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Musaranho-anão-de-dentes-brancos , o menor mamífero em massa. Há um cérebro pequeno, holístico e complexo dentro, que em princípio pode ser mapeado.A
resposta curta é possível, mas não completa e não muito precisa. Ou seja, ainda não podemos copiar sua consciência, mas estamos mais perto disso do que nunca. Viva mais vinte anos - e, talvez, seu cérebro também seja capaz de fazer backup.
Para se aproximar da digitalização da consciência e desse tipo exótico de imortalidade, você deve primeiro lidar com redes neurais vivas. Sua engenharia reversa nos mostra como o processo de pensamento (computação) pode geralmente ser organizado em sistemas bem otimizados.
Há 60 anos, em 13 de setembro de 1960, cientistas reuniram o primeiro simpósio de biólogos e engenheiros para que descobrissem qual é a diferença entre uma máquina complexa e um organismo. E está mesmo lá. A ciência era chamada de biônica, e o objetivo era a aplicação de métodos de sistemas biológicos à engenharia aplicada e novas tecnologias. Os biossistemas eram vistos como protótipos altamente eficientes de novas tecnologias.
O neuroanatomista militar Jack Steele tornou-se uma das pessoas que influenciou significativamente o progresso no campo da tecnologia, inclusive no campo da IA, onde áreas como engenharia neuromórfica e computação bioinspirada foram desenvolvidas. Steele era médico, versado em psiquiatria, gostava de arquitetura, sabia pilotar um avião e consertava seu próprio equipamento, ou seja, era um engenheiro aplicado muito bom. O trabalho científico de Steele se tornou o protótipo do roteiro do filme Cyborg. Então, com um pouco de esforço, você pode chamá-lo de bisavô do Exterminador do Futuro. E onde está o Terminator, está a Skynet, como você sabe.
Esta postagem é baseada em materiais do futuro livro de nosso colega Sergei Markov "Caçando a ovelha elétrica: um grande livro de inteligência artificial".
Em geral, a questão da relação entre os processos fisiológicos que ocorrem no sistema nervoso humano e os fenômenos mentais é uma das questões mais intrigantes da ciência moderna. Imagine que um processador secreto de computador caiu em suas mãos e você deseja copiá-lo. Você pode cortá-lo em camadas finas e copiá-lo cuidadosamente, camada por camada. Mas quão exato você precisa de uma cópia para ser totalmente ou pelo menos parcialmente funcional? É extremamente difícil responder a essa pergunta sem experimentos.
A biônica, ou biomimética, copiava os princípios dos biossistemas ou os tomava como base. Assim como Leonardo da Vinci observou o vôo dos pássaros e inventou um ornitóptero (infelizmente, nenhum material e fonte de energia adequados foram encontrados), no século XX copiamos sistemas cada vez mais complexos. Chips RFID, adesivos médicos (adesivos), estruturas hidrofóbicas, nanosensores - tudo isso e muito mais foi criado usando bioprotótipos. Em algum lugar, a própria presença de um protótipo na natureza permitiu entender que a tecnologia é, em princípio, possível. Se as plantas são capazes de sintetizar açúcares e amido a partir do dióxido de carbono e da água, pode-se criar um dispositivo que desempenhe a mesma função.
E se a evolução otimiza os sistemas para a adaptabilidade ao meio ambiente, então podemos otimizá-los para as nossas tarefas. Do ponto de vista da evolução, o cérebro humano deve consumir pouca energia, deve ser resistente às influências físicas (é improvável que você goste se perder completamente a memória da queda da maçã em sua cabeça), a cabeça do bebê deve superar livremente o canal do parto no momento do nascimento e assim por diante
No caso de desenvolver um dispositivo usando os mesmos princípios, não temos essas restrições. Como centenas de outros.
A propósito, nossos ancestrais costumavam aderir à teoria "terminal" do pensamento, assumindo que os processos ocorrem em algum lugar remotamente (na alma) e são transmitidos na forma de comandos por meio de algum órgão. Aristóteles e seus colegas acreditavam que o terminal da alma está no coração. Mas os experimentos dos médicos antigos eram limitados pelo nível técnico da civilização. Isso continuou até Luigi Galvani descobrir em 1791 que a corrente faz com que os músculos se contraiam. Esses experimentos deram origem a pesquisas no campo dos fenômenos bioelétricos. Em algum momento, Cato decidiu medir os potenciais de tudo ao seu redor e começou a abrir animais para suas medições. Ele descobriu que a superfície externa da matéria cinzenta era carregada de forma mais positiva do que as estruturas profundas do cérebro. Ele também observou que as correntes elétricas no cérebro parecem estar relacionadas às funções básicas."Quando mostrei as passas ao macaco, mas não dei, houve uma ligeira diminuição da amperagem . " Graças a ele nasceu a eletroencefalografia não invasiva (ou seja, não associada à penetração através das barreiras externas do corpo). Em 1890, o fisiologista Adolph Beck, da Polônia, descobriu oscilações de baixa voltagem e alta frequência de potenciais elétricos que ocorrem entre dois eletrodos colocados no córtex occipital do cérebro de um coelho.
Naquele momento, ficou claro para muitos cientistas que o cérebro é uma coisa fundamentalmente cognoscível. Talvez este não seja mesmo um "terminal" para uma alma divina, mas uma máquina elétrica completamente compreensível, mas apenas muito complexa. Ou contém esse componente de engenharia e pode ser estudado. Cato criou as pré-condições para o aparecimento subsequente do EEG. A eletroencefalografia moderna foi criada por Berger, embora ele tivesse predecessores como Pravdich-Neminsky e outros.
Dois anos antes dos experimentos de Cato, em 1873, foi descoberto o método Golgi (que leva o nome de seu autor, o fisiologista italiano Camillo Golgi), que permite a coloração de neurônios individuais (embora a palavra "neurônio" só tenha sido usada em 1891).
Antes da descoberta do Golgi na biologia, era popular um conceito, proposto pelo histologista alemão Joseph von Gerlach, que acreditava que as fibras que emergiam de vários corpos celulares eram conectadas em uma única rede chamada "retículo". A popularidade das ideias de Gerlach se devia ao fato de que, ao contrário do coração ou do fígado, o cérebro e o sistema nervoso não podiam ser divididos em unidades estruturais separadas: embora as células nervosas fossem descritas em tecidos por muitos pesquisadores da época, a conexão entre as células nervosas e os axônios que as conectavam e os dendritos não estavam claros. A principal razão para isso foi a falta de microscopia. Graças à sua descoberta, Golgi viu que os processos ramificados de um corpo celular não se fundem com os outros. Ele não rejeitou, no entanto, o conceito de Gerlach, sugerindo que os apêndices longos e delgados eram provavelmenteconectado em uma rede contínua.
Era como os mecânicos e eletricistas já sabiam. A abordagem mecanicista triunfou. Verdade, ainda não estava claro como funciona. Ou pelo menos como pode funcionar.
Quatorze anos depois, em 1887, o neuroanatomista espanhol Santiago Ramon y Cajal provou que os processos longos e delgados que emergem dos corpos celulares não estão conectados em uma única rede. O sistema nervoso, como todos os outros tecidos vivos, consistia em elementos separados. Em 1906, Ramon y Cajal e Camillo Golgi receberam o Prêmio Nobel de Fisiologia e Medicina por seus trabalhos sobre a estrutura do sistema nervoso . Esboços de Ramon-i-Cajal, dos quais cerca de 3.000 sobreviveram até hoje , permanecem hoje uma das descrições mais detalhadas da diversidade estrutural do cérebro e do sistema nervoso.
Esboço de Santiago Ramon y Cajal
Pesquisas posteriores mostraram cada vez mais detalhes que podemos fundamentalmente descobrir como pensamos - no nível de engenharia. Isso significa que podemos fazer biomimética aplicada.
Embora se soubesse desde os dias de Galvani que os nervos podiam ser excitados eletricamente, os estímulos usados para excitar os nervos eram bastante difíceis de controlar. Qual deve ser a intensidade e a duração do sinal? E como pode a conexão entre estímulo e excitabilidade ser explicada pela biofísica subjacente? Essas questões foram colocadas na virada dos séculos 19 e 20 pelos pioneiros no estudo da excitabilidade nervosa Jan Horweg (Jan Leendert Hoorweg, 1841-1919, às vezes imprecisamente traduzido como "Hoorweg"), Georges Weiss (Jules Adolphe Georges Weiss, 1851-1931) eLouis Lapicque (1866-1952) . Em seu primeiro estudo em 1907, Lapik apresenta um modelo do nervo, que compara com dados obtidos pela estimulação do nervo de uma rã. Este modelo, baseado em um circuito de capacitor simples, servirá de base para futuros modelos da membrana celular do neurônio.
Só para que você entenda as complexidades da ciência naqueles anos, vale a pena dar alguns exemplos. O estímulo que Lapik usou foi um impulso elétrico curto que foi entregue por meio de dois eletrodos projetados e fabricados especificamente para esse fim. Idealmente, experimentos de estimulação poderiam usar pulsos de corrente, mas fontes de corrente adequadas não eram fáceis de criar. Em vez disso, Lapik usou uma fonte de voltagem - uma bateria. A regulação da tensão era realizada por meio de um divisor de tensão, que era um fio longo com um controle deslizante, semelhante a um potenciômetro moderno. Também era difícil obter pulsos precisos com duração de apenas alguns milissegundos, uma ferramenta inventada um pouco antes para isso foi chamada de "reótomo". O dispositivo consistia em uma pistola com fechadura de cápsula,cuja bala primeiro quebrou o primeiro jumper, criando uma corrente no circuito estimulador, depois quebrou o segundo jumper em seu caminho, interrompendo o contato.
O trabalho de 1907 levou Lapik a uma série de considerações teóricas. Ele postulou que a ativação de uma cadeia de células nervosas depende da estimulação elétrica sequencial de cada célula por um impulso ou potencial de ação da anterior. Lapik propôs uma teoria de processos neurais que se assemelhavam à sintonia ou ressonância entre circuitos de rádio oscilatórios.
Em 1943, o livro de Lapik, La machine Nervoususe [Máquina nervosa], foi publicado , resumindo os muitos anos de pesquisa do cientista.
Editora Paris: Maison parisienne Neurdein (ND. Phot.), Sd
Freqüentemente, ao discutir o trabalho de Lapik para a neurociência computacional, pode-se encontrarcom a afirmação de que Lapik é o criador e pesquisador do primeiro modelo de neurônio, denominado "integrar-e-disparar". De acordo com este modelo, o algoritmo de um neurônio pode ser descrito da seguinte forma: quando uma corrente é aplicada à entrada de um neurônio, a diferença de potencial (voltagem) através da membrana aumenta com o tempo até atingir um certo valor de limiar no qual ocorre uma mudança semelhante a um salto no potencial de saída, a voltagem é reiniciada ao potencial residual, após o qual o processo pode ser repetido indefinidamente. Na verdade, a conexão entre a excitação nervosa e a formação de um impulso nervoso na época de Lapik ainda não estava clara, e o cientista não apresentou hipóteses nem sobre isso, nem sobre como a membrana retorna ao seu estado original após o impulso ser emitido.
O desenvolvimento das ideias de Lapik no âmbito da neurobiologia computacional levou ao surgimento de muitos modelos mais precisos e completos de neurônios biológicos. Isso inclui o modelo de integração e disparo com vazamento, o modelo de integração e disparo de ordem fracionária, o modelo de Galves-Löckerbach [ Galves - modelo de Locherbach], o modelo exponencial de integração e disparo, e muitos outros. O Prêmio Nobel de 1963 foi concedido pela pesquisa de Sir Alan Lloyd Hodgkin (1914-1998) e Sir Andrew Fielding Huxley (1917-2012, não deve ser confundido com um escritor).
Uma fonte
A lula costeira de pés longos (Doryteuthis pealeii), como outras lulas, é um organismo modelo extremamente conveniente para os neurofisiologistas devido à presença de axônios gigantes nele. O axônio da lula gigante é um axônio muito grande (geralmente cerca de 0,5 mm de diâmetro, mas às vezes até 1,5 mm) que controla parte do sistema reativo à água da lula, que usa principalmente para movimentos curtos, mas muito rápidos na água. Um sifão está localizado entre os tentáculos das lulas, por onde a água pode ser rapidamente expelida devido às contrações dos músculos da parede corporal do animal. Essa contração é iniciada pelos potenciais de ação no axônio gigante. Como a resistência elétrica é inversamente proporcional à área da seção transversal de um objeto, os potenciais de ação se propagam mais rápido em um axônio maior do que em um menor.Portanto, um aumento no diâmetro do axônio gigante foi mantido no processo de evolução, pois permitiu um aumento na velocidade da reação muscular. Esse foi um verdadeiro presente para Hodgkin e Huxley, que se interessavam pelo mecanismo iônico dos potenciais de ação - afinal, graças ao grande diâmetro do axônio, era possível instalar eletrodos de fixação em seu lúmen!
Fonte
O modelo Hodgkin-Huxley é um sistema de equações diferenciais não lineares que descreve aproximadamente as características elétricas das células excitadas. O resultado foi um modelo que serviu de base para pesquisas mais detalhadas - este foi um grande avanço na neurofisiologia do século XX.
Um dos projetos mais interessantes é realizado por cientistas do laboratório de Sebastian Seung. O objetivo imediato do projeto era criar um mapa das conexões entre os neurônios da retina de um camundongo chamado Harold. A retina foi escolhida como um objeto modelo para testar as tecnologias necessárias para atingir um objetivo científico de longo prazo - uma descrição completa do conectoma do cérebro humano. O cérebro do rato foi removido do crânio e cortado em camadas finas.
Os cortes obtidos foram passados em microscópio eletrônico. Quando a equipe do laboratório percebeu que reconstruir um mapa de conexões de um único neurônio requer cerca de cinquenta horas de trabalho de um especialista e mapear a retina de um rato para um grupo de cem cientistas levará quase duzentos anos, ficou claro que uma solução fundamentalmente diferente era necessária. E foi encontrado. Ele criou o jogo online EyeWire, no qual os jogadores competem entre si para colorir fotografias de fatias de cérebros de camundongos.
Em 2014, dois anos após o lançamento do EyeWire, a equipe do laboratório fez a primeira descoberta e a relatou na revista Nature. Os cientistas descobriram exatamente como os mamíferos reconhecem o movimento. Quando a luz atinge as células fotorreceptoras, elas transmitem um sinal às células bipolares, depois às células amácrinas e, finalmente, às células ganglionares. Os cientistas analisaram 80 neurônios estrelados amácrinos (29 dos quais os jogadores do EyeWire ajudaram a descrever) e as células bipolares conectadas a eles. Eles notaram que diferentes tipos de células bipolares se ligam de maneira diferente aos neurônios amácrinos: as células bipolares de um tipo estão localizadas longe do "soma" (corpo) da célula estrelada e transmitem um sinal rapidamente, as células de outro tipo estão localizadas próximas, mas o sinal é transmitido com atraso.
Se o estímulo no campo visual se afasta do corpo (soma) da célula amácrina estrelada, então a célula bipolar “lenta” é ativada primeiro, depois a “rápida”. Então, apesar do atraso, os sinais dos dois tipos de células chegam ao neurônio estrelado amácrino ao mesmo tempo, ele emite um sinal forte e o passa para as células ganglionares. Se o estímulo se move em direção ao soma, os sinais dos diferentes tipos de neurônios bipolares não "se encontram" e o sinal da célula amácrina é fraco .
Os dados rotulados pelos jogadores foram usados para treinar neles os modelos de aprendizado de máquina correspondentes, que podem então realizar a coloração por conta própria.... Uma espécie de ironia reside no fato de esses modelos se basearem em redes neurais convolucionais (falaremos deles em detalhes um pouco mais adiante), criadas, por sua vez, sob a influência de dados científicos obtidos no decorrer do estudo do córtex visual do cérebro.
Em 2 de abril de 2013, a Iniciativa BRAIN começou. O primeiro tijolo na fundação foi um artigo de Paul Alivizatos, que delineou planos experimentais para um projeto mais modesto, incluindo métodos que podem ser usados para construir um "conectoma funcional" e também lista as tecnologias que precisarão ser desenvolvidas durante o projeto. Foi planejado para passar de vermes e moscas para biossistemas maiores, em particular, o musaranho-pigmeu. É o menor mamífero conhecido pelo peso corporal e seu cérebro consiste em apenas cerca de um milhão de neurônios. Será possível passar de musaranhos para primatas, inclusive na última fase - para humanos.
O primeiro conectoma de uma criatura viva, a saber, o nematóide C. elegans, foi construído em 1986 por um grupo de pesquisadores liderados pelo biólogo Sydney Brenner (1927-2019) de Cambridge. Brenner e seus colegas cortaram cuidadosamente os vermes milimétricos em fatias finas e fotografaram cada seção usando uma câmera de filme montada em um microscópio eletrônico, e então traçaram manualmente todas as conexões entre os neurônios das imagens . No entanto, C. elegans tem apenas 302 neurônios e cerca de 7.600 sinapses. Em 2016, uma equipe de cientistas da Universidade Dalhousie, no Canadá, repetiu o feito de seus colegas para a larva do tunicado Ciona intestinalis, cujo sistema nervoso central, como se viu, consistia em 177 neurônios e 6.618 conexões sinápticas.... No entanto, deve-se notar que os métodos usados para construir um conectoma são ineficazes para sistemas nervosos grandes. Os pesquisadores não consideraram seriamente embarcar em projetos muito maiores até 2004, quando o físico Winfried Denk e o neuroanatomista Heinz Horstmann propuseram o uso de um microscópio automatizado para dissecar e visualizar o cérebro, e um software para coletar e combinar as imagens resultantes .
Em 2019, a revista Nature publicou uma publicação do Dr. Scott Emmons com um relatório detalhado sobre a reconstrução do conectoma do nematóide Caenorhabditis elegans usando um novo método... Um ano antes, um grupo de cientistas liderado por Zhihao Zheng, da Universidade de Princeton, concluiu o trabalho de escaneamento do cérebro da Drosophila, que consiste em aproximadamente 100.000 neurônios. O sistema, desenvolvido por Zheng e seus colegas, tornou possível passar por um microscópio eletrônico de varredura de transmissão mais de 7.000 seções mais finas do cérebro de uma mosca, cada uma com cerca de 40 nm de espessura, e o tamanho total das imagens resultantes era de 40 trilhões de pixels .
Em abril de 2019, funcionários do Instituto do Cérebro. Allen em Seattle comemorou a quebra do marco final em um projeto para mapear um milímetro cúbico do cérebro do rato com seus 100.000 neurônios e um bilhão de conexões entre eles. Para processar uma amostra do tamanho de uma semente de mostarda, os microscópios operaram continuamente por cinco meses, coletando mais de 100 milhões de imagens de 25.000 seções do córtex visual. Em seguida, o software desenvolvido pelos cientistas do instituto levou cerca de três meses para combinar as imagens em uma única matriz tridimensional de 2 petabytes. Todas as imagens do nosso planeta, coletadas ao longo de mais de 30 anos por missões Landsat, ocupam apenas cerca de 1,3 petabytes, o que torna as varreduras cerebrais de camundongos praticamente "o mundo inteiro em um grão de areia". O objetivo final - um conectoma do cérebro humano em nanoescala - ainda está muito longe.O número de neurônios nele é comparável ao número de estrelas da Via Láctea (cerca de 1011) Com a tecnologia de imagem atual, serão necessários dezenas de microscópios operando ininterruptamente por milhares de anos para coletar os dados necessários para atingir o objetivo final. Mas os avanços na microscopia, assim como o desenvolvimento de computadores e algoritmos mais poderosos para análise de imagens, impulsionaram o campo da conectômica tão rapidamente que surpreendeu os próprios pesquisadores. “Cinco anos atrás, era muito ambicioso pensar em um milímetro cúbico”, diz Reid. Hoje, muitos pesquisadores acreditam que o mapeamento completo do cérebro do rato, que tem cerca de 500 milímetros cúbicos de volume, será possível na próxima década. “Hoje, mapear o cérebro humano no nível sináptico pode parecer incrível. Mas se o progresso continuar no mesmo ritmo,tanto em poder de computação quanto em métodos científicos, outro aumento mil vezes maior nas capacidades jánão nos parece inconcebível . "
A fonte da
Iniciativa BRAIN não é o único programa de grande escala nesta área. Cientistas do Blue Brain Project e do Human Brain Project também estão envolvidos na criação de um modelo funcional do cérebro do rato (com um olho no cérebro humano). O China Brain Project também não está parado.
Na verdade, agora que você entende a complexidade desses protótipos biológicos, pode passar para uma abordagem de engenharia e, gradualmente, começar a discutir a aplicação dos princípios na computação moderna. Mas mais sobre isso da próxima vez. Ou - com muito mais detalhes esta parte e a seguinte - no livro de Sergei Markov "A Caçada à Ovelha Elétrica: Um Grande Livro de Inteligência Artificial", que está sendo preparado para publicação pela editora "Alpina Non-Fiction". Você ainda não pode comprar o livro, mas já pode ler postagens sobre os materiais. Bem, em geralOulenspiegel especialista muito legal.