Сегодня у нас очередной пост по лекции уже полюбившегося вам автора. Сергей oulenspiegel Марков — создатель одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала 22century.ru — расскажет о перспективах переноса человеческой личности на другие физические носители. Новый домик для разума: велика ли дистанция между и современными машинами, каковы успехи в создании аналогов нервной ткани? Насколько далёкий путь проделала наука от первых перцептронов до перспективных нейроморфических процессоров? Что мы сегодня знаем о том, как работает , и что заставляет нас полагать, будто перенести сознание в принципе возможно? Что такое инвазивные и неинвазивные нейроинтерфейсы? Каков прогресс науки в их создании за последние десятилетия и что мы сможем делать в этой области в недалёком будущем? Репликация и концепция постнеокортекса: как нейропластичность поможет нам обойти парадоксы самосознания? Человек своими руками: как происходит переход от непрямой к прямой инженерии в развитии нашего вида? За границы бионики: возможно ли сознание, построенное на принципиально иной платформе? Обо всём этом читайте под катом.
Секрет хорошего рецепта
Сегодня мы поговорим о возможности загрузки сознания в машину. Эта задача состоит из двух частей. Что нам понадобится?
- Машина, способная симулировать загруженное сознание с достаточной скоростью и точностью. Не только аппаратные средства, но и адекватные математические модели, которые смогут представить наше сознание в своей внутренней структуре без потерь.
- Методы, чтобы отсканировать это сознание и перенести его в машину.
Таким образом, разговор пойдёт о технологиях, которые относятся к обеим частям этого рецепта. Мы будем говорить не только и не столько о самом аплоадинге, но и о нейроинтерфейсах тоже. У нас пока нет машины, чья производительность сопоставима с человеческим . Точнее, не сопоставима, а хотя бы приблизилась к этой задаче ближе, чем на два порядка.
Мозг среднего человека vs самый мощный компьютерный процессор
В чём проблема? Среднестатистический человеческий состоит примерно из 86 млрд нейронов и 150 трлн синапсов. Синапс — примерно из 1 тыс. молекулярных триггеров. Каждый из них можно представить обычным электронным триггером. Таким образом, если мы переведём объём в триггеры, то получится около 150 квадриллионов триггеров. Самые большие монокристаллы на данный момент — процессор Sparc M7 (10 млрд транзисторов) и FPGA-матрицы (до 20 млрд транзисторов). Очевидно, что единичный кристалл нам точно не подходит.
Правда, рабочая частота меньше частоты машины. Частота процессора Sparc — 4,13 ГГц, в то время как рабочая частота — около 1000 Гц.
Если мы перемножим количество транзисторов и частоту, то увидим оставшуюся разницу примерно в два порядка. И это без учёта неизбежных потерь при эмуляции из-за принципиальной разницы архитектуры. Тем не менее определённые надежды здесь есть.
Brute force
Этот график — иллюстрация из книги Рея Курцвейла «Сингулярность уже близка» («Singularity is near»). В 2005 году он пытался предугадать наступление момента, когда лучшие по производительности компьютеры станут достаточно мощны, чтобы эмулировать человеческое сознание. Ясно, что в основе оценки присутствуют допущения, но вряд ли автор ошибся больше, чем на порядок. Сейчас указанный тренд продолжается без существенных отступлений (я специально нанёс на график точку текущего положения дел).
В июне 2016 года китайцы представили очередной самый мощный суперкомпьютер — Sunway TaihuLight — с производительностью 93 петафлопа (почти 1017 флопов). Пока мы движемся по графику; по прогнозам Курцвейла, производительность топового компьютера, если исходить из наших представлений о человеческом сознании, позволит в реальном времени эмулировать работу сознания к 2025 году. Конечно, тут могут быть сюрпризы, но тем не менее.
Нейронные сети
Существуют специализированные машины, эмулирующие работу нейронных сетей, — нейроморфические процессоры. В 2016 году была пройдена очередная важная веха в жизни чипа TrueNorth: в Ливерморской национальной лаборатории им. Э. Лоуренса (США) стартовал исследовательский проект в области глубокого обучения на основе этого процессора. TrueNorth — детище IBM, созданное в рамках программы DARPA SyNAPSE. Эта «железка» представляет собой эмулятор примерно 1 млн нейронов, каждый из которых снабжён 256 синапсами. При эмуляции работы подобное оборудование позволит избежать существенной потери производительности, связанной с разницей в архитектуре и традиционных фон-неймановских машин, к числу которых относятся наиболее мощные современные суперкомпьютеры. Вычислительных ядер в наиболее быстрых фон-неймановских машинах на много порядков меньше, чем синапсов в . Предыдущий лидер рейтинга TOP-500 — китайский суперкомпьютер Tianhe-2 — был собран более чем из 30 тыс. Xeon’ов (на каждом из них — 24 логических ядра) и почти 50 тыс. 57-ядерных сопроцессоров Xeon Phi. В общей сложности получается около 3,6 млн ядер. У нынешнего лидера Sunway TaihuLight число ядер уже немного перевалило за 10 млн, но это всё равно во много раз меньше числа синаптических связей , каждая из которых представляет собой хотя и сравнительно примитивное, но работающее одновременно со всеми другими вычислительное устройство.
На фото изображён Фрэнк Розенблатт, создатель первого нейрокомпьютера MARC I, а рядом с ним — его «железный» перцептрон.
Современные нейроморфические процессоры довольно далеко ушли от разработок Розенблатта, но и они пока что несовершенны. Один из отцов свёрточных нейронных сетей Ян Лекун критикует проект TrueNorth за выбор примитивной модели нейрона («интегрировать и сработать» — «intergate-and-fire»). Это исторически первая модель нейрона, предложенная ещё в 1907 году французским физиологом Луи Лапиком. Лекун между делом проговаривается о том, что его критика вовсе не абстрактна: он сам работает над альтернативным проектом NeuFlow, использующим 16-битные состояния нейронов вместо бинарных состояний в TrueNorth. Аппаратная база NeuFlow — программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) и интегральные схемы особого назначения (ASIC).
Как мы представляем себе работу нервной ткани?
Математические модели работы нервной ткани начали создаваться во второй половине 1940-х годов. Первой важной вехой стало достижение МакКаллока и Питтса — создание модели единичного нейрона. Они считали, что нейрон — это некий сумматор, который получает на вход сигналы, взвешенные на весах синаптических связей, и выдаёт на выходе результирующий сигнал. Более поздние модели стали использовать при суммировании логистическую функцию, в отличие от бинарной функции Хевисайда, которая предполагает, что сигнал подаётся на выход, если сумма входных сигналов больше нуля.
Современная нейрофизиология применяет для описания работы синапса усовершенствованную модель Ходжкина — Хаксли, разработанную в начале 1950-х годов на основании опытов с гигантским аксоном кальмара. Современная модель учитывает ряд нюансов в работе ионных каналов, сложные темпоральные эффекты, но суть работы нейрона МакКаллок и Питтс угадали верно: она действительно сводится к суммированию и трансформации сигналов.
Восстанавливаем топологию естественной сети
Под потолком операционной висело сооружение, напоминающее поблескивающую от влаги перевернутую солдатскую каску диаметром около двух метров. Огромная стальная каска с шестью тонкими паучьими металлическими руками с каждой стороны — Хирург. Руки-лапы, находящиеся в неустанном движении, были заняты чем-то ужасным… непередаваемым.
Операция над распростертым телом Кобба шла полным ходом. Точным движением скальпеля, зажатого в одном из захватов Хирурга, его грудь была рассечена от горла до паха. Две другие паучьи лапки опустились вниз и раскрыли створки грудной клетки, еще две достали изнутри сердце, затем легкие. Ральф Числер тоже был занят: срезав верхнюю часть черепа Кобба, он снял костяную крышку и теперь доставал . Отсоединив от мозговой ткани датчики для снятия ЭЭГ, Ральф водрузил полушария на пьедестал устройства, похожего на хлеборезку, совмещенную с рентгеновским аппаратом.
Машина-Хирург включила анализатор мозговой ткани и плавно скользнула по потолку к дальней от окна стороне операционной.
— Сейхчассс теххло буххдет помммешшенох фф емкоххсть, — шепотом прокомментировал происходящее крот.
В дальнем углу операционной наготове стоял просторный бак с мутной жидкостью.
Хирург подкатил бак к столу, и работа закипела, только скальпели замелькали. Легкие сюда, почки туда… накроенная квадратами кожа, яблоки глаз, кишечник… все части тела Кобба нашли в баке свое место. Все, кроме сердца. Критически осмотрев купленное уже подержанным пересаженное сердце Кобба, Хирург выбросил его в люк утилизатора.
— А что будет с ? — шепотом спросил ошарашенный Торчок.
Увиденное не укладывалось в его сознании. Кобб боялся смерти больше всего на свете, однако он сознательно пришел сюда. Он знал, что с ним здесь сделают, но все равно пришел. Почему?
— Струкххтурах мозссгоххвой ткаххни буххдет подвергххнута анаххлизссу.
Руди Рюкер. «Софт. Тело» (Software. Wetware)
Чтобы продублировать человеческое сознание, первым делом придётся восстановить топологию естественной нейронной сети. На что мы способны в этой области уже сегодня? EyeWire, интересный проект учёных из MIT, начался со смерти его главного участника — лабораторного мышонка по имени Гарольд. Его нарезали микронными слоями, запихнули срезы в сканирующий электронный микроскоп и получили большой набор отсканированных изображений.
Выяснилось: чтобы просмотреть все срезы и полностью восстановить по ним топологию нейронной сети, нужно огромное количество времени. Воссоздание одного нейрона вручную занимает примерно 50 человеко-часов рабочего времени. Учёных, занимающихся этой проблемой, не очень много, так что расшифровка одной только зрительной области мыши заняла бы около 200 лет. Поэтому учёные решили воплотить в жизнь очередной дьявольский план. Они создали игру EyeWire. Зарегистрировавшись на сайте EyeWire, вы получаете срезы Гарольда и по заданным правилам их раскрашиваете. Если вы раскрасили срез правильно (так же, как большинство игроков, получивших этот же срез), то вам начисляется много очков. Если неправильно — мало очков. Специальный показатель позволяет сравнивать свои скиллы по раскрашиванию мыши со скиллами других людей.
Но это только первая часть дьявольского плана. Вторая часть заключалась в том, что на основе данных о раскраске, выполненной игроками, исследователи обучали большую свёрточную нейронную сеть. Сейчас они завершили и опубликовали работу о восстановлении зрительной коры. Технология вполне рабочая и может быть поставлена на промышленные рельсы.
Топология сетей — самый базовый, фундаментальный момент. Опыты на червях показали, что прижизненные реакции, выученные червём, сохраняются при его долговременной витрификации. Грубо говоря, если червя достаточно надолго заморозить, информация в его сохраняется. Это наводит на мысль о том, что для сохранения личности, возможно, достаточно сохранить коннектом (полное описание структуры связей) и что личность не будет утрачена даже при потере данных о текущей электромагнитной активности.
Blue Brain Project
Самый большой амбициозный проект на тему воссоздания в электронике человеческого — это проект Blue Brain, начатый ещё в начале 2000-х. В 2005 году учёные создали первую клеточную модель. В 2007 году завершилась первая фаза исследования: был создан протокол, в соответствии с которым реконструируется одна колонка неокортекса крысы (на этом этапе крыса была основным модельным объектом), и на основе протокола в 2008 году участники проекта продемонстрировали первую работающую колонку. Они показали, что у 10 тыс. нейронов с замыканием такая же электрическая активность, как и у реальной колонки неокортекса крысы. Получая на входе те же самые сигналы, на выходе модель генерировала те же сигналы, что и настоящая нервная ткань животного.
В июле 2011 года было продемонстрировано первое мезозамыкание. Учёные собрали 1 млн нейронов, показали, что модель валидна. План проекта предполагал, что в 2014 году будет получена полная модель крысиного : 100 мезозамыканий, 100 млн клеток. Данные об этой работе пока не опубликованы. Причина неизвестна. Возможно, подготовка публикации требует достаточно много времени, а возможно, на таймлайн проекта повлияли последние открытия в области нейрофизиологии. В 2015 году в журналах Nature Neuroscience и Neuron вышли публикации, посвящённые обнаружению нового типа нервных связей. Оказалось, что сигналы в способны распространяться через астроциты глиальной ткани. Ученые из Федеральной политехнической школы Лозанны (Швейцария) построили численную модель данных связей. Спикеры Blue Brain откликнулись на эти публикации и сообщили, что интегрируют новый механизм в свою модель.
Остаётся ждать результатов и надеяться на то, что публика ознакомится с ними в ближайшее время. Изначальный таймлайн проекта предполагал создание эквивалента человека к 2023 году. По оценке учёных из Blue Brain, он примерно равнозначен 1 тыс. мозгов крысы. Тысяча леммингов — почти один человек.
Получение карты электромагнитной активности
Несколько слов об электромагнитной активности . В конце XIX века выяснилось, что генерирует слабый электрический ток. Впервые это явление описал Ричард Катон, английский физиолог и хирург. Несколько десятилетий спустя, в 1920-х гг. Ханс Бергер показал, что можно создать технологию сбора информации об электромагнитной активности . В первых экспериментах Бергер использовал тонкие металлические электроды, которые вставлялись под кожу черепа. Чуть позже появилась менее инвазивная технология и первые электроэнцефалографы, которые через много лет усовершенствований стали одним из наиболее распространённых способов регистрации электромагнитной активности .
Сейчас для сбора данных об электромагнитной активности используются три основные технологии: электроэнцефалография, магнитоэнцефалография и позитронная эмиссионная томография. Однако у всех технологий пока что есть серьёзные проблемы с разрешающей способностью, пространственной и временной. На графике представлены сегодняшние достижения в этой сфере. По горизонтали — логарифмическая шкала, показывающая временное разрешение каждого метода, по вертикали — пространственное разрешение.
Что мы видим на графике? Во-первых, лучшее пространственное разрешение — около 0,75 мм. Это значит, что аппарат с таким разрешением будет регистрировать активность примерно 50 тыс. нейронов как единичный сигнал. Более того, аппараты с пространственным разрешением 0,75 мм существенно уступают своим аналогам по временному разрешению (около 60—120 секунд). Аппараты с хорошим временным разрешением (магнитоэнцефалографы) отличаются низким пространственным разрешением. По мнению большинства специалистов, наиболее перспективная технология — магнитоэнцефалография.
Что ограничивает её развитие? Многие десятки лет с появления первых магнитоэнцефалографов слабые магнитные поля, генерируемые , регистрировали при помощи так называемых SQUID-датчиков. Это высокочувствительные сверхпроводящие магнитные датчики, позволяющие регистрировать магнитные поля, на три с лишним порядка более слабые, чем магнитное поле Земли. Извечный спутник сверхпроводимости в технике — сверхдороговизна. Успехи в области создания высокотемпературных сверхпроводников пока достаточно скромны, а значит, датчики такого типа неизбежно тащат за собой громоздкую и дорогую систему охлаждения.
К счастью, в начале 2000-х годов появились ещё две технологии.
Первая из них — феррит-гранатовые мембраны, эта технология достаточно активно развивается у нас в стране. Пока по чувствительности они уступают SQUID-датчикам примерно два порядка. Учёные, которые занимаются развитием феррит-гранатовой технологии, говорят, что потенциально она способна превзойти SQUID-датчики по точности, оставаясь при этом весьма недорогой.
Вторая технология — датчики SERF (свободные от спин-обменного уширения). По точности SERF-технология находится на уровне SQUID; она дешевле, хотя и не столь дёшева, как феррит-гранатовые мембраны.
Изображения из мозга
Насколько эффективно можно получать данные из ? Умеем мы в этой области уже не так мало. Все нейроинтерфейсы можно разделить на два больших класса:
- инвазивные предполагают физическое соединение интерфейса с нервной тканью, т. е. вмешательство в организм;
- неинвазивные построены на электроэнцефалографии, магнитоэнцефалографии и иных дистанционных способах регистрации мозговой активности.
Здесь представлена картинка, которую получили из кошки. Это работа 1999 года, выполненная в Калифорнийском университете в Беркли. В латеральное коленчатое тело (структура , которая получает информацию непосредственно на выходе из сетчатки) кошки вживили двумерный массив электродов, при помощи которого регистрировалась активность 177 нейронов. Один электрод может получать данные об активности единичной клетки.
А тут уже более поздняя работа — тот же эффект был получен в 2008 году с применением неинвазивного интерфейса, основанного на МРТ. Как мы знаем, у МРТ не очень хорошее временное разрешение — помогли специальные методы цифровой обработки; человеку показали набор простых картинок, а затем восстановили его, используя последовательные сканирования .
Передача изображения в мозг
Более технически сложна задача передать изображение обратно: из машины в . Большой интерес к ней обусловлен потенциальным медицинским применением для создания эффективных зрительных протезов. Первые успехи были достигнуты довольно давно. Исследователь Уильям Добелл в 1978 году изготовил первый работающий прототип аппарата искусственного зрения. Выглядел он довольно страшно: в вживляли массив из 68 электродов. В те годы не было ни достаточно лёгких камер, ни высокопроизводительных микрокомпьютеров. Чтобы видеть, первый пациент (некто Джерри) подключался к мейнфрейму, который обрабатывал сигнал с камеры и преобразовывал его в последовательность сигналов для . В возникала чёрно-белая картинка с малым разрешением, частота смены кадров оказалась очень редкой; однако система всё-таки работала.
В 2002 году была открыта первая программа по коммерческому протезированию зрения. Усовершенствованные аппараты, наследники первого аппарата Добелла, стали устанавливать пациентам на коммерческой основе. В первой группе состояло 16 пациентов. Что позволял такой аппарат? Например, медленно водить машину. Один из самых известных пациентов Добелла — Дженс Науманн — показывал, что он может сесть за руль автомобиля и медленно ездить вокруг дома. Дженс отличал помидор или банан от яблока и даже распознавал крупно написанные символы.
Правда, закончилась история первой группы пациентов довольно грустно. Добелл в 2004 году достаточно неожиданно умер. Пациенты частного исследователя остались без попечения. Они видели всё хуже. Дженс Науманн во второй раз в жизни потерял зрение.
Это современная реклама зрительных протезов. В наши дни доступны протезы, которые превосходят модели Добелла. Другие исследователи смогли воспроизвести эту технологию в своих лабораториях.
А теперь немного о слухе. О том, что мы умеем делать сейчас.
В ролике представлены кохлеарные импланты. Они позволяют в ряде случаев вернуть слух людям, лишённым его от рождения либо утратившим его из-за болезней.
Система с замкнутым циклом обратной связи
Ещё более интересная история — протезирование конечностей. Подключение нас к внешним устройствам, оперирующим в реальном мире. Мигель Николелис, известный пионер в этой области, продемонстрировал первую систему с замкнутым циклом обратной связи. В опытах Николелиса использовались макаки-резусы и инвазивный интерфейс — массив электродов, имплантированный в двигательную кору. Данные собираются, преобразуются, фильтруются и передаются в манипулятор.
При этом обезьяна может видеть свои манипуляции. До Николелиса все подобные устройства работали односторонне, данные передавались только из двигательной коры в устройство, но не обратно. В данном случае цикл был замкнут полностью.
Альтернативы
Задача переноса человеческого сознания в машину на сегодняшний день по большей мере инженерная. Критики могут говорить о том, что полностью работающей системы у нас пока нет, о том, действительно ли система (когда/если она будет создана) окажется неотличимой от оригинального человеческого сознания. Будет ли это интеллект в машине или очень слабая и неудачная копия?
Ещё одна, совсем уже маргинальная точка зрения: учёные ошибаются, считая, что человеческое сознание и человеческая личность редуцируются до электромагнитной активности . Наталья Бехтерева, внучка известного физиолога В. М. Бехтерева и многолетний директор Института человека РАН, заявляла, что сознание существует в тонких сферах, а — это просто принимающее устройство, своего рода антенна. Конечно, с точки зрения современной науки это звучит крайне наивно и не подтверждается экспериментами. Искусственные нейронные сети, которые мы создаём, вполне способны решать сложные интеллектуальные задачи, не говоря уже о том, что в рамках проекта Blue Brain было показано: можно воспроизвести по крайней мере часть . Большая часть учёных считает аплоадинг технически возможным в недалёком будущем. Отдельные энтузиасты вроде Яна Корчмарюка предлагают даже вынести исследовательскую и инженерную работу в этом направлении в отдельную дисциплину — так называемую «сеттлеретику».
Помимо наивных возражений против возможности загрузки сознания в машину существуют и почти научные контраргументы. Например, иногда критики говорят о том, что в работе важную роль могут играть эффекты квантового уровня: существование неопределённости Гейзенберга не позволит достаточно точно отсканировать активность и без потерь перенести сознание на другой носитель, потому что природа сознания квантовая. В частности, Роджер Пенроуз, выдвинувший известный аргумент про китайскую комнату, придерживается именно такой точки зрения.
Пока нет серьёзных оснований считать, что в присутствуют какие-то квантовые эффекты (и, стало быть, что погрешность порядка, близкого к постоянной Планка, приведёт к искажению деятельности , сознания, психики). Впрочем, в этом году появилось предположение, что в работе определённую роль может играть распространение световых сигналов через глиальную ткань; это в силах несколько (но вряд ли существенно) снизить энергетические пороги информационного обмена. Но световые эффекты — это не только источник некоторого скепсиса. Широкие перспективы в создании инвазивных нейроинтерфейсов открывает оптогенетика, возникшая как направление исследований в 2005 году. Это методика, основанная на внедрении в мембрану нервных клеток специальных каналов — опсинов, реагирующих на возбуждение светом. Для экспрессии каналов используются особые вирусные векторы, а для последующей активации либо ингибирования нейронов и их сетей — лазеры, оптоволокно и другая оптическая аппаратура.
Если честно, я считаю, что позиция скептиков в вопросе загрузки сознания в машину — всего лишь очередная инкарнация витализма. В своё время, когда учёные заикались о единстве материального мира, приверженцы религиозной точки зрения пытались доказать, что живую материю нельзя создать искусственно, что барьер между неорганической и органической материей непреодолим. И пока лабораторно не был продемонстрирован синтез органических веществ, эта точка зрения бытовала даже среди образованных людей своего времени.
Сейчас наука весьма существенно отодвинула эту границу, в том числе в сфере создания искусственных живых организмов (недавно завершился очередной проект по созданию собранной с нуля работающей клетки). В этом плане спорить с экспериментом и практикой трудно. Но сама интенция оставить за жизнью, за сознанием какую-то площадь, недоступную для науки и человеческой технологии, по-прежнему существует. Некоторым людям очень не хочется, чтобы наши технологии стали применяться к нам самим и к нашему сознанию. В чём причина? Иногда людям кажется, что если мы что-то объяснили, то тем самым уничтожили святость, сакральность. Если мы объяснили, как написано стихотворение, как оно устроено, то в глазах некоторых людей оно почему-то становится менее прекрасным. Открытие тайн работы человеческого сознания по какой-то причине воспринимается как унижающее человека явление.
Другой момент связан с этической стороной исследований. Представьте себе ужас первого человеческого сознания, перенесённого в машину. Крайне ненадёжный субстрат. А если отключат электроэнергию? Полная зависимость от тех, кто управляет этой модельной средой. И человек, который первым захочет это сделать, наверное, должен быть очень смелым и самоотверженным исследователем. Хотя ему-то самому как бы ничего не будет: будет что-то его копии, собранной внутри машины. Но всё равно неприятно ощущать, что там, в машине, есть второй ты, которому сейчас, наверное, очень плохо.
Поэтому даже когда задача переноса сознания в машину технически решится, это не будет автоматически означать, что такого рода технология станет применяться повсеместно. Возможно, всё и ограничится лабораторными экспериментами. Потому что с практической точки зрения, возможно, куда важнее создание более эффективных интерфейсов «машина — мозг» и расширение, аугментация нашего собственного тела.
Все в какой-то момент задумываются о смерти. У меня это произошло лет в девять-десять, и мысли о том, что умрут родители, что умру я, вызывали весьма тяжёлые переживания. Взрослея, люди учатся отвлекаться, чтобы не испытывать экзистенциальный ужас непрерывно, изобретают какие-то формы самообмана, создают в мыслях сценарии, снижающие общую тревожность. У кого-то в их основу ложатся религиозные фантазии — жизнь после смерти. У человека более рационального подобный внутренний нарратив чаще основывается на мыслях о технологиях, которые когда-то будут доступны: мне обязательно повезёт, я всё-таки не умру по крайней мере ещё сотню-другую лет.
Есть какие-то полумеры, геропротекторы. Идея состоит в отключении механизма старения. Сейчас небольшая группа исследователей, возглавляемая мной, работает с крупной биотехнологической компанией, помогая своими знаниями в области data science в проекте, связанном с биологическим продлением жизни. Вероятно, мы продлим на какое-то время своё существование при помощи биохакинга — путём вмешательства в биохимические сигнальные пути организма, но такое решение выглядит довольно хрупко: наши тела не очень надёжны.
Как ещё может выглядеть технология, которая продлевает существование сознания? Один из возможных путей — это своеобразный постнеокортекс. Мы создаём инвазивный (а может, даже и неинвазивный) интерфейс и при помощи него прикрепляем к нашему неокортексу огромную искусственную нейронную сеть, которая по размерам, по количеству клеток, синапсов и так далее на несколько порядков больше, чем наша естественная нейронная сеть.
Науке давно известен эффект нейропластичности: очень хорошо адаптируется к поступающим в него сигналам. Первые эксперименты, продемонстрировавшие нейропластичность, провёл ещё в XIX веке французский врач и физиолог Мари-Жан-Пьер Флуранс. Флуранс брал петуха, перерезал ему нервы, ведущие к мышцам — сгибателям и разгибателям крыла, и сшивал их крест-накрест. Сигнал, которым птица пыталась согнуть крыло, теперь попадал в мышцу-разгибатель, и наоборот. Первое время петух не мог летать, но позже приспособился к изменившейся ситуации, и птица снова выучилась полёту.
Множество случаев травм головного показывали, что даже с очень серьёзными функциональными повреждениями нейронной сети человек в состоянии сохранить свою личность, активность, воспоминания и т. д., хотя и с некоторыми провалами. Приведём в пример аппараты искусственного зрения. Сигнал попадает не совсем туда, куда он попадает от настоящего глаза. Требуется время, чтобы приспособился к восприятию этой картинки.
Есть и более удивительные истории, связанные с нейропластичностью. Сёстры Татьяна и Криста Хоган — краниопаги, т. е. сиамские близнецы, соединённые в районе головы. Явление крайне редкое, один случай на 6 млн рождений. Криста и Татьяна уникальны даже среди краниопагов: одной сестры соединён с другой. Нейрохирурги обнаружили, что у них связаны глубокие области — таламусы. Через таламус проходит информация от органов чувств, чтобы затем попасть в кору головного . У девочек образовалась уникальная структура — «таламический мост»: толстый канал из нейронных отростков, который отчётливо виден на сканах. Нервные сигналы от ствола головного Кристы могут поступать в Татьяны, и наоборот.
И немного в заключение
Если мы подключим к вторичную искусственную нейронную сеть, можно ожидать, что за счёт нейропластичности наше сознание постепенно освоит новое пространство, распространится на него, и на втором этапе мы получим некое новое сознание: модификацию нашего сознания, существующую на комбинированном субстрате. Первая часть субстрата — тот биологический , который у нас был вначале, а вторая часть — искусственная нейронная сеть. Затем, например, биологическая часть отрезается, отмирает.
Допустим, мы так рассчитали размеры новой нейронной сети и её структуру, что на её фоне изначальное «обиталище» нашего сознания стало сравнительно малой и несущественной частью этого большого . Точно так же, как изъятие небольших частей нервной ткани из человека зачастую не приводит к фатальным утратам для его сознания. Такой способ выглядит более комфортным, чем простое копирование, ведь при копировании будет создана всего лишь копия «я», в то время как оригинал останется прозябать в тленной биологической оболочке.
Конечно, существует целый ряд нюансов и парадоксов, связанных с континуальностью сознания, выходящих далеко за рамки этого рассказа. Однако есть надежда, что мы всё-таки создадим технологии, которые позволят надолго отсрочить наступление уже маячащей на горизонте неумолимой смерти.
Предыдущие выпуски:
- Играть на уровне бога: как ИИ научился побеждать человека
- ИИ: имитация интеллекта, обман и реальные достижения
Автор: Mail.Ru Group
