Почему человеческий мозг — не компьютер.

Мы переживаем одно из величайших научных начинаний — попытку понять самый сложный объект во вселенной — мозг. Ученые накапливают огромное количество данных о структуре и функционировании в огромном количестве мозгов, от самых маленьких до наших. Десятки тысяч исследователей посвящают огромное количество времени и энергии размышлениям о том, что делают мозги, и удивительная новая технология позволяет нам описывать и манипулировать этой деятельностью.

Теперь мы можем заставить мышь вспомнить что-то о запахе, с которым она никогда не сталкивалась, превратить плохую память мыши в хорошую , и даже использовать всплеск электричества, чтобы изменить то, как люди воспринимают лица. Мы разрабатываем все более подробные и сложные функциональные карты мозга, человека и других. У некоторых видов мы можем по желанию изменять саму структуру мозга, изменяя поведение животного. Некоторые из самых глубоких последствий нашего растущего мастерства можно увидеть в нашей способности дать возможность парализованному человеку управлять рукой робота силой своего разума.

Каждый день мы слышим о новых открытиях, которые проливают свет на работу мозга, а также об обещании — или угрозе — новой технологии, которая позволит нам делать такие надуманные вещи, как читать мысли, выявлять преступников или даже загружаться в компьютер. Книги неоднократно выпускались, каждый из которых претендует на то, чтобы объяснить мозг по-разному.

И все же среди некоторых нейробиологов растет убежденность в том, что наш будущий путь неясен. Трудно понять, куда мы должны идти, кроме простого сбора дополнительных данных или рассчитывать на последний захватывающий экспериментальный подход. Как сказал немецкий нейробиолог Олаф Спорнс: «Нейробиологии по-прежнему в основном не хватает организационных принципов или теоретической основы для преобразования данных мозга в фундаментальные знания и понимание». Несмотря на то, что накапливается огромное количество фактов, наше понимание мозга, похоже, заходит в тупик.

В 2017 году французский нейробиолог Ив Френьяк сосредоточился на нынешнем способе сбора огромных объемов данных в дорогих крупномасштабных проектах и ​​утверждал, что цунами данных, которые они производят, приводит к серьезным узким местам в процессе, отчасти потому, что, как он выразился К сожалению, «большие данные — это не знания».

«Всего 20–30 лет назад нейроанатомическая и нейрофизиологическая информация была относительно скудной, в то время как понимание процессов, связанных с разумом, казалось вполне достижимым», — пишет Фрегнак. «В настоящее время мы тонем в потоке информации. Как ни парадоксально, все чувство глобального понимания находится под острой угрозой размывания. Каждое преодоление технологических барьеров открывает ящик Пандоры, раскрывая скрытые переменные, механизмы и нелинейности, добавляя новые уровни сложности».

Нейробиологи Энн Черчлэнд и Ларри Эбботт также подчеркнули наши трудности в интерпретации огромного количества данных, которые создаются лабораториями во всем мире: «Для глубокого понимания этого нападения потребуется, в дополнение к умелому и творческому применению экспериментальных методов. технологии, существенный прогресс в методах анализа данных и интенсивное применение теоретических концепций и моделей ».

Действительно, существуют теоретические подходы к функционированию мозга, в том числе к самым загадочным вещам, которые может сделать человеческий мозг — производить сознание. Но ни одна из этих систем не получила широкого распространения, поскольку ни одна из них еще не прошла решающего испытания экспериментального исследования. Вполне возможно, что повторные призывы к большей теории могут быть благочестивой надеждой. Можно утверждать, что не существует единой теории о функционировании мозга, даже у червя, потому что мозг — это не единственная вещь. (Ученым даже трудно придумать точное определение того, что такое мозг.)

Как заметил Фрэнсис Крик, со-первооткрыватель двойной спирали ДНК, мозг представляет собой интегрированную, развитую структуру, в которой в разные моменты эволюции появляются разные его фрагменты, адаптированные для решения разных задач. Наше нынешнее понимание того, как все это работает, является крайне частичным — например, большинство сенсорных исследований в области нейробиологии было сосредоточено на зрении, а не на запахе; запах концептуально и технически более сложен. Но то, как работают обоняние и видение, различны как в вычислительном, так и в структурном плане. Сосредоточив внимание на зрении, мы выработали очень ограниченное понимание того, что делает мозг и как он это делает.

Природа мозга — одновременно интегрированного и составного — может означать, что наше будущее понимание неизбежно будет фрагментированным и составленным из разных объяснений для разных частей. Черчленд и Эбботт разъяснили значение: «Глобальное понимание, когда оно придет, скорее всего, примет форму весьма разнообразных панелей, свободно сшитых в лоскутное одеяло».

За более чем полвека все те самые разнообразные панели пэчворка, над которыми мы работали, были созданы, думая, что мозговые процессы включают в себя что-то вроде тех, которые выполняются в компьютере. Но это не значит, что эта метафора будет по-прежнему полезна в будущем. В самом начале цифрового века, в 1951 году, пионер нейробиологии Карл Лешли выступил против использования любой машинной метафоры.

«Декарт был впечатлен гидравлическими фигурами в королевских садах и разработал гидравлическую теорию действия мозга», — пишет Лэшли. «С тех пор у нас были телефонные теории, теории электрического поля, а теперь теории, основанные на вычислительных машинах и автоматических рулях. Я полагаю, что мы с большей вероятностью узнаем о том, как работает мозг, изучая сам мозг и явления поведения, чем предаваясь надуманным физическим аналогиям».

Это отклонение метафоры в последнее время было принято еще более французским нейробиологом Роменом Бреттом, который бросил вызов самой фундаментальной метафоре функции мозга: кодированию. С момента своего появления в 1920-х годах идея нейронного кода стала доминировать в нейробиологическом мышлении — за последние 10 лет было опубликовано более 11 000 статей на эту тему. Фундаментальная критика Бретта заключалась в том, что, размышляя о «коде», исследователи непреднамеренно отходят от технического смысла, в котором существует связь между стимулом и активностью нейрона, до репрезентативного смысла, согласно которому нейрональные коды представляют этот стимул,

Неустановленное значение в большинстве описаний нейронного кодирования состоит в том, что активность нейронных сетей представляется идеальному наблюдателю или читателю в мозге, часто описываемому как «нисходящие структуры», которые имеют доступ к оптимальному способу декодирования сигналов. Но способы, которыми такие структуры на самом деле обрабатывают эти сигналы, неизвестны и редко выдвигаются явные гипотезы, даже в простых моделях функционирования нейронной сети.

Обработка нейронных кодов обычно рассматривается как серия линейных шагов — как линия домино, падающих одна за другой. Мозг, однако, состоит из очень сложных нейронных сетей, которые взаимосвязаны, и которые связаны с внешним миром для осуществления действия. Сосредоточение внимания на наборах сенсорных и обрабатывающих нейронов, не связывая эти сети с поведением животного, упускает смысл всей этой обработки.

Рассматривая мозг как компьютер, который пассивно реагирует на ввод и обрабатывает данные, мы забываем, что это активный орган, часть тела, которое вмешивается в мир и имеет эволюционное прошлое, которое сформировало его структуру и функцию. Этот взгляд на мозг был изложен венгерским нейробиологом Георгием Бузаки в его недавней книге «Мозг изнутри». По словам Бузьяки, мозг не просто пассивно поглощает стимулы и представляет их через нейронный код, а скорее активно ищет альтернативные возможности для тестирования различных вариантов. Его вывод — вслед за учеными, восходящими к 19 веку — заключается в том, что мозг не представляет информацию: он ее создает.

Метафоры неврологии — компьютеры, кодирование, схемы соединений и т. Д. — неизбежно являются частичными. Такова природа метафор, которые интенсивно изучались философами науки и учеными, так как они, кажется, так важны для мышления ученых. Но метафоры также богаты и позволяют понять и открыть. Наступит момент, когда понимание, которое они позволят, будет перевешено ограничениями, которые они навязывают, но в случае вычислительных и репрезентативных метафор мозга, нет единого мнения, что такой момент наступил. С исторической точки зрения сам факт проведения этой дискуссии говорит о том, что мы действительно можем приближаться к концу вычислительной метафоры. Что не ясно, однако, то, что заменило бы это.

Ученые часто волнуются, когда осознают, как их взгляды были сформированы с помощью метафоры, и понимают, что новые аналогии могут изменить то, как они понимают свою работу, или даже дать им возможность разработать новые эксперименты. Трудно придумать эти новые метафоры — большинство из тех, что использовались в прошлом в отношении мозга, были связаны с новыми технологиями. Это может означать, что появление новых и проницательных метафор для мозга и то, как он функционирует, зависит от будущих технологических прорывов, наряду с гидравлической энергией, телефонной станцией или компьютером. Нет признаков такого развития; несмотря на последние модные слова, которые распространяются по всему миру — блокчейн, квантовое превосходство (или квантовое что-либо), нанотехнологии и т. д. — маловероятно, что эти поля преобразуют технологию или наш взгляд на то, что делают мозги.

В 1981 году британский психолог Ричард Грегори утверждал, что опора на появление как способ объяснения функции мозга указывает на проблему с теоретической структурой: «Появление« появления »вполне может быть признаком того, что более общий (или, по крайней мере, другой) ) нужна концептуальная схема … Это роль хороших теорий для устранения появления появления. (Таким образом, объяснения с точки зрения появления являются поддельными.)”

Это упускает из виду тот факт, что существуют разные виды появления: слабые и сильные. Слабые возникающие признаки, такие как движение мелкой рыбы в ответ на акулу, могут быть поняты с точки зрения правил, которые управляют поведением их составных частей. В таких случаях, по-видимому, загадочное групповое поведение основано на поведении индивидуумов, каждый из которых реагирует на такие факторы, как движение соседа, или внешние раздражители, такие как приближение хищника.

Этот вид слабого появления не может объяснить деятельность даже самых простых нервных систем, не говоря уже о работе вашего мозга, поэтому мы возвращаемся к сильному появлению, когда возникающее явление не может быть объяснено активностью отдельных компонентов. Вы и страница, на которой вы читаете это, сделаны из атомов, но ваша способность читать и понимать проистекает из особенностей, которые возникают через атомы в вашем теле, образуя структуры более высокого уровня, такие как нейроны и их схемы стрельбы, а не просто из атомы взаимодействуют.

Сильное появление недавно было подвергнуто критике некоторыми нейробиологами как риск «метафизической неправдоподобности», потому что нет ни очевидного причинного механизма, никакого-либо единственного объяснения того, как происходит появление. Как и Грегори, эти критики утверждают, что опора на появление для объяснения сложных явлений предполагает, что нейробиология находится на ключевом историческом этапе, подобном тому, который видел медленное превращение алхимии в химию. Но столкнувшись с загадками нейробиологии, появление часто является нашим единственным курортом. И это не так глупо — удивительные свойства программ глубокого обучения, которые в корне не могут быть объяснены людьми, которые их разрабатывают, по сути являются эмерджентными свойствами.

Интересно, что в то время, как некоторые нейробиологи дезорганизованы метафизикой появления, исследователи искусственного интеллекта наслаждаются этой идеей, полагая, что сложность современных компьютеров или их взаимосвязанность через Интернет приведет к тому, что драматически называют сингулярностью. Машины станут сознательными.

Существует множество вымышленных исследований этой возможности (в которых вещи часто заканчиваются плохо для всех заинтересованных сторон), и субъект, безусловно, возбуждает воображение публики, но нет никаких причин, кроме нашего неведения о том, как работает сознание, предполагать, что это произойдет. в ближайшем будущем. В принципе, это должно быть возможно, потому что рабочая гипотеза состоит в том, что разум — это продукт материи, который мы должны поэтому подражать в устройстве. Но масштаб сложности даже самых простых мозгов затмевает любую машину, которую мы можем себе представить. В течение десятилетий, столетий, сингулярность будет научной фантастикой, а не наукой.

 

 

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2 + восемь =