Mysterierna kring den mänskliga hjärnans funktion har alltid bekymrat forskare. Det har alltid funnits försök att imitera den mänskliga hjärnan. Human Brain Project är ett sådant försök. I vilket skede befinner sig forskare? Finns det framgångar?
Den mänskliga hjärnan är den mest mystiska biologiska datorn vi känner till. I själva verket vet vi inte tillräckligt om det, trots ansträngningar från forskare att lära sig om det på allt mer sofistikerade sätt under århundradena. Endast den senaste tekniken kan ge oss verklig kunskap som vi bara kunde gissa tidigare. Detta ändrar inte det faktum att vi fortfarande är långt ifrån full medvetenhet. I vilket skede befinner sig moderna vetenskapsmän?
Också intressant: Vad är neurala nätverk och hur fungerar de?
På 1950-talet, när termen "artificiell intelligens" först dök upp i vetenskapen och AI-forskare framgångsrikt bevisade att du kunde lära en maskin att göra saker du inte kunde göra själv, var de entusiastiska över det. Den enkla möjligheten att en maskin kan lära sig, bevisa matematiska satser på egen hand (detta gjordes till exempel med programmet Logic Theorist utvecklat 1955 av Allen Newell och Herbert Simon), eller spela pjäs och slå en människa (program av Arthur Samuel, en IBM-ingenjör, senare professor vid Stanford University), fick den vetenskapliga världen att tro att en fullständig simulering av den mänskliga hjärnan bara var några år bort.
Decennier har gått, och trots en enorm tillväxt i datorkraft, utvecklingen av artificiella neurala nätverk och AI-algoritmer med djup maskininlärning är vi fortfarande långt ifrån att simulera ens fragment av hjärnan. Enkelt uttryckt underskattade AI-pionjärerna under andra hälften av 20-talet kraftigt förmågan hos denna "geléliknande massa" i våra sköldpaddor, som är 90 % vatten.
Också intressant: ChatGPT: Enkla instruktioner för användning
Vid födseln väger den mänskliga hjärnan cirka 300 g. En fullt utvecklad vuxen hjärna väger cirka 1,5 kg. Denna 1,5 kg innehåller hela vårt universum och alla mentala förmågor vi har. Inte bara medvetna, som abstrakt tänkande, kreativitet, utan också sådana som vi inte är medvetna om: rörlighet i rörelser, kontroll av cirkulationssystemet, andning och mycket, mycket mer.
Det är ett populärt uttalande bland forskare att den mänskliga hjärnan består av cirka 100 miljarder neuroner. Vi vet inte deras exakta antal, och det kan skilja sig åt för varje individ av den mänskliga arten. Men låt oss anta att detta är sant, och att det här antalet inte är så litet. 100 miljarder är mycket, men moderna superdatorer kan simulera ännu större objekt. Problemet är dock att en neuron är något mycket mer komplext än till exempel en texel i 3D-grafik, en pixel i en bild eller något annat objekt som kan beskrivas med bara en liten bit kod.
Neuroner i vår hjärna är kopplade till varandra. Dessa är inte fysiska kopplingar, för då skulle de elektriska impulser som genereras i enskilda neuroner snabbt spridas över hela kroppen, vilket praktiskt taget skulle göra det omöjligt att fungera. Överföringen av information i vår hjärna är baserad på både elektricitet (impulser) och kemi (neurotransmittorer). Varje neuron (låt oss komma ihåg den nu populära bilden av en neuron som ett "träd" med karakteristiska dendriter) kan kopplas till andra med hjälp av upp till tiotusen synaptiska anslutningar.
Håller med, 10000 XNUMX anslutningar från en nervcell är en mycket högre nivå av komplexitet än logiska grindar i transistorer. Om vi försöker räkna antalet av alla möjliga kopplingar mellan neuroner och tillstånden som de kan få vid varje givet ögonblick (bara en), kommer vi att få ett enormt antal som vida överstiger det uppskattade antalet atomer i hela det observerbara universum. Med detta tillvägagångssätt tror många forskare som är specialiserade på neurobiologi och även har en bakgrund inom datavetenskap att, även med den nuvarande kunskapsnivån och dess förväntade utveckling, är en fullständig simulering av ett så komplext organ en uppgift som kommer att överträffa våra möjligheter för en lång tid. Men detta betyder inte att forskare inte gör någonting och inte har uppnått någonting. Låt oss ta en titt på några projekt som syftar till att simulera, om inte hela det mänskliga sinnet, så åtminstone en del av det.
Läs också: 7 coolaste användningarna av ChatGPT
2013 gick japanska forskare från Okinawa Institute of Technology och tyska forskare från Forschungszentrum Jülich samman och använde en av de mest kraftfulla superdatorerna på vår planet vid den tiden (kallad K Computer, ledare för Top500-listan 2011) med datorkraft på 8,16 PFLOPS (eller 8,16 quadrillion flyttalsoperationer per sekund) för att försöka simulera bara en del av hjärnan. Generellt sett bestod simuleringen av att kartlägga arbetet hos 1,73 miljarder neuroner, vilket tillsammans skapade ett nätverk av 10,4 biljoner synaptiska förbindelser. Det är lite mer än 1 procent av potentialen för den biologiska "gelé" som fastnat i din skalle. Simuleringen använde full kraft från 82944 Sparc64 VIIIfx-processorer (ett system har en klockfrekvens på 2 GHz och 8 kärnor). Fungerade detta tillvägagångssätt?
Enligt forskare, ja, men å andra sidan... det beror på hur man ser på det. Cirka 40 minuters drift av denna superdator varade för en simulering av endast 1 sekunds drift av det nämnda fragmentet av hjärnans neurala nätverk. Därför, även om det faktum att simuleringen överhuvudtaget genomfördes kan kallas en framgång, eftersom effekterna, beräkningstiden och volymen av simuleringen visar vilket enormt problem vi står inför här. Och man bör komma ihåg att med en ökning av antalet neuroner ökar komplexiteten i det synaptiska nätverket inte linjärt utan exponentiellt! Om även den för närvarande snabbaste amerikanska superdatorn Frontier, som arbetar vid Oak Ridge National Laboratory och har en beräkningskraft på så mycket som 1102 PFLOPS, dvs. 135 gånger större än den nämnda japanska K Computer, skulle användas för samma uppgift, skulle det inte betyda att Frontier kunde simulera (med samma modellparametrar) ett neuralt nätverk 135 gånger större. Samma simulering av en riktig sekund av ett nätverk med 1,73 miljarder neuroner kommer att pågå på en amerikansk superdator inte 40 minuter, utan mindre än 18 sekunder. Men det här är fortfarande mycket mer än en realtidsnätverksimulering, och är bara en liten del av vad vi har i våra huvuden. Att simulera hur hela sinnet fungerar hör fortfarande hemma i science fiction-området. Men forskarna försöker fortfarande.
Läs också: Om kvantdatorer i enkla ord
Human Brain Project (HBP) när det gäller dess omfattning och de medel som tilldelats för detta vetenskapliga projekt kan jämföras med ett annat projekt relaterat till människan - det berömda projektet "Human Gene", som varade från 1990 till 2003. För att till fullo förstå det mänskliga genomet syftar Human Brain Project till att hjälpa forskare att bättre förstå våra hjärnor. Men Human Brain Project, som har pågått sedan 2013 och ursprungligen var tänkt att avslutas efter ett decennium av forskning (dvs. 2023), kommer inte ens i närheten av att simulera hela hjärnan. Så, vilka mål planerar forskare att uppnå med denna forskning?
Huvudmålet med HBP är inte att simulera hela hjärnan, eftersom jag hoppas att vi redan har visat att denna uppgift är bortom vår civilisations förmåga idag. Målet är att åtminstone delvis bemästra hjärnans komplexitet. Detta kommer att hjälpa till i utvecklingen av sådana vetenskaper som medicin, datavetenskap, neurologi, såväl som i utvecklingen av teknologier vars arbete är inspirerat av hur våra sinnen fungerar.
Ett av resultaten av HBP-projektet är skapandet av en digital plattform för hjärnforskning, EBRAINS. EBRAINS är en öppen källkodsplattform som gör det möjligt för forskare från hela världen att använda digitala verktyg som finns tillgängliga i en säker molnmiljö. Med andra ord ger EBRAINS forskare verktygen för att modellera och analysera funktionen hos enskilda delar av hjärnan.
Ett sådant verktyg är det virtuella hjärnsimuleringsprogrammet skapat av HBP och EBRAINS. Detta verktyg är helt oförmöget att simulera hela hjärnans arbete, men det tillåter till exempel forskare av nya läkemedel att simulera deras effekter på grupper av nervceller. Detta kommer i sin tur att göra det möjligt för forskare att utveckla nya behandlingar användbara för komplexa sjukdomar som Alzheimers sjukdom, depression, Parkinsons sjukdom och mer.
Också intressant:
Ett ännu större och nyare projekt initierat av amerikanska forskningsinstitutioner är US BRAIN Initiative. Detta är ytterligare ett flerårigt forskningsprojekt på flera miljarder dollar som syftar till att kartlägga den mänskliga kopplingen. Vad är en koppling? Detta är en uppsättning nervförbindelser för denna organism. Precis som genomet är en komplett karta över den genetiska kedjan, och proteomet är en komplett karta över en given organisms proteiner. Vi känner redan till det mänskliga genomet, dess upptäckt kostade miljarder dollar. Idag är genomtester allmänt tillgängligt och till exempel genetiska tester för förekomst av en defekt kostar flera hundra dollar. Ett komplett genom är något dyrare, men fortfarande storleksordningar mindre än kostnaden för den första mänskliga DNA-läsningen.
Låt oss gå tillbaka till Connectome och det amerikanska BRAIN-projektet. Vad är syftet med detta projekt? Josh Gordon, chef för US National Institute of Mental Health i Bethesda, Maryland, sa: "Att känna till alla typer av hjärnceller, hur de ansluter till varandra och hur de interagerar kommer att öppna upp en helt ny uppsättning terapier som vi idag kan inte ens föreställa mig." För närvarande skapas och utvecklas systematiskt världens största katalog av nervcellstyper. Den här katalogen, kallad BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN), beskriver hur många olika typer av celler som finns i hjärnan, i vilka proportioner de förekommer, hur de är spatialt fördelade och vilka interaktioner som sker mellan dem.
Var kommer detta synsätt ifrån? Från behovet att förstå hur hjärnan fungerar. Fördelarna med detta tillvägagångssätt förklaras i ett uttalande till Nature av neuroforskaren Christoph Koch, huvudforskare för MindScope-programmet, som implementeras av Allen Institute for Brain Science i Seattle: "Precis som ingenting i kemi är vettigt utan det periodiska systemet för element, kommer ingenting att vara vettigt i att förstå hjärnan utan att förstå existensen och funktionen hos enskilda typer av celler".
Om vi hypotetiskt uppnådde den tekniska potentialen att kunna skanna cell för cell och till exempel återskapa den mänskliga hjärnan, skulle ett sådant tillvägagångssätt innebära att även om vi lyckades (vilket inte är realistiskt idag) skulle vi fortfarande inte förstå varför hjärnan fungerar som den verkligen händer. Och det spelar ingen roll om vi pratar om hjärnan som ett levande biologiskt organ eller dess digitala, hypotetiskt klonade motsvarighet. HJÄRNA och katalog BICCN är utgångspunkter för att förstå strukturen och funktionen av varje neural krets, och därför för att förstå det komplexa beteende som styr alla arter med ett så komplext organ som hjärnan.
Forskningen fortsätter och forskare presenterar ständigt sina nya prestationer på en speciellt skapad webbplats. Därför är jag säker på att snart väntar ännu fler intressanta upptäckter på oss.
Också intressant:
Visa kommentarer
Snart går det att ta bort allas hjärnor som onödigt...