Вход
Мозг в банке — IQ Media

Мозг в банке

Учёные пытаются оцифровать самый сложный человеческий орган. Всего 1 мм3 его ткани занимает 1,4 Пбайт данных. Полная модель будет в 1 млн раз больше.

Может ли искусственный интеллект (ИИ) изучить интеллект естественный? Вполне вероятно. По крайней мере, то, что считается домом разума человека — его мозг — можно реконструировать с помощью нейросетей и машинного обучения. Однако пока только частично.

Нейробаза: передача

Человек думает и действует благодаря нервной системе. Главный её орган — головной мозг. Он состоит из около 86 миллиардов нейронов, а также клеток глии, которых на целый порядок больше. Однако они выполняют лишь вспомогательную роль, тогда как центральная — генерация и обмен электрическими сигналами — остаётся за нейронами.

Электрические импульсы как волны распространяются по отросткам нервных клеток — центральному крупному аксону и мелким периферийным дендритам. Очень важно и направление движения импульса. Он должен перемещаться по цепочкам (ансамблям) из нейронов от тех, кто задаёт программу действий — к тем, кто её выполняет.

Поскольку между нейронами есть промежутки, то обычно импульсы не могут просто перескочить с клетки на клетку. Кроме того, нейрону надо передать информацию не всем соседям подряд, а лишь небольшому набору клеток из всех возможных вариантов.

Из-за этого приходится, во-первых, передавать сигнал только в строго отведённом месте контакта между нейронами — синапсе. (С клетками за пределами нервной системы, мышечными или входящими в состав желёз, нейроны тоже обычно связаны синапсами.) Эта структура имеет узнаваемое строение и поэтому выделяется на снимках срезов клеток, полученных с помощью электронной микроскопии.

Во-вторых, расстояние от одной клетки до другой сигнал чаще всего преодолевает не в электрическом, а в химическом виде. Нейрон-отправитель выделяет молекулы нейромедиатора (их существует множество разных видов, но у каждой клетки в арсенале весьма ограниченный набор) в пространство между собой и нейроном-получателем сигнала — синаптическую щель. На поверхности получателя есть структуры, способные воспринять химический сигнал, — рецепторы.

Нейробаза: реагирование

Реакция клетки на нейромедиатор зависит от того, с какими рецепторами он связался. Поэтому одно и то же вещество может вызвать у двух соседних нейронов диаметрально противоположный ответ: возбудить один, облегчив ему передачу сигналов следующим нейронам, и затормозить другой, сделав так, чтобы на нём цепочка импульсов оборвалась.

Для силы реакции важно число рецепторов и количество выделенного сигнального вещества. И то и другое вырастет, если синапс увеличится, либо снизится, если площадь синапса уменьшится. Кроме того, каждый нейрон образует не один, а очень много синапсов с разными клетками. Если одна клетка очень часто подаёт сигналы другой, синапсов между ними может стать больше, а уже имеющиеся контакты разрастутся. Обратный процесс тоже возможен.

Почему это важно? Исследования на лабораторных животных показывают, что когда организм чему-то учится и что-то запоминает (ну или забывает), число и расположение синапсов меняются. При этом память, судя по всему, распределяется по сетям из нейронов. Теоретически, зная конфигурацию таких сетей, можно понять, смог ли мозг запечатлеть новую информацию.

Можно пойти и дальше. Например, рассмотреть не только память и обучение, но и узнать, как психиатрические и неврологические болезни влияют на связи между нейронами. Или что меняется в мозге во время сна.

Нейробаза: соединение

Вся совокупность связей между всеми нервными клетками собирательно называется коннектом. Учитывая, что синапсов в мозге человека в тысячу раз больше, чем нейронов, задокументировать их все у Homo sapiens sapiens пока никому не удалось. Однако для более простого организма, вроде круглого червя Caenorhabditis elegans, полный коннектом уже давно известен (а вот русского названия ему до сих пор не придумали).

Чтобы построить карту синапсов червя-гермафродита (у C. elegans есть ещё самцы, у них побольше нейронов — 383 против 302), исследователи погружали множество особей в застывающий материал, а потом последовательно разрезали его поперёк на кусочки толщиной в несколько десятков миллиардных долей метра. Одним червём тут обойтись было нельзя, потому что не получалось разрезать его идеально.

Каждый кусочек — срез — помещали в электронный микроскоп и фотографировали. Дальше учёные вручную просматривали фотографии, выбирали наиболее удачные кадры и по ним отслеживали, какая клетка куда протянула отростки. Так из серии двухмерных картинок в итоге составили трёхмерную модель нервной системы. Работа заняла четверть века — с начала 1970-х по 1986-й.

Времена изменились, и сейчас есть масса алгоритмов, помогающих сопоставить микрофотографии срезов и понять, где заканчивается один нейрон и начинаются другие. Информацию о коннектоме C. elegans продолжают уточнять: в 2019 году опубликовали данные о всех связях нейронов у самцов этого вида и выяснили, что коннектом самца заметно отличается от коннектома гермафродита (кстати, и поведение тоже). Постепенно разбирают коннектомы и более сложно устроенных организмов: мушки дрозофилы, лабораторной мыши, ну и, наконец, человека.

Нейробаза: функциональная анатомия

Чтобы сопоставить строение мозга с тем, что он делает, можно идти от изучения крупных макросистем к всё более детализированным на микроуровне. Например, чтобы понять, чем нервная система людей с расстройствами эмоций отличается от нервной системы условно здоровых — полезно уже даже знать, как связаны между собой отдельные большие участки мозга.

Но можно двинуться и вглубь нервной системы. Ведь кроме взаимосвязи анатомических крупных образований, важны и функциональные связи между нейронами и их группами. Более того, мало знать, где какой синапс расположен, хорошо бы ещё и обладать информацией, как передача сигналов через него влияет на активность связанных с его помощью клеток. Тогда мы получим функциональный коннектом.

Независимо от того, какой подход выбрал исследователь — детально, клетка за клеткой, распутывать клубок связей в небольшом участке мозга с помощью электронного микроскопа, или же наблюдать с помощью диффузионной томографии на макроуровне, куда из этого участка обычно идут сигналы и откуда они к нему приходят, — новые данные о связях в мозге должны помочь понять, как работает наше сознание, формируется личность, воспоминания и всё, что можно назвать высшей нервной деятельностью.

Настоящий коннектом и искусственный интеллект

Довольно свежий пример исследования коннектома — работа сотрудников Google и учёных из лаборатории Лихтмана в Гарвардском университете (США). Они изучили, как связаны между собой нейроны в кубическом миллиметре коры височной доли одного из больших полушарий мозга человека, страдавшего эпилепсией. Часть его височной доли вырезали, поскольку именно в ней клетки были излишне активны, и их «буйство» не получалось подавить лекарствами. Однако надо отметить, что обследованный фрагмент, для которого построили коннектом, вёл себя обычно и аномальной активности не проявлял.

Кубический миллиметр ткани мозга разрезали поперёк на 5300 кусочков толщиной 30 нанометров. Реконструировали практически всё: форму клеток глии и нейронов, их связи друг с другом, характер этих связей (возбуждающие они или тормозные) и соотношение. Получилось 1,4 петабайта данных о 50 000 клеток, сотнях миллионов их отростков и столь же впечатляющем количестве синапсов — 133,7 млн.

Как обрабатывать такой массив? Как понять, где одна клетка кончается и начинается другая? Какая из них что делает? Сравнить все срезы вручную не выйдет, слишком долгая это работа. Каждый срез даёт десятки тысяч микрофотографий кусочков поверхности размером 4×4 нанометра (при этом они немного перекрываются). Всего — 225 млн фото.

Выход — использовать для обработки информации ансамбли нейронов виртуальных, то есть нейросеть! С её помощью исследователи построили трёхмерные модели клеток, выполняя одновременно два шага решения задачи сегментации изображения: нейросеть находила границы клеток и разных их отростков (кстати, поиск границ — одна из основных задач реальной сетчатки глаза), а также группировала пиксели в пределах таких границ. Начав с конкретного пикселя на фотографии, многослойная свёрточная нейросеть на тысячах тензорных процессоров Google предсказывала, относятся ли его соседи-пиксели к тому же сегменту.

Отдельные дополнительные конвейеры машинного обучения определяли, что перед ними за клетка — нейрон это или элемент глии, какая это часть клетки — тело или отросток, а если отросток, то какого типа (дендрит или аксон), где синапсы, а где просто границы между клетками, ну и некоторые другие параметры. Контуры сотни клеток проверили вручную, чтобы прикинуть, какие ошибки чаще всего бывают при автоматической обработке.

Данные из 20% ключевых точек массива (всего их насчитали 4 миллиарда) обработали ещё одной, самообучающейся, нейросетью, сопоставлявшей изображения. Причём она изначально «не знала», как выглядят различные типы клеток и отростков. Именно это её свойство позволило использовать результаты работы данной нейросети, чтобы по мере необходимости быстро разработать новые непредвзятые способы классификации объектов на изображениях «кубика» височной коры. Полученные в итоге подробные трёхмерные нейрокарты можно увидеть в браузере Neuroglancer, специально разработанном для просмотра данных о коннектомах.

Я — это мой коннектом?

Существует идея, что личность конкретного человека можно сохранить навсегда, всего лишь надо перевести весь комплект его синапсов «в цифру». Эта концепция предполагает, что строение мозга полностью определяет психику и поведение. Однако с такой радикальной точкой зрения согласны не все.

Самое частое возражение против оцифровки мозга и сознания вполне очевидно: нам не хватает вычислительных мощностей, чтобы выявить всю совокупность связей между всеми элементами нервной ткани, а хранить их на носителях информации в «сыром» виде будет недёшево. Впрочем, проблема тут в количестве, а не в качестве, и рано или поздно её, скорее всего, удастся решить. Уже сейчас есть методы, позволяющие снизить шум в наборе коннектомных данных, а также сжать его в 17 раз без существенной потери качества.

Сложнее справиться с тем, что мозг постоянно меняется, как и любой другой живой объект. Синапсы то возникают, то исчезают в зависимости от того, насколько интенсивно идёт обмен сигналами между теми клетками, которые они соединяют. Вместе с системой связей непрерывно перестраивается и весь коннектом. Какие из его изменений влияют на сознание, личность и память, а какие нет, — пока никто не знает. Поэтому непонятно, — чем можно пренебречь, а что обязательно нужно сохранить в оцифрованном коннектоме.

Микросхема? Нет — коктейльная вечеринка!

Есть ещё одна трудность. Кроме синаптической передачи, когда клетки выделяют сигнальные вещества в чётко ограниченные пространства специализированных контактов между нейронами, есть ещё внесинаптическая. В этом случае много соседних клеток выбрасывают медиаторы в «общий котёл», морфологически ничем не примечательный.

Затем каждая клетка вылавливает из этого «котла» тот сигнал, который может воспринять своим набором рецепторов. Понять, кто и что именно услышал на этой внутримозговой коктейльной вечеринке, очень непросто. Для этого нужно знать, какие на каждом конкретном нейроне и элементе глии имеются рецепторы, а ещё — в каком количестве на кого подействовало сигнальное вещество, плюс как его концентрация соотносится с ответом конкретной клетки. Впрочем, даже этого может не хватить.

Да, скорее всего, для сложно устроенных организмов внесинаптическая передача не так важна, как синаптическая. Но она у них точно есть. И мы о ней ещё очень мало знаем, потому что пока её изучают в основном на животных с простыми нервными системами из сотен тысяч, максимум миллионов клеток. Считается, что там внесинаптическая передача важнее, а у нейронально продвинутых животных она влияет на процессы в соседних синапсах и в отрыве от них никакой роли будто бы не играет. Скорее всего, дело обстоит сложнее, вот только выяснить подробности не получится, пока учёные не изменят своё отношение к вопросу.

Сжатие с критическими потерями

Против возможности оцифровки сознания и личности есть ещё более кардинальное возражение. Нервная система, как и целый живой организм, обладает свойствами, которые исчезнут, стоит только разобрать её на детали. Один из мировых лидеров в создании интерфейсов «мозг — компьютер» американо-бразильский учёный Мигель Николелис считает, что полностью оцифровать сознание и память невозможно, так как мозг обрабатывает информацию одного рода, а компьютер — другого.

По Николелису, компьютер работает с дискретной — шенноновской, как он называет — информацией. Однако головной мозг использует внутри себя аналоговую гёделевскую информацию. В неё «вшиты» эмоции, их дискретизировать не получается, поэтому и извлечь данные из мозга без потерь невозможно.

Если это предположение верно, мы никогда не сможем полностью оцифровать сознание и личность. Впрочем, научного подтверждения теории Николелиса ещё нет.

Но зачем изучать в мельчайших подробностях связи между нервными клетками, если эта работа может и не приблизить нас к цифровому бессмертию? Хотя бы для того, чтобы лучше понять, как проектировать неживые вычислительные машины. Иными словами — вновь позаимствовать идеи из природы, как это уже было в случае крыльев, искусственной кожи, мягких роботов и многого другого.