company_banner

Можно ли воссоздать полную нейросеть мыши из тонких послойных разрезов мозга?

    image
    Источник фото
    Карликовая многозубка, самое маленькое млекопитающее по массе. Внутри маленький целостный сложный мозг, который уже принципиально можно картировать

    Короткий ответ — можно, но не полную и не очень точную. То есть мы ещё не можем скопировать её сознание, но приблизились к этому как никогда. Проживите ещё лет двадцать — и, возможно, ваш мозг тоже получится забэкапить.

    Чтобы приблизиться к оцифровке сознания и такому экзотическому виду бессмертия, стоит сначала разобраться с живыми нейронными сетями. Их реверс-инжиниринг показывает нам, как вообще может быть устроен процесс мышления (вычислений) в хорошо оптимизированных системах.

    60 лет назад, 13 сентября 1960 года, учёные собрали первый симпозиум из биологов и инженеров, чтобы они могли разобраться, в чём же разница между сложной машиной и организмом. И есть ли она вообще. Науку назвали бионикой, а целью обозначили применение методов биологических систем к прикладной инженерии и новым технологиям. Биосистемы рассматривались как высокоэффективные прототипы новой техники.

    Военный нейроанатом Джек Стил стал одним из людей, заметно повлиявших на дальнейший прогресс в области технологий, в том числе в области ИИ, где развитие получили такие направления, как нейроморфная инженерия и биоинспирированные вычисления. Стил был медиком, разбирался в психиатрии, увлекался архитектурой, умел управлять самолётом и сам чинил свою технику, то есть был вполне неплохим прикладным инженером. Научная работа Стила стала прообразом сценария фильма «Киборг». Так что с некоторой натяжкой можно назвать его прадедушкой Терминатора. А где Терминатор, там и Скайнет, как известно.

    Этот пост написан на основе материалов будущей книги нашего коллеги Сергея Маркова «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта».

    Вообще вопрос соотношения физиологических процессов, происходящих в нервной системе человека, и психических явлений — один из самых интригующих вопросов современной науки. Представьте себе, что в ваши руки попал секретный компьютерный процессор и вы хотите его скопировать. Вы можете нарезать его тонкими слоями и скрупулёзно скопировать его слой за слоем. Но насколько точная копия вам нужна, чтобы она была полностью или хотя бы частично функциональной? Без экспериментов дать ответ на такой вопрос крайне сложно.

    Бионика, или биомиметика, копировала принципы биосистем или брала их за основу. Как Леонардо да Винчи смотрел за полётом птиц и изобретал орнитоптер (к сожалению, подходящих материалов и источников энергии тогда не нашлось), так и мы в двадцатом веке копировали всё более сложные системы. RFID-чипы, медицинские адгезивы (клеи), гидрофобные структуры, наносенсоры — всё это и многое другое создавалось по биопрототипам. Где-то само наличие прототипа в природе позволяло понять, что технология в принципе возможна. Если растения способны синтезировать сахара и крахмал из углекислого газа и воды, значит — можно создать устройство, выполняющее ту же функцию.

    И если эволюция оптимизирует системы в сторону приспособленности к среде, то мы могли оптимизировать их под наши задачи. С точки зрения эволюции человеческий мозг должен потреблять мало энергии, должен быть устойчивым к физическим воздействиям (вряд ли вам понравится, если от падения яблока на голову вы будете полностью терять память), голова младенца должна беспрепятственно преодолевать родовые пути при рождении и так далее.

    В случае разработки устройства, использующего те же принципы, у нас нет этих ограничений. Как и сотен других.

    Кстати, наши предки часто придерживались «терминальной» теории мышления, предполагая, что процессы проходят где-то удалённо (в душе) и транслируются в виде команд через какой-то орган. Аристотель с коллегами считал, что терминал души находится в сердце. Но опыты древних врачей были ограничены техническим уровнем цивилизации. Так продолжалось примерно до того, как Луиджи Гальвани в 1791 году обнаружил, что ток заставляет мышцы сокращаться. Эти опыты дали начало исследованиям в области биоэлектрических явлений. В какой-то момент Катон решил замерить потенциалы всего вокруг и начал открывать для своих измерений животных. Он обнаружил, что внешняя поверхность серого вещества была заряжена более положительно, чем глубокие структуры мозга. Он также отметил, что электрические токи головного мозга, по-видимому, имеют отношение к основной функции. «Когда я показал обезьяне изюм, но не дал его, произошло небольшое уменьшение силы тока». Благодаря ему же родилась неинвазивная (то есть не связанная с проникновением через внешние барьеры организма) электроэнцефалография. В 1890 году физиолог Адольф Бек из Польши обнаружил низковольтные высокочастотные колебания электрических потенциалов, возникающие между двумя электродами, помещёнными в затылочную кору мозга кролика.

    В этот момент многим учёным стало понятно, что мозг — это принципиально познаваемая вещь. Возможно, это даже не «терминал» для божественной души, а вполне понятная электрическая машина, но только очень сложная. Либо же содержит такой инженерный компонент, и его можно изучить. Катон создал предпосылки для последующего появления ЭЭГ. Современную электроэнцефалографию создал Бергер, хотя у него и были предшественники типа Правдича-Неминского и прочих.

    За два года до экспериментов Катона, в 1873 году, был открыт метод Гольджи (названный так в честь его автора — итальянского физиолога Камилло Гольджи), позволяющий окрашивать отдельные нейроны (правда, слово «нейрон» не использовалось до 1891 года).

    До открытия Гольджи в биологии была популярна концепция, предложенная немецким гистологом Йозефом фон Герлахом, который считал, что волокна, выходящие из различных клеточных тел, соединены в единую сеть, получившую название «ретикулум». Популярность идей Герлаха была связана с тем, что, в отличие от сердца или печени, мозг и нервную систему не получалось разделить на отдельные структурные единицы: хотя нервные клетки были описаны в составе ткани многими исследователями того времени, связь между нервными клетками и связывающими их аксонами и дендритами была неясной. Главной причиной этого были недостатки микроскопии. Благодаря своему открытию, Гольджи увидел, что разветвлённые отростки одного клеточного тела не сливаются с другими. Он, однако, не стал отбрасывать концепцию Герлаха, предположив, что длинные тонкие отростки, вероятно, соединены в одну непрерывную сеть.

    Это было похоже на то, что уже знали механики и электрики. Механистический подход торжествовал. Правда, всё ещё было решительно непонятно, как же это работает. Или хотя бы как может работать.

    Четырнадцать лет спустя, в 1887 году, испанский нейроанатом Сантьяго Рамон-и-Кахаль доказал, что длинные тонкие отростки, выходящие из тел клеток, вовсе не связаны в единую сеть. Нервная система, как и все другие живые ткани, состояла из отдельных элементов. В 1906 году Рамон-и-Кахаль и Камилло Гольджи за труды по строению нервной системы получили Нобелевскую премию в области физиологии и медицины. Зарисовки Рамон-и-Кахаля, из которых до наших дней дошло около 3 000, и сегодня остаются одними из самых подробных описаний структурного разнообразия мозга и нервной системы.

    image
    Автор зарисовки — Сантьяго Рамон-и-Кахаль (Santiago Ramon y Cajal)

    Дальнейшие исследования всё детальнее показывали, что мы можем принципиально разобраться в том, как мы мыслим — на инженерном уровне. А, значит, можем и заняться прикладной биомиметикой.

    image

    Хотя ещё со времён Гальвани было известно, что нервы могут быть возбуждены электрически, однако стимулы, используемые для возбуждения нервов, было довольно трудно контролировать. Какой силы и продолжительности должен быть сигнал? И как связь между стимулом и возбудимостью может быть объяснена за счёт подлежащей биофизики? Этими вопросами задались на границе XIX и XX веков пионеры в области изучения нервной возбудимости Ян Хорвег (Jan Leendert Hoorweg, 1841—1919, иногда неточно передаётся как «Гоорвег»), Жорж Вейс (Jules Adolphe Georges Weiss, 1851—1931) и Луи Лапик (Louis Lapicque, 1866–1952). В своём первом исследовании 1907 года Лапик представляет модель нерва, которую он сравнивает с данными, полученными при стимуляции нерва лягушки. Эта модель, основанная на простой конденсаторной схеме, послужит основой для будущих моделей клеточной мембраны нейрона.

    Просто, чтобы вы понимали сложности науки в те годы, стоит привести пару примеров. Стимулом, который использовал Лапик, был короткий электрический импульс, который подавался через два электрода, разработанных и изготовленных специально для этой цели. В идеале в экспериментах по стимуляции можно было бы использовать импульсы тока, но подходящие источники тока создать было непросто. Вместо этого Лапик использовал источник напряжения — батарею. Регулировка напряжения осуществлялась при помощи делителя напряжения, представлявшего собой длинный провод с ползунком, похожий на современный потенциометр. Получить точные импульсы длительностью всего несколько миллисекунд тоже было непросто, изобретённый несколько ранее инструмент для этого был назван «реотомом». Устройство состояло из пистолета с капсюльным замком, пуля которого сначала разрывала первую перемычку, создавая ток в стимулирующей цепи, затем разрывала на своём пути вторую перемычку, прерывая контакт.

    Работа 1907 года привела Лапика к ряду теоретических рассуждений. Он постулировал, что активация цепочки нервных клеток зависит от последовательной электрической стимуляции каждой клетки импульсом или потенциалом действия предыдущей. Лапик предложил теорию нервных процессов, которая напоминала подстройку или резонанс между колебательными радиоконтурами.

    В 1943 году увидела свет книга Лапика La machine nerveuse [Нервная машина], подводящая итог многолетних исследований учёного.

    image
    Издательство Paris: Maison parisienne Neurdein (ND. Phot.), s.d.

    Нередко в рассуждениях о результатах работы Лапика для вычислительной нейробиологии можно столкнуться с утверждением о том, что Лапик является создателем и исследователем первой модели нейрона, носящей название «интегрировать-и-сработать» [integrate-and-fire]. В соответствии с этой моделью, алгоритм работы нейрона можно описать следующим образом: когда на вход нейрона подаётся ток, разность потенциалов (напряжение) на мембране возрастает со временем, пока не достигает некоторого порогового значения, при котором происходит скачкообразное изменение потенциала на выходе, напряжение сбрасывается до остаточного потенциала, после чего процесс может повторяться снова и снова. В действительности связь между возбуждением нерва и образованием нервного импульса во времена Лапика была ещё неясной, и учёный не выдвигает гипотез ни об этом, ни о том, как мембрана возвращается в исходное состояние после выдачи импульса.

    Дальнейшее развитие идей Лапика в рамках вычислительной нейробиологии привело к появлению множества более точных и полных моделей биологического нейрона. В их числе модели «интегрировать-и-сработать с утечками» [leaky integrate-and-fire], «интегрировать-и-сработать с утечками дробного порядка» [fractional-order leaky integrate-and-fire], модель Гальвеса — Лёкербаха [Galves–Locherbach model], «экспоненциальный вариант модели интегрировать-и-сработать» [exponential integrate-and-fire] и многие другие. Нобелевская премия 1963 года была выдана за исследования сэра Алана Ллойда Ходжкина (Sir Alan Lloyd Hodgkin, 1914—1998) и сэра Эндрю Филдинга Хаксли (Sir Andrew Fielding Huxley, 1917—2012, не путайте с писателем).

    image
    Источник

    Долгопёрый прибрежный кальмар (Doryteuthis pealeii), как и другие кальмары, является чрезвычайно удобным для нейрофизиологов модельным организмом благодаря наличию у него гигантских аксонов. Гигантский аксон кальмаров — это очень большой (обычно около 0,5 мм в диаметре, но иногда достигает 1,5 мм) аксон, который контролирует часть водореактивной системы кальмара, используемой им в основном для коротких, но очень быстрых перемещений в воде. Между щупальцами кальмара расположен сифон, через который вода может быстро выталкиваться за счёт сокращений мышц стенки тела животного. Это сокращение инициируется потенциалами действия в гигантском аксоне. Поскольку электрическое сопротивление обратно пропорционально площади поперечного сечения объекта, потенциалы действия распространяются быстрее в большем аксоне, чем в меньшем. Поэтому увеличение диаметра гигантского аксона поддерживалось в процессе эволюции, так как позволяло увеличить скорость мышечной реакции. Это стало настоящим подарком для Ходжкина и Хаксли, которых интересовал ионный механизм потенциалов действия — ведь благодаря большому диаметру аксона, в его просвет можно было невозбранно установить зажимные электроды!

    image
    Источник

    Модель Ходжкина — Хаксли представляет собой систему нелинейных дифференциальных уравнений, которая приближённо описывает электрические характеристики возбуждаемых клеток. Следствием стала модель, которая послужила основой для более детальных исследований, — это был главный прорыв нейрофизиологии двадцатого века.

    Один из наиболее интересных проектов осуществляется учёными из лаборатории Себастьяна Сеунга. Ближайшей целью проекта стало создание карты связей нейронов сетчатки мышонка по имени Гарольд. Сетчатка была выбрана в качестве модельного объекта для обкатки технологий, необходимых для достижения долгосрочной научной цели, — полного описания коннектома мозга человека. Мышиный мозг был извлечён из черепной коробки и нарезан на тонкие слои.

    Полученные срезы были пропущены через электронный микроскоп. Когда сотрудники лаборатории осознали, что воссоздание карты связей одного единственного нейрона требует около пятидесяти часов рабочего времени специалиста и картирование сетчатки мыши у группы из ста учёных займёт почти двести лет, стало ясно, что необходимо принципиально иное решение. И оно было найдено. Им стало создание онлайн-игры EyeWire, в которой игроки соревнуются друг с другом в деле окраски фотографий срезов мышиного мозга.

    В 2014 году, через два года после запуска EyeWire, сотрудники лаборатории сделали первое открытие и рассказали о нём в журнале Nature. Учёным удалось выяснить, как именно млекопитающие распознают движение. Когда свет попадает на клетки фоторецепторов, они передают сигнал биполярным клеткам, затем амакриновым — и, наконец, ганглионарным. Учёные проанализировали 80 звёздчатых амакриновых нейронов (29 из них помогли описать игроки EyeWire) и соединённые с ними биполярные клетки. Они заметили, что разные типы биполярных клеток по-разному соединяются с амакриновыми нейронами: биполярные клетки одного типа располагаются далеко от «сомы» (тела) звёздчатой клетки и передают сигнал быстро, клетки другого типа — располагаются близко, но сигнал передают с задержкой.

    Если стимул в поле зрения удаляется от тела (сомы) звёздчатой амакриновой клетки, то первой активизируется «медленная» биполярная клетка, затем — «быстрая». Тогда, несмотря на задержку, сигналы клеток обоих типов достигают звёздчатого амакринового нейрона одновременно, он испускает сильный сигнал и передаёт его дальше ганглионарным клеткам. Если же стимул движется по направлению к соме, сигналы разных типов биполярных нейронов не «встречаются» и сигнал амакриновой клетки получается слабым.

    Размеченные игроками данные были использованы для того, чтобы обучить на них соответствующие модели машинного обучения, которые затем смогут выполнять раскраску самостоятельно. Своеобразная ирония заключается в том, что в основе этих моделей лежат свёрточные нейронные сети (о них мы поговорим подробно несколько позже), созданные, в свою очередь, под влиянием научных данных, полученных в ходе изучения зрительной коры головного мозга.

    2 апреля 2013 года началась программа BRAIN Initiative. Первым кирпичиком в фундаменте стала статья Пола Аливизатоса, в которой были изложены экспериментальные планы для более скромного проекта, в том числе рассмотрены методы, которые могут быть использованы для построения «функционального коннектома», а также перечислены технологии, которые необходимо будет разработать в ходе проекта. От червей и мух планировалось перейти к более крупным биосистемам, в частности, карликовой многозубке. Это самое маленькое по массе тела из известных науке млекопитающих, а её мозг состоит из всего примерно миллиона нейронов. От землероек можно будет перейти к приматам, в том числе на последнем этапе — к людям.

    Первый коннектом живого существа, а именно — нематоды C. elegans, был построен в далёком 1986 году группой исследователей во главе с биологом Сидни Бреннером (Sydney Brenner, 1927—2019) из Кембриджа. Бреннер и его коллеги аккуратно нарезали миллиметровых червей на тонкие ломтики и сфотографировали каждый срез с помощью плёночной камеры, установленной на электронном микроскопе, а затем по полученным снимкам вручную проследили все связи между нейронами. Однако у C. elegans — всего 302 нейрона и около 7 600 синапсов. В 2016 году команда учёных из Университета Дэлхаузи в Канаде повторили подвиг своих коллег для личинки морского оболочника Ciona intestinalis, центральная нервная система которого, как выяснилось, состояла из 177 нейронов и 6 618 синаптических соединений. Однако надо заметить, что методы, используемые для построения коннектома, неэффективны для крупных нервных систем. Исследователи не задумывались всерьёз о том, чтобы приступить к осуществлению значительно более крупных проектов до 2004 года, когда физик Винфрид Денк и нейроанатом Хайнц Хорстманн предложили использовать автоматический микроскоп для разрезания и визуализации мозга, а также программное обеспечение для сбора и соединения результирующих изображений.

    В 2019 году в журнале Nature появилась публикация доктора Скотта Эммонса с подробным отчётом о воссоздании коннектома нематоды Caenorhabditis elegans при помощи нового метода. Годом раньше группа учёных под руководством Чжихао Чжэна (Zhihao Zheng) из Принстонского университета завершила работу над сканированием мозга дрозофилы, состоящего из примерно 100 тысяч нейронов. Система, разработанная Чжэном и его коллегами, позволила пропустить через просвечивающий растровый электронный микроскоп более 7 000 тончайших срезов мозга мушки, толщина каждого из которых составляла порядка 40 нм, а суммарный размер полученных в результате изображений составил 40 триллионов пикселей.

    В апреле 2019 года сотрудники Института головного мозга им. Аллена в Сиэтле отпраздновали преодоление последнего рубежа в проекте по картированию одного кубического миллиметра мозга мыши с его 100 000 нейронов и одним миллиардом связей между ними. Чтобы обработать образец размером с горчичное зёрнышко, микроскопы работали непрерывно в течение пяти месяцев, собрав более 100 миллионов изображений 25 000 срезов зрительной коры. Затем программному обеспечению, разработанному учёными института, потребовалось около трёх месяцев, чтобы объединить изображения в единый трёхмерный массив объёмом 2 петабайта. Все собранные более чем за 30 лет миссиями Landsat снимки нашей планеты занимают всего около 1,3 петабайта, что делает сканы мозга мыши практически «целым миром в песчинке». Конечная цель — наноразмерный коннектом человеческого мозга — пока ещё далеко. Число нейронов в нём сопоставимо с количеством звёзд в Млечном Пути (порядка 1011). При использовании современной технологии обработки изображений потребуются десятки микроскопов, работающих круглосуточно на протяжении тысячи лет, чтобы собрать данные, необходимые для достижения конечной цели. Но достижения в области микроскопии, а также разработка более мощных компьютеров и алгоритмов для анализа изображений, продвинули область коннектомики вперёд столь быстро, что это удивляет и самих исследователей. «Пять лет назад было слишком амбициозно думать о кубическом миллиметре», — говорит Рэйд. Сегодня многие исследователи считают, что полное картирование мозга мыши, объём которого составляет около 500 кубических миллиметров, станет возможным в следующем десятилетии. «Сегодня картирование человеческого мозга на синаптическом уровне может показаться невероятным. Но если прогресс будет идти вперёд теми же темпами, как в вычислительных мощностях, так и в научных методах, ещё одно тысячекратное увеличение возможностей уже не кажется нам немыслимым».

    image
    Источник

    BRAIN Initiative — не единственная масштабная программа в этой области. Созданием функциональной модели мозга крысы (с прицелом на мозг человека) заняты и учёные из проектов Blue Brain Project и Human Brain Project. Не стоит на месте и China Brain Project.

    Собственно, теперь, когда вы понимаете сложность этих биологических прототипов, можно переходить к инженерному подходу и постепенно начать обсуждать применение принципов в современных вычислениях. Но об этом — в следующий раз. Или — куда как более детально эта часть и следующие — в книге Сергея Маркова «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта», которая готовится к публикации издательством «Альпина нон-фикшн». Пока книгу купить ещё нельзя, а вот посты по материалам уже читать можно. Ну и вообще oulenspiegel очень крутой специалист.
    Сбер
    Больше чем банк

    Комментарии 88

      +8

      20 лет это оптимистично даже для оптимиста.

        +1
        10 лет
        image

        Надежда продолжить ряд в 2022 году меня пока не оставила :)
          0

          Учитывая существование 1тб микросд, вполне можно ими заполнить обьем первой флешки и получить 32тб

            0
            Это да, но она будет золотой :) За ту же цену, что у этих двух, сейчас максимум 256 Гб найти реально.
              0
              Цена — переменная, а не константа. Я свою первую флэшку на 250 МБ за $100 покупал. Сейчас за 100 баксов вполне себе можно на терабайт флэшку взять.
                0
                Да. А моя за эти же деньги была на 32М. Для палма m125. )))
        +20
        Кстати, неплохая идея для книги-антиутопии: некий диктатор, мечтая о бессмертии, финансирует подобные разработки. Но к тому времени, как их завершают, он уже впал в маразм от старости и перенёс пару инсультов, что впрочем не помешало процессу бэкапирования.
        И вот теперь страной правит вечный и бессменный компьютер-маразматик.
          +2
          Оцифровка сознания это такая мечта… в клонирование и наносборку мозга проще поверить. Но такая книга уже есть :)
            +26
            Беларус во мне перестал дышать от ужаса.
              0
              Так Westworld же! Там в районе предпоседних серий мы узнаём нафига в этот парк вложился его инвестор, и я даже по наивности подумал, что фильм предсказуем и я понял что будет в последней серии.
                0
                Я тоже «Мир Дикого запада» почему-то сразу вспомнил.
                0
                Олдос Хаксли что-то подобное писал в дивном новом мире, но без отцифрации
                +4
                Проживите ещё лет двадцать — и, возможно, ваш мозг тоже получится забэкапить.

                Использование 'тонких послойных разрезов мозга' это скорее архивирование, чем бэкап :)
                  +8
                  Это копирование физической структуры процессора, оперативки и ssd, если на то пошло.
                  Которое чуть менее чем нифига дает для понимания а тем более бэкапирования крутившихся и хранившихся на них операционки, фоточек и архивов с текстами например.
                    +3
                    Это не так. Тут как раз не очень удачный пример аналогии. Если бы в качестве аналогии взяли бы перфокарту, то у вас получился бы прямо противоположный результат.

                    В мозге информация хранится в виде структуры синаптических связей, при этом сила синаптических связей связана с изменением проводимости дендритных шеек [spine necks]. См. например www.pnas.org/content/111/28/E2895. Если бы информация в мозге хранилась бы в виде электрических зарядов, то человек бы легко бы полностью терял память, скажем, от удара током или от воздействия электромагнитного джаммера.

                    Если вас интересует эта тема, также советую работы, посвящённые исследованиям синаптической пластичности, зависящей от времени импульса (Spike-timing-dependent plasticity, STDP). Например, классическое исследование Малиноу: Malinow R. (1991). Transmission between pairs of hippocampal slice neurons: quantal levels, oscillations, and LTP. / Science, Vol. 252, Iss. 5006, pp. 722—724. // doi.org/10.1126/science.1850871
                      +4
                      Это очень интересная тема. Если позволите — пару вопросов. Вы пишете, что информация в мозге хранится в виде структуры синаптических связей, но ведь еще есть краткосрочная память, есть ли наработки по ее считыванию?
                      Так же несколько лет назад всплывал проект openworm по воссозданию коннектома упоминающегося вами червя С.elegans. C одной стороны коннектом известен с 1986 года, состоит всего лишь из 302 нейронов, но тем не менее искусственного червя так и не появилось. В чем сложность подобных проектов и когда будут прорывы не только в считывании, но и воссоздании коннектомов?
                        +3
                        > Вы пишете, что информация в мозге хранится в виде структуры
                        > синаптических связей, но ведь еще есть краткосрочная память,
                        > есть ли наработки по ее считыванию?

                        Да, конечно. Основные подходы на сегодня здесь это неинвазивные (ЭЭГ, МЭГ, фМРТ, ПЭТ) и инвазивные (имплантация микроэлектродов и оптогенетика). Я бы поставил на МЭГ и отптогенетику, а почему — у нас будет про это отдельный пост)

                        > но тем не менее искусственного червя так и не появилось

                        Мне кажется, что в OpenWorm неплохой прогресс. Это, правда, очень маленький проект с очень скромными фондами. Я думаю, что основная проблема в недостаточных ресурсах, выделяемых на такие проекты. Правительства делают ставку скорее на подход: давайте симулировать части мозга более сложных существ, как в проектах Маркрама. В HBP, BBP, в рамках Brain Initiative, China Brain и др. основной вектор исследований — сделать специализированные железки, подготовить параметры симуляций и провести таких симуляций побольше, чтобы уточнить параметры моделей. Симулировать C. elegans, аплизию и т.п. они не хотят, т.к. считают задачу тривиальной. Там сразу мозг крысы обычно берут.
                          +1
                          ведь еще есть краткосрочная память, есть ли наработки по ее считыванию?
                          Кратковременная память — это текущая активность нейронов за последние 20 секунд. Нейролинк и все подобные зонды считывают текущую активность групп нейронов.
                          0
                          Когда вы изобретете способ послойно тонкими слоями, не теряя ни одного, картировать все сотни-тысячи дендритов 80 млрд нейронов мозга, тогда это будет картированием.

                          Когда вы изобретете способ неинвазивно картировать все сотни-тысячи дендритов 80 млрд нейронов мозга, тогда это будет реальным методом (но физически таких инструментов не будет, равно как и вычислительных мощностей на такой объем данных).

                          Ну и наконец, я верю, что можно определить группы нейронов, связанных в определенную зависимость более прочными синаптическими связями. И в случае какого-нибудь среднего мозга или базальных ганглиев вы даже точно скажете, что это какой-нибудь болевой сенсор или разгибатель. А вот в коре отличить вкус яблочного пирога от номера телефона бывшей вы ну никак не сможете.
                            +8
                            Вот когда сможете измерить электрические импульсы в мозге, тогда и поговорим
                            Вот когда сможете различить под микроскопом отдельные клетки мозговой ткани, тогда и поговорим
                            Вот когда сможете доказать, что нервные волокна — это отростки клеток, тогда и поговорим
                            Вот когда сможете измерить электромагнитную активность мозга, не вскрывая черепную коробку, тогда и поговорим
                            Вот когда сможете найти нейроны, активирующиеся в ответ на отдельные визуальные признаки, тогда и поговорим
                            Вот когда покажете хеббовское обучение в биологических нейронах, тогда и поговорим
                            Вот когда покажете STDP в биологических нейронах, тогда и поговорим
                            Вот когда покажете коннектом хотя бы одного организма, тогда и поговорим
                            Вот когда научитесь автоматизировать построение коннектома, тогда и поговорим
                            Вот когда покажете коннектом, размером хотя бы 100 000 нейронов, тогда и поговорим

                            === Вы находитесь здесь ===

                            Вот когда вы изобретёте способ послойно тонкими слоями, не теряя ни одного, картировать все сотни-тысячи дендритов 80 млрд нейронов мозга, тогда и поговорим
                            Вот когда вы изобретёте способ неинвазивно картировать все сотни-тысячи дендритов 80 млрд нейронов мозга, тогда и поговорим
                            Вот когда вы найдёте способ в коре отличить вкус яблочного пирога от номера телефона бывшей, тогда и поговорим
                            Вот когда вы сможете сделать протез головного мозга, тогда и поговорим
                              +2
                              Это я на сколько отстал? В универе слушал про хеббовское обучение и полный коннектом, а вот STDP и коннектомные дела уже пропустил.
                                +1
                                Там некоторые вещи были сделаны уже довольно давно, просто о них мало кто, кроме специалистов, писал. Например, про «анти-хеббовское обучение» (fire out-of-sync — lose your link), которое собственно дополняет хеббовское (fire together — wire together) до STDP. Ну и, конечно, очень интересные результаты не только в коннектомике, но и в нейроморфной инженерии.
                                  0
                                  Тогда ваш прогноз до разрушающего картирования мозга?
                                +1
                                Да-да, ждал этот камент. Спереди можно еще кучу всего не относящегося к делу приписать, вроде первых работ Рамона-и-Кахаля, опытов с ногами лягушки от Вольтова столба… к чему эта демагогия?
                                Если все это и физически осуществимо (а принципиальные технологии все уже развились и могут только оттачиваться до своих технических пределов), то точно не восторженным читателям научпопа ближайших 3-х поколений об этом судить.

                                Опять же, вы напираете на ступень достижений, типа — кубик мозга откартировали, откартируем со временем все. Да зашибись, вы откартируйте его in vivo, а не порезав мозг человека на кусочки. Неужели вы не чувствуете этой принципиальной разницы? Современные неинвазивные методы iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-0221/13/02/C02039/pdf или www.nature.com/articles/srep14982 годятся пока только на грызунов и в принципе не смогут дотянуть по разрешению до отдельных дендритов и аксонов.

                                Если оперировать какими-то совсем общими понятиями и фантазировать, не существует способа ассоциировать активность нейронных связей с высшей нервной деятельностью, кроме мониторинга этой самой активности. Все современные зрительные протезы идут по этому пути — потыкали электродом сюда, зажглась искра справа вверху в глазах, отлично, откалибровали. Подумал о бывшей, считали активность коры каким-нибудь неинвазивным методом, нанесли на тепловую карту. Вот грезите вы о переносе личности в искусственный мозг, а как вы будете это делать — заставите по очереди продумать человека всю его жизнь? Принесете ему все запахи мира понюхать? Обучать нейроны протеза мозга так же будете?

                                Без хотя бы самой общей и принципиальной картины того, какими подходами вы будете создавать искусственный мозг и воспроизводить в нем накопленную информацию, — надеяться просто создать абсолютную копию мозга, чтобы она сама — это бессмысленный карго-культ. Это не научный подход, это просто фундаментальное исследование.

                                Вот ввалили миллиарды и десятилетия на расшифровку генома человека. Ну отсеквенировали весь, да. Ну подешевели эти методы, став с тех пор копеечными и доступными. Как прочтение всей аминокислотной последовательности помогло разом понять всю сущность человека? Да никак, это журналистские слова. Есть еще посттрансляционные модификации, эпигенетика, метаболом. Как геном — это база данных, так и мозг — всего лишь куча аксонов-проводов, сом-роутеров и ганглиев-коммутаторов. Как работа клетки определяется базой данных, не не ограничивается только ей, так и личность зависит от коммутации и хранения данных, но не является картой сети.
                                  +1
                                  А почему вы решили, что принципиальные технологии все уже развились? Если в данный момент мы не видим очевидного способа дотянуться по разрешению до отдельных дендритов и аксонов, то это не значит, что его вообще нет. Найти такой способ — ну, нобелевка как минимум. Вы ж понимаете, что если показать Левенгуку современный электронный микроскоп, ну или тому же Рамону-и-Кахалю, скажем, томограф, то даже сложно будет представить уровень их восхищения.
                                  Я полагаю, что от нас до первого функционального аналога мышиного мозга — это примерно как от Исаака Ньютона до первого космического полёта.
                              +1
                              Ну, положим, хороший удар током вполне себе действует на память, да и ТМС уже довольно давно развлекаются, так что я бы сказал что информация хранится и в структуре, и зарядами, и хз в чём еще. Что возвращает нас к копии физической структуры SSD.
                                0
                                Долгосрочная память биохимические основы имеет. Электрические процессы влияют на долговременную потенциацию, но сама эта потенциация может быть выявлена без измерения заряда.
                                0
                                В мозге информация хранится в виде структуры синаптических связей, при этом сила синаптических связей связана с изменением проводимости дендритных шеек [spine necks]

                                Вот, это пожалуй главное что хотелось бы понять. Если с точностью воспроизвести толщину связей — достаточно ли это для того, чтобы он работал как родной :).
                                  0
                                  Кроме ширины «шейки» сила синапса задаётся количеством расположенных на «голове» молекулярных рецепторов — приёмников медиаторов.
                                    0
                                    Хотя биологические механизмы формирования LTP/LTD до сих пор активно изучаются, на сегодня хорошо известно, что синаптический вес определяется несколькими переменными факторами:

                                    — проводимостью собственно аксона (на это влияет миелинизация);
                                    — количеством рецепторов AMPA и NMDA на клеточной мембране;
                                    — количеством связей между аксоном и дендритами (количество и структура дендритных шипиков, в т.ч. толщина дендритных шеек).

                                    Что во всей этой истории хорошо, что на основе данных микроскопии веса синапсов рассчитать можно. Вот несколько статей по этой теме:

                                    www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2018.00389/full
                                    www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4274056
                                    www.nature.com/articles/s41467-019-09337-0

                                    Вопрос сейчас стоит в повышении точности таких методов.
                                  0
                                  Оно именно что много даёт в плане понимания модели. В реальную модель очень сложно понатыкать датчиков к каждому нейрону, да ещё и смотреть, как растут новые dentridic spines.
                                  Я уверен, что первая модель мозга какого угодно существа будет переусложнённой и чрезвычайно избыточной, но именно она позволит выяснить основные закономерности, как там всё происходит, и построить упрощённую и более реалистичную модель.
                                0
                                А хотя бы для самых маленьких мозгов получилось не только построить их карту, но и создать модель организма которая этим мозгом бы управлялась? Ползла пожрать, уползала от боли и т.п.?
                                +16
                                Должен разочаровать всех, у кого есть какие либо надежды на какие либо существенные результаты от картирования мозга. Да, картировать можно. Но это почти ничего не даст без понимания происходящего внутри нейрона во времени. Тут упомянут Caenorhabditis elegans. Его коннектом построен уже лет 30 тому назад. И много раз достраивался разными исследователями. И что? И ничего. Где хоть какие либо значимые результаты в ML(недоИИ) основанные на этом знании? Их нет.
                                У Caenorhabditis elegans есть функция: самообучение не есть несъедобных и ядовитых простейших и бактерий. Это жизненно важная функция. За это отвечают 2 (ДВА) нейрона. А собственно память хранится в одном. Теперь вдумайтесь, есть огромный открытый мир, есть невероятное количество видов и штаммов бактерий и простейших. Один нейрон распознает несъедобных и ядовитых простейших и бактерий, и он же почти самостоятельно обучается и хранит в себе память о них. Без внешних сложных воздействий.
                                Другой один нейрон изменяет поведение всего червя и генерирует функцию уклонения от препятствия, когда с ними сталкивается. При такой насыщенности функциями отдельных нейронов понятно, почему 302 нейронов при его достаточно сложной жизни червю достаточно.
                                Все эти искуственные нейронные недосети работая по своим великим и секретным алгоритмам используя вычислительные подвалы тратящие магаватты энергии и близко ничего такого не могут. Именно за счет простоты схемы обучения (проще 2х нейронов врядли будет) можно логически восстановить как это реально работает. Попробуйте.
                                Есть насекомые которые распознают друг друга с помощью зрения состоящего из 12 пикселей всего. По 6 пикселей на каждый глаз.
                                Есть насекомые которые полноценно летают имея всего 600 пикселей (по 300 на каждый глаз). При этом не только распознают представителей своего вида, но и облетают препятствия, точно садятся на поверхности, избегают хищников, находят еду и делают много чего другого.
                                И еще одно место разочарования. В мозгу человека при рождении интеллекта нет. Без нахождения в человеческом обществе интеллект у человека и не появится никогда. То есть можно вдоль и поперек картировать мозг, реально понять как работают его отдельные части и как они работают вместе, и не понять что такое общий ИИ при наличии полноценной карты мозга.
                                oulenspiegel
                                Я пытаюсь говорит о том, как реально устроен мир. Вы мне противопоставляете фантазии и неограниченную временем веру. Прогресс ML по моему мнению смехотворен, особенно если сравнивать обещания MLнеров с его реальными достижениями. При чем, явно же понятно почему не будет существенных улучшений. Меня ничего не корежит. Мне реально смешно сравнивать заявления с реальными результатами.
                                  +6
                                  А ещё нельзя построить летательный аппарат тяжелее воздуха :) Как много раз в истории науки что-то громогласно объявлялось «невозможным».

                                  А от прогресса в области глубокого обучения всех поклонников символьного ИИ корёжит уже лет пять :) Проблема как раз в том, что такие сети могут очень и очень многое, но есть люди, которые будут упорно говорить, что обе пирамидки белые, просто игнорируя всё происходящее в области науки и технологий.

                                    +2
                                    А ещё нельзя построить летательный аппарат тяжелее воздуха :)


                                    Ну, надо заметить что ЛА тяжелее воздуха сделали вовсе не на основе тщательного изучения того как летают созданные природой птицы…
                                      +2
                                      Это как посмотреть. Да Винчи, Мойяр, Адер, Лилиенталь довольно много уделяли внимания изучению полёта живых существ, и черпали в нём информацию для создания конструкций своих летательных аппаратов.
                                        +1
                                        … и именно поэтому планер Лилиенталя с его профилем крыла и его управлением был тупиковой ветвью и Отто на нем разбился.
                                          0
                                          Довольно смелое утверждение. Многие летательные аппараты пионеров авиации разбивались.

                                          До появления аэродинамических труб и современной аэродинамики, авиация во многом держалась именно на бионике. Только не обязательно прототипом были птицы — это были и различные планирующие объекты. Кроме того, бионика не обязательно означает, что природные прототип копируется досконально. Иной раз польза бионики вообще только в том, что наличие в природе того или иного объекта означает принципиальную возможность инженерного решения. То есть сам факт наличия летающих птиц или планирующих листьев деревьев или семян показывает, что полёт аппарата тяжелее воздуха в целом возможен.

                                          Исследования полёта природных объектов оказало большое влияние на начальные стадии становления авиации. Разумеется, со временем люди стали создавать более отвечающие их потребностям конструкции, которые далеко ушли от своих природных прототипов, но это не значит, что бионика не внесла своего вклада в становление этого направления.

                                          Если мы говорим о коннекционистских моделях, то работы Хьбела и Визеля по исследованию коры мозга кошек, например, привели к созданию свёрточных нейронных сетей, хотя нельзя сказать, что современные CNN являются точной копией прототипа.

                                          Конечно, если хочется обязательно жить в чёрно-белом мире, в котором есть только два стула, то это можно организовать, но я не очень понимаю этого желания всё упростить и сказать, что детально изучать природные объекты не нужно и что для технологии это не нужно. По-моему, это очень близорукая позиция, не учитывающая опыта науки и не основанная на здравом смысле.
                                            0
                                            потому что этот планер не был частью организма и им нельзя управлять как делает это птица крыльями и хвостом. Потому и разбился. С чего-то надо было все равно начинать.
                                      0
                                      Проблема нашего мира в том, что комментарий, подобный вашему, не лень написать паре наших с вами коллег.
                                      А большинство людей недостаточно образованы и критически мыслят, и хавают всю эту трансгуманистическую чушь вида «ооооо сейчас микроскопом заглянем в мозг и смоделируем на Нвидии сознание ооо заморозим себя будем тыщу лет жить, китовая акула смогла и мы сможем оооооо»
                                        +4
                                        Проблема нашего мира в том, что у нас куда больше тех, кто говорит, что что-нибудь невозможно, чем тех, кто что-то делает.
                                          0
                                          А что в этом плохого?
                                          +1
                                          За это отвечают 2 (ДВА) нейрона. А собственно память хранится в одном. Теперь вдумайтесь, есть огромный открытый мир, есть невероятное количество видов и штаммов бактерий и простейших. Один нейрон распознает несъедобных и ядовитых простейших и бактерий, и он же почти самостоятельно обучается и хранит в себе память о них. Без внешних сложных воздействий.
                                          Сам нейрон распознаёт? Т.е. у него есть рецепторы, отвечающие за детект определённых соединений, на которые происходит реакция?

                                          А насчёт одного нейрона памяти — если взаимодействие там чисто электрохимическое, т.е. на входе и на выходе только изменение AP, то можно описать этот нейрон и, чисто теоретически, вставить вместо него полностью синтетический нейрон с такой функцией зависимости выхода от входа.

                                          А если кроме электрохимического взаимодействия присутствуют другие модели (например, химическое) — то имеет смысл в первую очередь искать их и пути их воздействия на нейрон.
                                            +1
                                            Ну вообще человеческий мозг — удивительная штука. Я безусловно согласен с тем, что прогресс ML невелик (там ведь по большому счёту самая обычная логика), но вот попробуйте в уме перемножить два хотя бы шестизначных числа, ну или запомнить хотя бы первую сотню цифр знака Пи. И вот тут все наши хвалёные нейроны начинают буксовать и цепляться друг за друга. Кто может объяснить, как я умею без проблем, скажем водить машину, программировать, и т.д, но для элементарной арифметики мне нужен каклькулятор?

                                            Но рывок техпрогресса, который человечество совершило буквально за последнюю пару сотен лет, просто огромен. Я вот помню в конце девяностых увидел электронный микроскоп в Физтехе, а программировал я тогда рентгеновский дифрактометер на ДВК с 56 КБ памяти и 5МБ винчестером, и тогда это казалось чуть ли не верхом совершенства.
                                            Я это к тому, что всё это — дело времени, и создание функциональной модели мозга небольшого животного типа мыши — вопрос скорее всего нескольких сотен лет. Сейчас уже можно картировать, но ещё не очень понятны процессы в нейронах. Но я не думаю, что мы уже упёрлись в абсолютный предел знаний, просто надо упорно работать дальше.
                                            Ну и сопроцессор в мозг ну очень хочется уже — тут картирование вполне может помочь — надо просто понять, куда подключиться. Вон, с болезнью Паркинсона научились отчасти бороться, стимулируя субталамическое ядро парой электродов (и при этом ещё даже не до конца разобрались как оно работает)
                                              +1
                                              Кто может объяснить, как я умею без проблем, скажем водить машину, программировать, и т.д, но для элементарной арифметики мне нужен каклькулятор?

                                              Мозг обезьяны эволюционно заточен под управление телом и распознавание образов. В нем нет АЛУ, ему нечем считать. Поэтому поверх распознавания образов, да ещё и поверх сознания строится эмуляция АЛУ. Разумеется, чудовищно неэффективная по сравнению со специализированными устройствами.

                                                0

                                                Дополню. Представьте себе, что счёт возможен только путём выведения знаков на экран и распознавания их с экрана. Вот как-то так мы и считаем. А потом возникает блик на экране — и весь счёт сбивается, надо начинать сначала.

                                                –3
                                                Просто поразительно, что Ваш пост не заминусовали «в конец» (хотя в пресловутую карму, похоже, говнюки неоднократно «слазили»). Пишу лишь затем (нарываясь, понятное дело, на многократные «минусы» от здешней аудитории), чтобы Вы знали — я всецело поддерживаю Ваше отношение к этой статейке от Сбербанка (sic!), и поражаюсь аудитории «хабра», плюсующей данное словоблудие.

                                                Как мне кажется, данный опус по своей «научности» не дотягивает даже до ленты.вру (там, порой — но очень редко! — все-таки появляются полу-специалисты, способные хотя-бы уяснить тематику). Тут же — какой-то безумный хайп, надерганные с миру по нитке цитирования. Впрочем, я слышал, что в необходимые умения менеджера Сбербанка логика и научное образование не входят…
                                                  0
                                                  Прогресс ML по моему мнению смехотворен, особенно если сравнивать обещания MLнеров с его реальными достижениями.

                                                  А вы сравните с прогрессом эволюции. Вон какие штуки вывела, но только за миллиарды лет.

                                                  0
                                                  Насколько нейроны и аксоны повреждаются замораживанием? Кто-нибудь читал бумаги на эту тему?
                                                    +4
                                                    Точно так же, как и любая банка с водой лопается в морозилке. А клетка — это банка с водой, точнее пузырь с тончайшими жировыми стенками.
                                                    Замораживанием без пропитывания криопротекторами повреждается все и напрочь. Если вам предлагают за деньги заморозить ваш мозг в жидком азоте, «чтобы потомки воскресили» — смело сикайте ему поперек лица.
                                                      0
                                                      Если город залить жидким азотом, и оставить так. То и через сто тысяч лет можно восстановить систему водоснабжения. Информация не исчезнет, этого достаточно. А с прерыванием самосознания я готов смириться.
                                                        0
                                                        Вы бы стали восстанавливать систему водоснабжения этого города? Сколько бы это стоило?
                                                        Вот и ваши потомки не будут.
                                                      +2
                                                      С этим пока много проблем, но есть и ограниченный прогресс. Вот интересная статья про наших любимых C. elegans: www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4620520
                                                    • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                                                        +1
                                                        Разве немалая часть информауции не хранится в разнообразных химических веществах в клетках мозга и связях между ними? Как это картировать и потом симулировать?
                                                          0
                                                          К счастью, разнообразие этих веществ не так уж велико, а «веса» синаптических связей можно рассчитать по морфологическим признакам. См., например: www.pnas.org/content/111/28/E2895
                                                            +1
                                                            А мне говорили, что на данный момент известно от 2000 до 6000 нейромедиаторов. Это, конечно, не так чтобы много…
                                                              +1
                                                              Если мало, то можно ещё добавить уникальность состава коктейля из нейромедиаторов в каждом отдельном синапсе, которую нейробиологи сейчас начинают признавать очень важной.
                                                          +2
                                                          Парни расходимсся.

                                                          Современныей нейросети придумывались когда люди знали один-два нейромедиатора, и думали, что всё остальное — топология. Слабо назвать сколько десятилетий назад эта идея устарела? :))

                                                          Послойное картирование никак не ответит на вопрос какие вещества накопленны в каждом дендрите нейрона, к чем сводится память, и тем более ничего не скажут о содержании нескольких тысяч известных на данный момент нейромедиаторов, и плотности рецепторов на них в поверхностях каждого нейрона.

                                                          К копированию её сознания это приближает точно так же как мекханические куклы 19-ого века на шестерёнках приближали к созданию андроидов, заменяющих людей на рабочих местах.
                                                            +1
                                                            1. Как именно нейромедиаторы связаны с долгосрочной памятью? Вы понимаете, как устроены механизмы долгосрочной памяти?

                                                            2. Откуда взято это странное число (2000—6000)? Вообще-то их чуть больше 40. Вы, видимо, путаете число молекул, которые могут оказаться в синаптической щели (молекулярная ёмкость синаптических везикул?), а не число *разных* молекул. Но это не имеет отношения к долгосрочной памяти.
                                                            www.kenhub.com/en/library/anatomy/neurotransmitters
                                                              0
                                                              1) Я же кажется ясно написал, «какие вещества накоплены», причём тут нейромедиаторы? Там играют роли разные протеинкиназа А, цАМФ, CREB-1 и прочая сугубо внутренняя химохрень о которой мы пока очень мало знаем. Если вы уровень всего этого не померяли, а мерять придётся всё, потому что на мёртвом мозге продолжительность активности РКА по понятным причинам не выяснить, то от знания коннектома вам как бы не горячо и не холодно. Информацию о долговременной памяти вы не получите.
                                                              А ещё надо учитывать, что нейрон имеет очень не шарообразную форму, и в разных частях клетки уровень этой химии может быть разным и это тоже имеет значение.

                                                              2) Нейротрансмиттеров работающих в синаптической щели относительно мало, хотя далеко не один, как когда-то думали, а все наши нынешние ИНС упорно не хотят с этими сложностями связываться. Но нейрофизиологи давно поняли, что большое значение имеют нейромедиаторы работающие вне синаптических щелей и цифру в несколько тысяч называл во время своего доклада нейрофизиолог, которого попросили прокомментировать перспективу моделирования нервной системы. Дело было на конференции «Нейроинформатика 2015» и у меня есть все основания ему доверять, потому что он втыкал в мозг обезьяны электроды и моделировал положение её конечностей по собранным данным ещё до того, как это стало мейнстримом.
                                                                0
                                                                > цифру в несколько тысяч называл во время своего доклада нейрофизиолог

                                                                Ссылку давайте.
                                                              0
                                                              Картирование без определения синаптического веса каждого синапса бессмысленно, с этим согласен. Но это просто нужно более точное сканирование.
                                                              Я предполагаю, что срезание острым лезвием тут уже не поможет, нужно испарение лазером и считывание поверхности через микроскоп сверхвысокого разрешения (возможно даже атомно-силовой)
                                                              Про разные вещества в разных дендритах одного нейрона — есть ссылки, где про это можно почитать, как они влияют на функции самого нейрона?
                                                                +1
                                                                Каждый год уровень абстракции, необходимой для копирования нейрона, понижается, — вчера резали кухонным ножом, сегодня уже микронной точности не хватает, завтра упрёмся в атомный уровень. Конечная, выходим.
                                                              +1
                                                              нейросеть мыши
                                                              при этом на картинке — землеройка

                                                              Землеройка это не мышь.

                                                                0
                                                                А где-то в тексте написано, что землеройка это мышь?
                                                                В тексте написано и про коннектом многозубки и про коннектом мыши, которая mus musculus.
                                                                +1

                                                                Адолф Бек сделал свои открытия, работая в городе Львов, который входил в те времена в состав Австро-Венгрии. Государства "Польша" в 1890м году не существовало.

                                                                  0
                                                                  Польша это не только государство, но и историческая область. Конечно, можно было бы написать Королевство Галиции и Лодомерии или Великое княжество Краковское (по месту рождения), но мне кажется, что это всё-таки лишняя информацию в данном случае.
                                                                    0
                                                                    Это очень чувствительная грань. Исторически принято называть человека по его гражданству.
                                                                      0
                                                                      Да, я понимаю. В книге у меня написано «В 1890 году физиолог Адольф Бек (Adolf Beck, 1863—1942) из Ягеллонского университета в Кракове», в блоге решили немного упростить. Собственно это работа была выполнена им ещё до львовского периода.
                                                                  –1
                                                                  del
                                                                  0
                                                                  С моей колокольни выглядит так, будто можно ускорить процесс в тысячи раз, не изменяя методологию.
                                                                  Зачем делать такие тонкие срезы — 40 нм? Можно ведь делать слои по несколько микрометров, и они будут прозрачны для оптических микроскопов (размер нейрона — 5-150 мкм, поэтому «мёртвых зон» не будет). Можно было бы автоматически строить карту такого слоя с помощью алгоритма построения 3d-модели на основе стереоскопической пары изображений (для увеличения точности можно сканировать слой под разными углами, так что, не только стерео-, но и «мультископической»).
                                                                    0
                                                                    Идеи рабочая, я думаю, но на деле могут быть нюансы, конечно. Например, некоторые срезы получаются неудачными. Для восстановления информации в потерянных срезах используют специальные нейронные сетки. Если в процессе будет портиться более толстый срез, то вероятность потери информации увеличится. Но тут вполне можно написать авторам исследования и спросить их мнения — https://www.janelia.org/people/stephen-plaza. Стивену точно можно написать, он отвечает, я проверял)
                                                                      +1
                                                                      Кажется, я уже сам понял, в чём моя ошибка. Толщина дендритов может быть гораздо меньше длины волны света, поэтому в микроскоп их не разглядеть :)
                                                                      +2
                                                                      Вот реальный кусок. Стереоскопическая пара тут не помощник.
                                                                      срез
                                                                      image
                                                                        0

                                                                        Да уж, тогда понятно, спасибо.

                                                                      0
                                                                      Кмк, это не большее бессмертие, чем размножение.
                                                                      Забэкапить мозг это конечно круто, но сомнительно, что мозг=сознание. Сознание, можно так сказать — это осознание себя, как главного персонажа, созерцателя мироздания. И если где-то параллельно со мной (пока я жив), запустить несколько моих копий/бэкапов, я сомневаюсь, что я буду их осознавать, как себя, как несколько людей одновременно. Я весьма уверен что для моего самосознания ничего не изменится. Каждый будет отдельной личностью и для меня они будут другими людьми, пусть и идентичными мне (во время бэкапа, потом все будут отличаться со временем), а когда я буду умирать, моё сознание будет, вероятно, окончательно пропадать из этого мира, и для меня он перестанет существовать (точнее, конечно, наоборот), и мне будет достаточно пофиг на то что там есть какие-то бэкапы.
                                                                        0
                                                                        Самосознание каждую ночь выключается.
                                                                          +1
                                                                          Ох не помню я как называлось то короткое произведение.
                                                                          Суть там была в том, что люди научились копировать сознание, просто, быстро, без проблем. И заботиться о физической оболочке нужды не было. После очередной аварии люди садятся в машины раз два… А ничего не случилось, по их мнению, по крайней мере. А вот другие они уже дома.
                                                                          Поэтому я хоть и техно энтузиаст и двумя протезами за кибернетизацию, но всё же остаётся вопрос, а после моего резервного копирования это буду я?
                                                                            0
                                                                            Ну это будет делать абсолютно то же самое что и ты, так что для мира это будет ты. А для себя, только ты сам можешь можешь ответить на этот вопрос.
                                                                            //Пробовал писать на вы, но как-то не звучит «вы» в этом контексте.
                                                                            Я подумал, и решил для себя признать все свои копии собой. Это улучшает мои шансы в достижении моих целей и расширяет мои возможности.
                                                                              +1
                                                                              Главное чтобы сепулькарий от хмепа выстоял.
                                                                                0
                                                                                а после моего резервного копирования это буду я?
                                                                                Парадокс корабля Тесея каждый решает для себя сам.
                                                                                +1
                                                                                Консенсусом современной философии сознания является физикализм — сознание супервенно над мозгом, то есть когда мы научимся с требуемой точностью копировать мозг, то научимся копировать и сознание, вопрос исключительно технический.
                                                                                Рабочее предположение цифрового бессмертия, насколько я могу судить, состоит в том, что в случае смерти и восстановления из бэкапа у сознания не будет инструментов для определения этого факта. То есть «Вы» из бэкапа будете ощущать себя тем же самым «Собой», поскольку отсутствует возможность для различения)
                                                                                0
                                                                                :) «бэкапить мозг» и «копировать сознание» — это, разумеется, вариации «обучения осла стихосложению» от современных ходжей насреддинов. Но понимать, как эфирный гиперпоток сознания распределён по эфирной нейронной гиперсети (то есть по мозгу), безусловно, необходимо. Картирование мозга, действительно, может содействовать этой цели…
                                                                                  0

                                                                                  Можно ли взять некий «черный ящик наоборот» (ЧЯ), т.е. некую конструкцию, содержащую например не обученную цифровую нейронную сеть, и, прицепив входы и выходы к реальному элементу нервной сети (нейрону), «обучить» этот ЧЯ на достаточно точное повторение работы элемента (нейрона)?
                                                                                  А то же самое с небольшим участком мозга?

                                                                                Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                                                                                Самое читаемое