Проект цифрового мозга

• №8 2012

• Рубрика: Нейронауки

Пора по-новому изучать человеческий мозг Редукционистская биология — а ее приверженцы полагают, что целое может быть разложено на составляющие элементы, и потому занимаются изучением отдельных составных частей головного мозга, нейронных цепей и молекул — добилась значительных результатов. Однако объяснить механизм работы мозга — поистине уникального создания во Вселенной, напоминающего процессор для обработки данных, помещенный внутрь черепной коробки, — с помощью одной лишь редукционистской биологии невозможно, поскольку необходимо не только различать азрозненные факты, но и рассматривать их как единое целое. Ведь нужно не только уметь разбирать объект на составные части, но и собирать его. А для этого нам необходима новая система воззрений, сочетающая в себе и анализ, и синтез. Еще отец редукционизма, французский философ Рене Декарт, писал о необходимости сначала исследовать составные части, но затем все же собрать их в единое целое. Главная цель проекта заключается в том, чтобы из составных элементов воссоздать модель человеческого мозга, наиболее приближенную к оригиналу. Ничего подобного люди до сих пор не предпринимали. Но лед тронулся, процесс создания уже начался. Устройство, моделирующее человеческий мозг, чем-то напоминает пилотажный тренажер, с той лишь разницей, что оно будет имитировать перемещения внутри мозга. Для работы «виртуального мозга» будут задействованы суперкомпьютеры на базе современных достижений нейронауки. Для научного сообщества виртуальный мозг, подобно самым мощным телескопам, окажет неоценимую услугу: с его помощью ученые сэкономят в процессе экспериментов массу времени. Используя виртуальную модель, можно проверять теории, описывающие работу мозга здоровых и больных людей. Она поможет ученым не только разрабатывать новые диагностические тесты для выявления, скажем, аутизма или шизофрении, но и находить новые методы лечения депрессии и болезни Альцгеймера. «Цифровой мозг», состоящий из десятков триллионов нейронных цепей, станет основой для создания компьютеров, моделирующих мозг, и базой для конструирования роботов, оснащенных искусственным интеллектом, — одним словом, все эти веяния кардинально изменят нейронауку, медицину и информационные технологии.

Конец формы

Как правильно ошибаться?

• №8 2012

• Рубрика: Психология

Для ученого безошибочность построений, возможно, важнее, чем в любой другой профессии. Разумеется, как большинство людей, исследователи совершают в своей жизни множество ошибок. Однако не все они одинаковы. Историки обнаружили ряд случаев, когда неверные идеи оказывались гораздо плодотворнее, чем тысячи других, тривиально ошибочных или верных в некоей узкой области. Они касались глубинных, фундаментальных свойств окружающего нас мира и подталкивали к дальнейшим исследованиям, приводившим в итоге к прорывам в науке. Конечно же, это были ошибки. Однако без них развитие науки происходило бы намного медленнее. Нильс Бор, например, создал модель атома, которая была неверной почти во всех отношениях, но она положила начало квантовомеханической революции. Вопреки всеобщему скептицизму Альфред Вегенер утверждал, что центробежные силы заставляют континенты двигаться («дрейфовать») по поверхности Земли. Он правильно видел явление, но объяснял его механизм неверно. А Энрико Ферми думал, что создал ядра тяжелее урановых, хотя на самом деле наткнулся (как мы теперь знаем) на феномен деления ядер. В подтверждение сказанного ранее приведем две «продуктивные» ошибки, одну из физики 1970-х гг., а другую из биологии 1940-х гг. Их авторы были отнюдь не бездарными путаниками, которым просто повезло. Нет, они настойчиво ставили вопросы, которыми задавались лишь единицы из их коллег, и комбинировали идеи, которые интересовали в то время лишь немногих. В итоге эти исследователи заложили важнейшие основы бурно развивающихся сегодня областей, таких как биотехнологии и квантовая теория информации. Да, они заблуждались, но мир должен быть благодарен им за эти ошибки.