk akkori egyik legerősebb szuperszámítógépét használták (500-ben K Computer néven, a Top2011-as lista vezetője volt) számítási teljesítménnyel. 8,16 PFLOPS (vagy 8,16 kvadrillió lebegőpontos művelet másodpercenként), hogy megpróbálja szimulálni az agynak csak egy szeletét. A szimuláció összesen 1,73 milliárd neuron munkájának feltérképezéséből állt, amelyek együttesen 10,4 billió szinaptikus kapcsolatból álló hálózatot hoztak létre. Ez valamivel több, mint 1 százaléka a koponyájában megtapadt biológiai „zselé” potenciáljának. A szimuláció a 82944 Sparc64 VIIIfx processzor teljes erejét használta (az egyik rendszer órajelfrekvenciája 2 GHz és 8 mag). Működött ez a megközelítés?
A tudósok szerint igen, de másrészt... attól függ, hogyan nézzük. Ennek a szuperszámítógépnek körülbelül 40 percnyi működése tartott az agy neurális hálózatának említett fragmentumának mindössze 1 másodperces működésének szimulációjához. Ezért, bár az, hogy a szimuláció egyáltalán megtörtént, sikeresnek mondható, mert a hatások, a számítási idő és a szimuláció volumene azt mutatják, hogy milyen óriási problémával állunk itt szemben. És emlékezni kell arra, hogy a neuronok számának növekedésével a szinaptikus hálózat összetettsége nem lineárisan, hanem exponenciálisan növekszik! Ha még a jelenleg leggyorsabb amerikai szuperszámítógépet, az Oak Ridge National Laboratory-ban üzemelő Frontier-t is, amelynek számítási teljesítménye eléri az 1102 PFLOPS-t, azaz 135-ször nagyobb, mint az említett japán K Computer, az nem jelentene semmit. hogy a Frontier 135-ször nagyobb neurális hálózatot tudna szimulálni (azonos modellparaméterekkel). Az 1,73 milliárd neuronból álló hálózat egy valós másodpercének ugyanaz a szimulációja egy amerikai szuperszámítógépen nem 40 percig, hanem kevesebb mint 18 másodpercig tart. De ez még mindig sokkal több, mint egy valós idejű hálózati szimuláció, és csak egy kis része annak, ami a fejünkben van. Az egész elme működésének szimulálása még mindig a sci-fi birodalmába tartozik. De a tudósok még mindig próbálkoznak.
Olvassa el még: A kvantumszámítógépekről egyszerű szavakkal
European Human Brain Project
A Human Brain Project (HBP) méretét és az erre a tudományos projektre elkülönített pénzeszközöket tekintve összehasonlítható egy másik, az emberrel kapcsolatos projekttel - a híres "Emberi gén" projekttel, amely 1990 és 2003 között tartott. Az emberi genom teljes megértése érdekében a Human Brain Project célja, hogy segítse a tudósokat agyunk jobb megértésében. A 2013 óta tartó Human Brain Project azonban, amely eredetileg egy évtizednyi kutatás után (tehát 2023-ban) zárul le, meg sem közelíti a teljes agy szimulációját. Tehát milyen célokat terveznek elérni a tudósok ezzel a kutatással?
A HBP fő célja nem az egész agy szimulálása, hiszen remélem már bebizonyítottuk, hogy ez a feladat meghaladja mai civilizációnk lehetőségeit. A cél az agy összetettségének legalább részbeni elsajátítása. Ez segíteni fog az olyan tudományok fejlődésében, mint az orvostudomány, a számítástechnika, a neurológia, valamint olyan technológiák kifejlesztésében, amelyek munkáját az elménk működése ihlette.
A HBP projekt egyik eredménye egy digitális agykutatási platform, az EBRAINS létrehozása. Az EBRAINS egy nyílt forráskódú platform, amely lehetővé teszi a kutatók számára a világ minden tájáról, hogy biztonságos felhőkörnyezetben használhassák a rendelkezésre álló digitális eszközöket. Más szóval, az EBRAINS eszközöket biztosít a tudósok számára az agy egyes területeinek működésének modellezéséhez és elemzéséhez.
Az egyik ilyen eszköz a HBP és az EBRAINS által létrehozott virtuális agyi szimulációs program. Ez az eszköz teljesen képtelen a teljes agy munkáját szimulálni, de lehetővé teszi például az új gyógyszerek kutatói számára, hogy szimulálják azok neuroncsoportokra gyakorolt hatását. Ez pedig lehetővé teszi a tudósok számára, hogy új kezeléseket fejlesszenek ki, amelyek hasznosak olyan összetett betegségek esetén, mint az Alzheimer-kór, a depresszió, a Parkinson-kór és még sok más.
Szintén érdekes:
- Szóval beszélni vagy nem beszélni? Musk tagadja, hogy Putyinnal beszélt volna. De van egy "de"
- A modern tüzérség Ukrajna szuperfegyvere. És miért van itt Elon Musk?
US BRAIN kezdeményezés
Az amerikai kutatóintézetek által kezdeményezett még nagyobb és újabb projekt a US BRAIN Initiative. Ez egy újabb több éves, több milliárd dolláros kutatási projekt, amelynek célja az emberi kapcsolat feltérképezése. Mi az a kapcsolat? Ez a szervezet idegkapcsolatainak összessége. Ahogy a genom a genetikai lánc teljes térképe, a proteom pedig egy adott szervezet fehérjéinek teljes térképe. Az emberi genomot már ismerjük, felfedezése több milliárd dollárba került. Manapság a genomvizsgálat széles körben elérhető, és például a hiba jelenlétére vonatkozó genetikai tesztek több száz dollárba kerülnek. A teljes genom valamivel drágább, de még mindig nagyságrendekkel kevesebb, mint az első emberi DNS-leolvasás költsége.
Térjünk vissza a Connectome-hoz és az amerikai BRAIN projekthez. Mi a célja ennek a projektnek? Josh Gordon, az Egyesült Államok Nemzeti Mentális Egészségügyi Intézetének igazgatója, a marylandi Bethesda állam, a következőket mondta: „Az agysejtek minden típusának ismerete, azok egymáshoz való kapcsolódása és kölcsönhatása egy teljesen új terápiás készletet nyit meg, amelyet ma el sem tudom képzelni." Jelenleg a világ legnagyobb idegsejttípus-katalógusa készül és szisztematikusan fejlesztik. Ez a katalógus, az úgynevezett BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN), leírja, hogy hány különböző típusú sejt található az agyban, milyen arányban fordulnak elő, hogyan oszlanak el térben, és milyen kölcsönhatások lépnek fel közöttük.
Honnan ered ez a megközelítés? Attól, hogy meg kell érteni az agy működését. Ennek a megközelítésnek az előnyeit Christoph Koch idegtudós, a Seattle-i Allen Agytudományi Intézet által megvalósított MindScope program vezető tudósa a Nature-nek adott nyilatkozatában fejti ki: „Ahogy a kémiában semminek sincs értelme a periódusos rendszer nélkül. elemekkel, semminek sem lesz értelme az agy megértésében anélkül, hogy megértené az egyes sejttípusok létezését és működését."
Ha elméletileg elérnénk azt a technológiai lehetőséget, hogy képesek legyünk sejtről sejtre szkennelni, és például újrateremteni az emberi agyat, egy ilyen megközelítés azt jelentené, hogy még ha sikerülne is (ami ma nem reális), akkor sem értenénk meg, miért az agy úgy működik, ahogy valójában történik. És nem mindegy, hogy az agyról, mint élő biológiai szervről vagy digitális, hipotetikusan klónozott megfelelőjéről beszélünk. AGY és könyvtár BICCN kiindulópontok az egyes idegi áramkörök felépítésének és működésének megértéséhez, és ezáltal annak az összetett viselkedésnek a megértéséhez, amely minden olyan fajt irányít, amelynek szervei olyan összetettek, mint az agy.
A kutatás folytatódik, és a tudósok folyamatosan bemutatják új eredményeiket egy speciálisan létrehozott weboldalon. Ezért biztos vagyok benne, hogy hamarosan még érdekesebb felfedezések várnak ránk.
Szintén érdekes:
Hamarosan mindenki agyát lehet feleslegesen eltávolítani...