Центральний процесор - «мозок» комп'ютера. Що спільного між комп'ютером і людиною? Як називається мозок комп'ютера

Це буде цілком можливо при комп'ютерній симуляції людського мозку. У 2030-і роки наномашини будуть імплантуватися прямо в мозок, Здійснюючи довільний введення і виведення сигналів з клітин мозку. Це створить віртуальну реальність "повного занурення", ... року, маючи на меті з'ясувати, чи може машина мислити. Стандартна інтерпретація тесту така: "Людина взаємодіє з одним комп'ютеромі однією людиною. На підставі відповідей на питання він повинен визначити, з ким він розмовляє: з ...

https: //www.сайт/journal/132280

Утримувати на порядок більше, ніж звичайний. І весь цей гігантський масив інформації буде узгоджено змінюватися за один робочий такт. Коли в квантовому комп'ютерізмінюється один біт (він називаєтьсяквантовим бітом - кубітом), то разом з ним узгоджено змінюються всі інші, і вся суперпозиція миттєво перебудовується. Це як в «чарівної» трубі, де кольорові ...

https: //www.сайт/journal/17731

... комп'ютера, Одночасно зі своїм партнером. Після кожної спроби випробуваним говорили, хто натиснув кнопку раніше, а хто пізніше, і з яким інтервалом. Вчені з'ясували, що чоловічі пари краще виконували завдання, ніж жіночі, однак активність мозку... що пари з людей обох статей так само добре виконували завдання, як і партнери-чоловіки, проте в їх мозкуне було виявлено узгодженості. Результати вчених, можливо, допоможуть пояснити, яким чином еволюціонувала здатність до співпраці між людьми ...

https: //www.сайт/psychology/110777

мозку. Відомо, що саме мозок комп'ютер

https: //www.сайт/journal/121444

Або зростання. Сучасні дослідження вчених наближаються до розгадки стародавньої таємниці: ключ до неї - контроль над роботою мозку. Відомо, що саме мозоккерує всіма процесами в нашому організмі. це маленький комп'ютер, Що працює за заданою йому програмою протягом всього нашого життя. Але, на жаль, без нашої активної участі. Програму цю ...

https: //www.сайт/journal/121449

Буде приділено короткозорості, адже в основному, до виникнення цієї хвороби в наші дні призводить тривала робота з монітором комп'ютера. Сучасний міський житель більшу частину свого життя проводить в приміщенні і, працюючи за блакитним екраном і з документами, .... При постійній сидячій роботі трапляються зміщення хребців, інші деформації хребта, які призводять до стиснення спинного мозку, Що також негативно впливає на роботу органів зору. Тому під час «пятімінуток» не забувайте і ...

https: //www.сайт/journal/137368

Як зростання числа розлучень, міграція сімей в пошуках кращого життя, заповнення дитячого дозвілля телевізором і комп'ютером, Що замінило повсякденні контакти з батьками та послабило емоційну прихильність до них. Часті втечі з-за ... тим, що ми називаємо"Живою природою". Віртуальна реальність не дає справжнього уявлення про навколишній і формує викривлену картину світу в тому випадку, коли дитину "віддають на виховання" комп'ютера. Суперечки про те, шкідливий або корисний комп'ютердля розвитку дітей, ...

Орган, який координує і регулює всі життєві функції організму і контролюючий поведінка. Всі наші думки, почуття, відчуття, бажання і руху пов'язані з роботою мозку, і якщо він не функціонує, людина переходить у вегетативний стан: втрачається здатність до будь-яких дій, відчуттів або реакцій на зовнішні впливи.

Комп'ютерна модель мозку

В Університеті Манчестера приступили до будівництва першого комп'ютера нового типу, конструкція якого імітує пристрій людського мозку, Передає BBC. Вартість моделі складе 1 мільйон фунтів.

Комп'ютер, побудований за біологічними принципами, вважає професор Стів Фёрбер (Steve Furber), повинен демонструвати значну стійкість в роботі. «Наш мозок продовжує функціонувати, незважаючи на постійні відмови нейронів, з яких складається нервова тканина, каже Фёрбер. - Це властивість представляє величезний інтерес для конструкторів, які зацікавлені в тому, щоб зробити комп'ютери більш надійними ».

мозкові інтерфейси

Для того, щоб за допомогою однієї тільки ментальної енергії підняти склянку на кілька футів, чарівникам доводилося тренуватися по кілька годин на день.
Інакше принцип важеля легко міг видавити мозок через вуха.

Террі Пратчетт, «Колір чарівництва»

Очевидно, вінцем людино-машинного інтерфейсу повинна стати можливість керування машиною одним тільки зусиллям думки. А отримання даних прямо в мозок - це вже вершина того, чого може досягти віртуальна реальність. Ідея ця не нова і вже багато років фігурує в найрізноманітнішої фантастичній літературі. Тут і практично всі киберпанки з прямим підключенням до кібердекам і біософтамі. І управління будь-якою технікою за допомогою стандартного мозкового роз'єму (наприклад, у Семюеля Делань в романі «Нова»), і маса всяких інших цікавих речей. Але фантастика - це добре, а що робиться в реальному світі?

Виявляється, розробка мозкових інтерфейсів (BCI або BMI - brain-computer interface і brain-machine interface) йде повним ходом, хоча про це мало хто знає. Звичайно, успіхи дуже далекі від того, про що пишуть в фантастичних романах, але, тим не менш, вони цілком помітні. Зараз роботи над мозковими і нервовими інтерфейсами, в основному, ведуться в рамках створення різних протезів і пристроїв для полегшення життя частково або повністю паралізованим людям. Всі проекти можна умовно поділити на інтерфейси для введення (відновлення або заміна пошкоджених органів почуттів) і виведення (управління протезами та іншими пристроями).

У всіх випадках прямого введення даних необхідно проводити операцію з імплантації в мозок або нерви електродів. У разі виведення можна обійтися зовнішніми датчиками для знімання електроенцефалограми (ЕЕГ). Втім, ЕЕГ - інструмент досить ненадійний, оскільки череп сильно послаблює мозкові струми і отримати можна тільки дуже сильно узагальнену інформацію. У разі імплантації електродів можна знімати дані безпосередньо з потрібних мозкових центрів (наприклад, рухових). Але така операція - справа неабияка, так що поки експерименти ведуться тільки на тварин.

Насправді, людство вже давно володіє таким «єдиним» комп'ютером. На думку одного із засновників журналу Wired Кевіна Келлі, мільйони підключених до Інтернету ПК, мобільні телефони, КПК та інші цифрові пристрої, можна розглядати, як компоненти Єдиного комп'ютера. її центральний процесор- це все процесори всіх підключених пристроїв, її жорсткий диск - жорсткі дискиі флеш-накопичувачі усього світу, а оперативна пам'ять - сумарна пам'ять всіх комп'ютерів. Щомиті цей комп'ютер обробляє обсяг даних, що дорівнює всій інформації, що міститься в бібліотеці Конгресу, а її операційною системою є Всесвітня павутина.

Замість синапсів нервових клітин вона використовує функціонально схожі гіперпосилання. І ті й інші відповідають за створення асоціацій між вузловими точками. Кожна одиниця виміру розумового процесу, наприклад ідея, зростає в міру того, як виникають все нові і нові зв'язки з іншими думками. Також і в мережі: більшу кількість посилань на певний ресурс (вузлову точку) означають велику значимість її для Комп'ютера в цілому. Більш того, кількість гіперпосилань у Всесвітньої мережівпритул наближається до кількості синапсів в людському мозку. За оцінками Келлі, до 2040 року загальнопланетарній комп'ютер буде мати у своєму розпорядженні обчислювальною потужністю, порівнянною з колективної потужністю мізків всіх 7 млрд. Чоловік, які до того моменту будуть населяти Землю.

А що ж, власне людський мозок? Давно застарілий біологічний механізм. Наше сіра речовина працює зі швидкістю самого першого процесора Pentium, зразка 1993 року. Іншими словами, наш мозок працює на частоті 70 мГц. Крім того, наші мізки діють по аналоговому принципом, так що про порівняння з цифровим методом обробки даних і мови бути не може. Ось в цьому і полягає основна відмінність синапсів від гіперпосилань: синапси, реагуючи на їх навколишнє середовище і надходить, майстерно змінюють організм, який ніколи не має двох однакових станів. Гіперпосилання, а, навпаки, завжди однакова, в іншому випадку починаються проблеми.

Проте, не можна не визнавати, що наш мозок значно перевершувати по ефективності будь-яку штучну систему, створену людьми. Абсолютно таємничим чином все гігантські обчислювальні здатності мозку поміщаються в нашій черепній коробці, важить трохи більше кілограма і при цьому для його функціонування необхідно всього 20 Вт енергії. Порівняйте ці показники з тими 377 млрд. Вт, які зараз, за ​​приблизними розрахунками, споживає Єдиний Комп'ютер. Це, між іншим, цілих 5% загальносвітового виробництва електроенергії.

Один лише факт такого жахливого енергоспоживання, ніколи не дозволить Єдиному комп'ютера навіть близько зрівнятися з людським мозком по ефективності. Навіть в 2040 році, коли обчислювальні потужності комп'ютерів стануть захмарними, їх енергоспоживання буде незмінно зростати.

Минуле століття ознаменувало найсильніший стрибок розвитку людства. Пройшовши нелегкий шлях від букваря до інтернету, люди так і не змогли розгадати головну загадку, терзає уми великих протягом не однієї сотні років, а саме, як працює і на що здатний людський мозок?

До сих пір цей орган залишається самим погано вивченим, але ж саме він зробив людини тим, ким він зараз є - вищим ступенем еволюції. Мозок, продовжуючи зберігати свої секрети і таємниці, продовжує визначати діяльність і свідомість людини на кожному етапі його життя. Розгадати всі можливості, на які він здатний, не в силах поки жоден сучасний вчений. Саме тому навколо одного з найголовніших органів нашого організму сконцентрована велика кількість міфів і нічим не обгрунтованих гіпотез. Це може свідчити тільки про те, що прихований потенціал людського мозку тільки належить вивчити, а поки його здатності виходять за межі вже усталених уявлень про його роботі.

пристрій мозку

Даний орган складається з величезної кількості зв'язків, що створюють стійке взаємодія клітин і відростків. Вчені припускають, що, якщо цей зв'язок представити у вигляді прямої лінії, її довжина вісім разів перевищить дистанцію до Місяця.

Масова частка цього органу в загальній масі тіла складає не більше 2%, а його вага варіюється в межах 1019-1960 грам. З моменту народження і до останнього подиху людини він веде безперервну діяльність. Тому йому необхідно поглинати 21% всього кисню, постійно надходить в організм людини. Вчені склали приблизну картину засвоєння мозком інформації: його пам'ять може вміщати в себе від 3 до 100 терабайт, в той час як пам'ять сучасного комп'ютера в даний моментвдосконалюється до обсягу 20 терабайт.

Найпоширеніші міфи про біологічне комп'ютері людини

Нейронні тканини мозку протягом життєдіяльності організму гинуть, а нові - не утворюються. Це помилка, абсурдність якого довела Елізабет Гуд. Нервова тканина і нейрони постійно оновлюються, і на зміну померлим приходять нові сполуки. Дослідження підтвердили, що в осередках клітин, знищених інсультом, організм людини здатний «нарощувати» новий матеріал.

Мозок людини розкритий тільки на 5-10%, всі інші можливості не задіяні. Деякі вчені пояснювали це тим, що природа, створивши такий складний і розвиненою механізм, придумала для нього захисну систему, захистивши орган від зайвого навантаження. Це не так. Достовірно відомо, що мозок під час будь-якої діяльності людини задіяний на всі 100%, просто в момент вчинення будь-яких дій реагують окремі його частини по черзі.

Надздібності. Чим може здивувати людський розум?

Деякі люди, зовні не показують ознаки наявності неймовірних здібностей, можуть мати воістину неймовірними можливостями. Виявляються вони не в кожного, але вчені стверджують, що регулярні посилені тренування мозку здатні розвинути сперхспособності. Хоча секрет «відбору» людей, які можуть мати право називатися генієм, не розкритий до сих пір. Хтось уміє грамотно виходити зі скрутних ситуацій, хтось на підсвідомому рівні передчуває небезпеку, що наближається. Але більш цікавими з точки зору науки є наступні надздібності:

• Можливість виконання математичних операцій будь-якої складності без допомоги калькулятора і розрахунків на папері;
• Можливість створювати геніальні творіння;
• Фотографічна пам'ять;
• Швидкісне читання;
• Екстрасенсорні здібності.

Дивовижні випадки розкриття унікальних здібностей людського мозку

За всю історію існування людей з'явилася велика кількість історій, які підтверджують той факт, що мозок людини може мати приховані здібності, адаптуватися до зміни ситуації і перекладати певні функції з потерпілого відділу на здорову частину.

сонарне зір. Така здатність виробляється зазвичай після втрати зору. Деніел Кіш зумів освоїти техніку ехолокації, притаманну кажанам. Видаються їм звуки, наприклад, клацання мовою або пальцями, допомагають йому ходити без палиці.

мнемоніка- унікальна техніка, що дозволяє сприймати і запам'ятовувати будь-який обсяг інформації, незалежно від її характеру. Багато людей освоюють її в зрілому віці, а у американця Кіма Піка - це вроджений дар.

дар передбачення. Деякі люди запевняють, що здатні бачити майбутнє. На даний момент цей факт повністю не доведено, але історії відомо чимало людей, яких така здатність прославила на весь світ.

Феномени, на які здатний людський мозок

Карлос Родрігес в 14 років після аварії втратив більше 59% мозку, але при цьому до цих пір живе зовсім звичайним життям.

Яків Ціперовіч після клінічної смерті і тижневого перебування в коматозному стані перестав спати, мало їсть і не старіє. З цього моменту пройшло вже три десятки років, а він як і раніше молодий.

Феніас Гейдж в середині 19го століття отримав жахливу травму. Крізь його голову пройшов товстий лом, позбавивши його доброї частини мозку. Медицина тих років не була достатня просунута, і лікарі пророкували йому швидку смерть. Однак чоловік не тільки не помер, але і зберіг пам'ять і ясність свідомості.

Людський мозок, як і його тіло, необхідно піддавати постійним тренування. Це можуть бути як складні, спеціально розроблені програми, так і читання книг, розгадування ребусів і логічних задач. При цьому не слід забувати про насичення даного органу поживними елементами. Наприклад, підсилювач мозкової активності HeadBooster http://hudeemz.com/headbooster володіє великою кількістю таких. Але все ж, тільки постійні тренування дозволяють мозку постійно розвиватися і збільшувати свої можливості.

Уявіть собі експериментальний нанонаркотік, який здатний зв'язувати свідомості різних людей. Уявіть, як група підприємливих нейробіологів і інженерів відкриває новий спосібвикористання цього наркотику - запустити операційну систему прямо всередині мозку. Тоді люди зможуть телепатично спілкуватися між собою, використовуючи уявний чат, і навіть маніпулювати тілами інших людей, підпорядковуючи собі дії їх мозку. І незважаючи на те, що це сюжет науково-фантастичної книги Рамеза Наама «Нексус», описане ним майбутнє технологій вже не здається таким далеким.

Як під'єднати мозок до планшета і допомогти паралізованим хворим спілкуватися

Для пацієнта T6 2014 став найщасливішим роком життя. Це був рік, коли вона змогла управляти планшетним комп'ютером Nexus за допомогою електромагнітного випромінюваннясвого мозку і буквально перенестися з ери 1980-х з їх диско-орієнтованими системами (Disk Operating System, DOS) в нових століття андроїдної ОС.

T6 - жінка 50 років, яка страждає на бічний аміотрофічний склероз, відомим також як хвороба Лу Геріга, яка викликає прогресуюче пошкодження рухових нейронів і параліч всіх органів тіла. T6 паралізована майже повністю від шиї і вниз. До 2014 року вона абсолютно не могла взаємодіяти із зовнішнім світом.

Параліч може наступити і від пошкоджень кісткового мозку, інсульту або нейродегенеративних захворювань, які блокують здатність говорити, писати і взагалі будь-яким чином спілкуватися з оточуючими.

Ера інтерфейсів, що зв'язують мозок і машину, розцвіла два десятиліття тому, в процесі створення допоміжних пристроїв, які б допомогли таким пацієнтам. Результат був фантастичним: стеження за поглядом (eye-tracking) і стеження за положенням голови користувача системи (head-tracking) дозволили відстежувати рухи очей і використовувати їх як вихідні дані для управління курсором миші на екрані комп'ютера. Іноді користувач міг навіть кликати по посиланню, фіксуючи свій погляд на одній точці екрану. Це називається "час затримки».

Проте, системи eye-tracking були важкі для очей користувача і занадто дороги. Тоді з'явилася технологія нейронного протезування, коли усувається посередник у вигляді сенсорного органу і мозок зв'язується з комп'ютером безпосередньо. У мозок пацієнта імплантується мікрочіп, і нейросигналів, пов'язані з бажанням або наміром, можуть бути розшифровані за допомогою складних алгоритмів в режимі реального часу і використані для контролю курсора на інтерфейсі комп'ютера.

Два роки тому, пацієнтці T6 імплантували в ліву сторону мозку, що відповідає за рух, 100-канальну електродний установку. Паралельно Стенфордська лабораторія працювала над створенням прототипу протеза, що дозволяє паралізованим друкувати слова на спеціально розробленої клавіатурі, просто думаючи про ці слова. Пристрій працювало наступним чином: вбудовані в мозок електроди записували мозкову активність пацієнтки в момент, коли вона дивилася на потрібну букву на екрані, передавали цю інформацію на нейропротез, інтерпретує потім сигнали і перетворює їх в безперервне управління курсором і клацанням на екрані.

Однак цей процес був надзвичайно повільним. Стало зрозуміло, що на виході вийде пристрій, що працює без безпосереднього фізичного з'єднання з комп'ютером через електроди. Сам інтерфейс теж повинен був виглядати цікавіше, ніж в 80-х. Команда клінічного інституту BrainGate, що займається цими дослідженнями, зрозуміла, що їх система «вказівки і клацання» була схожа на натискання пальцем на сенсорний екран. І оскільки сенсорними планшетами більшість з нас користується щодня, то ринок їх величезний. Досить просто вибрати і купити будь-який з них.

Паралізована пацієнтка T6 змогла «натискати» на екран планшета Nexus 9. нейропротез зв'язувався з планшетом через протокол Bluetooth, тобто як бездротова миша.

Зараз команда працює над продовженням працездатності імплантату на термін усього життя, а також розробляє системи інших рухових маневрів, таких як «виділити і перетягнути» і мультисенсорні руху. Крім того, BrainGate планують розширити свою програму на інші операційні системи.

Комп'ютерний чіп з живих клітин мозку

Кілька років тому дослідники з Німеччини і Японії змогли симулювати 1 відсоток активності людського мозку за одну секунду. Це стало можливим тільки завдяки обчислювальної потужності одного з найсильніших в світі суперкомп'ютерів.

Але людський мозок досі залишається найпотужнішим, низько енерговитратним і ефективним комп'ютером. Що якби можна було використовувати силу цього комп'ютера для харчування машин майбутніх поколінь?

Як би дико це не звучало, нейробіолог Ош Агаб запустив проект «Коніку» (Koniku) якраз для реалізації цієї мети. Він створив прототип 64-нейронної кремнієвої мікросхеми. Першим додатком цієї розробки став дрон, який може «чути» запах вибухових речовин.

Одою з найчутливіших нюхових здібностей відрізняються бджоли. Насправді, вони навіть переміщаються в просторі по запаху. Агаб створив дрон, який не поступається бджолиної здатності розпізнавати і інтерпретувати запахи. Він може бути використаний не тільки для військових цілей і виявленні бомб, але і для дослідження сільгоспугідь, нафтопереробних заводів - всіх місць, де рівень здоров'я і безпеки може бути визначений за запахом.

В процесі розробки Агаб і його команда вирішували три основні проблеми: структурувати нейрони так само, як вони структуровані в мозку, прочитати і записати інформацію в кожен окремий нейрон і створити стабільне середовище.

Технологія індукованої диференціювання плюрипотентні клітини - метод, коли зріла клітина, наприклад, шкіри, генетично вбудована в вихідну стовбурові клітини, Дозволяє будь-якій клітині перетворитися в нейрон. Але як і будь-яким електронним компонентам, живим нейронам потрібна спеціальна середовище проживання.

Тому нейрони були поміщені в оболонки з керованою середовищем, для регулювання рівня температури і водню всередині, а також для подачі їм харчування. Крім того, така оболонка дозволяє контролювати взаємодію нейронів між собою.

Електроди під оболонкою дозволяють зчитувати або записувати інформацію на нейрони. Агаб описує цей процес так:

«Ми укладаємо електроди в оболонку з ДНК і збагачених протеїнів, яка стимулює нейрони формувати штучну тісний зв'язок з цими провідниками. Так, ми можемо зчитувати інформацію з нейронів або, навпаки, надсилати інформацію на нейрони тим же способом або за допомогою світла або хімічних процесів ».

Агаб вірить, що майбутнє технологій - за розкриттям можливостей так званого wetware - людського мозку в кореляції з машинним процесом.

«Ні практичних кордонів для того, якими великими ми зробимо наші майбутні пристрої або як по-різному ми може моделювати мозок. Біологія - це єдина межа ».

Подальші плани «Коніку» включать розробку чипів:

• з 500 нейронами, який буде керувати машиною без водія;
• з 10 000 нейронами - буде здатний обробляти і розпізнавати зображення так, як це робить людське око;
• з 100 000 нейронами - створить робота з мультисенсорним входом, який буде практично не відрізняється від людини по перцептивних властивостями;
• з мільйоном нейронів - дасть нам комп'ютер, який буде думати сам за себе.

Чіп пам'яті, вбудований в мозок

Щороку сотні мільйонів людей зазнають труднощів через втрату пам'яті. Причини цього різні: пошкодження мозку, які переслідують ветеранів та футбольних гравців, інсульти або хвороба Альцгеймера, які проявляються в старості, або просто старіння мозку, яке чекає на всіх нас. Доктор Теодор Бергер, біомедичний інженер Університету Південної Каліфорнії, на кошти Агентства з перспективних оборонних досліджень Міністерства оборони США DARPA, тестує розширює пам'ять імплантат, який імітує обробку сигналу в момент, коли нейрони відмовляються працювати з новими довгостроковими спогадами.

Щоб пристрій запрацював, вчені повинні зрозуміти, як працює пам'ять. Гіпокамп - це область мозку, яка відповідає за трансформацію короткострокових спогадів в довгострокові. Як він це робить? І чи можливо симулювати його діяльність в рамках комп'ютерного чіпа?

«По суті, пам'ять - це серія електричних імпульсів, які виникають з плином часу і які генеруються певним числом нейронів», - пояснює Бергер, - «Це дуже важливо, тому що це означає, що ми можемо звести цей процес до математичного рівняння і помістити його в рамки обчислювального процесу ».

Так, нейробіологи почали декодувати потік інформації усередині гіпокампу. Ключем до цієї дешифрування став сильний електричний сигнал, який йде від області органу під назвою СА3 - «входу» гіпокампу - до СА1 - «виходить» вузлу. Цей сигнал послаблюється у людей з розладом пам'яті.

«Якби ми могли відтворити його, використовуючи чіп, ми б відновили або навіть збільшили обсяг пам'яті», - говорить Бергер.

Але простежити цей шлях дешифрування складно, так як нейрони працюють нелінійно. І будь-який незначний фактор, замішаний в процесі, може привести до зовсім іншим результатам.Тем не менше, математика і програмування не стоять на місці, і сьогодні можуть разом створити найскладніші обчислювальні конструкції з безліччю невідомих і безліччю «виходів».

Для початку вчені привчили щурів натискати один із важелів, щоб отримати ласощі. У процесі запам'ятовування щурами і перетворення цього спогади в довгострокову, дослідники ретельно фіксували і записували все трансформації нейронів, і потім по цій математичної моделі створили комп'ютерний чіп. Далі, вони ввели щурам речовина, тимчасово дестабілізуючий їх здатність запам'ятовувати і ввели чіп в мозок. Пристрій впливало на «виходить» орган СА1, і, раптом, вчені виявили, що спогад щурів про те, як домогтися ласощі відновилося.

Наступні тести були проведені на мавпах. На цей раз вчені сконцентрувалися на префронтальної корі головного мозку, яка отримує і модулює спогади, отримані з гіпокампу. Тваринам була продемонстрована серія зображень, деякі з який повторювалися. Зафіксувавши активність нейронів в момент впізнавання ними однієї і той же картинки, була створена математична модель і мікросхема, на її основі. Після цього роботу префронтальної кори мавп придушили кокаїном і вчені знову змогли відновити пам'ять.

Коли досліди проводилися на людях, Бергер обрав 12 волонтерів, хворих на епілепсію, з уже імплантованими електродами в головний мозок, щоб простежити джерело їх нападів. Повторювані судоми руйнують ключові частини гіпокампу, необхідні для формування довгострокових спогадів. Якщо, наприклад, вивчити активність мозку в момент нападів, можна буде відновити спогад.

Точно також, як і в попередніх експериментах, був зафіксований спеціальний людський «код пам'яті», який згодом зможе передбачити патерн активності в клітинах СА1, грунтуючись на даних, що зберігаються або виникають в СА3. У порівнянні з «справжньої» мозковою активністю, такий чіп працює з точністю близько 80%.

Поки рано говорити про конкретні результати після дослідів на людях. На відміну від моторного кортекса головного мозку, де кожен відділ відповідає за певний орган, гіпокамп організований хаотично. Також поки рано говорити, чи зможе такий імплантат повернути пам'ять тим, хто страждає від пошкоджень «виходить» ділянки гіпокампу.

Проблемний залишається питання геералізаціі алгоритму для такого чіпа, так як експериментальний прототип був створений на індивідуальних даних конкретних пацієнтів. Що, якщо код пам'яті різний для всіх, в залежності від типу вхідних даних, які він отримує? Бергер нагадує, що і мозок обмежений своєї біофізикою:

«Є тільки таку кількість способів, якими електричні сигнали в гіпокампі можуть бути оброблені, яке незважаючи на своє безліч, проте обмежена і звичайно», - говорить учений.

Центральна ідея робіт знаменитого Рея Курцвейла - штучний інтелект, який з часом буде панувати у всіх сферах життя людей. У своїй новій книзі «Еволюція розуму» Курцвейл розкриває нескінченний потенціал можливостей в сфері зворотного проектування людського мозку.

У тій же статті Тьюринг повідав про інше несподіване відкриття, що стосується нерозв'язних завдань. Нерозв'язні завдання - це ті, що добре описуються єдиним рішенням (яке, як можна показати, існує), але (як теж можна показати) не можуть бути вирішені ніякої машиною Тьюринга (тобто взагалі ніякої машиною). Уявлення про існування таких завдань в корені суперечить сформувалася до початку XX в. догмі про те, що всі проблеми, які можна сформулювати, є розв'язуються. Тьюринг показав, що число нерозв'язних завдань не менше числа вирішуваних завдань. У 1931 р до такого ж висновку прийшов Курт Гедель, який сформулював «теорему про неповноту». Така дивна ситуація: ми можемо сформулювати завдання, можемо довести, що у неї існує єдине рішення, але при цьому знаємо, що ніколи не зможемо це рішення знайти.

Тьюринг показав, що обчислювальні машини діють на підставі дуже простого механізму. Оскільки машина Тьюринга (і, отже, будь-який комп'ютер) може визначати свою подальшу функцію на основі отриманих нею раніше результатів, вона здатна приймати рішення і створювати ієрархічні інформаційні структури будь-якої складності.

У 1939 р Тьюринг сконструював електронний калькулятор Bombe, який допомагав дешифрувати повідомлення, складені німцями на кодує машині Enigma. До 1943 року група інженерів за участю Тьюринга закінчила створення машини Colossus, яку іноді називають першим в історії комп'ютером. Це дозволило союзникам розшифровувати повідомлення, створені більш складною версією Enigma. Машини Bombe і Colossus були сконструйовані для вирішення єдиного завдання і не могли перепрограмувати. Але свою функцію вони виконували блискуче. Вважається, що почасти завдяки їм союзники могли передбачити тактику німців протягом усієї війни, а Королівські військово-повітряні сили Великобританії в Битві за Британію змогли здолати втричі перевершують їх за чисельністю сили Люфтваффе.

Саме на цій основі Джон фон Нейман створив комп'ютер сучасної архітектури, що відбиває третю з чотирьох найважливіших ідей теорії інформації. Впродовж минулої з тих пір майже сімдесяти років основне ядро ​​цієї машини, названої «машиною фон Неймана», практично не змінилося - як в мікроконтролері у вашій пральній машині, так і в найбільшому суперкомп'ютері. У статті, опублікованій 30 червня 1945 року і має назву «Перший проект звіту про EDVAC», фон Нейман виклав основні ідеї, які з тих пір направляли розвиток інформатики. У машині фон Неймана присутній центральний процесор, де виконуються арифметичні і логічні операції, модуль пам'яті, в якому зберігаються програми і дані, масова пам'ять, програмний лічильник і вхідні / вихідні канали. Хоча стаття призначалася для внутрішнього користування в рамках виконання проекту, для творців комп'ютерів вона стала Біблією. Ось так іноді звичайний рутинний звіт може змінити світ.

Машина Тьюринга була призначена для практичних цілей. Теореми Тьюринга не мали відношення до ефективності вирішення завдань, а скоріше описували спектр завдань, які теоретично можуть бути вирішені за допомогою комп'ютера. Навпаки, мета фон Неймана полягала в створенні концепції реального комп'ютера. Його модель замінила однобітний систему Тьюринга многобітной (зазвичай кратну восьми бітам) системою. Машина Тьюринга має послідовну стрічку пам'яті, так що програми витрачають дуже великий час на переміщення стрічки вперед і назад для запису і вилучення проміжних результатів. Навпаки, в системі фон Неймана доступ до пам'яті здійснюється довільним чином, що дозволяє негайно отримувати будь-які потрібні дані.

Однією з ключових ідей фон Неймана є концепція зберігається програми, яку він розвинув за десять років до створення комп'ютера. Суть концепції полягає в тому, що програма зберігається в тому ж модулі пам'яті з довільним доступом, що і дані (а часто навіть в тому ж блоці пам'яті). Це дозволяє перепрограмувати комп'ютер для вирішення різних завдань і створювати самомодіфіцірующіеся код (у разі записуючих накопичувачів), що забезпечує можливість рекурсії. До того часу практично всі комп'ютери, включаючи Colossus, створювалися для вирішення конкретних завдань. Концепція збереженої програми дозволила комп'ютеру стати справді універсальною машиною, відповідної поданням Тьюринга про універсальність машинних обчислень.

Ще одна важлива властивість машини фон Неймана полягає в тому, що в кожній інструкції міститься операційний код, який визначає арифметичну або логічну операцію і адреса операнда в пам'яті комп'ютера.

Концепція фон Неймана про архітектуру комп'ютера відбилася в проекті EDVAC, над яким він працював спільно з Преспером Дж. Еккертом і Джоном Моучлі. Комп'ютер EDVAC почав функціонувати тільки в 1951 р, коли вже існували інші комп'ютери з програмою, що зберігається, такі як Манчестерська мала експериментальна машина, ENIAC, EDSAC і BINAC, причому всі вони були створені під впливом статті фон Неймана і за участю Еккерта і Моучлі. Фон Нейман також був причетний до появи деяких з цих машин, включаючи останню версію ENIAC, де використовувався принцип зберігається програми.

У комп'ютера з архітектурою фон Неймана було кілька попередників, але жоден з них - за одним несподіваним винятком - не можна назвати справжньою машиною фон Неймана. У 1944 р Говард Ейкен випустив Mark I, який можна було в якійсь мірі перепрограмувати, але він не використав збереженої програми. Машина зчитувала інструкції з перфокарти і негайно їх виконувала. У машині також не було передбачено умовних переходів.

У 1941 р німецький вчений Конрад Цузе (1910-1995) створив комп'ютер Z-3. Він теж зчитував програму з стрічки (в даному випадку закодовану на плівці) і теж не виконував умовних переходів. Цікаво, що Цузе отримав фінансову підтримку від Німецького інституту літакобудування, який використовував цей комп'ютер для вивчення флатера крила літака. Однак пропозиція Цузе про фінансування заміни реле радиолампами не була підтримана нацистським урядом, яке вважало розвиток комп'ютерної технології «не мають військового значення». Це, як мені здається, в певній мірі вплинуло на результат війни.

Насправді у фон Неймана був один геніальний попередник, причому жив він на сто років раніше! Англійський математик і винахідник Чарльз Беббідж (1791-1871) в 1837 р описав свою аналітичну машину, засновану на тих же принципах, що і комп'ютер фон Неймана, і використала збережену програму, нанесену на перфокарти жакардових ткацьких машин. Пам'ять машини з довільним доступом містила 1000 слів по 50 десяткових знаків в кожному (що еквівалентно приблизно 21 кілобайт). Кожна інструкція містила код операції та номер операнда - точно так само, як в сучасних комп'ютерних мовах. Система не використовувала умовних переходів і циклів, так що це була справжня машина фон Неймана. Повністю механічна, вона, мабуть, перевершила і дизайнерські, і організаторські здібності самого Беббіджа. Він створив частини машини, але так і не запустив її.

Точно не відомо, чи знали піонери комп'ютеробудування XX ст., Включаючи фон Неймана, про роботи Беббіджа.

Однак створення машини Беббіджа поклало початок розвитку програмування. Англійська письменниця Ада Байрон (1815-1852), графиня Лавлейс, єдиний законний дитина поета лорда Байрона, стала першим в світі програмістом. Вона писала програми для аналітичної машини Беббіджа і налагоджувати їх в розумі (оскільки комп'ютер так ніколи і не запрацював). Тепер програмісти називають цю практику table checking. Вона перевела статтю італійського математика Луїджі Менабреа про аналітичну машині, додавши від себе суттєві зауваження і помітивши, що «аналітична машина плете алгебраїчні малюнки, як ткацький жакардовий верстат плете квіти і листя». Можливо, вона першою згадала про можливість створення штучного інтелекту, але зробила висновок, що аналітична машина «сама не здатна що-небудь придумати».

Ідеї ​​Беббіджа здаються вражаючими, якщо врахувати, в яку епоху він жив і працював. Однак до середини XX в. ці ідеї були практично забуті (і знову відкриті лише пізніше). Саме фон Нейман придумав і сформулював ключові принципи дії комп'ютера в його сучасному вигляді, і недарма машину фон Неймана продовжують вважати основною моделлю обчислювальної машини. Однак не будемо забувати, що машина фон Неймана постійно здійснює обмін даними між окремими модулями і всередині цих модулів, так що вона не могла бути створена без теорем Шеннона і тих методів, які він запропонував для надійної передачі та зберігання цифрової інформації.

Все сказане підводить нас до четвертої важливою ідеєю, яка долає висновки Ади Байрон про нездатність комп'ютера до творчого мислення і дозволяє знайти ключові алгоритми, використовувані мозком, щоб потім застосувати їх для перетворення комп'ютера в мозок. Алан Тьюринг сформулював це завдання в статті « обчислювальні машиниі розум », яка опублікована в 1950 р, в якій міститься опис тепер широко відомого тесту Тьюринга, що дозволяє визначити близькість ІІ до людського інтелекту.

У 1956 р фон Нейман почав готувати серію лекцій для престижних Сіллімановскіх читань в Єльському університеті. Вчений вже був хворий на рак і не зміг ні прочитати свої лекції, ні навіть закінчити рукопис, на основі якої створювалися лекції. Проте цей незакінчений працю є блискучим пророкуванням того, що особисто я сприймаю як найважчий і найважливіший проект в історії людства. Вже після смерті вченого, в 1958 році, рукопис була опублікована під назвою «Комп'ютер і мозок». Так вийшло, що остання праця одного з найблискучіших математиків минулого століття і одного з основоположників комп'ютерної технології виявився присвяченим аналізу мислення. Це було перше серйозне дослідження людського мозку з точки зору математика і фахівця в області комп'ютерів. До фон Неймана комп'ютерні технології та нейробиология представляли собою два окремих острова, між якими не існувало ніякого моста.

Фон Нейман починає розповідь, описуючи подібність і відмінність між комп'ютером і людським мозком. З огляду на, в яку епоху створювався цей працю, він представляється дивовижно точним. Вчений зазначає, що вихідний сигнал нейрона цифровий - аксон або збуджується, або залишається в спокої. У той час було далеко не очевидно, що обробка вихідного сигналу може відбуватися аналоговим шляхом. Обробка сигналу в дендритах, що ведуть до нейрона, і в тілі нейрона аналогова, і фон Нейман описав цю ситуацію за допомогою зваженої суми вхідних сигналів з граничним значенням.

Ця модель функціонування нейронів призвела до розвитку коннекціонізма і до використання даного принципу для створення як апаратурного оформлення, так і комп'ютерних програм. (Як я розповідав в попередньому розділі, перша така система, а саме програма для IBM 704, була створена Френк Розенблат з Корнельського університету в 1957 р, відразу після того, як стала доступна рукопис лекцій фон Неймана.) Тепер у нас є більш складні моделі, що описують поєднання вхідних сигналів нейронів, але загальна ідеяпро аналогової обробки сигналів з допомогою зміни концентрації нейромедіаторів як і раніше вірна.

На основі концепції універсальності комп'ютерних обчислень фон Нейман прийшов до висновку, що навіть при уявній радикальному відмінності архітектури та структурних одиниць головного мозку і комп'ютера за допомогою машини фон Неймана ми можемо симулювати відбуваються в головному мозку процеси. Зворотний постулат, проте, не є справедливим, оскільки головний мозок не є машиною фон Неймана і не має інформації, що зберігається програми (хоча в голові ми можемо симулювати дію дуже простий машини Тьюринга). Алгоритми або методи функціонування мозку визначені його структурою. Фон Нейман дійшов справедливого висновку, що нейрони можуть вивчати відповідні образи на підставі вхідних сигналів. Однак за часів фон Неймана не було відомо, що навчання також відбувається шляхом створення та руйнування контактів між нейронами.

Фон Нейман також вказав, що швидкість обробки інформації нейронами дуже низька - близько сотні обчислень в секунду, однак мозок компенсує це тим, що одночасно здійснює обробку інформації в безлічі нейронів. Це ще одна очевидна, але дуже важливе відкриття. Фон Нейман стверджував, що всі 10 10 нейронів мозку (ця оцінка також досить точна: за сьогоднішніми уявленнями, в головному мозку міститься від 10 10 до 10 11 нейронів) обробляють сигнали в один і той же час. Більш того, всі контакти (в середньому від 10 3 до 10 4 на кожен нейрон) обраховуються одночасно.

З огляду на примітивний рівень розвитку нейробіології того часу, оцінки і опису функції нейронів, зроблені фон Нейманом, дивно точні. Однак я не можу погодитися з одним аспектом його роботи, а саме з поданням про обсяг пам'яті мозку. Він вважав, що мозок запам'ятовує кожен сигнал на все життя. Середню тривалість життя людини фон Нейман оцінював в 60 років, що становить приблизно 2 × 10 9 секунди. Якщо кожен нейрон за одну секунду отримує приблизно 14 сигналів (що насправді на три порядки нижче дійсної величини), а всього в головному мозку міститься 10 10 нейронів, виходить, що обсяг пам'яті мозку становить близько 10 20 біт. Як я писав вище, ми запам'ятовуємо лише невелику частину наших думок і досвіду, але навіть ці спогади зберігаються не як побітова інформація низького рівня складності (як в відео), а скоріше у вигляді послідовності образів вищого порядку.

У міру того як фон Нейман описує кожен механізм в функції головного мозку, він одночасно демонструє, як сучасний комп'ютер міг би здійснити ту ж саму функцію, незважаючи на удавану відмінність між мозком і комп'ютером. Аналогові механізми дії мозку можна моделювати за допомогою цифрових механізмів, оскільки цифрові обчислення здатні моделювати аналогові значення з будь-яким ступенем точності (а точність передачі аналогової інформації в мозку досить низька). Можна також імітувати масивний паралелізм функції мозку, з огляду на значну перевагу комп'ютерів по швидкості серійних обчислень (з часів фон Неймана цю перевагу ще більш посилився). Крім того, ми можемо здійснювати паралельну обробку сигналів в комп'ютерах за допомогою паралельно функціонуючих машин фон Неймана - саме так діють сучасні суперкомп'ютери.

З огляду на здатність людей швидко приймати рішення при такій низькій швидкості роботи нейронів, фон Нейман прийшов до висновку, що функції головного мозку не можуть задіяти довгі послідовні алгоритми. Коли третій бейс-мен отримує м'яч і вирішує кинути його на першу, а не на другу базу, він приймає це рішення за якусь частку секунди - за цей час кожен нейрон ледь встигає здійснити кілька циклів збудження. Фон Нейман приходить до логічного висновку, що чудова здатність мозку пов'язана з тим, що всі 100 млрд нейронів можуть обробляти інформацію одночасно. Як я зазначав вище, зорова кора робить складні висновки всього за три або чотири цикли збудження нейронів.

Саме значна пластичність мозку дозволяє нам навчатися. Однак комп'ютер має набагато більшу пластичність - його методи можна повністю змінити шляхом зміни програмного забезпечення. Таким чином, комп'ютер може імітувати мозок, а ось зворотне твердження не так.

Коли фон Нейман порівнював можливості масованої паралельної активності мозку з нечисленними комп'ютерами того часу, здавалося очевидним, що мозок відрізняється набагато більшою пам'яттю і швидкістю. Сьогодні вже сконструйований перший суперкомп'ютер, за найбільш консервативними оцінками, задовольняє тим функціональним вимогам, які потрібні для моделювання функцій людського мозку (близько 10 16 операцій в секунду). (На мою думку, комп'ютери такої потужності на початку 2020-х рр. Будуть коштувати близько 1000 доларів.) Що стосується обсягу пам'яті, ми просунулися ще далі. Праця фон Неймана з'явився на самому початку комп'ютерної ери, але вчений був упевнений в тому, що в якийсь момент ми зможемо створювати комп'ютери і комп'ютерні програми, Здатні імітувати людський мозок; саме тому він і готував свої лекції.

Фон Нейман був глибоко переконаний в прискоренні прогресу і в його значний вплив на життя людей в майбутньому. Через рік після смерті фон Неймана, в 1957 р, його колега математик Стен Юлам цитував слова фон Неймана, який сказав на початку 1950-х рр., Що «будь-яке прискорення технологічного прогресу і зміни способу життя людей створює враження наближення якоїсь найважливішої сингулярності в історії людської раси, за межами якої людська діяльність в тому вигляді, який ми знаємо її сьогодні, більше не може продовжуватися ». Це перший відомий випадок використання слова «сингулярність» для опису технологічного прогресу людства.

Найважливіша здогад фон Неймана полягала у виявленні подібності між комп'ютером і мозком. Зауважимо, що частиною людського інтелекту є емоційний інтелект. Якщо здогадка фон Неймана вірна і якщо погодитися з моїм твердженням, що небіологічних система, задовільно відтворює інтелект (емоційний і інший) живої людини, володіє свідомістю (див. Наступну главу), доведеться зробити висновок, що між комп'ютером (з правильним програмним забезпеченням)і свідомиммисленням є явну схожість. Отже, чи мав рацію фон Нейман?

більшість сучасних комп'ютерів- повністю цифрові машини, тоді як людський мозок використовує як цифрові, так і аналогові методи. Однак аналогові методи легко відтворюються в цифровому варіанті з будь-яким ступенем точності. Американський фахівець в області комп'ютерних технологійКарвер Мід (рід. В 1934 р) показав, що аналогові методи мозку можна безпосередньо відтворити в кремнієвому варіанті, і реалізував це в вигляді так званих нейроморфних чіпів. Мід продемонстрував, що даний підхід може бути в тисячі разів ефективнішим, ніж цифрова імітація аналогових методів. Якщо мова йде про кодування надлишкових алгоритмів нової кори, можливо, має сенс скористатися ідеєю Міда. Дослідницька група IBM під керівництвом Дхармендра Модха застосовує чіпи, що імітують нейрони і їх контакти, в тому числі їх здатність утворювати нові контакти. Один з чіпів, названий SyNAPSE, безпосередньо модулює 256 нейронів і приблизно чверть мільйона синаптичних зв'язків. Мета проекту полягає в симуляції нової кори, що складається з 10 млрд нейронів і 100 трильйонів контактів (що еквівалентно людському мозку), яка використовує всього один кіловат енергії.

Понад п'ятдесят років тому фон Нейман зауважив, що процеси в головному мозку відбуваються надзвичайно повільно, але відрізняються масованої паралельною. Сучасні цифрові схеми діють як мінімум в 10 млн разів швидше, ніж електрохімічні перемикачі мозку. Навпаки, все 300 млн розпізнавальних модулів кори мозку діють одночасно, і квадрільон контактів між нейронами може активізуватися в один і той же час. Отже, для створення комп'ютерів, які могли б адекватно імітувати людський мозок, необхідні відповідний обсяг пам'яті і продуктивність обчислень. Немає потреби безпосередньо копіювати архітектуру мозку - це дуже неефективний і негнучкий метод.

Якими ж повинні бути відповідні комп'ютери? Багато дослідні проекти спрямовані на моделювання ієрархічного навчання і розпізнавання образів, що відбуваються в новій корі. Я сам займаюся подібними дослідженнями із залученням ієрархічних прихованих моделей Маркова. За моїми оцінками, для моделювання одного циклу розпізнавання в одному розпізнає модулі біологічної нової кори потрібно близько 3000 обчислень. Більшість симуляцій побудовано на значно меншій кількості обчислень. Якщо прийняти, що головний мозок здійснює близько 10 2 (100) циклів розпізнавання в секунду, отримуємо загальне число 3 x 10 5 (300 тис.) Обчислень в секунду для одного розпізнає модуля. Якщо ж помножити це число на загальне число розпізнавальних модулів (3 х 10 8 (300 млн, за моїми оцінками)), отримуємо 10 14 (100 трильйонів) обчислень в секунду. Приблизно таке ж значення я привожу в книзі «Сингулярність вже близька». За моїми прогнозами, для функціональної симуляції головного мозку потрібна швидкість від 10 14 до 10 16 калькуляцій в секунду. За оцінками Ганса Моравека, заснованим на екстраполяції даних для початкової обробки зорових сигналів у всьому головному мозку, це значення становить 10 14 калькуляцій в секунду, що збігається з моїми розрахунками.

стандартні сучасні машиниможуть працювати зі швидкістю до 10 10 калькуляцій в секунду, однак за допомогою ресурсів хмари їх продуктивність можна істотно збільшити. Найшвидший суперкомп'ютер, японський комп'ютер «К», вже досяг швидкості 10 16 калькуляцій в секунду. З огляду на масовану надмірність алгоритмів нової кори, хороших результатів можна домогтися за допомогою нейроморфних чіпів, як в технології SvNAPSE.

Що стосується вимог до пам'яті, нам потрібно близько 30 біт (приблизно 4 байта) для кожного контакту з одним з 300 млн розпізнавальних модулів. Якщо до кожного розпізнавального модулю підходить в середньому вісім сигналів, отримуємо 32 байта на розпізнає модуль. Якщо врахувати, що вага кожного вхідного сигналу становить один байт, отримуємо 40 байт. Додамо 32 байта для низхідних контактів - і отримаємо 72 байта. Зауважу, що наявність висхідних і низхідних розгалужень призводить до того, що число сигналів набагато більше восьми, навіть якщо врахувати, що багато що розпізнають модулі користуються загальною сильно розгалуженою системою зв'язків. Наприклад, в розпізнаванні літери «p» можуть брати участь сотні розпізнавальних модулів. Це означає, що тисячі розпізнавальних модулів наступного рівня беруть участь в розпізнаванні слів і фраз, що містять букву «p». Однак кожен модуль, відповідальний за розпізнавання «p», не повторює це древо зв'язків, що живлять всі рівні розпізнавання слів і фраз з «p», у всіх цих модулів древо зв'язків загальне.

Сказане вище вірно і для тих, які сходять сигналів: модуль, відповідальний за розпізнавання слова apple, повідомить всій тисячі стоять нижче модулів, відповідальних за розпізнавання «e», що очікується образ «e», якщо вже розпізнані «a», «p», «p »і« l ». Це древо зв'язків не повторюється для кожного модуля, що розпізнає слово або фразу, яка хоче інформувати модулі нижчого рівня, що очікується образ «e». Це древо загальне. З цієї причини середнє оцінне значення в вісім висхідних і вісім низхідних сигналів для кожного розпізнає модуля є цілком розумним. Але навіть якщо ми підвищимо це значення, це не сильно змінить кінцевий результат.

Отже, з урахуванням 3 х 10 8 (300 млн) розпізнавальних модулів і 72 байт пам'яті для кожного, отримуємо, що загальний обсяг пам'яті повинен складати близько 2 х 10 10 (20 млрд) байт. А це дуже скромне значення. Такий пам'яттю володіють звичайні сучасні комп'ютери.

Всі ці розрахунки ми виконали для приблизної оцінки параметрів. З огляду на, що цифрові схеми приблизно в 10 млн разів швидше мереж нейронів в біологічній корі, нам не потрібно відтворювати масований паралелізм людського мозку - дуже помірного паралельного процесингу (в порівнянні з трильйонним паралелізмом в головному мозку) буде цілком достатньо. Таким чином, необхідні обчислювальні параметри цілком досяжні. Здатність нейронів головного мозку до перепідключення (пам'ятаємо, що дендрити постійно створюють нові синапси) теж можна імітувати за допомогою відповідного програмного забезпечення, оскільки комп'ютерні програми набагато пластичнее біологічних систем, які, як ми бачили, вражають, але мають межі.

Надмірність мозку, необхідна для отримання симетричних результатів, безумовно, може бути відтворена в комп'ютерному варіанті. Математичні принципи оптимізації подібних систем, що самоорганізуються ієрархічних систем навчання цілком зрозумілі. Організація мозку далеко не оптимальна. Але вона й не повинна бути оптимальною - вона повинна бути досить гарною, щоб забезпечити можливість створювати інструменти, що компенсують її власні обмеження.

Ще одне обмеження нової кори полягає в тому, що в ній немає механізму, що скасовує або хоча б оцінює суперечать один одному дані; частково це пояснює вельми поширену нелогічність людських міркувань. Для вирішення даної проблеми у нас є досить слабка здатність, яка називається критичним мисленням,але люди нею користуються набагато рідше, ніж варто було б. У комп'ютерній нової корі можна передбачити процес, що виявляє суперечать дані для їх подальшого перегляду.

Важливо відзначити, що конструювання цілого відділу мозку здійснити простіше, ніж конструювання одного нейрона. Як вже було сказано, на більш високому рівні ієрархії моделі часто спрощуються (тут проглядається аналогія з комп'ютером). Щоб зрозуміти, як працює транзистор, потрібно в деталях розуміти фізику напівпровідникових матеріалів, а функції одного реального транзистора описуються складними рівняннями. Цифрова схема, що здійснює перемноження двох чисел, містить сотні транзисторів, але для створення моделі такої схеми вистачить однієї або двох формул. Цілий комп'ютер, що складається з мільярдів транзисторів, можна змоделювати за допомогою набору інструкцій і опису регістра на декількох сторінках тексту із залученням декількох формул. Програми для операційних систем, компіляторів мов або ассемблеров досить складні, проте моделювання приватної програми (наприклад, програми розпізнавання мови на основі прихованих ієрархічних моделей Маркова) теж зводиться до кількох сторінок формул. І ніде в подібних програмах ви не зустрінете детального опису фізичних властивостей напівпровідників або навіть комп'ютерної архітектури.

Аналогічний принцип вірний і для моделювання мозку. Один конкретний розпізнає модуль нової кори, який детектирует певні інваріантні зорові образи (наприклад, особи), здійснює фільтрацію звукових частот (обмежуючи вхідний сигнал певним діапазоном частот) або оцінює тимчасову близькість двох подій, можна описати за допомогою набагато меншого числа специфічних деталей, ніж реальні фізичні і хімічні взаємодії, контролюючі функції нейромедіаторів, іонних каналів та інших елементів нейронів, які беруть участь у передачі нервового імпульсу. Хоча всі ці деталі необхідно ретельно передбачити до переходу на наступний рівень складності, при моделюванні операційних принципів головного мозку багато можна спростити.