Organ koji koordinira i regulira sve vitalne funkcije tijela i kontrolira ponašanje. Sve naše misli, osjećaji, senzacije, 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, osjeta ili reakcija na vanjske utjecaje. .

Računalni model mozga

Sveučilište u Manchesteru počelo je graditi prvo računalo novog tipa, čiji dizajn oponaša strukturu ljudskog mozga, prenosi BBC. Cijena modela iznosit će milijun funti.

Računalo izgrađeno na biološkim principima, kaže profesor Steve Furber, trebalo bi pokazati značajnu stabilnost u radu. “Naš mozak nastavlja funkcionirati unatoč stalnom otkazivanju neurona koji čine živčano tkivo”, kaže Furber. "Ova je nekretnina od ogromnog interesa za dizajnere koji su zainteresirani da računala postanu pouzdanija."

Moždana sučelja

Kako bi upotrijebili samo mentalnu energiju za podizanje stakla nekoliko stopa, čarobnjaci su morali trenirati nekoliko sati dnevno.
Inače bi princip poluge mogao lako stisnuti mozak kroz uši.

Terry Pratchett, "Boja magije"

Očito, kruna sučelja čovjek-stroj trebala bi biti sposobnost upravljanja strojem samo naporom misli. A dobivanje podataka izravno u mozak već je vrhunac onoga što virtualna stvarnost može postići. Ova ideja nije nova i već je dugi niz godina zastupljena u najraznovrsnijoj znanstvenofantastičkoj literaturi. Ovdje i gotovo svi cyberpunkeri s izravnom vezom na cyberdecks i biosoft. I upravljanje bilo kojom tehnikom pomoću standardnog konektora za mozak (na primjer, u romanu "Nova" Samuela Delaneyja), i puno drugih zanimljivih stvari. Ali fikcija je dobra, ali što se radi u stvarnom svijetu?

Pokazalo se da je razvoj moždanih sučelja (BCI ili BMI - sučelje mozak-računalo i sučelje mozak-stroj) u punom jeku, iako malo ljudi zna za to. Naravno, uspjesi su jako daleko od onoga o čemu pišu u znanstvenofantastičnim romanima, ali su ipak prilično uočljivi. Sada se rad na moždanim i živčanim sučeljima uglavnom odvija u okviru izrade raznih proteza i uređaja koji će olakšati život djelomično ili potpuno paraliziranim osobama. Sve projekte možemo uvjetno podijeliti na sučelja za ulaz (obnova ili zamjena oštećenih osjetnih organa) i izlaz (upravljanje protezama i drugim uređajima).

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

Zapravo, čovječanstvo već dugo ima takvo "jedno" računalo. Prema jednom od osnivača časopisa Wired, Kevinu Kellyju, milijuni internetskih računala, mobilnih telefona, PDA i drugih digitalnih uređaja mogu se smatrati komponentama jednog računala. Njegova središnja procesorska jedinica su svi procesori svih povezanih uređaja, njegov tvrdi disk su tvrdi diskovi i flash diskovi cijelog svijeta, a njegova RAM memorija je ukupna memorija svih računala. Svake sekunde ovo računalo obrađuje količinu podataka jednaku svim informacijama sadržanim u Kongresnoj knjižnici, a njegov operativni sustav je World Wide Web.

Umjesto sinapsa živčanih stanica, koristi funkcionalno slične hiperveze. Oboje su odgovorni za stvaranje asocijacija između sidrišnih točaka. Svaka mjerna jedinica misaonog procesa, na primjer ideja, raste kako se sve više i više povezuje s drugim mislima. Također u mreži: veći broj veza na određeni resurs (točka čvora) znači njegov veći značaj za računalo u cjelini. Štoviše, broj hiperveza na World Wide Webu vrlo je blizu broju sinapsi u ljudskom mozgu. Prema Kellyjevim procjenama, do 2040. opće planetarno računalo imat će računalnu snagu razmjernu kolektivnoj moći mozga svih 7 milijardi ljudi koji će do tada nastanjivati ​​Zemlju.

A što 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 djeluje na analognoj osnovi, tako da usporedba s digitalnom metodom obrade podataka ne dolazi u obzir. To je glavna razlika između sinapsi i hiperveza: sinapse, reagirajući na svoje okruženje i dolazne informacije, vješto mijenjaju organizam koji nikada nema dva identična stanja. S druge strane, hiperveza je uvijek ista, inače počinju problemi.

Ipak, moramo priznati da je naš mozak značajno superiorniji u učinkovitosti u odnosu na bilo koji umjetni sustav koji su stvorili ljudi. Na potpuno misteriozan način sva gigantska računalna snaga mozga stane u našu lobanju, teška je nešto više od kilograma, a pritom je za funkcioniranje potrebno samo 20 vata energije. Usporedite ove brojke s onih 377 milijardi wata, koje, prema približnim izračunima, troši jedno računalo. To je, inače, čak 5% ukupne svjetske proizvodnje električne energije.

Sama činjenica takve monstruozne potrošnje energije nikada neće dopustiti Unificiranom računalu da se ni blizu usporedi s ljudskim mozgom u smislu učinkovitosti. Čak i 2040. godine, kada računalna snaga računala postane nevjerojatna, njihova potrošnja energije nastavit će rasti.

Unatoč 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 posve 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 povijesti, no izum računala 1940-ih posebno nas je zbunio. Već pola stoljeća psiholozi, lingvisti, neurofiziolozi i drugi stručnjaci za ljudsko ponašanje tvrde da ljudski mozak radi kao računalo.

Da biste dobili osjećaj koliko je ova ideja neozbiljna, razmislite o mozgu beba. Zdravo novorođenče ima više od deset refleksa. Okreće glavu u smjeru gdje mu je obraz izgreban i usisava sve što mu uđe u usta. Zadržava dah kada je uronjen u vodu. Toliko čvrsto hvata stvari da gotovo može izdržati vlastitu težinu. No, što je možda najvažnije, novorođenčad ima moćne mehanizme učenja koji im omogućuju brzu promjenu kako bi mogli učinkovitije komunicirati sa svijetom oko sebe.

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

Ali to je ono u čemu nismo od rođenja: informacije, podaci, pravila, znanje, vokabular, reprezentacije, algoritmi, programi, modeli, sjećanja, slike, procesori, potprogrami, koderi, dekoderi, simboli i međuspremnici - elementi koji omogućuju digitalna računala ponašati se donekle inteligentno. Ne samo da te stvari nisu u nama od rođenja, one se u nama ne razvijaju tijekom našeg života.

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

Računala doslovno obrađuju informacije – brojeve, riječi, formule, slike. Prvo, informacije se moraju prevesti u format koji računalo može prepoznati, odnosno u skupove jedinica i nula ("bitova"), sastavljenih u male blokove ("bajtove").

Računala premještaju ove skupove s mjesta na mjesto u različitim područjima fizičke memorije, implementirane kao elektroničke komponente. Ponekad kopiraju komplete, a ponekad ih transformiraju na razne načine - recimo kada ispravite greške u rukopisu ili retuširate fotografiju. Pravila kojih se računalo pridržava prilikom premještanja, kopiranja ili rada s nizom informacija također su pohranjena unutar računala. Skup pravila naziva se "program" ili "algoritam". Zbirka algoritama koji rade zajedno i koje koristimo u različite svrhe (na primjer, za kupnju dionica ili online upoznavanje) naziva se "aplikacija".

To su poznate činjenice, ali ih treba izreći kako bi bilo jasno: računala rade na simboličkom prikazu svijeta. Oni stvarno spremaju i preuzimaju. Stvarno se obrađuju. Imaju fizičku memoriju. Njima doista upravljaju algoritmi u svemu bez iznimke.

U isto vrijeme, ljudi ne rade ništa slično. Pa zašto toliko znanstvenika govori o našim mentalnim performansama kao da smo računala?

Stručnjak za umjetnu inteligenciju George Zarkadakis objavio je 2015. godine In Our Image, u kojem opisuje šest različitih koncepata koje su ljudi koristili tijekom protekle dvije tisuće godina kako bi opisali kako ljudska inteligencija funkcionira.

U najranijoj verziji Biblije, ljudi su stvoreni od gline ili blata, koje je inteligentni Bog potom oplodio svojim duhom. Taj duh također “opisuje” naš um – barem s gramatičke točke gledišta.

Izum hidraulike u 3. stoljeću prije Krista donio je popularnost hidrauličkog koncepta ljudske svijesti. 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. stoljeća pojavljuju se uređaji pokretani oprugama i zupčanicima, što je Renea Descartesa nadahnulo na razmišljanje da je čovjek složen mehanizam. U 17. stoljeću britanski filozof Thomas Hobbes sugerirao je da se razmišljanje događa malim mehaničkim pokretima u mozgu. Početkom 18. stoljeća, otkrića u području elektriciteta i kemije dovela su do pojave nove teorije ljudskog mišljenja, opet metaforičnijeg karaktera. Sredinom 19. stoljeća njemački fizičar Hermann von Helmholtz, inspiriran najnovijim dostignućima u komunikaciji, usporedio je mozak s telegrafom.

Albrecht von Haller. Icones anatomicae

Matematičar John von Neumann izjavio je da je funkcija ljudskog živčanog sustava "digitalna u nedostatku dokaza o suprotnom", povlačeći paralele između komponenti kompjuterskih strojeva tog vremena i dijelova ljudskog mozga.

Svaki koncept odražava najnaprednije ideje doba koje ga je rodilo. Kao što možete očekivati, samo nekoliko godina nakon rođenja računalne tehnologije 1940-ih, tvrdilo se da mozak radi poput računala: sam mozak je igrao ulogu fizičkog medija, a naše misli su djelovale kao softver.

Ovaj stav je kultiviran u knjizi Computer and the Brain iz 1958. godine, u kojoj je matematičar John von Neumann izričito izjavio da je funkcija ljudskog živčanog sustava "digitalna u nedostatku dokaza o suprotnom". Iako je priznao da se vrlo malo zna o ulozi mozga u radu inteligencije i pamćenja, znanstvenik je povukao paralele između komponenti kompjuterskih strojeva tog vremena i dijelova ljudskog mozga.

Slika: Shutterstock

S naknadnim napretkom računalne tehnologije i istraživanja mozga, postupno se razvila ambiciozna interdisciplinarna studija ljudske svijesti, temeljena na ideji da su ljudi, poput računala, procesori informacija. Ovaj rad trenutno uključuje tisuće studija, prima milijarde dolara financiranja i predmet je mnogih radova. Knjiga Raya Kurzweila Kako stvoriti um: otkrivanje misterije ljudskog razmišljanja, objavljena 2013., ilustrira ovu točku, opisujući moždane "algoritme", metode za "obradu informacija", pa čak i kako izgleda kao integrirani krug u svojoj strukturi. .

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

Nesavršenu logiku OI koncepta prilično je lako artikulirati. Temelji se na pogrešnom silogizmu s dvije razumne pretpostavke i pogrešnim zaključkom. Razumna pretpostavka br. 1: Sva računala su sposobna za inteligentno ponašanje. Zdrava pretpostavka 2: Sva računala su procesori informacija. Netočan zaključak: svi objekti koji se mogu inteligentno ponašati su procesori informacija.

Ako zaboravimo na formalnosti, onda je ideja da ljudi trebaju biti procesori informacija samo zato što su računala procesori informacija potpuna besmislica, a kada se konačno odustane od koncepta OI, povjesničari će se zasigurno razmatrati s istog stajališta 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 zasigurno će biti strašan u usporedbi s crtežom napravljenim iz života. Iako ste, zapravo, ovaj račun vidjeli više od tisuću puta.

U čemu je problem? Ne bi li “slika” novčanice trebala biti “pohranjena” u “registar memorije” našeg mozga? Zašto se jednostavno ne možemo “okrenuti” ovoj “slici” i prikazati je na papiru?

Očito nije, a tisuće godina istraživanja neće dopustiti određivanje lokacije slike ove novčanice u ljudskom mozgu jednostavno zato što je nema.

Ideja, koju promoviraju neki znanstvenici, da su pojedinačna sjećanja na neki način pohranjena u posebnim neuronima, apsurdna je. Između ostalog, ova teorija dovodi pitanje strukture pamćenja na još nerješiviju razinu: kako i gdje se onda memorija pohranjuje u stanicama?

Sama ideja da su sjećanja pohranjena u odvojenim neuronima je apsurdna: kako i gdje se informacije mogu pohraniti u stanici? Nikada se nećemo morati brinuti da će se ljudski um izmaknuti kontroli u kibernetičkom prostoru i nikada nećemo moći postići 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 jest da ako je svijest osobe poput programa, tada bi se uskoro trebale pojaviti tehnologije koje će omogućiti preuzimanje na računalo, čime se umnožavaju intelektualne sposobnosti i omogućavaju besmrtnost. Ova ideja bila je temelj zapleta distopijskog filma "Supremacy" (2014.), u kojem je Johnny Depp glumio znanstvenika poput Kurzweila. Svoj je um prenio na internet, što je izazvalo razorne posljedice po čovječanstvo.

Snimak iz filma "Superiornost"

Srećom, koncept OI nema nikakve veze sa stvarnošću, tako da ne moramo brinuti o tome da će se ljudski um izmaknuti kontroli u cyber prostoru i, nažalost, nikada nećemo moći postići besmrtnost preuzimanjem duše. drugi medij. Nije u pitanju samo odsutnost nekog softvera u mozgu, problem je tu još dublji – nazovimo to problem jedinstvenosti, a oduševljava i deprimira u isto vrijeme.

Budući da naš mozak nema ni "memorije" ni "slike" vanjskih podražaja, a tijekom života mozak se mijenja pod utjecajem vanjskih uvjeta, nema razloga vjerovati da bilo koja dva čovjeka na svijetu reagiraju na isto utjecati 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 događaju u mom mozgu. Te promjene ovise o jedinstvenoj strukturi živčanih stanica, koja je nastala tijekom cijelog prethodnog života.

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

"Superiornost"

Po mom mišljenju, ovo je vrlo inspirativno, jer znači da je svatko od nas uistinu jedinstven, ne samo u smislu skupa gena, već i po tome kako se naš mozak mijenja tijekom vremena. Međutim, to je i depresivno, jer ionako težak posao neuroznanstvenika čini praktički nerješivim. Svaka promjena može utjecati na tisuće, milijune neurona ili cijeli mozak, a priroda tih promjena u svakom je slučaju također jedinstvena.

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

Računala pohranjuju točne 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. Štoviše, kao što je neuroznanstvenik Stephen Rose istaknuo u Budućnosti mozga 2005., kopija trenutnog stanja mozga može biti beskorisna bez poznavanja kompletne biografije njezina vlasnika, čak uključujući društveni kontekst u kojem je osoba odrasla.

U međuvremenu se ogromne količine novca troše na istraživanja mozga temeljena na lažnim idejama i obećanjima koja se neće ispuniti. Stoga je Europska unija pokrenula projekt istraživanja ljudskog mozga vrijedan 1,3 milijarde dolara. Europske vlasti su vjerovale primamljivim obećanjima Henryja Markrama da će do 2023. stvoriti funkcionalni simulator mozga baziran na superračunalu, koji bi radikalno promijenio pristup liječenju Alzheimerove bolesti i drugih bolesti, a projektu osigurala 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 računala. Prihvati ovo. Moramo nastaviti s teškim radom na razumijevanju sebe, ali ne gubiti vrijeme na nepotrebnu intelektualnu prtljagu. Za pola stoljeća postojanja koncept OI donio nam je tek nekoliko korisnih otkrića. Vrijeme je da kliknete na gumb Izbriši.

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

1. Mozak je analogni, a računala digitalna.

Neuroni su binarni, a ako dostignu željenu razinu, tada se pojavljuje akcijski potencijal. Ovaj jednostavan odnos s digitalnim sustavom "Jedan i nula" daje potpuno pogrešnu ideju o uistinu kontinuiranim nelinearnim procesima koji izravno utječu na rad neuronske mreže i njenih uređaja.

Recimo samo da je jedan od glavnih načina prijenosa podataka brzina kojom se neuroni počinju aktivirati. Tako se mreže neurona mogu aktivirati sinkronizirano ili u neredu (sve je relativno). Ova veza može utjecati na snagu signala koje prima tok neurona. I na samom kraju, unutar svakog od neurona, počinje cirkulacija kvaziintegratora koji se sastoje od ionskih lanaca, kojih ima poprilično, i redovito promjenjivih membranskih potencijala.

2. Asocijativna memorija – pamćenje mozga.

Zahtjev za informacijama u računalu 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. U konačnici, mozak ima svojevrsni "Googleov sustav" u kojem postoji samo nekoliko ključnih riječi za reproduciranje cijelog konteksta. Naravno, nešto slično može se reproducirati u računalima indeksiranjem svih informacija koje se pohranjuju i koje je potrebno pohraniti. Na taj način će se izvršiti pretraga relevantnih informacija.

3. Kratkoročna memorija i RAM nisu ista stvar.

Unatoč činjenici da su mnogi psiholozi identificirali stvarno očite 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 pamćenje u mozgu provode iste komponente.

Računalo je u stanju 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 transformiraju sinapse (točka kontakta između dva neurona), koji su glavna memorija. I kao posljedica toga, ponovno stvaranje 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 točan položaj predmeta.

Osim toga, mozak je mnogo veći od apsolutno bilo kojeg računala koje danas postoji.

Središnja 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 još jedno neočekivano otkriće u vezi s nerješivim problemima. Nerješivi problemi su oni koji su dobro opisani jednim rješenjem (za koje se može pokazati da postoje), ali (kao što se također može pokazati) ne mogu ih riješiti nijedan Turingov stroj (odnosno, niti jedan stroj). Ideja o postojanju takvih problema u osnovi je u suprotnosti s onom koja je nastala početkom 20. stoljeća. dogma da su svi problemi koji se mogu formulirati rješivi. Turing je pokazao da broj nerješivih problema nije manji od broja rješivih problema. Godine 1931. Kurt Gödel je došao do istog zaključka kada je formulirao "teorem o 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 računalni strojevi rade na vrlo jednostavnom mehanizmu. Budući da Turingov stroj (a time i svako računalo) može odrediti svoju daljnju funkciju na temelju svojih ranijih rezultata, sposoban je donositi odluke i stvarati hijerarhijske informacijske strukture bilo koje složenosti.

Godine 1939. Turing je konstruirao elektronički kalkulator Bombe, koji je pomogao dešifrirati poruke koje su Nijemci napisali na stroju za kodiranje Enigma. Do 1943. grupa inženjera, uz Turingovu pomoć, dovršila je Colossus, koji se ponekad naziva prvim računalom u povijesti. To je omogućilo saveznicima da dešifriraju poruke koje je generirala složenija verzija Enigme. Strojevi Bombe i Colossus dizajnirani su za jedan zadatak i nisu se mogli reprogramirati. Ali su svoju funkciju odradili sjajno. Vjeruje se da su dijelom zahvaljujući njima Saveznici mogli predvidjeti taktiku Nijemaca tijekom cijelog rata, a Kraljevsko ratno zrakoplovstvo Velike Britanije u bitci za Britaniju uspjelo je poraziti trostruko veći broj snaga Luftwaffea .

Na temelju toga je John von Neumann stvorio računalo moderne arhitekture, odražavajući treću od četiri najvažnije ideje teorije informacija. Gotovo sedamdeset godina od tada jezgra ovog stroja, nazvanog "von Neumannov stroj", ostala je uglavnom nepromijenjena - i u mikrokontroleru u vašoj perilici i u najvećem superračunalu. U članku objavljenom 30. lipnja 1945. pod naslovom "Prvi nacrt EDVAC izvješća", von Neumann je iznio glavne ideje koje su od tada vodile razvoj računalne znanosti. U von Neumannovom stroju postoji središnji 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 internoj uporabi u sklopu projekta, za tvorce računala postao je Biblija. Ovako ponekad rutinsko rutinsko izvješće može promijeniti svijet.

Turingov stroj nije dizajniran u praktične svrhe. Turingovi teoremi nisu imali nikakve veze s učinkovitošću rješavanja problema, već su opisivali raspon problema koji bi se teoretski mogli riješiti pomoću računala. Nasuprot tome, von Neumannov je cilj bio stvoriti koncept pravog računala. Njegov model zamijenio je jednobitni Turingov sustav s višebitnim (obično višestrukim od osam bitova) sustavom. Turingov stroj ima sekvencijalnu vrpcu memorije, tako da je programima potrebno jako puno vremena da pomaknu traku naprijed-nazad kako bi zapisali i dohvatili međurezultate. Nasuprot tome, u von Neumannovom sustavu memoriji se pristupa na proizvoljan način, što vam omogućuje da odmah dohvatite sve željene podatke.

Jedna od ključnih von Neumannovih ideja je koncept pohranjenog programa koji je razvio deset godina prije stvaranja računala. Bit koncepta je da je program pohranjen u istoj memorijskoj jedinici s slučajnim pristupom kao i podaci (a često čak i u istom bloku memorije). To vam omogućuje reprogramiranje računala za rješavanje različitih problema i stvaranje samo-modificirajućeg koda (u slučaju pogona za snimanje), što pruža mogućnost rekurzije. Do tada su gotovo sva računala, uključujući i Colossus, stvorena za određene zadatke. Koncept pohranjenog programa omogućio je računalu da postane uistinu svestran stroj, što odgovara Turingovom konceptu svestranosti strojnog računanja.

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

Von Neumannov koncept arhitekture računala odrazio se u projektu EDVAC, na kojem je surađivao s Presperom J. Eckertom i Johnom Mauchlyjem. Računalo EDVAC nije počelo funkcionirati sve do 1951., kada su već postojala druga pohranjena programska računala, kao što su Manchester Small Experimental Machine, ENIAC, EDSAC i BINAC, a svi su bili pod utjecajem von Neumannova članka i uz doprinose Eckerta i Mauchlyja. . Von Neumann je također bio uključen u neke od ovih strojeva, uključujući najnoviju verziju ENIAC-a, koja je koristila princip pohranjenog programa.

Računalo von Neumannove arhitekture imalo je nekoliko prethodnika, ali nijedan od njih - uz jednu neočekivanu iznimku - ne može se nazvati pravim von Neumannovim strojem. Godine 1944. Howard Aiken je izdao Mark I, koji se donekle mogao reprogramirati, ali nije koristio pohranjeni program. Stroj je pročitao upute s bušene kartice i odmah ih slijedio. Ni u autu nije bilo uvjetnih skokova.

Godine 1941. njemački znanstvenik Konrad Zuse (1910.–1995.) stvorio je računalo Z-3. Također je pročitao program s vrpce (u ovom slučaju kodiran na vrpci) i također nije izvršio uvjetne skokove. Zanimljivo je da je Zuse dobio financijsku potporu od njemačkog instituta za zrakoplove, koji je ovim računalom proučavao lepršanje krila zrakoplova. Međutim, Zuseov prijedlog da financira zamjenu releja radio cijevima nije podržala nacistička vlada, koja je smatrala da razvoj računalne tehnologije "nema vojne važnosti". Čini mi se da je to u određenoj mjeri utjecalo na ishod rata.

Zapravo, von Neumann je imao jednog briljantnog prethodnika, a živio je stotinu godina ranije! Engleski matematičar i izumitelj Charles Babbage (1791.–1871.) opisao je 1837. svoju analitičku mašinu, temeljenu na istim principima kao i von Neumannovo računalo, koristeći pohranjeni program ispisan na bušenim karticama jacquard tkalačkih strojeva. Stroj za slučajni pristup imao je 1000 riječi od 50 decimalnih mjesta svaka (što odgovara otprilike 21 kilobajtu). Svaka instrukcija sadržavala je operacijski kod i broj operanda, baš kao u modernim računalnim jezicima. Sustav nije koristio uvjetne skokove i petlje, pa je to bio pravi von Neumannov stroj. Potpuno mehanički, čini se da je nadmašio i dizajn i organizacijske sposobnosti samog Babbagea. Stvorio je dijelove automobila, ali ga nikad nije pokrenuo.

Ne zna se pouzdano jesu li pioniri računala 20. stoljeća, uključujući von Neumanna, znali za Babbageov rad.

Međutim, stvaranje Babbageovog stroja označilo je početak razvoja programiranja. Engleska spisateljica Ada Byron (1815-1852), grofica Lovelace, jedino zakonito dijete pjesnika Lorda Byrona, postala je prva programerka na svijetu. Napisala je programe za Babbageov analitički stroj i ispravila ih u svojoj glavi (budući da računalo nikad nije radilo). Sada programeri ovu praksu nazivaju provjerom tablice. Prevela je članak talijanskog matematičara Luigija Menabree o analitičkom stroju, dodajući svoje suštinske primjedbe i napomenuvši da "analitički stroj plete algebarske uzorke kao što žakardski tkalački stan plete cvijeće i lišće." Možda je ona prva spomenula mogućnost stvaranja umjetne inteligencije, ali je zaključila da analitički motor "sama nije u stanju nešto smisliti".

Babbageove ideje djeluju zapanjujuće s obzirom na doba u kojem je živio i radio. Međutim, sredinom XX.st. te su ideje praktički zaboravljene (i ponovno otkrivene tek kasnije). Von Neumann je bio taj koji je izumio i formulirao ključne principe računala u njegovom modernom obliku, a nije uzalud da se von Neumannov stroj i dalje smatra osnovnim modelom računalnog stroja. No, ne zaboravimo da von Neumannov stroj neprestano izmjenjuje podatke između pojedinih modula i unutar tih modula, pa ne bi mogao nastati bez Shannonovih teorema i metoda koje je on predložio za pouzdan prijenos i pohranu digitalnih informacija.

Sve nas to dovodi do četvrte važne ideje, koja nadilazi otkrića Ade Byron o nesposobnosti računala da kreativno razmišlja i omogućuje nam da pronađemo ključne algoritme koje koristi mozak, a koji se potom mogu primijeniti kako bi se računalo pretvorilo u mozak. Alan Turing formulirao je ovaj problem u svom članku iz 1950. Računalni strojevi i um, koji opisuje danas nadaleko poznati Turingov test za određivanje bliskosti AI s ljudskom inteligencijom.

Godine 1956. von Neumann je počeo pripremati niz predavanja za prestižna Silliman Readings na Sveučilištu Yale. Znanstvenik je već bio bolestan od raka i nije mogao niti čitati svoja predavanja, niti dovršiti rukopis na temelju kojeg su predavanja nastala. Ipak, ovo nedovršeno djelo je briljantno predviđanje onoga što ja osobno doživljavam kao najteži i najvažniji projekt u povijesti čovječanstva. Nakon smrti znanstvenika, 1958. godine, rukopis je objavljen pod naslovom "Računalo i mozak". Dogodilo se da je posljednji rad jednog od najbriljantnijih matematičara prošlog stoljeća i jednog od utemeljitelja računalne tehnologije bio posvećen analizi mišljenja. Ovo je bilo prvo ozbiljno istraživanje ljudskog mozga iz perspektive matematičara i informatičara. Prije von Neumanna, računalna tehnologija i neuroznanost bile su dva odvojena otoka bez mosta između njih.

Von Neumann započinje priču opisujući sličnosti i razlike između računala i ljudskog mozga. S obzirom na doba u kojem je ovo djelo nastalo, čini se iznenađujuće točnim. Znanstvenik napominje da je izlazni signal neurona digitalan - akson je ili uzbuđen ili ostaje u mirovanju. U to vrijeme bilo je daleko od očitog 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 ovu situaciju opisao koristeći ponderirani zbroj ulaznih signala s vrijednošću praga.

Ovaj model funkcioniranja neurona doveo je do razvoja konekcionizma i korištenja ovog principa za stvaranje hardvera i računalnih programa. (Kao što sam opisao u prethodnom poglavlju, prvi takav sustav, program za IBM 704, stvorio je Frank Rosenblatt sa Sveučilišta 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 točna.

Na temelju koncepta univerzalnosti računalnog računalstva, von Neumann je došao do zaključka da čak i uz očitu radikalnu razliku u arhitekturi i strukturnim jedinicama mozga i računala, pomoću von Neumannova stroja, možemo simulirati procese koji se događaju u mozak. Obrnuti postulat, međutim, nije točan, budući da mozak nije von Neumannov stroj i nema pohranjeni program (iako u svojoj glavi možemo simulirati vrlo jednostavan Turingov stroj). Algoritmi ili metode za funkcioniranje mozga određeni su njegovom strukturom. Von Neumann je ispravno zaključio da neuroni mogu naučiti odgovarajuće obrasce na temelju ulaznih signala. Međutim, u vrijeme von Neumanna nije bilo poznato da se učenje također događa stvaranjem i prekidom kontakata između neurona.

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

S obzirom na primitivnu razinu neuroznanosti u to vrijeme, von Neumannove procjene i opisi neuronske funkcije su iznenađujuće točni. Međutim, ne mogu se složiti s jednim aspektom njegovog rada, naime s idejom o količini memorije u mozgu. Vjerovao je da mozak pamti svaki signal za cijeli život. Von Neumann je procijenio prosječni 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 kapacitet memorije mozga oko 10 20 bita. Kao što sam gore napisao, pamtimo samo mali dio naših misli i iskustava, ali čak ni ta sjećanja nisu pohranjena kao bitne informacije niske razine složenosti (kao u videu), već kao slijed slika višeg nivoa. narudžba.

Dok von Neumann opisuje svaki mehanizam u funkciji mozga, on istovremeno pokazuje kako bi moderno računalo moglo obavljati istu funkciju, unatoč očitoj razlici između mozga i računala. Analogni mehanizmi djelovanja mozga mogu se simulirati pomoću digitalnih mehanizama, budući da su digitalna izračunavanja sposobna simulirati analogne vrijednosti s bilo kojim stupnjem točnosti (a točnost prijenosa analognih informacija u mozgu je prilično niska). Također je moguće simulirati masivni paralelizam u funkciji mozga, s obzirom na ogromnu superiornost računala u brzini serijskog računanja (ova superiornost se pojačala od dana von Neumanna). Osim toga, možemo izvoditi paralelnu obradu signala u računalima koristeći von Neumannove strojeve koji rade paralelno – tako rade moderna superračunala.

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

Velika je plastičnost mozga ta koja nam omogućuje da učimo. Međutim, računalo je puno fleksibilnije – njegove se metode mogu potpuno promijeniti promjenom softvera. Dakle, računalo može simulirati mozak, ali suprotno nije istina.

Kada je von Neumann usporedio mogućnosti masovne paralelne moždane aktivnosti s nekoliko tadašnjih računala, činilo se jasnim da mozak ima mnogo veću memoriju i brzinu. Danas je već konstruirano prvo superračunalo, prema najkonzervativnijim procjenama, koje zadovoljava funkcionalne zahtjeve koji su potrebni za simulaciju funkcija ljudskog mozga (oko 10 16 operacija u sekundi). (Po mom mišljenju, računala ovog kapaciteta početkom 2020-ih koštat će oko 1000 dolara.) Što se tiče memorije, otišli smo još dalje. Von Neumannov rad pojavio se na samom početku računalne ere, ali znanstvenik je bio uvjeren da ćemo u nekom trenutku moći stvoriti računala i računalne programe koji bi mogli oponašati 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., 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 dojam da se približava neka velika singularnost u povijesti. 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 računala i mozga. Imajte na umu da je dio ljudske inteligencije emocionalna inteligencija. Ako je von Neumannova nagađanje točna i ako se slažete s mojom tvrdnjom da nebiološki sustav koji na zadovoljavajući način reproducira inteligenciju (emocionalnu i drugu) žive osobe ima svijest (vidi sljedeće poglavlje), morat ćemo zaključiti da između računala ( s ispravan softver) i svjesni postoji jasna sličnost u razmišljanju. Dakle, je li von Neumann bio u pravu?

Većina modernih računala su potpuno digitalni strojevi, dok ljudski mozak koristi i digitalne i analogne tehnike. Međutim, analogne tehnike lako se digitalno reproduciraju s bilo kojim stupnjem točnosti. Američki informatičar Carver Mead (rođen 1934.) pokazao je da se analogne metode mozga mogu izravno reproducirati u siliciju, te je to implementirao u obliku takozvanih neuromorfnih čipova. Mead je pokazao da ovaj pristup može biti tisuće puta učinkovitiji od digitalne simulacije analognih tehnika. Kad je riječ o kodiranju suvišnih algoritama neokorteksa, moglo bi imati smisla iskoristiti Meadovu ideju. IBM-ov istraživački tim predvođen Dharmendrom Modhijem koristi čipove koji oponašaju neurone i njihove kontakte, uključujući njihovu sposobnost stvaranja novih kontakata. Jedan od čipova, nazvan SyNAPSE, izravno modulira 256 neurona i oko četvrt milijuna sinaptičkih veza. Cilj projekta je simulirati neokorteks, koji se sastoji od 10 milijardi neurona i 100 trilijuna kontakata (ekvivalentnih ljudskom mozgu), koristeći samo jedan kilovat energije.

Prije više od pedeset godina, von Neumann je primijetio da su procesi u mozgu iznimno spori, ali se razlikuju po masivnom paralelizmu. Moderni digitalni sklopovi rade najmanje 10 milijuna puta brže od elektrokemijskih prekidača u mozgu. Naprotiv, svih 300 milijuna prepoznavajućih modula moždane kore djeluje istovremeno, a istovremeno se može aktivirati kvadrilijun kontakata između neurona. Posljedično, za stvaranje računala koja mogu na odgovarajući način oponašati ljudski mozak, potrebna je odgovarajuća količina memorije i računalne performanse. Nema potrebe izravno kopirati arhitekturu mozga - ovo je vrlo neučinkovita i nefleksibilna metoda.

Koja bi trebala biti odgovarajuća računala? Mnogi istraživački projekti usredotočeni su na modeliranje hijerarhijskog učenja i prepoznavanja uzoraka koje se događa u neokorteksu. I sam se bavim sličnim studijama koristeći hijerarhijske skrivene Markovljeve modele. Prema mojim procjenama, potrebno je oko 3000 izračuna za simulaciju jednog ciklusa prepoznavanja u jednom modulu prepoznavanja biološkog neokorteksa. Većina simulacija temelji se na znatno manjem broju izračuna. Ako pretpostavimo da mozak obavlja oko 10 2 (100) ciklusa prepoznavanja u sekundi, dobivamo ukupan broj od 3 x 10 5 (300 tisuća) izračuna u sekundi za jedan modul prepoznavanja. Ako ovaj broj pomnožimo s ukupnim brojem modula za prepoznavanje (3 x 10 8 (300 milijuna, prema mojim procjenama)), dobivamo 10 14 (100 trilijuna) izračuna 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 izračuna u sekundi. Prema procjenama Hansa Moraveka, na temelju ekstrapolacije podataka za početnu obradu vizualnih signala u cijelom mozgu, ta vrijednost iznosi 10 14 izračuna u sekundi, što se poklapa s mojim izračunima.

Standardni moderni strojevi mogu raditi brzinom do 10 10 kalkulacija u sekundi, ali uz pomoć resursa u oblaku njihova se izvedba može značajno povećati. Najbrže superračunalo, japansko K računalo, već je doseglo brzinu od 10 16 izračuna u sekundi. S obzirom na veliku redundantnost algoritama neokorteksa, dobri rezultati se mogu postići korištenjem neuromorfnih čipova, kao u tehnologiji SvNAPSE.

Što se tiče memorijskih zahtjeva, potrebno nam je oko 30 bita (otprilike 4 bajta) za svaki pin s jednim od 300 milijuna modula za prepoznavanje. Ako je prosječno osam signala dostupno za svaki modul za prepoznavanje, dobivamo 32 bajta po modulu za prepoznavanje. S obzirom da je težina svakog ulaznog signala jedan bajt, dobivamo 40 bajtova. Dodajte 32 bajta za nizvodne pinove - i dobit ćemo 72 bajta. Imajte na umu da prisutnost uzvodnih i nizvodnih račva dovodi do činjenice da je broj signala puno veći od osam, čak i ako uzmemo u obzir da mnogi moduli za prepoznavanje koriste zajednički vrlo razgranati sustav veza. Na primjer, stotine modula za prepoznavanje mogu sudjelovati u prepoznavanju slova "p". To znači da su tisuće modula za prepoznavanje sljedeće razine uključene u prepoznavanje riječi i izraza koji sadrže slovo "p". Međutim, svaki modul odgovoran za prepoznavanje "p" ne ponavlja ovo stablo poveznica koje hrani sve razine prepoznavanja riječi i izraza s "p", svi ti moduli imaju zajedničko stablo poveznica.

Gore navedeno vrijedi i za nizvodne signale: modul odgovoran za prepoznavanje riječi jabuka obavijestit će svih tisuću 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 izraza koji želi obavijestiti module niže razine 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 puno promijeniti konačni rezultat.

Dakle, uzimajući u obzir 3 x 10 8 (300 milijuna) modula za prepoznavanje i 72 bajta memorije za svaki, dobivamo da bi ukupna količina memorije trebala biti oko 2 x 10 10 (20 milijardi) bajtova. A ovo je vrlo skromna vrijednost. Takvu memoriju posjeduju obična moderna računala.

Sve ove izračune izvršili smo za grubu procjenu parametara. Uzimajući u obzir da su digitalni sklopovi oko 10 milijuna puta brži od mreža neurona u biološkoj kori, ne trebamo reproducirati masivni paralelizam u ljudskom mozgu – bit će dovoljna vrlo umjerena paralelna obrada (u usporedbi s trilijuntim paralelizmom u mozgu). . Dakle, traženi računski parametri su prilično ostvarivi. Sposobnost neurona u mozgu da se ponovno povežu (sjetite se da dendriti neprestano stvaraju nove sinapse) također se može simulirati pomoću odgovarajućeg softvera, budući da su računalni programi mnogo plastičniji od bioloških sustava, koji su, kao što smo vidjeli, impresivni, ali imaju granice.

Zalihost mozga, nužna za dobivanje invarijantnih rezultata, zasigurno se može reproducirati u računalnoj verziji. Matematički principi optimizacije takvih samoorganizirajućih hijerarhijskih sustava učenja prilično su jasni. Organizacija mozga je daleko od optimalne. Ali ne mora biti optimalan — mora biti dovoljno dobar da omogući stvaranje alata koji će kompenzirati vlastita ograničenja.

Drugo ograničenje neokorteksa je to što u njemu ne postoji mehanizam koji eliminira ili barem procjenjuje proturječne podatke; To dijelom objašnjava vrlo uobičajenu nelogičnost ljudskog razmišljanja. Da bismo riješili ovaj problem, imamo vrlo slabu sposobnost tzv kritičko razmišljanje ali ljudi ga koriste mnogo rjeđe nego što bi trebali. U računalnoj novoj može se predvidjeti proces koji identificira konfliktne podatke za kasniju reviziju.

Važno je napomenuti da je konstruiranje cijelog dijela mozga lakše postići nego konstruiranje jednog neurona. Kao što je već spomenuto, na višoj razini hijerarhije modeli su često pojednostavljeni (ovdje možete vidjeti analogiju s računalom). Da biste razumjeli kako tranzistor radi, morate detaljno razumjeti fiziku poluvodičkih materijala, a funkcije jednog pravog tranzistora opisane su složenim jednadžbama. Digitalni sklop koji množi dva broja sadrži stotine tranzistora, ali jedna ili dvije formule dovoljne su za stvaranje modela takvog sklopa. Cijelo računalo od milijardi tranzistora može se modelirati korištenjem skupa uputa i opisa registra na nekoliko stranica teksta pomoću nekoliko formula. Programi za operacijske sustave, prevodioce jezika ili asemblere prilično su složeni, ali modeliranje privatnog programa (na primjer, programa za prepoznavanje jezika koji se temelji na skrivenim hijerarhijskim Markovljevim modelima) također se svodi na nekoliko stranica formula. I nigdje u takvim programima nećete pronaći detaljan opis fizikalnih svojstava poluvodiča, pa čak ni arhitekture računala.

Sličan princip vrijedi i za modeliranje mozga. Jedan određeni modul neokortikalnog prepoznavanja koji detektira određene nepromjenjive vizualne slike (na primjer, lica), filtrira audio frekvencije (ograničavajući ulazni signal na određeni frekvencijski raspon) ili procjenjuje vremensku blizinu dvaju događaja, može se opisati korištenjem mnogo manje specifičnih detalja nego stvarne.fizičke i kemijske interakcije koje kontroliraju funkcije neurotransmitera, ionskih kanala i drugih elemenata neurona uključenih u prijenos živčanih impulsa. Iako je sve ove pojedinosti potrebno pažljivo razmotriti prije prelaska na sljedeću razinu složenosti, mnogo se može pojednostaviti kada se modeliraju principi rada mozga.

Proteze koje se kontroliraju snagom misli, izravna komunikacija s računalima bez pomoći mišića, a dugoročno - umjetno tijelo za paraliziranu osobu i trening kognitivnih funkcija - razmišljanja, pamćenja i pažnje. Sve je to već izvan područja znanstvene fantastike. Vrijeme za neuroznanost je već došlo, kaže Sergej Šiškin, kandidat bioloških znanosti, voditelj odjela za neurokognitivne tehnologije na Institutu Kurchatov. Govorio je o najnovijim rezultatima istraživanja mozga u obrazovnom centru Sirius. "Lenta.ru" donosi glavne teze njegovog govora.

Prvi koraci u terra incognita

Rezultati fizikalnih istraživanja su temelj svega što nas okružuje. Što god da pogledamo – zgrade, odjeću, računala, pametne telefone – sve je to nekako povezano s tehnologijama temeljenim na zakonima fizike. Ali doprinos znanosti o mozgu našim životima je neusporedivo manji.

Zašto? Donedavno se neuroznanost razvijala vrlo sporo. Sredinom 19. stoljeća tek su počeli shvaćati da se mozak sastoji od živčanih stanica – neurona, no tada ih je bilo iznimno teško vidjeti i izolirati. Suvremeni istraživači pronašli su načine da dublje proučavaju neurone i promatraju njihov rad – na primjer, ubrizgavaju fluorescentne boje koje svijetle kada se stanica aktivira.

Nove metode omogućuju promatranje funkcioniranja ljudskog mozga bez operacije pomoću tehnologije nuklearne magnetske rezonancije. Počinjemo bolje razumijevati strukturu mozga i na temelju tog znanja stvarati nove tehnologije. Jedno od najimpresivnijih je sučelje mozak-računalo.

Sučelje mozak-računalo

Ova tehnologija omogućuje upravljanje računalom snagom misli, točnije, zove se "tehnologija za prijenos naredbi od mozga do računala bez pomoći mišića i perifernih živaca" (to je definicija usvojena u znanstvenoj literaturi ). Glavna svrha sučelja mozak-računalo je pomoći osobama s invaliditetom, posebno onim osobama koje nemaju mišiće ili svoj kontrolni sustav. To može biti zbog raznih razloga – na primjer, prometne nesreće kada je nekome prekinuta leđna moždina.

Treba li zdravoj osobi dodatni komunikacijski kanal s računalom? Neki znanstvenici smatraju da takvo sučelje može uvelike ubrzati rad s računskom opremom, jer čovjeka neće "usporiti" njegove ruke: on će izravno slati informacije na računalo. Postoji i realističnija pretpostavka: uz pomoć ovih sučelja možete trenirati kognitivne funkcije mozga - razmišljanje, pamćenje, pažnju... Kako se ne prisjetiti filma "Kosilica", gdje glavni lik koristi virtualni stvarnost mu je “pumpala” mozak tako da je zapravo postao nadčovjek.

U središtu tih želja je san o proširenju sposobnosti mozga. To je razumljivo: gotovo uvijek smo nezadovoljni prilikama koje imamo. San o proširenju mogućnosti mozga znanstvenicima govori naizgled fantastičan, ali sve stvarniji smjer rada: pokušati povezati mozak i računalo što je bliže moguće. Uostalom, računalni programi imaju veliki nedostatak - gotovo sve u njima izgrađeno je na strogim pravilima, a čovjekova intuicija radi, iako ne može izračunati opcije gotovo trenutno. Dakle, ova vrsta kombinacije snaga mozga i računala bila bi vrlo korisna.

Praktični zadaci

No prije svega, neuroznanosti su suočene s prilično praktičnim zadacima. Na primjer, pomozite ljudima s bolešću koja se zove amiotrofična lateralna skleroza. Malo je pacijenata s takvom dijagnozom, ali ovo je vrlo ozbiljna bolest. Pacijent može sasvim normalno razmišljati i percipirati informacije iz vanjskog svijeta, ali nije u stanju pomaknuti se, pa čak i nešto reći. Nažalost, sve dok ova bolest ostaje neizlječiva, a pacijenti do kraja života ne mogu komunicirati s drugima.

Prvi pokušaji stvaranja sučelja mozak-računalo učinjeni su još 1960-ih, ali ozbiljan interes za ovu tehnologiju pojavio se tek nakon što su njemački znanstvenik Niels Birbaumer i njegovi kolege krajem 1990-ih razvili takozvani "uređaj za prijenos misli" i počeli podučavati njegovu uporabu paralizirali su pacijente.

Neki pacijenti su zahvaljujući ovom uređaju mogli komunicirati s rodbinom i istraživačima. Jedan od njih je uz pomoć "uređaja za prijenos misli" napisao veliko slovo u kojem je opisao kako tipka slova. Ovaj tekst, koji je pacijent pisao šest mjeseci, objavljen je u jednom od znanstvenih časopisa.

Rad s Birbaumerovim sustavom 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. Dakle, on nekako mentalno kaže "da" ili "ne". Električni potencijal se registrira izravno na površini vlasišta, unosi se u računalo, a računalo određuje koju od polovica abecede treba odabrati. 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 izravno u mozak. Poticaj za razvoj ovog smjera dao je rat u Iraku. Mnogi vojni ljudi tada su postali invalidi, a američki znanstvenici pokušali su shvatiti kako, koristeći sučelje mozak-računalo, takvi ljudi mogu kontrolirati mehaničke proteze. Prvi pokusi provedeni su na majmunima, a potom su elektrode implantirane u paralizirane ljude. Kao rezultat toga, osoba je mogla aktivno sudjelovati u procesu svladavanja tehnike upravljanja protezom.

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

Kako vam je to uspjelo? Razvijen je pristup koji vam omogućuje određivanje željenog smjera kretanja u hodu pomoću signala kodiranih u neuronima. Da bi se to postiglo, male elektrode moraju biti implantirane u motorni korteks mozga – uklanjaju signale iz neurona koji se prenose na računalo.

Odmah se postavlja pitanje: ako osoba pomiče mehaničku ruku, je li moguće napraviti mehaničkog dvojnika - avatara koji će reproducirati sve pokrete osobe? Takvim mehaničkim tijelom upravljat će se preko sučelja mozak-računalo. O tome ima puno maštarija, ponekad znanstvenici čak daju neke stvarne planove. Ozbiljni stručnjaci to do sada smatraju fikcijom, ali u dalekoj budućnosti to je moguće.

Kontrola pogleda

U laboratoriju kognitivnih tehnologija "Kurčatov institut" sada ne rade samo na sučeljima "mozak - računalo", već i "oko - mozak - računalo". Strogo govoreći, ovo zapravo nije sučelje između mozga i računala, jer koristi očne mišiće. Vrlo je važna i kontrola registriranjem smjera pogleda, jer postoje osobe s invaliditetom s motoričkim oštećenjima čiji očni mišići i dalje rade. Postoje gotovi sustavi s kojima osoba može tipkati tekst jednim pogledom.

Međutim, problemi nastaju izvan zadatka tipkanja. Na primjer, teško je naučiti sučelje da ne izdaje naredbe kada osoba pogleda kontrolnu tipku samo zato što razmišlja i zaustavila je pogled.

Kako bi riješio ovaj problem, Institut Kurchatov odlučio je stvoriti kombiniranu tehnologiju. Sudionici pokusa igraju računalnu igru, povlačeći se samo uz pomoć kratkih odgoda pogleda. Tijekom tog vremena, istraživači bilježe električne signale iz svog mozga na površini vlasišta.

Pokazalo se da kada sudionik eksperimenta drži pogled kako bi napravio pokret, u signalima njegovog mozga pojavljuju se posebni markeri, koji ne postoje kada se pogled drži tek tako. Na temelju tih zapažanja kreira se sučelje "oko - mozak - računalo". Njegov korisnik će samo trebati pogledati gumb ili poveznicu na ekranu računala, htjeti kliknuti na njega, - sustav će prepoznati tu želju, a klik će se dogoditi sam.

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