Рамез Наам - Дилемма
Безусловно, революционнось нексуса как технологии заключается даже не в том, что с ним люди стали бы умнее. Самое главное: он может напрямую связывать сознания, без всяких дополнительных устройств и проводов. В этой области тоже есть прогресс. Мигель Николелис и его коллеги провели такой эксперимент: двум крысам, находившимся на расстоянии тысяч миль друг от друга (одна – в университете Дьюка, штат Северная Каролина, вторая – в Бразилии), вживили имплантаты в двигательную зону коры головного мозга. Николелис научил одну из крыс отвечать на определенную последовательность световых сигналов нажатием на определенный рычаг. Затем ту же последовательность сигналов стали показывать второй крысе, и она почти всегда выбирала правильный рычаг, основываясь лишь на данных, получаемых от первой крысы посредством имплантата.
При финансовой поддержке DARPA (Управления перспективных научно-исследовательских проектов Министерства обороны США) было проведено аналогичное исследование: двум обезьянам вживили специальные имплантаты в слуховую зону коры головного мозга. Когда первой обезьяне включали различные звуки, вторая обезьяна тоже их слышала и даже понимала, что это за звуки. Между прочим, эксперимент проводился в рамках программы «Передовые технологии связи в районе боевых действий», цель которой – разработать эффективную систему связи между солдатами и командованием на поле боя.
Иными словами, наука не стоит на месте и уверенно движется к созданию «нексуса».
В «Дилемме» описываются и другие технологии будущего – например, «загрузка сознания». Су-Йонг Шу предстает в романе не живым человеком, а, по сути, компьютерной программой. Она – сложный математический конструкт из электронных нейронов, представляющий собой модель оригинального, биологического мозга Су-Йонг Шу. В этой модели каждому биологическому нейрону, каждой синаптической связи между двумя нейронами соответствуют аналогичные цифровые.
Идея загрузки сознания может показаться читателю фантастичной, однако прямо сейчас в мире ведутся эксперименты по созданию действующей компьютерной модели мозга – например, в рамках проекта IBM «Blue Brain» («Голубой мозг»). На мощнейшем суперкомпьютере (IBM Blue Gene/P с 147,456 процессорами) удалось сымитировать работу 1,6 миллиардов нейронов и почти 9 триллионов синаптических связей, что примерно соответствует размеру кошачьего мозга. Модель работает в шестьсот раз медленнее оригинала – то есть системе требуется шестьсот секунд, чтобы сымитировать одну секунду мозговой деятельности. И все-таки это впечатляющий результат. Разумеется, человеческий мозг – сто миллиардов нейронов, больше ста триллионов синапсов – намного сложнее мышиного. Но и компьютеры становятся все мощнее – за десять лет их вычислительная мощность увеличивается примерно в сто раз. Такими темпами суперкомпьютер, способный в точности смоделировать деятельность человеческого мозга, должен появиться на рынке к 2035–2040 годам. Естественно, ускоренные вычислительные процессы позволят ускорить и работу модели мозга, и модель окажется мощнее оригинала.
Однако не все так просто. Одно дело – сымитировать работу, и совсем другое – произвести точное картирование структур головного мозга. Как это сделать, как создать такую карту? Даже самые современные неинвазивные сканеры – например, магнитно-резонансный томограф последнего поколения – имеют минимальное разрешение в 10 000 нейронов или 10 000 000 синапсов. Дальше этого они просто не видят. И хотя разрешение магнитно-резонансной томографии постепенно растет, темпы роста можно назвать черепашьими. Нет оснований полагать, что в XXI веке станет возможно неинвазивно просканировать головной мозг человека вплоть до отдельных синапсов (да и в ближайшие несколько веков тоже, учитывая скорость прогресса в этой области).
Однако деструктивные методы картирования мозга в необходимом разрешении существуют уже сегодня. В Гарварде, например, мой друг Кеннет Хейворт создал устройство, которое с помощью сканирующего электронного микроскопа может создать карту головного мозга в чрезвычайно высоком разрешении. Когда мы с Кеном виделись в последний раз, у него на стене висел постер примерно в два фута шириной – распечатка фрагмента одного из таких мозговых сканов, – с изображением огромного нейрона и отдельных синапсов между нейронами. Карта Кена настолько детализированна, что по ней можно нарисовать исчерпывающую схему структур головного мозга конкретного человека.
Увы, для самого человека это будет смертельно.
Устройство Кена «пластинирует» участок мозга, заменяя кровь полимером, который придает жесткость окружающей ткани. Затем отвердевшая мозговая ткань нарезается на куски толщиной примерно в 20 нанометров – что в 100 000 раз тоньше, чем человеческий волос, – после чего эти срезы сканирует электронный микроскоп. На сегодняшний день это единственный способ картировать мозг в необходимом разрешении – в масштабе нанометров. Понятное дело, что после такой процедуры в физическом мире остается не мозг, а затвердевшая мозговая ткань, нарезанная на миллиады тончайших ломтиков.
Словом, чтобы «загрузить» свое сознание, человеку придется умереть. Для кого-то это не проблема: например, для умирающих или уже умерших людей, мозг которых успели вовремя законсервировать, чтобы предотвратить разрушение его структур.
В любом случае загруженное сознание – по сути, компьютерная программа – продолжает существовать, помнить и чувствовать. В отличие от биологического мозга его можно скопировать, ускорить – по мере того, как вычислительная мощность компьютеров будет расти, – создать его резервную копию и т. д. Бессмертие уже практически у нас в руках – а с ним жизнь, состоящая из бесконечных обновлений.
При условии, конечно, что модель окажется работоспособной.
Насколько точной и детализированной должна быть модель мозга, чтобы в ней могло полноценно функционировать здоровое сознание? Ответа на этот вопрос мы пока не знаем. Можно только строить догадки. Но как бы глубоко мы ни заходили в наших догадках, всегда обнаруживаются новые нюансы, новый уровень непознанного – возможно, критически важный для построения функционирующей модели головного мозга.
Например, в модели IBM Blue Brain используются нейроны, которые реагируют на поступающие сигналы и генерируют собственный импульс – прямо как настоящие. Но этим цифровым нейронам не достает многих физических характеристик «живых», биологических нейронов. У них нет настоящих рецепторов, которые взаимодействуют с нейромедиаторами (серотонином, дофамином, опиатами и другими упомянутыми в книге). Быть может, такая точность модели и ни к чему. Но задумайтесь: действие всех лекарственных и наркотических веществ, начиная от болеутоляющих и заканчивая тяжелыми наркотиками, основано именно на взаимодействии этих веществ с рецепторами. Сможет ли ваше загруженное сознание принять антидепрессант? Опьянеть от виртуального бокала вина? Взбодриться от виртуального кофеина? Если нет, это ли не повод задуматься?
А вот еще одна причина считать, что биологические нейроны намного сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Нейроны IBM Blue Brain относительно просты в плане своих математических функций. Они принимают и генерируют импульсы. Но амеба, одноклеточный организм, который меньше и проще человеческого нейрона, умеет гораздо больше. Амебы охотятся. Амебы запоминают места, где раньше находили пищу. Амебы могут выбирать направление движения. Все это позволяет предположить, что амебы обрабатывают куда больше информации, чем искусственные нейроны упомянутой модели.
Если одноклеточный микроорганизм на деле оказывается сложнее искусственных нейронов, возможно, с этими искусственными нейронами что-то не так?
Наконец, расскажу о трех недавних исследованиях в области работы мозга (ни одно из них не было учтено при разработке нынешних моделей).
В мозге, помимо нейронов, есть глиальные клетки, причем их гораздо больше. Принято считать, что они выполняют поддерживающую функцию, помогая нейронам работать. Недавние исследования доказали, что этим роль нейроглии не ограничивается и она тоже оказывает влияние на процессы мышления, но в модели Blue Brain это никак не учтено. Второе новейшее исследование показало, что нейроны мозга коммуницируют не только посредством синаптических связей. В результате наложения электрических полей электрическая активность одного нейрона может привести к изменению импульсной активности соседнего нейрона – без освобождения нейромедиаторов. Эта особенность также не учтена в модели Blue Brain. И, наконец, третье: суммарная электрическая активность мозга может отражаться на характере импульсной активности отдельных нейронов за счет изменения электрического поля мозга. И это тоже никак не учтено в моделях, существующих на сегодняшний день.
