Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге
- Автор: Линден Дэвид
- Год: 2022
- Язык: русский
- Год: Синдбад
- ISBN: 978-5-00131-420-2
- Переводчик: Юрий Яковлевич Гольдберг
- Жанр: Биология
Электронная книга - «Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге». Краткое содержание книги:
Авторы описывают самые удивительные особенности мозга, честно объясняя, что известно, а что пока неизвестно ученым о работе нервной системы. Книга увлечет всех, кто интересуется наукой о мозге.
Пессимизм относительно понимания или моделирования человеческого мозга начинается с осознания его, мозга, необъятности и сложности. Наш мозг состоит из приблизительно 80 миллиардов нейронов, образующих гигантскую сеть с 500 триллионами связей, которые называются синапсами. Как и в случае с любым вычислительным устройством, понимание его работы требует знания свойств основных компонентов (нейронов), природы связей между ними (синапсов) и структуры соединений (схемы коммутации). Цифры действительно впечатляют, но важно понимать: и нейроны, и их связи подчиняются конечному числу понятных правил.
80 миллиардов нейронов человеческого мозга следуют разным вариантам одного довольно простого плана. Каждый нейрон генерирует электрические импульсы, которые распространяются по похожим на провода аксонам к синапсам, где вырабатываются химические сигналы для других нейронов. Суть работы нейрона в том, что он получает химические сигналы от других нейронов и генерирует собственные электрические сигналы на основе правил, определяемых его физиологией. Эти электрические сигналы затем снова преобразуются в химические в следующем синапсе сигнальной цепи. Таким образом, мы поймем, что именно делает нейрон, если сумеем описать правила преобразования входящих сигналов в исходящие — иными словами, если смоделируем его работу с помощью устройства, в котором будет реализован тот же набор правил. Согласно разным подходам к классификации, всего насчитывается порядка сотен (не десятков и не тысяч) типов нейронов[491]. Поэтому создать достаточно точное описание правил преобразования входящих сигналов в исходящие для всех типов нейронов — не такая уж непосильная задача. И в этом деле уже достигнут значительный прогресс[492].
А что насчет синаптических связей между нейронами? По всей видимости, не существует непреодолимых препятствий, которые помешали бы нам понять устройство и работу этих связей. Принципы их действия изучены достаточно хорошо. В синапсах содержатся белковые микромашины, которые преобразуют электрические сигналы, генерируемые нейроном, и запускают выделение микроскопических количеств нейромедиаторов в узкую щель между двумя соседними нейронами. Молекулы нейромедиатора связываются с принимающим нейроном и влияют на его электрическую активность, усиливая ее (возбуждение) или ослабляя (торможение). Еще только предстоит выяснить множество подробностей о разных типах синапсов, но это решаемая задача, и здесь нет концептуальных или логистических препятствий.
При необходимости в описание типа синапса можно включать его способность постоянно менять свои свойства в ответ на определенные паттерны активности. Эти изменения, обусловленные синаптической пластичностью, могут ослаблять или усиливать влияние нейрона на соседние. Они важны для обучения и памяти — наши воспоминания хранятся в виде комбинации миллиардов сильных и слабых синапсов в мозге. Важно то, что нам не обязательно во всех подробностях, вплоть до молекулярного уровня, знать, как работает пластичность. Для создания искусственного синапса достаточно понимать правила, лежащие в ее основе.
Хотя в мозге 80 миллиардов нейронов, количество их типов и количество правил пластичности не так велико, и они доступны для понимания. Создание искусственной версии каждого типа нейрона — в виде физического устройства вроде микросхемы или же в виде подпрограммы — выполнимая задача. В любом случае эти искусственные нейроны смогут получать определенные последовательности входящих сигналов через искусственные синапсы и генерировать соответствующие исходящие последовательности. Если каждый искусственный нейрон будет генерировать верную исходящую последовательность в ответ на любую входящую, которая могла бы поступить на его реальный прототип, то мы получим необходимые компоненты для построения искусственного мозга.
491
Типы нейронов существенно различаются по характеру обработки сигналов и по активности. В отсутствие сигналов от других нейронов некоторые из них в основном пассивны, тогда как другие самопроизвольно возбуждаются. Одни нейроны возбуждаются только при появлении входящего сигнала, другие генерируют импульсы непрерывно.
492
G. M. Shephard, The Synaptic Organization of the Brain, 5th ed. (Oxford: Oxford University Press, 2004).