Organ koji koordinira i regulira sve vitalne funkcije tijela i kontrolira ponašanje. Sve naše misli, osjećaji, osjećaji, želje i pokreti povezani su s radom mozga, a ako on ne funkcionira, osoba prelazi u vegetativno stanje: gubi se sposobnost poduzimanja bilo kakvih radnji, osjećaja ili reakcija na vanjske utjecaje. .

Kompjuterski model mozga

Univerzitet u Mančesteru započeo je izgradnju prvog kompjutera novog tipa, čiji dizajn oponaša strukturu ljudskog mozga, prenosi BBC. Cijena modela iznosit će milion funti.

Računar izgrađen na biološkim principima, kaže profesor Steve Furber, trebao bi pokazati značajnu stabilnost u radu. „Naš mozak nastavlja da funkcioniše uprkos stalnom otkazivanju neurona koji čine nervno tkivo“, kaže Furber. "Ova nekretnina je od ogromnog interesa za dizajnere koji su zainteresirani da učine računare pouzdanijim."

Moždani interfejsi

Da bi iskoristili samo mentalnu energiju da podignu staklo nekoliko stopa, čarobnjaci su morali da treniraju nekoliko sati dnevno.
Inače bi princip poluge mogao lako provući mozak kroz uši.

Terry Pratchett, "Boja magije"

Očigledno, kruna sučelja čovjek-mašina bi trebala biti sposobnost upravljanja mašinom samo naporom misli. A dobijanje podataka pravo u mozak je već vrhunac onoga što virtuelna stvarnost može postići. Ova ideja nije nova i već je dugi niz godina zastupljena u najraznovrsnijoj naučnofantastičkoj literaturi. Ovdje i gotovo svi cyberpunkeri s direktnom vezom na cyberdecks i biosoft. I upravljanje bilo kojom tehnikom pomoću standardnog moždanog konektora (na primjer, u romanu Samuela Delaneyja "Nova"), i puno drugih zanimljivih stvari. Ali fikcija je dobra, ali šta se radi u stvarnom svetu?

Pokazalo se da je razvoj moždanih interfejsa (BCI ili BMI - interfejs mozak-kompjuter i interfejs mozak-mašina) u punom jeku, iako malo ljudi zna za to. Naravno, uspjesi su jako daleko od onoga o čemu pišu u naučnofantastičnim romanima, ali su, ipak, prilično uočljivi. Sada se rad na moždanim i nervnim sučeljima uglavnom odvija u okviru izrade raznih proteza i uređaja koji će olakšati život djelomično ili potpuno paraliziranim osobama. Svi projekti se uslovno mogu podijeliti na interfejse za ulaz (restauracija ili zamjena oštećenih osjetilnih organa) i izlaz (kontrola proteza i drugih uređaja).

U svim slučajevima direktnog unosa podataka potrebno je izvršiti operaciju implantacije elektroda u mozak ili živce. U slučaju povlačenja, mogu se izbjeći vanjski senzori za uzimanje elektroencefalograma (EEG). Međutim, EEG je prilično nepouzdan instrument, budući da lubanja uvelike slabi cerebralne struje i mogu se dobiti samo vrlo generalizirane informacije. U slučaju implantacije elektroda, podatke možete uzimati direktno iz željenih moždanih centara (na primjer, motornih). Ali takva operacija nije šala, pa se za sada eksperimenti provode samo na životinjama.

Zapravo, čovječanstvo odavno ima takav "jedan" računar. Prema jednom od osnivača časopisa Wired, Kevinu Kellyju, milioni računara povezanih na Internet, mobilnih telefona, PDA i drugih digitalnih uređaja mogu se smatrati komponentama jednog računara. Njegova centralna procesorska jedinica su svi procesori svih povezanih uređaja, čvrsti disk su tvrdi diskovi i fleš diskovi cijelog svijeta, a njegova RAM memorija je ukupna memorija svih računara. Svake sekunde ovaj računar obrađuje količinu podataka jednaku svim informacijama sadržanim u Kongresnoj biblioteci, a njegov operativni sistem je World Wide Web.

Umjesto sinapsi nervnih ćelija, koristi funkcionalno slične hiperveze. Oba su odgovorna za stvaranje asocijacija između sidrišnih tačaka. Svaka jedinica mjerenja misaonog procesa, na primjer ideja, raste kako se sve više i više veza javlja s drugim mislima. Takođe u mreži: veći broj veza na određeni resurs (čvorna tačka) znači njegov veći značaj za računar u celini. Štaviše, broj hiperveza na World Wide Webu je vrlo blizu broju sinapsi u ljudskom mozgu. Prema Kellyjevim procjenama, do 2040. godine opći planetarni kompjuter će imati računsku snagu srazmjernu kolektivnoj moći mozga svih 7 milijardi ljudi koji će do tada nastanjivati ​​Zemlju.

A šta je sa samim ljudskim mozgom? Davno zastarjeli biološki mehanizam. Naša siva tvar radi brzinom prvog Pentium procesora iz 1993. godine. Drugim riječima, naš mozak radi na 70 MHz. Osim toga, naš mozak funkcionira na analognoj osnovi, tako da poređenje s digitalnom metodom obrade podataka ne dolazi u obzir. Ovo je glavna razlika između sinapsi i hiperveza: sinapse, reagujući na svoje okruženje i dolazne informacije, vešto menjaju organizam koji nikada nema dva identična stanja. Hiperveza je, s druge strane, uvijek ista, inače počinju problemi.

Ipak, moramo priznati da je naš mozak značajno superiorniji u efikasnosti u odnosu na bilo koji vještački sistem koji su stvorili ljudi. Na potpuno misteriozan način sva gigantska kompjuterska snaga mozga stane u našu lobanju, teška je nešto više od kilograma, a istovremeno je potrebno samo 20 vati energije za funkcioniranje. Uporedite ove brojke sa onih 377 milijardi vati koje, prema približnim proračunima, troši jedan računar. To je, inače, čak 5% ukupne svjetske proizvodnje električne energije.

Sama činjenica tako monstruozne potrošnje energije nikada neće dozvoliti Unified Computeru da se ni blizu uporedi sa ljudskim mozgom u smislu efikasnosti. Čak i 2040. godine, kada računarska snaga računara postane velika, njihova potrošnja energije će nastaviti da raste.

Uprkos svim naporima, neuroznanstvenici i kognitivni psiholozi nikada neće pronaći kopije Beethovenove Pete simfonije, riječi, slike, gramatička pravila ili bilo koje druge vanjske signale u mozgu. Naravno, ljudski mozak nije potpuno prazan. Ali ne sadrži većinu stvari za koje ljudi misle da sadrži - čak ni stvari tako jednostavne kao što su "sjećanja".

Naše zablude o mozgu duboko su ukorijenjene u istoriji, ali pronalazak kompjutera 1940-ih nas je posebno zbunio. Već pola veka psiholozi, lingvisti, neurofiziolozi i drugi stručnjaci za ljudsko ponašanje tvrde da ljudski mozak radi kao kompjuter.

Da biste shvatili koliko je ova ideja neozbiljna, razmislite o mozgu beba. Zdravo novorođenče ima više od deset refleksa. Okreće glavu u pravcu gde mu je obraz izgreban i usisava sve što mu dođe u usta. Zadržava dah kada je uronjen u vodu. On toliko čvrsto hvata stvari da gotovo može izdržati vlastitu težinu. Ali što je možda najvažnije, novorođenčad imaju moćne mehanizme učenja koji im omogućavaju da se brzo mijenjaju kako bi mogli učinkovitije komunicirati sa svijetom oko sebe.

Osjećaji, refleksi i mehanizmi učenja su ono što imamo od samog početka, a ako bolje razmislite, to je dosta. Da nam je nedostajala neka od ovih sposobnosti, vjerovatno bi nam bilo teško preživjeti.

Ali to je ono u čemu nismo od rođenja: informacije, podaci, pravila, znanje, vokabular, reprezentacije, algoritmi, programi, modeli, memorije, slike, procesori, potprogrami, koderi, dekoderi, simboli i baferi - elementi koji omogućavaju digitalne računare ponašati se donekle inteligentno. Ne samo da ove stvari nisu u nama od rođenja, one se ne razvijaju u nama tokom našeg života.

Ne pohranjujemo riječi ili pravila koja nam govore kako ih koristiti. Ne stvaramo slike vizuelnih impulsa, ne pohranjujemo ih u bafer kratkoročne memorije i ne prenosimo slike na uređaj za dugotrajnu memoriju. Ne preuzimamo informacije, slike ili riječi iz memorijskog registra. Sve to rade kompjuteri, ali ne i živa bića.

Računari doslovno obrađuju informacije - brojeve, riječi, formule, slike. Informacije se prvo moraju prevesti u format koji računar može prepoznati, odnosno skupove jedinica i nula („bitova“), raspoređenih u male blokove („bajtove“).

Kompjuteri pomeraju ove setove s mesta na mesto u različitim oblastima fizičke memorije, implementirane kao elektronske komponente. Ponekad kopiraju komplete, a ponekad ih transformišu na razne načine - recimo, kada ispravite greške u rukopisu ili retuširate fotografiju. Pravila kojih se računar pridržava prilikom premeštanja, kopiranja ili rada sa nizom informacija takođe se čuvaju unutar računara. Skup pravila se naziva "program" ili "algoritam". Kolekcija algoritama koji rade zajedno, a koje koristimo u različite svrhe (na primjer, za kupovinu dionica ili online upoznavanje) naziva se "aplikacija".

To su poznate činjenice, ali ih je potrebno izgovoriti da bi bilo jasno: kompjuteri rade na simboličnom predstavljanju svijeta. Zaista pohranjuju i preuzimaju. Zaista se obrađuju. Imaju fizičku memoriju. Njima zaista upravljaju algoritmi u svemu bez izuzetka.

Istovremeno, ljudi ne rade ništa slično. Zašto onda toliko naučnika govori o našim mentalnim performansama kao da smo kompjuteri?

Stručnjak za umjetnu inteligenciju George Zarkadakis objavio je 2015. godine In Our Image, u kojem opisuje šest različitih koncepata koje su ljudi koristili u posljednje dvije hiljade godina da opisuju kako ljudska inteligencija funkcionira.

U najranijoj verziji Biblije, ljudi su stvoreni od gline ili blata, koje je inteligentni Bog potom oplodio svojim duhom. Ovaj duh takođe "opisuje" naš um - barem sa gramatičke tačke gledišta.

Pronalazak hidraulike u 3. veku pre nove ere doneo je popularnost hidrauličkog koncepta ljudske svesti. Ideja je bila da protok raznih tekućina u tijelu - "tjelesnih tekućina" - pada i na fizičke i na duhovne funkcije. Hidraulički koncept postoji više od 1600 godina, što otežava razvoj medicine.

Do 16. vijeka pojavili su se uređaji pokretani oprugama i zupčanicima, što je inspirisalo Renea Descartesa da misli da je čovjek složen mehanizam. U 17. veku, britanski filozof Thomas Hobbes je sugerirao da se razmišljanje odvija kroz male mehaničke pokrete u mozgu. Početkom 18. stoljeća, otkrića u oblasti elektriciteta i hemije dovela su do pojave nove teorije ljudskog mišljenja, koja je opet imala više metaforički karakter. Sredinom 19. vijeka, njemački fizičar Herman fon Helmholc, inspirisan najnovijim dostignućima u komunikacijama, uporedio je mozak sa telegrafom.

Albrecht von Haller. Icones anatomicae

Matematičar Džon fon Nojman je izjavio da je funkcija ljudskog nervnog sistema "digitalna u nedostatku dokaza koji govore suprotno", povlačeći paralele između komponenti kompjuterskih mašina tog vremena i delova ljudskog mozga.

Svaki koncept odražava najnaprednije ideje ere koja ga je rodila. Kao što možete očekivati, samo nekoliko godina nakon rođenja kompjuterske tehnologije 1940-ih, tvrdilo se da mozak radi kao kompjuter: sam mozak je igrao ulogu fizičkog medija, a naše misli su djelovale kao softver.

Ovo gledište je kultivisano u knjizi Computer and the Brain iz 1958. godine, u kojoj je matematičar Džon fon Nojman izričito izjavio da je funkcija ljudskog nervnog sistema „digitalna u nedostatku dokaza o suprotnom“. Iako je priznao da se vrlo malo zna o ulozi mozga u radu inteligencije i pamćenja, naučnik je povukao paralele između komponenti kompjuterskih mašina tog vremena i delova ljudskog mozga.

Slika: Shutterstock

Uz kasniji napredak u kompjuterskoj tehnologiji i istraživanju mozga, postepeno se razvila ambiciozna interdisciplinarna studija ljudske svijesti, zasnovana na ideji da su ljudi, kao i kompjuteri, procesori informacija. Ovaj rad trenutno uključuje hiljade studija, prima milijarde dolara finansiranja i predmet je mnogih radova. Knjiga Raya Kurzweila Kako stvoriti um: otkrivanje misterije ljudskog razmišljanja, objavljena 2013., ilustruje ovu tačku, opisujući moždane "algoritme", metode za "obradu informacija", pa čak i kako izgleda kao integrirano kolo u svojoj strukturi. .

Koncept ljudskog mišljenja kao uređaja za obradu informacija (OI) trenutno dominira u ljudskoj svijesti kako među običnim ljudima tako i među naučnicima. Ali ovo je, na kraju, samo još jedna metafora, fikcija, koju izdajemo kao stvarnost, da bismo objasnili ono što zaista ne razumijemo.

Nesavršenu logiku OI koncepta prilično je lako artikulirati. Zasniva se na pogrešnom silogizmu s dvije razumne pretpostavke i pogrešnim zaključkom. Razumna pretpostavka br. 1: Svi računari su sposobni za inteligentno ponašanje. Zdrava pretpostavka 2: Svi računari su procesori informacija. Netačan zaključak: svi objekti koji se mogu inteligentno ponašati su procesori informacija.

Ako zaboravimo na formalnosti, onda je ideja da ljudi treba da budu procesori informacija samo zato što su kompjuteri procesori informacija potpuna besmislica, a kada se konačno odustane od koncepta OI, istoričari će se sigurno razmatrati sa istog ugla kao i sada. hidraulički i mehanički koncepti nam izgledaju kao sranje.

Isprobajte eksperiment: izvucite novčanicu od sto rubalja iz memorije, a zatim je izvadite iz novčanika i kopirajte. Vidite li razliku?

Crtež napravljen u nedostatku originala sigurno će biti užasan u poređenju sa crtežom napravljenim iz života. Iako ste, zapravo, vidjeli ovaj račun više od hiljadu puta.

Šta je problem? Ne bi li "slika" novčanice trebala biti "skladištena" u "memorijskom registru" našeg mozga? Zašto se jednostavno ne možemo “okrenuti” ovoj “slici” i prikazati je na papiru?

Očigledno nije, a hiljade godina istraživanja neće dozvoliti da se odredi lokacija slike ove novčanice u ljudskom mozgu jednostavno zato što ona nije tamo.

Ideja koju promovišu neki naučnici, da se pojedinačna sjećanja na neki način pohranjuju u posebne neurone, je apsurdna. Između ostalog, ova teorija dovodi pitanje strukture pamćenja na još nerješiviju razinu: kako i gdje se onda memorija pohranjuje u ćelijama?

Sama ideja da se sjećanja pohranjuju u odvojenim neuronima je apsurdna: kako i gdje informacije mogu biti pohranjene u ćeliji? Nikada nećemo morati da brinemo da će se ljudski um oteti kontroli u sajber prostoru, i nikada nećemo moći da postignemo besmrtnost preuzimanjem duše na drugi medij.

Jedno od predviđanja koje su futurist Ray Kurzweil, fizičar Stephen Hawking i mnogi drugi izrazili u ovom ili onom obliku je da ako je svijest osobe poput programa, onda bi se uskoro trebale pojaviti tehnologije koje će omogućiti preuzimanje na kompjuter, čime se umnožavaju intelektualne sposobnosti i omogućavanje besmrtnosti. Ova ideja je bila osnova zapleta distopijskog filma "Supremacy" (2014), u kojem je Johnny Depp glumio naučnika poput Kurzweila. Prebacio je svoj um na internet, što je izazvalo razorne posljedice po čovječanstvo.

Snimak iz filma "Superiornost"

Na sreću, koncept OI nema nikakve veze sa stvarnošću, tako da ne moramo da brinemo da će ljudski um izmaknuti kontroli u sajber prostoru, i, nažalost, nikada nećemo moći da postignemo besmrtnost preuzimanjem duše. drugi medij. Nije u pitanju samo odsustvo nekog softvera u mozgu, problem je tu još dublji – nazovimo to problem jedinstvenosti, a on oduševljava i depresivno u isto vrijeme.

Budući da naš mozak nema ni "memorije" ni "slike" vanjskih nadražaja, a u toku života se mozak mijenja pod utjecajem vanjskih uvjeta, nema razloga vjerovati da bilo koja dva čovjeka na svijetu reaguju na isto uticaj na isti način. Ako ti i ja prisustvujemo istom koncertu, promjene koje se događaju u vašem mozgu nakon slušanja bit će različite od promjena koje se dešavaju u mom mozgu. Ove promjene zavise od jedinstvene strukture nervnih ćelija, koja je nastala tokom čitavog prethodnog života.

Zato, kako je napisao Frederick Bartlett u svojoj knjizi Sećanje iz 1932. godine, dvoje ljudi koji čuju istu priču neće moći da je prepričaju na potpuno isti način, a vremenom će njihove verzije priče postajati sve manje slične.

"superiornost"

Po mom mišljenju, ovo je vrlo inspirativno, jer znači da je svako od nas zaista jedinstven, ne samo u smislu skupa gena, već i po tome kako se naš mozak mijenja tokom vremena. Međutim, to je i depresivno, jer ionako težak posao neuronaučnika čini praktično nerješivim. Svaka promjena može utjecati na hiljade, milione neurona ili cijeli mozak, a priroda ovih promjena u svakom slučaju je također jedinstvena.

Još gore, čak i kada bismo mogli snimiti stanje svakog od 86 milijardi neurona u mozgu i sve to simulirati na kompjuteru, ovaj ogromni model bio bi beskoristan izvan tijela koje posjeduje mozak. Ovo je možda najneugodnija zabluda o ljudskoj strukturi, kojoj dugujemo pogrešan koncept OI.

Računari pohranjuju tačne kopije podataka. Oni mogu ostati nepromijenjeni dugo vremena čak i kada je struja isključena, dok mozak održava našu inteligenciju samo dok je živ. Nema prekidača. Ili će mozak raditi bez prestanka, ili ćemo nestati. Štaviše, kao što je neuroznanstvenik Stephen Rose istakao u Budućnosti mozga 2005. godine, kopija trenutnog stanja mozga može biti beskorisna bez poznavanja kompletne biografije njenog vlasnika, čak uključujući društveni kontekst u kojem je osoba odrasla.

U međuvremenu se ogromne količine novca troše na istraživanje mozga zasnovano na lažnim idejama i obećanjima koja se neće ispuniti. Tako je Evropska unija pokrenula projekat istraživanja ljudskog mozga vrijedan 1,3 milijarde dolara.Evropske vlasti su vjerovale primamljivim obećanjima Henryja Markrama da će do 2023. godine stvoriti funkcionalni simulator mozga baziran na superkompjuteru, koji bi radikalno promijenio pristup liječenju Alchajmerove bolesti i drugih bolesti, a projektu je obezbijedila gotovo neograničena sredstva. Manje od dvije godine nakon pokretanja projekta ispostavilo se da je propao, a Markram je zamoljen da podnese ostavku.

Ljudi su živi organizmi, a ne kompjuteri. Prihvati ovo. Moramo nastaviti naporan rad na razumijevanju sebe, ali ne gubiti vrijeme na nepotreban intelektualni prtljag. Za pola veka postojanja, koncept OI nam je pružio samo nekoliko korisnih otkrića. Vrijeme je da kliknete na dugme Delete.

Robert Epstein je viši psiholog na Američkom institutu za bihejvioralno istraživanje i tehnologiju u Kaliforniji. Autor je 15 knjiga i bivši je glavni urednik časopisa Psychology Today.

1. Mozak je analogni, a kompjuteri digitalni.

Neuroni su binarni i ako dostignu željeni nivo, tada se pojavljuje akcioni potencijal. Ovaj jednostavan odnos sa digitalnim sistemom "Jedan i nula" daje potpuno pogrešnu ideju o zaista kontinuiranim nelinearnim procesima koji direktno utiču na rad neuronske mreže i njenih uređaja.

Recimo samo da je jedan od glavnih načina prenošenja podataka brzina kojom neuroni počinju da se aktiviraju. Tako se mreže neurona mogu aktivirati sinhronizovano ili u poremećaju (sve je relativno). Ova veza može uticati na jačinu signala koje prima tok neurona. I na samom kraju, unutar svakog od neurona, počinje cirkulacija kvaziintegratora koji se sastoje od jonskih lanaca, kojih ima dosta, i redovno mijenjajućih membranskih potencijala.

2. Asocijativna memorija - pamćenje mozga.

Zahtjev za informacijama u računaru se javlja na određenoj adresi (bajt adresiranje). Mozak koristi drugačiju metodu traženja podataka - ne po adresi, već prema njihovoj komponenti, čak i prema njihovom reprezentativnom dijelu. Na kraju krajeva, mozak ima neku vrstu "Google sistema" u kojem postoji samo nekoliko ključnih riječi za reprodukciju punog konteksta. Naravno, nešto slično se može reproducirati u kompjuterima indeksiranjem svih informacija koje se pohranjuju i koje treba pohraniti. Na taj način će se izvršiti pretraga relevantnih informacija.

3. Kratkoročna memorija i RAM nisu ista stvar.

Uprkos činjenici da su mnogi psiholozi identifikovali zaista očigledne sličnosti između RAM-a i kratkoročne memorije, detaljnija analiza pokazala je obilje značajnijih razlika.

Iako RAM i kratkoročna memorija zahtijevaju "snagu", kratkoročna memorija može sadržavati samo "reference" na nepromjenjivu memoriju, dok operativna memorija sadrži informacije koje su po sastavu slične onima koje se nalaze na tvrdom disku.

Za razliku od RAM-a, kratkoročna memorija nije ograničena u veličini.

4. Obradu i memoriju u mozgu provode iste komponente.

Računar može obraditi informacije iz memorije povezivanjem procesora, a zatim zapisati obrađene podatke natrag u memoriju. Ova vrsta podjele ne može postojati u našem mozgu. Neuroni i obrađuju podatke i transformišu sinapse (tačka kontakta između dva neurona), koji su glavna memorija. I kao posljedica toga, rekreiranje iz sjećanja osobe neznatno mijenja ta sjećanja.

5. Svi organi su podložni mozgu.

Ovo nije ništa manje važno. Zapravo, naš mozak može koristiti sposobnost kontrole svih naših organa. Mnogi eksperimenti pokazuju da kada gledamo unutrašnjost, recimo sobe, naš mozak rasterećuje pamćenje, budući da je naša vizualna memorija vrlo mala, pa zahvaljujući tome možemo reproducirati situaciju, a ne točnu lokaciju objekata.

Osim toga, mozak je mnogo veći od apsolutno bilo kojeg kompjutera koji danas postoji.

Centralna ideja djela slavnog Raya Kurzweila je umjetna inteligencija, koja će s vremenom dominirati u svim sferama ljudskog života. U svojoj novoj knjizi, Evolucija uma, Kurzweil otkriva beskrajni potencijal obrnutog inženjeringa ljudskog mozga.

U istom članku, Turing je ispričao o još jednom neočekivanom otkriću u vezi s nerješivim problemima. Nerešivi problemi su oni koji su dobro opisani jednim rešenjem (za koje se može pokazati da postoje), ali (kao što se takođe može pokazati) ne mogu biti rešeni nijednom Turingovom mašinom (to jest, nijednom mašinom). Ideja o postojanju takvih problema u osnovi je kontradiktorna onoj koja je nastala početkom 20. dogma da su svi problemi koji se mogu formulisati rješivi. Turing je pokazao da broj nerješivih problema nije manji od broja rješivih problema. Kurt Gödel je 1931. godine došao do istog zaključka kada je formulisao "teoremu nepotpunosti". Tako čudna situacija: možemo formulirati problem, možemo dokazati da ima jedinstveno rješenje, ali u isto vrijeme znamo da to rješenje nikada nećemo moći pronaći.

Turing je pokazao da računarske mašine rade na vrlo jednostavnom mehanizmu. Budući da Tjuringova mašina (a samim tim i bilo koji računar) može odrediti svoju dalju funkciju na osnovu svojih ranijih rezultata, ona je sposobna da donosi odluke i kreira hijerarhijske informacione strukture bilo koje složenosti.

Godine 1939. Turing je konstruisao elektronski kalkulator Bombe, koji je pomogao da se dešifruju poruke koje su Nemci napisali na mašini za kodiranje Enigma. Do 1943. godine, grupa inženjera, uz Turingovu pomoć, završila je Kolos, koji se ponekad naziva prvim kompjuterom u istoriji. Ovo je omogućilo saveznicima da dešifruju poruke koje generiše složenija verzija Enigme. Mašine Bombe i Colossus dizajnirane su za jedan zadatak i nisu se mogle reprogramirati. Ali su svoju funkciju odradili sjajno. Vjeruje se da su dijelom zahvaljujući njima, saveznici mogli predvidjeti taktiku Nijemaca tokom cijelog rata, a Kraljevsko ratno zrakoplovstvo Velike Britanije u bitci za Britaniju uspjelo je poraziti trostruko veći broj Luftwaffeovih snaga. .

Na toj osnovi je John von Neumann stvorio kompjuter moderne arhitekture, odražavajući treću od četiri najvažnije ideje teorije informacija. Skoro sedamdeset godina od tada, jezgro ove mašine, nazvane "fon Nojmanova mašina", ostalo je uglavnom nepromenjeno - kako u mikrokontroleru u vašoj mašini za pranje veša, tako i u najvećem superkompjuteru. U članku objavljenom 30. juna 1945. pod naslovom "Prvi nacrt EDVAC izvještaja", von Neumann je iznio glavne ideje koje su od tada vodile razvoj kompjuterske nauke. U von Neumann mašini postoji centralni procesor u kojem se izvode aritmetičke i logičke operacije, memorijski modul koji pohranjuje programe i podatke, masovna memorija, programski brojač i ulazno/izlazni kanali. Iako je članak bio namijenjen za internu upotrebu u sklopu projekta, za tvorce kompjutera postao je Biblija. Ovako ponekad rutinski rutinski izvještaj može promijeniti svijet.

Turingova mašina nije dizajnirana u praktične svrhe. Tjuringove teoreme nisu imale nikakve veze sa efikasnošću rešavanja problema, već su opisivale opseg problema koji se teoretski mogu rešiti kompjuterom. Nasuprot tome, fon Nojmanov cilj je bio da stvori koncept pravog kompjutera. Njegov model je zamijenio jednobitni Turingov sistem sa višebitnim (obično višestrukim od osam bitova) sistemom. Tjuringova mašina ima sekvencijalnu traku memorije, tako da je programima potrebno mnogo vremena da pomeraju traku napred-nazad da bi zapisali i dohvatili međurezultate. Nasuprot tome, u von Neumannom sistemu, memoriji se pristupa na proizvoljan način, što vam omogućava da odmah preuzmete sve željene podatke.

Jedna od ključnih von Neumannovih ideja je koncept pohranjenog programa, koji je razvio deset godina prije stvaranja kompjutera. Suština koncepta je da je program pohranjen u istoj memorijskoj jedinici sa slučajnim pristupom kao i podaci (a često čak iu istom bloku memorije). Ovo vam omogućava da reprogramirate računar za rešavanje različitih problema i kreirate samo-modifikujući kod (u slučaju diskova za snimanje), što pruža mogućnost rekurzije. Do tada su skoro svi računari, uključujući i Colossus, kreirani za specifične zadatke. Koncept uskladištenog programa omogućio je računaru da postane zaista svestrana mašina, što odgovara Turingovom konceptu svestranosti mašinskog računarstva.

Još jedno važno svojstvo von Neumannove mašine je da svaka instrukcija sadrži operativni kod koji određuje aritmetičku ili logičku operaciju i adresu operanda u memoriji računara.

Von Neumannov koncept arhitekture računara odrazio se u projektu EDVAC, na kojem je sarađivao sa Presperom J. Eckertom i Johnom Mauchlyjem. Računar EDVAC nije počeo da funkcioniše sve do 1951. godine, kada su već postojali drugi računari sa pohranjenim programom, kao što su Mančesterska mala eksperimentalna mašina, ENIAC, EDSAC i BINAC, na koji su svi uticali von Neumannov članak i uz doprinose Eckerta i Mauchlyja. . Von Neumann je također bio uključen u neke od ovih mašina, uključujući najnoviju verziju ENIAC-a, koja je koristila princip pohranjenog programa.

Računar von Neumannove arhitekture imao je nekoliko prethodnika, ali nijedan od njih - sa jednim neočekivanim izuzetkom - ne može se nazvati pravom von Neumannom mašinom. Godine 1944. Howard Aiken je izdao Mark I, koji se donekle mogao reprogramirati, ali nije koristio pohranjeni program. Mašina je pročitala upute s bušene kartice i odmah ih slijedila. Nije bilo ni uslovnih skokova u automobilu.

Godine 1941. njemački naučnik Konrad Zuse (1910–1995) stvorio je računar Z-3. Takođe je pročitao program sa trake (u ovom slučaju kodiran na traci) i takođe nije izvršio uslovne skokove. Zanimljivo je da je Zuse dobio finansijsku podršku od Nemačkog instituta za avione, koji je koristio ovaj kompjuter za proučavanje lepršanja krila aviona. Međutim, Zuseov prijedlog da se finansira zamjena releja radio cijevima nije podržala nacistička vlada, koja je smatrala da razvoj kompjuterske tehnologije "nema vojnog značaja". Čini mi se da je to u određenoj mjeri uticalo na ishod rata.

U stvari, von Neumann je imao jednog briljantnog prethodnika, a živio je sto godina ranije! Engleski matematičar i pronalazač Charles Babbage (1791–1871) opisao je 1837. svoju analitičku mašinu, zasnovanu na istim principima kao i von Neumann kompjuter, koristeći pohranjeni program odštampan na bušenim karticama mašina za tkanje od žakarda. Mašina sa slučajnim pristupom imala je 1000 riječi od po 50 decimalnih mjesta (što odgovara otprilike 21 kilobajtu). Svaka instrukcija je sadržavala operacijski kod i broj operanda, baš kao u modernim kompjuterskim jezicima. Sistem nije koristio uslovne skokove i petlje, tako da je to bila prava von Neumann mašina. Potpuno mehanički, čini se da je nadmašio i dizajn i organizacijske sposobnosti samog Babbagea. Napravio je dijelove automobila, ali ga nikada nije pokrenuo.

Ne zna se sa sigurnošću da li su kompjuterski pioniri 20. veka, uključujući fon Nojmana, znali za Bebidžov rad.

Međutim, stvaranje Babbageove mašine označilo je početak razvoja programiranja. Engleska spisateljica Ada Byron (1815-1852), grofica Lovelace, jedino zakonito dijete pjesnika Lorda Byrona, postala je prvi svjetski programer. Napisala je programe za Babbageov analitički mehanizam i ispravila ih u svojoj glavi (pošto kompjuter nikada nije radio). Sada programeri ovu praksu nazivaju provjerom tablice. Ona je prevela članak italijanskog matematičara Luigija Menabree o analitičkoj mašini, dodajući svoje suštinske napomene i napomenuvši da „analitička mašina plete algebarske obrasce kao što tkalački stan tka cveće i lišće“. Možda je ona prva spomenula mogućnost stvaranja vještačke inteligencije, ali je zaključila da analitički motor "sama nije u stanju da smisli nešto".

Babbageove ideje izgledaju zapanjujuće s obzirom na eru u kojoj je živio i radio. Međutim, sredinom XX veka. ove ideje su praktično zaboravljene (i ponovo otkrivene tek kasnije). Von Neumann je bio taj koji je izmislio i formulirao ključne principe kompjutera u njegovom modernom obliku, i nije uzalud da se von Neumann mašina i dalje smatra glavnim modelom računarske mašine. Međutim, ne zaboravimo da von Neumannova mašina konstantno razmjenjuje podatke između pojedinačnih modula i unutar tih modula, tako da ne bi mogla nastati bez Shannonovih teorema i metoda koje je on predložio za pouzdan prijenos i pohranu digitalnih informacija.

Sve nas ovo dovodi do četvrte važne ideje, koja prevazilazi otkrića Ade Byron o nesposobnosti kompjutera da razmišlja kreativno i omogućava nam da pronađemo ključne algoritme koje koristi mozak, a koji se potom mogu primijeniti da se kompjuter pretvori u mozak. Alan Turing je formulisao ovaj problem u svom članku iz 1950. godine "Računarske mašine i um", koji opisuje danas nadaleko poznati Turingov test za određivanje bliskosti AI s ljudskom inteligencijom.

Godine 1956. von Neumann je počeo pripremati seriju predavanja za prestižna Silliman Readings na Univerzitetu Yale. Naučnik je već bio bolestan od raka i nije mogao da čita svoja predavanja, pa čak ni da završi rukopis na osnovu kojeg su predavanja nastala. Ipak, ovo nedovršeno djelo je briljantno predviđanje onoga što ja lično doživljavam kao najteži i najvažniji projekat u istoriji čovječanstva. Nakon smrti naučnika, 1958. godine, rukopis je objavljen pod naslovom "Kompjuter i mozak". Desilo se da je poslednji rad jednog od najbriljantnijih matematičara prošlog veka i jednog od osnivača kompjuterske tehnologije bio posvećen analizi mišljenja. Ovo je bilo prvo ozbiljno istraživanje ljudskog mozga iz perspektive matematičara i informatičara. Prije von Neumanna, kompjuterska tehnologija i neuronauka su bile dva odvojena ostrva bez mosta između njih.

Von Neumann započinje priču opisujući sličnosti i razlike između kompjutera i ljudskog mozga. S obzirom na eru u kojoj je ovo djelo nastalo, čini se iznenađujuće tačnim. Naučnik napominje da je izlazni signal neurona digitalan - akson je ili uzbuđen ili ostaje u mirovanju. U to vrijeme bilo je daleko od očiglednog da se obrada izlaznog signala može odvijati na analogan način. Obrada signala u dendritima koji vode do neurona iu tijelu neurona je analogna, a von Neumann je opisao ovu situaciju koristeći ponderirani zbir ulaznih signala s vrijednošću praga.

Ovaj model funkcionisanja neurona doveo je do razvoja konekcionizma i upotrebe ovog principa za kreiranje i hardverskih i kompjuterskih programa. (Kao što sam opisao u prethodnom poglavlju, prvi takav sistem, program za IBM 704, kreirao je Frank Rosenblatt sa Univerziteta Cornell 1957. godine, neposredno nakon što je rukopis von Neumannovih predavanja postao dostupan.) Sada imamo složenije modele. opisuje kombinacije ulaznih signala neurona, ali je opća ideja obrade analognog signala promjenom koncentracije neurotransmitera još uvijek tačna.

Na osnovu koncepta univerzalnosti kompjuterskog računarstva, von Neumann je došao do zaključka da čak i uz naizgled radikalnu razliku u arhitekturi i strukturnim jedinicama mozga i kompjutera, pomoću von Neumannove mašine možemo simulirati procese koji se dešavaju u mozak. Obrnuti postulat, međutim, nije istinit, jer mozak nije von Neumannova mašina i nema pohranjeni program (iako možemo simulirati vrlo jednostavnu Turingovu mašinu u svojoj glavi). Algoritmi ili metode za funkcioniranje mozga određuju se njegovom strukturom. Von Neumann je ispravno zaključio da neuroni mogu naučiti odgovarajuće obrasce na osnovu ulaznih signala. Međutim, u vrijeme von Neumanna nije se znalo da učenje nastaje stvaranjem i prekidom kontakata između neurona.

Von Neumann je također istakao da je brzina obrade informacija od strane neurona vrlo niska - reda stotine proračuna u sekundi, ali mozak to kompenzira simultanom obradom informacija u mnogim neuronima. Ovo je još jedno očigledno, ali vrlo važno otkriće. Von Neumann je tvrdio da svih 10 10 neurona u mozgu (ova procjena je također prilično tačna: prema današnjim konceptima, mozak sadrži od 10 10 do 10 11 neurona) istovremeno obrađuju signale. Štaviše, svi kontakti (u prosjeku od 10 3 do 10 4 za svaki neuron) se izračunavaju istovremeno.

S obzirom na primitivni nivo neuronauke u to vrijeme, von Neumannove procjene i opisi neuronske funkcije su iznenađujuće tačni. Međutim, ne mogu se složiti s jednim aspektom njegovog rada, odnosno s idejom količine memorije u mozgu. Vjerovao je da mozak pamti svaki signal za cijeli život. Von Neumann je procijenio prosječan životni vijek osobe na 60 godina, što je otprilike 2 x 10 9 sekundi. Ako svaki neuron primi oko 14 signala u jednoj sekundi (što je zapravo tri reda veličine niže od prave vrijednosti), a u mozgu ima ukupno 10 10 neurona, ispada da je memorijski kapacitet mozga oko 10 20 bita. Kao što sam gore napisao, mi pamtimo samo mali dio naših misli i iskustava, ali čak se i ta sjećanja ne pohranjuju kao informacije niskog nivoa složenosti (kao u videu), već kao niz slika višeg nivoa. red.

Dok von Neumann opisuje svaki mehanizam u funkciji mozga, on istovremeno pokazuje kako moderni kompjuter može obavljati istu funkciju, uprkos očiglednoj razlici između mozga i kompjutera. Analogni mehanizmi djelovanja mozga mogu se simulirati korištenjem digitalnih mehanizama, budući da su digitalna izračunavanja sposobna simulirati analogne vrijednosti s bilo kojim stupnjem tačnosti (a tačnost prijenosa analognih informacija u mozgu je prilično niska). Također je moguće simulirati masivni paralelizam u funkciji mozga, s obzirom na ogromnu superiornost kompjutera u brzini serijskog računanja (ova superiornost se pojačala od dana von Neumanna). Osim toga, možemo izvoditi paralelnu obradu signala u računarima koristeći von Neumannove mašine koje rade paralelno - tako rade moderni superkompjuteri.

S obzirom na sposobnost ljudi da donose brze odluke pri tako maloj brzini neurona, von Neumann je zaključio da funkcije mozga ne mogu koristiti duge sekvencijalne algoritme. Kada treći igrač sa baze primi loptu i odluči je baciti na prvu, a ne na drugu bazu, on donosi ovu odluku u djeliću sekunde - za to vrijeme svaki neuron jedva ima vremena da završi nekoliko ciklusa pucanja. Von Neumann dolazi do logičnog zaključka da je izuzetna sposobnost mozga posljedica činjenice da svih 100 milijardi neurona može istovremeno obraditi informacije. Kao što sam gore napomenuo, vizuelni korteks donosi složene zaključke u samo tri ili četiri ciklusa aktiviranja neurona.

Velika plastičnost mozga nam omogućava da učimo. Međutim, računar je mnogo fleksibilniji - njegove metode se mogu potpuno promijeniti promjenom softvera. Dakle, kompjuter može simulirati mozak, ali suprotno nije istina.

Kada je von Neumann uporedio mogućnosti masovne paralelne moždane aktivnosti sa nekoliko kompjutera tog dana, činilo se jasnim da mozak ima mnogo veću memoriju i brzinu. Danas je već konstruisan prvi superkompjuter, prema najkonzervativnijim procjenama, koji zadovoljava funkcionalne zahtjeve koji su potrebni za simulaciju funkcija ljudskog mozga (oko 10 16 operacija u sekundi). (Po mom mišljenju, računari ovog kapaciteta početkom 2020-ih koštat će oko 1.000 dolara.) Što se tiče memorije, otišli smo još dalje. Fon Nojmanov rad pojavio se na samom početku kompjuterske ere, ali naučnik je bio uveren da ćemo u nekom trenutku moći da kreiramo kompjutere i kompjuterske programe koji bi mogli da oponašaju ljudski mozak; zato je pripremao svoja predavanja.

Von Neumann je bio duboko uvjeren u ubrzanje napretka i njegov značajan utjecaj na živote ljudi u budućnosti. Godinu dana nakon von Neumannove smrti, 1957. godine, njegov kolega matematičar Stan Yulam citirao je von Neumanna koji je iz ranih 1950-ih rekao da „svako ubrzanje tehnološkog napretka i promjena u životnim stilovima ljudi stvara utisak da se približava neka velika singularnost u istoriji. rase, izvan koje se ljudska aktivnost kakvu danas poznajemo više ne može nastaviti." Ovo je prva poznata upotreba riječi "singularnost" za opisivanje tehnološkog napretka čovječanstva.

Von Neumannov najvažniji uvid bio je pronalaženje sličnosti između kompjutera i mozga. Imajte na umu da je dio ljudske inteligencije emocionalna inteligencija. Ako je von Neumannova pretpostavka tačna i ako se slažete sa mojom tvrdnjom da nebiološki sistem koji na zadovoljavajući način reprodukuje inteligenciju (emocionalnu i drugu) žive osobe ima svest (vidi sledeće poglavlje), moraćemo da zaključimo da između kompjutera ( sa ispravan softver) i svjesni postoji jasna sličnost u razmišljanju. Dakle, da li je von Neumann bio u pravu?

Većina modernih računara su potpuno digitalne mašine, dok ljudski mozak koristi i digitalne i analogne tehnike. Međutim, analogne tehnike se lako reprodukuju digitalno sa bilo kojim stepenom tačnosti. Američki kompjuterski naučnik Carver Mead (rođen 1934.) pokazao je da se analogne metode mozga mogu direktno reproducirati u silicijumu, i to implementirao u obliku takozvanih neuromorfnih čipova. Mead je pokazao da ovaj pristup može biti hiljadama puta efikasniji od digitalne simulacije analognih tehnika. Kada je u pitanju kodiranje redundantnih algoritama neokorteksa, možda bi imalo smisla iskoristiti Meadovu ideju. IBM istraživački tim predvođen Dharmendrom Modhijem koristi čipove koji oponašaju neurone i njihove kontakte, uključujući njihovu sposobnost formiranja novih kontakata. Jedan od čipova, nazvan SyNAPSE, direktno modulira 256 neurona i oko četvrt miliona sinaptičkih veza. Cilj projekta je simulacija neokorteksa, koji se sastoji od 10 milijardi neurona i 100 triliona kontakata (ekvivalentnih ljudskom mozgu), koristeći samo jedan kilovat energije.

Prije više od pedeset godina, von Neumann je primijetio da su procesi u mozgu izuzetno spori, ali da se razlikuju po velikom paralelizmu. Moderna digitalna kola rade najmanje 10 miliona puta brže od elektrohemijskih prekidača u mozgu. Naprotiv, svih 300 miliona prepoznavajućih modula moždane kore djeluje istovremeno, a istovremeno se može aktivirati kvadrilion kontakata između neurona. Shodno tome, da bi se stvorili kompjuteri koji mogu adekvatno oponašati ljudski mozak, potrebna je odgovarajuća količina memorije i računarskih performansi. Nema potrebe direktno kopirati arhitekturu mozga - ovo je vrlo neefikasna i nefleksibilna metoda.

Šta bi trebali biti odgovarajući računari? Mnogi istraživački projekti se fokusiraju na modeliranje hijerarhijskog učenja i prepoznavanja obrazaca koji se javljaju u neokorteksu. I sam se bavim sličnim studijama koristeći hijerarhijske skrivene Markovljeve modele. Prema mojim procjenama, potrebno je oko 3000 proračuna da bi se simulirao jedan ciklus prepoznavanja u jednom modulu prepoznavanja biološkog neokorteksa. Većina simulacija se zasniva na znatno manjem broju proračuna. Ako pretpostavimo da mozak obavlja oko 10 2 (100) ciklusa prepoznavanja u sekundi, dobijamo ukupan broj od 3 x 10 5 (300 hiljada) izračuna u sekundi za jedan modul prepoznavanja. Ako ovaj broj pomnožimo sa ukupnim brojem modula za prepoznavanje (3 x 10 8 (300 miliona, prema mojim procjenama)), dobićemo 10 14 (100 triliona) proračuna u sekundi. Otprilike isto značenje dajem u knjizi "Singularnost je već blizu". Predviđam da funkcionalna simulacija mozga zahtijeva brzinu od 10 14 do 10 16 kalkulacija u sekundi. Procene Hansa Moraveca zasnovane na ekstrapolaciji podataka za početnu obradu vizuelnih signala u celom mozgu, ova vrednost je 10 14 proračuna u sekundi, što se poklapa sa mojim proračunima.

Standardne moderne mašine mogu da rade brzinom do 10 10 kalkulacija u sekundi, ali uz pomoć cloud resursa, njihove performanse se mogu značajno povećati. Najbrži superkompjuter, japanski K kompjuter, već je dostigao brzinu od 10 16 kalkulacija u sekundi. Uzimajući u obzir veliku redundantnost algoritama neokorteksa, dobri rezultati se mogu postići upotrebom neuromorfnih čipova, kao u SvNAPSE tehnologiji.

Što se tiče memorijskih zahtjeva, potrebno nam je oko 30 bita (otprilike 4 bajta) za svaki pin sa jednim od 300 miliona modula za prepoznavanje. Ako je u prosjeku dostupno osam signala za svaki modul za prepoznavanje, dobijamo 32 bajta po modulu za prepoznavanje. S obzirom da je težina svakog ulaznog signala jedan bajt, dobijamo 40 bajtova. Dodajte 32 bajta za nizvodne pinove - i dobićemo 72 bajta. Imajte na umu da prisustvo uzvodnih i nizvodnih račva dovodi do činjenice da je broj signala mnogo veći od osam, čak i ako uzmemo u obzir da mnogi moduli za prepoznavanje koriste zajednički vrlo razgranati sistem veza. Na primjer, stotine modula za prepoznavanje mogu učestvovati u prepoznavanju slova "p". To znači da su hiljade modula za prepoznavanje sljedećeg nivoa uključene u prepoznavanje riječi i fraza koje sadrže slovo "p". Međutim, svaki modul odgovoran za prepoznavanje "p" ne ponavlja ovo stablo veza koje hrani sve nivoe prepoznavanja riječi i fraza sa "p", svi ovi moduli imaju zajedničko stablo veza.

Gore navedeno vrijedi i za nizvodne signale: modul odgovoran za prepoznavanje riječi jabuka će obavijestiti svih hiljadu modula ispod koji su odgovorni za prepoznavanje "e" da se slika "e" očekuje ako "a", "p", "p" su već prepoznati "I" l ". Ovo stablo veza se ne ponavlja za svaki modul za prepoznavanje riječi ili fraze koji želi obavijestiti module nižeg nivoa da se očekuje uzorak "e". Ovo drvo je uobičajeno. Iz tog razloga, procijenjeni prosjek od osam uzlaznih i osam nizvodnih signala za svaki modul za prepoznavanje je sasvim razuman. Ali čak i ako povećamo ovu vrijednost, to neće mnogo promijeniti konačni rezultat.

Dakle, uzimajući u obzir 3 x 10 8 (300 miliona) modula za prepoznavanje i 72 bajta memorije za svaki, dobijamo da bi ukupna količina memorije trebala biti oko 2 x 10 10 (20 milijardi) bajtova. A ovo je vrlo skromna vrijednost. Takvu memoriju poseduju obični savremeni računari.

Sve ove proračune smo izvršili za grubu procjenu parametara. Uzimajući u obzir da su digitalna kola oko 10 miliona puta brža od mreža neurona u biološkom korteksu, ne trebamo reproducirati masivni paralelizam u ljudskom mozgu – vrlo umjerena paralelna obrada (u poređenju sa trilijuntim paralelizmom u mozgu) bit će dovoljna . Dakle, traženi računski parametri su prilično dostižni. Sposobnost neurona u mozgu da se ponovo povežu (zapamtite da dendriti neprestano stvaraju nove sinapse) se takođe može simulirati korišćenjem odgovarajućeg softvera, budući da su kompjuterski programi mnogo plastičniji od bioloških sistema, koji su, kao što smo videli, impresivni, ali imaju granice.

Zalihost mozga, neophodna za dobijanje invarijantnih rezultata, svakako se može reproducirati u kompjuterskoj verziji. Matematički principi optimizacije takvih samoorganizirajućih hijerarhijskih sistema učenja su prilično jasni. Organizacija mozga je daleko od optimalne. Ali ne mora biti optimalan – mora biti dovoljno dobar da omogući kreiranje alata za kompenzaciju vlastitih ograničenja.

Još jedno ograničenje neokorteksa je to što u njemu ne postoji mehanizam koji eliminira ili barem procjenjuje konfliktne podatke; Ovo dijelom objašnjava vrlo uobičajenu nelogičnost ljudskog razmišljanja. Da bismo riješili ovaj problem, imamo vrlo slabu sposobnost tzv kritično mišljenje ali ljudi ga koriste mnogo rjeđe nego što bi trebalo. U kompjuterskoj novoj, može se zamisliti proces koji identifikuje konfliktne podatke za kasniju reviziju.

Važno je napomenuti da je konstrukciju cijelog dijela mozga lakše postići nego konstruiranje jednog neurona. Kao što je već pomenuto, na višem nivou hijerarhije modeli su često pojednostavljeni (ovde možete videti analogiju sa računarom). Da biste razumjeli kako tranzistor radi, morate detaljno razumjeti fiziku poluvodičkih materijala, a funkcije jednog pravog tranzistora su opisane složenim jednadžbama. Digitalno kolo koje množi dva broja sadrži stotine tranzistora, ali jedna ili dvije formule su dovoljne da se napravi model takvog kola. Čitav kompjuter od milijardi tranzistora može se modelirati sa setom instrukcija i opisom registra na nekoliko stranica teksta koristeći nekoliko formula. Programi za operativne sisteme, prevodioce jezika ili asemblere su prilično složeni, ali modeliranje privatnog programa (na primjer, programa za prepoznavanje jezika zasnovanog na skrivenim hijerarhijskim Markovljevim modelima) također se svodi na nekoliko stranica formula. I nigdje u takvim programima nećete naći detaljan opis fizičkih svojstava poluvodiča, pa čak ni arhitekture računala.

Sličan princip vrijedi i za modeliranje mozga. Jedan poseban modul neokortikalnog prepoznavanja koji detektuje određene nepromjenjive vizualne slike (na primjer, lica), filtrira audio frekvencije (ograničavajući ulazni signal na određeni frekventni opseg) ili procjenjuje vremensku blizinu dva događaja, može se opisati korištenjem mnogo manje specifičnih detalja nego stvarne fizičke i hemijske interakcije koje kontrolišu funkcije neurotransmitera, jonskih kanala i drugih elemenata neurona uključenih u prenos nervnih impulsa. Iako sve ove detalje treba pažljivo razmotriti prije nego što se pređe na sljedeći nivo složenosti, mnogo toga se može pojednostaviti kada se modeliraju principi rada mozga.

Proteze koje se kontrolišu snagom misli, direktna komunikacija sa kompjuterima bez pomoći mišića, a dugoročno - veštačko telo za paralizovanu osobu i trening kognitivnih funkcija - razmišljanja, pamćenja i pažnje. Sve je to već izvan domena naučne fantastike. Vreme za neuronauke je već došlo, kaže Sergej Šiškin, kandidat bioloških nauka, šef odeljenja za neurokognitivne tehnologije na Institutu Kurčatov. On je govorio o najnovijim rezultatima istraživanja mozga u obrazovnom centru Sirius. "Lenta.ru" donosi glavne teze njegovog govora.

Prvi koraci u terra incognita

Rezultati fizičkog istraživanja su u osnovi svega što nas okružuje. Šta god da pogledamo – zgrade, odeću, kompjutere, pametne telefone – sve je to nekako povezano sa tehnologijama zasnovanim na zakonima fizike. Ali doprinos nauke o mozgu našim životima je neuporedivo manji.

Zašto? Do nedavno, neuronauka se razvijala veoma sporo. Sredinom 19. veka tek su počeli da shvataju da se mozak sastoji od nervnih ćelija – neurona, ali tada ih je bilo izuzetno teško videti i izolovati. Moderni istraživači su pronašli načine da dublje proučavaju neurone i posmatraju njihov rad – na primjer, ubrizgavaju fluorescentne boje koje svijetle kada se stanica aktivira.

Nove metode omogućavaju promatranje funkcioniranja ljudskog mozga bez operacije korištenjem tehnologije nuklearne magnetne rezonancije. Počinjemo bolje razumijevati strukturu mozga i stvarati nove tehnologije zasnovane na tom znanju. Jedan od najimpresivnijih je interfejs mozak-računar.

Interfejs mozak-računar

Ova tehnologija vam omogućava da upravljate kompjuterom snagom misli, tačnije se zove "tehnologija za prenošenje komandi od mozga do računara bez pomoći mišića i perifernih nerava" (ovo je definicija usvojena u naučnoj literaturi) . Glavna svrha sučelja mozak-kompjuter je da pomogne osobama sa invaliditetom, posebno onim osobama koje nemaju mišiće ili svoj kontrolni sistem. To može biti zbog različitih razloga - na primjer, saobraćajne nesreće kada je kičmena moždina osobe prekinuta.

Da li je zdravoj osobi potreban dodatni kanal komunikacije sa računarom? Neki naučnici smatraju da takav interfejs može uveliko ubrzati rad sa računarskom opremom, jer čoveka neće "usporiti" njegove ruke: on će direktno slati informacije kompjuteru. Postoji i realnija pretpostavka: uz pomoć ovih sučelja možete trenirati kognitivne funkcije mozga - razmišljanje, pamćenje, pažnju... Kako se ne prisjetiti filma "Kosilica", gdje glavni lik koristi virtuelne stvarnost mu je "napumpala" mozak tako da je zapravo postao supermen.

U srcu ovih želja je san o proširenju sposobnosti mozga. To je razumljivo: skoro uvijek smo nezadovoljni prilikama koje imamo. San o proširenju mogućnosti mozga govori naučnicima naizgled fantastičan, ali sve realniji pravac rada: da pokušaju da povežu mozak i kompjuter što je bliže moguće. Na kraju krajeva, kompjuterski programi imaju veliki nedostatak - gotovo sve u njima je izgrađeno na strogim pravilima, a intuicija čovjeka funkcionira, iako ne može izračunati opcije gotovo trenutno. Tako da bi ova vrsta kombinacije snaga mozga i kompjutera bila vrlo korisna.

Praktični zadaci

Ali prije svega, neuronauke su suočene s prilično praktičnim zadacima. Na primjer, pomozite ljudima s bolešću koja se zove amiotrofična lateralna skleroza. Malo je pacijenata sa takvom dijagnozom, ali ovo je veoma ozbiljna bolest. Pacijent može sasvim normalno da razmišlja i percipira informacije iz vanjskog svijeta, ali nije u stanju da se pomakne, pa čak i da nešto kaže. Nažalost, sve dok ova bolest ostaje neizlječiva, a pacijenti do kraja života ne mogu komunicirati s drugima.

Prvi pokušaji da se stvori interfejs mozak-računar učinjeni su još 1960-ih, ali ozbiljno interesovanje za ovu tehnologiju pojavilo se tek nakon što su njemački naučnik Niels Birbaumer i njegove kolege krajem 1990-ih razvili takozvani "uređaj za prijenos misli" i počeli kako bi naučili da ga koriste paralizirali su pacijente.

Neki pacijenti su, zahvaljujući ovom uređaju, mogli da komuniciraju sa rođacima i istraživačima. Jedan od njih je uz pomoć "uređaja za prijenos misli" napisao veliko pismo u kojem je opisao kako kuca slova. Ovaj tekst, koji je pacijent pisao šest mjeseci, objavljen je u jednom od naučnih časopisa.

Rad sa Birbaumerovim sistemom ne može se nazvati jednostavnim. Pacijent prvo mora odabrati jednu od polovica abecede prikazane na ekranu, mijenjajući električne potencijale koji dolaze iz mozga bilo pozitivno ili negativno. Tako on nekako mentalno kaže "da" ili "ne". Električni potencijal se registruje direktno na površini vlasišta, unosi se u kompjuter, a kompjuter određuje koju od polovina abecede treba izabrati. Zatim osoba ide dublje u abecedu i bira određeno slovo. To je nezgodno i dugotrajno, ali metoda ne zahtijeva implantaciju elektroda u mozak.

Uspješnije su invazivne metode u kojima se elektrode ubacuju direktno u mozak. Podsticaj za razvoj ovog pravca dao je rat u Iraku. Mnogi vojnici su tada postali invalidi, a američki naučnici su pokušali da otkriju kako, koristeći interfejs mozak-kompjuter, takvi ljudi mogu da kontrolišu mehaničke proteze. Prvi eksperimenti su izvedeni na majmunima, a potom su elektrode implantirane paralizovanim ljudima. Kao rezultat toga, osoba je mogla aktivno sudjelovati u procesu savladavanja tehnike upravljanja protezom.

Godine 2012. tim Andrewa Schwartza iz Pittsburgha trenirao je paraliziranu ženu da kontroliše mehaničku ruku tako precizno da je njome mogla podići razne predmete, pa čak i rukovati se s voditeljem popularnog televizijskog programa. Istina, nisu svi pokreti izvedeni besprijekorno, ali, naravno, sistem se unapređuje.

Kako ste to uspjeli? Razvijen je pristup koji vam omogućava da u hodu odredite željeni smjer kretanja koristeći signale kodirane u neuronima. Da bi se to postiglo, male elektrode moraju biti implantirane u motorni korteks mozga - one uklanjaju signale iz neurona koji se prenose na kompjuter.

Odmah se postavlja pitanje: ako osoba pokreće mehaničku ruku, da li je moguće napraviti mehaničkog dvojnika - avatara koji će reproducirati sve pokrete osobe? Takvim mehaničkim tijelom će se upravljati preko interfejsa mozak-računar. Postoji mnogo fantazija po tom pitanju, ponekad naučnici čak daju neke stvarne planove. Do sada, ozbiljni stručnjaci to smatraju fikcijom, ali u dalekoj budućnosti to je moguće.

Kontrola pogleda

U laboratoriji kognitivnih tehnologija "Kurčatov institut" sada rade ne samo na interfejsima "mozak - kompjuter", već i "oko - mozak - kompjuter". Strogo govoreći, ovo zapravo nije interfejs između mozga i računara, jer koristi očne mišiće. Kontrola registrovanjem pravca pogleda takođe je veoma važna, jer postoje osobe sa invaliditetom sa motoričkim smetnjama čiji očni mišići i dalje funkcionišu. Postoje gotovi sistemi pomoću kojih osoba može ukucati tekst jednim pogledom.

Međutim, problemi nastaju izvan zadatka kucanja. Na primjer, teško je naučiti interfejs da ne izdaje komande kada osoba pogleda kontrolno dugme samo zato što razmišlja i zaustavi pogled.

Kako bi riješio ovaj problem, Institut Kurchatov odlučio je stvoriti kombinovanu tehnologiju. Učesnici eksperimenata igraju kompjutersku igricu, praveći pokrete samo uz pomoć kratkih odlaganja pogleda. Za to vrijeme, istraživači snimaju električne signale iz svog mozga na površinu vlasišta.

Ispostavilo se da kada učesnik eksperimenta drži pogled da bi napravio pokret, u signalima njegovog mozga pojavljuju se posebni markeri, koji ne postoje kada se pogled drži samo tako. Na osnovu ovih zapažanja kreiran je interfejs "oko - mozak - kompjuter". Njegov korisnik će samo trebati da pogleda dugme ili link na ekranu računara, poželi da klikne na njega, - sistem će prepoznati tu želju, a klik će se desiti sam.

U budućnosti će se pojaviti nove metode koje će omogućiti povezivanje mozga sa računarom bez upotrebe rizičnih i vrlo skupih operacija. Sada smo svjedoci pojave ovih tehnologija i uskoro ćemo ih moći isprobati.