Our mission is to build a detailed, realistic computer model of the human brain. And we've done, in the past four years, a proof of concept on a small part of the rodent brain, and with this proof of concept we are now scaling the project up to reach the human brain.
Наша миссия – построить детальную, реалистичную компьютерную модель человеческого мозга. За последние четыре года мы показали, что концепция состоятельна на примере небольшой части мозга грызуна, и на основе этого расширяем проект на крупные масштабы, чтобы достичь уровня мозга человека.
Why are we doing this? There are three important reasons. The first is, it's essential for us to understand the human brain if we do want to get along in society, and I think that it is a key step in evolution. The second reason is, we cannot keep doing animal experimentation forever, and we have to embody all our data and all our knowledge into a working model. It's like a Noah's Ark. It's like an archive. And the third reason is that there are two billion people on the planet that are affected by mental disorder, and the drugs that are used today are largely empirical. I think that we can come up with very concrete solutions on how to treat disorders.
Почему мы это делаем? Для этого есть три важные причины. Первая. Понимание устройства человеческого мозга для нас важно, если мы намерены сосуществовать как сообщество, а это, по моему мнению, – поворотный этап для эволюции. Вторая причина – нельзя вечно продолжать экспериментировать на животных: необходимо отразить все полученные сведения и знания в работающей модели. Это как Ноев ковчег, как архив. И третья причина в том, что два миллиарда человек на планете страдают умственными расстройствами, а используемые сегодня лекарства, – в основном, эмпирические. Думаю, что нам удастся найти вполне конкретные способы излечения заболеваний.
Now, even at this stage, we can use the brain model to explore some fundamental questions about how the brain works. And here, at TED, for the first time, I'd like to share with you how we're addressing one theory -- there are many theories -- one theory of how the brain works. So, this theory is that the brain creates, builds, a version of the universe, and projects this version of the universe, like a bubble, all around us.
Но уже сейчас, на данной стадии, можно использовать модель мозга для разработки фундаментальных вопросов о способах работы мозга. Здесь, на конференции TED, я намерен впервые поделиться с вами о том, как мы разрешаем вопросы, связанные с одной теорией – а теорий существует много – с одной теорией работы мозга. Эта теория говорит, что мозг создаёт и выстраивает свой вариант вселенной, и проецирует этот вариант вселенной на всё вокруг себя, как если бы его окружал мыльный пузырь.
Now, this is of course a topic of philosophical debate for centuries. But, for the first time, we can actually address this, with brain simulation, and ask very systematic and rigorous questions, whether this theory could possibly be true. The reason why the moon is huge on the horizon is simply because our perceptual bubble does not stretch out 380,000 kilometers. It runs out of space. And so what we do is we compare the buildings within our perceptual bubble, and we make a decision. We make a decision it's that big, even though it's not that big.
Конечно, на эту тему можно философствовать веками. Но теперь впервые есть возможность взяться за эту тему с помощью компьютерного моделирования мозга, мы можем ставить весьма систематические и чёткие вопросы, чтобы разобраться, насколько эта теория верна. Так, Луна на горизонте нам кажется огромного размера по той простой причине, что наш пузырь восприятия не может растянуться на 380 тысяч километров. Его на это не хватает. А потому человек сравнивает строения, попадающие в пределы пузыря восприятия, и [на основании этого] принимает решение. Решение о том, что луна настолько велика, хотя на самом деле она не настолько велика.
And what that illustrates is that decisions are the key things that support our perceptual bubble. It keeps it alive. Without decisions you cannot see, you cannot think, you cannot feel. And you may think that anesthetics work by sending you into some deep sleep, or by blocking your receptors so that you don't feel pain, but in fact most anesthetics don't work that way. What they do is they introduce a noise into the brain so that the neurons cannot understand each other. They are confused, and you cannot make a decision. So, while you're trying to make up your mind what the doctor, the surgeon, is doing while he's hacking away at your body, he's long gone. He's at home having tea. (Laughter)
Это демонстрирует, что решения являются опорными точками пузыря восприятия. Они позволяют нам выживать. Без принятия решений человек не может видеть, не может думать, не может чувствовать. Возможно, вы думаете, что действие анестезии состоит в том, чтобы ввести вас в глубокий сон или заблокировать ваши рецепторы, чтобы вы не чувствовали боли. Но на самом деле большинство анестетиков воздействуют иным образом. Они создают в мозгу отвлекающий шум с тем, чтобы нейроны не могли друг друга понять. А когда они в замешательстве, человек не в состоянии принять решение. Пока вы всё ещё соображаете, что там делает хирург, кромсающий ваше тело, хирург уже давно ушёл. Сидит себе дома, чай пьёт. (Смех)
So, when you walk up to a door and you open it, what you compulsively have to do to perceive is to make decisions, thousands of decisions about the size of the room, the walls, the height, the objects in this room. 99 percent of what you see is not what comes in through the eyes. It is what you infer about that room. So I can say, with some certainty, "I think, therefore I am." But I cannot say, "You think, therefore you are," because "you" are within my perceptual bubble.
Так, когда вы приближаетесь к двери и открываете её, то для [выполнения этой операции] вы неосознанно принимаете решения, тысячи решений: о размерах комнаты, стены, предметов в комнате. 99% того, что вы видите, – это не информация, поступающая через глаза. Это ваши заключения относительно комнаты. Например, с определённой долей уверенности, можно сказать: «Я мыслю, значит, я существую». Но нельзя утверждать: «Вы мыслите, значит, вы существуете», поскольку понятие «вы» находится внутри моего пузыря восприятия.
Now, we can speculate and philosophize this, but we don't actually have to for the next hundred years. We can ask a very concrete question. "Can the brain build such a perception?" Is it capable of doing it? Does it have the substance to do it? And that's what I'm going to describe to you today.
Тема, конечно, может вызвать рассуждения и философствования, но в них не будет надобности в течение следующих ста лет. Можно поставить очень конкретный вопрос: «Может ли мозг построить такого рода восприятие?» В состоянии ли он сделать это? Располагает ли он для этого необходимым материалом? Именно об этом я собираюсь рассказать вам сегодня.
So, it took the universe 11 billion years to build the brain. It had to improve it a little bit. It had to add to the frontal part, so that you would have instincts, because they had to cope on land. But the real big step was the neocortex. It's a new brain. You needed it. The mammals needed it because they had to cope with parenthood, social interactions, complex cognitive functions.
Итак, для построения мозга вселенной понадобилось 11 миллиардов лет. Ей пришлось улучшать его маленькими шагами. Пришлось развить фронтальную часть, чтобы обеспечить нас инстинктами, потому что этого требовало выживание на суше. По-настоящему крупным шагом вперёд был неокортекс. Это – новый мозг. Он был необходим нам. Он необходим млекопитающим, чтобы они могли справиться со статусом родителя, с социальными связями, c комплексными когнитивными функциями.
So, you can think of the neocortex actually as the ultimate solution today, of the universe as we know it. It's the pinnacle, it's the final product that the universe has produced. It was so successful in evolution that from mouse to man it expanded about a thousandfold in terms of the numbers of neurons, to produce this almost frightening organ, structure. And it has not stopped its evolutionary path. In fact, the neocortex in the human brain is evolving at an enormous speed.
Можно считать, что неокортекс – это лучшее на сегодня решение, к которому пришла вселенная в той мере, в какой мы её понимаем. Это – вершина, конечный продукт, созданный вселенной. Он настолько успешно эволюционировал, что увеличился, от мыши к человеку, тысячекратно, если считать число нейронов. Получился этот почти устрашающий орган, вот такая структура. Путь эволюции неокортекса ещё не завершился: на самом деле, неокортекс внутри мозга человека развивается с колоссальной скоростью.
If you zoom into the surface of the neocortex, you discover that it's made up of little modules, G5 processors, like in a computer. But there are about a million of them. They were so successful in evolution that what we did was to duplicate them over and over and add more and more of them to the brain until we ran out of space in the skull. And the brain started to fold in on itself, and that's why the neocortex is so highly convoluted. We're just packing in columns, so that we'd have more neocortical columns to perform more complex functions.
При рассмотрении поверхности неокортекса крупным планом можно заметить, что он состоит из маленьких модулей, типа процессоров G5, как в компьютере. Но их – около миллиона штук. Для эволюции они оказались настолько успешными, что человек их множил и множил, добавляя всё больше к своему мозгу до тех пор, пока внутри черепа уже не осталось места. Тогда мозг начал сворачиваться в складки – вот почему на неокортексе так много извилин. Мозг упаковывает колонки неокортекса с тем, чтобы иметь их побольше для выполнения более сложных функций.
So you can think of the neocortex actually as a massive grand piano, a million-key grand piano. Each of these neocortical columns would produce a note. You stimulate it; it produces a symphony. But it's not just a symphony of perception. It's a symphony of your universe, your reality. Now, of course it takes years to learn how to master a grand piano with a million keys. That's why you have to send your kids to good schools, hopefully eventually to Oxford. But it's not only education. It's also genetics. You may be born lucky, where you know how to master your neocortical column, and you can play a fantastic symphony.
Можно представить себе неокортекс как огромный рояль с миллионами клавиш. При этом каждая из колонок неокортекса воспроизводит какую-то ноту. При стимулировании получается симфония. Но это не просто симфония восприятия. Это – симфония вашей вселенной, вашей реальности. Конечно же, требуются годы, чтобы достичь мастерства в игре на таком инструменте с миллионом клавиш. Вот почему детей надо посылать в высококлассные центры, рассчитывая в конечном итоге, скажем, на Оксфорд. Но дело не только в образовании. Большое значение имеет генетика. Кому-то повезло с рождением, или кто-то смог овладеть своими колонками неокортекса, и исполняет потрясающие симфонии.
In fact, there is a new theory of autism called the "intense world" theory, which suggests that the neocortical columns are super-columns. They are highly reactive, and they are super-plastic, and so the autists are probably capable of building and learning a symphony which is unthinkable for us. But you can also understand that if you have a disease within one of these columns, the note is going to be off. The perception, the symphony that you create is going to be corrupted, and you will have symptoms of disease.
Кстати, есть новая теория аутизма – теория «интенсивного мира» – согласно которой колонки неокортекса являются супер-колонками, Эти колонки крайне реактивны и супер-пластичны, поэтому аутисты, по-видимому, способны создавать и узнавать симфонии, непостижимые для нас. Однако ясно, что если внутри одной из колонок имеется отклонение, то одна нота диссонирует. Восприятие – та симфония, которую вы создаете – станет искаженным и обнаружатся симптомы заболевания.
So, the Holy Grail for neuroscience is really to understand the design of the neocoritical column -- and it's not just for neuroscience; it's perhaps to understand perception, to understand reality, and perhaps to even also understand physical reality. So, what we did was, for the past 15 years, was to dissect out the neocortex, systematically. It's a bit like going and cataloging a piece of the rainforest. How many trees does it have? What shapes are the trees? How many of each type of tree do you have? Where are they positioned?
Значит, заветной целью нейробиологии – да и не только нейробиологии – является понимание устройства колонки неокортекса; возможно, так мы поймём, что такое восприятие, реальность, и даже что такое физическая реальность. Так вот, в течение последних 15 лет мы систематически рассекали неокортекс. Это можно сравнить с составлением каталога джунглей. Сколько тут деревьев? Какова их форма? Сколько деревьев каждого типа? Где они расположены?
But it's a bit more than cataloging because you actually have to describe and discover all the rules of communication, the rules of connectivity, because the neurons don't just like to connect with any neuron. They choose very carefully who they connect with. It's also more than cataloging because you actually have to build three-dimensional digital models of them. And we did that for tens of thousands of neurons, built digital models of all the different types of neurons we came across. And once you have that, you can actually begin to build the neocortical column.
Однако здесь задача выходит за рамки простого составления каталога – необходимо описать и раскрыть все правила коммуникации, правила соединения, поскольку нейроны не так просто соединяются с другими нейронами. Они тщательно выбирают, с кем соединяться. Задача выходит за рамки простого составления каталога ещё и потому, что нам надо построить трёхмерную цифровую модель нейронов. Что мы и сделали для десятков тысяч нейронов: построили цифровые модели для нейронов всех различных типов, с которыми мы имели дело. Имея такие модели, мы смогли начать строить колонку неокортекса.
And here we're coiling them up. But as you do this, what you see is that the branches intersect actually in millions of locations, and at each of these intersections they can form a synapse. And a synapse is a chemical location where they communicate with each other. And these synapses together form the network or the circuit of the brain. Now, the circuit, you could also think of as the fabric of the brain. And when you think of the fabric of the brain, the structure, how is it built? What is the pattern of the carpet? You realize that this poses a fundamental challenge to any theory of the brain, and especially to a theory that says that there is some reality that emerges out of this carpet, out of this particular carpet with a particular pattern.
Вот как мы её возводим. Но по мере этого процесса выяснилось, что пунктов пересечения ветвей – миллионы, и в каждом из этих пунктов они могут образовать синапс. Синапс – это пункт их химической взаимосвязи. Синапсы в совокупности образуют сеть, или контур мозга. Контур также можно считать структурой строения мозга. Но если речь о структуре строения мозга, то как она устроена? Каков узор на этом ковре? Выясняется, что тут скрыта глубочайшая проблема для любой теории мозга, и в особенности для такой теории, которая утверждает, что сквозь этот ковёр, через его конкретный узор, проглядывает некая реальность.
The reason is because the most important design secret of the brain is diversity. Every neuron is different. It's the same in the forest. Every pine tree is different. You may have many different types of trees, but every pine tree is different. And in the brain it's the same. So there is no neuron in my brain that is the same as another, and there is no neuron in my brain that is the same as in yours. And your neurons are not going to be oriented and positioned in exactly the same way. And you may have more or less neurons. So it's very unlikely that you got the same fabric, the same circuitry.
Дело в том, что наиважнейшая тайна структуры мозга – его разнообразие. Каждый нейрон отличается от других. В лесу то же самое: каждая сосна – другая. В лесу может быть много различных видов деревьев, но каждая сосна отличается от других. И в мозгу то же самое: в моём мозгу нет нейрона, идентичного другому, и нет у меня такого нейрона, идентичного какому-либо нейрону в вашем мозгу. Более того, ваши нейроны не будут ориентированы и расположены в точности одинаково. У кого-то окажется больше нейронов, у кого-то меньше. Весьма маловероятно, чтобы у вас оказалось то же строение мозга, те же контуры.
So, how could we possibly create a reality that we can even understand each other? Well, we don't have to speculate. We can look at all 10 million synapses now. We can look at the fabric. And we can change neurons. We can use different neurons with different variations. We can position them in different places, orient them in different places. We can use less or more of them. And when we do that what we discovered is that the circuitry does change. But the pattern of how the circuitry is designed does not. So, the fabric of the brain, even though your brain may be smaller, bigger, it may have different types of neurons, different morphologies of neurons, we actually do share the same fabric. And we think this is species-specific, which means that that could explain why we can't communicate across species.
В таком случае, как же человеку удаётся построить такую реальность, что люди могут друг друга понимать? Что ж, заниматься домыслами нам не придётся. Сегодня мы можем изучить все 10 миллионов синапсов. Мы можем изучить строение мозга. И мы в состоянии изменить нейроны. Мы можем по-разному использовать различные нейроны: расположить их в различных местах и ориентировать их по-разному. Можем использовать большее или меньшее число нейронов. Обнаружилось, что когда человек это делает, контуры связей меняются, но узоры устройства контуров остаются те же. Значит, строение мозга, несмотря на то, что его размеры могут быть меньше или больше, несмотря на то, что он может иметь разные типы нейронов, разную морфологию нейронов, несмотря на это, у всех нас строение мозга одинаково. Мы считаем, что это – характеристика вида животного, что, возможно, объясняет невозможность общения различных видов между собой.
So, let's switch it on. But to do it, what you have to do is you have to make this come alive. We make it come alive with equations, a lot of mathematics. And, in fact, the equations that make neurons into electrical generators were discovered by two Cambridge Nobel Laureates. So, we have the mathematics to make neurons come alive. We also have the mathematics to describe how neurons collect information, and how they create a little lightning bolt to communicate with each other. And when they get to the synapse, what they do is they effectively, literally, shock the synapse. It's like electrical shock that releases the chemicals from these synapses.
Сейчас мы включим эту штуку. Для этого сначала придётся её оживить, и мы оживим её с помощью уравнений и большой дозы высшей математики. Кстати, уравнения, трактующие нейроны в качестве электрических генераторов, были обнаружены двумя нобелевскими лауреатами из Кембриджа. Итак, мы располагаем математическим аппаратом, способным оживить нейроны. Мы также располагаем математическим аппаратом для описания их способа сбора информации, для описания того, как они создают маленькие искры для коммуникации друг с другом. И когда эти искорки достигают синапсов, они буквально встряхивают его. Это подобно удару электрическим током, который высвобождает из синапсов химические элементы.
And we've got the mathematics to describe this process. So we can describe the communication between the neurons. There literally are only a handful of equations that you need to simulate the activity of the neocortex. But what you do need is a very big computer. And in fact you need one laptop to do all the calculations just for one neuron. So you need 10,000 laptops. So where do you go? You go to IBM, and you get a supercomputer, because they know how to take 10,000 laptops and put it into the size of a refrigerator. So now we have this Blue Gene supercomputer. We can load up all the neurons, each one on to its processor, and fire it up, and see what happens. Take the magic carpet for a ride.
У нас есть математическое описание процесса, значит, мы можем описать связь между нейронами. Всего лишь несколькими уравнениями можно смоделировать деятельность неокортекса. Однако для этого требуется очень мощный компьютер. Фактически, вычисление работы одного-единственного нейрона требует ресурсов одного ноутбука. Так что, потребуется 10000 ноутбуков. Где же их найти? Надо обратиться в IBM, чтобы они сделали суперкомпьютер – там знают, как разместить 10000 ноутбуков в размер обычного холодильника. Вот так мы и получили наш суперкомпьютер Blue Gene [Синий Ген]. Мы загружаем туда данные по всем нейронам, каждый на свой микропроцессор, и активизируем их, чтобы посмотреть, что происходит. Приглашаю сесть на Ковёр-Самолёт.
Here we activate it. And this gives the first glimpse of what is happening in your brain when there is a stimulation. It's the first view. Now, when you look at that the first time, you think, "My god. How is reality coming out of that?" But, in fact, you can start, even though we haven't trained this neocortical column to create a specific reality. But we can ask, "Where is the rose?" We can ask, "Where is it inside, if we stimulate it with a picture?" Where is it inside the neocortex? Ultimately it's got to be there if we stimulated it with it.
Вот мы его заводим. А вот первый пейзаж того, что происходит в мозгу при стимулировании. Это – первый обзор. Когда видишь такое впервые, возникает мысль: «С ума сойти! Как из этого выводится реальность?» Но, на самом деле, можно начать строить конкретную реальность, хотя мы и не обучали этому данную колонку неокортекса. Можно спросить: «Где роза?» Разумно спросить: «Где роза внутри…» – если создать стимул через картину – «…где внутри неокортекса находится роза?» Раз уж мы стимулируем его розой, то она в конечном итоге должна быть где-то внутри неокортекса.
So, the way that we can look at that is to ignore the neurons, ignore the synapses, and look just at the raw electrical activity. Because that is what it's creating. It's creating electrical patterns. So when we did this, we indeed, for the first time, saw these ghost-like structures: electrical objects appearing within the neocortical column. And it's these electrical objects that are holding all the information about whatever stimulated it. And then when we zoomed into this, it's like a veritable universe.
Так вот, для ответа на этот вопрос можно спокойно игнорировать нейроны, игнорировать синапсы и следить только за чисто электрической составляющей. Ведь нейроны порождают именно это, они порождают электрические структуры. Когда мы осуществили это, мы действительно впервые увидели призрачные структуры в качестве электрических объектов внутри колонок неокортекса. Так вот, именно эти электрические объекты содержат всю информацию о том, что составляло источник стимула. Крупным планом это выглядит как настоящая вселенная.
So the next step is just to take these brain coordinates and to project them into perceptual space. And if you do that, you will be able to step inside the reality that is created by this machine, by this piece of the brain. So, in summary, I think that the universe may have -- it's possible -- evolved a brain to see itself, which may be a first step in becoming aware of itself. There is a lot more to do to test these theories, and to test any other theories. But I hope that you are at least partly convinced that it is not impossible to build a brain. We can do it within 10 years, and if we do succeed, we will send to TED, in 10 years, a hologram to talk to you. Thank you. (Applause)
Значит, следующий шаг – спроецировать координаты мозга на пространство восприятия. Если это сделать, то можно будет войти внутрь реальности, создаваемой этим машиной, этой частью мозга. Итак, в качестве резюме скажу, что вселенная, возможно, – да, это вполне возможно – в своей эволюции создала мозг, чтобы увидеть себя. Это может быть первым шагом на пути к её самосознанию. Для проверки этой теории, да и любой другой теории, потребуется ещё многое сделать. Но я надеюсь, что вы убедились, по крайней мере, частично, что построить мозг – в пределах возможного. Мы можем добиться этого за 10 лет, и если нам это удастся, то через 10 лет мы пошлём на конференцию TED голограмму, которая сделает вам доклад. Благодарю. (Аплодисменты)