A brain in a supercomputer | Henry Markram

Translator: David Machakhelidze Reviewer: Zakaria Babutsidze

Our mission is to build

ჩვენი მისიაა ავაგოთ

a detailed, realistic

ადამინის ტვინის

computer model of the human brain.

დეტალური, რეალისტური კომპიუტერული მოდელი

And we've done, in the past four years,

ის რაც გავაკეთეთ ბოლო ოთხი წლის განმავლობაში

a proof of concept

როდენტის ტვინის მცირე ნაწილზე,

on a small part of the rodent brain,

არის კონცეფციის დასტური.

and with this proof of concept we are now scaling the project up

და ამ კონცეფციის დასტურით გვინდა განვავითაროთ პროექტი,

to reach the human brain.

რომ მივუახლოვდეთ ადამიანის ტვინს.

Why are we doing this?

რატომ ვაკეთებთ ამას?

There are three important reasons.

არის სამი უმთავრესი მიზეზი.

The first is, it's essential for us to understand the human brain

პირველი, ჩვენთვის ყველაზე მნიშვნელოვანია შევისწავლოთ ადამიანის ტვინი

if we do want to get along in society,

იმისთვის რომ განვითარდეს საზოგადოება

and I think that it is a key step in evolution.

და ვფიქრობ, რომ ეს არის გადამწყვეტი კვანძი ევოლუციაში.

The second reason is,

მეორე მიზეზი არის

we cannot keep doing animal experimentation forever,

ის რომ ცხოველებზე ექსპერიმენტები უსასრულოდ ვერ გაგრძელდება

and we have to embody all our data and all our knowledge

და საჭირო ხდება მთელი ჩვენი ინფორმაციისა და ცოდნის ჩამოყალიბება,

into a working model.

მუშა მოდელის სახით

It's like a Noah's Ark. It's like an archive.

ეს ნოეს კიდობანივითაა. ეს არის არქივი.

And the third reason is that there are two billion people on the planet

და მესამე მიზეზი არის ის რომ პლანეტაზე არის ორი მილიარდი ადამიანი,

that are affected by mental disorder,

რომელიც ფსიქიურად არის დაავადებული,

and the drugs that are used today

და მედიკამენტები, რომლებიც დღეს გამოიყენება

are largely empirical.

უმთავრესად ემპირიულია.

I think that we can come up with very concrete solutions on

ვფიქრობ, რომ შესაძლებელი გახდება კონკრეტული გადაწყვეტილებების პოვნა

how to treat disorders.

რომ დავამარცხოთ დაავადებები.

Now, even at this stage,

ახლა, თუნდაც ამ სცენაზე,

we can use the brain model

ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ტვინის მოდელი

to explore some fundamental questions

რომ გამოვიკვლიოთ ზოგიერთი ფუნდამეტალური კითხვა

about how the brain works.

იმის შესახებ თუ როგორ მუშაობს ტვინი.

And here, at TED, for the first time,

და ახლა, TED-ზე, პირველად

I'd like to share with you how we're addressing

მე მინდა გაგიზიაროთ აზრი თუ როგორ უნდა გამოვცადოთ

one theory -- there are many theories --

ერთი თეორია –– მრავალი თეორია არსებობს ––

one theory of how the brain works.

თეორია იმის შესახებ თუ როგორ მუშაობს ტვინი.

So, this theory is that the brain

მაშ ასე, ეს თეორია ამბობს რომ ტვინი

creates, builds, a version of the universe,

ქმნის, აშენებს სამყაროს ვერსიას

and projects this version of the universe,

და გამოსახავს სამყაროს ამ ვერსიას

like a bubble, all around us.

ჩვენს გარშემო სფეროს სახით

Now, this is of course a topic of philosophical debate for centuries.

ეს რა თქმა უნდა მრავალ საუკუნოვანი ფილოსოფიური განხილვების თემაა,

But, for the first time, we can actually address this,

მაგრამ, დღეს საშუალება გვაქვს რეალურად შევისწავლოთ ეს,

with brain simulation,

ტვინის სიმულირებით,

and ask very systematic and rigorous questions,

და დავსვათ ძალიან მკაცრი და სისტემატური კითხვები,

whether this theory could possibly be true.

შეიძლება თუ არა ეს თეორია ჭეშმარიტებას შეესაბამებოდეს.

The reason why the moon is huge on the horizon

მიზეზი რის გამოც მთვარე ჰორიზონტზე დიდად ჩანს

is simply because our perceptual bubble

არის ჩვენი აღქმის სფეროს შეზღუდვა

does not stretch out 380,000 kilometers.

რომელსაც არ წვდება 380,000 კილომეტრს.

It runs out of space.

მას არ ყოფნის სივრცე.

And so what we do is we compare the buildings

და რას ვშვებით მაშინ როცა ვადარებთ შენობებს

within our perceptual bubble,

ჩვენი წარმოდგენის სფეროში,

and we make a decision.

ჩვენ ვიღებთ გადაწყვეტილებებს

We make a decision it's that big,

ჩვენ ვწყვეტთ რომელია დიდი

even though it's not that big.

და რომელი უფრო პატარა

And what that illustrates

და რა დასტურდება ამით?

is that decisions are the key things

რომ საკვაძო ფაქტორია გადაწყვეტილებები

that support our perceptual bubble. It keeps it alive.

რომლებიც აგებს და აცოცხლებს ჩვენს აღქმის სფეროს.

Without decisions you cannot see, you cannot think,

გადაწყვეტილებების გარეშე თქვენ ვერ დაინახვთ, ვერ იფიქრებთ,

you cannot feel.

ვერ ვიგრძნობთ.

And you may think that anesthetics work

და შესაძლოა ფიქრობთეთ რომ გამაყუჩებლები მოქმედებენ

by sending you into some deep sleep,

ღრმა ძილში შეყვანის გზით.

or by blocking your receptors so that you don't feel pain,

ან რეცეპტორების ბლოკირებით, რათა არ იგრძნოთ ტკივილი

but in fact most anesthetics don't work that way.

მაგრამ სინამდვილეში გამაყუჩებლების უმრავლესობა ასე არ მუშაობს.

What they do is they introduce a noise

სინამდვილეშ ისინი წარმოშობენ ხმაურს

into the brain so that the neurons cannot understand each other.

ტვინში ისე რომ ნეირონებს არ შეუძლიათ ერთმანეთის გაგება.

They are confused,

ისინი დაბნეულები არიან,

and you cannot make a decision.

მათ არ შეუძლიათ გადაწყვეტილებების მიღება.

So, while you're trying to make up your mind

ხოლო იმ დროის განმავლობაში როცა თქვენი ტვინი ცდილობს გაერკვიოს ყველაფერში

what the doctor, the surgeon, is doing

ექიმი, ქირურგი

while he's hacking away at your body, he's long gone.

რომელიც თქვენს სხეულში იქექებოდა დიდი ხნის წასულია

He's at home having tea.

ის უკვე სახლშია, ჩაის გეახლებათ.

(Laughter)

(სიცილი)

So, when you walk up to a door and you open it,

ასე, რომ როცა თქვეთ მიხვალთ კარებთან და გააღებთ მას,

what you compulsively have to do to perceive

ის რაც უნდა გააკეთოთ არის აღიქვათ

is to make decisions,

მიიღოთ გადაწყვეტილებები

thousands of decisions about the size of the room,

ათასობით გადაწყვეტილებები ოთახის ზომის

the walls, the height, the objects in this room.

კედლის და სხვა ობიექტების ზომების შესახებ ოთახში.

99 percent of what you see

99 პროცენტი იმისა თუ რასაც ხედავთ

is not what comes in through the eyes.

არ არის ის რაც თქვენი თვალების საშუალებით შემოდის თქვენში

It is what you infer about that room.

ეს არის ის თუ რას ფიქრობთ თქვენ ამ ოთახზე.

So I can say, with some certainty,

ამიტომ დანამდვილებით შემიძლია გითხრათ

"I think, therefore I am."

"მე ვაზროვნებ, ამიტომაც ვარსებობ"

But I cannot say, "You think, therefore you are,"

მაგრამ არ შემიძლია ვთქვა, "თქვენ აზროვნებთ და ამიტომაც თქვენ არსებობთ"

because "you" are within my perceptual bubble.

იმიტომ რომ თქვენ ჩემი წარმოსახვის სფეროში ხართ.

Now, we can speculate and philosophize this,

რა თქმა უნდა ამის გარშემო შეიძლება სპეკულირება და ფილოსოფიური ანალიზი,

but we don't actually have to for the next hundred years.

მაგრამ ეს ყველაფერი შეიძლება შემდეგი ასი წლის განმავლობაში არ დაგვჭირდება.

We can ask a very concrete question.

ჩევნ შეგვიძლია დავსვათ ძალიან კონკრეტული შეკითხვა.

"Can the brain build such a perception?"

"შეუძლია თუ არა ტვინს შექმნას ასეთი აღქმა?"

Is it capable of doing it?

აქვს თუ არა ამის რესურსი?

Does it have the substance to do it?

აქვს თუ არა მას საკმარისი მასალა ამისთვის?

And that's what I'm going to describe to you today.

სწორედ ეს არის ის რის შესახებაც მინდა დღეს გესაუბროთ.

So, it took the universe 11 billion years to build the brain.

საყაროს ტვინის შესაქმნელად დასჭირდა 11 მილიარდი წელი.

It had to improve it a little bit.

მას ოდნავ გაუმჯობესება გახდა საჭირო.

It had to add to the frontal part, so that you would have instincts,

შემდგომში მას წინა ნაწილი დაემატა, რათა ინსტიქტები გვქონოდა,

because they had to cope on land.

იმტომ რომ მათ ხმელეთზე დასჭირდათ ბრძოლა გადარჩენისათვის.

But the real big step was the neocortex.

მაგრამ ყველაზე დიდი ნაბიჯი იყო ტვინის ქერქი (ნეოკორტექსი)

It's a new brain. You needed it.

ეს არის ახალი ტვინი. ის საჭირო გახდა.

The mammals needed it

ძუძუმწოვრებს დასჭირდათ ის

because they had to cope with parenthood,

იმიტომ რომ ისინი მშობლის ფუნქციებს ასრულებდნენ

social interactions,

სოციალურად ურთიერთქმედებდნენ,

complex cognitive functions.

ქონდათ კომპლექსური შემეცნებითი ფუნქციები.

So, you can think of the neocortex

თქვენ უკვე წარმოიდგინეთ ნეოკორტექსი

actually as the ultimate solution today,

როგორც საბოლო გადაწყვეტილება დღევანდელი

of the universe as we know it.

სამყაროსათვის რომელსაც ჩვენ ვიცნობთ.

It's the pinnacle, it's the final product

ეს არის მწვერვალი, ეს არის საბოლო პროდუქტი

that the universe has produced.

რომელიც სამყარომ აწარმოა.

It was so successful in evolution

ის ისეთი წარმატებული იყო ევოლუციურად რომ

that from mouse to man it expanded

თაგვიდან ადამიანამდე გაფართოვდა იმდენად

about a thousandfold in terms of the numbers of neurons,

და ათასჯერ მეტი ნეირონი აქვს

to produce this almost frightening

იმისთვის რომ აწარმოოს საკმაოდ გასაოცარი

organ, structure.

ორგანო, სტრუქტურა.

And it has not stopped its evolutionary path.

და ის არ შეჩერებულა მისი ევოლუციის გზაზე.

In fact, the neocortex in the human brain

სინამდვილეში ნეოკორტექსი ადამიანის ტვინში

is evolving at an enormous speed.

ვითარდება არანორმალური სიჩქარით.

If you zoom into the surface of the neocortex,

თუ გავადიდებთ ტვინის ქერის ზედაპირს

you discover that it's made up of little modules,

დავინახათ რომ ის შედგება პატარა მოდულებისაგან,

G5 processors, like in a computer.

როგორც G5 პროცესორები კომპიუტერში

But there are about a million of them.

მაგრამ იქ მათი რიცხვი მილიონია

They were so successful in evolution

ისინი იმდენად სრუყოფილად განვითარდნენ რომ

that what we did was to duplicate them

რომ ჩვენ ისინი გავამრავლეთ

over and over and add more and more of them to the brain

ყოველ ჯერზე, მეტი და მეტი ჩვენს ტვინში

until we ran out of space in the skull.

მანამ სანამ არ მივაღწიეთ თავის ქალის საზღვრებს

And the brain started to fold in on itself,

და ტვინმა დაიწყო თავის თავში ჩახვევა

and that's why the neocortex is so highly convoluted.

ამიტომაც ნეოკორტექსი ძალიან ბევრი ხვეულებისგან შედგება.

We're just packing in columns,

ჩვენ უბრალოდ ვალაგებთ სვეტებს

so that we'd have more neocortical columns

ამიტომაც რაც უფრო მეტი ნეოკორტექსული სვეტი გვაქვს

to perform more complex functions.

შეგვიძლია შევასრულოთ უფრო რთული ფუნქციები

So you can think of the neocortex actually as

ის შეგიძლიათ წარმოიდგინოთ, როგორც

a massive grand piano,

მასიური როიალი

a million-key grand piano.

როიალი მილიონი კლავიშით

Each of these neocortical columns

ყოველი ამ სვეტთაგანი

would produce a note.

წარმოშობს ნოტს

You stimulate it; it produces a symphony.

სტიმულირების შემთხვევაში ის აწარმოებს სიმფონიას.

But it's not just a symphony of perception.

მაგრამ ეს მხოლოდ აღქმის სიმფონია არ არის.

It's a symphony of your universe, your reality.

ეს არის თქვენი სამყაროს, თქვენი რეალობის სიმფონია.

Now, of course it takes years to learn how

და რა თქმა უნდა წლებია იმისთვის საჭირო რომ

to master a grand piano with a million keys.

ვისწავლოთ მილიონ კლავიშიან როიალზე დაკვრა.

That's why you have to send your kids to good schools,

ამიტომაც ვაგზავნით ჩვენს ბავშვებს რჩეულ სკოლებში,

hopefully eventually to Oxford.

მათ შორის ოქსფორდში.

But it's not only education.

მაგრამ ეს მხოლოდ განათლება არ არის.

It's also genetics.

გენეტიკაცაა

You may be born lucky,

თვენ შეიძლება დაიბადოთ იღბლიანები

where you know how to master your neocortical column,

ან იცოდეთ როგორ განივითაროთ ნეოკორტექსის სვეტი

and you can play a fantastic symphony.

და გეცოდინებათ როგორ დაუკრათ ფანტასტიური სიმფონია

In fact, there is a new theory of autism

ასევე არსებობს თეორია აუტიზმის შესახებ

called the "intense world" theory,

რომელსაც "ინტენსიური სამყაროს" თეორია ქვია,

which suggests that the neocortical columns are super-columns.

რომელიც ამბობს რომ ნეოკორტექსის სვეტები არის სუპერ-სვეტები

They are highly reactive, and they are super-plastic,

რომ ისინი არიან მაღალრეაქტიული და სუპერ-პლასტიკურები,

and so the autists are probably capable of

ამიტომაც აუტისტებს შეუძლიათ

building and learning a symphony

ააშენონ და შეისწავლონ ისეთი სიმფონია

which is unthinkable for us.

როგორიც ჩვენთვის წარმოუდგენელია

But you can also understand

მაგრამ თქვენ შეგიძლიათ გაიგოთ

that if you have a disease

თუ ავად ხართ

within one of these columns,

რომელიმე სვეტი

the note is going to be off.

ვერ აწარმოებს ნოტს

The perception, the symphony that you create

აღქმა, სიმფონია რომელსაც თქვენ ქმნით

is going to be corrupted,

მახინჯდება

and you will have symptoms of disease.

და თქვენ გექნებათ ავადმყოფობის სიმპტომები

So, the Holy Grail for neuroscience

ასე რომ ნეირომეცნიერების წმინდა გრაალი

is really to understand the design of the neocoritical column --

არის რეალურაგ გამოიკვლიოს ნეოკორეტქსის სვეტი

and it's not just for neuroscience;

და ეს მხოლოდ ნეირომეცნიერებას არ აინტერესებს

it's perhaps to understand perception, to understand reality,

გასაგები გახდება აღქმის, რეალობის

and perhaps to even also understand physical reality.

და ფიზიკური რეალობის პრინციპები

So, what we did was, for the past 15 years,

რაც გავაკეთეთ ბოლო 15 წლის განმავლობაში იყო ის რომ

was to dissect out the neocortex, systematically.

ჩვენ სისტემურად დავშალეთ ნეიროკორტექსი.

It's a bit like going and cataloging a piece of the rainforest.

წარმოიდიგნეთ რომ ეს ძალიან გავს ტროპიკული ტყის მონაკვეთს

How many trees does it have?

რამდენი ხეა იქ?

What shapes are the trees?

რა ფორმისაა ხეები?

How many of each type of tree do you have? Where are they positioned?

რამდენი სხვა და სხვა ტიპის ხეა? სად არიან ისინი განლაგებული?

But it's a bit more than cataloging because you actually have to

მაგრამ საქმე გვაქვს არა მხოლოდ კატალოგიზაციასთან

describe and discover all the rules of communication,

საიჭიროა დავადგინოთ კომუნიკაციის ყველა წესები,

the rules of connectivity,

შეერთების პირობები,

because the neurons don't just like to connect with any neuron.

იმიტომ რომ ნეირონები არ უერთებიან ნებისმიერ ნეირონს.

They choose very carefully who they connect with.

ისინი გულდასმით ირჩევენ პარტნიორებს.

It's also more than cataloging

ეს კატალოგიზაციაზე მეტია

because you actually have to build three-dimensional

იმიტომ, რომ საჭიროა ააშენოთ მათი სამ-განზომილებიანი

digital models of them.

ციფრული მოდელი.

And we did that for tens of thousands of neurons,

ჩევნ შევქმენთი ათობით ათასი ნეირონი

built digital models of all the different types

შევქმენით სხვა და სხვა ტიპის ციფრული მოდელები

of neurons we came across.

იმ ნეირონებისა რომლებიც შევისწავლეთ.

And once you have that, you can actually

ამის ყველაფრის შექმნის შემდეგ

begin to build the neocortical column.

შესაძლებელია ნეოკორტექსის სვეტის შექმნა

And here we're coiling them up.

ჩვენ დავიწყეთ მათი შეკვრა

But as you do this, what you see

მაგრამ როგორც ხედავთ

is that the branches intersect

ტოტები ერთმანეთს კვეთს

actually in millions of locations,

მილიონობით წერტილში

and at each of these intersections

და ყოველ ამ გადაკვეთაზე

they can form a synapse.

ფორმირდება სინაპსი

And a synapse is a chemical location

სინაპსი არის ქიმიური ორგანო

where they communicate with each other.

სადაც ნეირონების კომუნიკაცია ხდება

And these synapses together

და ყველა ეს სინაპსი ერთდროულად

form the network

არის თავის ტვინის

or the circuit of the brain.

ქსელური ინფრასტრუქტურა

Now, the circuit, you could also think of as

ქსელები, შეგიძლიათ წარმოიდგინოთ

the fabric of the brain.

როგორც ტვინის ქსოვილი

And when you think of the fabric of the brain,

და როცა ფიქრობთ ტვინის ქსოვილზე,

the structure, how is it built? What is the pattern of the carpet?

მის სტრუქტურაზე, როგორ არის ის აშენებული? რა ორნამენტია ხალიჩაზე?

You realize that this poses

მიხვდებით რომ ეს არის

a fundamental challenge to any theory of the brain,

ტვინის ნებისმიერი თეორიის ფუნდამენტალური ამოცანა,

and especially to a theory that says

და განსაკუთრებით იმ თეორიის რომელიც ამბობს

that there is some reality that emerges

რომ არსებობს რაღაც რეალობა რომესაც წარმოშობს

out of this carpet, out of this particular carpet

ეს საპროექტო ნახაზები მისი დიზაინის შესაბამისად

with a particular pattern.

გარკვეული კანონზომიერებით.

The reason is because the most important design secret of the brain

ტვინის მოწყობის ყველაზე მნიშვნელოვანი საიდუმლო არის

is diversity.

მრავალფეროვნება.

Every neuron is different.

ყოველი ნირონი განსხვავებულია.

It's the same in the forest. Every pine tree is different.

როგორც ტყეში, სადაც ყოველი ნაძვი უნიკალურია.

You may have many different types of trees,

შესაძლოა იყოს სხვა და სხვა ტიპის ხეები

but every pine tree is different. And in the brain it's the same.

მაგრამ ერთი ჯიშის ყოველი ხე ერთმანეთისგან მაინც განსხვავდება. ტვინიც იგივეა.

So there is no neuron in my brain that is the same as another,

ჩემს ტვინში არ არის ორი ერთნაირი ნეირონი.

and there is no neuron in my brain that is the same as in yours.

ასევე ჩემს ტვინში არ არის არც ერთი ზუსტად ისეთი ნეირონი როგორიც თქვენში.

And your neurons are not going to be oriented and positioned

და თქვენი ნეირონები არ არის ზუსტად ისევე განლაგებული როგორც

in exactly the same way.

ჩემს ტვინში

And you may have more or less neurons.

თქ თქვენ შესაძოა გქონდეთ უფორ მეტი ან უფრო ნაკები ნეირონი

So it's very unlikely

ამიტომაც ძალიან ნაკლებია იმის ალბათობა რომ

that you got the same fabric, the same circuitry.

თქვენ გაქვს იგივე ქსოვილი იგივე ქსელებით.

So, how could we possibly create a reality

მაშინ როგორ იქმენბა რეალობა

that we can even understand each other?

სადაც ჩვენ შეგვიძლია ერთმანეთს გავუგოთ?

Well, we don't have to speculate.

სპეკულირება საჭირო არ არის.

We can look at all 10 million synapses now.

ჩვენა შეგვიძლია დავაკვირდეთ 10 მილიონ სინაპსს.

We can look at the fabric. And we can change neurons.

ჩევნ შეგვიძლია დავაკვირდეთ ქსოვილს. და შევცვალოთ ნეირონები.

We can use different neurons with different variations.

ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ სხვა და სხვა ნეირონები სხვა და სხვა ვარიაციებით/

We can position them in different places,

შგვიძლია ვუცვალოთ ადგილმდებარეობა,

orient them in different places.

ორიენტაცია

We can use less or more of them.

ვცვალოთ მათი რაოდენობა

And when we do that

და როცა ამას ვაკეთებდით

what we discovered is that the circuitry does change.

აღმოვაჩინეთ, რომ ქსელი იცვლება.

But the pattern of how the circuitry is designed does not.

მაგრამ ქსელის მუშაობის კანონზომიერებები უცვლელი რჩება.

So, the fabric of the brain,

ასე, რომ ტვინის ქარხანა

even though your brain may be smaller, bigger,

რომელიც შეიძლება იყოს დიდი, პატარა

it may have different types of neurons,

ჰქონდეს სხვა და სხვა ტიპის ნეირონები,

different morphologies of neurons,

განსხვავებული ნეირონული მორფოლოგია,

we actually do share

მაინც მუშაობს

the same fabric.

როგორც ერთი ქარხანა

And we think this is species-specific,

და ჩვენ ვფიქრობთ, რომ განსხვავება არის სახეობებს შორის

which means that that could explain

რაც ადვილად ხსნის იმას, რომ

why we can't communicate across species.

ჩვენ არ შეგვიძლია სხვა სახეობებთან კომუნიკაცია.

So, let's switch it on. But to do it, what you have to do

მოდით ავამუშაოთ მოდელი. ამისათვის ჩვენ

is you have to make this come alive.

მისი გაცოცხლება დაგვჭირდება.

We make it come alive

ჩვენ მას ვაცოცხლებთ

with equations, a lot of mathematics.

განტოლებებით, ძალიან ბევრი მათემატიკით.

And, in fact, the equations that make neurons into electrical generators

ცნობილია რომ განტოლებები რომლებიც ნეირონებს ელექტრულ გენერატორებად აქცევს

were discovered by two Cambridge Nobel Laureates.

აღმოაჩინეს კემბრიჯის უნივერსისტეტის ორმა ნობელის ლაურეტმა

So, we have the mathematics to make neurons come alive.

ასე რომ ჩვენ გვაქვს მათემატიკა იმისათვის რომ გავაცოცხლოთ ნეირონები.

We also have the mathematics to describe

ასევე გვაქვს იმის მათემატიკაც თუ

how neurons collect information,

როგორ აგროვებენ ნეირონები ინფორმაციას,

and how they create a little lightning bolt

და როგორ ქმნიან პატარა ნაპერწკალს

to communicate with each other.

ერთმანეთთან კომუნიკაციისთვის.

And when they get to the synapse,

და როცა ისინი მიაღწევენ სინაპსს,

what they do is they effectively,

ისინი ეფექტურად

literally, shock the synapse.

ელექტროშოკის მსგავსად

It's like electrical shock

ააქტიურებენ სინაპსს

that releases the chemicals from these synapses.

რაც ათავისუფლებს ქიმიურ ნივთიერებებს სინაპსიდან

And we've got the mathematics to describe this process.

და ჩვენ გვაქვს მათემატიკა ამ პროცესების აღსაწერად.

So we can describe the communication between the neurons.

ჩვენ შეგვიძლია აღვწეროთ კომუნიკაცია ნეირონებს შორის.

There literally are only a handful

არის გარკვეული რაოდენობის

of equations that you need to simulate

განტოლებები რომლებიც დაგვჭირდება

the activity of the neocortex.

ნეოკორტექსის აქტივობის სიმულაციისთვი

But what you do need is a very big computer.

მაგრამ ყველაზე მეტად ჩვენ გვჭირდება დიდი კომპიუტერი.

And in fact you need one laptop

ცნობილია რომ საჭიროა ერთი ჩვეულებრივი ლეპტოპი

to do all the calculations just for one neuron.

რომ ჩავატაროთ გამოთველები მხოლოდ ერთი ნეირონისთვის.

So you need 10,000 laptops.

საჭიროა 10,1000 ლეპტოპი.

So where do you go? You go to IBM,

ვის შეუძლია ეს? რა თქმ უნდა IBM-ს,

and you get a supercomputer, because they know how to take

რომელიც მოგვცემს სუპერკომპიუტერს, იმიტომ რომ მათ იციან

10,000 laptops and put it into the size of a refrigerator.

თუ როგორ უნდა მოათავსონ 10,000 ლეპტოპი ჩვეულებრივი მაცივრის მოცულობაში.

So now we have this Blue Gene supercomputer.

ასე რომ ჩვენ გვაქვს Blue Gene სუპერკომპიუტერი.

We can load up all the neurons,

ჩევნ შეგვიძლია ჩავტვირთოთ ყველა ნეირონი,

each one on to its processor,

ყოველი მათგანი თითოეულ პროცესორზე,

and fire it up, and see what happens.

ჩავრთოთ და დავაკვირდეთ თუ რა მოხდება.

Take the magic carpet for a ride.

გავისეირნოთ ჯადოსნური ხალიჩით.

Here we activate it. And this gives the first glimpse

ჩვენ გავააქტიურეთ ის. და მან მოგვცა პირველი წარმოდგენა

of what is happening in your brain

იმისა თუ რა ხდება თქვენს ტვინში

when there is a stimulation.

როცა მიმდინარეობს სიმულაცია.

It's the first view.

ეს არის პირველი ცდა.

Now, when you look at that the first time, you think,

როცა თქვენ პირველად შეხედავთ მას, თქვენ ფიქრობთ,

"My god. How is reality coming out of that?"

"ღმეთო ჩემო. ამისგან რეალობა როგორ იქმნება?"

But, in fact, you can start,

მაგრა ფაქტია რომ შეიძლება დავიწყოთ,

even though we haven't trained this neocortical column

იმ შემთხვევაშიც თუ წინასწარ არ გვისწავლებია ნეოკორტექსის სვეტისთვის

to create a specific reality.

როგორ შექმნას გარკვეული რეალობა.

But we can ask, "Where is the rose?"

ჩვენ შეგვიძლია დავსვათ შეკითხვა, "სად არის ვარდი?"

We can ask, "Where is it inside,

დავსავათ შეკითხვა, "სად არის ის შიგნით,

if we stimulate it with a picture?"

როცა ვახდენთ სტიმულირებას გამოსახულებით?"

Where is it inside the neocortex?

სად არის ის განთავსებული ნეოკორტექსში?

Ultimately it's got to be there if we stimulated it with it.

ის აუცილებლად იქ უნდა იყოს, შიგნით.

So, the way that we can look at that

ამიტომაც ამაზე დაკვირვებსი საშუალება გვაქვს

is to ignore the neurons, ignore the synapses,

მაშინ თუ არ გავითვალისწინებთ ნეირონებს და სინაპსებს,

and look just at the raw electrical activity.

და დავაკვირდებით მხოლოდ ელექტრულ აქტივობას.

Because that is what it's creating.

იმიტომ, რომ იქმნება მხოლოდ ეს.

It's creating electrical patterns.

იქმენბა ელქტრული ნიმუში.

So when we did this,

როცა ჩვენ ამას ვაკეთებდით,

we indeed, for the first time,

სულ პირველად,

saw these ghost-like structures:

ვნახეთ ეს მოჩვენების მსგავსი სტრუქტურები:

electrical objects appearing

ჩნდებოდა ელექტრული ობიექტბი

within the neocortical column.

ნეოკორტექსის სვეტში.

And it's these electrical objects

და ეს ელექტრული ობიექტები

that are holding all the information about

ფლობენ სრულ ინფორმაციას იმის შესახებ

whatever stimulated it.

თუ ითი მოხდა მათი სტიმულირება.

And then when we zoomed into this,

და როცა გავადიდეთ და შევედით შიგნით,

it's like a veritable universe.

ის ძალიან გავდა ნამდვილ სამყაროს.

So the next step

შემდეგი ნაბიჯი არის

is just to take these brain coordinates

ის რომ ავიღოთ ტვინის ეს კოორდინატები

and to project them into perceptual space.

და მოვახდნოთ მათი პროეცირება წარმოსახვით სივრცეში.

And if you do that,

და თუ ამას გავაკეთებთ,

you will be able to step inside

ჩვენ შეგვეძლება შევდგათ ნაბიჯი

the reality that is created

იმ რეალობაში რომელიც იქმნება

by this machine,

ამ მანქანის მიერ,

by this piece of the brain.

ტვნის ამ პატარა ნაწილის მიერ.

So, in summary,

დაბოლოს,

I think that the universe may have --

მე ვფიქრობ, რომ სამყარომ შეიძლება განავითარა ტვინი --

it's possible --

ეს შესაძლებელია --

evolved a brain to see itself,

ისე რომ დაინახოს თავისი თავი

which may be a first step in becoming aware of itself.

რაც იქნება საკუთარი თავის გაცნობიერების პირველი ნაბიჯი.

There is a lot more to do to test these theories,

ძალიან ბევრია გასაკეთებელი იმსთვის რომ შემოწმდეს ეს თეორიები,

and to test any other theories.

და სხვა დანარჩენი თეორიებიც რა თქმა უნდა.

But I hope that you are at least partly convinced

მაგრამ იმედი მაქვს, რომ თქვენ ნაწილობრივ მაინც თვლით

that it is not impossible to build a brain.

რომ ტვინის შექმნა შუძლებელი არ არის.

We can do it within 10 years,

ჩვენ ამას 10 წელიწადში შევძლებთ,

and if we do succeed,

და თუ მივაღწიეთ წამატებებს,

we will send to TED, in 10 years,

TED-ზე 10 წლის შემდეგ, გამოგიგზავნით,

a hologram to talk to you. Thank you.

ჰოლოგრამას, რომელიც თქვენთან ისაუბრებს, გმადლობთ.

(Applause)

(ტაში)