Грандиозная цель

«Мы всё еще живем в периоде детства человечества. Все эти горизонты начинают зажигаться в наши дни: молекулярная биология, ДНК, космология. Мы просто дети, ищущие ответа» (Джон Уилер).

Первые компьютерные модели нейронных сетей разрабатывались еще в середине XX века. Тогда же появился термин «нейронная сеть». Сформировалось два исследовательских направления: изучение биологических процессов в головном мозге и использование нейронных сетей для создания искусственного интеллекта. К сожалению, полвека назад компьютеры не обладали достаточной для этих целей вычислительной мощностью, и это стало серьезным препятствием в работе ученых. К концу шестидесятых годов интерес к изучению нейронных сетей значительно ослабел. Дальнейшие исследования активизировались лишь с появлением компьютеров, способных эффективно обрабатывать необходимые для больших нейронных сетей объемы данных. Несмотря на то что за последние 10–15 лет были получены обнадеживающие промежуточные результаты в обоих направлениях исследований, многие ученые настроены весьма скептически в отношении принципиальной решаемости поставленных задач в обозримой перспективе из-за технической неготовности современной науки реализовывать исследовательские проекты такого масштаба. Да, нынешние суперкомпьютеры по своим вычислительным возможностям смешно даже сравнивать с первыми ЭВМ, но даже их мощностей оказалось недостаточно для создания полноценной компьютерной модели человеческого мозга. Отобразить всю сложность его устройства и функционирования методом компьютерного моделирования, возможно, когда-нибудь в будущем и удастся, но для проведения необходимых для этого вычислений потребуются принципиально иные компьютеры. Мозг человека содержит около ста миллиардов нейронов. Их несколько сотен видов. Это сопоставимо с количеством звезд в галактике или количеством галактик в наблюдаемой Вселенной. Все нейроны создают в постоянном взаимодействии примерно тысячу триллионов синаптических связей, что равнозначно количеству секунд в тридцати миллионах лет. В целом, число состояний всей системы человеческого мозга превышает количество атомов в известной нам Вселенной. Это самый сложный и загадочный объект научных исследований. Семь десятилетий назад ученые еще не могли адекватно оценить объемы предстоящей работы. Осознание грандиозности цели вызревало долгие годы. Пожалуй, на сегодня это самое важное достижение среди всех остальных, как в области компьютерного моделирования нейронных сетей головного мозга человека, так и в исследованиях, нацеленных на создание искусственного интеллекта. Оба направления взаимозависимы. Развитие каждого из них требует одних и тех же технических условий. И успех одного невозможен без успеха другого.

Тем, кто не интересовался научной проблематикой, может показаться, что изучать мозг проще и легче, чем устройство физической Вселенной: он осязаем, его можно очень точно измерить и взвесить, можно препарировать и даже превратить в кашицу с целью скрупулезного подсчета нейронов, а вот узнать структуру и состав космических объектов таким способом нельзя. Но это некорректное представление. Во-первых, все эти манипуляции уместны лишь для тканевого уровня исследований, а во-вторых, ученые уже давно научились неплохо измерять и взвешивать космические объекты, определять их химический состав и другие характеристики без необходимости тактильного контакта с ними. В целом же, исследование мозга сопровождается ничуть не меньшим набором сложностей и препятствий, чем изучение законов Вселенной. Ведь внутренние живые процессы, происходящие на клеточном, молекулярном и атомарном уровнях мозга, настолько же удалены от наблюдающего их нейробиолога, насколько удалены от астрофизика наблюдаемые им галактики и звёзды.

В 2005 году стартовал нейрологический проект Blue Brain. Его участники поставили амбициозную цель: создать компьютерную симуляцию человеческого мозга. К 2007 году им удалось разработать самую сложную на то время компьютерную модель головного мозга в мире. Но не человеческого, а крысиного. И не всего мозга, а лишь небольшого участка соматосенсорной коры – области, которая связана с чувством осязания крысы. Модель представляет собой симуляцию 31 000 нейронов головного мозга, которые связаны между собой 37 миллионами синаптических связей. Но даже при симуляции одного небольшого участка крысиного мозга суперкомпьютер Blue Gene, использовавшийся в проекте Blue Brain, вынужден был совершать около миллиарда вычислений каждые 25 микросекунд (или 0,025 миллисекунды). Симуляция же человеческого мозга требует обеспечить в миллиард раз больше вычислений. Самые мощные в мире компьютеры на это еще не способны. Конечно, если главная цель проекта и будет достигнута, то не скоро. Большинство нейрологов сомневаются в успехе смелого начинания, но исследователей не смущает скептическое отношение коллег, они полны решимости добиться своей цели. «Это большой вызов для суперкомпьютеров, но мы работаем в тесном сотрудничестве с IBM, чтобы улучшить технологию», – заявил несколько лет назад в интервью журналу Nature нейробиолог Генри Маркрэм, который руководил проектом Blue Brain. Сейчас Генри Маркрэм возглавляет европейский мегапроект по моделированию человеческого мозга Human Brain Project (HBP). В нем принимают участие более ста научных групп со всего мира. В 2013 году HBP получил от Еврокомиссии грант на один млрд евро. К 2023 году участники проекта планируют синтезировать всё знание о человеческом мозге в единой полноценной компьютерной модели. На сегодня ученым из HBP удается моделировать активность почти миллиона нейронов.

Существуют и другие проекты, моделирующие с помощью суперкомпьютера деятельность мозга в реальном времени. В 2013 году администрацией президента Обамы был одобрен проект Brain Initiative, он же Brain Activity Map Project (BAMP). В течение десяти лет на его финансирование запланировано выделить из федерального бюджета США три миллиарда долларов. До 2023 года американские ученые намереваются зафиксировать и картографировать активность всех нейронов человеческого мозга. Для достижения поставленной цели ученые собираются применять не только апробированные методы, но и совершенно новые, основанные на нанотехнолигиях. Информацию об активности нейронов и синапсов из мозга живого человека будут передавать в компьютер с помощью беспроводной связи нанороботы. К картированию мозга человека ученые приступят уже после того, как добьются успеха в составлении виртуальной карты нейронных взаимодействий (коннектома), происходящих в реальном времени в мозгу плодовой мухи дрозофилы и некоторых других насекомых и животных. Проект Human Connectome Project (HCP), инициированный в 2009 году Национальным институтом здоровья США, тоже нацелен на наиболее полное картирование связей между нейронами человеческого мозга. Термин «коннектом», который присутствует в названии этого проекта, появился в научном лексиконе в 2005 году для обозначения карты нейронных соединений в мозге или полного описания структуры связей в нервной системе организма. Первым был полностью описан коннектом червя-нематоды Caenorhabditis elegans. Длина этой свободноживущей нематоды составляет меньше одного миллиметра, а нервная система насчитывает всего триста два нейрона и около семи тысяч соединений. Тем не менее, для определения коннектома простого почвенного червя потребовалось двенадцать лет коллективного научного труда. Исследования начались в 1974 году, а результаты картирования были опубликованы в 1986 году. К концу девяностых годов был секвенирован геном Caenorhabditis elegans. Он содержит приблизительно двадцать тысяч генов, а длина его составляет примерно сто миллионов пар оснований. Сейчас круглый червь Caenorhabditis elegans считается наиболее изученным среди всех живых организмов, но и спустя тридцать лет после описания его коннектома (очень простого, кстати, по сравнению с человеческим) ученые по-прежнему не знают, как нервная система червя формирует его поведение. Учитывая эти факты, можно представить, насколько сложную задачу пытаются решить участники Human Connectome Project, Brain Activity Map Project, Human Brain Project и других подобных проектов. Некоторый оптимизм вселяет объем финансирования всех нейропроектов – примерно тридцать миллиардов долларов. И он имеет тенденцию к увеличению. Это помимо текущего финансирования нейронаук. Только в США на их развитие выделяется ежегодно семь миллиардов долларов. Так или иначе, в течение ближайших десятилетий можно ожидать серьезного прорыва в этом направлении исследований.

В 2012 году журнал Science опубликовал результаты исследования, проводившегося в рамках проекта Human Connectome Project. Ученые с помощью нового мощного сканера смогли «добраться» не только до структуры коры головного мозга, но и до более глубоких его структур. Они с удивлением обнаружили совсем не то, что предполагали: базовая структура мозга оказалась не запутанным лабиринтом поворотов и изгибов, а простой трехмерной сеткой. В сканере, которому дали амбициозное название «Connectom», задействована новая технология: диффузная спектральная томография (DSI). Это вариант магнитно-резонансной томографии (MRI), в которой магнитное поле используется для составления схемы жидкости, содержащейся в нейронных волокнах. В результате получается схема из пересекающихся паттернов. Технология DSI использовалась и ранее, но мощное магнитное поле, которым обладает сканер «Connectom», позволило существенно увеличить разрешение изображения: оно стало в десять раз больше, чем у конвенциональных сканеров. Ученые просканировали мозг у четырех умерших обезьян, относящихся к разным видам, а также мозг живого человека. После обследования основных ветвей мозга ученые, манипулируя масштабом изображения, пошагово изучали другие ветви. Выяснилось, что ветви мозга перпендикулярно пересекаются, образуя тем самым двухмерные полосы, напоминающие линии шахматной доски. В свою очередь, эти двухмерные полосы пересекаются со смежными двухмерными полосами. Таким образом формируется трехмерная сетка. И не только в коре головного мозга, но и в более глубоких его слоях, в том числе в центрах памяти и эмоций. Исследование показало, что сетчатая структура мозга наблюдается как у человека, так и у обезьян. «Схема мозга не похожа на электропроводку, которая требует лишь правильного соединения конечных точек, – объясняет Ван Веден, руководитель данного исследования. – Точнее сказать, сетчатая структура – это язык мозга; она выполняет работу по образованию нейронных соединений мозга, одновременно модифицируя его». Глубинные соединения мозга похожи на аккуратно распределенные линии «проводов». Формирование сетчатого паттерна происходит в процессе перпендикулярного пересечения параллельно расположенных групп нейронов. Предполагается, что трехмерная сетка с ее прямыми линиями и правильными углами служит простой трафаретной основой, по которой формируются под влиянием генетических, патологических или внешних факторов новые соединения нейронов.

Нейрологам еще многое предстоит узнать о человеческом мозге, впрочем, как и космологам – о Вселенной. Нераскрытые пока тайны жизни, разума, сознания, странности и парадоксы мира субатомных частиц, загадки космоса с его невообразимыми пространственно-временными масштабами интригуют философов и психологов, побуждают к дальнейшему поиску биологов, физиков и астрономов, вдохновляют писателей-фантастов и футурологов. А всё, что уже известно о мозге и Вселенной, дает пищу к размышлению и толчок к созидательному действию пытливым, любознательным и творческим людям. Наши представления о себе и мире меняются под влиянием новых научных открытий.