Несмотря на все развитие науки и техники, человек так до конца и не разобрался с одним из важнейших вопросов: как же все-таки работает серая штуковина в нашей голове, которая заставляет развивать науку и технику и задаваться всеми этими вопросами. Получается любопытная рекурсия: что-то внутри нас хочет узнать, как работает то, что хочет узнать, как оно работает. На это тратятся колоссальные ресурсы, проводится множество исследований, мы более-менее понимаем общие принципы, но сложить все в единую стройную картинку достаточно сложно.

Зато это настолько интересно, что "Сегодня" собрала все последние исследования о головном мозге и выяснила, как работает интеллект, почему мы видим сны и сколько измерений используют нейроны головного мозга, чтобы обрабатывать входящие сигналы. Добро пожаловать в вашу голову — и не бойтесь того, что вы там увидите.

11 ИЗМЕРЕНИЙ: КАК ОБЩАЮТСЯ НЕЙРОНЫ

Проект Blue Brain, базирующийся в Швейцарии, уже несколько лет занимается неблагодарным делом: нейробиологи пытаются выяснить все о головном мозге человека (и прочих существ, обладающих этим органом). В последнем исследовании они применили к нему математику (точнее — алгебраическую топологию, которая описывает свойства объектов и пространств вне зависимости от изменений их формы) и ахнули от удивления. Не ждите каких-то выводов, сами ученые пока не понимают, с чем столкнулись, однако начало достаточно интригующее: внутри нашей головы находится, говоря математическим языком, многомерное пространство.

Наш мозг — это примерно 86 миллиардов нейронов, связи между которыми простираются во всех направлениях, образуют сверхсложную сеть, которая и формирует сознание.

В своем эксперименте нейробиологи использовали подробную компьютерную модель неокортекса — это "новая кора", самая современная часть мозга, которая сформировалась позже всего и отвечает за сознание и восприятие. В процессе моделирования прохождения сигналов ученые заметили, что нейроны объединяются в группы, и число нейронов в этих группах показывает размер многомерного геометрического объекта.

"Мы обнаружили мир, о котором даже не подозревали, — рассказывает руководитель проекта Генри Маркрам. — Даже в маленькой крупице мозга таких объектов десятки миллионов, у которых до семи измерений. А в некоторых сетях их число доходило до 11".

Разработав модель, ученые протестировали ее на виртуальных стимулах, а затем взялись за крыс. Cигнал создает "многомерные дома" из нейронов и пустых пространств между ними. Сначала связь выглядит как палочка, затем — двумерная плоскость-доска, затем — куб, а потом и более сложные фигуры с четырьмя, пятью, шестью измерениями. И так вплоть до 11. Стоит, впрочем, отметить, что речь не идет о физических измерениях — внутри нашего мозга нет других мозгов, спрятанных в скрытых складках реальности. Многомерность тут — это количество связей, которые образовывают нейроны. Мы в этом плане тоже многомерны: сколько людей, с которыми общаетесь в данный момент, столько и измерений. Единственная проблема — ученым еще предстоит разобраться, почему группы нейронов собираются в такие конструкции.

МАТЕМАТИКА: ФОРМУЛА ИНТЕЛЛЕКТА

Ведущий нейробиолог Университета Августы в Джорджии доктор Джо Тзин считает, что вывел формулу интеллекта: N = 2i – 1. А еще, как говорит сам доктор, интеллект равен  "неопределенность и бесконечные возможности". Но это лирика, а нам следует обратиться к работе, опубликованной в Frontiers in Systems Neuroscience, в которой Тзин сотоварищи проверил свою теорию и выяснил, что она выполняется для семи различных областей мозга, определяя базисы вроде кормления, памяти и страха.

17 лет назад Тзин с помощью генной инженерии создал "умную мышь", которая обучалась и решала сложные лабиринты быстрее обычных собратьев. Спустя пару лет он обнаружил, что клетки гиппокампа мышей — центра памяти мозга — варьируются в зависимости от происходящих событий. Одни включались на событие в целом, другие были более придирчивыми и "разбирали" происходящее на элементы. При составлении карты Тзин заметил, что нейроны формируют кластеры — от специфических к общим. Это и стало основной теории связанности: формула ученого демонстрирует, как нейросети совершают этот переход.

Главная мысль Тзина в том, что отдельный нейрон не может стать основной вычислительной единицей мозга, эту роль на себя берут нейросети, называемые "кликами", что позволяет мозгу не ломаться каждый раз, как нейрон выходит из строя, потому что вы отравили его алкоголем. Простые клики переплетаются в большие сети, которые называются FCM (functional connectivity motifs — функциональные мотивы связей) в соответствии с N = 2i – 1, где N — это число нейронных клик, соединенных разными спосо­бами, а i — типы полу­ча­емой информации.

Если животное хочет пищи и самок, нужно три нейроклики, чтобы удовлетворить эти потребности

К примеру, у вас есть животное, которое хочет пищи и самок. То есть i = 2. Соответственно, чтобы удовлетворить эти потребности, нужно три клики (2 х 2 – 1 = 3). Это напоминает кубики конструктора, из которых можно строить разные структуры в зависимости от поступающей информации. Более сложные задачи требуют более сложных построений, но основной принцип остается тем же. Причем, по мнению Тзина, эти блоки программируются заранее. В смысле в нашей голове уже есть ответы практически на все вопросы (или алгоритмы их решения). Так мозг смешивает "работу" и "деньги", превращая их в "экономику".

Чтобы подтвердить ценность самой формулы, ученые засунули в мозг мышей электроды и дали им корм, сахар, рис и обезжиренное молоко. Согласно теории, мышам надо 15 нейронных клик, чтобы полностью представлять каждый тип пищи и их комбинации. Стоит ли говорить, что именно 15 клик и было обнаружено? Повторив эксперимент со страхами (взрыв, землетрясение, падение, удар током), исследователи снова получили 15 клик.  Чтобы удостовериться, что этот алгоритм уже существует в мозгу, а не выучивается, эксперимент повторили, но с генетически модифицированными мышами, у которых не хватало рецепторов, необходимых для изменения нейросетей из-за обучения. Результат повторился.

Что с этим делать, пока неясно. Сам Тзин считает, что его теория позволяет пересмотреть хранение воспоминаний в мозгу и прольет свет на то, как болезнь и старость влияют на мозг на клеточном уровне. А еще это позволит обучать искусственный интеллект гибкости и любопытству, но это уже совсем другая история.

Комментарии