5 Fragen an den Mann, der plant, eine Gehirn zu bauen

Henry Markram plant ein virtuelles Modell des menschlichen Gehirns. Neurowissenschaftler am Swiss Federal Institute of Technology, er glaubt die einzige Möglichkeit, wirklich zu verstehen, wie unser Gehirn funktioniert – und warum sie oft nicht – ist die Schaffung ein Replikats aus 1 s und 0 s, es dann zu einer Flut von computersimulierte Experimente zu unterwerfen.

Markram hat das Human Brain Project um genau das zu tun. Der Aufwand soll alle Aspekte des menschlichen Gehirns zu integrieren, die in den vergangenen Jahrzehnten, von den Strukturen der Ionenkanäle, die Mechanismen der bewussten Entscheidungsfindung in einem einzelnen Supercomputer-Modell von Neurowissenschaftlern entdeckt wurden: ein virtuelles Gehirn. Das Projekt, das unter Neurowissenschaftlern umstritten ist, wurde als Finalist für die Europäische Union zwei neue Leitinitiativen ausgewählt – pro Stück Wert von 1 Milliarde Euro ($ 1,3 Milliarden) gewährt.

Wenn Markram erhält die Mittel, was genau wird er tun, und warum? Wir holten ihn herausfinden.

LLM: Haben Sie schon eine ungefähre Vorstellung davon wie man das Gehirn zu bauen, und wenn ja, was ist der grundlegende Plan?

HM: Ja, natürlich. Wir haben bereits Prototypen, bereit zu erweitern, zu verfeinern und zu perfektionieren. Es gibt eine Reihe von allgemeinen Prinzipien und Strategien, die wir anwenden. Wir beginnen um Mikroschaltungen von Neuronen (ein paar Zehntausende von Neuronen) mit morphologischen/geometrische Details und auf dieser Grundlage wir dann in zwei Richtungen bewegen: wir scale-up auf das ganze Gehirn, und wir erhöhen Sie die Auflösung der Neuronen, Synapsen und in der Zukunft hinzufügen (nicht-neuronale Gliazellen) und Blut Strömungsmodelle.

Die Modelle dienen, biologische Daten systematisch zu integrieren und somit erhalten sie nur mit der Zeit mehr und mehr genau, wie sie mehr und mehr biologischen Daten berücksichtigen – wie ein Schwamm. Es ist eine systematische One-Way-Strecke. Wir fördern alle vorhandene Daten in der Literatur und in Datenbanken... organisieren die Ergebnisse, und analysieren sie nach Mustern und ihren Wert bei der Modelle immer mehr biologisch genau zu bezeichnen.

Wir entwickeln [Statistik] Modelle, die verwendet werden können, um Vorhersagen über Lücken in unserem Wissen... und verwenden Sie dann die Simulationen testen und verbessern dieser Vorhersagen. Diese Strategie bedeutet, daß man nicht alles im Gehirn in der Lage sein, genaue Modelle bauen zu messen. Wenn wir Wissenslücken zu identifizieren, die nicht durch Vorhersage ausgefüllt werden und sind entscheidend für den Aufbau der Modelle, machen wir entweder die Experimente selbst oder wir arbeiten mit oder jemanden, der das Experiment zu tun zu fördern. Manchmal müssen wir nur warten, bis die Daten, aber wir halten die Software aufbauen, als ob die Daten dort mit Platzhalter damit wir integrieren können die Daten wenn es gewonnen wird. [Mehr wie eine Gehirn bauen]

LLM: Wenn das Gehirn abgeschlossen ist, wird es tatsächlich denken und Verhalten sich wie ein Mensch?

HM: Wahrscheinlich würde nicht auf die Art und Weise Sie sich vorstellen... Wenn man baut ein Modell wie diese hat es immer noch zu spüren, zu handeln und Entscheidungen unterrichtet werden. Das ist ein langsamer Prozess und extrem leistungsfähige Supercomputer benötigen. Wir werden das in einem geschlossenen Regelkreis mit virtuellen Agenten in virtuellen Welten Verhalten tun, aber sie werden lernen, in Zeitlupe, sogar auf eine Exascale-Supercomputer (1000000000 Milliarden Berechnungen pro Sekunde)... Wir haben auch nicht genügend supercomputing macht das Gehirn auf molekularer Ebene in jeder Zelle zu simulieren, aber wir wollen Multi-Scale Modelle bauen und Supercomputer simulieren solche Multi-Scale-Modelle, die mehr aktivere Neuronen bei höherer Auflösung laufen lässt. Sobald wir diese haben, es ist vor allem eine Frage der Supercomputer immer leistungsfähiger und die Modelle läuft automatisch auf höhere Ebenen der Details. Niemand weiß, welches Maß an Detail im Gehirn Modelle benötigt wird, um kognitive Aufgaben zu unterstützen. Viele hoffen und glauben, dass es genug für einfache Modelle, Modelle... Wir müssen abwarten und herausfinden.

Aus diesen Gründen wäre die menschliche Gehirn Frühfassung Modelle nicht annähernd so intelligent wie Menschen. Für einige spezielle Aufgaben, vielleicht (wie heutige Computer Schach und "Jeopardy!"); Dies hängt davon ab, wenn wir den Schlüssel computing Prinzipien hinter spezialisierte Aufgaben arbeiten können. Dies hilft uns theoretische Modelle zu entwickeln, die möglicherweise in der Lage, einige spezialisierte oder fokussierte Aufgaben weit besser als Menschen. Zum Beispiel könnten sie Entscheidungen über die sehr große Anzahl von gleichzeitigen Eingabestreams, wie viele Filme zur gleichen Zeit machen. Wir würden völlig verloren und verwirrt, aber ein Computermodell Gehirn könnte potenziell zu besonderen Beziehungen über alle Filme suchen ausgebildet werden.

LLM: Wie wird der Computer-Hirn zur Außenwelt beziehen?

HM: Wir verbinden die Gehirn-Modelle mit virtuellen Agenten Verhalten in virtuellen Welten. Sobald die Modelle vereinfacht werden können, werden wir sie in Computer-Chips bauen können. Diese Chips werden als Gehirn für körperliche Roboter und allerlei Geräte bedienen zu können. Sie müssen lernen, wie der Roboter versucht, Dinge zu tun. Diese Gehirn-Modelle werden wahrscheinlich nicht annähernd so leistungsfähig wie das menschliche Gehirn, aber sie werden wahrscheinlich in der Lage, weit mehr als ein System der künstlichen Intelligenz oder Roboter, die heute existiert. ["Robocopalypse" Menschen auslöschen könnte?]

LLM: Was ist die größte Herausforderung für das Human Brain Project, neben der Finanzierung bekommen?

HM: Die Geschwindigkeit, die wir entlang unserer Roadmap ausgeführt werden kann hängt davon ab wie schnell wir integrieren können, die vorhandenen biologischen Daten, über wie viele Lücken wir in unserem Wissen mit [statistische] Vorhersagen füllen, wie lange es dauern wird, um die Daten von fehlenden Schlüsselexperimente, die wir [statistisch] nicht zu springen, die Fähigkeit der Software, die wir bauen (es hat Biologie mit exquisiten Genauigkeit erfassen können) , die Menge an Rechenleistung, die wir leisten können, kaufen, und die Menge an Rechenleistung, die in der Zukunft verfügbar sein wird. Für Informatik ist die größte Herausforderung Supercomputer interaktiv wie ein Echtzeit-wissenschaftliches Instrument zu machen.

LLM: Wofür wird das Gehirn Modell werden verwendet?

HM: Es wird sein wie ein neues Instrument, die verwendet werden kann sich tief in das Gehirn und auf allen Ebenen der Biologie (Gene, Moleküle, Zellen, neuronale Mikroschaltungen, Hirnregionen, Gehirn-Systeme an das ganze Gehirn – von oben nach unten, von unten nach oben) und sehen, wie alle Komponenten zusammenarbeiten, um unsere bemerkenswerte Fähigkeiten entstehen zu lassen. Es ist das Hubble-Teleskop für das Gehirn. Es ermöglicht viele Wissenschaftler gemeinsam an das Gehirn Gebäudemodelle, wie die Physiker am CERN zu arbeiten.

Wir haben keine mehrstufige Röntgenblick des Gehirns heute und kein Betrag von Experimenten geben uns solch eine Ansicht jederzeit schnell, so haben wir, diese Ansicht zu bauen, wenn wir verstehen wollen, das Gehirn. Wir verwenden diese mehrstufige Ansicht zusammen mit den experimentellen Daten um zu beginnen, um die Geheimnisse des Gehirns. Werden wir in der Lage, simulierte Daten bereitstellen, die experimentell ermittelt werden kann und Theoretiker müssen neue Theorien über die Funktionsweise des Gehirns zu entwickeln.

Es gibt rund 560 Erkrankungen des Gehirns und wir haben sehr wenig Hoffnung auf einen von ihnen mit den aktuellen Methoden allein zu lösen. Mit einem mehrstufigen Ansicht des Gehirns werden wir stören das Gehirn Modell auf jeder Ebene (z. B. Hirnregionen, Verbindungen, biologischer Signalwege, Neuronen, Synapsen, Moleküle und Gene) und die Auswirkungen zu beobachten. Wir werden auch gebrochene Einstellungen anwenden, die in Experimenten ausgearbeitet worden und studieren, wie das Gehirn funktioniert anders, um die Krankheit führen. Auf diese Weise werden wir suchen die Schwachstellen des Gehirns und eine Karte mit seinen Schwachstellen – ernst überall, was schief gehen könnte. So wird es sein, ein neues Instrument zur Karte aus und das Gehirn Krankheiten zu studieren. [Freakiest Erkrankungen]

Computing ist eine Wand mit dem traditionellen digital computing Paradigma schlagen. Es ist Energie und Robustheit Wände schlagen. Computer starten, mehr und mehr Fehler zu machen, wie sie schneller und es immer mehr Energie kostet um sie zu beheben. Was wird das neue IT-Paradigma. Quantum und andere Arten von Paradigmen sind wahrscheinlich mehrere Jahrzehnte vergehen. Was ist richtig, hier ist was neuromorphen computing bezeichnet wird. Das Gehirn verbraucht nur ca. 20 Watt, während die großen Computer der Zukunft viele Megawatt benötigen. Das Gehirn ist auch extrem robust zu Fehlern und Schäden. Seit etwa 20 Jahren haben die USA, Europa und China entwickelt die Technologie, um Computer-Chips zu bauen, die mit dem Netzwerk ein Gehirn oder eines Teils des Gehirns konfiguriert werden können. Das Problem ist, niemand hat die Netze. Wir machen nur einen guten Tipp bei ihnen heute – ein hartes Stück Arbeit, wenn es Evolution Milliarden von Jahren zu erarbeiten diese komplizierte Netzwerke brauchte. Wir werden in the Human Brain Project "in neuromorphen exportieren" – das Netzwerk aus der detaillierten Modellen exportieren und diese Chips zu konfigurieren. Das Ergebnis wäre eine völlig neue Generation von hochintelligenten Computer, elektronische Geräte und alle Arten von Informations-und Kommunikationssystemen — gehirnähnliche Systeme. Dies ist ein neues Paradigma für computing, für Informations-und Kommunikationstechnologien.

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