Почему мозг человека не компьютер: новые данные

Каждый день мы слышим о новых открытиях, которые проливают свет на то, как работает мозг, а также свидетельствуют о многообещающих технологиях, например, о возможности читать мысли или даже объединять мозг и компьютер, пишет TheGuardians.

И все же многие нейробиологи считают, что будущий путь исследования мозга не вполне ясен. Люди не могут просто постоянно собирать данные или разрабатывать технологии, помогающие понять работу мозга. Немецкий нейробиолог Олаф Спорнс заметил: «Нейробиологии по-прежнему не хватает организационных принципов или теоретической основы для преобразования данных мозга в фундаментальные знания и понимание». Хотя накапливается огромное количество данных, наше понимание мозга, похоже, заходит в тупик.

Новые данные о мозге: больше неясности, чем понимания

В 2017 году французский нейробиолог Ив Френьяк выяснил, что целый океан данных о мозге наоборот приводит к серьезным пробелам и упущениям отчасти потому, что огромное количество данных еще не означает большого количества знаний.

«Всего 20–30 лет назад информация о мозге была относительно скудной, тогда как понимание процессов, связанных с разумом, казалось вполне достижимым, – пишет Ив Фрегнак. – В настоящее время мы тонем в потоке информации. Каждое новое исследование о мозге открывает ящик Пандоры, раскрывая скрытые механизмы и добавляя новые уровни сложности».

Как заметил Фрэнсис Крик, один из первооткрывателей ДНК, мозг представляет собой интегрированную развитую структуру, в которой появились различные структуры в разные периоды эволюции, адаптированные для решения разных задач. 

Наше нынешнее понимание того, как все это работает, является крайне частичным – например, большинство исследований органов чувств в области нейробиологии было сосредоточено на зрении, а не на обонянии, хотя обоняние концептуально и технически более сложно. Но то, как работают обоняние и зрение, различается в структурном плане. Сосредоточившись на зрении, мы получили ограниченное понимание того, что делает мозг и как он это делает. И, как считают некоторые ученые, нельзя подходить к мозгу как к машине, разрозненно изучая каждую его деталь.

Нейронный код ответит на вопросы об устройстве мозга

Однако многие нейробиологи наоборот считают и изучают мозг с точки зрения машины. Еще в 1920-х годах появилась идея нейронного кода, который можно расшифровать и который ответит на все вопросы о мозге. 

Обработку нейронных кодов обычно рассматривают как серию линейных шагов. Мозг же состоит из очень сложных нейронных сетей, связанных между собой и с внешним миром. Если сосредоточить внимание только на сенсорных и обрабатывающих нейронах и не связывать их с поведением человека, теряется весь смысл этой обработки.

Рассматривая мозг как компьютер, пассивно реагирующий на ввод и просто обрабатывающий данные, мы забываем, что это орган, который активно реагирует и влияет на окружающую среду, имеет эволюционное прошлое, сформировавшее его структуру и функции. 

Такой взгляд на мозг был изложен венгерским нейробиологом Георгием Бузаки. По его словам, мозг не просто пассивно поглощает стимулы и представляет их через нейронный код, он скорее активно ищет альтернативные возможности для тестирования различных вариантов. То есть мозг не просто интерпретирует информацию, он ее создает.

Одним из признаков того, что метафоры о мозге как о машине уже не могут объяснить его способностей, является предположение о том, что функционирование мозга можно объяснить не столько с точки зрения отдельно работающих компонентов, сколько с точки зрения системы.

Некоторые исследователи рассматривают разум как своего рода операционную систему, реализованную на нейронном оборудовании, которую можно загрузить на какое-либо устройство или даже в другой мозг. Однако это неправильно или, в лучшем случае, безнадежно наивно. Если бы такое было возможно, это означало бы, что наш разум каким-то образом «плавает» в мозге, и поэтому может быть перенесен в другую голову или заменен другим разумом. 

Почему до сих пор сильна метафора «мозг – это компьютер»

В настоящее время метафора «мозг – это компьютер» продолжает доминировать. Два десятилетия назад историк С. Райан Йоханссон утверждал, что «бесконечные дискуссии об истинности или ложности метафоры «мозг – это компьютер» – пустая трата времени».

С другой стороны, американский эксперт по искусственному интеллекту Гари Маркус поддержал эту метафору: «Компьютеры – это систематическая архитектура, которая принимает входные данные, кодирует и манипулирует информацией, а также преобразует входные данные в выходные. Мозг, насколько мы можем судить, делает именно это. На самом деле вопрос не в том, является ли мозг информационным процессором, а в том, как мозг хранит и кодирует информацию и что он делает с информацией после ее кодирования».

В 2017 году пара нейробиологов решила провести эксперимент на реальном компьютерном чипе с четко разработанными функциями. Ученые хотели понять, как происходит обработка информации с точки зрения нейробиологии. Они использовали нейробиологические методы, такие как «повреждения», и анализировали пиковую активность компонентов, а также их связность. Однако все пошло не так, как ожидалось. Исследователи не смогли обнаружить иерархию обработки информации, происходящую внутри чипа. 

Этот вывод говорит о том, что, несмотря на привлекательность компьютерной метафоры и тот факт, что мозг действительно обрабатывает информацию и каким-то образом выводит ее во внешний мир, нужно сделать значительный прорыв, чтобы добиться прогресса понимания того, как именно устроен мозг хотя бы в техническом плане. 

Какое-то время ученые считали, что работа мозга в чем-то похожа на работу переключателя. Однако нейроны не похожи на обычный переключатель, который можно включать или выключать, образуя схему соединений. Вместо этого нейроны реагируют и меняют активность в ответ на изменение стимуляции. 

Нервная система изменяет свою работу, изменяя активацию нейронных сетей. Именно эти сети направляют, перемещают и меняют деятельность. В отличие от любого устройства, узлы этих сетей не являются устойчивыми точками, такими как транзисторы или клапаны, а представляют собой наборы нейронов – сотни, тысячи, десятки тысяч, – которые могут последовательно реагировать как сеть с течением времени, даже если один компонент клетки ведет себя не совсем правильно.

Понимание даже самых простых таких сетей в настоящее время нам недоступно. 

Существует множество сценариев того, каким станет наше будущее понимание мозга: возможно, какие-то вычислительные проекты будут успешными и появится новая теория функционирования мозга. Либо теория вырастет из различных объяснений, которые будут логически и экспериментально подтверждены. Либо, благодаря сосредоточию на простых принципах нейронной сети, будет понятна организация более высокого уровня. Либо мы просто примем тот факт, что невозможно найти теорию, которая объяснила бы все функционирование мозга просто потому, что у мозга нет общей логики, а есть только адекватное объяснение каждой крошечной его части, и будем довольствоваться этим.