Des prothèses gérées par la puissance de la pensée, liaison directe avec des ordinateurs sans aide musculaire et à l'avenir - un organe artificiel pour une personne paralysée et une formation de fonctions cognitives - pensée, mémoire et attention. Tout cela est en dehors de la zone de science-fiction. Time Neuronuk est déjà venu, candidats de sciences biologiques, responsable des technologies neurocognitives "Institut Kurchatov" Sergey Shishkin. Il a parlé des derniers résultats des études du cerveau dans le centre éducatif Sirius. "LENTA.RU" conduit les thèses de base de ses discours.

Premières étapes dans Terra Incognita

Les résultats de la recherche physique sous-tendent tout entourent. Pour ce que nous regardons - des bâtiments, des vêtements, des ordinateurs, des smartphones, tout cela est en quelque sorte lié aux technologies en fonction des lois de la physique. Mais la contribution à notre vie de la science sur le cerveau est moins incomparable.

Pourquoi? Jusqu'à récemment, la neuroscience s'est développée très lentement. Au milieu du XIXe siècle, ils ont commencé à comprendre que le cerveau se compose de cellules nerveuses - neurones, mais ils étaient alors extrêmement difficiles à voir et à allouer. Les chercheurs modernes ont trouvé des moyens d'une étude plus profonde des neurones et d'observation de leur travail - par exemple, des colorants fluorescents sont introduits dans ceux-ci, qui sont brillantes lorsque les cellules sont activées.

Les nouvelles méthodes permettent sans chirurgie d'observer le travail du cerveau humain à l'aide de la technologie de résonance magnétique nucléaire. Nous commençons à mieux comprendre le dispositif cérébral et à créer de nouvelles technologies en fonction de ces connaissances. L'une des plus impressionnantes est l'interface "cerveau - ordinateur".

Interface "cerveau - ordinateur"

Cette technologie vous permet de contrôler l'ordinateur avec une force de pensée, cela s'appelle plus précisément «la technologie pour transférer des commandes du cerveau à un ordinateur sans l'aide de muscles et de nerfs périphériques» (c'est ainsi que cette définition est acceptée dans la littérature scientifique ). L'objectif principal des interfaces "cerveau - ordinateur" aide les handicaps, tout d'abord, ces personnes qui n'ont pas de système musculaire ou de gestion. Cela peut être causé par différentes raisons - par exemple, par un accident de voiture, lorsque la moelle épinière d'une personne est interrompue.

Une personne en bonne santé a-t-elle besoin d'un canal de communication supplémentaire avec un ordinateur? Certains scientifiques estiment qu'une telle interface peut accélérer le travail avec la technologie informatique, car la personne ne va pas "ralentir" les mains: - Il enverra directement des informations à l'ordinateur. Il existe une hypothèse plus réaliste: avec l'aide de ces interfaces, vous pouvez former les fonctions cognitives du cerveau - penser, mémoire, attention ... Comment ne pas se souvenir du film "Lawnmock", où le personnage principal avec l'aide de La réalité virtuelle est tellement "pompée" son cerveau, qui est devenu superhorecom.

La base de ces désirs est un rêve de l'expansion des capacités cérébrales. Ceci est très expliqué: nous sommes presque toujours mécontents des opportunités que nous avons. Le rêve d'élargir les capacités du cerveau suggère des scientifiques à la recherche fantastique, mais une direction de travail de plus en plus réelle: essayez de lier le cerveau aussi près que possible. Après tout, les programmes informatiques ont un grand inconvénient - presque tout est construit sur des règles difficiles et la personne a une intuition, même s'il ne peut pas calculer presque instantanément les options. Donc, une telle union des forces du cerveau et de l'ordinateur serait très utile.

Tâches pratiques

Mais tout d'abord, il y a des tâches assez pratiques avant la neuroscience. Par exemple, aidez les personnes atteintes d'une maladie appelée sclérose amyotrophique latérale. Les patients présentant un tel diagnostic sont un peu, mais c'est une maladie très grave. Le patient peut normalement penser normalement et percevoir des informations provenant du monde environnant, mais il n'est pas capable de bouger et même de dire quelque chose. Malheureusement, alors que cette maladie reste incurable et que les patients jusqu'à la fin de la vie ne peuvent pas communiquer avec d'autres.

Les premières tentatives de création de l'interface "cerveau - ordinateur" ont été réalisées dans les années 1960, mais un intérêt sérieux dans cette technologie n'est apparu qu'après à la fin des années 90, le scientifique allemand Niels Birbaumere avec des collègues a développé le "dispositif de transmission de la transmission de pensées »et ils ont commencé à leur apprendre aux patients paralysés.

Certains patients grâce à cet appareil ont pu communiquer avec des parents et des chercheurs. L'un d'entre eux a écrit avec l'aide du "Dispositif pour le transfert de pensées" une grande lettre dans laquelle il a dit comment il imprime les lettres. Ce texte que le patient a écrit pendant six mois a été publié dans l'une des revues scientifiques.

Travailler avec le système Birbaumere ne peut pas être appelé simple. Le patient doit d'abord choisir l'une de la moitié de l'alphabet montré à l'écran, modifiant les potentiels électriques allant du cerveau à un côté positif ou négatif. Ainsi, il semble dire mentalement "oui" ou "non". Le potentiel électrique est enregistré directement sur la surface de la peau de la tête, est introduit à l'ordinateur et détermine laquelle de la moitié de l'alphabet doit être sélectionnée. En outre, la personne va plus loin alphabétiquement et choisit une lettre concrète. C'est gênant et long, mais la méthode ne nécessite pas l'impact des électrodes dans le cerveau.

Des méthodes invasives lorsque des électrodes sont entrées directement dans le cerveau, plus de succès. L'impulsion au développement de cette direction a donné la guerre en Irak. De nombreux militaires sont ensuite devenus handicapés et des scientifiques américains ont tenté de proposer, comme en utilisant l'interface "cerveau - ordinateur", ces personnes pourraient contrôler des prothèses mécaniques. Les premières expériences ont été effectuées sur des singes, puis les électrodes étaient implantées avec des personnes paralysées. En conséquence, la personne a pu participer activement au processus de maîtrisation de la technique de gestion prothétique.

En 2012, le coéquipier Andrew Schwarz de Pittsburgh a réussi à enseigner une femme paralysée afin de contrôler avec précision la main mécanique qu'elle a pu prendre divers articles et même secouer le premier programme de télévision populaire. Vrai, tous les mouvements n'étaient pas parfaitement parfaits, mais bien sûr, le système s'améliore.

Comment avez-vous réussi à le faire? Une approche a été développée qui permet à l'été de déterminer la direction souhaitée de mouvement à l'aide de signaux codés dans les neurones. Pour cela, vous devez implanter de petites électrodes dans l'écorce du moteur du cerveau - ils éliminent les signaux de neurones transmis à l'ordinateur.

La question se pose immédiatement: si une personne se déplace avec une main manuelle, est-il possible de faire une jumeau mécanique - Avatar, qui reproduira tous les mouvements d'une personne? Un tel organe mécanique sera contrôlé via l'interface "Cerveau Cerveau". Fantasy sur ce projet de loi, parfois des scientifiques donnent même des projets réels. Jusqu'à présent, des experts sérieux se rapportent à cela comme fiction, mais dans un avenir lointain, cela est possible.

Une gestion de la vue

Dans le laboratoire des technologies cognitives "Kurchatovsky Institute" travaille maintenant non seulement sur les interfaces "Cerveau - Ordinateur", mais aussi "Veux-cerveaux - ordinateur". Strictement parler, ce n'est pas une interface «cerveau - ordinateur», car dans son travail, les muscles des yeux sont utilisés. La direction en enregistrant la direction de la vue est également très importante car il existe des personnes handicapées avec une fonction motrice altérée, dont les muscles des yeux continuent d'agir. Il existe déjà des systèmes prêts à l'emploi, avec l'aide qu'une personne peut composer le texte avec un look.

Néanmoins, en dehors de la tâche du texte défini sur les problèmes. Par exemple, il est difficile d'enseigner l'interface de ne pas donner des commandes lorsqu'une personne regarde le bouton de contrôle simplement parce qu'il a pensé et arrêté ses yeux.

Pour résoudre ce problème, dans l'Institut Kurchatov, nous avons décidé de créer une technologie combinée. Les participants des expériences jouent un jeu d'ordinateur, ce qui ne fait que passer à l'aide de délais de vue courte. À ce stade, les chercheurs enregistrent les signaux électriques de leur cerveau à la surface de la peau du cuir chevelu.

Il s'est avéré que lorsqu'un membre de l'expérience retarde un aspect de faire un déménagement, il y a des marqueurs spéciaux dans les signaux de son cerveau, ce qui n'a aucune raison lorsque le look est retardé comme ça. Sur la base de ces observations, l'interface "oeil-cerveau - ordinateur" est créée. Son utilisateur ne cherchera que pour regarder le bouton ou le lien de l'écran de l'ordinateur, je voulais cliquer dessus, - le système reconnaît ce désir, et le clic se produira par lui-même.

À l'avenir, de nouvelles méthodes apparaîtront qui permettront sans utiliser d'opérations risquées et très coûteuses de connecter le cerveau à l'ordinateur. Maintenant, nous voyons l'origine de ces technologies et nous pourrons bientôt l'essayer.

• Transfert

Nous nous souvenons tous des exercices douloureux de l'école en arithmétique. Pour multiplier les nombres tels que 3 752 et 6 901 à l'aide d'un crayon et d'un papier, ne prend pas moins d'une minute. Bien sûr, aujourd'hui, lorsque nous avons des téléphones à portée de main, nous pouvons rapidement vérifier que le résultat de notre exercice devrait être de 25 892 552. Les processeurs des téléphones modernes peuvent effectuer plus de 100 milliards de ces opérations par seconde. De plus, ces puces ne consomment que quelques watts, ce qui les rend beaucoup plus efficaces à notre cerveau lent qui consomment 20 W et nécessitant beaucoup plus de temps pour obtenir le même résultat.

Bien sûr, le cerveau a évolué de ne pas s'engager dans l'arithmétique. Par conséquent, il s'avère mal. Mais cela s'oppose parfaitement au traitement d'un flux constant d'informations provenant de notre environnement. Et il la réagit - parfois plus rapide que nous ne pouvons la réaliser. Et peu importe la quantité d'énergie consommera un ordinateur ordinaire - il va à peine faire face au fait qu'il est facilement donné au cerveau - par exemple, avec une compréhension de la langue ou de courir le long des escaliers.

Si vous pouviez créer des voitures, des capacités de calcul et de l'efficacité énergétique seraient comparables au cerveau, tout changerait de façon spectaculaire. Les robots seraient intelligemment bouger dans le monde physique et communiqueraient avec nous dans une langue naturelle. Les systèmes à grande échelle collecteraient d'énormes quantités d'informations sur les entreprises, la science, la médecine ou la gestion de l'État, révélant de nouveaux schémas, trouver des relations de causalité et des prévisions. Les applications mobiles intelligentes telles que Siri et Corttana pourraient compter moins sur les nuages. Une telle technologie pourrait nous permettre de créer des appareils à faible consommation d'énergie qui complètent nos sentiments qui nous fournissent des médicaments et d'imiter des signaux nerveux, compensant les dommages causés aux organes ou à la paralysie.

Mais est-il trop tôt pour mettre de tels objectifs audacieux? Notre compréhension du cerveau n'est-elle pas trop limitée pour créer des technologies en fonction de ses principes? Je crois que l'émulation même les particularités les plus simples des contours nerveux peut améliorer considérablement le travail d'une multitude d'applications commerciales. Dans quelle mesure les ordinateurs doivent copier les parties biologiques de la structure du cerveau pour approcher son niveau de vitesse - c'est toujours une question ouverte. Mais les systèmes d'aujourd'hui inspirés par la structure du cerveau ou neuromorphe deviendront des outils importants pour la recherche d'une réponse.

Une caractéristique clé des ordinateurs ordinaires est une séparation de la mémoire physique qui stocke des données et des instructions et le traitement de la logique ces informations. Il n'y a pas de telles séparations dans le cerveau. Les calculs et le stockage de données se produisent simultanément et localement dans un réseau étendu constitué d'environ 100 milliards de cellules nerveuses (neurones) et de plus de 100 billions de liaisons (synapses). Pour la plupart, le cerveau est déterminé par ces connexions et la manière dont chacun des neurones répond au signal entrant d'autres neurones.

Parlant des possibilités exceptionnelles du cerveau humain, nous entendons généralement la récente acquisition d'un long processus évolutif - Neocortex (nouveau Cora). Cette couche mince et extrêmement pliée forme la gaine extérieure du cerveau et effectue des tâches très différentes, y compris le traitement des informations provenant des sens, du contrôle moteur, de la mémoire et de la formation. Une telle gamme de possibilités est disponible dans une structure assez homogène: six couches horizontales et un million de colonnes verticales de 500 microns avec des largeurs constituées de neurones intégrant et distribuant des informations codées dans des impulsions électriques, le long des couchettes en croissance - Dendrites et axones.

Comme toutes les cellules du corps humain, le neurone a un potentiel électrique d'environ 70 mV entre la surface extérieure et les internes. Cette tension membranaire varie lorsque le neuron reçoit un signal d'autres neurones associés à celui-ci. Si la tension de la membrane augmente à une valeur critique, elle forme une impulsion, ou un saut de tension, qui dure plusieurs millisecondes, une valeur d'environ 40 mV. Cette impulsion s'applique à l'axon du neurone, jusqu'à ce qu'il atteigne la synapse - une structure biochimique complexe reliant l'axon d'un neurone avec le dendrit de l'autre. Si l'impulsion répond à certaines limitations, la synabse le convertit à une autre impulsion, en descendant sur les dendrites de branchement du neuron, recevant le signal et change sa tension de membrane de côté positif ou négatif.

La connectivité est une particularité critique du cerveau. Le neurone pyramidal est un type particulièrement important de cellules néocortex humaines - contient environ 30 000 synapses, soit 30 000 canaux d'entrée provenant d'autres neurones. Et le cerveau s'adapte constamment. Neuron et propriétés de Synapse - et même la structure elle-même change constamment, principalement sous l'influence des données d'entrée des organes des sens et de la rétroaction de l'environnement.

Les ordinateurs à usage général moderne sont numériques et non analogiques; Le cerveau classé n'est pas si facile. Les neurones accumulent une charge électrique en tant que condensateurs dans des circuits électroniques. Ceci est un processus analogique explicite. Mais le cerveau utilise des rafales comme des unités d'information, et celle-ci est basée sur son schéma binaire: à tout moment, où se trouve une éclaboussure ou qu'il n'y a pas. En termes d'électronique, le cerveau est un système avec des signaux mixtes, avec l'informatique analogique locale et la transmission d'informations utilisant des rafales binaires. Étant donné que la rafale n'a que des valeurs 0 ou 1, elle peut transmettre une grande distance sans perdre ces informations de base. Il est également reproduit en atteignant le prochain neurone du réseau.

Une autre différence clé entre le cerveau et l'ordinateur - le cerveau aboutit au traitement des informations sans générateur d'horloge central, synchronisant ses travaux. Bien que nous observions des événements de synchronisation - des ondes cérébrales - elles sont organisées par elles-mêmes, résultant d'un réseau de neurones. Ce qui est intéressant, les systèmes informatiques modernes commencent à adopter une asynchronie, caractéristique du cerveau pour accélérer les calculs, les exécuter en parallèle. Mais le degré et le but de la parallélisation des deux systèmes sont extrêmement différents.

À l'idée d'utiliser le cerveau comme modèle de calcul de racines profondes. Les premières tentatives étaient basées sur un seul seuil de seuil, une valeur exceptionnelle si la somme des données entrantes pondérées dépasse le seuil et l'autre - sinon dépasse. Le réalisme biologique de cette approche conçue par Warren MacCaloch et Walter Pitts dans les années 1940, est très limité. Néanmoins, c'était la première étape d'appliquer le concept d'un neurone déclencheur comme élément de calcul.

En 1957, Frank Rosenblatt a proposé une autre variante du seuil Neuron, le Perceptron. Le réseau à partir de nœuds interdépendants (neurones artificiels) est compilé par des couches. Les couches visibles sur la surface du réseau interagissent avec le monde extérieur en tant qu'entrées et sorties, et les couches cachées à l'intérieur effectuent tous les calculs.

Rosenblatt a également offert d'utiliser la principale caractéristique du cerveau: la dissuasion. Au lieu de plier toutes les intrants, les neurones du Percepton peuvent apporter une contribution négative. Cette fonctionnalité permet aux réseaux neurones d'utiliser une seule couche cachée pour résoudre les tâches XOR dans la logique dans laquelle la sortie est égale à la vérité, si seule l'une des deux entrées binaires est vraie. Cet exemple simple montre que l'ajout de réalisme biologique peut ajouter de nouvelles capacités de calcul. Mais quelles fonctions cérébrales sont nécessaires pour son travail et quelles sont les traces inutiles de l'évolution? Personne ne sait.

Nous savons que des résultats informatiques impressionnants peuvent être atteints et sans tentatives de création de réalisme biologique. Les explorateurs de la formation profonde ont avancé très loin dans l'utilisation d'ordinateurs pour analyser de grandes quantités de données et allouer certaines fonctionnalités d'images complexes. Bien que les réseaux de neurones créés par eux possèdent un grand nombre d'intrants et de couches cachées que jamais, ils sont toujours basés sur des modèles de neurones extrêmement simples. Leurs grandes possibilités reflètent pas le réalisme biologique, mais l'ampleur des réseaux contenus dans elles et la puissance utilisée pour élaborer des ordinateurs. Mais les réseaux avec un apprentissage profond sont encore très loin des vitesses de calcul, une efficacité énergétique et une formation de cerveau biologique.

Un énorme écart entre le cerveau et les ordinateurs modernes est le mieux souligné par des simulations de cerveau à grande échelle. Ces dernières années, plusieurs tentatives de telles tentatives ont été faites, mais elles étaient toutes difficiles limitées par deux facteurs: temps d'énergie et de simulation. Par exemple, considérez la simulation effectuée par Marcus Daisman avec ses collègues il y a quelques années lors de l'utilisation de 83 000 processeurs de supercalculateur au Japon. La simulation de 1,73 milliard de neurones a consommé 10 milliards de fois plus d'énergie qu'une section cérébrale équivalente, bien qu'elles utilisaient des modèles extrêmement simplifiés et ne menaient aucune formation. Et de telles simulations fonctionnaient généralement plus de 1000 fois plus lentes que le cerveau biologique en temps réel.

Pourquoi sont-ils si lents? La simulation cérébrale sur des ordinateurs ordinaires nécessite le calcul des milliards d'équations différentielles liées aux autres et décrivant la dynamique des cellules et des réseaux: processus analogiques tels que la charge en mouvement via la membrane cellulaire. Ordinateurs utilisant la logique booléenne - Énergie changeante à la précision - et la séparation de la mémoire et des calculs, extrêmement inefficacement de la modélisation du cerveau.

Ces simulations peuvent être un outil de cognition cérébrale, passant les données obtenues dans le laboratoire de la simulation, avec laquelle nous pouvons expérimenter, puis comparer les résultats avec des observations. Mais si nous espérons aller dans une autre direction et utiliser des cours de neurobiologie pour créer de nouveaux systèmes informatiques, nous devons repenser la manière dont nous développons et créons des ordinateurs.

Neurones en silicium.

Copier le travail du cerveau avec des produits électroniques peut être plus accompli qu'il n'y paraît à première vue. Il s'avère que environ 10 FDJ (10 -15 Joule) sont consacrés à la création d'un potentiel électrique de Synapse. L'élimination de la semi-conducteur de métal-oxyde (MOP) du transistor, beaucoup plus grande et consommant plus d'énergie que celles utilisées dans la CPU, ne nécessite que 0,5 fj. Il s'avère que la transmission synaptique est équivalente à la charge de 20 transistors. De plus, au niveau des appareils, des circuits biologiques et électroniques ne sont pas tellement différents. En principe, il est possible de créer des structures similaires à des synapses et des neurones, des transistors, et de les combiner de manière à obtenir un cerveau artificiel qui n'absorbe pas de tels volumes d'énergie flagrant.

L'idée de créer des ordinateurs à l'aide de transistors travaillant en tant que neurones apparu dans les années 1980 au professeur Karver à mi-parcours de Kalteha. L'un des arguments clés du ministère des Affaires étrangères en faveur des ordinateurs "neuromorphes" était que les dispositifs à semi-conducteurs peuvent, travailler dans un certain mode, suivre les mêmes lois physiques que les neurones et que le comportement analogique peut être utilisé pour calculer avec une grande énergie Efficacité.

Le ministère des Affaires étrangères a également inventé une plate-forme pour les neurocommunications dans lesquelles des rafales ne sont codées que par leurs adresses dans le réseau et le temps d'occurrence. Ce travail est devenu innovant, car elle a d'abord pris le temps de la caractéristique nécessaire du réseau neuronal artificiel. Le temps est un facteur clé du cerveau. Les signaux ont besoin de temps pour se propager, les membranes - le temps de réaction, et il est temps qui détermine la forme de potentiels postsynaptiques.

Plusieurs équipes de recherche actives aujourd'hui, par exemple, un groupe d'indisorativement Jiacomo de l'école technique supérieure suisse et de Quake Boaen de Stanford, se rendit sur le pied du ministère des Affaires étrangères et introduisait avec succès des éléments de réseaux de cortices biologiques. La mise au point est de travailler avec des transistors à l'aide d'un courant basse tension qui n'atteint pas sa valeur de seuil, créant des schémas analogiques qui copient le comportement du système nerveux et consomment en même temps une petite énergie.

De nouvelles recherches dans cette direction peuvent être utilisées dans des systèmes tels qu'une interface cérébrale-ordinateur. Mais il existe un énorme espace entre ces systèmes et la taille réelle du réseau, de la connectivité et de la capacité d'enseigner un cerveau d'animaux.

Donc, dans la région de 2005, trois groupes de chercheurs ont commencé à développer de manière indépendante des systèmes neuromorphes qui diffèrent considérablement de l'approche initiale du ministère des Affaires étrangères. Ils voulaient créer des systèmes à grande échelle avec des millions de neurones.

Le projet Spinnaker est le plus proche des ordinateurs ordinaires, dirigé par Steve Ferber de l'Université Manchester. Ce groupe a développé sa propre puce numérique, composée de 18 processeurs de bras travaillant à 200 MHz - environ un dixième de vitesse des processeurs modernes. Bien que le noyau ARM venait du monde des ordinateurs classiques, ils simulent des rafales envoyées par des routeurs spéciaux conçus pour transmettre des informations asynchrones - tout comme le cerveau. Dans la mise en œuvre actuelle, qui fait partie du projet de l'UE "cerveau humain" et achevée en 2016 contient 500 000 noyaux de bras. En fonction de la complexité du modèle Neuron, chaque noyau est capable de simuler jusqu'à 1000 neurones.

Truenorth Chip, développé par Darmendra Fashion et ses collègues du laboratoire de recherche IBM à Almaden, refuse d'utiliser des microprocesseurs comme unités informatiques, est en fait un système neuromorphique dans lequel les calculs et la mémoire se croisent. Truenorth reste toujours un système numérique, mais il repose sur des neuroconstructures spécialement conçues qui mettent en œuvre un modèle de neurones spécifique. La puce contient 5,4 milliards de transistors, il est construit selon la technologie Samsung CMOS de 28 nm (structure complémentaire de semi-conducteur en métal-oxyde). Les transistors imitent 1 million de neuroconturistes et 256 millions de synapses simples (un peu simples) sur une seule puce.

Je dirais que le prochain projet, Brainscales, disparut de loin des ordinateurs ordinaires et s'approcha du cerveau biologique. Nous avons travaillé sur ce projet avec mes collègues de l'Université de Heidelberg pour l'initiative européenne "Cerveau humain". Les cerveaux implémentent le traitement de signaux mixtes. Il combine des neurones et des synapses, dans le rôle de quels transistors de silicium fonctionne comme des dispositifs analogiques avec échange d'informations numériques. Le système complet est composé de substrats de silicium de 8 pouces et vous permet d'imiter 4 millions de neurones et de 1 milliard de synapses.

Le système peut reproduire neuf modes différents de neurones biologiques déclenchantes et développé en étroite coopération avec des neurobiologistes. Contrairement à l'approche de la MIDA analogique, Brainscales fonctionne en mode accéléré, son émulation est de 10 000 fois plus rapide qu'en temps réel. Cela est particulièrement pratique pour explorer le processus d'apprentissage et de développement.

La formation deviendra probablement un élément essentiel des systèmes neuromorphes. Maintenant, les jetons fabriqués sur l'image du cerveau, ainsi que les réseaux de neurones opérant sur des ordinateurs ordinaires, sont formés du côté avec des ordinateurs plus puissants. Mais si nous voulons utiliser des systèmes neuromorphiques dans des applications du monde réel - disons, dans des robots qui devraient travailler côte à côte avec nous, ils devront être capables d'apprendre et d'adapter à la volée.

Dans la deuxième génération de notre système de Brainscales, nous avons mis en place la possibilité d'apprendre en créant des "gestionnaires de flexibilité" sur la puce. Ils sont utilisés pour changer la large gamme de neurones et de paramètres Synapse. Cette fonctionnalité nous permet d'ajuster avec précision les paramètres pour compenser les différences dans la quantité et les propriétés électriques lors de la déplacement d'un périphérique à un autre - à peu près au fur et à mesure que le cerveau lui-même s'adapte au changement.

Trois systèmes de grande envergure décrites par moi se complètent. Spinnaker peut être configuré de manière flexible et utilisée pour tester différentes neuroodes, Truenorth est élevée, la densité d'intégration, la Brainscales est conçue pour l'apprentissage et le développement continu. La recherche de la méthode correcte d'évaluation de l'efficacité de ces systèmes continue toujours. Mais les premiers résultats prometteurs. Le groupe Truenorth d'IBM a récemment calculé que la transmission synaptique dans leur système prend 26 PJ. Et bien qu'il soit 1000 fois plus d'énergie requise dans le système biologique, il est presque 100 000 fois moins que l'énergie laissant la simulation sur des ordinateurs à usage général.

Nous sommes toujours à un stade précoce de comprendre que de tels systèmes peuvent faire et comment les appliquer pour résoudre des problèmes réels. Dans le même temps, nous devons trouver des moyens de combiner de nombreuses copeaux neurorphes dans de grands réseaux avec des capacités d'apprentissage améliorées, tout en réduisant la consommation d'énergie. L'un des problèmes est connecté: le cerveau est en trois dimensions et nos systèmes sont bidimensionnels. La question de l'intégration en trois dimensions des régimes étudie activement et ces technologies peuvent nous aider.

Une autre aide peut être des périphériques qui ne sont pas basés sur CMOS - Membraides ou PCRAM (mémoire avec un changement d'état de phase). Aujourd'hui, les poids qui déterminent la réaction des synapses artificielles sur des signaux entrants sont stockés dans la mémoire numérique conventionnelle, qui prend la plupart des ressources en silicium requises pour construire un réseau. Mais d'autres types de mémoire peuvent nous aider à réduire la taille de ces cellules avec micromètre au nanomètre. Et la principale difficulté des systèmes modernes prendra en charge les différences entre différents appareils. Pour ce faire, les principes d'étalonnage développés dans les brisques pourront aider.

Nous venons de commencer notre chemin sur le chemin des systèmes neuromorphes pratiques et utiles. Mais les efforts en valent la peine. En cas de succès, nous créerons non seulement des systèmes informatiques puissants; Nous pouvons même obtenir de nouvelles informations sur le travail de notre propre cerveau.

Écologie de la conscience. Science et découvertes: peu importe la façon dont ils ont essayé, les neurophysiologistes et les psychologues cognitifs ne trouveront jamais une copie de la cinquième symphonie de Beethoven ou des copies de mots, d'images, de règles grammaticales ou de tout autre stimuli externe. Le cerveau humain, bien sûr, est vide pas littéralement. Mais il ne contient pas la plupart des choses qui, selon les personnes, devraient - il n'y a pas d'objets aussi simples comme des "souvenirs".

Peu importe la difficulté qu'ils essaient, les neurophysiologistes et les psychologues cognitifs ne seront jamais dans le cerveau une copie de la cinquième symphonie de Beethoven ou des copies de mots, d'images, de règles grammaticales ou de tout autre stimuli externe. Le cerveau humain, bien sûr, est vide pas littéralement. Mais il ne contient pas la plupart des choses qui, selon les personnes, devraient - il n'y a pas d'objets aussi simples comme des "souvenirs".

Notre fausse idée du cerveau a des racines historiques profondes, mais l'invention de l'ordinateur dans la quarantaine du siècle dernier s'est particulièrement confondue. Depuis plus d'un demi-siècle, des psychologues, des linguistes, des neurophysiologistes et d'autres chercheurs de comportement humain déclarent: le cerveau humain fonctionne comme un ordinateur.

Pour comprendre toute la superficiité de cette idée, imaginons que le cerveau est un bébé. En raison de l'évolution, des nouveau-nés, ainsi que des nouveau-nés de tout autre type de mammifères, entrent dans ce monde prêt à interagir avec elle. La vision de l'enfant est vague, mais il porte une attention particulière aux personnes et peut rapidement reconnaître le visage de la mère parmi d'autres. Il préfère le son de la voix à d'autres sons, il peut distinguer un son de base d'un autre. Nous sommes sans aucun doute construits avec un prêt d'interaction sociale.

Un nouveau-né en bonne santé a plus d'une douzaine de réflexes - réactions prêtes à faire de certains stimuli; Ils sont nécessaires à la survie. L'enfant tourne la tête vers la joue le chatouille et suce tout ce qui tombe dans la bouche. Il retarde son souffle lorsqu'il est plongé dans l'eau. Il attrape des choses qui tombent dans ses mains, si fort que presque les pends.

Peut-être que la chose la plus importante est que les bébés apparaissent dans ce monde avec des mécanismes de formation très puissants qui leur permettent de changer rapidement de manière à pouvoir interagir avec le monde avec une efficacité croissante, même si ce monde n'est pas semblable à celui qui est confronté à leur longue ancêtres de la portée.

Sentiments, réflexes et mécanismes d'apprentissage - tout ce que nous commençons paret en vérité, ces choses sont beaucoup beaucoup, si vous y réfléchissez. Si nous n'avions aucune de ces opportunités depuis la naissance, nous serions beaucoup plus difficiles à survivre.

Mais il y a quelque chose que nous ne sommes pas nés: Informations, données, règles, logiciels, connaissances, lexiques, vues, algorithmes, programmes, modèles, mémoires, images, traitement, sous-routines, codeurs et décodeurs, symboles et tampons - éléments de conception permettant aux ordinateurs numériques de se comporter de manière à ce que plusieurs rappelle raisonnable. Nous ne sommes pas tout simplement pas né avec ça - nous ne le développons pas en vous-même. Jamais.

Nous ne stockons pas les mots ou les règles nous disant comment les utiliser. Nous ne créons pas de projections visuelles de stimuli, ne les stockons pas dans une mémoire tampon à court terme et, après cela, nous ne les transmettons pas dans le référentiel de mémoire à long terme. Nous ne supprimons pas d'informations ni d'images ni de mots des registres de mémoire. Cela se fait des ordinateurs, mais pas des organismes.

Ordinateurs dans le sens littéral des informations de processus de mot - Nombres, lettres, mots, formules, images. Les informations doivent être initialement codées dans le format que les ordinateurs peuvent utiliser, et il doit donc être représenté comme des unités et des zéros ("bits"), qui sont collectés en petits blocs ("octets"). Sur mon ordinateur, où chaque octet contient 8 bits, certains d'entre eux désignent la lettre "K", d'autres - "O", la troisième - "T". Ainsi, tous ces octets forment le mot "chat". Une seule image - disons, la photo de mon chat Henry sur le bureau est représentée par un modèle spécial d'un million d'octets ("un mégaoctet") défini par des caractères spéciaux qui signalent à l'ordinateur que c'est une photo, pas la mot.

Les ordinateurs déplacent littéralement ces dessins de la place en place dans divers compartiments du stockage physique isolé dans les composants électroniques. Parfois, ils copient des dessins, et parfois ils les changent de différentes façons - disons lorsque nous corrigeons l'erreur dans le document ou retoucher une photo.

Les règles qui suivent l'ordinateur pour déplacer, copier ou utiliser ces couches de données sont également stockées à l'intérieur de l'ordinateur. Les ensembles de règles collectés sont appelés «programmes» ou «algorithmes». Un groupe d'algorithmes qui travaillent ensemble pour nous aider dans quelque chose (par exemple, lors de l'achat d'actions ou de recherche de données en ligne) s'appelle "Annexe".

S'il vous plaît pardonnez-moi pour cette introduction au monde des ordinateurs, mais j'en ai besoin pour être tout extrêmement clair: Les ordinateurs travaillent réellement sur le côté de notre monde, ce qui consiste en caractères. Ils ont vraiment stocké et enlevent. Ils gèrent vraiment. Ils ont vraiment des souvenirs physiques. Ils sont vraiment gérés par des algorithmes dans tout ce qui se fait sans aucune exception.

D'autre part, les gens ne font pas cela - jamais fait et ne l'ont pas fait.Compte tenu de cela, je veux demander: pourquoi y a-t-il tant de scientifiques de parler de notre santé mentale comme si nous étions des ordinateurs?

Dans son livre "Dans notre propre image" (2015), un expert dans le domaine de l'intelligence artificielle George Zakadakis décrit six métaphores différentes que les personnes utilisées pour les deux mille dernières années, essayer de décrire l'intelligence humaine.

Au début, biblique, les gens ont été créés d'argile et de saleté, ce qui, alors un Dieu raisonnable, a doté son âme », expliquant" notre intellect est au moins grammaticalement.

L'invention de l'équipement hydraulique au 3ème siècle avant JC conduit à la promotion de modèles hydrauliques d'intelligence humaine, d'idées que divers liquides de notre corps - soi-disant. Les «liquides corporels» sont liés au fonctionnement physique et mental. La métaphore a persisté plus de 16 siècles et tout ce temps a été utilisé dans la pratique médicale.

Au 16ème siècle, des mécanismes automatiques ont été développés, entraînés par des ressorts et des engrenages; Ils ont finalement inspiré les principaux penseurs de l'époque, tels que René Descartes, sur l'hypothèse que les gens sont des voitures complexes.

Au XVIIe siècle, le philosophe britannique Thomas Gobbs a suggéré que la réflexion s'est produite à cause d'oscillations mécaniques dans le cerveau. Au début du XVIIIe siècle, la découverte dans le domaine de l'électricité et de la chimie a conduit à de nouvelles théories de l'intelligence humaine - et ils avaient de nouveau un caractère métaphorique. Au milieu du même siècle, le physicien allemand Hermann von Helmholz, inspiré des réalisations dans le domaine de la communication, compara le cerveau avec le télégraphe.

Si cette métaphore est si stupide, pourquoi est-ce toujours gouverné par notre esprit? Qu'est-ce qui nous empêche de la jeter de côté comme inutile, tout comme nous jetons la succursale qui nous bloque le chemin? Existe-t-il un moyen de comprendre l'intelligence humaine sans s'appuyer sur les béquilles fictives? Et quel prix coûtera-t-il une telle utilisation de ce soutien? Cette métaphore, à la fin, inspirait des écrivains et des penseurs pour une grande quantité de recherche dans divers domaines de la science depuis des décennies. Quel prix?

Dans le public dans la classe, j'ai déjà passé plusieurs fois au fil des ans, je je commence par le choix du bénévolat, que je dis à dessiner une facture en un dollar au conseil d'administration."Plus de détails", dis-je. Lorsqu'il se termine, je ferme le dessin avec une feuille de papier, je vais retirer la facture du portefeuille, le coller au tableau et demander à l'élève de répéter la tâche. Quand il ou elle se termine, je nettoie la feuille de papier du premier dessin, puis les commentaires de la classe sur les différences.

Vous n'avez peut-être jamais vu une démonstration similaire, ni peut-être que vous avez peut-être des problèmes pour présenter le résultat. J'ai donc demandé à Ginny Hyun, l'un des intérêts de l'Institut, où je passe mes recherches, faites deux images. Voici un dessin "par mémoire" (faites attention à la métaphore):

Mais le dessin qu'elle a utilisé avec des billets de banque:

Ginny était aussi surpris par l'issue de l'affaire, comme peut-être, surpris et vous, mais il n'y a rien d'inhabituel. Comme vous pouvez le constater, le dessin, fait sans soutiens sur le projet de loi, est terrible par rapport au fait qu'il a été tiré de l'échantillon, malgré le fait que Ginny a vu le dollar facture des milliers de fois.

Alors quoi de neuf? N'avons-nous pas de "téléchargé" dans le cerveau "Registre de la mémoire" "Présentations" à propos de ce qu'on ressemble à une banque de dollar? Ne pouvons-nous pas simplement "extraire"-le de là et utiliser lors de la création de notre dessin?

Bien sûr, non, même mille années de recherche dans le domaine de la neurologie ne contribuera pas à découvrir l'idée de la forme d'un billet de dollar, préservée dans le cerveau humain, simplement parce que ce n'est pas là.

La quantité considérable d'études cérébrales montre que, en réalité, de nombreuses parties et parfois étendues du cerveau sont souvent impliquées, il semblerait que les tâches les plus banales pour la mémorisation des informations.

Lorsqu'une personne connaît des émotions fortes, des millions de neurones peuvent être activés dans le cerveau.En 2016, la neurophysiologiste de l'Université de Toronto Brian Levin avec des collègues a mené une étude, dans laquelle les personnes qui ont survécu à l'accident d'avion, qui devaient conclure que les événements d'accident ont contribué à la croissance de l'activité neurale dans le Tempol médial de «Cerebulk Amandes». ligne médiane avant et arrière, ainsi que dans le cortex visuel des passagers. "

Numéroté par un certain nombre de scientifiques l'idée que des souvenirs spécifiques soient préservés dans des neurones distincts, absurde; Si cela se produisait, cette hypothèse ne construit que la question de la mémoire à un niveau encore plus complexe: comment et où, finalement, la mémoire est enregistrée dans la cellule?

Alors, que se passe-t-il quand Ginny tire une facture d'un dollar sans profiter de l'échantillon?Si Ginny n'avait jamais vu de projet de loi, son premier dessin ne ressemblera probablement aucun en aucun cas à une seconde. Le fait qu'elle ait déjà vu des billets de banque auparavant, l'a changé d'une manière ou d'une autre. En fait, son cerveau a été changé de manière à pouvoir imaginer visuellement un billet de banque - qui, en substance, équivaut au moins, en partie, de revivre le sentiment de contact visuel avec Covera.

La différence entre les deux croquis nous rappelle que la visualisation de quelque chose (qui est le processus de recréer le contact visuel avec le fait qu'il n'est plus dans nos yeux) est beaucoup moins précis que si nous avons vraiment vu quoi que ce soit. C'est pourquoi nous sommes beaucoup mieux pour apprendre à apprendre que de rappeler.

Quand nous réexécutons quelque chose en mémoire (De latin Re-Re - "à nouveau" et produisent - "Créer"), nous devons essayer de survivre à nouveau à la collision avec le sujet ou le phénomène.; Cependant, lorsque nous apprenons quelque chose, il suffit de savoir que nous avons déjà eu l'expérience de la perception subjective de cet objet ou de cet phénomène.

Peut-être que vous avez quelque chose à objecter à cette preuve. Ginny a vu des factures de dollar avant, mais elle n'a pas fait d'effort conscient de "se souvenir" des détails. Vous pouvez déclarer que si elle l'a fait, elle aurait pu puiser une deuxième image, sans utiliser de modèle de billets de dollar. Cependant, même dans ce cas, aucune image du billet de banque n'était en aucun cas "sauvée" dans le cerveau de Ginny. Elle a simplement augmenté le degré de préparation à la dessiner avec le respect des détails, ainsi que par des praticiens, le pianiste devient plus interprété par les concerts de piano, tout en téléchargeant une copie des notes.

Basé sur cette expérience simple, nous pouvons commencer à construire la base d'une personne exempte de la métaphore de la théorie du comportement intellectuel d'une personne - une de ces théories selon lesquelles le cerveau n'est pas complètement vide, mais du moins libre de la métaphore IP d'expédition.

Alors que nous traversons la vie, nous sommes exposés à de nombreux événements qui se déroulent avec nous. Il convient de noter particulièrement trois types d'expérience:1) Nous regardons ce qui se passe autour de nous (Comment les autres personnes se comportent, les sons de la musique adressés aux instructions américaines, les mots sur les pages, les images sur des écrans); 2) Nous sommes sensibles à une combinaison d'incitations mineures. (par exemple, sirènes) et Incitations importantes(l'émergence des voitures de police); 3) Nous sommes punis ou récompensés pour se comporter certainementaz.

Nous devenons plus efficaces si nous changeons selon cette expérience - Si maintenant, nous pouvons dire au poème ou chanter une chanson si nous sommes en mesure de suivre ces instructions, si nous réagissons aux incitations mineures ainsi que sur l'important si nous essayons de ne pas vous comporter afin que nous soyons punis, et que nous nous comportons plus souvent un moyen d'obtenir une récompense.

Malgré des titres trompeurs, personne n'a la moindre idée des changements dans le cerveau après avoir appris à chanter une chanson ou à apprendre le poème. Cependant, aucune chanson ni poèmes n'étaient "chargés" dans notre cerveau. Il a tout simplement jamais changé de telle sorte que nous puissions désormais chanter une chanson ou dire au poème si certaines conditions sont remplies.

Lorsque nous sommes invités à exécuter, ni la chanson ni le poème ne sont "extraits" de quelque place dans le cerveau - De la même manière, les mouvements de mes doigts ne sont pas "extraits" lorsque je tambour sur la table. Nous chantons ou disons-nous - et nous n'avons besoin d'aucune extraction.

Il y a quelques années, j'ai demandé à Erica Candela - un neurologue de l'Université de Columbia, qui a reçu le prix Nobel d'identifier certains des changements chimiques survenant dans le week-end Neutron Sinaps de l'appareil (escargot maritime) après qu'elle étudie quelque chose - combien de temps, À son avis, il aura lieu avant de comprendre le mécanisme du fonctionnement de la mémoire humaine. Il a répondu rapidement: "Cent ans". Je ne pensais pas à lui demander s'il croyait que la métaphore de la propriété intellectuelle ralentit les progrès de la neurologie, mais certains neurologues commencent vraiment à penser à impensable, à savoir que cette métaphore n'est pas si nécessaire.

Un certain nombre de cognivistes - en particulier, Anthony Chetero de l'Université de Cincinnati, l'auteur publié dans la science cognitive incarnée radicale 2009 (le principal mode de réalisation du cognivistisme) - nier désormais l'idée que l'activité cérébrale humaine est similaire à celle de l'œuvre de l'ordinateur. L'opinion généralisée est que nous, comme les ordinateurs, sont compris par le monde, effectuant des calculs sur ses images mentales, mais les scientifiques chétérants et autres décrivent une autre façon de comprendre le processus de pensée - ils le définissent comme une interaction directe entre les organismes et leur monde.

Mon exemple préféré illustrant une énorme différence entre l'approche IP et le fait que certains sont appelés une vision «anti-représentative» du fonctionnement du corps humain, comprend deux explications différentes de la manière dont le joueur de baseball peut attraper la boule de vol donnée par Michael MCBITOM, qui travaille maintenant à l'Université d'Arizona et ses collègues, dans l'article publié en 1995 dans la science.

Selon l'approche IP, le joueur doit formuler une évaluation approximative d'une variété de conditions de vol d'origine de la balle - la puissance de l'impact, l'angle de la trajectoire et tout ce qui, puis créer et analyser le modèle interne de la trajectoire. , qui, très probablement, devrait suivre la balle, après quoi elle devrait profiter de ce modèle consiste à diriger continuellement et à ajuster les mouvements visant à intercepter la balle.

Tout irait bien et merveilleux si nous avons fonctionné comme des ordinateurs, cependant, McBit et ses collègues ont donné une explication plus simple: attraper le ballon, le joueur n'a besoin que de continuer à bouger afin qu'il soit constamment de conserver une connexion visuelle par rapport à la la base de données principale et l'espace environnant (techniquement, coller à la "trajectoire optique linéaire"). Cela peut sembler difficile, mais en fait, il est extrêmement simple et n'implique pas de calculs, de représentations et d'algorithmes.

Deux professeurs de psychologie de la ville britannique de l'Université de la ville de Leeds - Andrew Wilson et Sabrina Golonka - Date un exemple sur le joueur de baseball à une rangée d'autres pouvant être perçus en dehors de l'approche IP. Au fil des ans, ils ont écrit dans leurs blogs qu'ils appellent eux-mêmes "une approche plus cohérente et naturalisée de l'étude scientifique du comportement humain ... une contraction avec l'approche neurologique cognitive dominante".

Cependant, cette approche est loin d'être la base d'un mouvement distinct; La plupart des cognivistes refusent toujours les critiques et adhèrent aux métaphores de la propriété intellectuelle et certains des penseurs les plus faisant autoritait du monde ont fait des prédictions ambitieuses sur l'avenir de l'humanité, qui dépendent de la validité de la métaphore.

Une des prédictionsy - Fabriqué, entre autres, futurist Kurzweil, physicien Stephen Hawking et neurologue Randalle Koen - dit que, étant donné que la conscience humaine est censée agir en tant que programmes informatiques, il sera bientôt possible de télécharger l'esprit humain dans l'appareil, en tant que Résultat desquels nous aurons un intellect sans fin et, très probable, obtenir une immortalité. Cette théorie était basée comme base du film anti-Dura "Excellence", rôle principal dans lequel Johnny Depp a été remplie, qui a joué semblable à Kurzweil le scientifique, dont l'esprit a été chargé dans Internet - qui a conduit à la terrifiante conséquences pour l'humanité.

Heureusement, puisque la métaphore IP n'est en aucun cas vrai, nous n'aurons jamais à s'inquiéter du fait que l'esprit humain se disperse dans le cyberespace et nous ne pourrons jamais réaliser l'immortalité en le chargeant quelque part. La raison en est non seulement l'absence de logiciels conscients dans le cerveau; Le problème est plus profond - appelons son problème de l'unicité - ce qui semble simultanément inspirant et déprimant.

Étant donné que ni la "banque de mémoire" ni la "présentation" des incitations dans le cerveau n'existent pas, et comme tout ce qui est requis de nous pour fonctionner dans le monde, il change le cerveau à la suite de notre expérience, il n'y a aucune raison croire que l'un et que la même expérience change chacun de nous dans la même mesure. Si nous visitons le même concert avec vous, les changements qui se déroulent dans mon cerveau avec les sons de symphonie n ° 5 de Beethoven diffèrent presque certainement de ceux qui se produisent dans votre cerveau. Ces changements changent quelles qu'elles soient créées sur la base d'une structure neuronale unique, qui existe déjà, et chacune d'entre elles s'est développée dans toute votre vie remplie d'expériences uniques.

Comme le monsieur Frederic Bartlett a montré dans son livre "Se souvenir de" (1932), raison pour laquelle aucune des deux personnes ne se reproduira jamais l'histoire de toutes égales, et au fil du temps, leurs histoires seront de plus en plus différentes les unes des autres.

Aucun "copie" de l'histoire n'est créé; Plutôt, chaque individu, ayant entendu l'histoire, dans une certaine mesure, il change - suffisamment pour lui poser une question de cette histoire (dans certains cas, jours, mois ou années après la lecture de Bartlett d'abord lire l'histoire) - ils pourront passer une certaine étendue à ces moments où ils ont écouté l'histoire, bien que pas très précisément (voir la première image des billets de dollar ci-dessus.).

Je suppose que cela inspire, car cela signifie que chacun de nous est vraiment unique - non seulement par son code génétique, mais même dans quels changements se produisent avec le temps avec son cerveau. Ceci est également opprimé, car il rend la grande tâche de neurologie une imagination pratiquement supérieure. Pour chacune des expériences quotidiennes, un changement ordonné peut inclure des milliers, des millions de neurones ni même tout le cerveau, car le processus de changement est différent pour chaque cerveau.

Pire encore, même si nous avions la capacité de faire un instantané de tous les 86 milliards de neurones cerveaux, puis simulez l'état de ces neurones à l'aide d'un ordinateur, ce modèle étendu ne serait utilisé pour rien en dehors du cerveau dans lequel elle a été créée à l'origine..

C'est peut-être l'effet le plus monstrueux que la métaphore IP a produit notre compréhension du fonctionnement du corps humain. Bien que les ordinateurs conservent réellement des copies précises de l'information - des copies pouvant rester inchangées pendant une longue période, même si l'ordinateur lui-même était désactivé - notre cerveau supporte l'intelligence que lorsque nous sommes en vie. Nous n'avons pas les boutons "ON / OFF".

Soit le cerveau continue son activité, soit nous disparaissons.En outre, comme le neurologue Stephen Rose a noté dans son livre "L'avenir du cerveau", un instantané de l'état actuel du cerveau, il peut également être dénué de sens si nous ne connaissons pas l'histoire complète du propriétaire de ce cerveau - peut-être même les détails de la situation sociale dans laquelle il se levait (-a).

Pensez à la difficulté de ce problème. Pour comprendre au moins les bases de la manière dont le cerveau soutient l'intelligence humaine, nous devrons peut-être trouver non seulement l'état actuel de tous les 86 milliards de neurones et 100 billions de leurs intersections, non seulement la différence dans laquelle ils sont connectés, mais également comment L'activité cérébrale de chaque minute prend en charge l'intégrité du système.

Ajouter ici le caractère unique de chaque cerveau créé par une partie due à l'unicité du chemin de vie de chaque personneEt la prédiction de Kendela commence à sembler trop optimiste. (Récemment récemment récemmentmodifier la colonne Orsk Le neurologue de New York Times Kenneth Miller a suggéré que la tâche au moins découvre la connexion neurale de base prendra le "siècle".)

Entre-temps, d'énormes sommes d'argent sont allouées à des études d'activité cérébrale, basée sur des idées souvent erronées et des promesses impossibles des promesses x. Le cas le plus flagrant lorsqu'une étude neurologique est tombée au-dessus, a été documentée dans la publication récenterapport américain SCI Comité . Il s'agissait d'un montant de 1,3 milliard de dollars alloué au projet "cerveau humain" lancé par l'Union européenne en 2013.

Je suis convaincu par le charismatique Henry Marcram, qu'il sera capable de créer une simulation du cerveau humain sur un supercalculateur d'ici 2023, et qu'un tel modèle prendra une percée dans le traitement de la maladie d'Alzheimer et d'autres violations, les autorités de l'UE financées le projet sans imposer littéralement des restrictions. Moins de 2 ans plus tard, le projet est devenu «Brainway» et Marcram a demandé à quitter le poste.

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Nous sommes des organismes vivants et non des ordinateurs. Commémorer cela.Continuons la tentative de vous comprendre, mais vous débarrassons en même temps de cargaison intellectuelle inutile. La métaphore IP existait un demi-siècle, apportant un nombre maigre nombre de découvertes. Il est temps de cliquer sur le bouton Supprimer.publié

Traduction: Vlad Olshanskaya et Denis Pronin.

Qu'est-ce qu'un système biologique?

Système biologique - Il s'agit d'une structure vivante qui existe dans un habitat défini pour cela, qui a la capacité d'échanger des substances et de l'énergie, ainsi que de la protection et de la copie et de la copie d'informations, ce qui définit ses fonctions et la possibilité d'améliorer les moyens d'interagir avec l'environnement pour maintenir et transmettre des informations sur eux-mêmes.

Structure du système biologique "Cell":

1. Bloc d'information - code d'information enregistré sous la forme de molécules d'ADN, ARN. Par analogie avec un programme informatique - est un "mot incarné" définissant des fonctions et des paramètres système. Sa paternité appartient au Créateur, source de vie, le créateur de tous visible et non visible pour Dieu.
2. Bloc d'énergie - Capacités programmées d'obtention, de conversion et de consommation d'énergie (circulation d'énergie). L'énergie est la force nécessaire pour maintenir l'activité vitale des éléments structurels du système et activer leurs fonctions. Ou, l'énergie est une mesure quantitative de l'interaction de tous les types de matière et d'informations qui entraîne le changement de leur état ou de leur structure.
3. Mpt blok. (matière, chair, corps) - Manifestation externe du code d'information. Ses fonctions - protection, sauvegarde, partage d'informations. C'est une matrice de stockage et des informations de copie. Il comprend: les membranes, les enzymes, les récepteurs des membranes, les canaux de transport des membranes, les substances biologiquement actives (BAV).

Les principales tâches du système biologique de la cellule: sauvegarde, échange, copier des informations au prisonnier dedans.

Pour remplir ses tâches, tout d'abord de la copie, le système devrait obtenir et être dans un environnement spécifique garantissant que les besoins suffisants des substances et des besoins en énergie suffisants.
Pour réglementer les processus fournissant des informations de sauvegarde, d'échange et de copie, un principe du récepteur-médiateur est utilisé.

Principe de récepteur-média

Récepteur - (de la lat. Repérer - obtenir) tout système ou structure de matériel d'énergie et d'énergie (système IEM, structure) perçoit des informations et modifiant son état ou sa structure d'une certaine manière à la suite d'une action de médiateur.

Médiateur - (intermédiaire, émetteur) Tout système ou structure IEM conçu pour transmettre des informations spécifiques pour le récepteur.

Nous connaissons différents niveaux de l'organisation Systems et structures IEM. atome, molécule, molécule complexe, substance, virus, cellule, tissu, organe, corps, équipe, personnes, état, planète Terre, système solaire, galaxie, univers.
À différents niveaux de l'organisation des systèmes ou des structures IEM, leurs mécanismes d'interaction des récepteurs-média. Cela s'applique également à l'interaction entre niveaux.
L'étude de ces mécanismes, ainsi que la recherche de médiateurs pour les récepteurs et la description des réponses (modifications de l'état ou de la structure) des systèmes ou des structures liées aux tâches des scientifiques.

Types d'interaction du récepteur et du médiateur

1. Un certain médiateur agit sur un certain récepteur de système biologique, ce qui conduit à une réponse spécifique.

2. Un certain médiateur agit sur les récepteurs qui déterminent des réponses différentes du système biologique.

3. Plusieurs médiateurs agissent sur un certain récepteur de systèmes biologiques, ce qui conduit à une réponse spécifique.

4. Plusieurs médiateurs agissent sur un récepteur spécifique, ce qui conduit à des réponses différentes du système biologique (caractéristique d'interaction des systèmes biologiques complexes).

Le résultat de l'interaction du médiateur et du récepteur consiste à modifier la structure d'état ou du système.

État de repos physiologique - Il s'agit d'une condition dans laquelle le système biologique est dans son habitat et remplit ses tâches sans aller au-delà des données moyennes de son activité fonctionnelle.

Les principaux mécanismes de régulation de l'état du système biologique

1. Changez le nombre de médiateur ou de récepteur (augmentation, diminution)
2. Modification de la qualité du médiateur ou du récepteur en modifiant leur structure (renforcement, affaiblissement, destruction) et en conséquence, modifiant leur connexion et transmettre des informations.

Dans le système biologique, toute structure IEM peut être en tant que récepteur pour certaines structures EEM et un médiateur pour d'autres. Le contrôle de la régulation d'un certain état du système peut être atteint lorsque nous connaissons les méthodes d'impact qui modifient le nombre et la qualité du médiateur et du récepteur responsable de cet État.

Changer les capacités de changement d'état

Le seul moyen de changer l'état et la structure du système biologique "cage" - Il est de changer l'environnement environnemental des médias.
Changement environnemental, qui assure l'admission de substances, d'énergie et d'informations (eau ou liquide, d'air ou de gaz, des éléments chimiques terrestres ou organiques et inorganiques, la température, les champs physiques, les rayonnements, la pression) conduit à une modification de l'état ou de la structure cellulaire.

Les structures de cellules changent à la suite de changements environnementaux.

1. Molécules d'ADN, ARN (source d'informations cellulaires et copie).
2. Membranes cellulaires et organite (protection cellulaire et intérieur).
3. Enzymes (régulateurs de taux métabolique, énergie, informations dans la cellule).
4. Récepteurs de la membrane (percevoir des informations pour la cellule).
5. Chaînes de transport des membranes (portes d'entrée et sorties de substances, d'énergie et d'informations).
6. Substances biologiquement actives (médiateurs - Produits cellulaires destinés à transmettre des informations à l'environnement externe et interne).

Modification de la qualité et de la quantité de ces structures dans la direction souhaitée est due à un certain changement de flux de fluide, de gaz, d'éléments chimiques organiques ou inorganiques, de changements de température, de champs physiques, de rayonnement, de pression.

- Comment allez-vous un ancien médecin militaire, l'organisateur avec une grande expérience est venu au problème théorique de l'appareil de la vie?

Chacun de nous dans des réflexions a fait appel à plusieurs reprises à ce sujet, doutant souvent la justice hypothèsesapparence spontanée de la vie et théorie de l'évolution. Préservé à jamais le sentiment d'étonnement de l'esprit de l'ordinateur Après la connaissance avec son appareil et son travail. Une tempête de pensées a donné lieu à une étude du génome humain et d'autres organismes qui n'étaient pas justifiés sensation, prévisions et paradoxes. Impression, Sprinkling, s'est encore battu pour lire la biologie, puis informatique, recherche dans l'espace accessible Tout ce qui concernait la génétique, genomyika, genov. Bientôt compris , quelle cellule et ordinateur fonctionnent sur la base des règles d'information générales.

Mais cela doit être prouvé!

Sûr. Au début, en utilisant des comparaisons et des analogies, assurez-vous que la cellule ait une structure typique pour les ordinateurs. La membrane, comme un boîtier d'ordinateur, protège le contenu interne de la cellule des influences externes et sert de lieu de connecter les dispositifs d'entrée, dont le rôle est effectué. La fonction mère de la carte mère porte un cytoplasme tenant les cellules des cellules dans la position souhaitée et les attachent entre eux. Mais le "cœur" des cellules - le noyau, les chromosomes, les gènes, le fil de l'ADN dans le Pro-carriote qui exécutent la fonction principale des informations de traitement, stockant à long terme et la RAM, comme Winchester dans l'ordinateur technique. Semblable au support portable d'informations - disques rigides et flexibles, les transporteurs mobiles fonctionnent de manière intensive dans la cellule - ce sont des ARN, des protéines, des prions. Une caractéristique distinctive de toute voiture d'information est disponibilité de la montre et source d'énergie. Dans la cellule, le nombre de divisions et de temps comptent des télomères et la mitochondria fournit de l'énergie sous la forme d'ATP. Électronique moléculaire avant les secteurs biologiques des sciences, confirmant la miniaturisation prévue des ordinateurs, la possibilité d'utiliser en raison de sa structure et des propriétés de nombreuses molécules organiques, y compris l'ADN, comme transistors, déclencheurs, éléments logiques et créer sur eux machines d'information. Options de laboratoire Biologique l'ordinateurexister, logiciel Pour eux, c'est aussi nécessaire.

Quels autres faits indiquent la composition d'information des cellules?

Il me semble que l'argument génomique le plus significatif paradoxe, dont les manifestations ne peuvent toujours pas être expliquées de manière traditionnelle. Il s'est avéré que la structure des gènes Il ne détermine pas toujours leurs propriétés. Aucune disposition "Gene - signe"," Gene - une fonction"," Gene - maladie". Le même gène à différentes étapes du développement du corps peut effectuer différentes fonctions. Dans un réseau génétique fonction de gena Peut différer de les fonctions étudié dans un état isolé. De nombreux gènes silencieux, leurs propriétés ne sont pas connues. Les gènes courants peuvent surveiller le développement de différentes variantes de cellules. Le gène humain et drosophile produit le même ligand de la protéine pour les mésodermes, contrôlant la formation des ailes des mouches et des membres de paire d'une personne. Les premières étapes de la miogenèse sont effectuées par un ensemble de gènes communs dans des animaux et des mammifères drossophiles, inférieurs et supérieurs, y compris une personne. Le nombre et l'organisation des gènes NH sur chromosomes sont les mêmes dans presque tous les mammifères. Le même gène peut encoder Plusieurs protéines et dans la même variante de la protéine, plusieurs gènes peuvent correspondre. ADN - Duplication, quel rôle jouent-ils et pourquoi les genomas de chimpanzé et d'homme sont si différents sur cette base? Dans votre revue ("mg", №77 - 5.10.2005, p.14) a noté que chez l'homme et les chimpanzésles mêmes gènes ont une activité différente dans différents organes. il en raison de programmes différentsqui définissent des différences significatives entre les espèces biologiques. Maintenant sur le nombre paradoxal de gènes et "l'excès d'ADN" de différents espèces biologiques. Dans les nématodes, (environ 1 mm taille), Genes 19903, poisson Fugu (environ 10 cm) - 33609, les rats environ 25000 I. homme - 30000; En conséquence, l'ADN inexplod ("extra, égoïste, déchets") en% - 25, 16, 75, 97. Plus l'organisé est élevé organisme, moins de gènes dans son génome et ne codant plus le nucléotide, plus il est difficile procédésPlus les gènes sont plus petits sont nécessaires pour assurer une activité vitale. Et, bien sûr, les génomes n'ont aucune série évolutive dans le développement des organismes.

Dans la partie "Corbeille" de l'ADN, beaucoup de séquences de nucléotides répétitives identiques. Y a-t-il un sens informatif ici?

Développement basé sur le développement technologies de l'information, approprié. Maintenant, il est montré que si sur un circuit intégré Timbres microprocesseurs, endroits pour stockage d'informations Et d'autres éléments conceptions informatiques, puis il performance Avec la réduction de la taille augmente de manière significative. Pas besoin de "marcher" loin que des informations, dépensez l'excédent d'énergie. Énorme espace d'information L'ADN exige que autour des gènes a concentré leur processeurs Pour le travail S. informations, lieux pour elle stockage,opératoire Et à long terme mémoirequi fournirait des travaux cohérents et parallèles sur l'analyse des entrants informations et développer une réponse solutions et commandes. Ceci est atteint vitesse et duplication en cas de " free-lance" situation. Il est possible que la nucléotide répète et l'ADN - Duplication en quelque sorte spécialisée selon les fonctions de l'information.

Et quelles sont les différences significatives entre les ordinateurs biologiques de techniques?

- Grande fiabilité due à la stabilité Composés biologiques et disponibilités systèmes de protection multi-niveaux de dommages causés aux transporteurs et distorsion de propre informations. L'ADN est le plus résistant à la molécule et l'apoptose est la plus mécanisme de protection efficace. Énorme performancecalculé par des billions de billions par seconde. Les molécules organiques peuvent changer instantanément leur état sous l'influence laser, parties visibles du spectre lumineux, du son, des ondes radio. Probablement, ce n'est pas par hasard que vingt acides aminés impliqués dans la construction de protéines dans la "gauche" en direct, lors du changement de position du groupe amino dans la chaîne de carbone, la fonction du système de calcul binaire peut être disponible. Une partie des molécules peut générer des fusillades laser, effectuer les fonctions de chromatophores, de LED, de convertisseurs de signaux. Les génomes sont brillants, font des sons, génèrent onde radio certaines gammes, qui sont enregistrées par des appareils. Les arguments ci-dessus ont permis de donner un organisme à cellule unique et une cellule définition de l'information. Ce sont biologiques fermés voitures d'informationTravailler sur la base du complexe logiciel, définir leur organisation structurelle et fonctionnelle, vitesse d'appartenance, mécanismes cibles homéostasie reproduction de soi comme, de sécurité énergétique autonome et contre-temps. J'évite le terme machine informatique électroniqueparce que dans la cellule lors du traitement des informations flux d'électrons non utilisé, et ce n'est pas l'informatique, mais logique une voiture.

Mais le terme "biocomputer" j'ai rencontré longtemps avant votre publication.

Oui, mais dans des interprétations très libres. Tout ce qui ne correspond pas à la définition ci-dessus, il n'y a pas de biocomptes, y compris virus. À l'aube d'une ère de l'ordinateur Biocomputer s'appelait des organismes organisés à haute teneur. Ensuite, des représentants de certaines professions ont été considérés comme un ordinateur cerveau, avec le développement de la génétique et de la génomique - commuté au génome, même parlé de Ordinateurs d'ADN. Aujourd'hui spécialistesexplorant propriétés d'information de l'eau, appelé ça " biocharien vivant". L'eau, bien que obligatoire, mais seulement une partie intégrante de la biologie l'ordinateur. Dans les cellules où processus d'information prévaloir, en particulier dans les neurones, l'eau à 90%, dans voloch et ongles Son seulement 8-10%.

Et à propos de organismes ou alors cerveau ?

Mais les organismes multicellulaires se composent de biochariencomposé et combiné sur des principes réseau d'information.

Mais comment combiner biologique des ordinateursComplet organisme ?

L'utilisation de l'ère de l'information vient à l'aide - créée par l'homme réseau mondial d'information l'Internet. La condition principale du fonctionnement du réseau est un compatibilité Tout des ordinateurs par paramètres techniques et logiciel. Dans chaque organisme, les cellules sont identiques dans la structure et ont absolument le même logiciel. Exception est faite Érythrocytes, ils n'ont pas de noyau et fonctions d'information contenues. Le réseau nécessite également un mécanisme de maintien de l'ordre et de l'organisation, qui est fourni par une série de technologies et protocoles l'Internet. Appelons seulement certaines d'entre elles. Protocole de contrôle de la transmission. (TCR) - vous n'entrez pas dans le réseau, ne pas en vous inscrivant du fournisseur.Protocoles uni information Web - en vie similaire protocoles et programme doit être beaucoup plus grand, compte tenu complexité, multifonction des processus et numéro réseau composé biologique des ordinateurs. Humain Ceci est 14 trillions biocharien, un et demi fois plus que étoiles en deux galaxies combiné ensemble voie Lactée et Andromeda Nébuleuse. caractéristique principale l'Internet - c'est serveurs sur différentes sections sur le réseau. Ce sont les mêmes des ordinateurs, seulement destiné maintenir d'autres ordinateurs. Ils ont leur propre programmesRappeler des neurones avec leur fonctionnalité étonnante. Leur personne a 20 milliards. Le plus haut organisme organisé, le plus haut Fonctionnel capacités Neurones. Par exemple, dans les nématodes chacun neurone tombe sur 5 cellules somatiques, homme par 5000. Modem avec le programme approprié vous permettent d'entrer dans le réseau, exercer connexion à distance,telecharger des fichiers De l'ordinateur réseau et retour - du réseau dans un ordinateurassurer inscription, protocole de changement de vitesse Et d'autres fonctions. Sans aucun doute, il s'agit d'un analogue des synapses qui fournissent contacts entre les cellules. Système d'Information homme pour aujourd'hui - top technologie . l'Internet En comparaison avec c'est dans l'état germinal, son âge environ 40 ans. La principale différence est une énorme différence dans le nombre et la capacité des composants des ordinateurs, par des difficultés, multicouche et la diversité programme. On croit que pour le développement de réseaux d'information Il n'y a que deux limitations : vitesse des ordinateurs et bande passantelier leurs canaux. De sorte que perspectives de développement Internet énorme. Mais aujourd'hui aucun des ordinateurs, pas de système d'informationcréé par l'homme pas capable de répéter le travail biologique l'ordinateur Et l'organisme multicellulaire le plus simple.

Quels sont les mêmes les principales conclusions De votre raisonnement?

C'est impossible connaître la vie Sans étudier sa composante informationnelle, aussi peu économiques, recherchez une activité en direct et vitale en dehors de la cellule. Informations composant Vivant inchangé, Génomes d'organismes stable et avoir une défense multivariée. La variabilité des génomes I. programme menacerait la mort non seulement personnes, mais aussi espèces biologiques. ÉvolutionComment elle traite-elle biologie classique, pourrait ne pas être les mutations ne sont pas héritées, mais " tripler"système d'information de la vie . Tous les organismes ne pas adapter, et s'opposerles facteurs environnementaux et sont capables d'apprendre sur la base de leur propre expérience. Et des organismes et leur reproducteur capacités Programmé, créé, surpris simultanément. C'est l'un des nombreux processus cycliques cendrés pronostiques inhérents à la vie. Problème éternel " poulet"Et" des œufs"N'existe tout simplement pas. Paces de développement technologies de l'information, en particulier électronique moléculaire, surprise - pendant 60 ans des halls informatiques à l'ordinateur moléculaire. Des scientifiques surprises pour des intervalles de normes évolutives pour lesquelles les espèces biologiques inexplicables sont devenues compliquées mutation. Création dispositifs d'information, C. elovestpeut répéter quelqu'un déjà passé chemin .Composant d'information comme base de chaque organisme vivant existe! Cependant, aujourd'hui, il n'y a pas de connaissances, de méthodologie, d'objectifs et de méthodes de recherche qui pourrait être trouvée. clé À l'information et processus d'information en vie. Il est temps de traiter très commun maladies chroniques de la civilisation - "flux " une partition spécialistes étroits!Besoin de biologie de l'information comme une nouvelle technologie d'intégration, qui absorberait moderne informations, technique, biologique, médical connaissances, réalisationsla physique, chimie et mettrait la tâche connaître l'essence d'information de la vie . Ici repose le plus secret des secrets et le plus mystérieux des mystères de l'appareil de notre monde!

Création dispositifs d'information, C. elovestpeut répéter quelqu'un déjàdistance parcourue ........

L'idée centrale des œuvres du célèbre Ray Kurzweil est un intellect artificiel, qui au fil du temps gouvernera dans toutes les sphères de la vie des gens. Dans son nouveau livre, l'évolution de l'esprit kurzveyl révèle le potentiel infini des opportunités dans la sphère de la conception opposée du cerveau humain.

Dans le même article, Turing a raconté une autre ouverture inattendue relative aux tâches insolubles. Les tâches non résolues sont celles qui sont bien décrites par la seule solution (pouvant être affichée, existent), mais (comme vous pouvez également montrer) aucune voiture ne peut être résolue (c'est-à-dire sans voiture). L'idée de l'existence de tels problèmes dans la racine est contraire à celle générée au début du XXe siècle. Dogme que tous les problèmes pouvant être formulés sont résolus. Turing a montré que le nombre de tâches insolubles n'est pas inférieure au nombre de tâches solvables. En 1931, Kurt Meda est venu à la même conclusion, formulant «théorème sur l'incomplétude». Une situation aussi étrange: nous pouvons formuler la tâche, nous pouvons prouver qu'il a une seule décision, mais nous savons en même temps que nous ne pouvons jamais trouver cette décision.

Turing a montré que les machines informatiques fonctionnent sur la base d'un mécanisme très simple. Depuis la machine Turing (et, par conséquent, tout ordinateur) peut déterminer sa fonction supplémentaire sur la base des résultats obtenus par celui-ci, il est capable de prendre des décisions et de créer des structures d'informations hiérarchiques de toute complexité.

En 1939, Turing a construit la calculatrice électronique Bombe, qui a contribué à déchiffrer les messages composés par les Allemands sur la machine codante Enigma. En 1943, un groupe d'ingénieurs ayant la participation de Turing a complété la création d'une machine Colossus, qui est parfois appelée le premier ordinateur de l'histoire. Cela a permis aux alliés de déchiffrer des messages créés par une version plus complexe d'Enigma. Les machines de Bombe et Colossus ont été conçues pour résoudre la seule tâche et ne pouvaient pas reprogrammer. Mais ils ont effectué leur fonction brillamment. On pense qu'en partie grâce à eux, les alliés pouvaient prévoir la tactique des Allemands tout au long de la guerre, et l'armée de l'air royale du Royaume-Uni dans la bataille fragile a pu surmonter trois fois supérieure au nombre de la force de Luftwaffe.

C'est sur cette base que John Von Neuman a créé un ordinateur d'architecture moderne reflétant le tiers des quatre idées les plus importantes de la théorie des informations. Auparavant, auparavant soixante-dix ans depuis près de soixante-dix ans, le noyau principal de cette voiture, nommé «machine Von Neumanna», n'a pratiquement pas changé - à la fois dans le microcontrôleur de votre machine à laver et dans le grand supercalculateur. Dans un article publié le 30 juin 1945 et intitulé «Premier projet de rapport sur EDVAC», Von Neuman a décrit les principales idées qui ont depuis dirigé le développement de l'informatique. Dans la voiture, le Nimanana Von est présent un processeur central, où des opérations arithmétiques et logiques sont effectuées, le module de mémoire dans lequel des programmes et des données, une mémoire de masse, un compteur logiciel et des canaux d'entrée / sortie sont stockés. Bien que l'article soit destiné à une utilisation interne dans le cadre du projet, les créateurs des ordinateurs sont devenus la Bible. Donc, parfois, le rapport de routine habituel peut changer le monde.

Turing Machine n'était pas destinée à des fins pratiques. Turing Thingems n'étaient pas liés à l'efficacité des problèmes de résolution, mais décrit plutôt la gamme de tâches pouvant être résolues théoriquement à l'aide d'un ordinateur. Au contraire, la cible von Neumanan était de créer un concept d'un vrai ordinateur. Son modèle a remplacé le système à un bit de Turing Multibic (généralement plusieurs bits) par le système. Turing Machine a une bande de mémoire série, de sorte que les programmes passent très longtemps à déplacer le ruban adhésif et à l'enregistrement et à l'extraction des résultats intermédiaires. Au contraire, dans le système d'arrière-plan NYMANAN, l'accès à la mémoire est effectué de manière arbitraire, ce qui permet de supprimer immédiatement les données souhaitées.

L'une des idées clés von Neumanana est le concept du programme stocké, qu'il a développé dix ans avant de créer un ordinateur. L'essence du concept est que le programme est stocké dans le même module de mémoire avec un accès arbitraire sous forme de données (et même dans le même bloc de mémoire). Cela vous permet de reprogrammer l'ordinateur pour résoudre diverses tâches et créer un code auto-modificateur (dans le cas d'un enregistrement d'enregistrement), ce qui garantit la possibilité de récursivité. Jusqu'à ce moment-là, presque tous les ordinateurs, y compris Colossus, ont été créés pour résoudre des tâches spécifiques. Le concept du programme stocké a permis à l'ordinateur de devenir une machine véritablement universelle correspondant à la présentation du Turing sur la polyvalence des calculs de la machine.

Une autre propriété importante de la machine Neiman von est que chaque instruction contient un code de fonctionnement qui détermine l'opération arithmétique ou logique et l'adresse de l'opérande dans la mémoire de l'ordinateur.

Le concept de Nymann sur l'architecture de l'ordinateur a été reflété dans le projet EDVAC, sur lequel il a travaillé avec le viseur J. Eckert et John Mochli. L'ordinateur EDVAC n'a commencé à fonctionner qu'en 1951, lorsque d'autres ordinateurs ont déjà existé avec le programme stocké, tel que la petite machine expérimentale de Manchester, Enac, EDSAC et BINAC, et toutes ont été créées sous l'influence de l'article von Neumanne et avec la participation d'Eckert et de Mochuli. Contexte Neuman était également impliqué dans l'émergence de certaines de ces machines, y compris la dernière version de l'ENIAC, où le principe du programme stocké a été utilisé.

L'ordinateur avec l'architecture de l'architecture de Neumanan avait plusieurs prédécesseurs, mais aucun d'entre eux dans une exception inattendue - ne peut pas être appelé le vrai fond de la voiture de Nymanan. En 1944, Howard Eiken a publié Mark I, qui pourrait être reprogrammé dans une certaine mesure, mais il n'a pas utilisé le programme stocké. La machine a lu les instructions du poinçon et les a immédiatement effectuées. La voiture n'a également pas fourni de transitions conditionnelles.

En 1941, le scientifique allemand Konrad Tsuze (1910-1995) a créé un ordinateur Z-3. Il a également lu le programme de la bande (dans ce cas, codé sur le film) et n'a pas effectué de transitions conditionnelles. Fait intéressant, la TSUZ a reçu un soutien financier de l'Institut allemand de construction d'air, qui a utilisé cet ordinateur pour explorer le flotteur de l'aile de l'aéronef. Cependant, la suggestion du Tsuce sur le financement du remplacement du relais avec des radiologues n'a pas été soutenue par le gouvernement nazi, qui croyait que le développement de la technologie informatique "n'ayant pas d'importance militaire". Cela me semble, dans une certaine mesure, influencé l'issue de la guerre.

En fait, le von Nimanana avait un prédécesseur brillant et il a vécu cent ans auparavant! English Mathematicien et Inventor Charles Babbage (1791-1871) En 1837, décrit sa machine analytique basée sur les mêmes principes que l'ordinateur von Neumanne et le programme stocké utilisé appliqué au poinçon des machines à tisser Jacquard. La mémoire de la machine avec accès arbitraire contenait 1000 mots pour 50 signes décimaux dans chacun (ce qui équivaut à environ 21 kilo-octets). Chaque instruction contenait le code de fonctionnement et le numéro d'opérande - de la même manière que dans les langues informatiques modernes. Le système n'a pas utilisé de transitions et de cycles conditionnels, il s'agissait donc d'un vrai fond de Neumanna. Entièrement mécanique, il semble dépassé la conception et les possibilités organisationnelles de Babbja lui-même. Il a créé des parties de la voiture, mais ne l'a jamais lancée.

On ne sait pas exactement si les pionniers de la centralisation XX connaissaient., Y compris le fond de Nymanan, sur les œuvres de Babbja.

Cependant, la création d'une machine Babbija a marqué le début de la programmation. L'écrivain anglais Hella Byron (1815-1852), Comtesse Lavleis, le seul enfant légitime du poète Lord Bairon, est devenu le premier programmeur au monde. Elle a écrit un programme pour la machine analytique de Babbja et les a débogué dans l'esprit (comme l'ordinateur n'a jamais gagné). Maintenant, les programmeurs appellent cette vérification de la table de pratique. Elle a traduit l'article par les mathématiques italiennes Luigi Ménabia à propos d'une voiture d'analyse, ajoutant des commentaires substantiels de lui-même et notant que "la machine analytique rangasse des dessins algébriques, comme une machine à tisser en tissage de tissage et des feuilles de tissage." Peut-être a-t-elle déjà mentionné la possibilité de créer une intelligence artificielle, mais a conclu que la machine analytique "elle-même n'est pas capable de penser à rien."

Les idées de BABBIDE semblent étonnantes, si vous considérez, dans quel type d'ère il a vécu et travaillé. Cependant, au milieu du XXe siècle. Ces idées ont été pratiquement oubliées (et ouvertes à nouveau seulement plus tard). C'était le von Neumann qui a proposé et a formulé les principes clés de l'ordinateur sous sa forme moderne et que la voiture Von Neumanna continue de prendre en compte le modèle principal de la machine informatique. Cependant, nous n'oublierons pas que la machine Nymanan Von est constamment échangée des données entre les modules individuels et à l'intérieur de ces modules, de sorte qu'il ne pouvait pas être créé sans théorèmes de Shannon et ces méthodes qu'il a suggéré de transmission fiable et de stockage d'informations numériques.

Tout ce qui précède nous amène à la quatrième idée importante, qui surmonte les résultats de Adda Bayron sur l'incapacité de l'ordinateur à la pensée créative et vous permet de trouver des algorithmes clés utilisés par le cerveau pour les appliquer ensuite pour éteindre l'ordinateur dans le cerveau. . Alan Türing a formulé cette tâche dans l'article "Machines à l'informatique et esprit", publié en 1950, qui contient une description d'un test de turing largement connu, qui vous permet de déterminer la proximité de l'AI à l'intelligence humaine.

En 1956, Von Neuman a commencé à préparer une série de conférences pour les lectures de Sillimanov prestigieuses à l'Université de Yale. Le scientifique était déjà malade de cancer et ne pouvait ni lire ses conférences ni même finir le manuscrit, sur la base desquelles des conférences ont été créées. Néanmoins, ce travail inachevé est une prédiction brillante de ce que j'ai personnellement percevoir comme le projet le plus difficile et important de l'histoire de l'humanité. Déjà après la mort d'un scientifique, en 1958, le manuscrit a été publié sous le nom "Ordinateur et cerveau". Il est arrivé que le dernier travail de l'un des mathématiciens les plus brillants du siècle dernier et l'un des fondateurs de la technologie informatique a été consacré à l'analyse de la pensée. C'était la première étude sérieuse du cerveau humain en termes de mathématiques et de spécialistes dans le domaine des ordinateurs. Jusqu'à ce que le fond de Nymanan, les technologies informatiques et la neurobiologie étaient deux îles distinctes, entre lesquelles aucun pont n'existait n'existait pas.

Von Neumanna commence l'histoire, décrivant la similitude et la distinction entre l'ordinateur et le cerveau humain. Considérant que ce travail a été créé à quelle époque, il semble étonnamment exact. Le scientifique note que le signal de sortie du neurone est numérique - l'axon est excité ou reste seul. À cette époque, il était loin d'être évident que le traitement du signal de sortie pourrait survenir un chemin analogique. Traitement du signal dans les dendrites menant au neuron, et dans l'analogue du corps du neurone, et von Neumanova décrivait cette situation à l'aide de la somme suspendue des signaux d'entrée avec la valeur de seuil.

Ce modèle de fonctionnement des neurones a conduit au développement du connecteur et à l'utilisation de ce principe pour créer une conception matérielle et des programmes informatiques. (Comme je l'ai dit dans le chapitre précédent, le premier système de ce type, à savoir le programme d'IBM 704, a été créé par Frank Rosenblatt de Cornell University en 1957, immédiatement après que le manuscrit de conférence était disponible. Nimanan.) Nous avons maintenant plus de modèles complexes décrivant Les combinaisons de signaux d'entrée de neurones, mais l'idée générale du traitement analogique des signaux en modifiant la concentration de neurotransmetteurs est toujours correcte.

Sur la base du concept de l'universalité de l'informatique informatique von Neumann, il s'agit de la conclusion que même avec la différence radicale apparente dans l'architecture et les unités structurelles du cerveau et un ordinateur utilisant la machine Nymanan, nous pouvons simuler les processus survenus dans la cerveau. Le postulat inversé, cependant, n'est pas juste, car le cerveau n'est pas une machine Neiman von et ne dispose pas d'un programme stocké (bien que dans la tête, nous puissions simuler l'action d'une machine de Turing très simple). Les algorithmes ou les méthodes du fonctionnement du cerveau sont déterminés par sa structure. Contexte Neumann est venu à une conclusion équitable que les neurones peuvent apprendre les images correspondantes basées sur les signaux d'entrée. Cependant, pendant le temps de Nimanana, on ne sait pas que la formation se produit également en créant et en détruisant des contacts entre les neurones.

Von Neuman a également indiqué que la vitesse de traitement de l'information avec des neurones est très faible - environ des centaines de calculs par seconde, cependant, le cerveau la compense simultanément des informations de traitement simultanément dans les multiples neurones. C'est une autre découverte évidente, mais très importante. Von Neumann a fait valoir que les 10 10 neurones du cerveau (cette estimation est également précis: selon les idées d'aujourd'hui, le cerveau contient de 10 10 à 10 neurones) des signaux de processus à la fois. De plus, tous les contacts (en moyenne de 10 3 à 10 4 par neurones) sont calculés simultanément.

Compte tenu du niveau primitif de développement de la neurobiologie de cette époque, une évaluation et des descriptions de la fonction des neurones, fabriqués à Von Neumanan, sont étonnamment précis. Cependant, je ne peux pas être d'accord avec un aspect de son travail, à savoir, avec l'idée du volume de la mémoire du cerveau. Il croyait que le cerveau se souvient de chaque signal de vie. L'espérance de vie moyenne de l'homme von Neumann a estimé à 60 ans, soit environ 2 x 10 9 secondes. Si chaque neurone reçoit environ 14 signaux en une seconde (qui est en réalité trois ordres de grandeur inférieur à la valeur réelle), et au total dans le cerveau contient 10 10 neurones, il s'avère que la mémoire du cerveau est d'environ 10 20 bits. Comme je l'ai écrit ci-dessus, nous nous souvenons que d'une petite partie de nos pensées et de nos pensées, mais même ces mémoires sont stockées et non comme un niveau de difficulté faible (comme en vidéo), mais plutôt comme une séquence d'images d'ordre supérieur.

Comme l'arrière-plan Neumann décrit chaque mécanisme de la fonction cérébrale, il montre simultanément comment l'ordinateur moderne pourrait effectuer la même fonction, malgré la différence apparente entre le cerveau et l'ordinateur. Les mécanismes de cerveau analogiques peuvent être simulés à l'aide de mécanismes numériques, car les calculs numériques sont capables de simuler des valeurs analogiques avec tout degré de précision (et la précision de la transmission d'informations analogiques dans le cerveau est assez faible). Vous pouvez également simuler un point de parallélisme massif de la fonction cérébrale, compte tenu de la supériorité significative des ordinateurs du taux d'alimentation de l'informatique série (depuis les temps de Neuman, cette supériorité s'est intensifiée). De plus, nous pouvons effectuer un traitement de signal parallèle dans des ordinateurs à l'aide de machines de fonctionnement parallèles Von Nymanan - c'est exactement la manière dont les superchonneurs modernes agissent.

Compte tenu de la capacité des personnes à prendre rapidement des décisions avec une telle vitesse de neurones, Von Neumann a conclu que de longs algorithmes consécutifs peuvent utiliser les fonctions du cerveau. Lorsque le troisième baseman reçoit la balle et décide de le jeter au premier et non sur la deuxième base, il accepte cette décision pour une fraction d'une seconde - pendant ce temps, chaque neuron est à peine le temps de réaliser plusieurs cycles d'excitation. Von Neumann a conclu la conclusion logique que la merveilleuse capacité du cerveau est associée au fait que tous les 100 milliards de neurones peuvent gérer des informations en même temps. Comme je l'ai noté ci-dessus, l'écorce visuelle fait des conclusions complexes en seulement trois ou quatre cycles de neurones.

C'est la plasticité importante du cerveau qui nous permet d'étudier. Cependant, l'ordinateur a beaucoup plus de plasticité - ses méthodes peuvent être complètement modifiées en modifiant le logiciel. Ainsi, l'ordinateur peut imiter le cerveau, mais l'instruction inverse est incorrecte.

Lorsque Von Neumann a comparé les capacités de l'activité massive du cerveau parallèle avec les quelques ordinateurs de cette époque, il semblait évident que le cerveau était distingué par une mémoire et une vitesse beaucoup plus importantes. Aujourd'hui, le premier supercalculateur a déjà été construit, selon les estimations les plus conservatrices qui répondent aux exigences fonctionnelles nécessaires pour simuler les fonctions du cerveau humain (environ 10 16 opérations par seconde). (À mon avis, des ordinateurs de cette puissance au début des années 2020. Cela coûtera environ 1 000 dollars.) Quant à la quantité de mémoire, nous avons déplacé encore plus loin. Le travail von Neumanna est apparu au tout début de l'ère de l'ordinateur, mais le scientifique était convaincu que, à un moment donné, nous pouvons créer des ordinateurs et des programmes informatiques pouvant imiter le cerveau humain; C'est pourquoi il a préparé ses conférences.

Von Neuman était profondément convaincu de l'accélération des progrès et de son impact significatif sur la vie des personnes à l'avenir. Un an après la mort de Nimanan, en 1957, son collègue Mathematicien Stan Yulam a cité le mot von Neumanan, qui a déclaré au début des années 50, que «toute accélération des progrès technologiques et des changements dans le mode de vie des personnes créent une impression d'approche de l'approche de l'approche de Singularité dans l'histoire La race humaine, au-delà de laquelle l'activité humaine dans la forme que nous connaissons aujourd'hui, ne peut plus continuer. " Il s'agit du cas de première connue d'utiliser le mot "singularité" pour décrire le progrès technologique de l'humanité.

La supposition la plus importante du Von Neuman était de trouver des similitudes entre l'ordinateur et le cerveau. Notez que l'intelligence émotionnelle fait partie de l'intelligence humaine. Si un devineux von Neumanana est vrai et s'ils sont d'accord avec ma déclaration que le système nébiologique reproduisant de manière satisfaisante l'intelligence (émotionnelle et autre) d'une personne vivante, a la conscience (voir le chapitre suivant), devra conclure qu'entre l'ordinateur ( avec logiciel approprié) et conscient La pensée est une similitude évidente. Alors, était le bon fond de Neuman?

La plupart des ordinateurs modernes sont des machines entièrement numériques, tandis que le cerveau humain utilise des méthodes numériques et analogiques. Cependant, les méthodes analogiques sont facilement reproduites dans une variante numérique avec tout degré de précision. Un spécialiste américain dans le domaine de la technologie informatique Carver Mid (né en 1934) a montré que les méthodes cérébrales analogiques peuvent être directement reproduites dans la version en silicium et la réalisaient sous la forme de copeaux de neuromorphes. Le ministère des Affaires étrangères a démontré que cette approche peut être des milliers de fois plus efficaces que l'imitation numérique des méthodes analogiques. Si nous parlons d'encoder des nouveaux algorithmes d'écorce excessive, il peut être logique de tirer parti de l'idée du ministère des Affaires étrangères. Le groupe de recherche IBM sous la direction de la mode Dharmendra applique des puces, des neurones imitateurs et leurs contacts, y compris leur capacité à former de nouveaux contacts. L'une des puces nommées Synapse modifie directement 256 neurones et environ un quart de million de cravates synaptiques. L'objectif du projet est de simuler une nouvelle écorce composée de 10 milliards de neurones et de 100 milliards de contacts (ce qui équivaut au cerveau humain), qui n'utilise qu'un seul kilowatt Energy.

Il y a plus de cinquante ans, Von Neuman a noté que les processus du cerveau se produisent extrêmement lentement, mais diffèrent par un parallélisme massive. Les régimes numériques modernes agissent au moins 10 millions de fois plus rapidement que les commutateurs cérébraux électrochimiques. Au contraire, tous les 300 millions de modules de reconnaissance des écorces cérébrales agissent simultanément et la quadrillion de contacts entre les neurones peut être activée en même temps. Par conséquent, pour créer des ordinateurs pouvant imiter de manière adéquate le cerveau humain, la quantité correspondante de mémoire et la performance des calculs sont nécessaires. Pas besoin de copier directement l'architecture du cerveau - il s'agit d'une méthode très inefficace et inflexible.

Que devraient être les ordinateurs correspondants? De nombreux projets de recherche visent à modéliser la formation hiérarchique et la reconnaissance des images se déroulant dans la nouvelle croûte. Je suis moi-même engagé dans des études similaires avec l'implication de modèles hiérarchiques cachés Markov. Selon mes estimations, pour la modélisation d'un cycle de reconnaissance dans un seul module de reconnaissance de la nouvelle écoute biologique nécessite environ 3000 informatiques. La plupart des simulations sont construites sur un calcul de manière significative. Si nous supposons que le cerveau est effectué environ 10 2 (100) les cycles de reconnaissance par seconde, nous obtenons un nombre total de calculs de 3 x 10 5 (300 mille) par seconde pour un module de reconnaissance. Si vous multipliez ce nombre pour le nombre total de modules de reconnaissance (3 3 x 10 8 (300 millions, selon mes estimations)), nous obtenons des calculs de 14 14 (100 billions) par seconde. Environ la même valeur que je cite dans le livre "Singularity est déjà proche". Selon mes prévisions, la simulation fonctionnelle du cerveau nécessite une vitesse de 10 14 à 10 16 calculs par seconde. Selon les estimations de l'outil Hansa, sur la base de l'extrapolation des données pour le traitement initial des signaux visuels dans tout le cerveau, cette valeur est de 10 14 calculs par seconde, ce qui coïncide avec mes calculs.

Les machines modernes standard peuvent fonctionner à une vitesse maximale de 10 10 calculs par seconde, cependant, en utilisant les ressources du nuage, leur performance peut être considérablement augmentée. Le supercalculateur le plus rapide, l'ordinateur japonais "k", a déjà atteint une vitesse de 10 16 calculs par seconde. Compte tenu de la redondance massive des nouveaux algorithmes d'écorce, de bons résultats peuvent être obtenus à l'aide de puces neuromorphes, comme dans la technologie Svnapse.

En ce qui concerne les exigences en matière de mémoire, nous avons besoin d'environ 30 bits (environ 4 octets) pour chaque contact avec l'un de 300 millions de modules de reconnaissance. Si chaque module de reconnaissance convient à une moyenne de huit signaux, nous obtenons 32 octets au module de reconnaissance. Si nous considérons que le poids de chaque signal d'entrée est un octet, nous obtenons 40 octets. Ajouter 32 octets pour les contacts en aval - et obtenir 72 octets. Je note que la présence de branches ascendantes et à la baisse entraîne le fait que le nombre de signaux est bien supérieur à huit, même si nous considérons que beaucoup de modules de reconnaissance utilisent un système de liaison totalement ramifié. Par exemple, des centaines de modules de reconnaissance peuvent participer à la reconnaissance de la lettre P. Cela signifie que des milliers de modules de reconnaissance du niveau suivant sont impliqués dans la reconnaissance des mots et des phrases contenant la lettre "P". Toutefois, chaque module responsable de la reconnaissance "P" ne répète pas cet arborescence de connexions qui nourrissent tous les niveaux de reconnaissance des mots et des expressions avec "P", dans tous ces modules, des liens d'arbres en commun.

Ce qui précède est vrai et pour les signaux en aval: le module responsable de la reconnaissance du mot Apple informera les modules entiers responsables de la reconnaissance de "E", qui devrait créer "E", si "A", "P" , "P" et "L". Ces obligations d'arborescence ne sont pas répétées pour chaque module reconnaissant un mot ou une phrase qui souhaite informer les modules du niveau inférieur, que l'image "E" est attendue. Ceci est un arbre commun. Pour cette raison, la valeur moyenne estimée de huit signaux ascendants et huit à la baisse pour chaque module de reconnaissance est assez raisonnable. Mais même si nous améliorons cette valeur, cela ne changera pas fortement le résultat final.

Donc, en tenant compte de 3 x 10 8 (300 millions) de reconnaissance de modules et de 72 octets de mémoire pour chacun, nous obtenons que la quantité totale de mémoire doit être d'environ 2 x 10 10 (20 milliards) d'octets. Et c'est une valeur très modeste. Une telle mémoire a des ordinateurs modernes ordinaires.

Nous avons rempli tous ces calculs pour approfondir les paramètres. Considérant que les circuits numériques sont environ 10 millions de fois plus rapides que les réseaux de neurones dans le cortex biologique, nous n'avons pas besoin de reproduire le parallélisme massif du cerveau humain - un traitement parallèle très modéré (comparé au parallélisme des billies dans le cerveau) sera suffisant. Ainsi, les paramètres informatiques nécessaires sont assez réalisables. La capacité des neurones cerveaux à reconnecter (rappelez-vous que les dendrites créent constamment de nouvelles synapses), vous pouvez également simuler à l'aide d'un logiciel approprié, car les programmes informatiques sont bien plastiques que les systèmes biologiques que nous avons constatés sont impressionnants, mais ont des limites.

La redondance du cerveau nécessaire pour obtenir des résultats invariants sera certainement diffusée dans la version informatique. Les principes mathématiques d'optimisation de tels systèmes de formation hiérarchique auto-organisant sont tout à fait compréhensibles. L'organisation du cerveau est loin d'être optimale. Mais cela ne devrait pas être optimal - il doit être suffisamment bon pour fournir la capacité de créer des outils compensant ses propres restrictions.

Une autre restriction d'une nouvelle écorce est qu'elle n'a pas de mécanisme qui élimine ou n'a pas au moins évaluer les données contradictoires; Cela explique en partie l'illogique très courante du raisonnement humain. Pour résoudre ce problème, nous avons une capacité très faible appelée esprit critique Mais les gens mangent beaucoup moins souvent que ce serait. Dans une nouvelle croûte informatique, vous pouvez fournir un processus qui détecte des données contradictoires pour leur révision ultérieure.

Il est important de noter que la conception d'un département du cerveau entier est plus facile que la conception d'un neurone. Comme déjà mentionné, à un niveau supérieur de la hiérarchie du modèle est souvent simplifié (l'analogie avec un ordinateur est considérée ici). Pour comprendre comment fonctionne le transistor, il est nécessaire de comprendre la physique des matériaux semi-conducteurs en détail et les fonctions d'un réel transistor sont décrites par des équations complexes. Un diagramme numérique de multiplication de deux nombres contient des centaines de transistors, mais de créer un modèle d'un tel schéma, une ou deux formules suffisent. Un ordinateur entier composé de milliards de transistors peut être simulé à l'aide d'un ensemble d'instructions et de descriptions du registre sur plusieurs pages de texte avec la participation de plusieurs formules. Les programmes de systèmes d'exploitation, compilateurs de langues ou assembleurs sont tout à fait complexes, cependant, la modélisation d'un programme privé (par exemple, un programme de reconnaissance de la langue basée sur des modèles hiérarchiques cachés de Markov) est également réduit à plusieurs pages de formules. Et nulle part dans de tels programmes, vous ne rencontrerez pas de description détaillée des propriétés physiques des semi-conducteurs ou même de l'architecture informatique.

Le même principe est vrai pour la modélisation du cerveau. Un module de reconnaissance spécifique d'un nouvel écorce qui détecte certaines images visuelles invariantes (par exemple, des faces), filtre les fréquences audio (limitant le signal d'entrée à une plage de fréquences spécifique) ou évalue la proximité temporelle de deux événements, peut être décrite à l'aide d'un beaucoup plus petit nombre de pièces spécifiques que les interactions physiques et chimiques réelles contrôlant les fonctions de neurotransmetteurs, de canaux d'ions et d'autres éléments de neurones impliqués dans la transmission de l'impulsion nerveuse. Bien que tous ces détails soient soigneusement prévus avant la transition vers le prochain niveau de complexité, une modélisation des principes de fonctionnement du cerveau, peut être simplifiée.