İnsan beyninin işleyişine ilişkin gizemler her zaman bilim adamlarını rahatsız etmiştir. İnsan beynini taklit etme girişimleri her zaman olmuştur. İnsan Beyni Projesi böyle bir girişimdir. Bilim insanları hangi aşamada? Başarılar var mı?
İnsan beyni bildiğimiz en gizemli biyolojik bilgisayardır. Aslında, bilim adamlarının yüzyıllar boyunca giderek daha karmaşık yollarla onun hakkında bilgi edinme çabalarına rağmen, onun hakkında yeterince bilgimiz yok. Yalnızca en son teknolojiler bize daha önce yalnızca tahmin edebileceğimiz gerçek bilgileri verebilir. Bu durum henüz tam farkındalıktan uzak olduğumuz gerçeğini değiştirmiyor. Modern bilim insanları hangi aşamadadır?
Ayrıca ilginç: Sinir ağları nedir ve nasıl çalışırlar?
"Yapay zeka" terimi
1950'lerde bilimde "yapay zeka" terimi ilk kez ortaya çıktığında ve yapay zeka araştırmacıları, kendi başınıza yapamayacağınız şeyleri bir makineye öğretebileceğinizi başarıyla kanıtladığında, bu konuda heyecanlandılar. Bir makinenin kendi başına öğrenebilmesi, matematik teoremlerini kanıtlayabilmesi (bu, örneğin 1955'te Allen Newell ve Herbert Simon tarafından geliştirilen Logic Theorist programıyla yapıldı) veya dama oynayabilmesi ve bir insanı yenebilmesi (Arthur'un programı) gibi basit bir olasılık IBM mühendisi ve daha sonra Stanford Üniversitesi'nde profesör olan Samuel), bilim dünyasının insan beyninin tam bir simülasyonunun yalnızca birkaç yıl uzakta olduğuna inanmasına neden oldu.
Onlarca yıl geçti ve bilgi işlem gücündeki muazzam büyümeye, yapay sinir ağlarının ve derin makine öğrenimi ile yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesine rağmen, beynin parçalarını bile simüle etmekten hâlâ uzağız. Basitçe söylemek gerekirse, 20. yüzyılın ikinci yarısının yapay zeka öncüleri, kaplumbağalarımızdaki %90'ı su olan bu "jöle benzeri kütlenin" yeteneklerini büyük ölçüde hafife aldılar.
Ayrıca ilginç: ChatGPT: Basit kullanım talimatları
Beyin karmaşıktır
Doğumda insan beyni yaklaşık 300 gram ağırlığında olup, tam gelişmiş bir yetişkin beyni yaklaşık 1,5 kg ağırlığındadır. Bu 1,5 kg, tüm evrenimizi ve sahip olduğumuz tüm zihinsel yetenekleri içerir. Yalnızca soyut düşünme, yaratıcılık gibi bilinçli olanları değil, aynı zamanda farkında olmadığımız şeyleri de içerir: hareketlerin hareketliliği, dolaşım sisteminin kontrolü, nefes alma ve çok daha fazlası.
İnsan beyninin yaklaşık 100 milyar nörondan oluştuğu bilim insanları arasında popüler bir ifadedir. Tam sayılarını bilmiyoruz ve insan türünün her bireyinde farklılık gösterebilir. Ancak bunun doğru olduğunu ve bu sayının o kadar da küçük olmadığını varsayalım. 100 milyar çok fazla bir rakam ama modern süper bilgisayarlar daha da büyük nesneleri simüle edebiliyor. Ancak sorun, bir nöronun, örneğin 3 boyutlu grafiklerdeki bir dokudan, bir görüntüdeki bir pikselden veya yalnızca küçük bir kod parçasıyla tanımlanabilen herhangi bir nesneden çok daha karmaşık bir şey olmasıdır.
Beynimizdeki nöronlar birbirine bağlıdır. Bunlar fiziksel bağlantılar değildir, çünkü o zaman bireysel nöronlarda üretilen elektriksel uyarılar hızla vücuda yayılır ve bu da pratikte çalışmayı imkansız hale getirir. Beynimizde bilgi aktarımı hem elektriğe (impulslara) hem de kimyaya (nörotransmiterler) dayanmaktadır. Her bir nöron (karakteristik dendritlere sahip bir "ağaç" şeklindeki nöron şeklindeki popüler imajı hatırlayalım) on bine kadar sinaptik bağlantının yardımıyla diğerlerine bağlanabilir.
Katılıyorum, bir sinir hücresinden gelen 10000 bağlantı, transistörlerdeki mantık kapılarından çok daha yüksek bir karmaşıklık düzeyidir. Eğer nöronlar arasındaki olası tüm bağlantıların sayısını ve bunların herhangi bir anda alabilecekleri durumları (sadece bir tane) saymaya çalışırsak, gözlemlenebilir evrenin tamamındaki tahmini atom sayısını çok aşan devasa bir sayı elde ederiz. Bu yaklaşımı kullanarak, nörobiyoloji alanında uzmanlaşan ve aynı zamanda bilgisayar bilimi alanında geçmişi olan birçok bilim insanı, mevcut bilgi seviyesi ve beklenen gelişimiyle bile, böylesine karmaşık bir organın tam bir simülasyonunun, bizim yeteneklerimizi aşacak bir görev olduğuna inanmaktadır. uzun zaman. Ancak bu, bilim adamlarının hiçbir şey yapmadığı ve hiçbir şey başaramadığı anlamına gelmez. İnsan zihninin tamamını olmasa da en azından bir kısmını simüle etmeyi amaçlayan bazı projelere göz atalım.
Ayrıca okuyun: ChatGPT'nin En Harika 7 Kullanımı
40 dakika ve bir saniye
2013 yılında, Okinawa Teknoloji Enstitüsü'nden Japon bilim adamları ve Forschungszentrum Jülich'ten Alman araştırmacılar güçlerini birleştirdi ve o zamanlar gezegenimizdeki en güçlü süper bilgisayarlardan birini (500'de Top2011 listesinin lideri olan K Computer olarak adlandırıldı) bilgi işlem gücüne sahip olarak kullandılar. Beynin sadece bir dilimini simüle etmeye çalışmak için 8,16 PFLOPS (veya saniyede 8,16 katrilyon kayan nokta işlemi). Genel olarak simülasyon, birlikte 1,73 trilyon sinaptik bağlantıdan oluşan bir ağ oluşturan 10,4 milyar nöronun çalışmasının haritalandırılmasından oluşuyordu. Bu, kafatasınıza yapışan biyolojik "jölenin" potansiyelinin yüzde 1'inden biraz fazlası. Simülasyon, 82944 Sparc64 VIIIfx işlemcinin tam gücünü kullandı (bir sistem 2 GHz saat frekansına ve 8 çekirdeğe sahiptir). Bu yaklaşım işe yaradı mı?
Bilim adamlarına göre evet ama öte yandan bu, ona nasıl baktığınıza da bağlı. Bu süper bilgisayarın yaklaşık 40 dakikalık çalışması, beynin sinir ağının söz konusu parçasının yalnızca 1 saniyelik çalışmasının simülasyonu için sürdü. Dolayısıyla her ne kadar simülasyonun yapılmış olması bir başarı olarak adlandırılsa da, çünkü simülasyonun etkileri, hesaplama süresi ve hacmi burada ne kadar büyük bir sorunla karşı karşıya olduğumuzu gösteriyor. Ve nöron sayısı arttıkça sinaptik ağın karmaşıklığının doğrusal değil katlanarak arttığı unutulmamalıdır! Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nda çalışan ve 1102 PFLOPS kadar, yani adı geçen Japon K Bilgisayarından 135 kat daha fazla hesaplama gücüne sahip, şu anda en hızlı Amerikan süper bilgisayarı Frontier bile aynı görev için kullanılsaydı, bu şu anlama gelmezdi: Frontier, (aynı model parametreleriyle) 135 kat daha büyük bir sinir ağını simüle edebilir. 1,73 milyar nörondan oluşan bir ağın bir gerçek saniyesinin aynı simülasyonu, bir Amerikan süper bilgisayarında 40 dakika değil, 18 saniyeden az sürecek. Ancak bu yine de gerçek zamanlı bir ağ simülasyonundan çok daha fazlasıdır ve kafamızdakilerin yalnızca küçük bir kısmıdır. Tüm zihnin işleyişini simüle etmek hâlâ bilim kurgu alanına giriyor. Ancak bilim adamları hala deniyor.
Ayrıca okuyun: Basit kelimelerle kuantum bilgisayarlar hakkında
Avrupa İnsan Beyni Projesi
İnsan Beyni Projesi (HBP), ölçeği ve bu bilimsel projeye ayrılan fonlar açısından, insanla ilgili başka bir projeyle, 1990'dan 2003'e kadar süren ünlü "İnsan Geni" projesiyle karşılaştırılabilir. İnsan genomunu tam olarak anlamak için İnsan Beyni Projesi, bilim adamlarının beynimizi daha iyi anlamalarına yardımcı olmayı amaçlıyor. Ancak 2013'ten bu yana devam eden ve aslında 2023 yıllık bir araştırmanın ardından (yani XNUMX'te) bitmesi planlanan İnsan Beyni Projesi, beynin tamamını simüle etmeye bile yaklaşamıyor. Peki bilim insanları bu araştırmayla hangi hedeflere ulaşmayı planlıyor?
HBP'nin asıl amacı beynin tamamını simüle etmek değil, umarım bu görevin bugünkü uygarlığımızın yeteneklerinin ötesinde olduğunu zaten göstermişizdir. Amaç, beynin karmaşıklığına en azından kısmen hakim olmaktır. Bu, tıp, bilgisayar bilimi, nöroloji gibi bilimlerin geliştirilmesinin yanı sıra, çalışmaları zihnimizin işleyişinden ilham alan teknolojilerin geliştirilmesine de yardımcı olacaktır.
HBP projesinin sonuçlarından biri, beyin araştırmaları için dijital bir platform olan EBRAINS'in oluşturulmasıdır. EBRAINS, dünyanın dört bir yanından araştırmacıların güvenli bir bulut ortamında bulunan dijital araçları kullanmasını sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Başka bir deyişle EBRAINS, bilim adamlarına beynin bireysel alanlarının işleyişini modellemek ve analiz etmek için araçlar sağlar.
Böyle bir araç, HBP ve EBRAINS tarafından oluşturulan sanal beyin simülasyon programıdır. Bu araç, beynin tamamının çalışmasını tam olarak simüle edemiyor ancak örneğin yeni ilaç araştırmacılarının, bunların nöron grupları üzerindeki etkilerini simüle etmelerine olanak tanıyor. Bu da bilim adamlarının Alzheimer hastalığı, depresyon, Parkinson hastalığı ve daha fazlası gibi karmaşık hastalıklar için yararlı yeni tedaviler geliştirmelerine olanak tanıyacak.
Ayrıca ilginç:
- Yani konuşmak mı konuşmamak mı? Musk, Putin ile görüştüğünü reddediyor. Ama bir "ama" var
- Modern topçu, Ukrayna'nın süper silahıdır. Ve Elon Musk neden burada?
ABD BRAIN girişimi
Amerikan araştırma kurumlarının başlattığı daha büyük ve daha yeni bir proje de ABD BRAIN Girişimidir. Bu, insan konektomunun haritasını çıkarmayı amaçlayan çok yıllı, milyarlarca dolarlık bir başka araştırma projesidir. Bağlantı nedir? Bu, bu organizmanın bir dizi sinir bağlantısıdır. Tıpkı genomun genetik zincirin tam bir haritası olması ve proteomun belirli bir organizmanın proteinlerinin tam bir haritası olması gibi. İnsan genomunu zaten biliyoruz, keşfi milyarlarca dolara mal oldu. Günümüzde genom testi yaygın olarak mevcuttur ve örneğin bir kusurun varlığını tespit eden genetik testler birkaç yüz dolara mal olmaktadır. Tam bir genom biraz daha pahalıdır, ancak yine de ilk insan DNA'sının okunmasının maliyetinden çok daha azdır.
Connectome'a ve Amerikan BRAIN projesine geri dönelim. Bu projenin amacı nedir? Maryland, Bethesda'daki ABD Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü müdürü Josh Gordon şunları söyledi: "Tüm beyin hücresi türlerini, bunların birbirlerine nasıl bağlandıklarını ve nasıl etkileşime girdiklerini bilmek, bugün kullandığımız yepyeni bir terapi dizisinin önünü açacak." hayal bile edemiyorum." Şu anda dünyanın en büyük sinir hücresi tipleri kataloğu oluşturulmakta ve sistematik olarak geliştirilmektedir. BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) adı verilen bu katalog, beyinde kaç farklı hücre tipinin bulunduğunu, bunların hangi oranlarda oluştuğunu, mekansal olarak nasıl dağıldığını ve aralarında ne gibi etkileşimlerin gerçekleştiğini anlatıyor.
Bu yaklaşım nereden geliyor? Beynin nasıl çalıştığını anlama ihtiyacından. Bu yaklaşımın avantajları, Seattle'daki Allen Beyin Bilimi Enstitüsü tarafından uygulanan MindScope programının baş bilimcisi olan sinir bilimci Christoph Koch'un Nature dergisine yaptığı açıklamada şöyle açıklanıyor: "Tıpkı kimyadaki hiçbir şeyin periyodik tablo olmadan bir anlam taşımaması gibi. Bireysel hücre türlerinin varlığını ve işleyişini anlamadan beyni anlamanın hiçbir anlamı olmayacaktır."
Eğer varsayımsal olarak hücre hücre tarayabilecek ve örneğin insan beynini yeniden yaratabilecek teknolojik potansiyele ulaşmış olsaydık, böyle bir yaklaşım, başarılı olsak bile (ki bu bugün gerçekçi değil) hala bunun nedenini anlayamayacağımız anlamına gelecektir. beyin gerçekte olduğu gibi çalışır. Ve beyinden canlı bir biyolojik organ olarak mı yoksa onun dijital, varsayımsal olarak klonlanmış muadilinden mi bahsettiğimiz önemli değil. BEYİN ve dizin BICCN her bir sinir devresinin yapısını ve işleyişini anlamak ve dolayısıyla beyin gibi karmaşık bir organa sahip tüm türleri yöneten karmaşık davranışları anlamak için başlangıç noktalarıdır.
Araştırmalar devam ediyor ve bilim adamları sürekli olarak yeni başarılarını özel olarak oluşturulmuş bir web sitesinde sunuyorlar. Bu nedenle yakında daha da ilginç keşiflerin bizi beklediğinden eminim.
Ayrıca ilginç:
Yakında herkesin beynini gereksiz yere çıkarmak mümkün olacak...