A brain in a supercomputer | Henry Markram

Генри Маркрам строит мозг в суперкомпьютере

Переводчик: Namik Kasumov Редактор: Irina Makarova

Our mission is to build

Наша миссия – построить

a detailed, realistic

детальную, реалистичную

computer model of the human brain.

компьютерную модель человеческого мозга.

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

За последние четыре года мы показали,

a proof of concept

что концепция состоятельна

on a small part of the rodent brain,

на примере небольшой части мозга грызуна,

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

и на основе этого расширяем проект на крупные масштабы,

to reach the human brain.

чтобы достичь уровня мозга человека.

Why are we doing this?

Почему мы это делаем?

There are three important reasons.

Для этого есть три важные причины.

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

Первая. Понимание устройства человеческого мозга для нас важно,

if we do want to get along in society,

если мы намерены сосуществовать как сообщество,

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

а это, по моему мнению, – поворотный этап для эволюции.

The second reason is,

Вторая причина –

we cannot keep doing animal experimentation forever,

нельзя вечно продолжать экспериментировать на животных:

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

необходимо отразить все полученные сведения и знания

into a working model.

в работающей модели.

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

Это как Ноев ковчег, как архив.

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

И третья причина в том, что два миллиарда человек на планете

that are affected by mental disorder,

страдают умственными расстройствами,

and the drugs that are used today

а используемые сегодня лекарства, –

are largely empirical.

в основном, эмпирические.

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

Думаю, что нам удастся найти вполне конкретные способы

how to treat disorders.

излечения заболеваний.

Now, even at this stage,

Но уже сейчас, на данной стадии,

we can use the brain model

можно использовать модель мозга

to explore some fundamental questions

для разработки фундаментальных вопросов

about how the brain works.

о способах работы мозга.

And here, at TED, for the first time,

Здесь, на конференции TED, я намерен впервые

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

поделиться с вами о том, как мы разрешаем вопросы, связанные

one theory -- there are many theories --

с одной теорией – а теорий существует много –

one theory of how the brain works.

с одной теорией работы мозга.

So, this theory is that the brain

Эта теория говорит, что мозг

creates, builds, a version of the universe,

создаёт и выстраивает свой вариант вселенной,

and projects this version of the universe,

и проецирует этот вариант вселенной на всё вокруг себя,

like a bubble, all around us.

как если бы его окружал мыльный пузырь.

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

Конечно, на эту тему можно философствовать веками.

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

Но теперь впервые есть возможность взяться за эту тему

with brain simulation,

с помощью компьютерного моделирования мозга,

and ask very systematic and rigorous questions,

мы можем ставить весьма систематические и чёткие вопросы,

whether this theory could possibly be true.

чтобы разобраться, насколько эта теория верна.

The reason why the moon is huge on the horizon

Так, Луна на горизонте нам кажется огромного размера

is simply because our perceptual bubble

по той простой причине, что наш пузырь восприятия

does not stretch out 380,000 kilometers.

не может растянуться на 380 тысяч километров.

It runs out of space.

Его на это не хватает.

And so what we do is we compare the buildings

А потому человек сравнивает строения,

within our perceptual bubble,

попадающие в пределы пузыря восприятия,

and we make a decision.

и [на основании этого] принимает решение.

We make a decision it's that big,

Решение о том, что луна настолько велика,

even though it's not that big.

хотя на самом деле она не настолько велика.

And what that illustrates

Это демонстрирует, что

is that decisions are the key things

решения являются опорными точками

that support our perceptual bubble. It keeps it alive.

пузыря восприятия. Они позволяют нам выживать.

Without decisions you cannot see, you cannot think,

Без принятия решений человек не может видеть, не может думать,

you cannot feel.

не может чувствовать.

And you may think that anesthetics work

Возможно, вы думаете, что действие анестезии

by sending you into some deep sleep,

состоит в том, чтобы ввести вас в глубокий сон

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

или заблокировать ваши рецепторы, чтобы вы не чувствовали боли.

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

Но на самом деле большинство анестетиков воздействуют иным образом.

What they do is they introduce a noise

Они создают в мозгу отвлекающий шум

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

с тем, чтобы нейроны не могли друг друга понять.

They are confused,

А когда они в замешательстве,

and you cannot make a decision.

человек не в состоянии принять решение.

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

Пока вы всё ещё соображаете,

what the doctor, the surgeon, is doing

что там делает хирург,

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

кромсающий ваше тело, хирург уже давно ушёл.

He's at home having tea.

Сидит себе дома, чай пьёт.

(Laughter)

(Смех)

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

Так, когда вы приближаетесь к двери и открываете её,

what you compulsively have to do to perceive

то для [выполнения этой операции] вы неосознанно

is to make decisions,

принимаете решения,

thousands of decisions about the size of the room,

тысячи решений: о размерах комнаты,

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

стены, предметов в комнате.

99 percent of what you see

99% того, что вы видите, –

is not what comes in through the eyes.

это не информация, поступающая через глаза.

It is what you infer about that room.

Это ваши заключения относительно комнаты.

So I can say, with some certainty,

Например, с определённой долей уверенности, можно сказать:

"I think, therefore I am."

«Я мыслю, значит, я существую».

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

Но нельзя утверждать: «Вы мыслите, значит, вы существуете»,

because "you" are within my perceptual bubble.

поскольку понятие «вы» находится внутри моего пузыря восприятия.

Now, we can speculate and philosophize this,

Тема, конечно, может вызвать рассуждения и философствования,

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

но в них не будет надобности в течение следующих ста лет.

We can ask a very concrete question.

Можно поставить очень конкретный вопрос:

"Can the brain build such a perception?"

«Может ли мозг построить такого рода восприятие?»

Is it capable of doing it?

В состоянии ли он сделать это?

Does it have the substance to do it?

Располагает ли он для этого необходимым материалом?

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

Именно об этом я собираюсь рассказать вам сегодня.

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

Итак, для построения мозга вселенной понадобилось 11 миллиардов лет.

It had to improve it a little bit.

Ей пришлось улучшать его маленькими шагами.

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

Пришлось развить фронтальную часть, чтобы обеспечить нас инстинктами,

because they had to cope on land.

потому что этого требовало выживание на суше.

But the real big step was the neocortex.

По-настоящему крупным шагом вперёд был неокортекс.

It's a new brain. You needed it.

Это – новый мозг. Он был необходим нам.

The mammals needed it

Он необходим млекопитающим,

because they had to cope with parenthood,

чтобы они могли справиться со статусом родителя,

social interactions,

с социальными связями,

complex cognitive functions.

c комплексными когнитивными функциями.

So, you can think of the neocortex

Можно считать, что неокортекс –

actually as the ultimate solution today,

это лучшее на сегодня решение, к которому пришла

of the universe as we know it.

вселенная в той мере, в какой мы её понимаем.

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

Это – вершина, конечный продукт,

that the universe has produced.

созданный вселенной.

It was so successful in evolution

Он настолько успешно эволюционировал, что

that from mouse to man it expanded

увеличился, от мыши к человеку,

about a thousandfold in terms of the numbers of neurons,

тысячекратно, если считать число нейронов.

to produce this almost frightening

Получился этот почти устрашающий орган,

organ, structure.

вот такая структура.

And it has not stopped its evolutionary path.

Путь эволюции неокортекса ещё не завершился:

In fact, the neocortex in the human brain

на самом деле, неокортекс внутри мозга человека

is evolving at an enormous speed.

развивается с колоссальной скоростью.

If you zoom into the surface of the neocortex,

При рассмотрении поверхности неокортекса крупным планом

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

можно заметить, что он состоит из маленьких модулей,

G5 processors, like in a computer.

типа процессоров G5, как в компьютере.

But there are about a million of them.

Но их – около миллиона штук.

They were so successful in evolution

Для эволюции они оказались настолько успешными, что

that what we did was to duplicate them

человек их множил и множил,

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

добавляя всё больше к своему мозгу до тех пор,

until we ran out of space in the skull.

пока внутри черепа уже не осталось места.

And the brain started to fold in on itself,

Тогда мозг начал сворачиваться в складки –

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

вот почему на неокортексе так много извилин.

We're just packing in columns,

Мозг упаковывает колонки неокортекса

so that we'd have more neocortical columns

с тем, чтобы иметь их побольше

to perform more complex functions.

для выполнения более сложных функций.

So you can think of the neocortex actually as

Можно представить себе неокортекс как

a massive grand piano,

огромный рояль

a million-key grand piano.

с миллионами клавиш.

Each of these neocortical columns

При этом каждая из колонок неокортекса

would produce a note.

воспроизводит какую-то ноту.

You stimulate it; it produces a symphony.

При стимулировании получается симфония.

But it's not just a symphony of perception.

Но это не просто симфония восприятия.

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

Это – симфония вашей вселенной, вашей реальности.

Now, of course it takes years to learn how

Конечно же, требуются годы, чтобы достичь мастерства

to master a grand piano with a million keys.

в игре на таком инструменте с миллионом клавиш.

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

Вот почему детей надо посылать в высококлассные центры,

hopefully eventually to Oxford.

рассчитывая в конечном итоге, скажем, на Оксфорд.

But it's not only education.

Но дело не только в образовании.

It's also genetics.

Большое значение имеет генетика.

You may be born lucky,

Кому-то повезло с рождением,

where you know how to master your neocortical column,

или кто-то смог овладеть своими колонками неокортекса,

and you can play a fantastic symphony.

и исполняет потрясающие симфонии.

In fact, there is a new theory of autism

Кстати, есть новая теория аутизма –

called the "intense world" theory,

теория «интенсивного мира» –

which suggests that the neocortical columns are super-columns.

согласно которой колонки неокортекса являются супер-колонками,

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

Эти колонки крайне реактивны и супер-пластичны,

and so the autists are probably capable of

поэтому аутисты, по-видимому,

building and learning a symphony

способны создавать и узнавать симфонии,

which is unthinkable for us.

непостижимые для нас.

But you can also understand

Однако ясно, что

that if you have a disease

если внутри одной из колонок

within one of these columns,

имеется отклонение,

the note is going to be off.

то одна нота диссонирует.

The perception, the symphony that you create

Восприятие – та симфония, которую вы создаете –

is going to be corrupted,

станет искаженным

and you will have symptoms of disease.

и обнаружатся симптомы заболевания.

So, the Holy Grail for neuroscience

Значит, заветной целью нейробиологии –

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

да и не только нейробиологии – является понимание устройства

and it's not just for neuroscience;

колонки неокортекса;

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

возможно, так мы поймём, что такое восприятие, реальность,

and perhaps to even also understand physical reality.

и даже что такое физическая реальность.

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

Так вот, в течение последних 15 лет

was to dissect out the neocortex, systematically.

мы систематически рассекали неокортекс.

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

Это можно сравнить с составлением каталога джунглей.

How many trees does it have?

Сколько тут деревьев?

What shapes are the trees?

Какова их форма?

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

Сколько деревьев каждого типа? Где они расположены?

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

Однако здесь задача выходит за рамки простого составления каталога –

describe and discover all the rules of communication,

необходимо описать и раскрыть все правила коммуникации,

the rules of connectivity,

правила соединения,

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

поскольку нейроны не так просто соединяются с другими нейронами.

They choose very carefully who they connect with.

Они тщательно выбирают, с кем соединяться.

It's also more than cataloging

Задача выходит за рамки простого составления каталога ещё и потому,

because you actually have to build three-dimensional

что нам надо построить трёхмерную цифровую

digital models of them.

модель нейронов.

And we did that for tens of thousands of neurons,

Что мы и сделали для десятков тысяч нейронов:

built digital models of all the different types

построили цифровые модели для нейронов всех различных типов,

of neurons we came across.

с которыми мы имели дело.

And once you have that, you can actually

Имея такие модели,

begin to build the neocortical column.

мы смогли начать строить колонку неокортекса.

And here we're coiling them up.

Вот как мы её возводим.

But as you do this, what you see

Но по мере этого процесса выяснилось,

is that the branches intersect

что пунктов

actually in millions of locations,

пересечения ветвей – миллионы,

and at each of these intersections

и в каждом из этих пунктов

they can form a synapse.

они могут образовать синапс.

And a synapse is a chemical location

Синапс – это пункт

where they communicate with each other.

их химической взаимосвязи.

And these synapses together

Синапсы в совокупности

form the network

образуют сеть,

or the circuit of the brain.

или контур мозга.

Now, the circuit, you could also think of as

Контур также можно считать

the fabric of the brain.

структурой строения мозга.

And when you think of the fabric of the brain,

Но если речь о структуре строения мозга, то

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

как она устроена? Каков узор на этом ковре?

You realize that this poses

Выясняется, что тут скрыта

a fundamental challenge to any theory of the brain,

глубочайшая проблема для любой теории мозга,

and especially to a theory that says

и в особенности для такой теории, которая утверждает,

that there is some reality that emerges

что сквозь этот ковёр,

out of this carpet, out of this particular carpet

через его конкретный узор,

with a particular pattern.

проглядывает некая реальность.

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

Дело в том, что наиважнейшая тайна структуры мозга –

is diversity.

его разнообразие.

Every neuron is different.

Каждый нейрон отличается от других.

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

В лесу то же самое: каждая сосна – другая.

You may have many different types of trees,

В лесу может быть много различных видов деревьев,

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

но каждая сосна отличается от других.

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

И в мозгу то же самое: в моём мозгу нет нейрона, идентичного другому,

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

и нет у меня такого нейрона, идентичного какому-либо нейрону в вашем мозгу.

And your neurons are not going to be oriented and positioned

Более того, ваши нейроны не будут ориентированы и расположены

in exactly the same way.

в точности одинаково.

And you may have more or less neurons.

У кого-то окажется больше нейронов, у кого-то меньше.

So it's very unlikely

Весьма маловероятно, чтобы у вас

that you got the same fabric, the same circuitry.

оказалось то же строение мозга, те же контуры.

So, how could we possibly create a reality

В таком случае, как же человеку удаётся построить такую реальность,

that we can even understand each other?

что люди могут друг друга понимать?

Well, we don't have to speculate.

Что ж, заниматься домыслами нам не придётся.

We can look at all 10 million synapses now.

Сегодня мы можем изучить все 10 миллионов синапсов.

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

Мы можем изучить строение мозга. И мы в состоянии изменить нейроны.

We can use different neurons with different variations.

Мы можем по-разному использовать различные нейроны:

We can position them in different places,

расположить их в различных местах

orient them in different places.

и ориентировать их по-разному.

We can use less or more of them.

Можем использовать большее или меньшее число нейронов.

And when we do that

Обнаружилось, что когда человек это делает,

what we discovered is that the circuitry does change.

контуры связей меняются,

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

но узоры устройства контуров остаются те же.

So, the fabric of the brain,

Значит, строение мозга,

even though your brain may be smaller, bigger,

несмотря на то, что его размеры могут быть меньше или больше,

it may have different types of neurons,

несмотря на то, что он может иметь разные типы нейронов,

different morphologies of neurons,

разную морфологию нейронов,

we actually do share

несмотря на это, у всех нас

the same fabric.

строение мозга одинаково.

And we think this is species-specific,

Мы считаем, что это – характеристика вида животного,

which means that that could explain

что, возможно, объясняет невозможность

why we can't communicate across species.

общения различных видов между собой.

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

Сейчас мы включим эту штуку. Для этого сначала

is you have to make this come alive.

придётся её оживить,

We make it come alive

и мы оживим её с помощью

with equations, a lot of mathematics.

уравнений и большой дозы высшей математики.

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

Кстати, уравнения, трактующие нейроны в качестве электрических генераторов,

were discovered by two Cambridge Nobel Laureates.

были обнаружены двумя нобелевскими лауреатами из Кембриджа.

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

Итак, мы располагаем математическим аппаратом, способным оживить нейроны.

We also have the mathematics to describe

Мы также располагаем математическим аппаратом

how neurons collect information,

для описания их способа сбора информации,

and how they create a little lightning bolt

для описания того, как они создают маленькие искры

to communicate with each other.

для коммуникации друг с другом.

And when they get to the synapse,

И когда эти искорки достигают синапсов,

what they do is they effectively,

они буквально

literally, shock the synapse.

встряхивают его.

It's like electrical shock

Это подобно удару электрическим током,

that releases the chemicals from these synapses.

который высвобождает из синапсов химические элементы.

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

У нас есть математическое описание процесса,

So we can describe the communication between the neurons.

значит, мы можем описать связь между нейронами.

There literally are only a handful

Всего лишь несколькими уравнениями

of equations that you need to simulate

можно смоделировать

the activity of the neocortex.

деятельность неокортекса.

But what you do need is a very big computer.

Однако для этого требуется очень мощный компьютер.

And in fact you need one laptop

Фактически, вычисление работы одного-единственного нейрона

to do all the calculations just for one neuron.

требует ресурсов одного ноутбука.

So you need 10,000 laptops.

Так что, потребуется 10000 ноутбуков.

So where do you go? You go to IBM,

Где же их найти? Надо обратиться в IBM,

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

чтобы они сделали суперкомпьютер – там знают, как разместить

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

10000 ноутбуков в размер обычного холодильника.

So now we have this Blue Gene supercomputer.

Вот так мы и получили наш суперкомпьютер Blue Gene [Синий Ген].

We can load up all the neurons,

Мы загружаем туда данные по всем нейронам,

each one on to its processor,

каждый на свой микропроцессор,

and fire it up, and see what happens.

и активизируем их, чтобы посмотреть, что происходит.

Take the magic carpet for a ride.

Приглашаю сесть на Ковёр-Самолёт.

Here we activate it. And this gives the first glimpse

Вот мы его заводим. А вот первый пейзаж того,

of what is happening in your brain

что происходит в мозгу

when there is a stimulation.

при стимулировании.

It's the first view.

Это – первый обзор.

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

Когда видишь такое впервые, возникает мысль:

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

«С ума сойти! Как из этого выводится реальность?»

But, in fact, you can start,

Но, на самом деле, можно начать

even though we haven't trained this neocortical column

строить конкретную реальность, хотя мы и не обучали этому

to create a specific reality.

данную колонку неокортекса.

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

Можно спросить: «Где роза?»

We can ask, "Where is it inside,

Разумно спросить: «Где роза внутри…» –

if we stimulate it with a picture?"

если создать стимул через картину –

Where is it inside the neocortex?

«…где внутри неокортекса находится роза?»

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

Раз уж мы стимулируем его розой, то она в конечном итоге должна быть где-то внутри неокортекса.

So, the way that we can look at that

Так вот, для ответа на этот вопрос можно спокойно

is to ignore the neurons, ignore the synapses,

игнорировать нейроны, игнорировать синапсы

and look just at the raw electrical activity.

и следить только за чисто электрической составляющей.

Because that is what it's creating.

Ведь нейроны порождают именно это,

It's creating electrical patterns.

они порождают электрические структуры.

So when we did this,

Когда мы осуществили это,

we indeed, for the first time,

мы действительно впервые

saw these ghost-like structures:

увидели призрачные структуры

electrical objects appearing

в качестве электрических объектов внутри

within the neocortical column.

колонок неокортекса.

And it's these electrical objects

Так вот, именно эти электрические объекты

that are holding all the information about

содержат всю информацию о том,

whatever stimulated it.

что составляло источник стимула.

And then when we zoomed into this,

Крупным планом это выглядит

it's like a veritable universe.

как настоящая вселенная.

So the next step

Значит, следующий шаг –

is just to take these brain coordinates

спроецировать координаты мозга

and to project them into perceptual space.

на пространство восприятия.

And if you do that,

Если это сделать, то

you will be able to step inside

можно будет войти внутрь

the reality that is created

реальности, создаваемой

by this machine,

этим машиной,

by this piece of the brain.

этой частью мозга.

So, in summary,

Итак, в качестве резюме скажу,

I think that the universe may have --

что вселенная, возможно, –

it's possible --

да, это вполне возможно –

evolved a brain to see itself,

в своей эволюции создала мозг, чтобы увидеть себя.

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

Это может быть первым шагом на пути к её самосознанию.

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

Для проверки этой теории, да и любой другой теории,

and to test any other theories.

потребуется ещё многое сделать.

But I hope that you are at least partly convinced

Но я надеюсь, что вы убедились, по крайней мере, частично,

that it is not impossible to build a brain.

что построить мозг – в пределах возможного.

We can do it within 10 years,

Мы можем добиться этого за 10 лет,

and if we do succeed,

и если нам это удастся,

we will send to TED, in 10 years,

то через 10 лет мы пошлём на конференцию TED

a hologram to talk to you. Thank you.

голограмму, которая сделает вам доклад. Благодарю.

(Applause)

(Аплодисменты)