Дмитрий Мыльников (mylnikovdm) wrote,
Дмитрий Мыльников
mylnikovdm

Categories:

Как работает мозг, часть 3б

начало 3 части

Второй интересный и очень важный результат в понимании того, как работает мозг, был получен в ходе проекта Blue Brain Project, который выполнялся с июля 2005 года совместно компанией IBM и Швейцарским Федеральным Техническим Институтом Лозанны (École Polytechnique Fédérale de Lausanne — EPFL).
Краткую справку о проекте можно посмотреть на Вики.
Статью с общим описанием проводившихся исследований.
А если кому интересны подробности и вы читаете английские тексты, то можно посмотреть материалы на официальном сайте проекта.

Проект Blue Brain Project, как и полученные в ходе его выполнения результаты, был подвергнут критике со стороны официального научного сообщества. В частности, некоторые из теоретиков нейронауки даже утверждают, что в ходе проекта ничего принципиально нового узнать не удалось. Но на самом деле это далеко не так. Чуть ниже я расскажу о некоторых из важнейших результатов, которые были получены в ходе этого проекта и которые говорят о том, что мозг работает несколько по другому, чем считалось ранее, чем, в общем-то, и вызваны неприятие результатов и критика со стороны сторонников старой школы. То, что в ходе проекта Blue Brain Project были получены очень существенные и значимые результаты, подтверждается тем фактом, что в январе 2013 года Еврокомиссия одобрила финансирование самого крупного и амбициозного проекта по симуляции человеческого мозга The Human Brain Project с бюджетом в 1,2 млрд евро. При этом координатором проекта назначен  EPFL, который и выполнял вместе с IBM проект Blue Brain Project.
Информацию о проекте The Human Brain Project можно почитать тут:
https://habrahabr.ru/post/211997/
https://habrahabr.ru/post/214123/

Но вернёмся к проекту  Blue Brain Project (BBP) и полученным в ходе него результатам. В ходе выполнения проекта команда из EPFL под руководством профессора Генри Маркрама занималась изучением неокортекса мозга крысы и создала симуляцию 100 кортикальных колон из этого мозга на суперкомпьютере Blue Gene производства корпорации IBM.
Профессор Генри Маркрам, руководитель проекта Blue Brain Project

Неокортекс — новая кора (лат. Neocortex), новые области коры головного мозга, которые у низших млекопитающих только намечены, а у человека составляют основную часть коры. Структура неокортекса достаточно однородна. Вертикально нейроны некортекса объединены в так называемые кортикальные колонки (синонимы колонки котрекса, гиперколонки, кортикальные модули). Нейроны, которые составляют кортикальную колонку, находящиеся на разных уровнях по высоте, выполняют схожие функции и объединены между собой, образуя горизонтальные слои неокортекса. У мозга крысы таких слоёв четыре, у высших млекопитающих в неокортексе 5 слоёв, у мозга человека количество слоёв максимально и равняется шести.

Для того, чтобы выполнить свою симуляцию, группа из EPFL выполнила детальное  сканирование мозга крысы, составив карту связей для всех нейронов коры крысиного мозга. В результате была получена огромная база с информацией о нейронах и их связях, которая и послужила основой для создания последующей компьютерной симуляции, которую они успешно выполнили. Но главным результатом, который был получен в ходе проведения данных работ, был вовсе не этот.
Когда после сканирования коры реального мозга крысы у группы из EPFL образовалась база о нескольких сотен тысяч нейронов, они решили попытаться создать новый искусственный мозг на их основе, сформировав колонки неокортекса, которых изначально в природе не существовало. Для этого они выбрали из своей базы случайным образом описание 10 тысяч нейронов и попытались составить из них фрагмент коры (описание эксперимента и результатов на английском).

Выполняя этот эксперимент, исследователи из BBP пытались получить ответ на очень важный вопрос. До этого момента существовало два взгляда на то, как устроен и функционирует головной мозг и его кора. Согласно первому, традиционному взгляду, связи между нейронами не являются случайными и при анализе деятельности мозга каждая из связей является функциональной и оказывает влияние на конечный результат. Такой взгляд возник не на пустом месте, поскольку у низших животных их нейронная сеть работает именно таким образом. Например, у улитки вся высшая нервная система, которая обеспечивает её достаточно сложное поведение, состоит всего из восьми нейронов.

Но по мере изучения нервной системы и структуры головного мозга высших млекопитающих и человека возникла другая точка зрения. Было замечено, что нейроны в коре головного мозга образуют регулярные повторяющиеся структуры. В связи с чем было высказано предположение, что именно эти структуры на самом деле являются функциональными блоками, деятельность которых необходимо изучать и анализировать, а связи отдельных нейронов внутри подобных структур каждую в отдельности рассматривать и анализировать необходимости нет.

С точки зрения изучения и создания искусственного мозга получить ответ на то, по какому из вариантов строится неокортекс, очень важно. Общее количество нейронов в головном мозге человека порядка 100 млрд., каждый из которых может образовывать до 10 тысяч связей с другими нейронами. Если верен первый вариант и каждая из связей функциональна, то мы получаем информационную емкость порядка 10 в степени 14 (1e14). Если же верен второй вариант, то это означает, что нейроны в коре образуют функциональные макроструктуры, каждая из которых включает в себя тысячи нейронов и миллионы связей между ними. Другими словами, каждая кортикальная колонна представляет собой аналог микросхемы в микроэлектронике, внутри которой могут находиться милионы полупроводниковых элементов. Но для проектирования и понимания того, как будет функционировать конечное устройство, в котором используются подобные микросхемы, нет необходимости знать и понимать то, как работает каждый транзистор в этой микросхеме. Переход на изучение функционирования мозга на уровне макроструктур неокортекса позволил бы на 4-5 порядков уменьшить информационный объём модели, то есть для мозга человека вместо 1e14 мы уже получаем 1e10 или даже 1e9. А это очень существенно, поскольку с точки зрения анализа и моделирования уровень 1e10 технологически достижим уже сейчас, в то время как до уровня 1e14 нам ещё достаточно далеко.

Так вот эксперимент, который был поставлен группой исследователей проекта BBP из EPFL, должен был дать ответ на вопрос, по какому из двух описанных выше вариантов строится кора головного мозга. Выбрав случайным образом из созданной ими на предыдущем этапе базы данных описания 10 тысяч нейронов, они составили из них новые кортикальные колонки, которые затем сравнили с теми, что существовали в реальном мозге крысы. Проведённый анализ показал, что попадание связей нейронов в искусственно созданных колонках составляет 75%-95%. Причём часть из тех 15%-25% связей, которые не попали в нужные места, как потом выяснилось, в реальном живом мозге образоваться просто бы не могли, так как они находились слишком близко к основному телу нейрона, в то время как у нейронов существует специальный блокирующий механизм, который не позволяет синапсам присоединяться на таком маленьком расстоянии.

Но даже тот результат, который был получен, однозначно говорит о том, что структура коры головного мозга млекопитающих строится по второму типу. Это означает, что при дальнейшем изучении и моделировании деятельности мозга наша задача значительно упрощается, поскольку мы можем переходить на изучение и моделирование макроструктур, которые образуются нейронами, а не изучать поведение каждого нейрона в отдельности. Поэтому именно данный результат, полученный в ходе работ по проекту BBP, можно считать наиболее важным и значимым. Хотя, несомненно, что в ходе данного проекта было также получено множество других важных результатов, в том числе отработаны новые методики сканирования структур и моделирования головного мозга.

Так же исследователи из BBP отмечают, что изменение плотности, положений и ориентаций не влияло на распределение положений образования синапсов. Но вот изменение морфологии, то есть формы и структуры расположения синапсов, оказалось существенным для воспроизводимости результатов. Это говорит о том, что форма и структура синапсов у тех нейронов, которые образуют неокортекс млекопитающих, не является случайной. Во время роста и образования связей данные нейроны подчиняются некому единому плану, воспроизводят на макроуровне определённую заранее заданную форму и структуру.

Но ведь точно также ведут себя и все остальные клетки в организме, которые образуют различные органы и ткани. Например, если мы посмотрим на структуру мышц или крупных кровеносных каналов, то у всех организмов одного биологического вида она будет практически одинаковой. При этом данная структура определяет функциональность  организма. Но если мы посмотрим на уровень отдельных клеток, то расположение и форма отдельных клеток в органе или конкретной мышце у каждого конкретного организма будет отличаться. При этом многим оно кажется случайным, хотя на самом деле это не совсем так, поскольку на макроуровне данные клетки образуют упорядоченную структуру в виде мышцы или органа организма.

Как и остальные клетки в организме, нейроны растут и образуют связи между собой не случайным образом. Они подчиняются некой управляющей программе, которая и формирует из них соответствующие макроструктуры. При этом в множество нейронов в одной кортикальной колонке выполняют одну и туже функцию, многократно дублируя и усиливая друг друга, как множество клеток в одной мышце, многократно дублируют друг друга и увеличивают общую силу мышцы, которую они совместно образуют.

Но из этих результатов следует и другой важный вывод. Подобный способ построения из множества нейронов кортикальной колонки также говорит о том, что она является универсальным вычислительным элементом, перестройка структуры которой за счёт изменения связей между образующими её нейронами, либо очень сложна и длительна по времени, либо вообще невозможна в принципе, поскольку для изменения логики её работы необходимо, чтобы соответствующие связи были перестроены между всеми образующими её и дублирующими друг друга нейронами. В противном случае её функционирование в процессе перестройки связей будет невозможно ни согласно старой функции, которую данная колонка выполняла до начала перестройки связей, ни согласно новой функции, для выполнения которой связи должны принять новую конфигурацию.

Это не означает, что нейроны вообще не перестраивают связи между собой. Изменение структуры нейронной сети в процессе жизнедеятельности и обучения также является установленным научным фактом. И именно процесс перестройки связей является основным при обучении искусственных нейронных сетей, используемых для распознавания образов. Но данные процессы происходят в других областях мозга и центральной нервной системы (спинной мозг, автономные нервные узлы, периферическая нервная система).

А теперь объединим те результаты, которые были получены группой Ивана Николаевича Пигарева и группой, которая занималась работами по проекту BBP, и посмотрим, что у нас в итоге получается.


Продолжение


Tags: здоровье, мозг, наука
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 4 comments