İnsan beyninin işləməsinin sirləri həmişə alimləri narahat edib. İnsan beynini təqlid etmək cəhdləri həmişə olub. İnsan Beyni Layihəsi belə cəhdlərdən biridir. Alimlər hansı mərhələdədirlər? Uğurlar varmı?
İnsan beyni bildiyimiz ən sirli bioloji kompüterdir. Əslində, elm adamlarının əsrlər boyu getdikcə daha təkmil üsullarla öyrənmək üçün səylərinə baxmayaraq, bu barədə kifayət qədər məlumatımız yoxdur. Yalnız ən son texnologiyalar bizə əvvəllər yalnız təxmin edə bildiyimiz real biliklər verə bilər. Bu, hələ də tam məlumatlı olmaqdan uzaq olduğumuzu dəyişdirmir. Müasir alimlər hansı mərhələdədirlər?
Həmçinin maraqlıdır: Neyron şəbəkələri nədir və onlar necə işləyir?
"Süni intellekt" termini
1950-ci illərdə “süni intellekt” termini elmdə ilk dəfə ortaya çıxanda və süni intellekt tədqiqatçıları bir maşına özünüz edə bilməyəcəyiniz şeyləri etməyi öyrədə biləcəyinizi uğurla sübut etdikdə, onlar bundan çox həyəcanlandılar. Bir maşının riyazi teoremləri təkbaşına öyrənə, sübut edə bilməsi (bu, məsələn, 1955-ci ildə Allen Newell və Herbert Simon tərəfindən hazırlanmış Məntiq Nəzəriyyəsi proqramı ilə edildi) və ya dama oynayıb insanı döyə bilməsi (Arturun proqramı) IBM mühəndisi, daha sonra Stenford Universitetinin professoru olan Samuel, elm dünyasına insan beyninin tam simulyasiyasının cəmi bir neçə il sonra olduğuna inanmağa səbəb oldu.
Onilliklər keçdi və hesablama gücündə böyük artıma, süni neyron şəbəkələrin və dərin maşın öyrənməsi ilə süni intellekt alqoritmlərinin inkişafına baxmayaraq, biz hələ də beynin hətta fraqmentlərini simulyasiya etməkdən uzağıq. Sadə dillə desək, 20-ci əsrin ikinci yarısının süni intellekt qabaqcılları tısbağalarımızda 90% su təşkil edən bu “jellyəbənzər kütlənin” imkanlarını çox aşağı qiymətləndirdilər.
Həmçinin maraqlıdır: ChatGPT: İstifadə üçün sadə təlimatlar
Beyin mürəkkəbdir
Doğuş zamanı insan beyni təxminən 300 qr, tam inkişaf etmiş bir yetkin beyin təxminən 1,5 kq ağırlığındadır. Bu 1,5 kq bütün kainatımızı və sahib olduğumuz bütün zehni qabiliyyətləri ehtiva edir. Yalnız mücərrəd düşüncə, yaradıcılıq kimi şüurlu olanlar deyil, həm də bilmədiyimiz şeylər: hərəkətlərin hərəkətliliyi, qan dövranı sisteminə nəzarət, nəfəs alma və daha çox şey.
İnsan beyninin təxminən 100 milyard neyrondan ibarət olması elm adamları arasında məşhur bir ifadədir. Onların dəqiq sayını bilmirik və bu, insan növünün hər bir fərdində fərqli ola bilər. Amma tutaq ki, bu doğrudur və bu rəqəm o qədər də az deyil. 100 milyard çox şeydir, lakin müasir superkompüterlər daha böyük obyektləri simulyasiya edə bilir. Lakin problem ondadır ki, neyron, məsələn, 3D qrafikadakı tekseldən, təsvirdəki pikseldən və ya yalnız kiçik bir kod parçası ilə təsvir edilə bilən hər hansı digər obyektdən daha mürəkkəb bir şeydir.
Beynimizdəki neyronlar bir-birinə bağlıdır. Bunlar fiziki əlaqələr deyil, çünki o zaman ayrı-ayrı neyronlarda yaranan elektrik impulsları sürətlə bütün bədənə yayılacaq və bu, praktiki olaraq fəaliyyətini qeyri-mümkün edəcəkdi. Beynimizdəki məlumatların ötürülməsi həm elektrik (impulslar) həm də kimyaya (neyrotransmitterlər) əsaslanır. Hər bir neyron (xarakterik dendritləri olan "ağac" kimi neyronun indi məşhur olan şəklini xatırlayaq) on minə qədər sinaptik əlaqənin köməyi ilə başqalarına qoşula bilər.
Razılaşın, bir sinir hüceyrəsindən 10000 əlaqə tranzistorlardakı məntiq qapılarından daha yüksək mürəkkəblik səviyyəsidir. Əgər neyronlar və onların istənilən anda əldə edə bildikləri vəziyyətlər arasında bütün mümkün əlaqələrin sayını (yalnız bir) saymağa çalışsaq, bütün müşahidə olunan kainatdakı atomların təxmin edilən sayından çox böyük bir rəqəm əldə edəcəyik. Bu yanaşmadan istifadə edərək, neyrobiologiya üzrə ixtisaslaşan və eyni zamanda kompüter elmləri sahəsində təcrübəsi olan bir çox elm adamı hesab edir ki, hətta mövcud bilik səviyyəsi və onun gözlənilən inkişafı ilə belə mürəkkəb bir orqanın tam simulyasiyası bizim imkanlarımızı aşacaq bir işdir. uzun müddət. Amma bu o demək deyil ki, alimlər heç nə etmirlər və heç nəyə nail olmayıblar. Gəlin bütün insan zehnini deyilsə, heç olmasa onun bir hissəsini simulyasiya etməyi hədəfləyən bəzi layihələrə nəzər salaq.
Həmçinin oxuyun: ChatGPT-nin 7 Ən Gözəl İstifadəsi
40 dəqiqə bir saniyə
2013-cü ildə Okinava Texnologiya İnstitutunun yapon alimləri və Forschungszentrum Jülich-dən olan alman tədqiqatçıları birləşərək, o zamanlar planetimizin ən güclü superkompüterlərindən birini (500-ci ildə Top2011 siyahısının lideri K Computer adlanırdı) hesablama gücü ilə istifadə etdilər. 8,16 PFLOPS (və ya saniyədə 8,16 kvadrilyon üzən nöqtə əməliyyatı) beynin yalnız bir hissəsini simulyasiya etməyə çalışmaq. Ümumilikdə, simulyasiya birlikdə 1,73 trilyon sinaptik əlaqə şəbəkəsi yaradan 10,4 milyard neyronun işinin xəritələşdirilməsindən ibarət idi. Bu, kəllə sümüyünüzdə ilişib qalan həmin bioloji "jelly" potensialının 1 faizindən bir qədər çoxdur. Simulyasiya zamanı 82944 Sparc64 VIIIfx prosessorunun tam gücündən istifadə edilib (bir sistemdə 2 GHz takt tezliyi və 8 nüvə var). Bu yanaşma işə yaradı?
Alimlərin fikrincə, bəli, amma digər tərəfdən... bu, ona necə baxmağınızdan asılıdır. Bu superkompüterin təxminən 40 dəqiqə işləməsi beynin neyron şəbəkəsinin sözügedən fraqmentinin cəmi 1 saniyəlik işinin simulyasiyası üçün davam etdi. Buna görə də, simulyasiyanın ümumiyyətlə həyata keçirilməsini uğur adlandırmaq olar, çünki effektlər, hesablama vaxtı və simulyasiyanın həcmi burada nə qədər böyük problemlə üzləşdiyimizi göstərir. Və yadda saxlamaq lazımdır ki, neyronların sayının artması ilə sinaptik şəbəkənin mürəkkəbliyi xətti deyil, eksponent olaraq artır! Oak Ridge Milli Laboratoriyasında işləyən və 1102 PFLOPS hesablama gücünə, yəni qeyd olunan Yapon K Kompüterindən 135 dəfə böyük hesablama gücünə malik olan hazırda ən sürətli Amerika superkompüteri Frontier belə eyni vəzifə üçün istifadə olunsaydı, bu o demək deyildi. ki, Frontier 135 dəfə böyük neyron şəbəkəni simulyasiya edə bilər (eyni model parametrləri ilə). 1,73 milyard neyron şəbəkəsinin bir real saniyəsinin eyni simulyasiyası Amerika superkompüterində 40 dəqiqə deyil, 18 saniyədən az davam edəcək. Ancaq bu, hələ də real real vaxt şəbəkə simulyasiyasından daha çox şeydir və başımızda olanların yalnız kiçik bir hissəsidir. Bütün şüurun işini təqlid etmək hələ də elmi fantastika sahəsinə aiddir. Ancaq elm adamları hələ də çalışırlar.
Həmçinin oxuyun: Sadə sözlərlə kvant kompüterləri haqqında
Avropa İnsan Beyni Layihəsi
İnsan Beyni Layihəsi (HBP) öz miqyasına və bu elmi layihəyə ayrılan vəsaitə görə insanla bağlı başqa bir layihə ilə – 1990-2003-cü illərdə davam edən məşhur “İnsan geni” layihəsi ilə müqayisə oluna bilər. İnsan genomunu tam başa düşmək üçün İnsan Beyni Layihəsi alimlərə beynimizi daha yaxşı başa düşməyə kömək etmək məqsədi daşıyır. Bununla belə, 2013-cü ildən davam edən və onillik araşdırmadan sonra (yəni 2023-cü ildə) başa çatması nəzərdə tutulan İnsan Beyni Layihəsi bütün beyni simulyasiya etməyə belə yaxınlaşmır. Bəs, alimlər bu araşdırma ilə hansı məqsədlərə çatmağı planlaşdırırlar?
HBP-nin əsas məqsədi bütün beyni simulyasiya etmək deyil, çünki ümid edirəm ki, bu vəzifənin bugünkü sivilizasiyamızın imkanlarından kənarda olduğunu artıq göstərmişik. Məqsəd beynin mürəkkəbliyinə qismən də olsa yiyələnməkdir. Bu, tibb, informatika, nevrologiya kimi elmlərin inkişafına, eləcə də işi ağlımızın necə işlədiyindən ilhamlanan texnologiyaların inkişafına kömək edəcəkdir.
HBP layihəsinin nəticələrindən biri də beyin tədqiqatları üçün rəqəmsal platforma olan EBRAINS-in yaradılmasıdır. EBRAINS dünyanın hər yerindən olan tədqiqatçılara təhlükəsiz bulud mühitində mövcud rəqəmsal alətlərdən istifadə etməyə imkan verən açıq mənbə platformasıdır. Başqa sözlə, EBRAINS alimlərə beynin ayrı-ayrı sahələrinin fəaliyyətini modelləşdirmək və təhlil etmək üçün alətlər təqdim edir.
Belə vasitələrdən biri HBP və EBRAINS tərəfindən yaradılmış virtual beyin simulyasiya proqramıdır. Bu alət bütün beynin işini simulyasiya etmək iqtidarında deyil, lakin o, məsələn, yeni dərmanların tədqiqatçılarına onların neyron qruplarına təsirini simulyasiya etməyə imkan verir. Bu, öz növbəsində, elm adamlarına Alzheimer xəstəliyi, depressiya, Parkinson xəstəliyi və sair kimi mürəkkəb xəstəliklər üçün faydalı olan yeni müalicə üsulları hazırlamağa imkan verəcəkdir.
Həmçinin maraqlıdır:
- Yəni danışmaq, ya danışmamaq? Mask Putinlə danışdığını inkar edir. Ancaq bir "amma" var
- Müasir artilleriya Ukraynanın super silahıdır. Bəs Elon Musk niyə buradadır?
ABŞ BEYİN təşəbbüsü
Amerika tədqiqat institutlarının təşəbbüsü ilə həyata keçirilən daha böyük və daha yeni layihə ABŞ BEYİN Təşəbbüsüdür. Bu, insan konnektomunun xəritələşdirilməsinə yönəlmiş başqa bir çoxillik, çox milyard dollarlıq tədqiqat layihəsidir. Əlaqə nədir? Bu, bu orqanizmin sinir əlaqələri toplusudur. Necə ki, genom genetik zəncirin tam xəritəsi, proteom isə verilmiş orqanizmin zülallarının tam xəritəsidir. Biz artıq insan genomunu bilirik, onun kəşfi milyardlarla dollara başa gəlib. Bu gün genom testi geniş yayılmışdır və məsələn, qüsurun olması üçün genetik testlər bir neçə yüz dollara başa gəlir. Tam genom bir qədər baha başa gəlir, lakin yenə də oxunan ilk insan DNT-sinin qiymətindən daha az miqyasdadır.
Connectome və Amerika BRAIN layihəsinə qayıdaq. Bu layihənin məqsədi nədir? Merilend ştatının Bethesda şəhərində yerləşən ABŞ Milli Psixi Sağlamlıq İnstitutunun direktoru Coş Qordon dedi: “Bütün beyin hüceyrələrinin növlərini, onların bir-biri ilə necə əlaqə saxladığını və necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu bilmək, bu gün bizim istifadə etdiyimiz tamamilə yeni müalicələr toplusunu açacaq. təsəvvür belə edə bilmirəm”. Hazırda sinir hüceyrəsi tiplərinin dünyanın ən böyük kataloqu yaradılır və sistemli şəkildə inkişaf etdirilir. BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) adlanan bu kataloq beyində neçə müxtəlif növ hüceyrə olduğunu, onların hansı nisbətdə meydana gəldiyini, məkan olaraq necə paylandığını və onlar arasında hansı qarşılıqlı əlaqənin baş verdiyini təsvir edir.
Bu yanaşma haradan gəlir? Beynin necə işlədiyini anlamaq ehtiyacından. Bu yanaşmanın üstünlükləri Sietldəki Allen Beyin Elmləri İnstitutu tərəfindən həyata keçirilən MindScope proqramının baş alimi, nevroloq Kristof Koxun Təbiətə verdiyi açıqlamada belə izah edilir: “Necə ki, kimyada heç bir şeyin dövri cədvəl olmadan mənası yoxdur. elementlər, ayrı-ayrı hüceyrə növlərinin varlığını və fəaliyyətini dərk etmədən beyni anlamaqda heç bir şey mənasızdır."
Əgər biz hipotetik olaraq hüceyrəni hüceyrə skan etmək və məsələn, insan beynini yenidən yaratmaq üçün texnoloji potensiala nail olsaq, belə bir yanaşma o demək olardı ki, uğur qazansaq da (bu, bu gün real deyil), biz hələ də başa düşməyəcəyik ki, niyə beyin həqiqətən olduğu kimi işləyir. Beyin canlı bioloji orqan kimi, yoxsa onun rəqəmsal, hipotetik olaraq klonlaşdırılmış həmkarından danışmağımızın fərqi yoxdur. BEYİN və kataloq BICCN hər bir sinir dövrəsinin quruluşunu və işini başa düşmək üçün başlanğıc nöqtələridir və buna görə də beyin kimi mürəkkəb bir orqanla bütün növləri idarə edən mürəkkəb davranışı başa düşmək üçün.
Tədqiqatlar davam edir və elm adamları daim yeni nailiyyətlərini xüsusi yaradılmış vebsaytda təqdim edirlər. Ona görə də əminəm ki, tezliklə bizi daha maraqlı kəşflər gözləyir.
Həmçinin maraqlıdır:
Tezliklə hər kəsin beynini lazımsız yerə çıxarmaq mümkün olacaq...