Fikrlash kuchi bilan boshqariladigan protezlar, mushaklarning yordamisiz kompyuterlar bilan to'g'ridan-to'g'ri aloqa qilish va uzoq muddat - falaj odam uchun sun'iy tanani va kognitiv funktsiyalarni tayyorlash - fikrlash, xotira va e'tibor. Bularning barchasi allaqachon ilmiy fantastika doirasidan tashqarida. Nevrologiya uchun vaqt allaqachon keldi, deydi biologiya fanlari nomzodi, Kurchatov instituti ilmiy markazining neyrokognitiv texnologiyalar bo'limi boshlig'i Sergey Shishkin. U Sirius ta'lim markazida o'tkazilgan miya tadqiqotlarining so'nggi natijalari haqida gapirdi. "Lenta.ru" uning nutqining asosiy tezislarini taqdim etadi.

Inkognitadagi birinchi qadamlar

Jismoniy tadqiqotlar natijalari bizni o'rab turgan hamma narsaning asosiy qismidir. Nimaga qaramasak ham - binolar, kiyim-kechaklar, kompyuterlar, smartfonlar - bularning barchasi qandaydir tarzda fizika qonunlariga asoslangan texnologiyalar bilan bog'liq. Ammo miya fanining hayotimizga qo'shgan hissasi beqiyos darajada kam.

Nima uchun? Yaqin vaqtgacha nevrologiya juda sekin rivojlanib bordi. 19-asrning o'rtalarida ular faqat miyani asab hujayralari - neyronlardan tashkil topganini tushuna boshladilar, ammo keyinchalik ularni ko'rish va ajratish juda qiyin bo'ldi. Zamonaviy tadqiqotchilar neyronlarni chuqurroq o'rganish va ularning ishlarini kuzatish usullarini topdilar - masalan, ular hujayra faollashganda porlab turadigan lyuminestsent bo'yoqlarni yuboradilar.

Yangi usullar yadro magnit-rezonans texnologiyasidan foydalangan holda inson miyasining ishlashini jarrohliksiz kuzatish imkonini beradi. Biz miya tuzilishini yaxshiroq tushunishni boshlaymiz va ushbu bilimlarga asoslangan holda yangi texnologiyalarni yaratamiz. Eng ta'sirchan narsalardan biri bu miya-kompyuter interfeysi.

Miya-kompyuter interfeysi

Ushbu texnologiya kompyuterni fikr kuchi bilan boshqarishga imkon beradi, aniqrog'i "buyruqlarni miyadan kompyuterga mushak va periferik nervlarning yordamisiz uzatish texnologiyasi" deb nomlanadi (bu ilmiy adabiyotlarda qabul qilingan ta'rif). Miya-kompyuter interfeyslarining asosiy maqsadi nogironlarga, birinchi navbatda mushaklari yoki ularni boshqarish tizimi bo'lmagan odamlarga yordam berishdir. Bunga turli sabablar sabab bo'lishi mumkin - masalan, odamning umurtqa pog'onasi uzilib qolganda avtohalokat.

Sog'lom odamga kompyuter bilan qo'shimcha aloqa kanali kerakmi? Ba'zi olimlarning fikriga ko'ra, bunday interfeys hisoblash texnologiyasi bilan ishlashni ancha tezlashtirishi mumkin, chunki odam o'z qo'li bilan "sekinlashmaydi": u to'g'ridan-to'g'ri kompyuterga ma'lumot yuboradi. Bundan ham aniqroq taxmin mavjud: ushbu interfeyslar yordamida siz miyaning kognitiv funktsiyalari - fikrlash, xotira, diqqatni o'rgata olasiz ... Qanday qilib "Maysazor" filmini eslamaysiz, bu erda asosiy qahramon virtual haqiqat yordamida miyasini "pompaladi", shunda u aslida supermanga aylandi.

Ushbu istaklarning asosida miyani kuchaytirish orzusi yotadi. Bu tushunarli: biz deyarli har doim mavjud imkoniyatlardan norozi bo'lamiz. Miyaning imkoniyatlarini kengaytirish orzusi olimlarga ishning ajoyib, ammo tobora haqiqiy yo'nalishini aytadi: miya va kompyuterni iloji boricha yaqinroq bog'lashga harakat qilish. Axir, kompyuter dasturlarining katta kamchiliklari bor - ulardagi deyarli hamma narsa qat'iy qoidalar asosida qurilgan va inson sezgi ishlaydi, garchi u variantlarni deyarli bir zumda hisoblab chiqa olmaydi. Shunday qilib, miya va kompyuterning kuchli tomonlarining bunday kombinatsiyasi juda foydali bo'ladi.

Amaliy vazifalar

Ammo, avvalambor, nevrologlar oldida juda amaliy vazifalar turibdi. Masalan, amiotrofik lateral skleroz deb ataladigan kasallikka chalinganlarga yordam bering. Bunday tashxis qo'yilgan bemorlar kam, ammo bu juda jiddiy kasallik. Bemor odatdagidek o'ylashi va tashqi dunyodagi ma'lumotlarni qabul qilishi mumkin, lekin harakat qila olmaydi va hatto biron bir narsa aytolmaydi. Afsuski, ushbu kasallik davolanmaydigan bo'lib qolsa va bemorlar umrining oxirigacha boshqalar bilan aloqa qila olmasalar.

Miya-kompyuter interfeysini yaratish bo'yicha birinchi urinishlar 1960-yillarda amalga oshirilgan edi, ammo ushbu texnologiyaga jiddiy qiziqish nemis olimi Nils Birbaumer va uning hamkasblari 1990-yillarning oxirida "fikrni uzatish moslamasi" ni yaratgandan keyingina paydo bo'ldi. va uni qanday ishlatishni o'rgatishni boshladi shol bemorlar.

Ba'zi bemorlar ushbu qurilma tufayli qarindoshlari va tadqiqotchilari bilan aloqa qilish imkoniyatiga ega bo'ldilar. Ulardan biri "fikr uzatish moslamasi" yordamida katta xat yozib, unda harflarni qanday terishini tasvirlab berdi. Bemor olti oy davomida yozgan ushbu matn ilmiy jurnallardan birida nashr etilgan.

Birbaumer tizimi bilan ishlashni oddiy deb bo'lmaydi. Bemor birinchi navbatda ekranda ko'rsatilgan alfavitning yarmidan birini tanlashi kerak, miyadan kelib chiqadigan elektr potentsialini ijobiy yoki salbiy ravishda o'zgartirishi kerak. Shunday qilib, u ruhiy ravishda "ha" yoki "yo'q" deb aytadi. Elektr potentsiali to'g'ridan-to'g'ri bosh terisi yuzasida ro'yxatga olinadi, kompyuterga beriladi va kompyuter alifbo yarmidan qaysi birini tanlash kerakligini aniqlaydi. Keyin odam alifboga chuqurroq kirib, ma'lum bir harfni tanlaydi. Bu noqulay va ko'p vaqt talab etadi, ammo usul elektrodlarni miyaga implantatsiyasini talab qilmaydi.

Elektrodlar to'g'ridan-to'g'ri miyaga kiritiladigan invaziv usullar yanada muvaffaqiyatli bo'ladi. Ushbu yo'nalishni rivojlantirish uchun Iroqdagi urush sabab bo'ldi. Keyinchalik ko'plab harbiylar nogiron bo'lib qolishdi va amerikalik olimlar miya-kompyuter interfeysi yordamida bunday odamlar mexanik protezlarni qanday boshqarishini tushunishga harakat qilishdi. Birinchi tajribalar maymunlarda o'tkazilgan, so'ngra elektrodlar falajlangan odamlarga joylashtirilgan. Natijada, odam protezni boshqarish usulini o'zlashtirish jarayonida faol ishtirok eta oldi.

2012 yilda Pitsburgda joylashgan Endryu Shvartsning jamoasi shol ayolni mexanik qo'lni boshqarishni shu qadar aniq o'rgandiki, u u bilan turli xil narsalarni olib, hatto mashhur televizion dastur egasi bilan qo'l berib ko'rishga muvaffaq bo'ldi. To'g'ri, barcha harakatlar beg'ubor bajarilmadi, ammo, albatta, tizim takomillashtirilmoqda.

Buni qanday uddaladingiz? Neyronlarda kodlangan signallar yordamida tezda harakatlanishning kerakli yo'nalishini aniqlashga imkon beradigan yondashuv ishlab chiqildi. Buning uchun siz miyaning motor korteksiga kichik elektrodlarni o'rnatishingiz kerak - ular neyronlardan kompyuterga uzatiladigan signallarni olib tashlashadi.

Darhol savol tug'iladi: agar kishi mexanik qo'li bilan harakatlansa, mexanik dublni - barcha inson harakatlarini takrorlaydigan avatarni yaratish mumkinmi? Bunday mexanik tanani miya-kompyuter interfeysi orqali boshqarish mumkin bo'ladi. Ushbu balda juda ko'p fantaziyalar mavjud, ba'zida olimlar hatto ba'zi haqiqiy rejalarni ham tarqatishadi. Hozircha jiddiy mutaxassislar buni fantastika deb bilishadi, ammo bu uzoq kelajakda mumkin.

Gaze nazorati

"Kurchatov instituti" kognitiv texnologiyalar laboratoriyasida hozirda ular nafaqat "miya - kompyuter" interfeyslari, balki "ko'z - miya - kompyuter" interfeyslarida ham ishlamoqda. To'liq aytganda, bu aslida miya-kompyuter interfeysi emas, chunki u ko'z mushaklarini ishlatadi. Qarash yo'nalishini ro'yxatdan o'tkazish orqali boshqarish ham juda muhimdir, chunki ko'zlari mushaklari ishini davom ettiradigan, nogironligi bo'lgan motorlar mavjud. Biror kishi matnni bir qarashda yozishi mumkin bo'lgan tayyor tizimlar mavjud.

Biroq, muammolar terish vazifasidan tashqarida paydo bo'ladi. Masalan, interfeysga faqat odam o'ylayotgani va qarashini to'xtatgani uchun boshqaruv tugmachasiga qaraganida buyruqlar bermaslikni o'rgatish qiyin.

Ushbu muammoni hal qilish uchun Kurchatov instituti birlashtirilgan texnologiyani yaratishga qaror qildi. Tajribalarning ishtirokchilari kompyuter o'yinini o'ynashadi, faqat qisqa qarashlarning kechikishi yordamida harakatlar qilishadi. Shu vaqt ichida tadqiqotchilar bosh miyaning elektr signallarini bosh terisi yuzasida qayd etishadi.

Ma'lum bo'lishicha, tajriba ishtirokchisi harakat qilish uchun nigohini ushlab turganda, miyaning signallarida xuddi shunday nigoh tutilganda mavjud bo'lmagan maxsus markerlar paydo bo'ladi. Ushbu kuzatishlar asosida "ko'z - miya - kompyuter" interfeysi yaratildi. Uning foydalanuvchisi faqat kompyuter ekranidagi tugmachani yoki havolani ko'rib chiqishi kerak, ustiga bosishni xohlaydi - tizim bu istakni tan oladi va chertish o'z-o'zidan amalga oshiriladi.

Kelajakda miyani kompyuterga xavfli va juda qimmat operatsiyalarni ishlatmasdan ulash imkonini beradigan yangi usullar paydo bo'ladi. Hozir biz ushbu texnologiyalar paydo bo'lganiga guvoh bo'lmoqdamiz va tez orada ularni sinab ko'rishimiz mumkin.

• Transfer

Biz hammamiz maktabdan arifmetikada og'riqli mashqlarni eslaymiz. 3.752 va 6.901 kabi raqamlarni qalam va qog'oz bilan ko'paytirish uchun kamida bir daqiqa vaqt ketadi. Albatta, bugungi kunda telefonlarimiz yonida bo'lsa, biz tezda mashqimiz natijasi 25,892,552 bo'lishi kerakligini tekshirib ko'ramiz .. Zamonaviy telefonlarning protsessorlari soniyada 100 milliarddan ortiq bunday operatsiyalarni amalga oshirishi mumkin. Bundan tashqari, ushbu mikrosxemalar atigi bir necha vattni iste'mol qiladi, bu esa ularni 20 m vatt iste'mol qiladigan va shu natijaga erishish uchun ko'proq vaqt sarflaydigan sekin miyamizga qaraganda ancha samarali qiladi.

Albatta, arifmetikani bajarish uchun miya rivojlanmagan. Shuning uchun, u buni yomon qiladi. Ammo bu bizning atrofimizdan keladigan doimiy ma'lumot oqimini boshqarish bo'yicha juda yaxshi ish. Va u bunga munosabat bildiradi - ba'zan biz sezganimizdan tezroq. Va oddiy kompyuter qancha energiya sarf qilmasin, u miyaga oson bo'lgan narsalarga dosh berishda qiynaladi - masalan, tilni tushunish yoki zinapoyada yurish.

Agar biz hisoblash kuchi va energiya samaradorligi miyaga taqqoslanadigan mashinalarni yaratadigan bo'lsak, unda hamma narsa keskin o'zgarib ketar edi. Robotlar jismoniy dunyoda epchillik bilan harakatlanib, biz bilan tabiiy tilda muloqot qilishadi. Keng ko'lamli tizimlar biznes, fan, tibbiyot yoki hukumat haqida juda ko'p ma'lumot to'plash, yangi qonuniyatlarni kashf etish, sababiy aloqalarni topish va bashorat qilish. Siri va Cortana kabi aqlli mobil ilovalar bulutlarga kamroq ishonishi mumkin. Bunday texnologiya bizga sezgirlikni kuchaytiradigan, bizni dorilar bilan ta'minlaydigan va organlarning shikastlanishi yoki falajini qoplash uchun asab signallarini taqlid qiladigan kam quvvatli qurilmalarni yaratishga imkon berishi mumkin.

Ammo o'zingizga bunday jasur maqsadlarni qo'yishga hali erta emasmi? Miya haqidagi tushunchamiz uning printsiplari asosida ishlaydigan texnologiyalarni yaratishimiz uchun juda cheklanganmi? Menimcha, asab tizimlarining eng oddiy xususiyatlarini taqlid qilish ko'plab tijorat dasturlarining ish faoliyatini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin. Kompyuterlar uning ishlash darajasiga yaqinlashish uchun miyaning biologik tafsilotlarini qanchalik aniq nusxalashlari kerakligi ochiq savol. Ammo bugungi kunda miyadan ilhomlangan tizimlar yoki neyromorfik tizimlar unga javob topish uchun muhim vositaga aylanadi.

Oddiy kompyuterlarning asosiy xususiyati bu ma'lumotlar va ko'rsatmalarni saqlaydigan xotirani fizikaviy ajratish va bu ma'lumotni qayta ishlash mantig'idir. Miyada bunday bo'linish yo'q. Ma'lumotlarni hisoblash va saqlash bir vaqtning o'zida va mahalliy miqyosda, taxminan 100 milliard nerv hujayralari (neyronlar) va 100 trilliondan ortiq ulanishlar (sinapslar) dan iborat ulkan tarmoqda sodir bo'ladi. Aksariyat hollarda miya ushbu bog'lanishlar va neyronlarning har biri boshqa neyronlarning kiritilishiga qanday ta'sir qilishi bilan belgilanadi.

Inson miyasining o'ziga xos qobiliyatlari haqida gapirganda, biz odatda uzoq evolyutsion jarayon - neokorteks (yangi korteks) ni yaqinda sotib olishni nazarda tutamiz. Ushbu yupqa va o'ta katlanmış qatlam miyaning tashqi qoplamini hosil qiladi va juda ko'p turli xil vazifalarni bajaradi, shu jumladan hislar orqali kirishni qayta ishlash, vosita mahoratini boshqarish, xotira va o'rganish bilan ishlash. Bunday keng imkoniyatlar bir hil tuzilish uchun mavjud: oltita gorizontal qatlam va ularning har biri 500 mikron kenglikdagi million vertikal ustun, antennalar bo'ylab elektr impulslarida kodlangan ma'lumotlarni birlashtiruvchi va tarqatadigan neyronlardan iborat - dendritlar va aksonlar.

Inson tanasidagi barcha hujayralar singari, neyronning tashqi yuzasi va ichki organlari o'rtasida elektr quvvati taxminan 70 mV ga teng. Ushbu membrananing kuchlanishi neyron boshqa bog'liq neyronlardan signal olganda o'zgaradi. Agar membrananing kuchlanishi kritik qiymatga ko'tarilsa, u 40 mV darajadagi pulsni yoki bir necha millisekundlarda davom etadigan kuchlanishni hosil qiladi. Ushbu impuls neyron aksonini sinapsga yetguncha harakat qiladi, bu bir neyron aksonini boshqasining dendriti bilan bog'laydigan murakkab biokimyoviy tuzilishdir. Agar impuls ma'lum chegaralarga javob bersa, sinaps uni signalni qabul qiluvchi neyronning tarvaqaylab dendritlaridan tushadigan boshqa impulsga aylantiradi va uning membrana kuchlanishini ijobiy yoki salbiy tomonga o'zgartiradi.

Ulanish - bu miyaning muhim xususiyati. Piramidal neyron - insonning neokorteksidagi ayniqsa muhim hujayra turi - taxminan 30 000 sinaps yoki boshqa neyronlarning kirish kanallarini o'z ichiga oladi. Va miya doimo moslashadi. Neyron va sinapsning xossalari, hattoki tarmoqning o'zi ham doimiy ravishda o'zgarib turadi, asosan, sezgirlardan kirish va atrof-muhit bilan aloqalar.

Zamonaviy umumiy foydalanish uchun mo'ljallangan kompyuterlar analog emas, raqamli; miyani tasniflash unchalik oson emas. Neyronlar elektron zanjirdagi kondansatörler kabi elektr zaryadini saqlaydi. Bu aniq analog jarayon. Ammo miya portlashlarni axborot birligi sifatida ishlatadi va bu asosan ikkilik sxemadir: har qanday vaqtda, har qanday joyda portlash u erda yoki yo'q. Elektron so'zlar bilan aytganda, miya mahalliy analog hisoblash va ikkilik portlashlar yordamida ma'lumotlarni uzatish bilan aralash signal tizimidir. Portlash faqat 0 yoki 1 qiymatlarga ega bo'lganligi sababli, bu asosiy ma'lumotlarni yo'qotmasdan uzoq masofani bosib o'tishi mumkin. Shuningdek, u tarmoqdagi keyingi neyronga etib borish uchun takrorlanadi.

Miya va kompyuter o'rtasidagi yana bir muhim farq shundaki, miya o'z ishini sinxronlashtirish uchun markaziy soat generatorisiz axborotni qayta ishlash bilan shug'ullanadi. Sinxronlashtiruvchi hodisalarni - miya to'lqinlarini kuzatayotgan bo'lsak ham, ular o'zlarini tartibga soladilar, bu asab tizimining ishi natijasida paydo bo'ladi. Qizig'i shundaki, zamonaviy kompyuter tizimlari hisoblashlarni parallel ravishda bajarish orqali tezlashtirish uchun miyaga xos bo'lgan asenkroniyani qabul qila boshlaydi. Ammo bu ikki tizimning parallellash darajasi va maqsadi nihoyatda boshqacha.

Miyani hisoblash uchun namuna sifatida ishlatish g'oyasi chuqur ildizlarga ega. Dastlabki urinishlar oddiy chegaraviy neyronga asoslangan bo'lib, u tortilgan kirish summasi chegara qiymatidan oshib ketsa, bitta qiymatni chiqaradi, boshqasi esa bo'lmasa. 1940-yillarda Uorren Makkullox va Uolter Pitts tomonidan o'ylab topilgan ushbu yondashuvning biologik realizmi juda cheklangan. Biroq, bu otashin neyron kontseptsiyasini hisoblashning bir qismi sifatida qo'llashga qaratilgan birinchi qadam edi.

1957 yilda Frenk Rozenblatt chegara neyronining - pertseptronning yana bir versiyasini taklif qildi. O'zaro bog'langan tugunlar tarmog'i (sun'iy neyronlar) qatlamlardan iborat. Tarmoq yuzasida ko'rinadigan qatlamlar tashqi dunyo bilan kirish va chiqish sifatida o'zaro ta'sir qiladi, ichidagi yashirin qatlamlar esa barcha hisob-kitoblarni amalga oshiradi.

Rozenblatt shuningdek, miyaning asosiy xususiyatidan foydalanishni taklif qildi. Barcha kirishlarni qo'shish o'rniga, pertseptrondagi neyronlar ham salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin. Ushbu funktsiya neyron tarmoqlariga mantiqdagi XOR muammolarini hal qilish uchun bitta yashirin qatlamdan foydalanishga imkon beradi, bunda ikkita ikkilik kirishdan faqat bittasi to'g'ri bo'lsa, natijasi to'g'ri bo'ladi. Ushbu oddiy misol shuni ko'rsatadiki, biologik realizmni qo'shish yangi hisoblash kuchini qo'shishi mumkin. Ammo uning ishlashi uchun miyaning qanday funktsiyalari zarur va evolyutsiyaning foydasiz izlari qanday? Hech kim bilmaydi.

Biz bilamizki, ta'sirchan hisoblash natijalariga biologik realizmni yaratishga urinmasdan erishish mumkin. Chuqur o'rganish tadqiqotchilari katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish va murakkab tasvirlardan o'ziga xos xususiyatlarni chiqarish uchun kompyuterlardan foydalanishda katta yutuqlarga erishdilar. Ular yaratgan neyron tarmoqlari har qachongidan ham ko'proq kirish va yashirin qatlamlarga ega bo'lishiga qaramay, ular hali ham neyronlarning juda oddiy modellariga asoslangan. Ularning keng imkoniyatlari biologik realizmni emas, balki ular tarkibidagi tarmoqlarning ko'lami va ularni o'qitish uchun foydalaniladigan kompyuterlarning kuchini aks ettiradi. Ammo chuqur o'rganish tarmoqlari hali ham biologik miyaning hisoblash tezligi, energiya samaradorligi va o'rganish qobiliyatidan uzoqdir.

Miya va zamonaviy kompyuterlar o'rtasidagi katta bo'shliqni eng katta miqyosdagi miya simulyatsiyalari ta'kidlaydi. So'nggi yillarda bir nechta bunday urinishlar qilingan, ammo ularning barchasi ikkita omil bilan juda cheklangan edi: energiya va simulyatsiya vaqti. Masalan, Markus Dysman va uning hamkasblari tomonidan bir necha yil oldin Yaponiyaning K superkompyuterida 83000 protsessor yordamida amalga oshirilgan simulyatsiyani ko'rib chiqing. 1.73 milliard neyronlarni simulyatsiya qilish ekvivalent miya mintaqasidan 10 milliard marta ko'proq energiya sarfladi, garchi ular juda soddalashtirilgan modellardan foydalangan bo'lsalar ham va hech qanday trening o'tkazmaganlar. Va bu simulyatsiyalar odatda biologik miyaning real vaqtidan 1000 baravar sekinroq ishlaydi.

Nega ular shunchalik sust? Oddiy kompyuterlarda miyani simulyatsiya qilish hujayralar va tarmoqlarning dinamikasini tavsiflovchi o'zaro bog'liq bo'lgan milliardlab differentsial tenglamalarni hisoblashni talab qiladi: hujayra membranasi bo'ylab zaryad harakati kabi analog jarayonlar. Mantiqiy mantiqdan foydalanadigan, ya'ni energiyani aniqlik bilan almashadigan va xotira va hisoblashni ajratadigan kompyuterlar miyani modellashtirishda juda samarasiz.

Ushbu simulyatsiyalar miyani bilish vositasiga aylanishi mumkin, laboratoriyada olingan ma'lumotlarni biz tajriba o'tkazadigan simulyatsiyalarga o'tkazamiz, so'ngra natijalarni kuzatuvlar bilan taqqoslaymiz. Ammo, agar biz boshqa yo'nalishda harakat qilsak va yangi hisoblash tizimlarini yaratish uchun nevrologiya saboqlaridan foydalanishga umid qilsak, biz kompyuterlarni loyihalashtirish va qurish usullarini qayta ko'rib chiqishimiz kerak.

Kremniydagi neyronlar.

Miyaning elektron nusxasi ko'zga qaraganda ko'proq bajarilishi mumkin. Ma'lum bo'lishicha, sinapsda elektr potentsialini yaratishga taxminan 10 fJ (10 -15 joule) sarflanadi. Protsessorda ishlatilganidan ancha kattaroq va ko'proq quvvat sarflaydigan metall oksidi yarimo'tkazgich (MOS) tranzistorining eshigi zaryad qilish uchun atigi 0,5 fJ talab qiladi. Ma'lum bo'lishicha, sinaptik uzatish 20 ta tranzistorni zaryadlashga tengdir. Bundan tashqari, qurilma darajasida biologik va elektron sxemalar unchalik farq qilmaydi. Printsipial jihatdan, tranzistorlardan sinaps va neyron kabi tuzilmalarni yaratish va ularni shunday yorqin energiyani yutmaydigan sun'iy miyani yaratish uchun bog'lash mumkin.

Neyronlarga o'xshab ishlaydigan tranzistorlardan foydalangan holda kompyuterlar qurish g'oyasi 1980-yillarda Kaltech professori Karver Mead tomonidan paydo bo'lgan. Meadning "neyromorfik" kompyuterlar foydasiga hal qilgan asosiy dalillaridan biri shundaki, yarimo'tkazgichli qurilmalar ma'lum bir rejimda ishlaganda neyronlar singari jismoniy qonunlarga amal qilishi mumkin va shunga o'xshash xatti-harakatlar katta energiya samaradorligi bilan hisob-kitoblar uchun ishlatilishi mumkin.

Mead guruhi shuningdek, portlashlar faqat tarmoq manzillari va paydo bo'lish vaqti bilan kodlangan neyrokommunikatsion platformani ixtiro qildi. Bu birinchi bo'lib vaqtni sun'iy neyron tarmoqlarining zaruriy xususiyatiga aylantirgani uchun yangi ish bo'ldi. Vaqt - bu miya uchun asosiy omil. Signallarning tarqalishi uchun vaqt kerak, membranalar reaksiyaga kirishishi uchun vaqt kerak va postsinaptik potentsial shaklini aniqlaydigan vaqt.

Bugungi kunda bir nechta faol tadqiqot guruhlari, masalan, Shveytsariya oliy texnik maktabining Giacomo Indiveri guruhi va Stenfordlik Kvabena Boachen, Mead izidan yurib, biologik kortikal tarmoqlarning elementlarini muvaffaqiyatli tatbiq etdilar. Hiyla shundaki, tranzistorlar past kuchlanishli oqimlari ostonasidan past bo'lib, asab tizimining xatti-harakatlarini taqlid qiladigan analog zanjirlarni yaratib, ozgina quvvat sarf qiladilar.

Ushbu yo'nalishdagi qo'shimcha tadqiqotlar miya-kompyuter interfeysi kabi tizimlarda qo'llanilishini topishi mumkin. Ammo bu tizimlar va tarmoqning haqiqiy hajmi, bog'lanish va hayvon miyasining o'rganish qobiliyati o'rtasida juda katta farq mavjud.

Shunday qilib, 2005 yilga kelib, tadqiqotchilarning uchta guruhi Meadning dastlabki yondashuvidan sezilarli farq qiladigan neyromorfik tizimlarni mustaqil ravishda rivojlantira boshladilar. Ular millionlab neyronlar bilan keng ko'lamli tizimlarni yaratmoqchi edilar.

Oddiy kompyuterlarga eng yaqin narsa - bu Manchester Universitetidan Stiv Furber boshchiligidagi SpiNNaker loyihasi. Ushbu guruh 200 MGts chastotada ishlaydigan 18 ta ARM protsessordan iborat o'zining raqamli chipini ishlab chiqdi - bu zamonaviy protsessorlarning o'ndan bir qismigacha. ARM yadrolari klassik kompyuterlar dunyosidan chiqqan bo'lsa-da, ular miyani singari ma'lumotni asenkron ravishda uzatish uchun mo'ljallangan maxsus yo'riqnoma orqali yuborilgan portlashni simulyatsiya qiladilar. Evropa Ittifoqining "Inson miyasi" loyihasining bir qismi bo'lgan va 2016 yilda yakunlangan amaldagi dastur 500000 ARM yadrosini o'z ichiga oladi. Neyron modeli murakkabligiga qarab, har bir yadro 1000 neyronga qadar simulyatsiya qilishga qodir.

Darmendra Mod va uning Almadena shahridagi IBM tadqiqot laboratoriyasidagi hamkasblari tomonidan ishlab chiqilgan TrueNorth chipi mikroprotsessorlarni hisoblash birliklari sifatida ishlatishni olib tashlaydi va aslida hisoblash va xotira bir-biriga bog'langan neyromorfik tizimdir. TrueNorth hali ham raqamli tizim bo'lib qolmoqda, ammo u neyronning ma'lum bir modelini amalga oshiradigan maxsus ishlab chiqilgan neyro-sxemalarga asoslangan. Chip 5,4 milliard tranzistorni o'z ichiga oladi va Samsungning 28nm CMOS (Qo'shimcha metall oksidi yarim o'tkazgich) texnologiyasi asosida qurilgan. Transistorlar bitta mikrosxemada 1 million neyro-sxema va 256 million oddiy (bir bit) sinapsni taqlid qiladi.

Keyingi loyiha, BrainScaleS odatdagi kompyuterlardan ancha uzoqlashib, biologik miyaga yaqinlashdi, deyman. Men ushbu loyihada Heidelberg universitetidagi hamkasblarim bilan Evropada inson miyasi tashabbusi uchun ishladim. BrainScaleS aralash signallarni qayta ishlashni amalga oshiradi. Bu raqamli axborot almashinuvi bilan analog qurilmalar vazifasini bajaradigan kremniy tranzistorlari bo'lgan neyronlar va sinapslarni birlashtiradi. To'liq o'lchamdagi tizim 8 dyuymli silikon gofretlardan iborat va 4 million neyron va 1 milliard sinapsni taqlid qiladi.

Tizim biologik neyronlarning to'qqiz xil otishni o'rganish rejimini ko'paytirishi mumkin va nevrologlar bilan yaqin hamkorlikda ishlab chiqilgan. Mead analog yondashuvidan farqli o'laroq, BrainScaleS tezlashtirilgan rejimda ishlaydi, real vaqtga qaraganda 10 000 barobar tezroq taqlid qiladi. Bu, ayniqsa, o'rganish va rivojlanishni o'rganish uchun foydalidir.

Ehtimol, o'rganish neyromorfik tizimlarning muhim tarkibiy qismiga aylanishi mumkin. Endi miya tasvirida yaratilgan mikrosxemalar, shuningdek oddiy kompyuterlarda ishlaydigan neyron tarmoqlari yon tomonlarida yanada kuchli kompyuterlar yordamida o'qitilmoqda. Ammo biz neyromorfik tizimlardan haqiqiy dasturlarda - masalan, biz bilan yonma-yon ishlashimiz kerak bo'lgan robotlarda foydalanmoqchi bo'lsak, ular tezda o'rganish va moslashish imkoniyatiga ega bo'lishlari kerak.

BrainScaleS tizimimizning ikkinchi avlodida biz chip ustida "Moslashuvchan ishlov beruvchilar" yaratish orqali o'rganish qobiliyatini amalga oshirdik. Ular neyronal va sinaps parametrlarining keng doirasini o'zgartirish uchun ishlatiladi. Ushbu qobiliyat bizga bir qurilmadan ikkinchisiga o'tishda, xuddi miyaning o'zi o'zgarishlarga moslashgani kabi, o'lcham va elektr xususiyatlaridagi farqlarni qoplash uchun parametrlarni aniq sozlashimizga imkon beradi.

Men tavsiflagan uchta keng ko'lamli tizim bir-birini to'ldiradi. SpiNNaker moslashuvchan tarzda sozlanishi va turli neyromodellarni sinash uchun ishlatilishi mumkin, TrueNorth yuqori integratsiya zichligiga ega, BrainScaleS uzluksiz o'rganish va rivojlantirish uchun mo'ljallangan. Bunday tizimlarning samaradorligini baholashning to'g'ri yo'lini izlash hali ham davom etmoqda. Ammo dastlabki natijalar umid baxsh etadi. IBMning TrueNorth guruhi yaqinda ularning tizimidagi sinaptik uzatish 26 pJ sarf qilishini hisoblab chiqdi. Va bu biologik tizimda talab qilinadigan energiyadan 1000 barobar ko'p bo'lsa-da, bu umumiy maqsadli kompyuterlarda simulyatsiyalarda uzatishga sarflanadigan energiyadan deyarli 100000 baravar kam.

Biz hali ham bunday tizimlar nima qilishi mumkinligini va ularni hayotiy muammolarni hal qilishda qanday qo'llashni tushunishning dastlabki bosqichida turibmiz. Shu bilan birga, biz bir nechta neyromorfik mikrosxemalarni katta tarmoqlarga birlashtirib, o'rganish imkoniyatlarini yaxshilagan holda quvvat sarfini kamaytiramiz. Muammolardan biri bu ulanishdir: miya 3D, bizning sxemalarimiz esa 2D. Hozirda sxemalarni uch o'lchovli integratsiyasi masalasi faol o'rganilmoqda va bunday texnologiyalar bizga yordam berishi mumkin.

CMOS-ga asoslanmagan qurilmalar - memristorlar yoki PCRAM (fazani o'zgartirish xotirasi) yana bir yordam bo'lishi mumkin. Bugungi kunda sun'iy sinapslarning kiruvchi signallarga ta'sirini aniqlaydigan og'irliklar an'anaviy raqamli xotirada saqlanadi, bu esa tarmoqni qurish uchun zarur bo'lgan kremniy resurslarining katta qismini sarf qiladi. Ammo boshqa xotira turlari ushbu hujayralar hajmini mikrometrdan nanometrgacha kamaytirishga yordam beradi. Va zamonaviy tizimlarning asosiy qiyinligi turli xil qurilmalar o'rtasidagi farqlarni saqlab qolish bo'ladi. BrainScaleS-da ishlab chiqilgan kalibrlash tamoyillari bunga yordam beradi.

Biz amaliy va foydali neyromorfik tizimlarga sayohatimizni endi boshladik. Ammo harakat bunga loyiqdir. Muvaffaqiyatli bo'lsa, biz nafaqat kuchli hisoblash tizimlarini yaratamiz; hatto o'z miyamiz qanday ishlashi haqida yangi ma'lumot olishimiz mumkin.

Ong ekologiyasi. Ilm-fan va kashfiyot: nevrologlar va kognitiv psixologlar har qancha urinmasinlar, miyasida hech qachon Betxovenning Beshinchi simfoniyasi nusxasini yoki so'zlar, tasvirlar, grammatik qoidalar yoki boshqa biron bir tashqi stimul nusxasini topa olmaydilar. Inson miyasi, albatta, tom ma'noda bo'sh emas. Ammo u odamlar o'ylashi kerak bo'lgan narsalarning ko'pini o'z ichiga olmaydi - hatto "xotiralar" kabi oddiy narsalarni ham o'z ichiga olmaydi.

Nevrologlar va kognitiv psixologlar har qancha urinmasinlar, miyasida hech qachon Betxovenning "Beshinchi simfoniyasi" nusxasini yoki so'zlar, tasvirlar, grammatik qoidalar yoki boshqa biron bir tashqi stimul nusxasini topa olmaydilar. Inson miyasi, albatta, tom ma'noda bo'sh emas. Ammo u odamlar o'ylashi kerak bo'lgan narsalarning ko'pini o'z ichiga olmaydi - hatto "xotiralar" kabi oddiy narsalarni ham o'z ichiga olmaydi.

Miya haqidagi noto'g'ri tushunchalarimiz chuqur tarixiy ildizlarga ega, ammo 1940-yillarda kompyuter ixtirosi bizni chalg'itdi. Yarim asrdan ko'proq vaqtdan beri psixologlar, tilshunoslar, neyrofiziologlar va boshqa odamlarning xulq-atvorini o'rganuvchilar inson miyasi kompyuter kabi ishlashini ta'kidladilar.

Ushbu g'oyaning yuzaki ekanligini tushunish uchun miyani go'dakka o'xshatamiz. Evolyutsiya tufayli yangi tug'ilgan odamlar, boshqa har qanday sutemizuvchilar turlarining yangi tug'ilgan chaqaloqlari singari, bu dunyoga u bilan samarali ta'sir o'tkazish uchun tayyor bo'lishadi. Bolaning ko'rishi loyqa, ammo u yuzlarga alohida e'tibor beradi va boshqalar orasida onaning yuzini tezda taniy oladi. U ovozni boshqa tovushlardan afzal ko'radi, u bitta asosiy nutq tovushini boshqasidan ajrata oladi. Biz, shubhasiz, ijtimoiy o'zaro ta'sirni hisobga olgan holda qurilganmiz.

Sog'lom yangi tug'ilgan chaqaloq o'ndan ortiq refleksga ega - ba'zi ogohlantirishlarga tayyor javoblar; ular tirik qolish uchun kerak. Chaqaloq boshini yonoqni qitiqlagan tomonga burab, og'ziga tushgan narsani so'rib oladi. U suvga cho'mganda nafasni ushlab turadi. U qo'liga tushgan narsalarni shunchalik qattiq ushlaydiki, deyarli ularga osib qo'yiladi.

Ehtimol, eng muhimi, go'daklar bu dunyoda juda kuchli ta'lim mexanizmlari bilan paydo bo'ladilar, bu esa ularni tez o'zgarishiga imkon beradi, shunda ular dunyo bilan duch keladigan dunyo bilan bir xil bo'lmasa ham, samaradorlik oshib borishi bilan dunyo bilan o'zaro aloqada bo'lishlari mumkin. ularning uzoq ajdodlari.

Tuyg'ular, reflekslar va o'rganish mexanizmlari biz hamma narsadan boshlaymizva haqiqatan ham, siz o'ylab ko'rganingizda, bularning barchasi juda oz. Agar tug'ilishdan boshlab bizda bunday imkoniyatlardan biri bo'lmaganida, omon qolish biz uchun ancha qiyin bo'lar edi.

Ammo biz tug'ilmagan narsa ham bor: ma'lumotlar, ma'lumotlar, qoidalar, dasturiy ta'minot, bilimlar, leksikon, vakolatxonalar, algoritmlar, dasturlar, modellar, xotiralar, tasvirlar, ishlov berish, odatiy ishlar, kodlovchi va dekoderlar, belgilar va buferlar raqamli kompyuterlarning o'zini tutishiga imkon beradigan dizayn elementlari. biroz oqilona o'xshaydi. Biz u bilan tug'ilibgina qolmaymiz - uni o'zimizda rivojlantirmaymiz. Hech qachon.

Biz ularni qanday ishlatishni ko'rsatadigan so'zlarni yoki qoidalarni saqlamaymiz. Biz stimullarning vizual proektsiyalarini yaratmaymiz, ularni qisqa muddatli xotira buferida saqlamaymiz, keyin ularni uzoq muddatli xotiraga o'tkazmaymiz. Biz xotira registrlaridan ma'lumot yoki rasm va so'zlarni chiqarmaymiz. Kompyuterlar buni qiladilar, lekin organizmlar emas.

Kompyuterlar so'zma-so'z ma'lumotni qayta ishlaydi - raqamlar, harflar, so'zlar, formulalar, rasmlar. Axborotni dastlab kompyuterlar foydalanishi mumkin bo'lgan formatga kodlash kerak, demak u kichik bloklarda ("baytlar") to'plangan birliklar va nollar ("bitlar") sifatida ifodalanishi kerak. Har bir baytda 8 bit bo'lgan kompyuterimda ularning ba'zilari "K" harfi, boshqalari O harfi, boshqalari T harfi uchun turadi. Shunday qilib, ushbu baytlarning barchasi "CAT" so'zini tashkil qiladi. Bitta bitta rasm - aytaylik, mening mushukim Genrining ish stolidagi surati - bu kompyuterga so'z emas, fotosurat ekanligini aytadigan maxsus belgilar bilan aniqlangan millionta shunday bayt ("bitta megabayt") maxsus rasm bilan tasvirlangan.

Kompyuterlar tom ma'noda ushbu chizmalarni elektron qismlarga ajratilgan har xil jismoniy saqlash bo'limlarida joydan joyga ko'chiradilar. Ba'zan ular rasmlarni nusxalashadi, ba'zan esa ularni turli xil usullar bilan o'zgartiradilar - masalan, hujjatdagi xatoni tuzatganimizda yoki fotosuratni rötuş qilganimizda.

Ushbu ma'lumotlar qatlamlarini ko'chirish, nusxalash yoki boshqarish uchun kompyuter bajaradigan qoidalar ham kompyuter ichida saqlanadi. Yig'ilgan qoida to'plamlari "dasturlar" yoki "algoritmlar" deb nomlanadi. Biror narsani amalga oshirishda yordam beradigan (masalan, aktsiyalarni sotib olish yoki Internetdagi ma'lumotlarni qidirish) birgalikda ishlaydigan algoritmlar guruhi "dastur" deb nomlanadi.

Kompyuterlar dunyosi bilan tanishishingiz uchun kechirim so'rayman, lekin sizga hamma narsani aniq tushuntirishim kerak: kompyuterlar aslida bizning dunyomizning ramziy tomonida ishlaydi. Ular haqiqatan ham saqlashadi va olishadi. Ular haqiqatan ham ishlov berishmoqda. Ularning jismoniy xotiralari bor. Ular, albatta, har qanday ishda istisnolarsiz algoritmga asoslangan.

Boshqa tomondan, odamlar buni qilmaydi - ular hech qachon qilmagan va qilmaydilar ham.Shuni yodda tutgan holda, men so'ramoqchiman: nega juda ko'p olimlar bizning ruhiy salomatligimiz haqida biz xuddi kompyuter kabi gapirishadi?

Sun'iy intellekt bo'yicha mutaxassis Jorj Zarkadakis o'zining "Bizning suratimizda" (2015) kitobida odamlar so'nggi ikki ming yillikda ishlatgan oltita turli xil metaforalarni tasvirlaydi, insonning aql-zakovatini tasvirlashga urinish.

Injilda birinchi bo'lib, odamlar loy va loydan yaratilgan bo'lib, keyinchalik aqlli Xudo o'z ruhi bilan bergan va bizning aql-idrokimizni "hech bo'lmaganda grammatik" tarzda "tushuntirib bergan".

Miloddan avvalgi III asrda gidrotexnika ixtirosi inson aqlining gidravlik modellarini ommalashtirishga olib keldi, bizning tanamizdagi turli xil suyuqliklar - deb ataladigan fikr. "Tana suyuqliklari" - ham jismoniy, ham aqliy faoliyat bilan bog'liq. Metafora 16 asrdan ko'proq vaqt davomida saqlanib kelinmoqda va shu vaqtgacha tibbiyot amaliyotida ishlatilgan.

XVI asrga kelib buloqlar va tishli g'ildiraklar yordamida boshqariladigan avtomatik mexanizmlar ishlab chiqildi; ular nihoyat Rene Dekart kabi davrning etakchi mutafakkirlarini odamlarni murakkab mashinalar deb faraz qilishga ilhomlantirdilar.

17-asrda ingliz faylasufi Tomas Xobbs fikrlash miyadagi mexanik tebranishlardan kelib chiqadi degan fikrni ilgari surdi. 18-asrning boshlariga kelib, elektr va kimyo sohasidagi kashfiyotlar inson aqlining yangi nazariyalariga olib keldi va yana metafora edi. O'sha asrning o'rtalarida nemis fizigi Hermann von Helmgolts aloqa sohasidagi yutuqlardan ilhomlanib, miyani telegraf bilan taqqosladi.

Agar bu metafora shunchalik bema'ni bo'lsa, nega u hali ham ongimizni boshqaradi? Bizning yo'limizni to'sib qo'yadigan novdani tashlaganimiz kabi, uni keraksiz deb tashlashga bizni nima to'sqinlik qilmoqda? Xayoliy tayoqchalarga tayanmasdan odamning aql-idrokini tushunishning bir usuli bormi? Va ushbu qo'llab-quvvatlashni uzoq vaqt davomida ishlatish narxi qancha? Axir bu metafora yozuvchilar va mutafakkirlarni o'nlab yillar davomida ilm-fanning turli sohalarida ulkan tadqiqotlar olib borishga ilhomlantirdi. Qanday narxda?

O'tgan yillar davomida ko'p marta dars bergan sinfda men men doskaga bir dollarlik banknotani chizish uchun ko'ngilli tanlash bilan boshlayman."Qo'shimcha tafsilotlar", deyman. U tugagandan so'ng, men rasmni qog'oz bilan yopaman, hamyonimdan vekselni olib, doskaga yopishtiraman va talabadan topshiriqni takrorlashini so'rayman. U tugagandan so'ng, men birinchi rasmdagi varaqni olib tashlayman, keyin sinf farqlar haqida sharh beradi.

Ehtimol siz hech qachon bunday namoyishni ko'rmagansiz yoki natijani taqdim etishda qiynalishingiz mumkin, shuning uchun men o'zim tadqiqot olib borayotgan institutning stajyorlaridan biri Janni Xyundan ikkita rasm chizishni iltimos qildim. Xotiradan olingan rasm (metaforaga e'tibor bering):

Mana, u banknot yordamida chizilgan rasm:

Jinni ishning natijasidan siz kabi hayratga tushdi, ammo bu g'ayrioddiy emas. Ko'rib turganingizdek, Jinni dollarlarni minglab marta ko'rganiga qaramay, namunadagi rasm bilan taqqoslaganda, loyihani qo'llab-quvvatlamasdan chizish dahshatli.

Ho'sh nima gap? Miyaning "xotira registri" ga "yuklangan" dollar kupyurasi qanday ko'rinishini bizda "tasavvur" yo'qmi? Uni shunchaki u yerdan "ajratib" olib, chizilgan rasmimizni yaratish uchun ishlatsak bo'lmaydimi?

Albatta, yo'q, va hatto ming yillar davomida olib borilgan nevrologiya tadqiqotlari odam miyasida saqlanadigan dollar kassa shakli g'oyasini topishga yordam bermaydi, chunki u yo'q.

Miya tadqiqotlarining muhim bir qismi shuni ko'rsatadiki, aslida miyaning ko'p sonli va ba'zida bepoyon hududlari ko'pincha ahamiyatsiz ko'rinadigan xotira vazifalarida ishtirok etadi.

Biror kishi kuchli his-tuyg'ularni boshdan kechirganda, miyada millionlab neyronlar faollashishi mumkin.2016 yilda Toronto universiteti neyrofizyologi Brayan Levin va uning hamkasblari samolyot halokatida omon qolganlar ishtirokida tadqiqot o'tkazdilar, natijada avariya hodisalari amigdala, medial temporal lob, oldingi va orqa o'rta chiziqdagi asabiy faollikni kuchayishiga yordam berdi. va yo'lovchilarning ingl.

Bir qator olimlar tomonidan ma'lum bir xotiralar qandaydir tarzda individual neyronlarda saqlanadi degan g'oya bema'ni; Shu sababli, bu taxmin faqat xotira masalasini yanada murakkab darajaga ko'taradi: xotira hujayrada qanday qilib va \u200b\u200bqaerda yoziladi?

Xo'sh, Jinni dollar namunasini namunadan foydalanmasdan tortib olganda nima bo'ladi?Agar Ginni ilgari hech qachon qonun loyihasini ko'rmagan bo'lsa, unda uning birinchi chizilgani hech qanday tarzda ikkinchisiga o'xshamaydi. Oldin uning dollar kassalarini ko'rganligi uni qandaydir tarzda o'zgartirdi. Darhaqiqat, uning miyasi o'zgartirildi, shunda u qonun loyihasini ko'z bilan aloqa qilish hissiyotini qayta boshdan kechirish uchun mohiyatan teng keladigan - hech bo'lmaganda qisman qonun loyihasini tasavvur qila oldi.

Ikkala eskizlar orasidagi farq bizga nimanidir vizualizatsiya qilish (bu endi ko'z oldida bo'lmagan narsalar bilan ko'z bilan aloqani tiklash jarayoni) biz haqiqatan ham biron narsani ko'rganimizga qaraganda ancha kam aniq ekanligini eslatib turadi. Shuning uchun biz eslashdan ko'ra o'rganishda juda yaxshi.

Xotirada biror narsani qayta ishlab chiqarganimizda (Lotin tilidan "yana" va ishlab chiqarish - "yaratish"), ob'ekt yoki hodisa bilan to'qnashuvni boshdan kechirish uchun yana urinishimiz kerak; ammo, biz biron bir narsani o'rganganimizda, biz ilgari ushbu ob'ekt yoki hodisani sub'ektiv idrok etish tajribasiga ega bo'lganligimizdan xabardor bo'lishimiz kerak.

Ehtimol, sizda bu dalillarga e'tiroz bildiradigan narsa bor. Jinni ilgari dollar kupyuralarini ko'rgan, ammo tafsilotlarni "yodlash" uchun ongli ravishda harakat qilmagan. Agar u buni amalga oshirgan bo'lsa, u dollar rasmini ishlatmasdan ikkinchi rasmni chizishi mumkin deb bahslashishingiz mumkin. Ammo shunga qaramay, banknotaning biron bir surati hech qanday tarzda Jinning miyasida "saqlanmagan". U shunchaki o'zini batafsil tasvirlashga tayyorlandi, xuddi pianino chalish paytida pianino kontsertlarini nota musiqasining nusxasini yuklamasdan ijro etish mahoratiga ega bo'ladi.

Ushbu oddiy tajribadan biz metaforasiz inson intellektual xatti-harakatlari nazariyasining asosini yaratishni boshlashimiz mumkin - bu miyaning to'liq bo'sh emasligi, ammo hech bo'lmaganda IP metafora yukidan xalos bo'lganligi haqidagi nazariyalardan biri.

Hayot davomida harakat qilsak, bizda sodir bo'ladigan ko'plab voqealarga duch kelamiz. Uchta tajriba alohida e'tiborga loyiq:1) Biz atrofimizda nima bo'layotganini kuzatamiz (boshqa odamlar o'zlarini qanday tutishadi, musiqa sadolari, bizga berilgan ko'rsatmalar, sahifalardagi so'zlar, ekranlardagi tasvirlar); 2) Biz kichik rag'batlantirish kombinatsiyasiga bo'ysunamiz (masalan, sirenalar) va muhim imtiyozlar(politsiya mashinalarining ko'rinishi); 3) Muayyan yo'l tutganimiz uchun biz jazolanamiz yoki mukofotlanamiz.asoslari.

Ushbu tajribaga muvofiq o'zgarganimizda samaraliroq bo'lamiz. - agar hozir biz she'r aytishimiz yoki qo'shiq kuylashimiz mumkin bo'lsa, bizga berilgan ko'rsatmalarga amal qila olsak, kichik stimullarga muhim narsalar kabi munosabatda bo'lsak, biz o'zimizni jazolanadigan qilib tutmaslikka harakat qilsak va ko'pincha o'zimizni shunday tutsak mukofot olish usuli.

Noto'g'ri sarlavhalarga qaramay, biz hech kim qo'shiq aytishni yoki she'r o'rganishni o'rganganimizdan so'ng miyada qanday o'zgarishlar yuz berishini xira tasavvurga ega emas. Biroq, na qo'shiqlar va na she'rlar miyamizga "yuklangan". Bu shunchaki tartibli ravishda o'zgardi, shunda endi ma'lum shartlar bajarilsa, biz qo'shiq kuylashimiz yoki she'r o'qishimiz mumkin.

Bizdan ijro etishni so'rashganda, na qo'shiq va na she'r miyaning bir joyidan "tortib olinmaydi". - xuddi stol ustiga baraban qo'yganimda barmoqlarimning harakatlari "tortib olinmagan" kabi. Biz shunchaki qo'shiq aytamiz yoki aytamiz, va biz hech qanday ekstraktsiyaga muhtoj emasmiz.

Bir necha yil oldin men Kolumbiya Universitetining nevrologi Erik Kandeldan so'radim, u Aplysiya (dengiz salyangozi) neytron sinapslarini o'rganganidan keyin qancha vaqt o'tishi bilan sodir bo'lganligini aniqlash uchun Nobel mukofotiga sazovor bo'ldi. uning fikriga ko'ra, bu inson xotirasining ishlash mexanizmini tushunishdan oldin o'tadi. U tezda: "Yuz yil", deb javob berdi. Men undan IP metaforasi nevrologiya rivojlanishini susaytiradi, deb ishonadimi yoki yo'qmi deb so'rashni o'ylamagan edim, lekin ba'zi nevrologlar aslida aqlga sig'maydigan narsalar haqida o'ylay boshladilar, ya'ni bu metafora bu qadar zarur emas.

Bir qator kognitiv olimlar - xususan, Sincinnati universiteti xodimi Entoni Chemero, 2009 yilda nashr etilgan "Radikal mujassamlashgan kognitiv fan" kitobining muallifi - endi inson miyasi kompyuter kabi ishlaydi degan fikrni butunlay rad etadi. Umumiy fikr shuki, biz kompyuterlar kabi dunyoni uning aqliy tasvirlari bo'yicha hisob-kitoblarni amalga oshirish orqali kontseptsiyalashtiramiz, ammo Chemero va boshqa olimlar fikrlash jarayonini tushunishning boshqa usulini tasvirlaydilar - ular buni organizmlar va ularning olami o'rtasidagi to'g'ridan-to'g'ri o'zaro ta'sir sifatida belgilaydilar.

Mening sevimli misolim, IP yondashuvi va inson tanasining "vakillikga qarshi" ko'rinishi deb ataydigan narsa o'rtasidagi beqiyoslikni aks ettiruvchi, beysbol o'yinchisining uchib ketayotgan to'pni qanday tutishi mumkinligi to'g'risida Maykl Makbet tomonidan berilgan ikki xil tushuntirishni o'z ichiga oladi. Arizona shtati universiteti va uning hamkasblari 1995 yilda "Science" da chop etilgan maqolasida.

IP yondashuviga ko'ra, o'yinchi to'pning uchishining turli xil boshlang'ich shartlari - zarba kuchi, traektoriya burchagi va boshqalarni taxminiy baholashi kerak, so'ngra to'p kuzatishi mumkin bo'lgan traektoriyaning ichki modelini yaratishi va tahlil qilishi kerak, shundan so'ng u foydalanishi kerak. to'pni o'z vaqtida ushlashga qaratilgan harakatlarni doimiy ravishda boshqarish va to'g'rilash uchun ushbu model.

Agar biz kompyuterlar singari ishlasak, hamma narsa yaxshi va ajoyib bo'lar edi, lekin MakBit va uning hamkasblari oddiyroq tushuntirish berishdi: to'pni ushlab qolish uchun o'yinchi faqat harakatni davom ettirishi kerak, chunki u asosiy tayanch va atrof-muhit bilan bog'liq holda doimo vizual aloqani saqlab turishi kerak. bo'sh joy (texnik jihatdan "chiziqli optik yo'l" ga yopishib oling). Bu murakkab tuyulishi mumkin, ammo aslida bu juda sodda va hech qanday hisob-kitoblarni, tasavvurlarni yoki algoritmlarni nazarda tutmaydi.

Buyuk Britaniyaning Lids shahridagi universitetining ikki aspirant psixologi - Endryu Uilson va Sabrina Golonka - IP yondashuvidan tashqarida idrok etilishi mumkin bo'lgan boshqalar qatorida beysbol namunasini qayd etishdi. Ko'p yillar davomida ular o'zlarining bloglarida o'zlari "odamlarning xulq-atvorini ilmiy jihatdan o'rganishda yanada izchil, tabiiylashtirilgan yondashuv ... dominant kognitiv nevrologik yondashuvga qarshi" deb yozganlar.

Biroq, bu yondashuv alohida harakatning asosi bo'lishdan yiroq; aksariyat kognitivistlar hanuzgacha tanqiddan voz kechib, IP metaforasiga sodiq qolishmoqda va dunyodagi eng nufuzli mutafakkirlar metafora haqiqatiga bog'liq bo'lgan insoniyat kelajagi to'g'risida katta bashorat qilishgan.

Bashoratlardan biriboshqalar bilan bir qatorda futurist Kurzveyl, fizik Stiven Xoking va nevrolog olim Rendal Koen tomonidan qilingan - inson ongi kompyuter dasturlari kabi harakat qilishi kerakligi sababli, tez orada inson ongini mashinaga yuklash mumkin bo'ladi va shu bilan biz cheksiz qudratga ega bo'lamiz. aql va ehtimol biz o'lmaslikka erishamiz. Ushbu nazariya "Supremacy" distopik filmining asosini tashkil etdi, unda Jonzep Depp rol o'ynadi, u aql-idrokini Internetga yuklagan kurtsvaylga o'xshash olimning rolini ijro etdi - bu insoniyat uchun og'ir oqibatlarga olib keldi.

Yaxshiyamki, IP metafora hech qanday tarzda to'g'ri kelmaganligi sababli, biz inson ongining kiber kosmosda aqldan ozishidan hech qachon xavotirlanmasligimiz kerak va biz uni hech qaerga yuklash orqali o'lmaslikka erisha olmaymiz. Buning sababi nafaqat miyada ongli dasturlarning etishmasligi; muammo yanada chuqurroq - keling, uni o'ziga xoslik muammosi deb ataymiz - bu ham ruhlantiruvchi, ham tushkunlikka tushadi.

Miyada na xotira banklari, na ogohlantiruvchi vositalar mavjud emasligi va dunyoda ishlashimiz uchun zarur bo'lgan barcha narsa bizning tajribamiz natijasida miya o'zgarishi bo'lgani uchun, bitta va bir xil deb ishonishga asos yo'q. tajriba har birimizni bir xil tarzda o'zgartiradi. Agar siz va men bir xil kontsertda qatnashadigan bo'lsak, Betxovenning 5-sonli simfoniyasi sadolari ostida miyamdagi o'zgarishlar sizning miyangizdagi voqealardan deyarli farq qilishi aniq. Ushbu o'zgarishlar, ular qanday bo'lishidan qat'i nazar, allaqachon mavjud bo'lgan va ularning har biri noyob tajribalar bilan to'ldirilgan hayot davomida rivojlangan noyob asab tuzilishi asosida qurilgan.

Ser Frederik Bartlett "Eslab qolish" (1932) kitobida ko'rsatganidek, shuning uchun hech kim hech qachon eshitgan hikoyasini bir xil takrorlamaydi va vaqt o'tishi bilan ularning hikoyalari bir-biridan tobora farqlanib boradi.

Tarixning "nusxasi" yaratilmagan; aksincha, har bir kishi biron bir voqeani eshitgandan so'ng, ma'lum darajada o'zgaradi - keyinchalik voqea haqida so'rash uchun etarli (ba'zi hollarda, Bartlett ularga hikoyani birinchi marta o'qiganidan keyin, kunlar, oylar yoki hatto bir necha yil ichida) - ular hikoyani tinglagan paytlarini juda aniq bo'lmasa ham, ma'lum darajada qayta tiklashlari mumkin bo'ladi (yuqoridagi dollar kassasining birinchi rasmiga qarang.).

Menimcha, bu ilhom baxsh etadi, chunki bu har birimiz haqiqatan ham noyob ekanligimizni anglatadi - nafaqat genetik kodimizda, balki vaqt o'tishi bilan miyamiz qanday o'zgarganida ham. Bundan tashqari, bu asabiylashtirmoqda, chunki u nevrologiyaning eng zo'r vazifasini tasavvurdan tashqariga chiqaradi. Kundalik tajribalarning har biri uchun tartibli o'zgarish minglab, millionlab neyronlarni yoki hatto butun miyani qamrab olishi mumkin, chunki har bir miya uchun o'zgarish jarayoni har xil.

Eng yomoni, biz miyadagi barcha 86 milliard neyronlarning suratini olish va keyin kompyuter yordamida ushbu neyronlarning holatini simulyatsiya qilish qobiliyatiga ega bo'lsak ham, ushbu keng shablon dastlab yaratilgan miya tashqarisida hech narsa uchun ishlamaydi..

Bu, ehtimol, IP metaforasining inson tanasining ishlashini tushunishimizga ko'rsatgan eng dahshatli ta'siri. Kompyuterlar ma'lumotlarning aniq nusxalarini saqlaydilar - uzoq vaqt davomida o'zgarishsiz qolishi mumkin bo'lgan nusxalar, hatto kompyuterning o'zi kuchsizlantirilgan bo'lsa ham - bizning miyamiz faqat tirikligimizda aqlni qo'llab-quvvatlaydi. Bizda yoqish / o'chirish tugmachalari yo'q.

Yoki miya o'z faoliyatini davom ettiradi, yoki biz yo'q bo'lib ketamiz.Bundan tashqari, nevrolog olim Stiven Rouz 2005 yilda nashr etgan "Miyaning kelajagi" da ta'kidlaganidek, miyaning hozirgi holatining surati ham ma'nosiz bo'lishi mumkin, agar biz ushbu miya egasining to'liq hayot tarixini bilmasak - ehtimol hatto ijtimoiy muhit tafsilotlari, u kim o'sgan.

Muammoning qanchalik murakkabligini ko'rib chiqing. Hech bo'lmaganda miyaning inson aql-zakovatini qanday qo'llab-quvvatlashi asoslarini tushunish uchun biz nafaqat 86 milliardlik neyronlarning hozirgi holatini va ularning 100 trillion kesishgan joylarini, nafaqat ular bilan bog'liq bo'lgan turli xil kuchlarni, balki hozirgi vaqtda miya faoliyati qanday qo'llab-quvvatlanishini ham aniqlashimiz kerak bo'lishi mumkin. tizimning yaxlitligi.

Bu erga qo'shing qisman har bir insonning hayot yo'lining o'ziga xosligi bilan yaratilgan har bir miyaning o'ziga xosligiva Kandelning bashorati haddan tashqari optimistik bo'lib ko'rina boshlaydi. (Yaqinda chiqarilganorsk ustun muharriri New York Times nevrolog olim Kennet Miller asosiy asabiy aloqalarni aniqlash uchun "asrlar" kerakligini aytdi.)

Ayni paytda, ko'pincha noto'g'ri fikrlar va haqiqiy bo'lmagan va'dalarga asoslangan miya tadqiqotlariga katta mablag 'sarflanmoqda. Nörobilim tadqiqotlarining noto'g'ri ketayotgani haqidagi eng dahshatli holat, yaqinda chop etilgan hujjatlashtirilganilmiy tadqiqotlar Amerika ma'ruzasi ... Gap Evropa Ittifoqi tomonidan 2013 yilda boshlangan "Inson miyasi" loyihasi uchun ajratilgan 1,3 milliard dollar miqdorida edi.

Xarizmatik Genri Markram 2023 yilga kelib inson miyasini superkompyuterda simulyatsiya qila olishiga va bunday model Altsgeymer va boshqa kasalliklarni davolashda katta yutuqlarga erishishiga ishongan holda, Evropa Ittifoqi ma'murlari loyihani so'zma-so'z cheklovlarsiz moliyalashtirdilar. Oradan 2 yil o'tmay, loyiha miyadagi burilishga aylandi va Markramdan o'z lavozimini tark etishni so'rashdi.

Siz uchun qiziqarli bo'ladi:

Biz tirik organizmmiz, kompyuter emas. U bilan shug'ullaning.Keling, o'zimizni tushunishga harakat qilishni davom ettiramiz, lekin ayni paytda keraksiz intellektual yukdan xalos bo'lamiz. IP metafora yarim asrdan beri mavjud bo'lib, juda oz miqdordagi kashfiyotlarni keltirdi. O'chirish tugmachasini bosish vaqti keldi.nashr etilgan

Tarjima: Vlada Olshanskaya va Denis Pronin.

Biologik tizim nima?

Biologik tizim bu uning uchun ma'lum bir yashash muhitida mavjud bo'lgan, metabolizm va energiya qobiliyatiga ega, shuningdek, uning almashinuvi va nusxasini himoya qilish funktsiyasiga ega bo'lgan, uning funktsiyalari va o'zi haqida ma'lumotni saqlash va uzatish uchun atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir o'tkazish usullarini takomillashtirish imkoniyatlarini aniqlaydi.

"Hujayra" biologik tizimining tuzilishi:

1. Axborot bloki - DNK molekulalari shaklida yozilgan ma'lumot kodi, RNK. Kompyuter dasturi bilan taqqoslaganda, bu tizimning funktsiyalari va parametrlarini belgilaydigan "mujassamlangan so'z". Uning muallifi Yaratguvchiga, hayot manbai, ko'rinadigan va ko'rinmas hamma narsani yaratuvchisi - Xudoga tegishli.
2. Energiya bloki - energiyani qabul qilish, aylantirish va sarflashning dasturlashtirilgan imkoniyatlari (energiya aylanishi). Energiya - bu tizimning tarkibiy elementlarining hayotiy faoliyatini ta'minlash va ularning funktsiyalarini faollashtirish uchun zarur bo'lgan kuchdir. Yoki energiya - bu barcha turdagi moddalar va axborotlarning o'zaro ta'sirining miqdoriy ko'rsatkichi bo'lib, ularning holati yoki tuzilishining o'zgarishiga olib keladi.
3. MPT bloki (materiya, go'sht, tana) - axborot kodining tashqi ko'rinishi. Uning vazifalari axborotni himoya qilish, saqlash, almashishdir. Bu ma'lumotni saqlash va nusxalash uchun matritsa. Bunga quyidagilar kiradi: membranalar, fermentlar, membrana retseptorlari, membranani tashish kanallari, biologik faol moddalar (BAS).

"Hujayra" biologik tizimining asosiy vazifalari: undagi ma'lumotlarni saqlash, almashish, nusxalash.

O'z vazifalarini, birinchi navbatda nusxalashni amalga oshirish uchun tizim ma'lum bir muhitga kirishi va u etarli miqdorda moddalar va energiya ta'minoti bilan ta'minlanishi kerak.
Retseptor-mediator printsipi axborotni saqlash, almashish va nusxalashni ta'minlaydigan jarayonlarni tartibga solish uchun ishlatiladi.

Qabul qiluvchilar-mediator printsipi

Retseptor - (lat.recipere dan - qabul qilish uchun) vositachining harakati natijasida ma'lum bir shaklda ma'lumotni qabul qiladigan va uning holatini yoki tuzilishini o'zgartiradigan har qanday axborot-energiya materiallari tizimi yoki tuzilishi (IEM tizimi, tuzilishi).

Mediator - (mediator, transmitter) retseptorga ma'lum ma'lumotlarni uzatish uchun mo'ljallangan har qanday IEM tizimi yoki tuzilishi.

Biz IEM tizimlari va tuzilmalarini tashkil qilishning turli darajalari haqida bilamiz - atom, molekula, murakkab molekula, modda, virus, hujayra, to'qima, organ, organizm, kollektiv, odamlar, davlat, er sayyorasi, quyosh tizimi, galaktika, koinot.
Tashkilotning turli darajalarida IEM tizimlari yoki tuzilmalari retseptorlari-mediatorning o'zaro ta'sir mexanizmlariga ega. Bu shuningdek, darajalararo aloqa uchun ham amal qiladi.
Ushbu mexanizmlarni o'rganish, shuningdek retseptorlari uchun vositachilarni izlash va IEM tizimlari yoki tuzilmalarining javoblarini (holati yoki tuzilishidagi o'zgarishlar) tavsiflash olimlarning vazifalaridan biridir.

Retseptor va mediatorning o'zaro ta'siri turlari

1. Muayyan mediator biologik tizimdagi ma'lum bir retseptorga ta'sir qiladi, bu esa o'ziga xos reaktsiyaga olib keladi.

2. Muayyan mediator biologik tizimning turli xil reaktsiyalarini aniqlaydigan retseptorlarga ta'sir qiladi.

3. Bir nechta mediatorlar biologik tizimdagi ma'lum bir retseptorga ta'sir qiladi, bu esa o'ziga xos reaktsiyaga olib keladi.

4. Bir nechta mediatorlar ma'lum bir retseptorga ta'sir qiladi, bu biologik tizimning turli xil reaktsiyalariga olib keladi (murakkab biologik tizimlarning o'zaro ta'siri xarakterli).

Mediator va retseptorlarning o'zaro ta'sirining natijasi tizimning holati yoki tuzilishining o'zgarishi hisoblanadi.

Fiziologik dam olish holati - bu biologik tizim o'z yashash muhitida bo'lgan va o'z funktsional faoliyatining o'rtacha statistik ma'lumotlaridan tashqariga chiqmasdan, o'z vazifalarini bajaradigan holat.

Biologik tizim holatini tartibga solishning asosiy mexanizmlari

1. Mediator yoki retseptor miqdorining o'zgarishi (o'sish, pasayish)
2. Mediator yoki retseptorlarning sifatini o'zgartirish, ularning tuzilishini o'zgartirish (kuchaytirish, kuchsizlantirish, yo'q qilish) va natijada ularning aloqasi va uzatilishini o'zgartirish.

Biologik tizimda har qanday IEM tuzilishi ba'zi IEM tuzilmalari uchun ham retseptor, ham boshqalari uchun vositachi bo'lishi mumkin. Tizimning ma'lum bir holatini tartibga solishni nazorat qilish, ushbu holat uchun mas'ul bo'lgan vositachi va retseptorlarning miqdori va sifatini o'zgartiradigan harakatlar usullarini bilganimizda erishish mumkin.

Hujayra holatini o'zgartirish imkoniyatlari

"Hujayra" biologik tizimining holati va tuzilishini o'zgartirishning yagona usuli atrof-muhitning vositachilik ta'sirini o'zgartirishdir.
Moddalar, energiya va axborot oqimini ta'minlaydigan muhitning o'zgarishi (suv yoki suyuqlik, havo yoki gazlar, er yoki organik va noorganik kimyoviy elementlar, harorat, fizik maydonlar, nurlanish, bosim) hujayraning holati yoki tuzilishining o'zgarishiga olib keladi.

Atrof muhit o'zgarishi natijasida o'zgarib turadigan hujayra tuzilmalari.

1. DNK, RNK molekulalari (hujayra haqida ma'lumot manbai va nusxalash).
2. Hujayralar va organoidlar membranalari (hujayralar va ichki muhitni muhofaza qilish).
3. Fermentlar (hujayralardagi metabolizm tezligi, energiya, ma'lumot regulyatorlari).
4. Membran retseptorlari (hujayra uchun ma'lumotni qabul qilish).
5. Membranalarning transport kanallari (moddalar, energiya va ma'lumotlarning kirish va chiqish eshiklari).
6. Biologik faol moddalar (vositachilar - tashqi va ichki muhitga ma'lumot uzatish uchun mo'ljallangan hujayraning mahsulotlari).

Ushbu tuzilmalarning har qanday birining sifati va miqdorining kerakli yo'nalishdagi o'zgarishi suyuqlik, gaz, organik yoki noorganik kimyoviy elementlar oqimining ma'lum bir o'zgarishi, harorat o'zgarishi, fizik maydonlar, nurlanish, bosim tufayli sodir bo'ladi.

- Siz, sobiq harbiy shifokor, katta tajribaga ega tashkilotchi, hayotni tashkil qilishning nazariy muammolarini qanday hal qildingiz?

Fikrlarimizda har birimiz ushbu mavzuga bir necha bor murojaat qildik, ko'pincha adolatli bo'lishiga shubha qildik gipotezalartiriklikning o'z-o'zidan paydo bo'lishi va evolyutsiya nazariyasi... Hamisha saqlanib qoldi kompyuterning "aqli" bilan hayratda qolish hissi uning tuzilishi va ishi bilan tanishgandan so'ng. Fikrlar bo'roni inson genomini va boshqa organizmlarni o'rganish natijasida vujudga keldi, bu amalga oshmadi sensatsiyalar, prognozlar va paradokslar. Taassurotlarbirlashtirilib, yana biologiyani o'qishga, keyin informatika, mavjud maydonda qidirish tegishli barcha narsalar genetika, genomika, genlar. Tez orada angladim , nima hujayra va kompyuter umumiy axborot qoidalari asosida ishlaydi.

Ammo buni isbotlash kerak!

Albatta. Avvaliga taqqoslash va o'xshashliklardan foydalanib, hujayraning kompyuterlar uchun xos bo'lgan tuzilishga ega ekanligiga amin bo'ldim. Membrana, xuddi kompyuter korpusi singari, hujayraning ichki tarkibini tashqi ta'sirlardan himoya qiladi va retseptorlari o'ynaydigan kirish-chiqarish moslamalarini ulash uchun joy bo'lib xizmat qiladi. Anakartning vazifasi hujayraning organoidlarini kerakli holatda ushlab, ularni bir-biriga bog'lab turadigan sitoplazma tomonidan amalga oshiriladi. Va bu erda hujayraning "yuragi" - yadro, xromosomalar, genlar, prokariotlarda joylashgan DNK zanjiri, ular texnik kompyuterdagi qattiq disk singari ma'lumotni qayta ishlash, uzoq muddatli va operativ xotirani saqlashning asosiy funktsiyasini bajaradi. Portativ axborot tashuvchilariga o'xshash - qattiq va egiluvchan disklar, mobil tashuvchilar hujayrada intensiv ishlaydi - bu RNK, oqsillar, prionlar. Har qanday axborot mashinasining o'ziga xos xususiyati shundan iborat tomosha qilish imkoniyati va energiya manbai... Hujayrada bo'linishlar soni va vaqti telomerlar bilan hisoblanib, mitoxondriyalar ATP shaklida energiya beradi. Molekulyar elektronika ilm-fanning biologik tarmoqlaridan oldinda bo'lib, kompyuterlarning ilgari bashorat qilingan miniatyurasini, uning tuzilishi va xususiyatlari tufayli ko'plab organik molekulalarni, shu jumladan DNKni ishlatish imkoniyatini tasdiqlaydi. tranzistorlar, tetikler, mantiqiy elementlar va ular asosida yaratish axborot mashinalari. Laboratoriya imkoniyatlari organik kompyutermavjud, dasturiy ta'minot ular uchun ham majburiydir.

Hujayralarning axborot tarkibiy qismini yana qanday dalillar ko'rsatmoqda?

Menimcha, bu genomik paradoks, ularning namoyon bo'lishini hali ham an'anaviy usullar bilan tushuntirish mumkin emas. Bu chiqdi gen tuzilishi ularning xususiyatlarini har doim ham aniqlay olmaydi. "Gen - ning qoidalari - imzo"," gen - funktsiya"," gen - kasallik". Bir xil gen organizm rivojlanishining turli bosqichlarida bajarishi mumkin turli funktsiyalar... Genlar tarmog'ida gen funktsiyasi dan farq qilishi mumkin funktsiya ajratilgan holatda o'rganilgan. "Jim" bo'lgan ko'plab genlar mavjud, ularning xususiyatlari ma'lum emas. Strukturaviy ravishda keng tarqalgan genlar turli xil hujayra variantlarining rivojlanishini boshqarishi mumkin. Odamlar va Drosophila uchun gen bir xil signalni hosil qiladi - mezoderm hujayralari uchun oqsil ligand, uchuvchi qanotlar va juftlashgan inson a'zolarining shakllanishini boshqaradi. Miyogenezning dastlabki bosqichlari Drosophila, pastki va yuqori hayvonlar va sutemizuvchilar, shu jumladan odamlarda keng tarqalgan genlar to'plami tomonidan amalga oshiriladi. Xromosomalardagi HOX genlarining soni va tashkil etilishi deyarli barcha sutemizuvchilarda bir xil. Xuddi shu gen ham mumkin kodlash bir nechta oqsillar va bir nechta genlar bir xil protein variantiga mos kelishi mumkin. DNKning takrorlanishi, ular qanday rol o'ynaydi va nima uchun shimpanzalar va odamlarning genomlari shu asosda bir-biridan farq qiladi? Sizning sharhingizda ("MG", № 77 - 5.10.2005 y., 14-bet) ta'kidlangan odamlarda va shimpanzalardabir xil genlar turli organlarda har xil faoliyatga ega. u turli xil dasturlar tufayliturlar o'rtasidagi muhim farqlarni aniqlaydigan. Endi turli xil genlarning paradoksal soni va "qo'shimcha DNK" haqida biologik turlar... Nematodda (hajmi taxminan 1 mm), genlar 19903, yilda baliq puffer (taxminan 10 sm) - 33609, kalamushlar taxminan 25000 va odam - 30000; shunga mos ravishda kodlamaydigan DNK ("ortiqcha, xudbin, keraksiz")% da - 25, 16, 75, 97. organizm, uning genomidagi genlar qancha kam bo'lsa va kodlamaydigan nukleotidlar shunchalik qiyin bo'lsa jarayonlar, hayotni qo'llab-quvvatlash uchun kamroq genlar talab qilinadi. Va, albatta, genomlar uchun organizmlarning rivojlanishidagi evolyutsion qatorlar kuzatilmaydi.

DNKning "keraksiz" qismida bir xil takrorlanadigan nukleotid ketma-ketliklari mavjud. Bu erda axborot ma'nosi bormi?

Rivojlanishga asoslangan taxmin axborot texnologiyalari, bu o'rinli. Endi, agar ko'rsatilsa bitta integral mikrosxemada muhrlangan mikroprotsessorlar, joylar axborotni saqlash va boshqa elementlar kompyuter dizaynlarikeyin uning ishlash hajmi kamaytirilganda, u sezilarli darajada oshadi. Ma'lumot olish uchun uzoqqa "borishga" hojat yo'q, ortiqcha kuch sarflang. Katta axborot maydoni DNK genlarning o'zlarini jamlashini talab qiladi protsessorlar bilan ishlash ma `lumot, uning uchun joy saqlash,operatsion va uzoq muddatli xotira, bu kelayotganlarni tahlil qilish bo'yicha ketma-ket va parallel ishlashni ta'minlaydi ma `lumot va javoblarni ishlab chiqish qarorlar va jamoalar... Bu erishadi ishlash va takrorlash taqdirda " frilans" vaziyatlar... Ehtimol, nukleotid takrorlanishi va DNKning takrorlanishi qandaydir ixtisoslashgan bo'lishi mumkin axborot funktsiyalari bo'yicha.

Biologik kompyuterlar bilan texnik kompyuterlarning asosiy farqlari nimada?

- Barqarorlik tufayli yuqori ishonchlilik organik birikmalar va mavjudligi ko'p darajali himoya tizimlari dan ommaviy axborot vositalariga etkazilgan zarar va o'zlarining buzilishi ma `lumot... DNK yemirilish molekulasiga eng chidamli, apoptoz esa eng ko'p samarali mudofaa mexanizmi... Katta ishlash, sekundiga trillionlab operatsiyalar bilan hisoblab chiqilgan. Organik molekulalar ta'sirida o'z holatlarini bir zumda o'zgartirishga qodir lazer, yorug'lik spektrining ko'rinadigan qismlari, tovush, radio to'lqinlari. Ehtimol, oqsillarni hosil qilishda ishtirok etadigan yigirmata aminokislotaning tirikligida "qolishi" bejiz emas, uglerod zanjiridagi amino guruhning o'rni o'zgarganda, ular ikkilik sanoq tizimining funktsiyasiga kirishlari mumkin. Molekulalarning bir qismi lazer zarbalarini hosil qilishi, xromatoforlar, LEDlar, signal konvertorlari funktsiyalarini bajarishi mumkin. Genomlar porlaydi, tovush chiqaradi, hosil qiladi radio to'lqinlari qurilmalar tomonidan yozib olingan ma'lum diapazonlar. Yuqoridagi mulohaza bir hujayrali organizm va hujayrani berishga imkon berdi axborot ta'rifi. Organik yopiq axborot mashinalarimajmua asosida ishlash dasturiy ta'minot, ularning tarkibiy va funktsional tashkilotlarini aniqlash, turlarga mansublik, maqsadli mexanizmlar gomeostaz, o'z turlarini ko'paytirish, dan avtonom elektr ta'minoti va vaqt hisoblagichi... Men muddatdan qochaman elektron kompyuter, chunki ma'lumotni qayta ishlashda hujayrada elektron oqimi ishlatilmaydi va ishlatilmaydi hisoblash, a mantiqiy mashina.

Ammo "biokompyuter" atamasini sizning nashringizdan ancha oldin uchratganman.

Ha, lekin juda bo'sh talqinda. Yuqoridagi ta'rifga mos kelmaydigan har qanday narsa biokompyuter emas, shu jumladan viruslar. Kompyuter asri boshlanganda Yuqori darajada tashkil etilgan organizmlar biokompyuterlar deb nomlangan. Keyin ma'lum kasblar vakillari kompyuterni ko'rib chiqdilar miya, genetika va genomikaning rivojlanishi bilan - genomga o'tdi, hatto gaplashdi DNK kompyuterlari... Bugun mutaxassislaro'rganish suvning axborot xususiyatlariuni chaqir " biokompyuter yashash". Suv, majburiy bo'lsa ham, ammo biologik ajralmas qismdir kompyuter... Hujayralarda qaerda axborot jarayonlari ustunlik, xususan neyronlarda, suv 90% gacha, yilda soch va tirnoq uning atigi 8-10%.

Nima haqida organizmlar yoki miya ?

Ammo ko'p hujayrali organizmlar quyidagilardan iborat biokompyuterlar, printsiplarga muvofiq tartibga solingan va birlashtirilgan axborot tarmog'i.

Ammo qanday qilib biologik kompyuterlartashkil etuvchi organizm ?

Axborot asrining mahsuloti yana yordamga keladi - inson tomonidan yaratilgan global axborot tarmog'i Internet. Tarmoqning ishlashining asosiy sharti bu moslik hammasidan kompyuterlar tomonidan texnik parametrlar va dasturiy ta'minot. Har bir organizmda hujayralar tuzilishi jihatidan bir xil va aynan bir xil bo'ladi dasturiy ta'minot. Istisno eritrotsitlar, ularning yadrosi yo'q va axborot funktsiyalaridan mahrum... Tarmoq shuningdek tartib va \u200b\u200btashkilotni saqlash mexanizmiga muhtoj bo'lib, u bir qator texnologiyalar bilan ta'minlanadi va protokollar Internet... Keling, ulardan ba'zilarining nomini aytaylik. Transmissiyani boshqarish protokoli (TKP) - tizimga kirmaysiz, emas provayderda ro'yxatdan o'tish orqali.Protokollar birlashgan axborot veb - kabi yashash protokollar va dasturlar berilganidan ancha kattaroq bo'lishi kerak murakkablik, jarayonlarning ko'p funktsionalligi va miqdor tarmoqni tashkil qiladi biologik kompyuterlar. Kishi bu 14 trln biokompyuterlar, nisbatan bir yarim baravar ko'p yulduzlar ikkitasida galaktikalar birlashtirish - Sutli yo'l va Andromeda tumanligi... asosiy xususiyati Internet - bu tarmoqdagi turli saytlardagi serverlar... Bular bir xil kompyuterlarfaqat mo'ljallangan boshqa kompyuterlarga xizmat ko'rsatish uchun... Ular, ularnikiga ega dasturlar, ajoyib funktsiyalari bilan neyronlarga o'xshaydi. Bir kishida 20 milliard bor. Qanchalik baland bo'lsa organizm uyushgan, qanchalik baland bo'lsa funktsional imkoniyatlar neyronlar. Masalan, nematodada har biri neyron 5 somatik hujayralarni, in odam 5000 tomonidan. Modem tegishli dastur bilan tarmoqqa kirishga ruxsat bering, amalga oshirmoq masofadan ulanish,fayllarni yuklash kompyuterdan tarmoqqa va orqaga - to'rdan yilda kompyuter, ta'minlash ro'yxatdan o'tish, protokolni o'zgartirish va boshqa funktsiyalar. Shubhasiz, bu sinapslarning analogidir kontaktlar hujayralar orasidagi. Axborot tizimi inson bugungi kun uchun - texnologiyaning eng yuqori cho'qqisi . Internet u bilan taqqoslaganda embrion holatida, uning yoshi taxminan 40 yoshda. Asosiy farq - bu tarkibiy qismlarning soni va quvvatidagi katta farq. kompyuterlar, tomonidan qiyinchiliklar, qatlamlik va xilma-xillik dasturlar... Bu shunday hisoblanadi axborot tarmoqlarini rivojlantirish uchun faqat mavjud ikkita cheklov : kompyuter tezligi va ishlab chiqarishkanallarni ulash. Shunday qilib internetning rivojlanish istiqbollari ulkan. Ammo bugun kompyuterlarning hech biri, axborot tizimi yo'qtexnogen, qodir emas takroriy ish biologik kompyuter va eng oddiy ko'p hujayrali organizm.

Nima asosiy topilmalar sizning fikringizdanmi?

Bu mumkin emas tiriklarni bilish uning tarkibiy qismini o'rganmasdan, umidsiz bo'lgani kabi, hujayradan tashqarida hayotiy va hayotiy faoliyatni izlash. Ma `lumot komponent tirik o'zgarishsiz, organizmlarning genomlari barqaror va ko'p o'zgaruvchan himoyaga ega... Genomning o'zgaruvchanligi va dasturlar nafaqat o'limga tahdid soladi jismoniy shaxslar, Biroq shu bilan birga biologik turlar. Evolyutsiyaqanday talqin qiladi klassik biologiya, bo'lishi mumkin emas, mutatsiyalar meros qilib olinmaydi, a " davolanadi"hayotning axborot tizimi ... Barcha organizmlar moslashmang, lekin qarshilik ko'rsatingatrof-muhit omillari va o'z tajribalarini o'rganishga qodir. Ham organizmlar, ham ularning reproduktiv qobiliyat dasturlashtirilgan, yaratilgan, bir vaqtning o'zida paydo bo'lgan. Bu tirik mavjudotlarga xos bo'lgan ko'plab prognostik maqsadli tsiklik jarayonlardan biridir. Abadiy muammo " tovuq"va" tuxum"shunchaki mavjud emas. Rivojlanish tezligi axborot texnologiyalari, ayniqsa molekulyar elektronika, ajablanib - 60 yil hisoblash xonalaridan molekulyar kompyuterdan oldin... Olimlar biologik turlarning murakkablashib, tushunarsiz bo'lib qolgan vaqt oralig'idagi qisqa, evolyutsion me'yorlardan hayratda. mutatsiyalar... Yaratib axborot qurilmalari, h insoniyatehtimol kimdir allaqachon takrorlaydi o'tdi yo'l .Axborot komponenti har bir tirik organizmning asosi sifatida mavjud! Biroq, bugungi kunda metodologiyasi, maqsadlari va tadqiqot usullarini topish mumkin bo'lgan bilim sohasi yo'q kalit ma'lumot qismiga va hayotdagi axborot jarayonlari. Juda keng tarqalgan davolanish vaqti keldi tsivilizatsiyaning surunkali kasalligi - "oqim " biryoqlama tor mutaxassislar!Biz zamonaviy biografiyani o'z ichiga oladigan yangi integratsion fan sifatida axborot biologiyasiga muhtojmiz ma `lumot, texnik, biologik, tibbiy bilim, yutuqlarfizika, kimyo va vazifani qo'ying yashashning axborot mohiyatini o'rganish . Mana yolg'on sirlarning eng siridir va bizning dunyomizning tuzilish sirlarining eng sirli!

Yaratib axborot qurilmalari, h insoniyatehtimol kimdir allaqachon takrorlaydibosib o'tgan masofa ........

Mashhur Rey Kurzveyl asarining markaziy g'oyasi - bu oxir-oqibat inson hayotining barcha sohalarida hukmronlik qiladigan sun'iy aql. Kurtsveyl o'zining "Aqlning rivojlanishi" nomli yangi kitobida inson miyasini teskari muhandislik qilishning cheksiz imkoniyatlarini ochib beradi.

Xuddi shu maqolada Turing hal qilinmaydigan muammolarga oid yana bir kutilmagan kashfiyot haqida gapirib berdi. Yechilmas muammolar - bu bitta echim bilan yaxshi tavsiflangan (mavjudligini ko'rsatish mumkin), ammo (shuningdek ko'rsatilishi mumkin) har qanday Turing mashinasi tomonidan hal qilinmaydigan (ya'ni umuman hech qanday mashina). Bunday muammolarning mavjudligi g'oyasi 20-asrning boshlarida shakllangan g'oyaga tubdan zid keladi. shakllantirish mumkin bo'lgan barcha muammolar echilishi mumkin bo'lgan dogma. Turing shuni ko'rsatdiki, hal qilinmaydigan muammolar soni echiladigan masalalar sonidan kam emas. 1931 yilda Kurt Gödel "tugallanmaganlik teoremasi" ni tuzganida xuddi shunday xulosaga keldi. Bunday g'alati vaziyat: biz muammoni shakllantirishimiz, uning o'ziga xos echimi borligini isbotlashimiz mumkin, ammo shu bilan birga biz hech qachon bu echimni topa olmasligimizni bilamiz.

Turing shuni ko'rsatdiki, hisoblash mashinalari juda oddiy mexanizmda ishlaydi. Turing mashinasi (va shuning uchun har qanday kompyuter) o'zining oldingi funktsiyalari asosida keyingi funktsiyalarini aniqlay olishi sababli, u qarorlar qabul qilishga va har qanday murakkablikdagi ierarxik axborot tuzilmalarini yaratishga qodir.

1939 yilda Turing Nemislar tomonidan Enigma kodlash mashinasida yozilgan xabarlarning parolini ochishda yordam beradigan Bombe elektron kalkulyatorini yaratdi. 1943 yilga kelib, bir guruh muhandislar Turingning yordami bilan ba'zan tarixdagi birinchi kompyuter deb ham ataladigan "Kolossus" ni yakunladilar. Bu ittifoqchilarga Enigma-ning yanada murakkab versiyasi tomonidan yaratilgan xabarlarning parolini ochishga imkon berdi. Bombe va Colossus mashinalari bitta topshiriq uchun mo'ljallangan bo'lib, ularni qayta dasturlash mumkin emas edi. Ammo ular o'z vazifalarini ajoyib tarzda bajardilar. Ularning qisman yordami tufayli Ittifoqchilar butun urush davomida nemislarning taktikasini oldindan ko'ra bilishgan va Buyuk Britaniyaning Qirollik harbiy-havo kuchlari Buyuk Britaniyada bo'lib o'tgan jangda Luftvafening uch marta ko'p sonli kuchlarini mag'lub etishga muvaffaq bo'lishgan.

Aynan shu asosda Jon fon Neyman axborot nazariyasining to'rtta eng muhim g'oyalarining uchinchisini aks ettiruvchi zamonaviy arxitektura kompyuterini yaratdi. O'shandan beri qariyb etmish yil davomida "fon Neumann mashinasi" deb nomlangan ushbu mashinaning yadrosi deyarli o'zgarmay qoldi - kir yuvish mashinangizdagi mikrokontrollerda ham, eng katta superkompyuterda ham. 1945 yil 30-iyun kuni chop etilgan "EDVAC hisobotining birinchi loyihasi" deb nomlangan maqolada fon Neyman shu vaqtdan beri kompyuter fanlari rivojiga rahbarlik qilgan asosiy g'oyalarni bayon qildi. Fon Neyman mashinasida arifmetik va mantiqiy amallar bajariladigan markaziy protsessor, dasturlar va ma'lumotlarni saqlaydigan xotira moduli, ommaviy xotira, dastur hisoblagichi va kirish / chiqish kanallari mavjud. Maqola loyiha doirasida ichki foydalanish uchun mo'ljallangan bo'lsa-da, kompyuter ishlab chiqaruvchilari uchun u Muqaddas Kitobga aylandi. Ba'zan odatdagi muntazam hisobot dunyoni qanday o'zgartirishi mumkin.

Turing mashinasi amaliy maqsadlar uchun ishlab chiqilmagan. Turing teoremalari muammolarni echish samaradorligi bilan hech qanday aloqasi yo'q edi, aksincha kompyuter bilan nazariy echilishi mumkin bo'lgan muammolar doirasini tavsifladi. Aksincha, fon Neymanning maqsadi haqiqiy kompyuter kontseptsiyasini yaratish edi. Uning modeli bitta bitli Turing tizimini ko'p bitli (odatda sakkiz bitdan ko'pi) tizim bilan almashtirdi. Turing mashinasida ketma-ket xotira lentasi mavjud, shuning uchun dasturlar oraliq natijalarni yozish va olish uchun lentani oldinga va orqaga siljitish uchun juda ko'p vaqt talab etiladi. Aksincha, fon Neyman tizimida xotiraga o'zboshimchalik bilan kirish imkoniyati beriladi, bu sizga kerakli ma'lumotlarni darhol olish imkonini beradi.

Fon Neymanning asosiy g'oyalaridan biri bu kompyuter yaratilishidan o'n yil oldin ishlab chiqqan saqlangan dastur kontseptsiyasi. Kontseptsiyaning asosiy mohiyati shundaki, dastur ma'lumotlar bilan bir xil tasodifiy kirish xotirasida saqlanadi (va ko'pincha hatto bir xil xotira blokida). Bu sizga turli xil muammolarni hal qilish uchun kompyuterni qayta dasturlash va o'z-o'zini o'zgartiradigan kodni yaratish (disklarni yozib olishda) imkonini beradi, bu esa rekursiya imkoniyatini beradi. O'sha vaqtga qadar deyarli barcha kompyuterlar, shu jumladan Colossus aniq vazifalar uchun yaratilgan. Saqlangan dastur kontseptsiyasi kompyuterga Tyuringning mashinalarni hisoblashning ko'p qirrali kontseptsiyasiga mos keladigan chinakam ko'p qirrali mashinaga aylanishiga imkon berdi.

Fon Neyman mashinasining yana bir muhim xususiyati shundaki, har bir yo'riqnomada arifmetik yoki mantiqiy operatsiyani va operand manzilini kompyuter xotirasida aniqlaydigan operatsion kod mavjud.

Fon Neymanning kompyuter arxitekturasi kontseptsiyasi EDVAC loyihasida aks etgan bo'lib, u Presper J. Ekert va Jon Mauchli bilan hamkorlik qilgan. EDVAC 1951 yilgacha ishlay olmadi, boshqa dasturiy kompyuterlar mavjud bo'lgan, masalan, Manchester Small Experimental Machine, ENIAC, EDSAC va BINAC, bularning barchasi fon Neumannning maqolasi va Ekkert va Mauchlining hissalari bilan. Fon Neumann ushbu mashinalarning bir qismida, shu jumladan saqlangan dastur printsipidan foydalangan ENIACning so'nggi versiyasida ham qatnashgan.

Fon Neumann arxitekturasi kompyuterida bir nechta o'tmishdoshlar bo'lgan, ammo ularning hech birini - kutilmagan istisno bilan - haqiqiy fon Neumann mashinasi deb atash mumkin emas. 1944 yilda Xovard Ayken ma'lum darajada qayta dasturlashtirilishi mumkin bo'lgan Mark I ni chiqardi, ammo u saqlangan dasturdan foydalanmadi. Mashina zımbalama kartasidagi ko'rsatmalarni o'qidi va darhol ularga amal qildi. Shuningdek, mashinada shartli sakrashlar ham bo'lmagan.

1941 yilda nemis olimi Konrad Zuse (1910–1995) Z-3 kompyuterini yaratdi. Shuningdek, u dasturni lentadan o'qidi (bu holda lentada kodlangan) va shuningdek, shartli sakrashlarni amalga oshirmadi. Qizig'i shundaki, Zuse ushbu kompyuter yordamida samolyot qanotining chayqalishini o'rganish uchun Germaniya aviatsiya institutidan moliyaviy ko'mak oldi. Biroq, Zuse-ning o'rni radio naychalari bilan almashtirishni moliyalashtirish to'g'risidagi taklifi natsistlar hukumati tomonidan qo'llab-quvvatlanmadi, chunki ular kompyuter texnologiyalarini rivojlantirishni "harbiy ahamiyatga ega emas" deb hisoblashdi. Menimcha, urush natijalariga ma'lum darajada ta'sir ko'rsatgan.

Darhaqiqat, fon Neymanning bir daho salafi bor edi va u yuz yil oldin yashagan! Ingliz matematikasi va ixtirochisi Charlz Bebbij (1791-1871) 1837 yilda jakar to'qish mashinalarining shtamp kartalarida bosilgan saqlangan dastur yordamida fon Neumann kompyuteriga o'xshash printsiplarga asoslanib o'zining analitik dvigatelini tasvirlab berdi. Tasodifiy kirish mashinasida har biri o'nlik kasrdan iborat 1000 ta so'z bor edi (taxminan 21 kilobaytga teng). Har bir yo'riqnomada xuddi zamonaviy kompyuter tillaridagi kabi opcode va operand raqami bo'lgan. Tizimda shartli sakrash va ko'chadan foydalanilmadi, shuning uchun u haqiqiy fon Neumann mashinasi edi. To'liq mexanik, u Babbining o'zi ham dizaynidan, ham tashkiliy imkoniyatlaridan ustun bo'lganga o'xshaydi. U mashinaning qismlarini yaratdi, lekin uni hech qachon ishga tushirmadi.

20-asr kompyuter kashshoflari, shu jumladan fon Neyman Babbining ishi to'g'risida bilgan-bilmaganligi aniq ma'lum emas.

Biroq, Babbibl mashinasining yaratilishi dasturlashning rivojlanishini boshlab berdi. Ingliz yozuvchisi Ada Bayron (1815-1852), grafinya Lovelace, shoir Lord Bayronning yagona qonuniy farzandi, dunyodagi birinchi dasturchi bo'ldi. U Babbajning analitik dvigateli uchun dasturlar yozdi va ularni disk raskadrovka qildi (chunki kompyuter hech qachon ishlamagan). Endi dasturchilar ushbu amaliyot jadvalini tekshirish deb atashadi. U analitik mashinada italiyalik matematik Luiji Menabreaning maqolasini tarjima qildi va muhim izohlar qo'shib, "analitik mashina algebraik naqshlarni xuddi jakkard dastgohi kabi gullar va barglarni to'qadi" deb ta'kidladi. Ehtimol, u birinchi bo'lib sun'iy intellektni yaratish imkoniyatini eslatib o'tgan, ammo analitik dvigatel "o'zi nimanidir ixtiro qilishga qodir emas" degan xulosaga kelgan.

Siz yashagan va ishlagan davrni ko'rib chiqsangiz, Babbajning g'oyalari ajablanarli ko'rinadi. Biroq, XX asrning o'rtalariga kelib. bu g'oyalar deyarli unutilgan (va keyinroq qayta kashf etilgan). Kompyuterning asosiy tamoyillarini zamonaviy shaklda ixtiro qilgan va shakllantirgan fon Neyman edi va fon Neumann mashinasini hisoblash mashinasining asosiy modeli deb hisoblashda davom etayotgani bejiz emas. Shunga qaramay, unutmaylikki, fon Neyman mashinasi doimiy ravishda alohida modullar o'rtasida va ushbu modullar ichida ma'lumotlarni almashadi, shuning uchun uni Shannon teoremalari va raqamli axborotni ishonchli uzatish va saqlash uchun u taklif qilgan usullarsiz yaratish mumkin emas edi.

Bularning barchasi bizni to'rtinchi muhim g'oyaga olib keladi, bu Ada Bayronning kompyuterning ijodiy fikrlay olmasligi haqidagi xulosalarini yengib chiqadi va miya foydalanadigan asosiy algoritmlarni topishga imkon beradi, keyinchalik ularni kompyuterni miyaga aylantirish uchun qo'llash mumkin. Alan Turing bu muammoni 1950 yildagi "Hisoblash mashinalari va aql" maqolasida bayon qilgan bo'lib, unda hozirgi kunda keng tarqalgan Turingning sun'iy intellektning inson aql-idrokiga yaqinligini aniqlash uchun sinovi tasvirlangan.

1956 yilda fon Neyman Yel universitetida nufuzli Silliman o'qishlari uchun bir qator ma'ruzalarni tayyorlashni boshladi. Olim allaqachon saraton kasalligiga chalingan edi va na ma'ruzalarini o'qiy oldi, na ma'ruzalar asosida yaratilgan qo'lyozmani tugatdi. Shunga qaramay, bu tugallanmagan asar men shaxsan insoniyat tarixidagi eng qiyin va muhim loyiha sifatida qabul qilgan narsalarning yorqin bashoratidir. Olim vafotidan so'ng, 1958 yilda qo'lyozma "Kompyuter va miya" nomi bilan nashr etildi. O'tgan asrning eng zo'r matematiklaridan biri va kompyuter texnologiyalari asoschilaridan birining so'nggi ishi fikrlashni tahlil qilishga bag'ishlangan. Bu matematik va kompyuter olimi nuqtai nazaridan inson miyasini birinchi jiddiy o'rganish edi. Fon Neymandan oldin kompyuter texnologiyalari va nevrologiya ikkita alohida orol bo'lib, ular o'rtasida ko'prik yo'q edi.

Fon Neyman voqeani kompyuterlar va inson miyasi o'rtasidagi o'xshashlik va farqlarni tasvirlash bilan boshlaydi. Ushbu asar yaratilgan davrni hisobga olgan holda, bu ajablanarli darajada to'g'ri ko'rinadi. Olim neyronning chiqish signali raqamli ekanligini ta'kidlaydi - akson hayajonlanadi yoki tinch holatda qoladi. O'sha paytda, chiqish signalini qayta ishlash analog tarzda amalga oshirilishi mumkinligi aniq emas edi. Neyronga va neyron tanasiga olib boruvchi dendritlarda signalni qayta ishlash shunga o'xshashdir va fon Neyman ushbu holatni chegara qiymatiga ega bo'lgan kirish signallarining tortilgan yig'indisi yordamida tasvirlab bergan.

Ushbu neyronlarning ishlash modeli konnektizmni rivojlanishiga va ushbu printsipdan foydalanib, ham apparat, ham kompyuter dasturlarini yaratishga olib keldi. (Oldingi bobda aytib o'tganimdek, bunday birinchi tizim - IBM 704 dasturi Kornell universiteti xodimi Frank Rozenblatt tomonidan 1957 yilda, fon Neymanning ma'ruzalari qo'lyozmasi paydo bo'lgandan keyingina yaratilgan.) Endi bizda murakkabroq neyronlarning kirish signallarining kombinatsiyalarini tavsiflovchi modellar, ammo nörotransmitterlarning kontsentratsiyasini o'zgartirish orqali analog signalni qayta ishlashning umumiy g'oyasi hali ham to'g'ri.

Kompyuter hisoblashlarining universalligi kontseptsiyasiga asoslanib, fon Neyman miyaning va kompyuterning arxitekturasi va tarkibiy bo'linmalarida tubdan farq qiladigan ko'rinishda bo'lsa ham, fon Neyman mashinasidan foydalangan holda, biz miyada sodir bo'layotgan jarayonlarni simulyatsiya qilishimiz mumkin degan xulosaga keldi. Biroq, teskari postulat to'g'ri emas, chunki miya fon Neumann mashinasi emas va saqlanadigan dasturga ega emas (garchi biz boshimizda juda oddiy Turing mashinasini simulyatsiya qila olsak). Miyaning ishlash algoritmlari yoki usullari uning tuzilishi bilan belgilanadi. Fon Neyman haqli ravishda neyronlar kirish signallari asosida tegishli naqshlarni o'rganishi mumkin degan xulosaga keldi. Biroq, fon Neyman davrida o'rganish neyronlar orasidagi aloqalarni yaratish va uzish orqali ham sodir bo'lishi ma'lum emas edi.

Fon Neyman shuningdek, neyronlar tomonidan axborotni qayta ishlash tezligi juda past - sekundiga yuzlab hisob-kitoblar tartibida ekanligini ta'kidladi, ammo miya buni ko'p neyronlarda bir vaqtning o'zida ma'lumotlarni qayta ishlash orqali qoplaydi. Bu yana bir aniq, ammo juda muhim kashfiyot. Fon Neyman miyadagi barcha 10 ta 10 ta neyronni (bu taxmin ham juda to'g'ri: bugungi tushunchalarga ko'ra, miyada 10 10 dan 10 11 gacha neyron mavjud) bir vaqtning o'zida signal signallari berishini ta'kidladi. Bundan tashqari, barcha kontaktlar (har bir neyron uchun o'rtacha 10 3 dan 10 4 gacha) bir vaqtning o'zida hisoblanadi.

O'sha paytda nevrologiyaning ibtidoiy rivojlanishini hisobga olgan holda, fon Neymanning taxminlari va neyronlarning funktsiyalari ta'riflari hayratlanarli darajada aniq. Biroq, men uning ishining bir jihati, ya'ni miyadagi xotira miqdori haqidagi fikrga qo'shila olmayman. U miya hayot uchun har bir signalni eslab qolishiga ishongan. Fon Neyman odamning o'rtacha umr ko'rish davomiyligini 60 yil deb baholagan, bu taxminan 2 x 10 9 soniyani tashkil etadi. Agar har bir neyron bir soniyada taxminan 14 ta signal qabul qilsa (bu aslida haqiqiy qiymatdan uch daraja pastroq bo'lsa) va miyada atigi 10 10 neyron bo'lsa, miyaning xotira hajmi taxminan 10 20 bitni tashkil etadi. Yuqorida yozganimdek, biz o'z fikrlarimiz va tajribalarimizning ozgina qismini eslaymiz, lekin hatto bu xotiralar ham murakkablikning past darajadagi bitli ma'lumoti sifatida saqlanmaydi (videoda bo'lgani kabi), aksincha yuqori tartibdagi tasvirlar ketma-ketligi sifatida saqlanadi.

Fon Neyman miya funktsiyasidagi har bir mexanizmni tasvirlab berar ekan, u bir vaqtning o'zida miya va kompyuter o'rtasidagi aniq farqga qaramay, zamonaviy kompyuter qanday qilib bir xil vazifani bajara olishini namoyish etadi. Miya ta'sirining analog mexanizmlarini raqamli mexanizmlar yordamida modellashtirish mumkin, chunki raqamli hisoblashlar har qanday aniqlik darajasi bilan analog qiymatlarni simulyatsiya qilishga qodir (va miyada analog ma'lumotlarni uzatish aniqligi juda past). Shuningdek, kompyuterlarning ketma-ket hisoblash tezligidagi juda katta ustunligini hisobga olgan holda, miya funktsiyasidagi katta parallellikni taqlid qilish mumkin (bu ustunlik fon Neyman davridan beri kuchaygan). Bundan tashqari, biz parallel ravishda ishlaydigan fon Neumann mashinalari yordamida kompyuterlarda signallarni parallel qayta ishlashni amalga oshirishimiz mumkin - zamonaviy superkompyuterlar shunday ishlaydi.

Fon Neyman odamlarning neyronlarning bunday past tezligida tezkor qaror qabul qilish qobiliyatini hisobga olib, miya funktsiyalari uzoq ketma-ket algoritmlardan foydalana olmaydi degan xulosaga keldi. Uchinchi tayanch to'pni qabul qilib, uni ikkinchi tayanchga emas, birinchi navbatda uloqtirishga qaror qilganda, u bu qarorni soniyaning bir qismida qabul qiladi - shu vaqt ichida har bir neyron bir nechta otish davrlarini bajarishga ulgurmaydi. Fon Neyman miyaning ajoyib qobiliyati barcha 100 milliard neyronlarning bir vaqtning o'zida ma'lumotlarni qayta ishlashiga bog'liqligi haqida mantiqiy xulosaga keladi. Yuqorida ta'kidlaganimdek, vizual korteks faqat uchta yoki to'rtta neyron otish davrlarida murakkab xulosalar qiladi.

Bu bizga o'rganishga imkon beradigan miyaning buyuk plastisiyasidir. Biroq, kompyuter ancha moslashuvchan - dasturiy ta'minotni o'zgartirish orqali uning usullari butunlay o'zgartirilishi mumkin. Shunday qilib, kompyuter miyani simulyatsiya qilishi mumkin, ammo buning aksi to'g'ri emas.

Fon Neumann katta miqdordagi parallel miya faoliyati imkoniyatlarini kunning bir nechta kompyuterlari bilan taqqoslaganda, miyaning xotirasi va tezligi ancha katta ekanligi ko'rinib turardi. Bugungi kunda, inson miyasining funktsiyalarini simulyatsiya qilish uchun zarur bo'lgan funktsional talablarga javob beradigan eng konservativ hisob-kitoblarga ko'ra birinchi superkompyuter allaqachon qurilgan (soniyasiga 10 16 operatsiya). (Mening fikrimcha, ushbu quvvatga ega kompyuterlar 2020 yillarning boshlarida taxminan 1000 dollarni tashkil etadi.) Xotira jihatidan biz bundan ham oldinga o'tdik. Fon Neymanning asarlari kompyuterlar davrining boshlarida paydo bo'lgan edi, ammo olim biz qachondir inson miyasini taqlid qiladigan kompyuterlar va kompyuter dasturlarini yaratishga qodir ekanimizga ishongan edi; shuning uchun u o'zining ma'ruzalarini tayyorladi.

Von Neyman taraqqiyotning tezlashishi va uning kelajakdagi odamlar hayotiga sezilarli ta'siriga chuqur ishongan. Fon Neymanning vafotidan bir yil o'tib, 1957 yilda, uning hamkasbi matematik Sten Yulam fon Neumannning so'zlarini 50-yillarning boshlarida keltirgan: "Texnologik taraqqiyotning har qanday tezlashishi va odamlarning turmush tarzidagi o'zgarishlar tarixdagi ba'zi bir muhim o'ziga xoslik yaqinlashib kelayotgani haqida taassurot qoldiradi. inson zoti, bundan tashqari biz bilgan inson faoliyati bundan keyin ham davom eta olmaydi. " Bu "singularity" so'zining insoniyatning texnologik taraqqiyotini tavsiflash uchun ma'lum bo'lgan birinchi ishlatilishi.

Fon Neymanning eng muhim tushunchasi kompyuter va miya o'rtasida o'xshashliklarni topish edi. E'tibor bering, hissiy aql inson aqlining bir qismidir. Agar fon Neymanning taxminlari to'g'ri bo'lsa va agar siz tirik odamning aql-idrokini (hissiy va boshqa) qoniqarli darajada ko'paytiradigan biologik bo'lmagan tizim ongga ega (mening keyingi bobga qarang) degan so'zlarimga qo'shilsangiz, biz kompyuter (bilan to'g'ri dasturiy ta'minot) va ongli aniq o'xshashlik bor deb o'ylash. Xo'sh, fon Neyman to'g'rimi?

Zamonaviy kompyuterlarning aksariyati to'liq raqamli mashinalar, inson miyasi esa raqamli va analog texnikalardan foydalanadi. Shu bilan birga, analog texnikalar har qanday aniqlik darajasi bilan raqamli ravishda osongina ko'paytiriladi. Amerikalik kompyuter olimi Karver Mead (1934 yilda tug'ilgan) analogli miya usullarini bevosita kremniyda ko'paytirish mumkinligini ko'rsatdi va buni neyromorfik mikrosxemalar shaklida amalga oshirdi. Mead ushbu yondashuv analog texnikani raqamli simulyatsiyasidan minglab marotaba samarali bo'lishi mumkinligini namoyish etdi. Keraksiz neokorteks algoritmlarini kodlash haqida gap ketganda, Mead g'oyasidan foydalanish mantiqiy bo'lishi mumkin. Dharmendra Modhi boshchiligidagi IBM tadqiqot guruhi neyronlar va ularning aloqalarini taqlid qiladigan chiplardan, shu jumladan yangi aloqalarni o'rnatish qobiliyatidan foydalanmoqda. SyNAPSE deb nomlangan mikrosxemalardan biri to'g'ridan-to'g'ri 256 neyron va to'rtdan bir millionga yaqin sinaptik aloqalarni modulyatsiya qiladi. Loyihaning maqsadi - bir milliard kilovatt energiya sarflaydigan 10 milliard neyron va 100 trillion kontaktdan (inson miyasiga teng) tashkil topgan neokorteksni simulyatsiya qilish.

Ellik yildan ko'proq vaqt oldin fon Neyman miyadagi jarayonlar nihoyatda sekin, ammo massiv parallellik bilan farq qilishini payqadi. Zamonaviy raqamli davrlar miyadagi elektrokimyoviy kalitlarga qaraganda kamida 10 million marta tezroq ishlaydi. Aksincha, miya yarim korteksining barcha 300 million taniqli modullari bir vaqtning o'zida harakat qiladi va bir vaqtning o'zida neyronlar orasidagi kvadrillion aloqalarni faollashtirish mumkin. Binobarin, inson miyasini etarlicha taqlid qila oladigan kompyuterlarni yaratish uchun tegishli xotira va hisoblash ko'rsatkichlari talab qilinadi. Miyaning arxitekturasini to'g'ridan-to'g'ri nusxalashga hojat yo'q - bu juda samarasiz va egiluvchan usul.

Tegishli kompyuterlar qanday bo'lishi kerak? Ko'pgina tadqiqot loyihalari ierarxik o'rganishni modellashtirishga va neokorteksda yuzaga keladigan naqshlarni aniqlashga qaratilgan. Men o'zim ierarxik maxfiy Markov modellaridan foydalangan holda shu kabi tadqiqotlar bilan shug'ullanaman. Mening taxminlarimga ko'ra, biologik neokorteksning bitta tanib olish modulida bitta tanib olish tsiklini simulyatsiya qilish uchun 3000 ga yaqin hisob-kitob kerak. Ko'pgina simulyatsiyalar sezilarli darajada kamroq hisob-kitoblarga asoslangan. Agar miya bir soniyada taxminan 10 2 (100) tanib olish tsiklini bajaradi deb hisoblasak, bitta tanib olish moduli uchun soniyasiga 3 x 10 5 (300 ming) hisoblashning umumiy sonini olamiz. Agar biz bu raqamni tanib olish modullarining umumiy soniga ko'paytirsak (3 x 10 8 (mening taxminimcha 300 million)), biz soniyada 10 14 (100 trillion) hisob-kitoblarni olamiz. Men "Singularity allaqachon yaqin" kitobida taxminan bir xil ma'noga ega bo'laman. Men taxmin qilamanki, funktsional miya simulyatsiyasi soniyada 10 14 dan 10 16 gacha tezlikni talab qiladi. Xans Moravekning taxminlariga ko'ra, miyadagi vizual signallarni dastlabki qayta ishlash uchun ma'lumotlarning ekstrapolyatsiyasiga asoslangan holda, bu qiymat soniyasiga 10 14 hisob-kitobni tashkil etadi, bu mening hisob-kitoblarimga to'g'ri keladi.

Standart zamonaviy mashinalar sekundiga 10 10 hisob-kitobgacha bo'lgan tezlikda ishlashi mumkin, ammo bulutli manbalar yordamida ularning ish faoliyatini sezilarli darajada oshirish mumkin. Eng tezkor superkompyuter - Yaponiyaning "K" kompyuteri allaqachon soniyasiga 10 16 ta hisoblash tezligiga erishgan. Neokorteks algoritmlarining katta hajmini hisobga olgan holda, SvNAPSE texnologiyasida bo'lgani kabi, neyromorfik chiplar yordamida yaxshi natijalarga erishish mumkin.

Xotira talablariga kelsak, 300 million taniqli moduldan biriga ega bo'lgan har bir pin uchun taxminan 30 bit (taxminan 4 bayt) kerak. Agar har bir tanib olish moduli uchun o'rtacha sakkizta signal mavjud bo'lsa, biz tanib olish moduliga 32 bayt olamiz. Agar har bir kirish signalining og'irligi bir bayt deb hisoblasak, biz 40 baytni olamiz. Pastki oqim pinlari uchun 32 bayt qo'shing - va biz 72 baytni olamiz. E'tibor bering, yuqori va quyi vilkalar mavjudligi signallarning soni sakkizdan ko'p bo'lishiga olib keladi, hattoki ko'plab tanib olish modullari umumiy juda tarvaqaylab ulanish tizimini ishlatishini hisobga olsak ham. Masalan, "p" harfini tanib olishda yuzlab tanib olish modullari ishtirok etishi mumkin. Bu shuni anglatadiki, minglab keyingi darajadagi tanib olish modullari "p" harfini o'z ichiga olgan so'zlar va iboralarni tanib olishda ishtirok etadi. Biroq, "p" ni tanib olish uchun mas'ul bo'lgan har bir modul so'zlarni va so'z birikmalarini tanib olishning barcha darajalarini "p" bilan ta'minlaydigan ushbu bog'lanish daraxtini takrorlamaydi, ushbu modullarning barchasi umumiy bog'lanish daraxtiga ega.

Yuqoridagilar quyi oqim signallari uchun ham to'g'ri keladi: olma so'zini tanib olish uchun mas'ul bo'lgan modul, "e" ni tan olishga mas'ul bo'lgan barcha mingta modulga agar "a", "p", "p" allaqachon tanilgan bo'lsa, "e" naqshini kutish to'g'risida xabar beradi. "Va" l. Ushbu havola daraxti quyi darajadagi modullarga "e" qolipi kutilayotganligi to'g'risida xabar berishni istagan har bir so'z yoki iborani aniqlash moduli uchun takrorlanmaydi. Ushbu daraxt keng tarqalgan. Shu sababli, har bir tanib olish moduli uchun o'rtacha sakkizta yuqoriga va sakkizta pastga qarab signal signallari o'rtacha darajada oqilona. Ammo biz ushbu qiymatni oshirsak ham, bu yakuniy natijani juda o'zgartirmaydi.

Shunday qilib, har biri uchun 3 x 10 8 (300 million) taniqli modul va 72 baytli xotirani hisobga olgan holda, biz xotira umumiy hajmi taxminan 2 x 10 10 (20 milliard) baytni tashkil qilishi kerak. Va bu juda oddiy qiymat. Bunday xotirani oddiy zamonaviy kompyuterlar egallaydi.

Parametrlarni taxminiy baholash uchun biz ushbu barcha hisob-kitoblarni amalga oshirdik. Raqamli mikrosxemalar biologik korteksdagi neyronlarning tarmoqlaridan 10 million marta tezroq ekanligini hisobga olsak, inson miyasida massiv parallellikni takrorlashimiz shart emas - juda mo''tadil parallel ishlov berish (miyadagi trillioninchi parallellik bilan taqqoslaganda) etarli bo'ladi. Shunday qilib, talab qilinadigan hisoblash parametrlariga erishish mumkin. Miyadagi neyronlarning qayta ulanish qobiliyatini (dendritlar doimiy ravishda yangi sinapslarni yaratishini unutmang) tegishli dastur yordamida ham simulyatsiya qilish mumkin, chunki kompyuter dasturlari biz ko'rganimizdek ta'sirchan, ammo chegaralari bo'lgan biologik tizimlarga qaraganda ancha plastikdir.

O'zgarmas natijalarga erishish uchun zarur bo'lgan miyaning ortiqcha bo'lishi, albatta, kompyuter versiyasida ko'paytirilishi mumkin. Bunday o'z-o'zini tashkil etuvchi ierarxik ta'lim tizimlarini optimallashtirishning matematik printsiplari juda aniq. Miyaning tashkil etilishi maqbul darajada emas. Ammo bu maqbul bo'lishi shart emas - o'z cheklovlarini qoplaydigan vositalarni yaratishga imkon beradigan darajada yaxshi bo'lishi kerak.

Neokorteksning yana bir cheklovi shundaki, unda qarama-qarshi ma'lumotlarni yo'q qiladigan yoki hech bo'lmaganda baholaydigan mexanizm yo'q; Bu qisman inson fikrlashining juda keng tarqalgan mantiqsizligini tushuntiradi. Ushbu muammoni hal qilish uchun bizda juda zaif qobiliyat mavjud tanqidiy fikrlash, ammo odamlar buni kerak bo'lgandan ko'ra kamroq ishlatishadi. Kompyuterlashtirilgan yangi, keyinchalik qayta ko'rib chiqish uchun qarama-qarshi ma'lumotlarni aniqlaydigan jarayonni nazarda tutishi mumkin.

Shuni ta'kidlash kerakki, miyaning butun qismini qurish bitta neyronni qurishdan ko'ra osonroqdir. Yuqorida aytib o'tganimizdek, yuqori darajadagi ierarxiyada modellar ko'pincha soddalashtirilgan (bu erda siz kompyuter bilan o'xshashlikni ko'rishingiz mumkin). Transistor qanday ishlashini tushunish uchun yarimo'tkazgichli materiallar fizikasini batafsil tushunishingiz kerak va bitta haqiqiy tranzistorning vazifalari murakkab tenglamalar bilan tavsiflanadi. Ikki raqamni ko'paytiradigan raqamli elektron yuzlab tranzistorlarni o'z ichiga oladi, ammo bunday sxemaning modelini yaratish uchun bitta yoki ikkita formulalar etarli. Milliardlab tranzistorlarning butun kompyuterini ko'rsatmalar to'plamidan foydalangan holda va bir nechta formulalar yordamida matnning bir nechta sahifalarida registrni tavsiflash orqali modellashtirish mumkin. Operatsion tizimlar, tillarni kompilyatorlar yoki yig'uvchilar uchun dasturlar juda murakkab, ammo xususiy dasturni modellashtirish (masalan, yashirin ierarxik Markov modellari asosida tilni tanib olish dasturi) ham bir necha formulalar sahifasiga qadar qaynaydi. Va bunday dasturlarning hech birida siz yarimo'tkazgichlarning fizik xususiyatlari yoki hatto kompyuter arxitekturasining batafsil tavsifini topa olmaysiz.

Xuddi shu printsip miyani modellashtirish uchun ham amal qiladi. Muayyan o'zgarmas vizual tasvirlarni (masalan, yuzlarni) aniqlaydigan, audio chastotalarni filtrlaydigan (kirish signalini ma'lum bir chastota diapazonida cheklaydigan) yoki ikkita hodisaning vaqtinchalik yaqinligini taxmin qiladigan aniq bir neokortikal tanib olish moduli, haqiqiyga qaraganda ancha kam tafsilotlar yordamida tasvirlanishi mumkin. asab impulslarini uzatishda ishtirok etadigan neyrotransmitterlar, ion kanallari va neyronlarning boshqa elementlari funktsiyalarini boshqaradigan fizik va kimyoviy o'zaro ta'sirlar. Keyingi murakkablik darajasiga o'tishdan oldin ushbu tafsilotlarning barchasini yaxshilab o'ylab ko'rish kerak bo'lsa-da, miyaning ishlash tamoyillarini modellashtirishda ko'p narsalarni soddalashtirish mumkin.