ЖАНРЫ

Формула бессмертия. На пути к неизбежному

Никонов Александр

Шрифт:

Мозг — это устройство по обработке информации, которое сделано природой на базе того, что у нее было, — живых клеток. Знаменитый физик и врач XIX века Герман Гельмгольц, имя которого носит НИИ глазных болезней в Москве, как-то сказал, что Господь — плохой оптик, и он бы создал глаз лучше, чем это сделал Бог. Оставим на совести Гельмгольца это дерзкое заявление. Девятнадцатый век славился дерзновенностью. Посмотрим внимательнее на мозг — мог ли кто-нибудь создать его лучше?

Живые клетки нужно было как-то приспособить для хранения и передачи информации, и природа это сделала. Ей было не впервой — она уже наловчилась делать это на уровне генов и пошла дальше, этажом выше. Единицей мозга является нейрон — нервная клетка. Она очень специализированная. У этой клетки, как у видеомагнитофона, есть свой «вход» сигнала и «выход» сигнала. Это разные каналы. Вход называется дендритом, а выход аксоном. Дендриты коротенькие. А длина аксона может превышать метр. Аксон оплетен изолятором из миелиновой оболочки. Контактная площадка между аксоном одного нейрона и дендритом другого называется синапсом. Всю сложнейшую биохимию, происходящую в клетке, я описывать не буду, поскольку никто не станет этого читать. Да нам и не важны детали, нам важен охват, общее понимание.

Нейрон — станция ретрансляции. На вход нейрона поступает сигнал. Нейрон возбуждается и сам, в свою очередь, передает сигнал на выход. Как именно работает вся эта хитрая биоэлектрохимическая машина, как она хранит и обрабатывает информацию, где в мозгу записан «стол», а где воспоминания о первом половом акте, никто не знает. Мозг хранит свои тайны. Но примерно оценить количество хранимых там «столов» можно. Для этого нужно знать общее количество логических элементов. Количество входов и выходов с одного элемента. Среднее количество элементов с которыми может связаться один нейрон. Ну и число уровней воспринимаемых сигналов — «букв» умственного алфавита.

Короче говоря, если обсчитать количество всех возможных конфигураций элементов в мозгу, то это число будет равно 1010000000000! Больше, чем элементарных частиц во Вселенной! Информационная же емкость мозга составляет от 300 (если не учитывать «буквы») до 500 терабайт. Эти прикидки сделал киевский физик и электронщик Владимир Шумилов, получившийся из тех неугомонных вундеркиндов, которые в школе выводят из себя учителя физики, поправляя его и указывая на ошибки, — именно таким Шумилов в школе и был. В своей книге «Принципы функционирования мозга с точки зрения инженера» он поясняет, что такое 300 терабайт (беря по минимуму):

«Если принять, что на одной бумажной странице размещается 6 килобайт информации, а 1000 страниц составляют один том (книгу), то емкость мозга человека (300 терабайт) составляет приблизительно пятьдесят миллионов (50 000 000) таких тысячестраничных томов! Если мысленно поставить все эти тома, каждый толщиной порядка 3 см, на полку, то длина этой воображаемой книжной полки составит 1500 км! Если бы человек прочитывал каждый день по одной такой книге, то за год он прочитал бы 365 томов, примерно с 10 метров, так что за 100 лет были бы прочитаны книги примерно с 1 км этой воображаемой книжной полки. Конечно же, человек воспринимает информацию с гораздо большей скоростью, чем 1000 страниц в день».

Как человек, всю жизнь занимающийся архитектурой компьютеров, автор, разумеется, не мог не задаться вопросом и о том, можно ли смоделировать мозг на другой элементной базе. Его выводы, как и выводы Савельева, оптимизма не вселяют:

«Мы увидели, что человеческая личность материализована на огромном количестве связей между нейронами. Можно ли каким-либо образом составить таблицу этих 5х1014 связей? Практически такое количество связей невозможно отсканировать или вычислить каким-либо образом за сколько-нибудь приемлемое время никакими фантастическими техническими средствами. Для статического случая, то есть для неизменной конфигурации связей с постоянными характеристиками, задача определения всех связей между элементами мозга и вычисления их весов по откликам выходов на комбинации входных сигналов, в принципе, еще может быть решена, но с неприемлемо большими затратами времени. Однако для живого мозга, с его динамическими порогами возбуждения для каждого нейрона и быстро изменяющимися по ходу жизни связями, такое вычисление невозможно в принципе».

Он даже пытается подсчитать необходимые для этого ресурсы:

«Возможно ли моделирование работы нашего человеческого мозга на компьютере? Принципиальных препятствий, за исключением уверенности в правильности нашей модели, как будто нет. Но хватит ли вычислительных ресурсов нынешних компьютеров для моделирования работы человеческого мозга в реальном времени?

Ответ на этот вопрос почти однозначный — нет! Информационная емкость мозга порядка 1,5х1014 байт. Так что нашему моделирующему компьютеру понадобится как минимум память такой же емкости. Мозг представляет собой 15 миллиардов синхронных логических элементов, каждый из которых имеет быстродействие порядка 10–100 переключений в секунду. Возможность переключения определяется сигналами на входах нейрона. А входов у каждого нейрона до 10 000. Причем входы эти скорее аналоговые (мы пока условно приняли разрешение аналоговых сигналов в 212 = 4096 уровней, то есть 12 бит).

Так что для определения того, возбудится нейрон в какой-то момент времени или нет, нужно провести суммирование сигналов на всех его входах с учетом их весов — электрических сопротивлений и сравнить полученную сумму с пороговым значением уровня возбуждения для данного нейрона в данный момент. Порог этот может меняться с течением времени. Он определяется тем, насколько «отдохнул», зарядился данный нейрон, насколько он разрядился, текущей физиологической (химической) обстановкой на данном участке мозга. Так что нам в процессе моделирования в реальном времени придется не менее 10 раз в секунду просматривать и суммировать все 1,5х1014 связей для определения состояния возбужденности каждого из множества нейронов на следующем шаге.

Для каждой связи нужно иметь не менее 28 бит, а именно:

а) 16 бит — адрес нейрона, возбуждающий выход которого связан с данным входом;

б) 12 бит — функция возраста входа-связи, однозначно связанная с уменьшающимся со временем весом, проводимостью данной связи, представляемой 12 битами.

При этом нужно учитывать топологию (географию) возможных связей каждого нейрона. То есть надо учитывать, с какими нейронами может соединяться на данном отрезке времени рассматриваемый нейрон при своем возбуждении.

Даже если мы сможем на одном процессоре полномасштабно моделировать работу 1000 нейронов со скоростью порядка 100 000 000 арифметических операций в секунду, что для моделирования в реальном времени всего мозга человека понадобится 15 000 000 таких процессоров. Пока что такая задача при решении ее «в лоб» непосильна даже для самых могучих на сегодня компьютеров».

Заметьте, автор допускает возможность на одном кристаллическом процессоре моделировать работу аж тысячи (!) нейронов. Савельев, знакомый с работой мозга немного лучше киевского физика, утверждает, что на каждый нейрон понадобится отдельный процессор, то есть количество процессоров возрастет на три порядка. Правда, и его оценка может оказаться чересчур оптимистической, если углубиться в специальную литературу:

«Отдельный нейрон не есть элементарная единица обработки информации. Это скорее нервный центр. Дело в том, что отдельные участки дендритов и аксонов нейронов могут вступать в связи с участками мембран других нейронов, образуя локальные сети. Поэтому единицей обработки информации могут быть отдельные участки мембран дендритов и аксонов. В этом случае тело нейрона лишь поддерживает функционирование этих участков мембраны. То, что нейрон может выступать в качестве сложной информационной машины, вытекает из данных транссиноптической индукции энзимов. В этом случае входной сигнал «записывается» на молекуле ДНК в виде специфической экспрессии генов. Такая молекулярная память пока не нашла прямой реализации в нейрокомпьютерах».

В общем, путь до электронной модели мозга неблизкий. К тому же у меня есть некоторые сомнения, которыми я с вами хочу поделиться. Вот смотрите…

Представьте себе мозг, это невероятное хитросплетение нервных клеточек, напоминающих спрута, щупалец у которого тысячи, и они еще и ветвятся… Нейрон — ретрансляционная станция. Но не простая. Этот спрут не просто передает полученный сигнал — в этом нет большого смысла, — он его обрабатывает. Может передать как есть. Может на один пришедший сигнал выдать серию импульсов, и наоборот, — вместо полученной серии отправить дальше одиночный всплеск. Может преобразовать сигнал, то есть отправить на выход не совсем то, что пришло на вход. От чего это зависит?

Поделиться с друзьями: