Наука - Моделируем ум

Наука - Моделируем ум

Симуляция мыслительной деятельности
Создав полноценную модель одного из сложных компонентов мозга млекопитающих, ученые нацелились на моделирование всего человеческого мозга. Некоторые их коллеги считают проект полной утопией.

Не успели мы рассказать о создании компьютерной модели сложнейшего процесса фотосинтеза («Фотосинтез в суперкомпьютере

»), как появилось сообщение об еще более амбициозном проекте – разработке полной модели человеческого мозга. Новость поступила от группы швейцарских ученых во главе с Генри Маркрамом (Henry Markram), совместно с исследователями IBM уже более 2 лет работающих над проектом Blue Brain. Они обнародовали компьютерную симуляцию столба неокортекса – одного из самых сложных компонентов мозга млекопитающих и основного «блока», из которого составлена его кора. Работоспособная модель, по мнению ее создателей, показывает, что мозг млекопитающего целиком можно будет смоделировать в течение ближайших 3 лет, а человеческий мозг – лет через 10.

«Что мы делаем – это, по сути, “обратная инженерия” мозга», - рассказывает Генри Маркрам. Действительно, если инженер разрабатывает функциональные системы, оперируя отдельными ее компонентами, то в данном случае работа заключается в обратном: имея цельную систему, «разобрать» ее по винтику. Если ученым удастся воплотить свои задумки в действительность, они создадут прекрасный инструмент для нейрофизиологических исследований. Он поможет проводить эксперименты над мозгом и тестировать новые лекарственные препараты оперативно, дешево, а главное – не нуждаясь в использовании реальной мозговой ткани.

Сама модель столба неокортекса была закончена еще в прошлом году, однако ученым потребовалось изрядно времени на проведение необходимых проверок, сравнивая результаты работы модели с данными биологических исследований. Тестированием они оказались удовлетворены: модель показала достаточную точность, чтобы исследователи могли переключиться на другие области мозга.

Проект начался с создания модели 10 тыс. работающих нейронов, соединенных 30 млн. синаптических связей – такой объем имеет столб неокортекса крысы. Эта гетерогенная структура, включающая множество разных типов синапсов и ионных каналов. Ученые собрали воедино данные 15-летних исследований морфологии, генной экспрессии, изучения ионных каналов, синапсов, электрофизиологических свойств этой мозговой структуры. Им пришлось разработать особое программное обеспечение, которое обрабатывало эту информацию и воссоздавало точную трехмерную модель нейронов и их взаимосвязей.

Модель тестировалась приложением к ней определенных внешних стимулов, после чего ученые анализировали поведение смоделированных нейронов и сравнивали его с данными «натурных» экспериментов. В некоторых случаях им самим пришлось ставить соответствующие опыты – на это, по словам Маркрама, работала примерно треть его команды из 35 специалистов. Постепенно модель уточнялась – до тех пор, пока аккуратность ее предсказаний не удовлетворила экспериментаторов.

Впрочем, некоторые специалисты смотрят на деятельность проекта Blue Brain и на его перспективы более скептически. Американский коллега Генри Маркрама, Кристоф Кох (Christof Koch), который еще в 1989 г. создал модель работы структуры из 10 тыс. нейронов (хотя намного более простую, чем новая), замечает, что ни одно из исследований, проведенных в рамках создания модели, не было опубликовано в научной прессе. «Создание полной модели – процесс постепенный, эволюционный, - считает он, - а не революционный». А проект по полному моделированию человеческого мозга в течение 10 лет и вовсе относит к области невероятного.

Действительно, даже крысиный мозг на порядки сложней модели, о которой сообщили швейцарцы – он содержит около 200 млн. нейронов – а уж модель человеческого мозга и вовсе должна будет включать от 50 до 100 млрд. нейронов. А это, как говорится, две большие разницы. Кстати, от веса самого мозга разумность вовсе не зависит – это было показано на дельфинах (« Глупый крупный мозг»), дополнительный вес мозга которых не позволяет ему переохлаждаться.

По информации MIT Technology Review