人間の脳の機能の謎は常に科学者を悩ませてきました。 人間の脳を模倣する試みは常に行われてきました。 Human Brain Project もそのような試みの つです。 科学者はどの段階にいますか? 成功はあるのでしょうか？
人間の脳は、私たちが知っている中で最も謎に満ちた生物学的コンピューターです。 実際、科学者たちは何世紀にもわたってますます洗練された方法でそれについて学ぼうと努力してきたにもかかわらず、私たちはそれについて十分に知りません。 最新のテクノロジーだけが、以前は推測することしかできなかった本当の知識を私たちに与えてくれるのです。 これは、私たちがまだ完全な認識には程遠いという事実に変わりはありません。 現代の科学者はどの段階にいるのでしょうか?
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「人工知能」という言葉
1950 年代、「人工知能」という用語が初めて科学界に登場し、AI 研究者たちは、自分ではできないことを機械に教えることができることを証明することに成功し、そのことに興奮しました。 機械が学習したり、数学の定理を自力で証明したり (これは、たとえば、アレン・ニューウェルとハーバート・サイモンによって 1955 年に開発された Logic Theorist プログラムで行われました)、またはチェッカーをプレイして人間に勝つことができる (アーサーのプログラム) という単純な可能性IBM のエンジニアであり、後にスタンフォード大学の教授となったサミュエルは、科学界に人間の脳の完全なシミュレーションが実現するのはわずか数年先であると信じさせました。
数十年が経過し、コンピューティング能力が大幅に向上し、人工ニューラル ネットワークや深層機械学習を備えた AI アルゴリズムが開発されたにもかかわらず、私たちは脳の断片さえもシミュレートするまでには至っていません。 簡単に言うと、20世紀後半のAIの先駆者たちは、90％が水分であるカメの「ゼリー状の塊」の能力を大幅に過小評価していたのです。
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脳は複雑です
出生時の人間の脳の重さは約 300 g ですが、完全に発達した成人の脳の重さは約 1,5 kg です。 この 1,5 kg には、私たちの宇宙全体と、私たちが持つすべての精神的能力が含まれています。 抽象的思考や創造性などの意識的なものだけでなく、動きの運動性、循環系の制御、呼吸など、私たちが気づいていないものも含まれます。
人間の脳は約 100 億個のニューロンで構成されているということは科学者の間でよく知られています。 その正確な数は不明であり、人類の個体ごとに異なる可能性があります。 しかし、これが真実であり、この数はそれほど小さくないと仮定しましょう。 100 億というのはかなりの量ですが、最新のスーパーコンピューターはさらに大きなオブジェクトをシミュレートできます。 ただし、問題は、ニューロンが、たとえば 3D グラフィックスのテクセル、画像のピクセル、または小さなコードだけで記述できるその他のオブジェクトよりもはるかに複雑であることです。
私たちの脳のニューロンは互いに接続されています。 これらは物理的な接続ではありません。その場合、個々のニューロンで生成された電気インパルスがすぐに体全体に広がり、実質的に機能できなくなるからです。 私たちの脳内の情報の伝達は、電気 (インパルス) と化学 (神経伝達物質) の両方に基づいています。 各ニューロン (特徴的な樹状突起を持つ「木」としてのニューロンの一般的なイメージを思い出してください) は、最大 万のシナプス接続を利用して他のニューロンに接続できます。
同意します。10000 つの神経細胞からの の接続は、トランジスタの論理ゲートよりもはるかに複雑なレベルです。 ニューロン間のすべての可能な接続の数と、その瞬間にニューロンが取得できる状態 ( つだけ) を数えようとすると、観測可能な宇宙全体の推定原子数をはるかに超える膨大な数が得られます。 このアプローチを使用すると、神経生物学を専門とし、コンピューターサイエンスの背景も持つ多くの科学者は、現在の知識レベルと予想される発展を考慮しても、このような複雑な器官の完全なシミュレーションは私たちの能力を超える作業であると信じています。長い間。 しかし、これは科学者が何もせず、何も達成していないという意味ではありません。 人間の心の全体ではないにしても、少なくともその一部をシミュレートすることを目的としたいくつかのプロジェクトを見てみましょう。
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40分秒
2013 年、沖縄工業大学の日本の科学者とユーリヒ教育センターのドイツの研究者が協力し、当時地球上で最も強力なスーパーコンピューターの 500 つ (2011 年のトップ 8,16 リストのリーダー、「京コンピューター」と呼ばれる) を使用しました。 8,16 PFLOPS (または 1,73 秒あたり 10,4 京の浮動小数点演算) を実行して、脳の一部だけをシミュレートしようとします。 合計すると、シミュレーションは 1 億 82944 万個のニューロンの働きをマッピングすることで構成され、これらのニューロンが合わせて 64 兆 2 億個のシナプス接続のネットワークを作成しました。 これは、頭蓋骨に詰まった生物学的な「ゼリー」の可能性の 8 パーセント強に相当します。 シミュレーションでは、 Sparc VIIIfx プロセッサーのフルパワーを使用しました ( つのシステムのクロック周波数は GHz、 コアです)。 このアプローチはうまくいきましたか?
科学者によれば、その通りですが、一方で...それは見方によって異なります。 このスーパーコンピューターの約 40 分間の動作は、脳のニューラル ネットワークの前述の断片のわずか 1 秒間の動作のシミュレーションに続きました。 したがって、シミュレーションが実行されたという事実は成功したと言えますが、その効果、計算時間、シミュレーションの量は、ここで私たちが直面している大きな問題を示しているためです。 そして、ニューロンの数が増加すると、シナプス ネットワークの複雑さは線形ではなく指数関数的に増加することを覚えておく必要があります。 オークリッジ国立研究所で稼働し、1102 PFLOPS もの計算能力を持つ、現在最速のアメリカのスーパーコンピューター Frontier でさえ、つまり前述の日本の「京」コンピューターの 135 倍も同じタスクに使用されたとしても、それは意味がありません。 Frontier は 135 倍大きいニューラル ネットワークを (同じモデル パラメーターを使用して) シミュレートできました。 1,73 億 40 万のニューロンのネットワークの実際の 18 秒間の同じシミュレーションは、アメリカのスーパーコンピューターでは 分ではなく、 秒未満しか持続しません。 しかし、これは実際のリアルタイム ネットワーク シミュレーションをはるかに超えたものであり、私たちの頭の中にあるもののほんの一部にすぎません。 精神全体の働きをシミュレートすることは、依然として SF の領域に属します。 しかし、科学者たちはまだ努力を続けています。
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ヨーロッパの人間の脳プロジェクト
ヒューマン・ブレイン・プロジェクト（HBP）は、その規模とこの科学プロジェクトに割り当てられた資金の点で、人類に関連する別のプロジェクト、1990年から2003年まで続いた有名なプロジェクト「ヒューマン・ジーン」と比較することができます。 ヒトゲノムを完全に理解するために、ヒューマン ブレイン プロジェクトは科学者が私たちの脳をより深く理解できるよう支援することを目的としています。 しかし、2013年から継続しており、当初は2023年間の研究期間を経て(つまり年に)終了する予定だった人間の脳プロジェクトは、脳全体のシミュレーションにも及ばない。 では、科学者たちはこの研究でどのような目標を達成する予定なのでしょうか?
HBP の主な目的は、脳全体をシミュレートすることではありません。このタスクが今日の文明の能力を超えていることをすでに示したことを願っています。 目標は、脳の複雑さを少なくとも部分的にマスターすることです。 これは、医学、コンピューターサイエンス、神経学などの科学の発展だけでなく、私たちの心の働きにインスピレーションを得たテクノロジーの開発にも役立ちます。
HBP プロジェクトの成果の つは、脳研究のためのデジタル プラットフォーム EBRAINS の作成です。 EBRAINS は、世界中の研究者が安全なクラウド環境で利用可能なデジタル ツールを使用できるようにするオープンソース プラットフォームです。 言い換えれば、EBRAINS は科学者に脳の個々の領域の機能をモデル化して分析するためのツールを提供します。
そのようなツールの つは、HBP と EBRAINS によって作成された仮想脳シミュレーション プログラムです。 このツールは脳全体の働きを完全にシミュレートすることはできませんが、たとえば新薬の研究者がニューロンのグループに対するその影響をシミュレートすることは可能です。 これにより、科学者はアルツハイマー病、うつ病、パーキンソン病などの複雑な病気に役立つ新しい治療法を開発できるようになります。
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US BRAINイニシアチブ
アメリカの研究機関によって開始されたさらに大規模で新しいプロジェクトは、US BRAIN Initiative です。 これも、ヒトのコネクトームのマッピングを目的とした、複数年にわたる数十億ドル規模の研究プロジェクトです。 つながりとは何ですか? これはこの生物の一連の神経接続です。 ゲノムが遺伝子鎖の完全な地図であり、プロテオームが特定の生物のタンパク質の完全な地図であるのと同じです。 私たちはすでにヒトゲノムを知っており、その発見には数十億ドルの費用がかかりました。 現在、ゲノム検査は広く利用可能となっており、たとえば、欠陥の有無を調べる遺伝子検査には数百ドルの費用がかかります。 完全なゲノムは若干高価ですが、それでも最初のヒト DNA 読み取りのコストよりは桁違いに安くなります。
Connectome とアメリカの BRAIN プロジェクトに戻りましょう。 このプロジェクトの目的は何ですか? メリーランド州ベセスダにある米国国立精神衛生研究所のジョシュ・ゴードン所長は次のように述べています。想像することさえできない。」 現在、神経細胞の種類に関する世界最大のカタログが作成され、体系的に開発されています。 BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) と呼ばれるこのカタログには、脳内に異なる種類の細胞がいくつあるか、それらがどのような割合で存在するか、空間的にどのように分布しているか、細胞間でどのような相互作用が発生するかが説明されています。
このアプローチはどこから来たのでしょうか? 脳がどのように機能するかを理解する必要性から。 このアプローチの利点は、シアトルのアレン脳科学研究所が実施するマインドスコーププログラムの主任科学者である神経科学者のクリストフ・コッホ氏がNatureに寄せた声明の中で次のように説明されている。さまざまな要素を考慮すると、個々の種類の細胞の存在と機能を理解することなしには、脳を理解することは意味を持ちません。」
仮に、セルごとにスキャンして、たとえば人間の脳を再現できる技術的可能性を達成した場合、そのようなアプローチは、たとえ成功したとしても（今日では現実的ではありませんが）、なぜこのような問題が発生するのかまだ理解できないことを意味します。脳は実際に起こっているように機能します。 そして、私たちが生きた生物学的器官としての脳について話しているのか、それともデジタルの、仮想的にクローン化された対応物としての脳について話しているのかは問題ではありません。 BRAINとディレクトリ ビックン これらは、各神経回路の構造と動作を理解するための出発点であり、したがって、脳と同じくらい複雑な器官ですべての種を支配する複雑な行動を理解するための出発点です。
研究は継続しており、科学者たちは特別に作成された Web サイトで常に新しい成果を発表しています。 したがって、すぐにさらに興味深い発見が私たちを待っていると確信しています。
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