Сравнение мозга и компьютера. Мозг и компьютер

Что такое биологическая система?

Биологическая система - это живая структура, существующая в определенной для неё среде обитания, обладающая способностью обмена веществ и энергии, а также защитой обмена и копирования информации, которая определяет её функции и возможности совершенствования способов взаимодействия с окружающей средой для сохранения и передачи информации о себе.

Структура биологической системы "клетка":

1. Информационный блок - информационный код, записанный в виде молекул ДНК, РНК. По аналогии с компьютерной программой - является "воплощенным Словом" определяющим функции и параметры системы. Его авторство принадлежит Творцу, Источнику жизни, Создателю всего видимого и не видимого - Богу.
2. Энергетический блок - запрограммированные возможности получения, преобразования и расхода энергии (циркуляции энергии). Энергия - сила необходимая для поддержания жизнедеятельности структурных элементов системы и активации их функций. Или, энергия - это количественная мера взаимодействия всех видов материи и информации, вызывающее изменение их состояния или структуры.
3. МПТ блок (материя, плоть, тело) - внешнее проявление информационного кода. Его функции - защита, сохранение, обмен информации. Является матрицей хранения и копирования информации. К нему относятся: мембраны, ферменты, рецепторы мембран, транспортные каналы мембран, биологически активные вещества (БАВ).

Основные задачи биологической системы "клетка": сохранение, обмен, копирование информации заключенной в ней.

Для выполнения своих задач, в первую очередь копирования, система должна попасть и находиться в определенной среде обеспечивающей ей адекватное потребностям поступление веществ и энергии.
Для регуляции процессов обеспечивающих сохранение, обмен и копирования информации используется рецепторно-медиаторный принцип.

Рецепторно-медиаторный принцип

Рецептор - (от лат. recipere - получать) любая информационно-энергетическая материальная система или структура (ИЭМ система, структура) воспринимающая информацию и изменяющая свое состояние или структуру определенным образом в результате действия медиатора.

Медиатор - (посредник, передатчик) любая ИЭМ система или структура, предназначенная для передачи определенной информации для рецептора.

Мы знаем о разных уровнях организации ИЭМ систем и структур это - атом, молекула, сложная молекула, вещество, вирус, клетка, ткань, орган, организм, коллектив, народ, государство, планета земля, солнечная система, галактика, вселенная.
На разных уровнях организации ИЭМ систем или структур свои механизмы рецепторно-медиаторного взаимодействия. Это относится и к межуровневому взаимодействию.
Изучение этих механизмов, а также поиск медиаторов для рецепторов и описание ответов (изменения состояния или структуры) ИЭМ систем или структур относится к задачам ученых.

Виды взаимодействия рецептора и медиатора

1. Определенный медиатор действует на определенный рецептор биологической системы, что ведет к определенному ответу.

2. Определенный медиатор действует на рецепторы, определяющие разные ответы биологической системы.

3. Несколько медиаторов действует на определенный рецептор биологической системы, что ведет к определенному ответу.

4. Несколько медиаторов действует на определенный рецептор, что ведет к разным ответам биологической системы (взаимодействие характерное для сложных биологических систем).

Результатом взаимодействия медиатора и рецептора является изменение состояния или структуры системы.

Состояние физиологического покоя - это состояние, при котором биологическая система находится в своей среде обитания и выполняет свои задачи, не выходя за рамки среднестатистических данных ее функциональной активности.

Основные механизмы регуляции состояния биологической системы

1. Изменение количества медиатора или рецептора (увеличение, уменьшение)
2. Изменение качества медиатора или рецептора путем изменения их структуры (усиление, ослабление, разрушение) и как следствие изменение их связи и передачи информации.

В биологической системе любая ИЭМ структура может быть, как рецептором для одних ИЭМ структур, так и медиатором для других. Контроля над регуляцией определенного состояния системы можно добиться тогда, когда мы знаем способы воздействия, изменяющие количество и качество медиатора и рецептора, отвечающих за это состояние.

Возможности изменения состояния клетки

Единственная возможность изменить состояние и структуру биологической системы "Клетка" - это изменить медиаторное действие окружающей среды обитания.
Изменение окружающей среды, которое обеспечивает поступление веществ, энергии и информации (воды или жидкости, воздуха или газов, земли или органических и неорганических химических элементов, температуры, физических полей, излучений, давления) ведет к изменению состояния или структуры клетки.

Структуры клетки, изменяющиеся в результате изменений окружающей среды.

1. Молекулы ДНК, РНК (источник информации о клетке и копирования).
2. Мембраны клетки и органел (защита клетки и внутренней среды).
3. Ферменты (регуляторы скорости обмена веществ, энергии, информации в клетке).
4. Рецепторы мембран (воспринимают информацию для клетки).
5. Транспортные каналы мембран (ворота входа и выхода веществ, энергии и информации).
6. Биологически активные вещества (медиаторы - продукты клетки, предназначенные для передачи информации внешней и внутренней среде).

Изменение качества и количества любой из этих структур в нужном направлении происходит за счет определенного изменения поступления жидкости, газа, органических или неорганических химических элементов, изменения температуры, физических полей, излучений, давления.

- Как Вы бывший военный врач, организатор с большим стажем вышли на теоретическую проблему устройства живого?

Каждый из нас в мыслях не раз обращался к этой теме, часто сомневаясь в справедливости гипотез спонтанного появления живого и теории эволюции . Навсегда сохранилось чувство изумления от "ума" компьютера после знакомства с его устройством и работой. Бурю мыслей породило исследование генома человека и других организмов, не оправдавшиеся сенсации , прогнозы и парадоксы . Впечатления , слившись, подвигли вновь читать биологию, затем информатику, искать в доступном пространстве всё, что касалось генетики , геномики , генов . Вскоре понял , что клетка и компьютер работают на основе общих информационных правил .

Но это надо доказать!

Конечно. Вначале, используя сравнения и аналогии, убедился, что клетка имеет строение типичное для компьютеров. Мембрана, как корпус компьютера, защищает внутреннее содержимое клетки от внешних воздействий и служит местом для подключения устройств ввода - вывода, роль которых выполняют рецепторы. Функцию материнской платы несёт цитоплазма, удерживая органеллы клетки в нужном положении и связывая их между собой. А вот и "сердце" клетки - ядро, хромосомы, гены, нить ДНК у про-кариот, выполняющие главную функцию по обработке информации, хранению долговременной и оперативной памяти, как винчестер в техническом компьютере. Аналогично переносным носителям информации - жестким и гибким дискам, в клетке интенсивно работают подвижные носители - это РНК, белки, прионы. Отличительной особенностью любой информационной машины является наличие часов и источника энергии . В клетке количество делений и время отсчитывают теломеры, а митохондрии обеспечивают энергией в виде АТФ. Молекулярная электроника опередила биологические отрасли наук, подтвердив предсказанную ранее миниатюризацию компьютеров, возможность использования в силу своей структуры и свойств многих органических молекул, в том числе и ДНК, в качестве транзисторов , триггеров , логических элементов и создания на их основе информацион-ных машин . Лабораторные варианты органического компьютера существуют, программное обеспечение для них также обязательно.

Какие ещё факты свидетельствуют об информационной состав-ляющей клеток?

Мне представляется самым весомым аргументом геномный парадокс , проявления которого до сих пор традиционными способами не могут быть объяснены. Оказалось, что структура генов не всегда определяет их свойства. Не подтвердились положения "ген - признак ", "ген - функция ", "ген -заболевание ". Один и тот же ген на разных этапах развития организма может выполнять разные функции . В генной сети функция гена может отличаться от функции изученной в изолированном состоянии. Много генов, которые "молчат", их свойства не известны. Общие по структуре гены могут контролировать развитие разных вариантов клеток. Ген человека и дрозофилы вырабатывает один и тот же сигнал - белковый лиганд для клеток мезодермы, контролируя образование крыльев мухи и парных конечностей человека. Начальные этапы миогенеза осуществляются набором генов, общих у дрозофилы, низших и высших животных и млекопитающих, включая человека. Число и организация НОХ-генов на хромосомах одинаковы практически у всех млекопитающих. Один и тот же ген можеткодировать несколько белков, а одному и тому же варианту белка могут соответствовать несколько генов. ДНК - дупликации, какую роль они играют и почему так разнятся геномы шимпанзе и человека по этому признаку? В Вашем обзоре ("МГ", №77 - 5.10.2005, с.14) отмечено, что у человека и шимпанзе одни и те же гены имеют в разных органах разную активность. Это за счёт разных программ , которые определяют существенные различия между биологическими видами. Теперь о парадоксальном количестве генов и "лишней ДНК" у разных биологических видов . У нематоды, (размером около 1мм.), генов 19903, у рыбки фугу (около 10 см) - 33609, крысы примерно 25000 и человека - 30000; соответственно некодирующей ДНК ("лишней, эгоистичной, мусорной") в % - 25, 16, 75, 97. Чем выше организован организм , тем меньше генов в его геноме и больше не кодирующей части нуклеотидов, чем сложнее процессы , тем меньше требуется генов для обеспечения жизнедеятельности. И, конечно же, по геномам не наблюдается никакого эволюционного ряда в развитии организмов.

В "мусорной" части ДНК много одинаковых повторяющихся последовательностей нуклеотидов. Есть ли здесь информационный смысл?

Предположение, основанное на развитии информационных техно-логий , уместно. Сейчас показано, что если на одной интегральной схеме штампуются микропроцессоры , места для хранения информации и другие элементы конструкции компьютера , то его производительность при сокращении размеров значительно повышается. Не надо "ходить" далеко за информацией, тратить лишнюю энергию. Огромное информационное пространство ДНК требует, чтобы вокруг генов концентрировались свои процессоры для работы с информацией , места для её хранения ,оперативной и долговременной памяти , что обеспечивало бы и последовательную и параллельную работу по анализу поступающей информации и выработке ответных решений и команд . Этим достигается быстродействие и дублирование на случай "внештатной " ситуации . Возможно, что нуклеотидные повторы и ДНК - дупликации как-то специализированы по информационным функциям .

А каковы существенные отличия биологических компьютеров от технических?

- Высокая надёжность за счёт стабильности органических соедине-ний и наличия системы многоуровневой защиты от повреждения носителей и искажения собственной информации . ДНК самая стойкая к тлению молекула, а апоптоз самый эффективный механизм защиты . Огромнаяпроизводительность , исчисляемая триллионами операций в секунду. Органические молекулы способны мгновенно изменять своё состояние под воздействием лазера , видимых частей светового спектра, звука, радиоволн. Наверное, не случайно двадцать аминокислот, участвующих в построении белков, в живом "левые", при изменении положения аминогруппы в углеродной цепи, им может быть доступна функция двоичной системы исчисления. Часть молекул могут генерировать лазерные отстрелы, выполнять функции хроматофоров, светодиодов, преобразователей сигналов. Геномы светятся, издают звуки, генерируют радиоволны определённых диапазонов, что регистрируется приборами. Приведенные рассуждения позволили дать одноклеточному организму и клетке информационное определение . Это органические замкнутые информационные машины , работающие на основе сложного программного обеспечения , определяющего их структурно-функциональную организацию, видовую принадлежность , целевые механизмы гомеостаза, воспроизводства себе подобных , с автономным энергетическим обеспечением и счётчиком времени . Я избегаю терминаэлектронно-вычислительная машина , потому что в клетке при обработке информации поток электронов не используется, и это не вычислительная , а логическая машина .

Но термин "биокомпьютер" я встречал задолго до вашей публикации.

Да, но в очень вольных интерпретациях. Всё, что не укладывается в приведенное выше определение, биокомпьютерами не являются, в том числе вирусы . На заре компьютерной эпохи биокомпьютером называли высокоорганизованные организмы. Затем представители определённых профессий считали компьютером мозг , с развитием генетики и геномики - перешли на геном, даже говорили о ДНК-компьютерах . Сегодня специалисты , исследующие информационные свойства воды , называют её "биокомпьютером живого ". Вода, хотя и обязательная, но только составная часть биологическогокомпьютера . В клетках, где информационные процессы превалируют, в частности в нейронах, воды до 90%, в волосах и ногтях её всего 8-10%.

А как же организмы или мозг ?

А вот многоклеточные организмы состоят из биокомпьютеров , скомпонованных и объединённых по принципам информационной сети .

Но как объединяются биологические компьютеры , составляющие организм ?

На помощь вновь приходит порождение информационной эпохи - созданная человеком глобальная информационная сеть Интернет . Главным условием для функционирования сети является совместимость всех компьютеров по техническим параметрам и программному обеспечению . В каждом организме клетки идентичны по структуре и имеют абсолютно одинаковое программное обеспечение . Исключение составляют эритроциты , они не имеют ядра и лишены информационных функций . В сети также необходим механизм для поддержания порядка и организованности, который обеспечивается серией технологий и протоколов Интернет . Назовём только часть из них.Transmission Control Protocol (ТСР) - вы не войдёте в сеть , не зарегистрировавшись у провайдера .Протоколы единой информационной паутины - в живом подобных протоколов и программ должно быть значительно больше, учитывая сложность , многофункциональность процессов и количествосоставляющих сеть биологических компьютеров . Человек это 14 трлн биокомпьютеров , в полтора раза больше, чем звёзд в двух галактиках вместе взятых - Млечном пути и Туманности Андромеды . Главная особенность Internet - это серверы на различных участках в сети . Это те же компьютеры , только предназначенные для обслуживания других компьютеров . Они, имея свои программы , напоминают нейроны с их удивительными функциональными возможностями. Их у человека 20 млрд.Чем выше организован организм, тем выше функциональные возможности нейронов. К примеру, у нематоды каждый нейрон приходится на 5 соматических клеток, у человека на 5000. Модем с соответствующей программой позволяют войти в сеть , осуществлять удалённое соединение ,загрузку файлов из компьютера в сеть и обратно - из сети в компьютер , обеспечиватьрегистрацию , смену протокола и другие функции. Бесспорно, это аналог синапсов, которые обеспечивают контакты между клетками. Информационная система человека на сегодня - вершина технологии . Интернет в сравнении с ней находится в зародышевом состоянии, его возраст около 40 лет. Основное отличие это огромная разница по количеству и мощности составляющихкомпьютеров , по сложности , многослойности и разнообразию программ . Считается, что для развития информационных сетей существует лишь два ограничения : быстродействие компьютеров и пропускная способность , связывающих их каналов. Так что перспективы развития у Интернета огромные. Но сегодня ни один из компьютеров , ни информационная система , созданные человеком, не в состоянии повторить работу биологического компьютера и самого простого многоклеточного организма.

Каковы же главные выводы из Ваших рассуждений?

Нельзя познать живое без изучения его информационной составляющёй, как и бесперспективно, искать живое и жизнедеятельность вне клетки. Информационная составляющая живого неизменна , геномы организмов стабильны и имеют многовариантную защиту . Изменчивость геномов ипрограмм угрожала бы гибелью не только особям , но и биологическим видам . Эволюции , как её трактует классическая биология , не могло быть, мутации не наследуются , а "лечатся "информационной системой живого . Все организмы не приспосабливаются, а противостоят факторам среды и способны к научению на основе собственного опыта. И организмы, и их репродуктивные способности программировались, создавались, возникали одновременно. Это один из многочисленных прогностических целевых цикличных процессов, присущих живому. Извечной проблемы "курицы " и "яйца " просто не существует. Темпы развития информационных технологий , особенно молекулярной электроники, удивляют - за 60 лет от вычислительных залов до молекулярного компьютера . Удивляют учёных короткие по эволюционным меркам промежутки времени, за которые усложнялись биологические виды, необъяснимые мутациями . Создаваяинформационные устройства , человечество , возможно, повторяет уже кем-то пройденный путь .Информационная составляющая как основа каждого живого организма существует! Однако сегодня нет отрасли знаний, методология, цели и методы исследований которой могли бы найти ключ к информационной части и информационным процессам в живом. Пора лечить очень распространённый хронический недуг цивилизации - "флюс " односторонности узких специалистов! Нужна информационная биология, как новая интеграционная наука, которая вобрала бы в себя современные информационные , технические , биологические , медицинские знания , достижения физики , химии и поставила бы задачу познать информационную суть живого . Здесь кроется самая тайная из тайн и самая загадочная из загадок устройства нашего мира!

Создавая информационные устройства , ч еловечество , возможно, повторяет уже кем-то пройденный путь ........

Мозг и компьютер

Сейчас многие проводят аналогии между работой мозга и ЭВМ. В упрощенном виде такие воззрения полагают, что мозг – это биологический компьютер, самообучающаяся нейронная сеть, спроектированная эволюцией. В этой статье автор попытается показать слабые места этих воззрений.
Наш мозг может решать многие задачи, которые компьютер теоретически решить тоже может, но реализовать это в искусственных ЭВМ крайне сложно. Возьмём, к примеру, распознавание изображений. Чтобы распознать изображение с сетчатки глаза, нужно “попиксельно” просканировать это изображение, преобразовать 2d в 3d, сравнить с некой базой данных и найти там соответствие, и пересчитать положение объекта в пространстве. На данный момент лучшие программисты пытаются решить эту задачу и добиваются достаточно ограниченного успеха. Далее, для распознавания звука нужна другая программа, для распознавания запахов – ещё одна программа; для каждой отдельной мыслительной задачи тоже нужна своя программа: например, чтобы предсказать, куда упадёт летящий мяч, нужно решить систему дифференциальных уравнений, чтобы говорить – нужна ещё одна программа, чтобы разработать теорию относительности – ещё одна программа и т.д. Автор хочет этим сказать, что человеческое мышление слишком универсально , чтобы объяснить его простым сравнением с компьютером.
На эти аргументы часто приходится слышать возражение, что мозг – это не ЭВМ с его принципами работы, а самообучающаяся нейронная сеть. На это можно возразить несколькими доводами:

1) Нейронные сети также неизмеримо менее универсальны, чем человеческий разум. Можно построить, например, нейронную сеть для игры в Го и научить её играть в эту игру лучше человека. Но эта нейронная сеть никогда не научится играть в шахматы, или выполнять любую другую задачу, отличную от игры в Го.

2) Не являясь специалистом в нейронных сетях, автор полагает, что они в принципе не могут научиться сложным мыслительным операциям, таким как перевод текста. Это связано с тем, что для таких операций требуется сложная дискретная логика (см. ниже).

3) Если даже нейронные сети и научатся хорошо переводить, разговаривать как человек, автор полагает, что обучение этих сетей будет не менее сложным процессом, чем написание компьютерных алгоритмов и программ для сходных задач.

4) Если наш мозг - это самообучающаяся нейронная сеть, кто проводит обучение (тренировку) этой сети? Ведь чтобу обучить ту же нейронную сеть для игры в Го, необходимо заставить её миллионы раз играть с самой собой. Для человека в ходе его взросления никаких подобных условий не создаётся.
Сказанное не означает, что создать искуственный интеллект с существующими технологиями в принципе невозможно. Скорее наоборот, рано или поздно что-то похожее на думающую машину будет создано; но работа этой думающей машины будет основываться на совершенно других принципах, чем человеческое мышление. При этом во многих аспектах эта машина будет неизмеримо "умнее" человека. Ведь уже сейчас, например, переводчик Google переводит тексты хоть и менее качественнно, чем живой переводчик, зато в тысячу раз быстрее.

Но главное - эта "думающая машина" будет настолько сложной системой, что можно полностью исключить появление подобной сложности в ходе естественного отбора (см. ниже).

Цифровые и аналоговые устройства
Все компьютеры можно условно разделить на два больших “царства” – цифровые и аналоговые. Аналоговые ЭВМ сейчас почти полностью вытеснены цифровыми, поскольку последние легче запрограммировать на конкретную задачу.

Про цифровые и аналоговые устройства, и про параллели с живыми системами можно почитать в статье Анатолия Протопопова "Мозг экономичный":

Процитируем часть этой статьи:

В чём главное отличие этих типов? Рукотворный цифровой компьютер состоит из, в общем и среднем, таких же полупроводниковых элементов, что и электронный аналоговый - разве что работают они обычно в несколько других режимах. Тем не менее, они фундаментально различаются в главном - самом подходе к решению задач; и это отражается на общем плане их построения.
Цифровой компьютер оперирует абстрактными сущностями - числами. В привычных нам цифровых компьютерах числа задаются в одной из позиционных систем счисления; технически наиболее удобна двоичная. Узлы такого компьютера, хранящие или преобразующие эти числа, состоят из некоторого количества так называемых "разрядов" - однотипных структур, каждая из которых, хранит или обрабатывает, одну из "цифр" числа - обычно это ноль или единица. Эту структуру можно наглядно представить себе в виде разграфлённого бланка, где отдельные цифры числа могут быть записаны только в графах, но никак не между, и не за пределами их. Количество этих разрядов (граф), наряду с другими особенностями, характеризует вычислительную мощь цифровой системы - в цифровых системах обычно бывает не менее четырёх двоичных разрядов, иначе обработка информации оказывается слишком грубой. В свете нашей темы на это обстоятельство следует обратить внимание, ибо оно показывает наличие минимального порога сложности цифровой системы: оперировать только одноразрядными двоичными числами, могущими принимать только два значения ("да-нет", "чёрное-белое") смысла не слишком много. Впрочем, "чёрно-белое" мышление некоторых людей наводит на определённые параллели... Разумеется, этим сложность цифровой системы далеко не ограничивается, а пожалуй, только начинается.
Цифровые компьютеры были разработаны для решения абстрактных задач, изначально заданных в численной форме. Если же мы хотим приспособить цифровой компьютер к решению задач реагирования на события реального мира, мы должны сначала представить для него этот мир в численном виде, а уж затем что-то с этими числами делать - складывать, вычитать, интегрировать, производить прочие манипуляции, причём строго согласные с математическими законами преобразования чисел. Чисел, обратите внимание! Ну и далее преобразовывать результат этой обработки (некое итоговое число) в степень активности исполнительных узлов, такой, как например, скорость вращения электродвигателя, приводящего в действие наше устройство.
В аналоговой системе никаких чисел нет. И соответственно - нет никаких "разрядов". Есть натуральные величины - в виде силы электрического тока, давления газа или жидкости, концентрации тех или иных веществ, как-то пропорциональные чему-то в окружающем мире. "Серьёзные" аналоговые компьютеры - это довольно сложные устройства, содержащие узлы, позволяющие сравнивать, складывать, интегрировать, и производить прочие преобразования электрических токов, давлений жидкостей, и других величин, отражающих состояние реального мира. Важно, что преобразуются сами величины, а не числа, их описывающие.
Но аналоговая система обработки информации может быть и крайне простой - например, такой системой можно полагать устройство, поддерживающее постоянный уровень воды в сливном бачке унитаза (да простит меня уважаемый читатель за, возможно, не слишком импозантный образ). Информация об уровне воды, посредством датчика (поплавка) чисто механически передаётся в исполнительный клапан, являющийся одновременно устройством, задающим порог срабатывания.
Привычный же нам фон Неймановский цифровой компьютер просто обязан иметь в своём составе некий минимальный, причём, достаточно обширный, набор узлов, строго определённым образом соединённых между собой, - даже если эта задача крайне проста. Но это ещё не всё.
Практически все компьютеры, с которыми приходится сталкиваться нашему уважаемому читателю (да и не менее уважаемому автору) обладают архитектурой, предложенной Джоном фон Нейманом с соавторами в 1946 году. Такой компьютер обязательно содержит в своём составе 1) арифметическое устройство, осуществляющее различные манипуляции с числами, 2) устройство управления, обычно объединённое с арифметическим под общим названием "процессор", и управляющее ходом преобразований и 3) память для хранения чисел, над которыми производятся действия, а также для хранения программ; причём память состоит из однородных ячеек. Также, практически всегда в состав такого компьютера входят устройства, осуществляющие взаимодействие с окружающим данный компьютер миром (устройства ввода-вывода), но эти устройства не являются неотъемлемой частью архитектуры фон Неймана. Программа (описание того, как эту задачу надлежит решать; программой можно назвать, например, кулинарный рецепт) для такого компьютера должна быть составлена заранее, представлена в виде последовательности простых, и чётко-однозначных команд, и в форме условных чисел записана в его память. Сложность решаемой фон Неймановским компьютером задачи ограничена лишь объёмом его памяти, и квалификацией составителя программы её решения, но, вообще говоря, не сложностью устройства данного конкретного компьютера.

Допустим, нам нужно построить на основе вышеописанного цифрового компьютера систему, обладающую фототаксисом (стремлением к свету). Мы бы включили в эту систему датчики освещённости (два или больше, разделённые чем-то светопоглощающим), преобразователь сигнала, поступающего с датчиков, в цифровую форму, память, где бы хранилось числа, отражающие значения освещённости в каких-то единицах, и прочие числа, имеющие отношение к нашей задаче. Также в памяти (не обязательно - той же самой) хранилась бы программа - набор особых чисел - условных кодов пошаговых инструкций, побуждающий нашу систему функционировать именно так, как требует наша задача, и никак не иначе.
Уровень сигнала об освещённости преобразовывался бы в числа, и помещался бы в память. Далее, цифровая система, повинуясь заложенным в её память кодам (реализующим нужный нам алгоритм работы), помещала бы эти два (или больше) числа в регистры процессора, процессор бы производил достаточно замысловатую процедуру вычитания этих чисел, формировал бы число со знаком - их разность, и далее эта разность, через обратный преобразователь поступала бы в исполнительный узел, обеспечивающий должное положение "руля", и должную активность "двигателя". В качестве последних можно представить себе, если это механическое устройство - буквально руль и электродвигатель с гребным винтом, или, например, жгутики одноклеточного организма, ориентированные в определённом направлении, и вращающиеся с определённой скоростью, если это живой организм. В итоге, подвергнутым таким воздействиям движитель переместит наш организм (живой или механический) на более освещённое место.
В аналоговом компьютере всё иначе. Логика его работы была бы задана схемой межсоединений его составных частей, а не кодам программы в его памяти. В рассматриваемом случае эта схема была бы упрощена до предела, не сильно отличающегося от примера со сливным бачком унитаза - простой (из одной-двух "деталек") аналоговый компаратор сравнивал бы сигналы непосредственно с датчиков (в каких-то, пропорциональных освещённости натуральных величинах), и выдавал бы результат сразу на исполнительные модули.

Аналогичная цифровая система была бы намного сложнее, потребляла бы больше энергии, срабатывала бы медленнее аналоговой. Важно также, что логика работы цифровой системы должна быть так или иначе заложена в неё каким-то достаточно разумным существом - не менее разумным, чем сама создаваемая система. Способности системы к самообучению принципиально дела не меняют - логику самообучения всё равно должен в неё закладывать кто-то разумный.
"Компьютеры", встроенные в живые организмы, их нервные системы, гораздо более схожи именно с аналоговыми компьютерами (в чём-то подобными вышеописанному регулятору), хотя некоторое сходство с цифровыми у них имеет место быть.
В живой нервной системе отдельно взятый нейрон тоже немного похож на цифровой переключатель, правда, его состояние лучше сравнивать не с двоичной, а с троичной цифрой. Он может находиться только в одном из трёх дискретных состояний: возбуждён-заторможен-пассивен, но на этом всё сходство, пожалуй, и заканчивается. В остальном он более похож на многовходовый интегрирующий усилитель аналогового компьютера: поступающие по дендритам входящие сигналы суммируются (каждый со своим знаком и весом, которые, кстати, могут изменяться "по ходу пьесы") и интегрируются по времени. Если результат этого интегрирования достаточен для возбуждения нейрона, он выдаёт импульс возбуждения на свою выходную линию - аксон. Импульсы возбуждения могут следовать по аксону с разной частотой и фазой, кодируя тем какие-то плавно меняющиеся величины. Дискретный характер межнейронного взаимодействия не превращает мозг в цифровую систему: числами он не оперирует. Интересно, что контакт между нейронами - синаптическая щель - тоже участвует в обработке информации, пропуская или не пропуская через себя импульсы возбуждения. В мире рукотворных компьютеров такое своенравное поведение контактов обычно считается недопустимым, и рассматривается как неисправность, здесь же - это норма, и фактическое участие в обработке информации... Впрочем, говорить про отдельные нейроны мы здесь практически не будем, ибо это частности.

Перед живыми существами на арене эволюции никогда не стояли задачи научно-математических расчётов, но всегда стояли задачи сугубо прикладного и конкретного характера - того же фототаксиса. И всегда очень остро стоял вопрос экономичности строения и потребления ресурсов, что для цифровых компьютеров очень долго было неактуально. Но главным ограничителем в построении системы управления живым организмом была неразумность "творца" - эволюции. Этот "творец" не умеет предвидеть, строить планы и схемы; он может только слегка модифицировать то, что уже существует и работает. Особенно проблематично в этом смысле самое начало построения. Но аналоговый вариант нашей системы был бы настолько прост, что его самопроизвольное возникновение посредством отбора из незначительных модификаций (мутаций) изначальных простейших сущностей не выглядит невозможным - в отличие от цифрового. Логарифмическая линейка - один из простейших вариантов аналогового компьютера, вполне может - в грубом и неказистом, разумеется, варианте - возникнуть в результате хаотичного перемешивания дощечек, веточек, и щепочек, если этим заниматься достаточно долго.
Минимальный уровень сложности работоспособного цифрового компьютера гораздо выше, и практически исключает шансы на самопроизвольное спонтанное рождение из чего-то более простого. Конечно, такой примитивный вариант цифрового компьютера, как счёты, тоже может возникнуть в результате хаотичного перемешивания камешков, но такой "компьютер" не может быть использован с утилитарными целями без достаточно разумного "устройства ввода-вывода и управления" - чего-то или кого-то, что бы преобразовывало исходные сущности в расположение камешков (в числа), а также, строго в соответствии с математическими законами преобразования чисел, передвигало бы их для получения результата. И было бы способно утилитарно интерпретировать этот результат! Представим себе цифровой регулятор уровня воды в бачке унитаза: надо этот уровень выразить в числе (комбинации камешков) проделать математически корректное преобразование этих чисел (поразрядное вычитание этого числа из другого числа (порогового значения)), и в зависимости от знака результата, открывать или закрывать клапан. Ползунки же логарифмической линейки вполне могли бы быть органически сросшимися непосредственно с двигательными или чувствительными частями тела организма, возможно - полностью лишённого разума.

Итак, Протопопов достаточно резонно пишет, что эволюция может "изобретать" только аналоговые устройства. Здесь уместна ещё одна цитата из книги Гари Маркуса "Несовершенный человек":

Эволюция часто происходит путем наваливания новых систем на крышу старых. Прекрасно описал эту аналогию нейрофизиолог Джон Оллман. Как-то он посетил электростанцию, где одновременно сосуществовали по меньшей мере три поколения технологий, прилаженных друг к другу. Новейшая компьютерная технология работала не сама по себе, а на службе у электронных ламп (наверное, образца 1940 года), которые в свою очередь управляли еще более старыми пневматическими механизмами, приводимыми в действие сжатым газом. Если бы инженеры станции могли позволить себе роскошь приостановить работу всей системы, без сомнения, они начали бы с нуля и избавились от устаревших систем разом. Но постоянная потребность в энергии препятствует такой решительной реконструкции.
Подобным образом живые существа постоянно должны выживать и воспроизводиться, что часто мешает эволюции строить по-настоящему оптимальные системы; эволюция не может "приостановить" жизнедеятельность своих созданий, как не могут этого сделать люди-инженеры, и в результате получаются такие нелепые конструкции, когда новую технологию наваливают на старую. Средний мозг человека, например, существует буквально поверх более древнего заднего мозга, а передний мозг надстроен на вершине их обоих.

Позволим себе частично повторить тезисы Протопопова, на простом примере проиллюстрировав разницу между аналоговыми и цифровыми устройствами. Предположим, нам нужна ЭВМ, перемножающая два числа. Аналоговое устройство произведёт некое преобразование входящих сигналов:

Цифровое же устройство будет работать совсем иначе: сначала исходные данные переводятся в определённый формат записи, например двоичный, и далее с ними производятся операции по чёткому алгоритму:

11011010.01001
* 111011.01110
_____________
..............

Чтобы выполнить операцию умножения, цифровому устройству требуется поразрядно выполнить определённые операции. В итоге, результат работы аналогового устройства будет точным, но не абсолютно; результат работы цифрового устройства будет абсолютно точным, при условии что в ходе работы алгоритма не произойдут сбои (если же они произойдут, результат будет совершенно неточным). Аналоговое устройство работает с вещественными числами, а цифровое – с целыми.
Теперь перейдём к человеческому мышлению. Один из главных компонентов нашего мышления – логика. Приведём классический пример силлогизма – “Все люди смертны, Сократ человек, следовательно Сократ тоже смертен”. Это очень простая мыслительная операция, её можно запрограммировать на компьютере, но при этом важно не потерять ни одного бита данных. Это значит, что выполнить такую операцию может только цифровое, а не аналоговое устройство. То же можно сказать про такую мыслительную операцию, как перевод текста: для перевода нужно, например, разделить все слова на части речи (существительные, прилагательные, глаголы, причастия и т.д.), и если хотя бы в одном месте перепутать существительное с глаголом, перевод будет совершенно неверен.
Итак, мы пришли к противоречию: мозг – это, по всей видимости, аналоговое устройство, но за логику, речь и другие подобные мыслительные операции должно отвечать цифровое устройство.

Является ли мозг сложным “устройством”?
Если мы считаем, что мозг – это аналог ЭВМ, то мы должны полагать, что он является чем-то очень сложным, поскольку даже самый примитивный компьютер – это очень сложное устройство. Теперь приведём аргументы в пользу того, что мозг – довольно примитивная система:
1) Уязвимость к микроповреждениям. Чем сложнее устройство, тем легче нарушить его работы, повредив отдельные его участки. Чтобы сердце перестало биться, надо изъять, вероятно, около 10% его массы; двигатель внутреннего сгорания – система более сложная, и чтобы его сломать, нужно изъять, я полагаю, около 2%. ЭВМ – крайне сложное устройство, и достаточно нанести микроповреждение в его платах или исказить один байт кода, чтобы вся система “зависла”. Что касается мозга, то можно наносить ему довольно большие повреждения, протыкать его проводами без серьёзного нарушения его работы.
2) Вариации проектировки. Все устройства, создаваемые человеком, имеют строго заданный чертёж; если одна деталь устройства окажется на миллиметр больше чертежа, собрать устройство не получится. С мозгом всё иначе: у разных людей он может быть разных размеров и формы. Это ещё один признак того, что мозг не является сложным устройством.
К этому аргументу можно добавить перемешивание генов. Как известно, наш геном – это своего рода программа. Как же получается, что при перемешивании этих программ от отца и матери рождается вполне жизнеспособный ребёнок? Представьте себе, что программист написал две программы и перемешал у них случайные участки кода – получится что-нибудь работающее? Или, например, если взять две соковыжималки разных моделей, случайным образом перемешать их составные части и попробовали из этих частей собрать новую соковыжималку – что из этого получится? А ведь мы хорошо знаем, что при браках людей с очень разной конституцией рождаются вполне здоровые дети, как и при браках африканцев с европейцами рождаются здоровые мулаты. Очевидно, такое перемешивание “чертежей” организмов может быть не вредным только в том случае, если эти “чертежи” достаточно примитивны. Добавим, что безвредность перемешивания генов всё-таки имеет свои границы: автор слышал, что при браках африканцев с индейцами с повышенной вероятностью может родиться инвалид, видимо из-за того что негроидная и индейская раса относительно сильно расходятся генетически.

Универсальный аргумент про колесо, метатальное оружите и т.п. звучит так: среди бесчисленного многообразия экологических ниш безусловно есть такие, в которых было бы полезно и колесо, и метательное оружие, и многое другое. Значит, эволюция просто не смогла "изобрести" эти приспособления.

Станислав Лем много писал про неэффективность эволюции как конструктора. Приведём цитату из "Суммы технологии":

Эволюция не может отыскать решение путем постепенных изменений,если каждое из таких изменений не оказывается полезным немедленно , в данном поколении. Аналогично этому она не может решать задачи, требующие не мелких изменений, а радикальной реконструкции.

В этом смысле Эволюция проявляет "оппортунизм" и "близорукость". Очень многие системы живого отличаются из-за этого сложностью, которой можно было бы избежать. Мы говорим здесь не о той "излишней сложности", о которой шла речь во втором пункте, ибо там мы критиковали избыток сложности на пути к достижению конечного
состояния (яйцеклетка - плод - зрелый организм), и не о том, о чем мы говорили в третьем пункте, указывая на вредность излишней биохимической сложности. Сейчас, все более впадая в иконоборчество, мы критикуем уже основной замысел отдельных решений, касающихся всего организма. Эволюция
не могла, например, сформировать механических устройств типа колеса, поскольку колесо с самого начала должно быть самим собой, то есть иметь ось вращения, ступицу, диск и т.д. Оно должно бы было, таким образом, возникнуть скачкообразно, ибо даже самое маленькое колесо есть уже сразу готовое колесо, а не какая-то "переходная" форма. И хотя, по правде говоря, у организмов никогда не было большой потребности именно в таком механическом устройстве, этот пример убедительно показывает, задачи какого типа не в состоянии решать Эволюция. Многие механические элементы организма можно заменить немеханическими. Так, например, в основу кровообращения мог бы лечь принцип электромагнитного насоса, при этом сердце было бы электрическим органом, который создает соответствующим образом меняющиеся поля, а кровяные тельца были бы диполями или имели бы
значительные ферромагнитные вкрапления. Такой насос поддерживал бы кровообращение более равномерно, с меньшей затратой энергии, независимо от степени эластичности стенок сосудов, которые должны компенсировать колебания давления при поступлении очередного ударного объема крови в
аорту.
...
5. Далее, Эволюция как конструктор хаотична и нелогична. Это видно, например, из способа распределения ею регенерационных потенций среди видов. Организм построен не по принципу сменных макроскопических частей, свойственному человеческой технике. Инженер проектирует так, чтобы можно
было заменять целые блоки устройств. Эволюция же осуществляет принцип "микроскопических сменных частей"; этот принцип проявляется непрестанно, так как клетки органов (клетки кожи, волос, мышц, крови и т.п., за исключением немногочисленных категорий клеток, например нейронов) все
время заменяются путем деления; дочерние клетки и являются "сменными частями". Это был бы отличный принцип, лучше инженерного, если бы практика не противоречила ему так часто, как обычно случается.

Всё сказанное выше подтверждает тезис, что мозг не является чем-то сложным, поскольку для эволюции слишком затруднительно “разрабатывать” сложные устройства.

Немного фантазии
Итак, мозг – это простое “устройство” на аналоговой основе, а для логического мышления необходимо сложное и цифровое устройство. Как разрешить это противоречие? Здесь автор хочет подать идею, внешне бредовую, но которую, на его взгляд, стоит обсуждать: наше мышление работает по схеме “клиент-сервер”, где мозг – это клиент. Для эволюции было достаточно несложно создать простой клиент, работающий по принципам самообучающейся нейронной сети. Клиент является аналоговым, а Сервер цифровым. При повреждении клиента появляются сбои в мышлении.
Конечно, очень трудно поверить, что существует некий Сервер в виде сложного механизма (главный вопрос – кто создал этот сервер?). Если продолжать генерацию таких буйных идей, можно подать ещё одну: Сервер создадут в будущем представители земной цивилизации (или других цивилизаций), которые перенесут его в прошлое, т.е. получится замкнутый цикл “причина-следствие”. Другая идея, тоже бредовая, заключается в том, что Сервер – это совокупность неких крайне сложных законов природы. Существование таких законов можно объяснить антропным принципом, согласно которому законы природы в нашей Вселенной таковы, что они позволяют существовать разумной жизни. Подробнее об антропном принципе можно почитать, например, у Ричарда Докинза в книге “Бог как иллюзия”.

Представьте себе такую картину: через миллион лет инженеры Земли создадут искусственного Бога, абсолютно всемогущего, который заново создаст всю нашу вселенную, точнее окажется, что эта вселенная уже им создана. Эта идея внешне абсурдна, но автор полагает, что это довольно удачная аналогия, помогающая приблизиться к пониманию реальности.
В Википедии упоминается интересный факт про квантовые компьютеры: это устройства аналоговой природы, но цифровые по сути. На данный момент автору неизвестно что-то большее на эту тему. Предположение, что в нашем мозгу тоже используются квантовые эффекты, высказывается довольно давно; быть может, мозг – это сложный квантовый компьютер, причём цифровой.

Людям, совмещающим в себе религиозность и склонность к научному мировоззрению, изложенная идея может понравиться, поскольку из неё получается, что у человека есть бессмертная душа - "учётная запись" на Сервере. Ближе всего это к идеям реинкарнации из восточных религий.
Сам автор относится к этим идеям достаточно серьёзно, поскольку он не являюется атеистом и не отрицает реальность паранормальных и сверхъестественных явлений. При этом он полагает, что рано или поздно этим явлениям будет дано научное объяснение.

Представьте себе экспериментальный нанонаркотик, который способен связывать сознания разных людей. Представьте, как группа предприимчивых нейробиологов и инженеров открывает новый способ использования этого наркотика – запустить операционную систему прямо внутри мозга. Тогда люди смогут телепатически общаться между собой, используя мысленный чат, и даже манипулировать телами других людей, подчиняя себе действия их мозга. И несмотря на то, что это сюжет научно-фантастической книги Рамеза Наама «Нексус», описанное им будущее технологий уже не кажется таким далеким.

Как подсоединить мозг к планшету и помочь парализованным больным общаться

Для пациента T6 2014 стал самым счастливым годом жизни. Это был год, когда она смогла управлять планшетным компьютером Nexus с помощью электромагнитного излучения своего мозга и буквально перенестись из эры 1980-х с их диско-ориентированными системами (Disk Operating System, DOS) в новых век андроидной ОС.

T6 - женщина 50 лет, страдающая боковым амиотрофическим склерозом, известным также как болезнь Лу Герига, которая вызывает прогрессирующее повреждение двигательных нейронов и паралич всех органов тела. T6 парализована почти полностью от шеи и вниз. До 2014 года она абсолютно не могла взаимодействовать с внешним миром.

Паралич может наступить и от повреждений костного мозга, инсульта или нейродегенеративных заболеваний, которые блокируют способность говорить, писать и вообще как-либо общаться с окружающими.

Эра интерфейсов, связывающих мозг и машину, расцвела два десятилетия назад, в процессе создания ассистивных устройств, которые бы помогли таким пациентам. Результат был фантастическим: слежение за взглядом (eye-tracking) и слежение за положением головы пользователя системы (head-tracking) позволили отслеживать движения глаз и использовать их как выходные данные для управления курсором мыши на экране компьютера. Иногда пользователь мог даже кликать по ссылке, фиксируя свой взгляд на одной точке экрана. Это называется »время задержки».

Тем не менее, системы eye-tracking были тяжелы для глаз пользователя и слишком дороги. Тогда появилась технология нейронного протезирования, когда устраняется посредник в виде сенсорного органа и мозг связывается с компьютером напрямую. В мозг пациента вживляется микрочип, и нейросигналы, связанные с желанием или намерением, могут быть расшифрованы с помощью сложных алгоритмов в режиме реального времени и использованы для контроля курсора на интерфейсе компьютера.

Два года назад, пациентке T6 имплантировали в левую сторону мозга, отвечающую за движение, 100-канальную электродную установку. Параллельно Стэнфордская лаборатория работала над созданием прототипа протеза, позволяющего парализованным печатать слова на специально разработанной клавиатуре, просто думая об этих словах. Устройство работало следующим образом: встроенные в мозг электроды записывали мозговую активность пациентки в момент, когда она смотрела на нужную букву на экране, передавали эту информацию на нейропротез, интерпретирующий затем сигналы и превращающий их в непрерывное управление курсором и щелчками на экране.

Однако этот процесс был чрезвычайно медленным. Стало понятно, что на выходе получится устройство, работающее без непосредственного физического соединения с компьютером через электроды. Сам интерфейс тоже должен был выглядеть интереснее, чем в 80-х. Команда клинического института BrainGate, занимающаяся этими исследованиями, поняла, что их система «указания и щелчка» была похожа на нажатие пальцем на сенсорный экран. И поскольку сенсорными планшетами большинство из нас пользуется каждый день, то рынок их огромен. Достаточно просто выбрать и купить любой из них.

Парализованная пациентка T6 смогла «нажимать» на экран планшета Nexus 9. Нейропротез связывался с планшетом через протокол Bluetooth, то есть как беспроводная мышь.

Сейчас команда работает над продлением работоспособности имплантата на срок всей жизни, а также разрабатывает системы других двигательных маневров, таких как «выделить и перетащить» и мультисенсорные движения. Кроме того, BrainGate планируют расширить свою программу на другие операционные системы.

Компьютерный чип из живых клеток мозга

Несколько лет назад исследователи из Германии и Японии смогли симулировать 1 процент активности человеческого мозга за одну секунду. Это стало возможным только благодаря вычислительной мощности одного из самых сильных в мире суперкомпьютеров.

Но человеческий мозг до сих пор остается самым мощным, низко энергозатратным и эффективным компьютером. Что если бы можно было использовать силу этого компьютера для питания машин будущих поколений?

Как бы дико это не звучало, нейробиолог Ош Агаби запустил проект «Конику» (Koniku) как раз для реализации этой цели. Он создал прототип 64-нейронной кремниевой микросхемы. Первым приложением этой разработки стал дрон, который может «чуять» запах взрывчатых веществ.

Одой из самых чутких обонятельных способностей отличаются пчелы. На самом деле, они даже перемещаются в пространстве по запаху. Агаби создал дрон, который не уступает пчелиной способности распознавать и интерпретировать запахи. Он может быть использован не только для военных целей и обнаружении бомб, но и для исследования сельхозугодий, нефтеперерабатывающих заводов - всех мест, где уровень здоровья и безопасности может быть измерен по запаху.

В процессе разработки Агаби и его команда решали три основные проблемы: структурировать нейроны так же, как они структурированы в мозге, прочитать и записать информацию в каждый отдельный нейрон и создать стабильную среду.

Технология индуцированной дифференцировки плюрипотентной клетки - метод, когда зрелая клетка, например, кожи, генетически встроена в исходную стволовую клетку, позволяет любой клетке превратиться в нейрон. Но как и любым электронным компонентам, живым нейронам нужна специальная среда обитания.

Поэтому нейроны были помещены в оболочки с управляемой средой, для регулировки уровня температуры и водорода внутри, а также для подачи им питания. Кроме того, такая оболочка позволяет контролировать взаимодействие нейронов между собой.

Электроды под оболочкой позволяют считывать или записывать информацию на нейроны. Агаби описывает этот процесс так:

«Мы заключаем электроды в оболочку из ДНК и обогащенных протеинов, которая стимулирует нейроны формировать искусственную тесную связь с этими проводниками. Так, мы можем считывать информацию с нейронов или, наоборот, посылать информацию на нейроны тем же способом или посредством света или химических процессов».

Агаби верит, что будущее технологий - за раскрытием возможностей так называемого wetware - человеческого мозга в корреляции с машинным процессом.

«Нет практических границ для того, какими большими мы сделаем наши будущие устройства или как по-разному мы может моделировать мозг. Биология - это единственная граница».

Дальнейшие планы «Конику» включат разработку чипов:

• с 500 нейронами, который будет управлять машиной без водителя;
• с 10 000 нейронами - будет способен обрабатывать и распознавать изображения так, как это делает человеческий глаз;
• с 100 000 нейронами - создаст робота с мультисенсорным входом, который будет практически неотличим от человека по перцептивным свойствам;
• с миллионом нейронов - даст нам компьютер, который будет думать сам за себя.

Чип памяти, встроенный в мозг

Каждый год сотни миллионов людей испытывают сложности из-за потери памяти. Причины этому разные: повреждения мозга, которые преследуют ветеранов и футбольных игроков, инсульты или болезнь Альцгеймера, проявляющиеся в старости, или просто старение мозга, которое ожидает всех нас. Доктор Теодор Бергер, биомедицинский инженер Университета Южной Калифорнии, на средства Агенства по перспективным оборонным исследованиям Министерства обороны США DARPA, тестирует расширяющий память имплантат, который имитирует обработку сигнала в момент, когда нейроны отказываются работать с новыми долгосрочными воспоминаниями.

Чтобы устройство заработало, ученые должны понять, как работает память. Гиппокамп - это область мозга, которая отвечает за трансформацию краткосрочных воспоминаний в долгосрочные. Как он это делает? И возможно ли симулировать его деятельность в рамках компьютерного чипа?

«По существу, память - это серия электрических импульсов, которые возникают с течением времени и которые генерируются определенным числом нейронов», - объясняет Бергер, - «Это очень важно, так как это значит, что мы можем свести этот процесс к математическому уравнению и поместить его в рамки вычислительного процесса».

Так, нейробиологи начали декодировать поток информации внутри гиппокампа. Ключом к этой дешифровке стал сильный электрический сигнал, который идет от области органа под названием СА3 - «входа» гиппокампа - к СА1 - «выходящему» узлу. Этот сигнал ослабляется у людей с расстройством памяти.

«Если бы мы могли воссоздать его, используя чип, мы бы восстановили или даже увеличили объем памяти», — говорит Бергер.

Но проследить этот путь дешифровки сложно, так как нейроны работают нелинейно. И любой незначительный фактор, замешанный в процессе, может привести к совсем другим результатам.Тем не менее, математика и программирование не стоят на месте, и сегодня могут вместе создать самые сложные вычислительные конструкции со множеством неизвестных и множеством «выходов».

Для начала ученые приучили крыс нажимать тот или иной рычаг, чтобы получить лакомство. В процессе запоминания крысами и превращения этого воспоминания в долгосрочное, исследователи тщательно фиксировали и записывали все трансформации нейронов, и затем по этой математической модели создали компьютерный чип. Далее, они ввели крысам вещество, временно дестабилизирующее их способность запоминать и ввели чип в мозг. Устройство воздействовало на «выходящий» орган СА1, и, вдруг, ученые обнаружили, что воспоминание крыс о том, как добиться лакомства восстановилось.

Следующие тесты были проведены на обезьянах. На этот раз ученые сконцентрировались на префронтальной коре головного мозга, которая получает и модулирует воспоминания, полученные из гиппокампа. Животным была продемонстрирована серия изображений, некоторые из который повторялись. Зафиксировав активность нейронов в момент узнавания ими одной и то же картинки, была создана математическая модель и микросхема, на ее основе. После этого работу префронтальной коры обезьян подавили кокаином и ученые вновь смогли восстановить память.

Когда опыты проводились на людях, Бергер избрал 12 волонтеров, больных эпилепсией, с уже имплантированными электродами в головной мозг, чтобы проследить источник их припадков. Повторяющиеся судороги разрушают ключевые части гиппокампа, необходимые для формирования долгосрочных воспоминаний. Если, к примеру, изучить активность мозга в момент припадков, можно будет восстановить воспоминание.

Точно также, как и в предыдущих экспериментах, был зафиксирован специальный человеческий «код памяти», который впоследствии сможет предсказать паттерн активности в клетках СА1, основываясь на данных, хранящихся или возникающих в СА3. В сравнении с «настоящей» мозговой активностью, такой чип работает с точностью около 80%.

Пока рано говорить о конкретных результатах после опытов на людях. В отличие от моторного кортекса головного мозга, где каждый отдел отвечает за определенный орган, гиппокамп организован хаотично. Также пока рано говорить, сможет ли такой имплантат вернуть память тем, кто страдает от повреждений «выходящего» участка гиппокампа.

Проблемный остается вопрос геерализации алгоритма для такого чипа, так как экспериментальный прототип был создан на индивидуальных данных конкретных пациентов. Что, если код памяти разный для всех, в зависимости от типа входящих данных, которые он получает? Бергер напоминает, что и мозг ограничен своей биофизикой:

«Есть только такое количество способов, которыми электрические сигналы в гиппокампе могут быть обработаны, которое несмотря на свое множество, тем не менее ограничено и конечно», — говорит ученый.

Много приходилось видеть, слышать и читать о том, как люди сравнивают человека и компьютер. Занятно со стороны наблюдать за этим процессом, особенно когда понимаешь, что происходит на самом деле. А на самом же деле происходит, ни много, ни мало сравнение творца с творением. Для того, чтобы это сравнение имело место быть, люди даже роботов делают похожими на людей. Но все равно, внутри таких недочеловеков «шестеренки и лампочки», как говорил герой фильма «Я, Робот». Но дело даже не в том, что сравниваемые с людьми отличаются по своему химическому составу. Ведь предметом сравнения является принцип и результативность их работы.

Все аспекты процесса работы и результатов этой самой работы обеих сравниваемых сторон вряд ли можно объять в рамках одной небольшой статьи. Поэтому, затрону я только один аспект, который на компьютерном языке зовется «многозадачностью». Некоторые думаю, что это недосягаемо для мозга, другие разделяют прямо противоположную точку зрения. В такие дебри, как цифры, вычисления и статистика я лезть не буду, так как сравнивая разные по происхождению системы не возможно добиться точных результатов. Но кое-какие мысли по этому поводу есть.
Итак…

Уверен, что при создании компьютера, человек руководствовался тем, что ему близко и хорошо знакомо. При создании операционной системы в середине 60-х годов прошлого столетия (именно тогда в в некоторых ОС начали появляться задатки многозадачности), программисты, вполне возможно тоже думали именно о том, чтобы наделить компьютер чем-то человеческим. И наделили его подсознанием, только в компьютерном понимании. Хотя многим известен тот факт, что человеческий мозг в определенный момент времени может сознательно размышлять над чем-то одним, но это вовсе не означает, что наш мозг лишен «многозадачности». Ведь вряд ли кто-то будет отрицать, что помимо основной мысли, которая крутится в нашей голове сознательно, где-то глубоко в подсознании происходят процессы, о которых становится известно лишь, когда виден результат.

Если позволите, сравним сознание и подсознание с ядрами процессора. Правда в таком сравнении эти ядра будут разной мощности. Так как есть информация, что мощность подсознания намного больше мощности сознания. Скорость обработки информации у сознательного мышления 2 Кбит информации в секунду, для сравнения та же скорость у подсознания доходит до 4 Гбит информации в секунду. Но как же проявляется эта мощность подсознания.

Например, часто бывает, что прикладывая усилия решить какую-то сложную задачу сознательно, никак не получается добиться желаемого, будто где-то загвоздка. В таком случае я оставляю эту задачу на потом и принимаюсь за следующую, более простую. Но вдруг, не успев даже приняться за решение несложной задачи, я говорю себе: «Идея!». После этого, та сложная нерешенная задача оказывается решенной! Но как? Я ведь уже отчаялся и даже не думал о ней сознательно. Именно благодаря тому, что мы прикладываем много сил в поисках решения процесс запускается и при надобности может перейти в «фоновый режим» подсознания, где нейроны будут продолжать подбирать правильные комбинации, в поисках решения с еще большей скоростью.

На компьютере это происходит, кажется, чуть проще или несколько нагляднее. Запуская один процесс, мы сворачиваем программу и принимаемся за другую. В этом случае мы уверены, что операция будет завершена. Конечно, иногда кажется, что возможности компьютера ограничиваются возможностями человека. Например, мы не можем работать одновременно в нескольких программах хотя бы потому, что для этого нам бы понадобились дополнительные манипуляторы и, в конце концов, дополнительные руки. Да и нужно ли это, если иногда мы не можем даже управлять 10% возможностей нашего мозга?

По поводу того, как тренировать свой мозг написано не мало книг, снято столько же фильмов, но кажется, для «разгона» своего мозга, нужно помнить всего несколько простых правил:

• Размышляйте
• Анализируйте
• Не сдавайтесь

Рецепт мозга выглядит так: 78% воды, 15% жира, а остальное - белки, гидрат калия и соль. Нет ничего более сложного во Вселенной из того, что мы знаем и что сопоставимо с мозгом вообще.

Как вы думаете, какое количество энергии потребляет мозг? 10 Ватт. Лучшие из мозгов в лучшие из своих креативных мгновений потребляют, скажем, 30 Ватт. Суперкомпьютеру нужны мегаватты. Из этого следует, что мозг работает каким-то совершенно другим способом, нежели компьютер.

В человеческом мозгу большинство процессов идет параллельно, в то время как компьютеры имеют модули и работают сериально, просто компьютер очень быстро переходит с одной задачи на другую.

Кратковременная память у человека организована не так, как в компьютере. В компьютере есть «железо» и «софт», а в мозгу hardware и software нераздельны, это какая-то смесь. Можно, конечно, решить, что hardware мозга - это генетика. Но те программы, которые наш мозг качает и устанавливает в себя всю жизнь, через некоторое время становятся «железом». То, чему вы научились, начинает влиять на гены.

Память человека организована семантически, в отличие от компьютера. Например - информация о собаке вовсе не лежит в том месте, где собрана наша память о животных. Вчера пес опрокинул чашку кофе на мою желтую юбку - и навсегда у меня собака этой породы будет ассоциироваться с желтой юбкой.

У человека больше ста миллиардов нейронов. У каждого из нейронов, в зависимости от типа, может быть до 50 тысяч связей с другими частями мозга. Квадриллион комбинаций, больше чем число звезд во вселенной. Мозг - это не просто нейронная сеть, это - сеть сетей сетей. В мозге 5,5 петабайт информации - это три миллиона часов видеоматериала. Триста лет непрерывного просмотра! Это - пульсирующие нейронные сети. Там нет «мест», где отдельно работает что-то одно. Поэтому даже если бы мы нашли в мозгу зоны жертвенности, любви, совести, это нам никак не облегчило бы жизнь.

Да был романтический период в истории науки изучения мозга, когда еще казалось, что мозг можно описать по качествам и адресам. Когда думали, что есть разделы, которые занимаются нежной дружбой, привязанностью и т. д. Это делалось на основании чего-то. Был период, когда начали действительно открывать связь между умениями людей и определенными отделами в мозгу, которые якобы за это отвечают. Якобы – потому что это и, правда, и неправда. Мы ведь знаем, что у человека есть речевые зоны. И если с ними что-то случится, речь исчезнет. С другой стороны, мы знаем массу примеров, когда у человека вообще удален левый мозг. И там физически нет ни одной речевой зоны. А речь возможна. Как это происходит? Вопрос с локализацией функций – вопрос очень подвешенный. В мозгу одновременно все локализовано - и не локализовано. Память имеет адрес. И одновременно не имеет.

Конечно, в мозгу есть функциональные блоки, есть какая-то локализация функций. И мы думаем, как дурачки, что если мы делаем языковую работу, то в мозгу будут активированы зоны, которые заняты речью. Так вот нет, не будут. То есть они будут задействованы, но остальные участки мозга тоже будут принимать в этом участие. Внимание и память в этот момент будут работать.

Если задание зрительное, значит, зрительная кора тоже будет работать, если слуховое - то слуховая. Ассоциативные процессы тоже всегда будут работать. Одним словом, во время выполнения какой-либо задачи в мозге не активируется какой-то отдельный участок - мозг всегда работает весь. То есть участки, которые за что-то отвечают, вроде бы есть, и в то же время их как бы нет

Если мы ставим карандашом точку на листе – то это точка. А если мы смотрим на нее через лупу, то она уже становится какой-то шершавой. А если мы возьмем электронный микроскоп, то даже непонятно, что мы там увидим. Это ситуация, в которой мы сейчас оказались. Еще полшага - и нам удастся описывать мозг с точностью до одного нейрона.

И что? - Мы оказываемся в ситуации, когда есть огромные горы фактов и миллиметры объяснений. Если признать, что сознание – это в первую очередь осознание, то мы наталкиваемся на огромный разрыв между относительно хорошо изученными психофизиологическими процессами и фактически неизученным осознанием и пониманием. Мы даже не можем сказать, что это такое.

Вот, например, с чего вы взяли, что с использованием больших данных, big data, вы будете предсказывать мое поведение? Мое поведение не предсказывается ни Декартом, ни Аристотелем, никем. Оно может быть истерическим. Например, нобелевский лауреат по экономике, психолог Даниел Канеман описывал, как человек принимает решения, и пришел к выводу, что решения принимаются ПРОСТО ТАК. «А я вот так пойду, и все - хочу потому что». Как вы собираетесь это предсказать?

Я могу проанализировать ситуацию и решить вести себя определенным образом, а потом в четыре секунды все ломается. Это говорит о серьезной вещи: насколько мы не хозяева себе. Действительно пугающая мысль - а кто на самом деле в доме хозяин? Их слишком много: геном, психосоматический тип, масса других вещей, включая рецепторы. Хотелось бы знать, кто это существо, принимающее решения? Про подсознание вообще никто ничего не знает, лучше эту тему сразу закрыть.

Мозг может морочить нам голову. Есть реальные работы, в которых об этом говорится. Например, «The mind’s best trick: How we experience conscious will» Даниэля Вегнера. Он пишет, что мозг все делает сам. Вообще все! После этого посылает нам сигнал: «Не волнуйтесь, все хорошо, это ты принял решение»

Я часто привожу пример с пальцем, чтобы показать, как работает наш мозг. Сейчас я решаю согнуть указательный палец на правой руке, но на самом деле я ничего не сгибаю. Т.е. это просто решение. А вот теперь я его сгибаю (сгибает палец).

Как это получилось? Ответы, которые я получаю на этот вопрос, всегда бьют мимо цели. Мне говорят, что это мозг послал сигнал на рецепторы..Но это же смешно. Я доктор биологических наук, мне это все известно. Если бы правда все было так, я бы не задавала этот вопрос. Меня интересует именно то, что происходит в промежутке времени между тем, как я об этом подумала, и как мозг послал сигнал. Почему мозг стал посылать сигнал? Получается, это был скачок из области нематериального - т.е. из области моей мысли, к области материальной, когда палец начал сгибаться.

Поэтому центральный вопрос, который никуда не уходит, звучит так: «Что есть наш мозг - реализация множества всех множеств, не являющихся членами самих себя или самодостаточный шедевр, находящийся в рекурсивных отношениях с допускаемой в него личностью, в теле которой он размещен?»

Мозг не живет, как голова профессора Доуэля, на тарелке. У него есть тело - уши, руки, ноги, кожа, потому он помнит вкус губной помады, помнит, что значит «чешется пятка». Тело является его непосредственной частью. У компьютера этого тела нет.

Сейчас все больше людей интересуются тем, как устроен мозг. Конечно, это мода. Но вторая причина не менее важная – мы кардинально зависим от мозга. Наши глаза, уши, наши органы чувств поставляют информацию туда. Смотреть – это одно, а видеть – это другое. Картина мира находится в мозгу. Но вопрос – можем ли мы ему доверять? Если взять пациента, у которого галлюцинации, и сделать ему магнитно-резонансную томографию, то она покажет, что во время видений его мозг действительно обрабатывает зрительные или слуховые сигналы.

Если мозг настолько самодостаточен, что сам делает все, то какова наша роль? Или мы просто вместилище для этого монстра? Поэтому вопрос о свободе воли очень серьезно стоит в нейронауке, психологии и философии. Мы свободны в своих решениях или нет? Или мозг сам принимает решение, а потом посылает нам утешительный сигнал: «Ни о чем не тревожься, это решение принял ты

Гештальтное восприятие, все искусство, творчество, наука, которая не только счетом занимается, - этого компьютеры не могут делать. Пока это все наше, у нас есть шансы.

До сих пор не очень понятно, каким образом в мозге хранятся языки, слова, их значения. При этом есть патологии, когда люди не помнят существительные, но помнят глаголы. И наоборот.

В общем, и сознание - это мозг, и память - мозг, и язык - тоже. Бродский говорил, что «поэзия - высшая форма языка, особый ускоритель сознания и наша видовая цель». То есть мы как вид умеем больше, чем эти железные счетоводы, которые единицы и ноли гоняют. Мы делаем нечто совсем другое.

Мы знаем, конечно, что есть функциональные блоки в мозгу. Скажем, эта часть занимается языком, эта занимается зрительными образами, есть зоны, которые особенно заняты памятью, но если всерьез, то весь мозг занят всем. Эти зоны есть, и мы о них знаем, потому что, если кирпич упадет на зону Брока, то человек перестанет говорить, и это факт. Но обратный ход неправильный. Нельзя сказать, что речью управляет такая-то зона. Речью, как и сознанием, памятью, всем управляет весь мозг.

Беда в том, что, смотря в мозг, вы ничего там не видите. Какой бы совершенной ни была ваша аппаратура, дальше возникает этап интерпретации. А она зависит уже от философской позиции. Это круг. Сейчас есть большой скепсис по поводу того, имеет ли смысл вообще все это изучать. Ведь мы не знаем, что с этим делать. Здесь есть и еще одна неприятность. Страшная разница в индивидуальных результатах. Если мы будем даже исследовать одного и того же человека, а не складывать вместе академиков, алкоголиков и т. д., результат все равно будет специфическим. 33 раза был повторен один и тот же опыт с одним человеком. Это просто разные картины. Есть провал в объяснительной базе. Мы можем сказать так: «Мы думаем, что …» - и приложить картинку из его мозга.

Есть еще вот такая прелестная вещь, о которой, кстати говоря, всем не вредно бы знать,- у нас есть в мозгу так называемые «Зеркальные системы» Это системы, которые открыл Джакомо Резолатти, замечательный ученый, кстати, наш почетный профессор Петербургского университета, я это организовывала, между прочим, и он к нам приезжал, лекции читал, вообще, прелестный дядька. И он открыл эти зеркальные системы. Они представляют собой вот что:они включаются не тогда, когда вы сами что-то делаете, а когда вы наблюдаете за тем, как это делает другой. Слово «Другой» с большой буквы. Вообще, любой Другой. Это основа для коммуникации, основа, вообще для любого обучения. И основа языка, и самое главное, я повторяю - это основа коммуникации. Потому что люди, у которых диагноз «Аутизм» или «Шизофрения» - уже доказано это, что у них поломаны эти системы. Они живут в своем собственном мире, совершенно не имея никакой возможности из него выйти и посмотреть на ситуацию другими глазами.

Человек – это животное?

Важными отличиями человека от других животных является язык и сознание.

Мы постоянно имеем дело не только с самими объектами, но и с символами. Вот, допустим, на столе стоит стакан. Зачем его называть «стаканом»? Зачем его рисовать? Кажется, у человека есть то, что можно назвать «страсть к дублированию мира».

Важно понять, что мы зависим от нашего мозга на все 100%. Да, мы смотрим на мир «своими глазами», что-то слышим, что-то ощущаем, но то, как мы понимаем это все, зависит только от мозга. Он сам решает, что нам показывать и как. По сути, мы вообще не знаем, что такое реальность на самом деле. Или как видит и ощущает мир другой человек? А мышь? А как видели мир шумеры?

У ворон, а точнее даже у врановых в целом, мозг довольно похож на мозг приматов по уровню развития. Вороны узнают свое отражение.

Обезьяны успевают заметить порядок чисел и быстро в правильном порядке нажимать квадратики, под которыми числа скрываются. Более того, даже мы с вами не можем в этом с ними состязаться.

Если вы влезете и наберете что-то насчет интеллектуальных задач, которые дают обезьянам, там есть просто фильмы, вы можете посмотреть онлайн, как это происходит: ей показывают на короткое время какие-то цифры и убирают, а после этого начинают мелькать эти цифры, и она должна пальцем тыкать в те, которые она видела. Абсолютно не возможная для меня задача. Не только с такой скоростью, а вообще, я даже не могу подумать. Она это делает с космической скоростью, что вы видите просто. Так что не стоит про себя слишком много думать.

Мозг дельфинов тоже мощно развит. Еще неизвестно у кого лучше - у нас или у них. Говорит, что часто в ответ доносится «Но они же не построили цивилизацию!». Но какая разница, когда они могут спать, отключая только одно полушарие и продолжая бодрствовать, обладают иронией, своим языком, живут счастливыми жизнями, всегда сыты, не имеют совсем опасных врагов и далее по списку. Понимаете, они пляшут и поют, у них бесконечное количество еды - весь океан, экология прекрасная, плыви куда хочешь. Только поют, играют, любовью занимаются и все, а чего больше, что они должны сделать? Стройку коммунизма устроить там, на Фиджи или что? Что они должны сделать, чтобы мы были довольны?

И еще был знаменитый попугай Алекс. Он знал порядка 150 слов, отвечал на простые вопросы.

По моему глубочайшему убеждению, наука занимается тем, что пытается узнать в меру своих слабых сил, как Господь устроил мир. Чем больше ты в научном смысле знаешь, тем больше ты видишь немыслимую сложность того, что произошло, и одновременно четкость и универсальность этих законов во Вселенной, - это наводит на мысль, что все не случайно…

P.S.

Вы думаете это я, Tim_duke, вывод написал? Нет, это вот кто:

Черниговская Татьяна Владимировна – родилась в 1947 г. в городе Ленинграде. Занимается проблемами психолингвистики, нейронаук и теорией сознания. Является доктором биологических наук, профессором, залуженным деятелем науки РФ, по ее инициативе в двухтысячном году по ее инициативе создана ученая специализация «Психолингвистика». До 1998 г. работала в « Институте эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова РАН, в лабораториях биоакустики, функциональной асимметрии мозга человека и сравнительной физиологии сенсорных систем (ведущий научный сотрудник).

Перечислять все регалии Татьяны Владимировны наверно не имеет смысла, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по нейролингвистике, регулярно приглашаемый лектор в университетах США и Европы, президент Межрегиональной ассоциации когнитивных исследований. В 2010 г. указом президента РФ ей было присвоено звание «Заслуженный деятель науки РФ». В 2017 г. номинирована РАН на Золотую медаль за выдающиеся достижения в области пропаганды научных знаний член различных российских и международных сообществ (лингвистическое, ассоциации искусственного интеллекта, физиологического общества, International Neuropsychological Society , International Society of Applied Psycholinguistics и других.