Физика будущего - Мичио Каку

В 2009 г. Маркрам оптимистично заявил: «Построить модель человеческого мозга вполне возможно, и мы в состоянии сделать это лет за десять. Если мы сделаем все правильно, она будет говорить, обладать интеллектом и вести себя совершенно как человек». Однако при этом он предупреждает, что для создания такой модели потребуется суперкомпьютер, в 20 000 раз более мощный, чем современные суперкомпьютеры, и с памятью, в 500 раз превосходящей по объему нынешний Интернет.

Так что же мешает ученым достичь этой колоссальной цели? Для Маркрама все просто: нет денег.

Ему кажется, что, поскольку базовые научные принципы моделирования мозга уже ясны, для успеха нужно просто вложить в проект достаточно денег. Он говорит: «Речь идет не о годах, а о долларах… Вопрос в том, хочет ли этого общество. Если модель нужна через десять лет, они получат ее через десять лет. Если она нужна через тысячу лет, мы можем подождать».

Однако этой проблемой, помимо Маркрама, занимается еще одна группа ученых, которой удалось получить в свое распоряжение величайшие компьютерные мощности в истории. Эта группа работает с наиболее продвинутой версией Blue Gene, получившей название Dawn; она также находится в Ливерморе. Dawn — поистине впечатляющее зрелище; в нем 147 456 процессоров и 150 000 гигабайт памяти. Он примерно в 100 000 раз мощнее вашего настольного компьютера. На счету этой группы, которую возглавляет Дхармендра Модха (Dharmendra Modha), уже имеется несколько серьезных успехов. В 2006 г. она была в состоянии смоделировать 40 % мышиного мозга, а в 2007-м — уже 100 % крысиного (в мозге крысы около 55 млн нейронов, что гораздо больше, чем у мыши).

В 2009 г. группа преодолела еще один рубеж и превзошла прежний мировой рекорд. Ей удалось смоделировать 1 % коры головного мозга человека, или приблизительно весь объем коры головного мозга кошки, — 1, 6 млрд нейронов и 9 трлн связей. Однако моделирование шло медленно, скорость работы модели примерно в 600 раз уступала скорости работы реального мозга. (Если модель охватывала только 1 млрд нейронов, она работала намного быстрее, всего в 83 раза медленнее, чем мозг.)

«Это можно сравнить с телескопом Хаббла для сознания или с линейным ускорителем для мозга, — гордо говорит Модха, имея в виду научный масштаб этого достижения. Поскольку мозг содержит 100 млрд нейронов, моделирование даже одного миллиарда позволяет увидеть свет в конце туннеля. Ученые уверены, что полная модель человеческого мозга уже не за горами. — Это не просто возможно, это неизбежно. Так будет!»

Однако моделирование человеческого мозга целиком до сих пор представляет серьезные проблемы, особенно в плане энергии и отвода тепла. Компьютер Dawn потребляет 1 МВт энергии и выделяет столько тепла, что только на его охлаждение работает 6675 т кондиционирующего оборудования, вырабатывающего 76 тыс. м3 охлажденного воздуха в минуту. Для моделирования человеческого мозга целиком все эти числа придется умножить еще на 1000.

Задача воистину монументальная. Энергопотребление гипотетического суперкомпьютера составило бы 1 ГВт, что соответствует типовой мощности одного энергоблока атомной станции. Этой энергией можно было бы осветить и обогреть крупный город! Для охлаждения этого суперкомпьютера потребовалось бы отвести целую реку и пропустить ее воды через компьютер. А сам компьютер занял бы не один городской квартал.

Поразительно, но человеческий мозг потребляет всего 20 Вт. Выделяемое им тепло почти незаметно, и все же мозг с легкостью оставляет позади совершеннейшие суперкомпьютеры. Более того, человеческий мозг — самое сложное творение матери-природы в этой части Галактики. У нас нет до сих пор никаких данных о присутствии в Солнечной системе других форм разумной жизни, а значит, до ближайшего объекта, сравнимого по сложности с содержимым вашего черепа, от Земли не менее 40 трлн км (расстояние до ближайшей звезды), а скорее гораздо больше.

Не исключено, что нам действительно удалось бы провести реверсивное проектирование мозга за десять лет, но лишь при условии неограниченного финансирования и национальной ударной программы — что-нибудь вроде Манхэттенского проекта. Однако, учитывая общий экономический климат, в ближайшее время таких вложений вряд ли стоит ожидать. Отметим, что правительство США в последние годы поддерживало несколько серьезных приоритетных проектов, таких как «Геном человека», который обошелся почти в три миллиарда долларов, но лишь потому, что они обещали очевидные научные и медицинские выгоды. Выгоды проекта моделирования мозга не столь очевидны, поэтому времени на него уйдет гораздо больше. Более реалистично, наверное, предположить, что мы будем двигаться к цели маленькими шажками и до исторического момента, когда полная модель будет наконец создана, пройдет еще не один десяток лет.

Так что компьютерное моделирование мозга протянется, вероятно, до середины века. И даже после завершения проекта понадобится еще несколько десятков лет, чтобы разобраться в горах полученной информации и соотнести ее с реальным человеческим мозгом. Мало того что мы утонем в данных, у нас к тому же не будет средств, которые позволили бы надежно отфильтровать шум и отделить полезную информацию от случайной.

Разборка мозга

Но как же второй подход, о котором шла речь, — определение точного местоположения каждого нейрона?

Этот подход также ставит перед учеными задачу, достойную Геракла, и скорее всего означает десятилетия тщательных исследований. Вместо суперкомпьютеров вроде Blue Gene ученые, выбравшие такой подход, пользуются методом последовательного анализа. Для начала они препарируют мозг дрозофилы, разрезая его на тончайшие ломтики толщиной не более 50 нм (около 150 атомов). Получаются миллионы ломтиков, каждый из которых фотографируется при помощи сканирующего электронного микроскопа, скорость и разрешение которого приближаются к миллиарду точек в секунду. Электронный микроскоп выдает на-гора невероятное количество данных — около 1000 трлн байт; этого достаточно, чтобы наполнить носителями информации целую комнату. И все это — для описания мозга одной-единственной плодовой мушки! Затем приходит черед обработки данных и тщательного, скрупулезного восстановления трехмерных связей каждого нейрона; на это уходит около пяти лет. А для получения более точной картины мушиного мозга придется разделать и исследовать мозг не одного десятка особей.

Джерри Рубин (Gerry Rubin) из Медицинского института Говарда Хьюза, один из лидеров в этой области исследований, считает, что на составление полной, точной и подробной карты мозга дрозофилы уйдет 20 лет. «Я бы сказал, что, когда эта задача будет решена, мы пройдем пятую часть пути к пониманию человеческого мозга», — заключает он. Рубин понимает всю масштабность и сложность стоящей перед ним задачи. Человеческий мозг имеет в миллион раз больше нейронов, чем мозг дрозофилы. И если на регистрацию каждого нейрона мушиного мозга уйдет 20 лет, то на установление полной нейронной архитектуры человеческого мозга наверняка понадобится еще не одно и не два десятилетия. Стоить этот проект тоже будет громадных денег.

Итак, мы видим, что все участники процесса инженерного анализа мозга пока находятся в сложном положении. Они видят и ясно различают цель, представляют, как можно ее достичь, но отсутствие денег не позволяет им работать в полную силу. Можно с достаточной долей уверенности предположить, что где-нибудь к середине века у нас появятся достаточно мощные компьютеры, на которых можно будет смоделировать человеческий мозг, а также грубые приблизительные карты нейронной архитектуры мозга. Однако на полное понимание механизма мышления или на создание машины, способной дублировать функции человеческого мозга, не приходится рассчитывать раньше самого конца XXI в.

Приведем пример. Получив карту точного расположения каждого гена в теле муравья, вы не узнаете, как строится муравейник. Точно так же сам по себе факт, что ученые теперь знают все 25 000 генов, которые составляют геном человека, не означает, что они поняли, как работает человеческое тело. Вообще, проект «Геном человека» напоминает толковый словарь, в котором нет определения слов. Каждый ген в теле человека четко расшифрован и расписан по буквам, но что каждый из них делает, по-прежнему в значительной степени остается загадкой. В каждом гене закодирована структура определенного белка, но неизвестно, как большинство этих белков функционирует в организме.

Еще в 1986 г. ученые смогли составить полную карту расположения всех нейронов в нервной системе крохотного червячка С. elegans. Первоначально это достижение было объявлено прорывом и ключом к раскрытию загадки мозга. Однако знание точного расположения 302 нервных клеток и 6000 химических синапсов даже сейчас, спустя несколько десятилетий, не дает ученым ничего нового для понимания физиологии червя.