компьютерная модель мозга человека

Обзор современных проектов крупномасштабного моделирования мозговой активности

В последние годы область крупномасштабного моделирования мозговой активности стала активно развиваться и все большее количество математиков и нейробиологов вовлекается в нее. В данном обзоре я проведу краткий обзор наиболее известных и удачных проектов в этой области. Также в заключении опишу мои мысли по поводу перспективы и полезности дальнейшего развития проектов подобного рода.

Крупномасштабные модели мозговой активности

Один из первых проектов в данной области получивший широкую огласку и финансирование – это Blue Brain Project [1], начатый компанией IBM летом 2005 года совместно со Швейцарским федеральным технологическим институтом в Лозанне.

Целью Blue Brain Project является детальное моделирование отдельных нейронов и образуемых ими типовых колонок неокортекса мозга – неокортикальных колонок. В коре нейроны организованы в элементарные единицы – неокортикальные колонки, имеющие порядка 0.5 мм в диаметре и 2 мм высотой. Каждая такая колонка содержит около 10 тыс. нейронов со сложной, но упорядоченной структурой связи между собой и с внешними, по отношению к колонке, нейрогруппами. Фактологической базой для моделирования послужили данные о морфологии и динамике активности нейронов крысы и другие данные о физиологии нейрона, полученные за прошедшие десятилетия исследований нервных клеток.

В модели нейрона в рамках данного проекта учитываются различия между типами нейронов, пространственная геометрия нейронов, распределение ионных каналов по поверхности мембраны клетки и другие параметры нейронов-прототипов. Разработчкики модели отмечают, что разнобразие типов нейронов, объединенных в нейрогруппу, весьма важно для реализации когнитивных функций данной группы, причем каждый тип нейронов присутствует в определенных слоях колонки, а пространственное расположение, плотность и объем распределения нейронов различных типов служат основой упорядоченного распространения активности по сети в целом. В рамках модели также принимается во внимание, что точная форма и структура нейрона влияют на его электрические свойства и возможность соединения с другими нейронами, а электрические свойства нейрона определяются разнобразием ионных каналов.

Для трехмерного моделирования нейрогрупп в рамках проекта Blue Brain Project используется компьютер IBM Blue Gene/L (рис.1), который позволяет моделировать распространение электрической активности внутри неокортикалоной колонки в режиме реального времени.

Рис. 1. Схематическая архитектура суперкомпьютера Blue Gene/L

В конце 2006 года удалось смоделировать одну колонку неокортекса молодой крысы, состоящую из 10000 биологически правдоподобных моделей нейронов с приблизительно 3х107 синапсами между ними.

В конце 2007 года было объявлено о завершении «Фазы I» проекта Blue Brain. Результатами этой фазы являются:
• новая модель сеточной структуры, которая автоматически, по запросу, генерирует нейронную сеть по предоставленным биологическим данным;
• новый процесс симуляции и саморегуляции, который перед каждым релизом автоматически проводит систематическую проверку и калибровку модели, для более точного соответствия биологической природе;
• первая модель колонки неокортекса клеточного уровня, построенная исключительно по биологическим данным.

По мнению авторов проекта полученные клеточные модели нейронов и модель колонки в целом позволяют непосредственно соотносить моделируемые процессы распространения активности с аналогичными процессами в биологической колонке прототипе.

Продолжением проекта Blue Brain новый проект IBM «Cognitive Computing via Synaptronics and Supercomputing» (C2S2), о начале которого было объявлено 20 ноября 2008 года [2]. Компания заявила о начале реализации проекта разработки принципиально новой архитектуры вычислительной системы, воспроизводящей организацию межнейронных соединений (синапсов) и нейронных сетей мозга млекопитающих. В финансировании проекта принимает участие Агенство перспективных оборонных исследовательских программ США (DARPA) в рамках проекта «System of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics» (SyNAPSE). Именно это обстоятельство объясняет фактическое отсутствие подробностей о ходе данного проекта в периодических научных изданиях.

В центре всех исследований по проекту C2S2 находится синапс, обеспечивающий, благодаря своей пластичности, формирование индивидуального опыта. Планируется разработка моделей нейросетей с числом и плотностью распределения синапсов, сравнимым с соответствующими параметрами у живых организмов. Отмечается, что мозг, скорее, представляет собой не нейронную, а синаптическую сеть, а мышление явлется резутатом биохимической организции мозга.

В случае успеха проекта, по мнению его участников, родится принциально новый класс искусственных когнитивных систем, новая парадигма вычислительной архитектуры с многочисленными практическими приложения во всех областях человеческой деятельности.

Один из самых ярких проектов по крупномасшабному моделированию мозга проводился в The Neuroscience Institute Евгением Ижикевичем и Джеральдом Эдельманом.

В 2007 году они смоделировали таламокортикальную систему млекопитающих на основе данных о человеческом мозге [3]. Данная модель имитирует работу миллиона спайковых нейронов, которые откалиброваны так, чтобы повторять поведение известных типов нейронов наблюдаемых in-vitro в головном мозге крысы.

Рис. 2. Упрощенная диаграмма микросхемы структуры ламинарной коры (вверху) и ядер таламуса (внизу)

В качестве модели нейрона используется феменологическая модель, предложенная Ижикевичем [4]. В процессе моделирования было использовано 22 типа нейронных клеток (рис. 2), которые получаются путем изменения параметров модели Ижикевича. Для соединения нейронов было использовано почти полмиллиарда синапсов с соответствующими рецепторами, кратковременной синаптической пластичностью и долговременной STDP-пластичностью. На рис. 3 представлена динамическая визуализация результатов моделирования.

Рис. 3. Распростроняющиеся волны в модели Ижикевича.
(Красными точками обозначены спайки возбуждающих нейронов, черными – ингибиторных)

Заключение

В завершении данного обзора, как я и упоминал раньше, хотелось бы сказать несколько слов о целеообразности такого крупномасштабного моделирования.

В проектах, представленных выше, мозг рассматривается как некоторая автономная структура, которая может существовать отдельно от всего остального организма и, более того, среды. Таким образом, становится неясным вопрос оценки качества результатов моделирования – в каком случае мы поймем, что оно удачно? Перед моделируемым мозгом не ставят никаких задач, не помещают в какую-либо среду. Фактически необходимость целенаправленного поведения и достижения адаптивного результата не рассматриваются в подобного рода проектах. Они направлены лишь на детальное воспроизведение физической структуры, наблюдаемой в головном мозге реальных животных. Скорее всего, рассмотрение задачи целенаправленного поведения в таких проектах невозможно, так как с точностью повторяя физическую структуру мозга, мы все равно не можем определить каким опытом он обладает и какие задачи способен решать.

Участники проекта Blue Brain в частности утверждают, что развитие их исследования поможет в создании ИИ в достаточно короткий срок (ближайшие 20-25 лет). Данное заявление звучит по меньшей мере
достаточно громко, но есть один факт, который не позволяет поверить в него. В основном данные исследования направлены на исследование распространения активности в мозге и моделировании ритмов. Однако в рамках данных проектов практически не уделяется внимание обучению, что скорее всего сводит на нет полезность наработок в этой области как базы для создания ИИ.

Источник

The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем

Источник: Nature

Некоторое время назад на Хабре была опубликована заметка о возможностях 3D SEM-микроскопии применительно к исследованию структуры человеческого мозга в рамках европейского мегапроекта «The Human Brain Project». Под катом мы постарались максимально подробно – а это значит будет много текста – ответить на заданные вопросы, но начнём по традиции с некоторого введения.
Attention! Впереди очень много текста

Предисловие

Как показала практика предыдущей статьи и комментариев к ней на трёх ресурсах: HabraHabr, Nanometer.ru и Dirty. Чтобы пояснить, а чем собственно занимаются химики, физики, биологи, математики, инженеры и программисты в рамках The Human Brain Project (HBP), поэтому я хотел бы сначала остановиться более подробно на главной цели проекта и описании 12 субпроектов (SP), объединённых в HBP.

Основная цель и задачи HBP

Начнём с глобального. Итак, HBP ставит своей задачей ни много ни мало, а понимание работы головного мозга человека. И если мы сможем воплотить эту мечту в жизнь, то мы поймём, как лечить различные заболевания головного мозга, сможем осознать, что же всё-таки делает нас людьми, а также создадим революционные компьютерные технологии.

Краткое описание всех 12 подпроектов (в конце каждого ролика приводится список организаций, работающих над их реализацией):

SP 1 – Strategic Mouse Brain Data – Основная цель данного проекта: получить всю недостающую основную информацию о структуре головного мозга мышей и упростить сравнение между мышиным мозгом и человеческим.

Фактически часть данного подпроекта по исследованию мозга с помощью трёхмерной электронной микроскопии была разобрана в предыдущей статье. Как правильно заметили в комментариях к посту, мыши умеют решать простейшие головоломки, например, целенаправленно нажимать кнопочку для получения еды или искать кратчайший путь в лабиринте с оной.

SP 2 – Strategic Human Brain Data – Основная цель: получение многоуровневого набора данных о человеческом мозге, который сходен с данными, полученными для мозга мышей, и упрощение использования данных проекта SP 1 для предсказания процессов в мозге человека.

Таким образом, команда данного проекта будет заполнять пустоту между микроскопическими данными, полученными в проекте SP 1 и макроскопическими данными, которые можно получить, например, с помощью МРТ. В том числе планируется создать 3D “Google”-map мозга, каждый пользователь которой сможет увидеть где и какие области находятся, как происходит передача сигналов и так далее.

Пользователь Хабра vaborg проговорился, что вовлечён в проект по МРТ (SP2), так что просим его написать нам подробнее об изучении мозга с помощью МРТ и ЯМР и связи этого подпроекта с SP1 и SP3.

SP 3 – Cognitive Architectures – Основная цель: более глубокое познание когнитивной архитектуры мозга (пардон за тавтологию), то есть как мы читаем, как распознаём вещи, лица, в чём заключается мотивация и как она работает и так далее.

Другими словами, эти ребята занимаются определением, какие области мозга и как взаимодействуют между собой (например, как зрительная или слуховая информация обрабатывается, какие части мозга задействованы при этом), то есть это классический «top-down» подход, в отличие от двух первых – «bottom-up».

SP 4 – Mathematical and Theoretical Foundations of Brain Research – Основная цель подпроекта: разработка теорий, математический теорий, которые лягут в основу всех дальнейших проектов по созданию модели мозга. Фактически, этот подпроект о том, как, зная структуры мозга на разных уровнях, построить единую математическую модель, включающую в себя также такое важное свойство мозга, как гибкость.

SP 5 – Neuroinformatics – один из основных подпроектов в рамках HBP. Его основная цель – организовать и сделать максимально доступной для нейроучёных весь тот массив различных данных, знаний и инструментов для изучения мозга, который был наработан международным коллективом учёных. В частности, для реализации этого уже функционирует web-site, на котором можно, например, взглянуть на мозг мышки и увидеть в каких регионах мозга производится тот или иной белок.

Более подробно о том, как собираются и обрабатываются данные можно посмотреть на TED с русскими или английскими субтитрами.

SP6 – Brain Simulation – Главная цель подпроекта: создать такие инструменты, которые позволят нам, основываясь на биологических данных проводить симуляцию, моделирование отдельных частей и даже целого мозга. Это будет открытая платформа. Возможно, также, что удастся в моделировании учесть воздействие и взаимодействия на молекулярном уровне.

SP7 – High Performance Computing – Данный подпроект имеет своей целью предоставить всем вовлечённым в HBP широкий доступ к суперкомпьютерам, Big Data и облачным технологиям, а также поддержку в визуализации, создании и симулировании многоуровневых моделей мозга и так далее.

SP8 – Medical Informatics – Основная цель подпроекта: разработать методы, которые позволят выявлять болезни (сюда войдут клинические и генетические данные, данные МРТ, собираемые в госпиталях и так далее), а также понять симптоматику болезни и как можно было бы их лечить на фактически молекулярном уровне.

SP9 – Neuromorphic Computing – В рамках данного подпроекта планируется создать, внедрить в производство и развивать конфигурируемые нейроморфных платформы и чипы, внутри которых будут сидеть модели мозга, разработанные в SP6. Каждый такой чип по задумке авторов будет работать на принципе смешения сигналов (фактически аналоговый процессор) и будет содержать до четырёх миллионов нейронов с миллиардов синаптических связей, что должно обеспечить скорость работы быстрее до 10 000 раз, по сравнению с обычным мозгом.

SP10 – Neurorobotics – Целью подпроекта является создание программной и аппаратной платформы, позволяющей учёным совмещать апробированную модель мозга или отдельных его участков к телу робота для создания нейроморфным роботических систем.

SP11 – Applications – данный подпроект больше интересен, скорее всего, для фантастов и футурологов, потому что именно в нём разрабатывается концепции Медицины Будущего:

Вычислительной Техники Будущего:

SP12 – Ethics and Society – фактически данный подпроект будет заниматься разработкой этических норм, расчётом социальных последствий и потенциальных рисков от всего HBP.

Собственно ответы на вопросы

После публикации первой части статьи мы дали около недели, чтобы все смогли высказать свои вопросы и комментарии, после чего собрали всё вместе и начали плакать обрадовались неимоверному количеству вопросов, которые к нам поступили. После нескольких бессонных недель поиска информации, обзванивания соседей и знакомых, мы-таки готовы представить ответы.

Каждый вопрос содержит ник того, кто этот вопрос задал, поэтому если вам не хочется читать всё целиком, то можете смело переходить к нужному ответу. Также часть вопросов объединена, так как тематика и цель вопроса приблизительно одна и та же (например, сознание vs симуляция мозга).

HabraHabr

Цель проекта — создать единую открытую платформу для экспериментов с симуляцией функций человеческого мозга, некий единый открытый фреймворк. Можно будет разработать и новые компьютерные модели эмуляции, и тестировать новые методы лечения болезней.

Из того что описано как цель становится непонятно зачем эмулировать в железе нейрон, если это можно сделать програмно. В цели так и написано создать открытый фреймворк.

В играх можно эмулировать вселенную и полеты к звездам, в низкоуровневых языках контролировать перемещение байтов. Неужели нельзя програмно эмулировать нейрон. Возможно это не та цель, которую преследует проект…
1. Пояснить основную цель проекта. Цель — сделать новое запоминающее устройство?
2. Как эмуляция нейрона позволит лечить болезни? Человеческий мозг состоит из ряда других частей, а не только из нейронов. Помимо того, что еще есть тело.

Аналогичные вопросы от пользователя Dedushka_shubin:

1. Какая конечная цель проекта? Что предполагается получить в результате?
2. (ответ 3) Какое значение это будет иметь для медицины и социальных наук?

Ответы:
1. Цель проекта как раз та, что заявлена: создать единую базу данных нейронных структур и механизмов, которые к ним применимы, для возможности симулировать различные нейронные соединения в частности, и дойти до масштабов человеческого мозга в целом. Симуляция нейронов как раз происходит программно, после тщательного изучения того, что происходит с нейронами на реальном микро и макроуровне. Все аккумулированные данные будут как раз в байтах, в структурах нейронной сети, но вместе с тем, планируется их реализация в рамках SP9 в железе, в нейроморфных чипах.

2. При успехе проекта это будет колоссальный прорыв в области медицины. Сейчас больных заболеваниями, связанными с различными поражениями мозга, лечат таблетками, хотя понятия не имеют точно, на что они именно влияют. При анализе нейронных структур можно будет видеть болезнь “изнутри”, и уже от этого отталкиваться, что должно быть изменено на каком-то уровне, чтобы человек стал “здоровее” (т.е. более адекватный по общепринятым нормам общества). К примеру, в данном видео рассказывается о потенциальной пользе изучения мозга для медицины:

Насчет социальных наук — это уже вопрос о взаимодействии различных видов нейронных структур, грубо, разных мозгов. Этот вопрос пока что задавать достаточно преждевременно, да и никакой заявленной цели проекта в этом отношении нет.

Если будет интересно, то в открытом доступе есть небольшой симулятор работы нейронов на мембранном уровне, в нём можно строить синоптические, ионные связи, обрабатывать систему спайков и так далее.

3. Все сигналы, исходящие от нашего тела, проходят через мозговые процессы. В мозгу присутствует физико-химико-электронная среда, которая и является частью симуляций. Модели не только включают в себя сами нейроны и их топологию, но также предполагают активность вне нейронов, в среде, где они находятся.

Про взаимодействие мозга с мышцами можно посмотреть данное видео с субтитрами или в оригинале:

1. В таких исследованиях основная суть смоделировать реальные нейроны. Будет ли кто-нибудь в проекте заниматься трактовкой смоделированных процессов? Первые искусственные нейронные сети основывались на предположении о суммации входящих сигналов в нейроне. Потом появились спайковые нейронные сети. Сейчас зародились нейросети с различным влиянием на результат входных сигналов по дендритам или в зависимости от типа синапса. Ваши исследования вполне могут стать основой для новых моделей искусственных нейронных сетей.

Расскажите о критериях сопоставления их модели на предмет соответствия функционирующему мозгу. Если таковые имеются. Другими словами — как они поймут, когда следует остановиться?

2. Какие структурные части мозга будут сканироваться, моделироваться и различаться в проекте? Только нейроны? Миелин? Глия? Кровеносные сосуды? Гемато-энцефалический барьер в целом? Микротрубочки, слои неокортекса, какой-то участок неокортекса или другие части мозга?
3. Будет ли модель динамической или статической в плане установления новых связей и отмирания старых? Как-никак за день прожитой жизни в мозге устанавливается и разрывается огромное количество синапсов.

Ответ:
1. Чтобы построить адекватную модель нейронных сетей каждый слайс (срез) мозга подвергается длительной и нудной процедуре проверок, эмуляций и очередных проверок. То есть, для установления связи между отдельными нейронами используются электроды и датчики, которые вживляются в определённые области мозговой ткани. На эти электроды подаётся некий импульс и с помощью датчиков регистрируется направления распространения импульсов.

Далее это переносится на конкретную модель и проводится симуляция аналогичного стимулирующего воздействия на модели. Если всё работает хорошо, то эта часть оставляется, если нет, то проводятся новые эксперименты с мозговой тканью. Таким образом, компьютерные результаты сравниваются с реальным откликом нейронов в мозге. Естественно, что для одних и тех же областей вся процедура проделывается несколько раз, чтобы получить статистически верные результаты.

2. Всё смоделировать сразу не представляется возможным. Сначала это будут только нейроны, как основные клетки и структуры, участвующие в обработки информации, и по большому счёту только неокортекса, самой поздней с точки зрения эволюции части мозга определяющей наши мыслительные процессы.

Что же касается симуляций, то третий-четвертый уровень – это построение нейронных сетей, где нейрон рассматривается как единое целое, без дальнейшего масштабирования, то есть нейрон и определенные связи с другими нейронами – сеть. А уже на основе этого можно симулировать запросто и 75 миллионные нейронные сети. Но это совершенно другая тема: называется такой симулятор NEST, и он тоже часть нашего проекта Blue Brain Project.

3. На данный момент рассматриваются только статические связи. Когда симуляции на имеющихся моделях достигнут определенного уровня совершенства, можно будет начать говорить об изменяющихся связях. Прежде чем забегать вперед, нужно сначала установить правомерные результаты текущих тестов. Сейчас самая большая модель в исследованиях обсчитывается в пределах 12.5 миллисекунд реального времени. Не думаю, что изменения связей в таких масштабах очень актуальны к рассмотрению.

На каком уровне Вы моделируете нейроны: на детально-физическом или абстрактно-функциональном? Возможно, есть какие-нибудь аналогии и интересные факты о работе нейронов?

Ответ:
Как происходит моделирование нейронов: во-первых, по слайсам мыши (подпроект SP1) с помощью автоматизированных комплексов микроскопов составляются топологии нейронов. В принципе, такую работу можно проводить в автоматическом режиме, но пока это находится в зачаточном состоянии (см. предыдущую статью о 3D-реконструкции головного мозга). Поэтому сейчас это делается в смешанном режиме: вручную плюс некоторая автоматическая обработка/коррекция/постобработка. Фотографии и точность построения таких карт определяется высоким разрешением микроскопов. Далее, как уже отмечалось выше происходить проверка связей между нейронами путём подачи электрических импульсов в соответствующие участки мозговой ткани.

Во-вторых, данные других подпроектов помогают понять, в чём заключается роль тех или иных областей мозга. В результате, на выходе мы имеем копию нейронной сети, которая построена, как физическая копия реального мозга с присвоенным ей функционалом.

Меня волнует вот какой вопрос. Проект The Human Brain ставит своей целью создать модель целого мозга. А дальше, используя эту модель, чего фантазия пожелает, хоть моделировать нейродегенеративные заболевания и тестировать лекарства от них, хоть моделировать сознание.

Ясно, что для вычислительного тестирования лекарств нужны биологически правдоподобные модели нейрона, вроде Ходжкина-Хаксли. А вот, что касается сознания, есть такое предчувствие, что его можно смоделировать используя и гораздо более простые модели нейронов, не учитывающие всякие физиологические особенности, вроде феноменологической модели Ижикевича.
…
Поэтому мой вопрос в уточнённом варианте звучит так: «Ведутся ли в рамках проекта Мозг Человека исследования возможности реализации сильного или хотя-бы слабо сознательного существа на основе простых феноменологических нефизиологических моделей нейронов?»

Также подобными вопросами задавались kvz:

1. Планируется ли в дальнейшем на основе результатов выполнения данного проекта попытаться смоделировать сознание, или это совсем другого рода исследование? Если да, то со стороны это похоже на то, как если бы мы рассматривали под микроскопом магнитные накопители жесткого диска и резали бы нано-ножами процессор с целью разобраться в принципах работы Windows XP.

Вопрос о мозге человека это всегда вопрос о сознании. Как рождается сознание? Где то место, в котором смысл переходит в действие?

Возможно ли, программно смоделировать эволюцию возникновения сознания?
Возможен ли, путь создания искусственного интеллекта путём самостоятельной эволюции программного обеспечения?

Если я не ошибаюсь, в декларации намерений HBP сказали, что цель — симуляция работы головного мозга (гм) человека БЕЗ симуляции сознания. Как так? Если гм человека работает целиком — будет сознание. Биоэтики настояли на такой формулировке? И да, симуляция работы будет в реальном времени? Кто донор, подаривший вам мозг? Его пол\возраст\культура? Это же будет считаться загрузкой сознания, когда все получится?

2. Есть два крупных проекта государственного уровня — The Human Brain Project и Blue Brain Project. Однако сложилось такое впечатление, что все они связаны с исследованием в первую очередь биологических и химических процессов мозга с применением всевозможных микроскопов и прочего измерительного оборудования. Выделяются ли крупные гранты именно на моделирование сознания? Ученые по какому именно направлению ближе по своей специальности к моделированию сознания именно как информационной оболочки (а не на уровне биологической структуры) — Computer Science или Neuroscience?

Долгий и нудный ответ:
1. Сознание – это побочный эффект, но никак не передовая, приоритетная цель HBP. Сознание – это как видеть то, что происходит на экране монитора, при этом, не понимая, из чего устроена начинка компьютера – тут Вы абсолютно правы. В HBP же занимаются, грубо говоря, построением различных систем той самой начинки (отдельно CD, процессор, память), и уже потом из них будет можно собирать различные конфигурации.

Или вот другой пример, как создавалась медицина. Долгое время люди и понятия не имели о ДНК, причинах болезней и так далее, но лечили, резали, кровопусканием занимались. А сейчас у нас есть доступ к молекулярной медицине, когда эффективное лекарство или кандидаты в них могут быть рассчитаны на компьютере, ДНК-терапии, выращиванию органов и тканей, а также клонированию. HBP – попытка перескочить «средневековье» в понимании принципов работы мозга за 10 лет.

В основе проекта лежит цель изучения механизмов нейро-физико-химического взаимодействия нейронов между собой и окружающей средой. Это именно та основа, которая может дать ответы на фундаментальные вопросы о работе самих нейронов. Мозг – биологическая структура, которая, собственно, и изучается в HBP, а сознание есть побочный результат эволюционного усложнения этой биологической структуры. В какой-то момент времени мозгу наших далёких предков пришлось начать обрабатывать всё возраставшие объёмы информации, и эволюцией был найден отличный механизм для этого – колонны неокортекса, которые работают фактически, как ядра в нашем многоядерном мозге, а уж затем развилось сознание на базе этого эволюционного ухищрения.

Источник

Про сознание в этом контексте говорить еще рано, ведь мы пока хотим научиться лишь симулировать мозговую деятельность. Но, если оно, сознание, зависит только от нейронных, синаптических и молекулярных взаимодействий, оно безусловно появится как побочный эффект все более сложных взаимодействий нейронов в бОльшем количестве. Если так, то мы сами станем свидетелями его возникновения с момента симуляции достаточно сложных нейронных структур, позволяющих достичь определенного уровня развития мозговой деятельности.

Вопрос искусственного интеллекта (ИИ) напрямую коррелирует с вопросом о сознании. То, что сейчас люди называют ИИ – это попытка придумать формулу псевдо-сознания, и подогнать ее под общие случаи. У BBP задача абсолютно противоположная: создать структуры, усложнение которых возможно приведет к симуляции ИИ в той или иной степени, или даст большое развитие уже имеющимся подсистемам ИИ. Но этот подход “с низов”, хоть и гораздо более время затратный, намного более фундаментальный и правильный. Мы не используем феноменологических построений для этого.

Конечно, создание искусственного интеллекта путём самостоятельной эволюции программного обеспечения это именно то, чего мы все ждём от HBP, но только после того, как учёные поймут принципы работы мозга и научатся хотя бы его на простейших примерах его симулировать.

К тому же, еще не доказано, что всех нейронных структур будет достаточно для само-сознания. Так что этически это легко можно обойти, используя такую постановку утверждения. Что касается того, как оно будет на самом деле, – кажется, что очень многие забегают вперед. Никто не знает еще, с чем придется столкнуться до тех пор, пока не появятся модели нейронов, близкие к настоящему мозгу человека, в котором 300 миллиардов нейронов. Симуляционные расчёты будут приближаться к реальному времени, а потом и опережать их, – ведь никто не откажется от более быстрых вычислений.

Для симуляции донор-человек, как таковой, не нужен, так как наш мозг работает по определённым алгоритмам на 90% одинаковых у всех людей.
Можно, к примеру, обратиться к данной лекции:

Что понимать под загрузкой сознания? Сознание себя осознает на каком-то этапе: оно либо есть, либо нет. Будьте уверены, не далеки те времена, когда на улицах будут стоять люди с транспорантами “не трогайте модель Т2030, она себя осознала”, – хотя это всего лишь симуляция, и грань там очень тонкая.

И ещё раз повторимся, вопрос о мозге и сознании – это больше даже философский вопрос, нежели научный. Кто может ответить: есть ли у животных сознание, если они сами нам об этом сказать не могут?

Например, в данном видео утверждается, что если у живого существа есть связь между мозговым стволом и корой головного мозга, то такое животное обладает самосознанием, способно запоминать и воспроизводить паттерны:

Что же касается смысла, то он, смысл, переходит в действие всё в той же биологической структуре, мозге, которая получает входной сигнал, «оценивает» его – осмысливает – и выдаёт некоторую выходную информацию, например, что надо переставить ногу из позиции А в позицию Б.

И этот длинный ответ хотелось бы окончить TED-лекцией одного из идеологов проекта – Henry Markram. Стоит отметить, что за всю лекцию он НИ разу не упомянул consciousness – сознание, лишь только perception – чувство, восприятие:

Советую также обратиться к серии TED-лекций “How does my brain works?”, очень рекомендую посмотреть 1,2 и 6,7 лекции.

2. Blue Brain Project – чисто швейцарский проект, который стал в своё время толчком для принятия программы The Human Brain Project. Основная цель обоих проектов – понять, как устроен и как работает мозг, вопрос о сознании вторичен, так как сознание – это наивысшая степень развития мозга. Не понимая, как работает мозг на уровне биохимии, мы просто не в состоянии построить адекватную модель какого-либо сознания, за исключением, феноменологических.

Что же касается чего больше, то это скорее Neuroscience при поддержке и активном участии Computer Science.

Вопросы от CompleteBrains, присланные на почту:

1. Есть ли какие-то способы для одного человека удаленно внести свой вклад в проект? Вакансии в HBP подразумевают переезд в Швейцарию, насколько я понимаю?
Также, в разделе www.humanbrainproject.eu/participate сказано о возможности кооперации с организациями. Возможно, я смогу хотя бы присоединиться к подобной организации и, таким образом, внести свой вклад?

Аналогичный вопрос от пользователя hidoba:

Как добровольцу поучаствовать в проекте? Пусть даже с проживанием на полгода участия за собственный счет.

2. Самый главный вопрос: возможно ли начав с позиции разработчика со временем глубоко вникнуть в тематику и начать вносить свой вклад непосредственно в исследования, а не только в создание программных моделей? HBP – это подходящее место для подобного развития или же наука и разработка в нем сильно разделены (потому что проект огромный, например)?

3. В HBP много подпроектов и поэтому непросто выделить общую суть. Меня интересует, HBP нацелен на изучение и воссоздание принципов разума в любой форме или только человеческого? То есть, чисто гипотетически, получится ли в рамках данного проекта создать зачатки интеллекта разумного, но отличного от человеческого, если это будет целесообразно? Или же проект ограничивается только тем, что относится к человеку, его особенностям и проблемам? Перефразируя в одно предложение: что в проекте важнее: исправлять недостатки человеческого разума или создавать что-то новое на его основе? Немного странный вопрос, но все же.

4. Какая ситуация с кандидатами, очень жесткая конкуренция на данный момент? Просто я по некоторым параметрам слабоват (Linux, English на уровне intermediate, а не fluent) а по другим в относительном выигрыше (Game Engines, 3D Graphics, GPGPU). В общем, есть ли у меня шансы, стоит ли все бросать и срочно сейчас подтягивать английский? Потому что-то мне не совсем понятно, что конкретно подразумевается под «Experienced» или «Expert» в описании вакансий.

5. Если не получиться сейчас, можно ли будет попытаться еще раз, через год, два? Есть ли подпроекты старт которых намечен на будущие несколько лет? Или хотя бы присоединиться к партнерским организациям.

6. И напоследок, сугубо практические вопросы, только на случай если будет лишнее время: Есть ли вероятность использовать в дополнение к C++ еще и C# (Mono, Interop)? Например, для клиента или прототипа модели. Каков примерный процент от задач занимает поддержка, рефакторинг и улучшение существующего кода? График работы обычный или более гибкий? Просто я не в курсе как принято в научной среде.

Ответ:
1. Human Brain Project — это проект по всей Европе, включая также несколько институтов в США и Япониии. Для участия не обязательно приезжать в Швейцарию, где находится штаб Blue Brain Project. Эти административные вопросы желательно решать с соответствующим отделом администрации или отделом кадров.

2. Конечно, все возможно. Но разработка и исследования тесно связаны, одно не может без другого. Люди, приходящие на девелоперские позиции, бывало, уходили целиком в исследования. Такая же ситуация, как и везде.

3. HBP нацелен на человеческий мозг, но, безусловно, на пути к этой цели будут использованы все модели более низких мозговых эволюций, начиная с мышей. Что касается “другого”, отличного от человеческого, разума, то такой цели нет, а как раз наоборот – цель на исправление проблем существующих мозговых активностей.

4. Зачем гадать? Присылайте резюме на вакансию, и будет видно. Кандидатов на позиции не так-то и много, потому что найти хорошего специалиста с нужными навыками очень сложно. Мы получаем резюме из разных точек мира, но почему-то никого конкретно из русскоговорящих стран. Возможно, какое-то усилие нужно сделать именно нашей пиар команде, чтобы проект был более узнаваем в странах, где говорят по-русски. У нас ведь очень много умных и квалифицированных разработчиков. С другой стороны, без хорошего английского попасть в проект будет достаточно сложно, но попытаться стоит.

5. Проект развивается, вакансии обновляются, подпроекты вырастают. Так что опять же – чего гадать, шлите резюме.

6. Конечно, по части программирования, в проекте используются разнообразные виды языков, даже те, о которых не особо услышишь среди большинства разработчиков. Поддержка, рефакторинг – все это насущные проблемы всех кодеров, как и в любой другой компании. Мы тоже боремся за совершенствование кода и его оптимизацию. Конечно же, это одна из ключевых частей проекта. Иначе как можно симулировать нейроны в реальном времени с мЕньшим количеством памяти (и большим количеством нейронов, соответственно). Для этого есть специальная команда High Performance Computing – Software Engineers.

Что сейчас выглядит перспективнее — смоделировать искусственный разум на основе биологических структур живых существ или на супер-компьютере, состоящем из классических электронных компонентов?

Ответ:
Что значит смоделировать искусственный разум на основе биологических структур? Вырастить что-то содержащие ДНК? Это довольно сложно провернуть, в первую очередь из-за невоспроизводимости один к одному биологических объектов. Сделать это гораздо сложнее, чем например, построить биоморфные системы в железе. Например, в рамках SP9 создаётся проект нейроморфного чипа, который будет работать быстрее биологического аналога на порядки. Поэтому перспективнее, подглядывая за Природой, переносить всё на существующую компонентную базу.

Источник

1. Возможно ли уже сейчас сделать подобный 3D снимок части мозга с живого подопытного без последствий?
И если ответ да на первый, то следующий, может быть наивный вопрос, но все же.
2. Можно ли отследить изменения в мозге после обучения чему-либо новому? Очень интересно узнать, как же хранится информация. Хочется более детально узнать и увидеть изменения. Думаю, самих ученых этот вопрос очень волнует.

Ответ:
1. Для этого как раз и нужна MRI и ЯМР-томография, но с помощью описанного метода (3D FIB/SEM) этого сделать нельзя, так как ионным пучком удаляется часть мозговой ткани, а сама ткань требует определённой пробоподготовки и фиксации.

2. Опять-таки, это вопрос к MRI и функциональному МРТ. Ложитесь в томограф и учите слова, например. Кстати, о языках, тут народ подобное сделал уже. Выборка правда несколько человек но всё же. Идея такова: как люди учат слова и языки. Три группы: билингвы (т.е. двух языковая среда с рождения), дети, начавшие учить язык в раннем возрасте и в позднем. Результат: нормальный мозг у первых и вторых групп детей и увеличенная часть слева, вроде бы, где-то около мозжечка у третьей. Надо бы найти ссылку на это исследование…

По сути заданного вопроса: мне сейчас, если честно, трудно представить, чтобы мы могли это проверить в живом организме на уровне нейронов или их перестроения, как мы учимся, запоминаем — in vivo, что называется. Мы можем к этому теми или иными ухищрениями подобраться поближе, но возможности науки, к сожалению, ограничены.

Вопрос от пользователя Nashev (на комментарий engine9):

Справка: EyeWire — проект по исследованию сетчатки глаза человека силами добровольцев. Проект был создан в результате кооперации между Массачусетским технологическом институтом (MIT) и Институтом медицинских исследований им. Макса Планка

А вот вопрос в Blue Brain Project — знают ли они об этом проекте, и что они о нём думают?
Готовы ли догнать/перегнать/поддержать/перенять методы? Работают ли точнее/грубее и т.п.?

Ответ:
В BBP скоро запустится проект под названием “Adopt a Neuron”, где каждый сможет принять участие в построении биологически реалистичных нейронов. Это похоже на проект SETI, где пользователи, установившие приложение, помогают обсчитывать сигналы из космоса. Точно также каждый сможет “усыновить” нейрон для его построения и анализа в режиме «screen saver».

Dirty

А каковы перспективы постройки биологического процессора?

Ответ:
Смотря, что подразумевать под биологическим процессором. Если это биоморфизм, то есть подражание живой Природе, то на это нацелен подпроект SP9 (нейроморфные чипы). Если же это процессор, работающий на ДНК, РНК или белках, то данная тема вряд ли будет перспективна.

В принципе можно привести ответ одного из идеологов проекта:

Проще говоря, наш мозг получает информацию, даже когда обрабатывает предыдущую, идея «liquid computing» (вычисления на переходных состояниях) заключается в том, чтобы построить в каком-то смысле аналоговый компьютер, обрабатывающий информацию в любой данный промежуток времени (то есть в реальном времени), а не тактами, как сейчас.

Вопрос от father_gorry:

1. Нельзя говорить о полноценном моделировании мозга, не учтя того, что новые нейроны и нейросвязи образуются в процессе развития, причем в ответ на поступающую с сенсоров информацию. В эксперименте это учтено? Если да, то как именно?

2. Будет ли этот симулированный малый участок способен создавать новые нейроны и связи в ответ на полученную информацию? Поскольку мозг как фило–, так и онтогенетически — продукт адаптации и развивается адаптационно, эта функция, я полагаю, критически важна для его понимания.

Ответ от пользователя neuroscience:
Это вы уже далеко забрались. Адаптационная функция мозга, это, конечно, важно, но она не столь критична, как понимание базовых принципов работы головного мозга. То есть, может быть в рамках HBP и будет изучение формирования новых нейросвязей, но пока это бессмысленно. Воспринимайте мозг просто как еще один орган, как сердце, например, сложнейший механизм, но можно создать симуляцию, не учитывая все внутренние и внешние факторы.

Грубый эксперимент — «есть 3D модель всех нейронов и синапсов передней опоясывающей извилины с прописанной биохимией. При введении вещества А в синаптическую щель — 6% нейронов погибло, активность остальных возросла.» А дальше уже лаборант сидит и делает выводы — что это вообще такое было.

Мозг перестраивается и адаптируется в ответ на биохимию, а не информацию.

То есть ваш вопрос — «как перестроиться мой мозг, если мне сказали „козел!“ в трамвае», ответ — «никак». Он обработает информацию и что–то там себе выделит, а уже это выделенное будет глушить, развивать и всячески перестраивать кирпичики в голове.

Вопрос от Lukashenko:

Какая область мозга отвечает за чувство стыда?

Ответ:
Вентромедиальная префронтальная кора. Вам не нужен BBP, чтобы это выяснить.

Есть ли какой–то начальный импульс, запускающий деятельность мозга? Если есть, откуда он берётся?

Ответ:
Нет такого импульса, как и нет, например, импульса для того, чтобы человек начал дышать. Как только появляется простейшая нейронная структура, она уже функционирующая. А какие решения на простейшем уровне там принимаются – это уже отдельный вопрос.

1. Можно ли будет считать выученный когда–то стих из того самого мозга карту которого вы делаете? Или какие–то эмоции, ненависть к неграм, например?

2. Если мозг запоминает информацию путем создания нейронной сети, формируя коннектом, не значит ли это, что практика крионики сработает? Содержится ли вся личность и память в коннектоме, или закодирована еще как–то, в каких-нибудь хитрых микротрубочках или квантовых состояниях атомов составляющих мозг?

Ответ:
1. Пока, к сожалению, данный мозг (а точнее отдельные его кусочки) читать не умеет. Но, в принципе, в будущем, это вполне возможно, ведь весь мозг будет реализован на виртуальном уровне, подключайтесь и смотрите, читайте.

2. Теоретически это возможно. Далеко за примерами ходить не надо. Потенциально, правильная заморозка не должна ничего нарушать, разрывать связи между нейронами и так далее. А все ваши воспоминания – это лишь биохимия мозга, которая при крионическом замораживании фиксируется и может быть восстановлена.

Вопрос от sometimes:

Какие основные направления исследований? Например, биохимия, структура нейронной сети или что–то другое?
Будет ли рассмотрено влияние ПАВ на сознание и его механизмы?

Ответ:
Основные направления – все биологические, химические, физические процессы, происходящие между нейронами. Определение активностей и построение моделей с уже известными механизмами. В идеале учитывается все, что известно о нейронах и их поведении в определенной среде и с определенными критериями.

Насчет ПАВ (психо-активные вещества) нам ничего неизвестно, однако один из проектов направлен на изучение влияния медицинских препаратов для терапии мозга, возможно, в рамках данного исследования будут изучены и ПАВы, так как сами ПАВ – не что иное, как нейро-медиаторы.

На каком уровне структуры материи проявляются первые признаки сознания, причем не как психически–социального феномена, а как первичной элементарной субъективной реакции на окружающий мир, разделения внешнего и внутреннего. Есть ли качественный скачек формирования такого сознания у животных, например, оно присуще исключительно высокоразвитым животным, либо животным самой простой нервной системой? Можно ли выделить самую–самую суть, убрав все лишнее?

Являются ли квантово–механические свойства материи основой для существования сознания, или, теоретически, можно создать абсолютно идентичную эмуляцию системы на будущих супер–компьютерах?

Ответ:
Много вопросов про сознание уже было, как и ответов, которые остаются примерно такими же: пока никто не смог смоделировать достаточно сложных нейронных структур для того, чтобы засвидетельствовать первичное появление сознания. И это при условии того, что нейронные структуры и процессы в них это все, что нужно для сознания. Поэтому говорить об этом пока что очень рано. Мы можем судить о сознании пока что исходя из имеющихся поверхностных данных.

Квантово-механический вопрос вряд ли будет рассматриваться, ибо ничего “божественного” (душевного, вселенского) в самом сознании нет, как полагают некоторые. Это всего лишь идея из разряда непонимания, что может быть что-то сложнее, чем человеческое сознание. А оно обязательно есть, мы сами в нем принимаем участие, эволюционируя. Конечно, никто не отрицает, что сознание, какое оно есть, будет со временем достижимо для симуляции. Вопрос только времени и этики.

Вопрос от red_ostrich:

Какова доля учёных из разных областей в Blue Brain Project? Есть ли доля людей, занимающихся теорией, или в основном упор на анализ и описание экспериментальных данных? Кто занимается дизайном экспериментов и как он проходит? На каком уровне нужно изучить биологию, какому-нибудь математику (или физику, или специалисту CS), чтобы участвовать в проекте?

Ответ:
Большинство ученых занимается теорией и построением моделей. Хотя сам проект, прежде всего, нейронаучный, а уже потом вычислительный. В части программирования есть команда высокопроизводительных вычислений, команда визуализаторов и команда построения платформы (самая большая из вычислительных). Какое-то знание нейро-процессов нужно приобрести даже ребятам из CS в начале работы, но все это достаточно быстро понимается на абстрактном уровне. Главное, чтобы всегда был медиатор между вычислителями и теоретиками, ибо эти стороны не всегда способны найти равноправный язык для работы.

Кстати, довольно большая группа учёных занимается нейро-формным робостроением SP10.

Можете в двух словах описать модель, которую вы используете для симуляции? Скажите, есть ли вещи, которые она по каким–то причинам не учитывает, а вы бы предпочли, чтобы учитывала?

Ответ:
К сожалению, не можем, все модели в BBP находятся под NDA. Как бы то ни было, вы без проблем можете почитать про механизмы, являющиеся частью моделей (1, 2, 3, 4).

Можно ли сейчас оценить насколько энергозатратен будет аналог?

Ответ:
Если имеется в виду энергия, затраченная на саму симуляцию, то пока даже данный параметр определить достаточно сложно (есть оценки в гигаватты электроэнергии и миллиарды евро инвестиций). Брать текущие модели и текущие машины не совсем честно, ибо затрачиваемых энергоресурсов сейчас больше на меньшее количество нейронов, плюс новое поколение суперкомпьютеров будет потреблять меньше электроэнергии, и в идеале весь human brain должен будет симулироваться на 20 мегаваттном «датацентре».

Nanometer

Вопрос от Пастух Евфграфовича:

А можно перенести модель нейрона на модель какой-либо человеческой организации, заменив аксоны типа телеграфной связью. Сколько минимум человек потребуется для такой модели? Или хотя бы для одного синаптического пузырька? Если, конечно, есть хоть какая программа моделирующая его поведение? Хватит ли для этого обычного спортивного стадиона? И почему бы и нет, если мозг муравья состоит всего из где-то 250 тысяч нейронов.

Ответ:
Модель нейрона можно перенести на все, что угодно, но только зачем? На данный момент ставится цель изучить те самые нейроны и их связи, а потом уже, после построения соответствующих математических моделей, их можно перенести практически на всё, что угодно.

Если что-то мы упустили, то всегда можно обратиться в FAQ самого проекта.

И в завершение сего слегка подзатянутого повествования ещё одно фановое, веселое видео с TED с субтитрами и в оригинале:

PS: Мы понимаем, текст внушительный, проверить всё с ювелирной точность трудно, но если Вы обнаружили ошибку, то, пожалуйста, напишите в ЛС.

Иногда кратко, а иногда не очень о новостях науки и технологий можно почитать на моём Телеграм-канале — милости просим;)

Источник