Хүний тархины үйл ажиллагааны нууц нь эрдэмтдийн сэтгэлийг түгшээж ирсэн. Хүний тархийг дуурайх оролдлого үргэлж байсаар ирсэн. Хүний тархины төсөл бол ийм оролдлого юм. Эрдэмтэд ямар шатандаа явж байна вэ? Амжилт бий юу?
Хүний тархи бол бидний мэдэх хамгийн нууцлаг биологийн компьютер юм. Үнэн хэрэгтээ эрдэмтэд энэ талаар олон зууны туршид улам боловсронгуй арга замаар олж мэдэхийг хичээсэн ч бид энэ талаар хангалттай мэдэхгүй байна. Зөвхөн хамгийн сүүлийн үеийн технологи л бидэнд урьд нь таамаглаж байсан бодит мэдлэгийг өгч чадна. Энэ нь бид бүрэн ухамсарлахаас хол байсаар байгааг өөрчлөхгүй. Орчин үеийн эрдэмтэд ямар шатандаа явж байна вэ?
Мөн сонирхолтой: Мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ, тэд хэрхэн ажилладаг вэ?
"Хиймэл оюун ухаан" гэсэн нэр томъёо
1950-иад онд "хиймэл оюун ухаан" гэсэн нэр томьёо шинжлэх ухаанд анх гарч ирж, хиймэл оюун ухаан судлаачид та өөрөө хийж чадахгүй зүйлээ машинд сургаж чадна гэдгийг амжилттай нотлоход тэд маш их баяртай байсан. Машин өөрөө математикийн теоремуудыг сурч, нотлох (жишээлбэл, 1955 онд Аллен Ньюелл, Герберт Саймон нарын боловсруулсан Логик онолч программыг ашиглан хийсэн), эсвэл даам тоглож, хүнийг цохих (Артурын хөтөлбөр) гэсэн энгийн боломж. IBM-ийн инженер, хожим Стэнфордын их сургуулийн профессор Самуэль) хүний тархийг бүрэн загварчлахад хэдхэн жилийн дараа гэж шинжлэх ухааны ертөнцөд хөтөлсөн.
Хэдэн арван жил өнгөрч, тооцоолох хүчин чадал асар их өсөлттэй, хиймэл мэдрэлийн сүлжээ, гүн гүнзгий машин сургалттай AI алгоритмуудыг хөгжүүлсэн ч бид тархины хэсгүүдийг дуурайхаас хол хэвээр байна. Энгийнээр хэлэхэд 20-р зууны хоёрдугаар хагаст хиймэл оюун ухааны анхдагчид манай яст мэлхийн 90% уснаас бүрддэг энэхүү "вазелин шиг масс"-ын чадварыг дутуу үнэлжээ.
Мөн сонирхолтой: ChatGPT: Хэрэглэх энгийн заавар
Тархи нь нарийн төвөгтэй байдаг
Төрөхдөө хүний тархи ойролцоогоор 300 гр жинтэй байдаг бол бүрэн хөгжсөн насанд хүрсэн хүний тархи ойролцоогоор 1,5 кг жинтэй байдаг. Энэ 1,5 кг нь бидний бүх орчлон ертөнц болон бидэнд байгаа бүх оюун ухааны чадварыг агуулдаг. Хийсвэр сэтгэлгээ, бүтээлч байдал гэх мэт ухамсартай төдийгүй бидний мэддэггүй зүйлс: хөдөлгөөний хөдөлгөөн, цусны эргэлтийн тогтолцоог хянах, амьсгалах гэх мэт.
Хүний тархи нь ойролцоогоор 100 тэрбум мэдрэлийн эсээс бүрддэг гэсэн эрдэмтдийн дунд түгээмэл байдаг. Бид тэдний нарийн тоог мэдэхгүй бөгөөд энэ нь хүний төрөл бүрийн хувь хүн бүрт өөр өөр байж болно. Гэхдээ энэ нь үнэн бөгөөд энэ тоо тийм ч бага биш гэж үзье. 100 тэрбум гэдэг бол маш их, гэхдээ орчин үеийн супер компьютерууд илүү том объектуудыг дуурайж чаддаг. Гэсэн хэдий ч асуудал бол нейрон нь жишээлбэл, 3D график дахь текстел, зураг дээрх пиксел эсвэл зөвхөн жижиг кодоор дүрслэх боломжтой бусад объектоос хамаагүй илүү төвөгтэй зүйл юм.
Бидний тархины мэдрэлийн эсүүд хоорондоо холбогддог. Эдгээр нь бие махбодийн холболт биш, учир нь бие даасан мэдрэлийн эсүүдэд үүссэн цахилгаан импульс нь бие махбодид хурдан тархаж, ажиллах боломжгүй болгодог. Бидний тархинд мэдээлэл дамжуулах нь цахилгаан (импульс) ба химийн (нейротрансмиттер) хоёуланд нь суурилдаг. Нейрон бүр (ондоо алдартай нейроны дендрит бүхий "мод" гэсэн дүрсийг эргэн санацгаая) арван мянга хүртэлх синаптик холболтын тусламжтайгаар бусадтай холбогдож болно.
Нэг мэдрэлийн эсээс 10000 холболт хийх нь транзистор дахь логик хаалганаас хамаагүй өндөр түвшний нарийн төвөгтэй байдал юм. Хэрэв бид мэдрэлийн эсүүд болон тэдгээрийн аль ч мөчид олж авах боломжтой төлөвүүдийн хоорондох бүх боломжит холболтын тоог (зөвхөн нэг) тоолохыг оролдвол бүхэл бүтэн ажиглагдаж буй орчлон дахь атомын тооцоолсон тооноос хол давсан асар их тоог авах болно. Энэ аргыг ашиглан нейробиологийн чиглэлээр мэргэшсэн, мөн компьютерийн шинжлэх ухааны чиглэлээр мэргэшсэн олон эрдэмтэд мэдлэгийн өнөөгийн түвшин, түүний хүлээгдэж буй хөгжил ч гэсэн ийм нарийн төвөгтэй эрхтэнийг бүрэн загварчлах нь бидний чадвараас давж гарах ажил гэж үзэж байна. урт хугацаа. Гэхдээ энэ нь эрдэмтэд юу ч хийгээгүй, юу ч амжаагүй гэсэн үг биш юм. Хүний оюун ухааныг бүхэлд нь биш юмаа гэхэд ядаж нэг хэсгийг нь дуурайх зорилготой төслүүдийг харцгаая.
Мөн уншина уу: ChatGPT-ийн хамгийн гайхалтай 7 хэрэглээ
40 минут нэг секунд
2013 онд Окинавагийн Технологийн Хүрээлэнгийн Японы эрдэмтэд болон Форшунгзентрум Жуличийн Германы судлаачид нэгдэж, тухайн үеийн манай гаригийн хамгийн хүчирхэг суперкомпьютеруудын нэгийг (500 онд Топ2011 жагсаалтын тэргүүлэгч K Computer гэж нэрлэдэг) тооцоолох хүчин чадалтай ашигласан. 8,16 PFLOPS (эсвэл секундэд 8,16 квадриллион хөвөгч цэгийн үйлдэл) нь тархины зүгээр л нэг зүсмэлийг дуурайхыг оролдсон. Нийтдээ симуляци нь 1,73 тэрбум мэдрэлийн эсийн ажлын зураглалаас бүрдсэн бөгөөд тэдгээр нь нийлээд 10,4 их наяд синаптик холболтын сүлжээг бий болгосон. Энэ нь таны гавлын ясанд наалдсан биологийн "вазелин"-ийн боломжийн 1 хувиас арай илүү юм. Симуляцид 82944 Sparc64 VIIIfx процессорын бүрэн хүчийг ашигласан (нэг систем нь 2 GHz давтамжтай, 8 цөмтэй). Энэ арга үр дүнд хүрсэн үү?
Эрдэмтдийн үзэж байгаагаар тийм ээ, гэхдээ нөгөө талаараа... яаж харахаас л шалтгаална. Энэхүү суперкомпьютерийн 40 орчим минутын ажиллагаа нь тархины мэдрэлийн сүлжээний дурдсан фрагментийг ердөө 1 секундын ажиллагаатай загварчлахад зарцуулсан. Тиймээс симуляцийг огтхон ч амжилттай хийсэн гэж хэлж болох ч үр нөлөө, тооцоолох хугацаа, дууриамалын хэмжээ нь энд ямар том асуудалтай тулгарч байгааг харуулж байна. Нейроны тоо ихсэх тусам синаптик сүлжээний нарийн төвөгтэй байдал шугаман бус, харин экспоненциал байдлаар нэмэгддэг гэдгийг санах нь зүйтэй! Хэрэв Oak Ridge National Laboratory-д ажилладаг, 1102 PFLOPS буюу Японы дурдсан K компьютерээс 135 дахин их тооцоолох хүчин чадалтай, одоогийн хамгийн хурдан Америкийн суперкомпьютер Frontier-ийг ч мөн адил ажилд ашигласан бол энэ нь тийм биш гэсэн үг биш юм. Frontier нь 135 дахин том мэдрэлийн сүлжээг (ижил загварын параметрүүдтэй) дуурайж чаддаг. 1,73 тэрбум нейроны сүлжээний нэг бодит секундын ижил төстэй загварчлал Америкийн супер компьютер дээр 40 минут биш, харин 18 секундээс бага хугацаанд үргэлжилнэ. Гэхдээ энэ нь бодит цагийн сүлжээний симуляциас хамаагүй илүү бөгөөд бидний толгойд байгаа зүйлийн зөвхөн өчүүхэн хэсэг юм. Бүх оюун ухааны үйл ажиллагааг дуурайлган хийх нь шинжлэх ухааны уран зөгнөлийн салбарт хамааралтай хэвээр байна. Гэвч эрдэмтэд оролдсоор л байна.
Мөн уншина уу: Энгийн үгээр квант компьютерийн тухай
Европын хүний тархины төсөл
Хүний тархи төсөл (HBP) нь цар хүрээний хувьд, энэ шинжлэх ухааны төсөлд хуваарилагдсан хөрөнгө оруулалтын хувьд хүнтэй холбоотой өөр нэг төсөл болох 1990-2003 он хүртэл үргэлжилсэн алдарт "Хүний ген" төсөлтэй харьцуулж болно. Хүний геномыг бүрэн ойлгохын тулд Хүний тархины төсөл нь эрдэмтдэд бидний тархийг илүү сайн ойлгоход туслах зорилготой юм. Гэсэн хэдий ч 2013 оноос хойш үргэлжилж байгаа, арван жилийн судалгааны дараа (жишээ нь 2023 онд) дуусах ёстой байсан Хүний тархи төсөл нь тархийг бүхэлд нь загварчлахад ойртоогүй байна. Тэгвэл эрдэмтэд энэхүү судалгаагаараа ямар зорилгод хүрэхээр төлөвлөж байна вэ?
HBP-ийн гол зорилго нь тархийг бүхэлд нь дуурайх биш, учир нь энэ даалгавар нь өнөөгийн бидний соёл иргэншлийн чадвараас давсан гэдгийг бид аль хэдийн харуулсан гэж найдаж байна. Зорилго нь тархины нарийн төвөгтэй байдлыг ядаж хэсэгчлэн эзэмших явдал юм. Энэ нь анагаах ухаан, компьютерийн шинжлэх ухаан, мэдрэл судлал зэрэг шинжлэх ухааныг хөгжүүлэхээс гадна бидний оюун ухаан хэрхэн ажиллаж байгаагаас урам зориг авдаг технологийг хөгжүүлэхэд тусална.
HBP төслийн үр дүнгийн нэг нь тархины судалгааны дижитал платформ болох EBRAINS бий болсон явдал юм. EBRAINS нь нээлттэй эхийн платформ бөгөөд дэлхийн өнцөг булан бүрээс ирсэн судлаачдад дижитал хэрэгслийг аюулгүй үүлэн орчинд ашиглах боломжийг олгодог. Өөрөөр хэлбэл, EBRAINS нь тархины бие даасан хэсгүүдийн үйл ажиллагааг загварчлах, шинжлэх арга хэрэгслийг эрдэмтэдэд олгодог.
Ийм хэрэгсэл бол HBP болон EBRAINS-ийн бүтээсэн виртуал тархины симуляцийн програм юм. Энэ хэрэгсэл нь тархины бүхэл бүтэн ажлыг дуурайлган дуурайх боломжгүй боловч жишээлбэл, шинэ эмийн судлаачдад мэдрэлийн эсийн бүлэгт үзүүлэх нөлөөг дуурайх боломжийг олгодог. Энэ нь эргээд эрдэмтэд Альцгеймерийн өвчин, сэтгэл гутрал, Паркинсоны өвчин гэх мэт нарийн төвөгтэй өвчнийг эмчлэх шинэ аргыг боловсруулах боломжийг олгоно.
Мөн сонирхолтой:
- Тэгэхээр ярих уу, ярихгүй байх уу? Маск Путинтэй ярилцсаныг үгүйсгэв. Гэхдээ "гэхдээ" байдаг
- Орчин үеийн их буу бол Украины супер зэвсэг юм. Илон Маск яагаад энд байгаа юм бэ?
АНУ-ын ТАРХИН санаачилга
Америкийн судалгааны байгууллагуудын санаачилсан бүр ч том, шинэ төсөл бол АНУ-ын ТАРХИНЫ санаачилга юм. Энэ бол хүний холбогчийг зураглахад чиглэсэн өөр нэг олон жилийн, олон тэрбум долларын судалгааны төсөл юм. Холболт гэж юу вэ? Энэ бол энэ организмын мэдрэлийн холболтын багц юм. Яг л геном нь удамшлын гинжин хэлхээний бүрэн зураг, харин протеом нь тухайн организмын уургийн бүрэн зураглал юм. Хүний геномыг бид аль хэдийн мэддэг, түүнийг нээхэд олон тэрбум долларын өртөгтэй. Өнөөдөр геномын шинжилгээг өргөн ашиглах боломжтой бөгөөд жишээлбэл, согог байгаа эсэхийг тодорхойлох генетикийн шинжилгээ хэдэн зуун долларын үнэтэй байдаг. Бүрэн геном нь арай илүү үнэтэй боловч хүний анхны уншсан ДНХ-ийн зардлаас хамаагүй бага байна.
Connectome болон Америкийн BRAIN төсөл рүү буцаж орцгооё. Энэ төслийн зорилго юу вэ? Мэрилэнд мужийн Бетезда дахь АНУ-ын Сэтгэцийн эрүүл мэндийн үндэсний хүрээлэнгийн захирал Жош Гордон “Тархины бүх төрлийн эсүүд, тэдгээр нь хоорондоо хэрхэн холбогдож, хэрхэн харилцан үйлчлэлцдэгийг мэдэх нь өнөөдөр бидний хэрэглэж буй эмчилгээний цоо шинэ багцыг нээх болно. төсөөлж ч чадахгүй." Одоогийн байдлаар мэдрэлийн эсийн төрлүүдийн дэлхийн хамгийн том каталогийг бий болгож, системтэйгээр боловсруулж байна. BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) гэж нэрлэгддэг энэхүү каталог нь тархинд хэдэн төрлийн эс байдаг, тэдгээр нь ямар харьцаатай байдаг, орон зайн хувьд хэрхэн тархдаг, тэдгээрийн хооронд ямар харилцан үйлчлэл байдаг талаар өгүүлдэг.
Энэ хандлага хаанаас ирсэн бэ? Тархи хэрхэн ажилладагийг ойлгох хэрэгцээнээс. Энэ аргын давуу талыг Сиэтл дэх Аллены тархины шинжлэх ухааны хүрээлэнгийн хэрэгжүүлдэг MindScope хөтөлбөрийн гол эрдэмтэн, мэдрэл судлаач Кристоф Кох "Байгаль"-д өгсөн мэдэгдэлдээ тайлбарлав: "Химийн шинжлэх ухаанд юу ч утгагүй байдагтай адил үечилсэн системгүйгээр Элементүүдийн хувьд бие даасан төрлийн эсийн оршин тогтнол, үйл ажиллагааг ойлгохгүйгээр тархийг ойлгоход юу ч утгагүй болно."
Хэрэв бид эсийг эсээр нь сканнердаж, жишээлбэл хүний тархийг дахин бүтээх технологийн чадавхийг таамаглаж чадсан бол ийм арга барил нь амжилтанд хүрсэн ч (энэ нь өнөөдөр бодитой биш) яагаад гэдгийг ойлгохгүй байх болно гэсэн үг юм. тархи үнэхээр байдаг шигээ ажилладаг. Мөн бид тархийг амьд биологийн эрхтэн эсвэл түүний дижитал, таамаглалаар хувилсан аналогийн тухай ярьж байгаа эсэх нь хамаагүй. ТАРХИ ба лавлах BICCN Энэ нь мэдрэлийн хэлхээ бүрийн бүтэц, үйл ажиллагааг ойлгох, улмаар тархи шиг нарийн эрхтэнтэй бүх зүйлийн цогц зан үйлийг ойлгох эхлэлийн цэгүүд юм.
Судалгаа үргэлжилж байгаа бөгөөд эрдэмтэд тусгайлан бүтээсэн вэбсайт дээр шинэ ололт амжилтаа байнга танилцуулдаг. Тиймээс удахгүй бид илүү сонирхолтой нээлтүүдийг хүлээж байх болно гэдэгт итгэлтэй байна.
Мөн сонирхолтой:
Удахгүй хүн бүрийн тархийг шаардлагагүйгээр арилгах боломжтой болно...