Bộ não con người: một máy tính sinh học chưa được biết đến. Bộ não giống như một chiếc máy tính: dở toán nhưng giỏi mọi thứ khác

Ý tưởng trung tâm trong các tác phẩm của Ray Kurzweil nổi tiếng là trí tuệ nhân tạo, thứ cuối cùng sẽ thống trị mọi lĩnh vực của đời sống con người. Trong cuốn sách mới của mình, Sự tiến hóa của Tâm trí, Kurzweil tiết lộ tiềm năng vô tận của kỹ thuật đảo ngược. bộ não con người.

Trong cùng bài báo đó, Turing đã báo cáo một khám phá bất ngờ khác liên quan đến các vấn đề không thể giải quyết được. Các vấn đề không thể giải quyết được là những vấn đề được mô tả rõ ràng bằng một giải pháp duy nhất (có thể được chứng minh là tồn tại), nhưng (cũng có thể được hiển thị) không thể giải được bằng bất kỳ máy Turing nào (nghĩa là bằng bất kỳ máy nào). Ý tưởng về sự tồn tại của những vấn đề như vậy về cơ bản mâu thuẫn với khái niệm được hình thành vào đầu thế kỷ 20. giáo điều rằng tất cả các vấn đề có thể được hình thành đều có thể giải quyết được. Turing đã chỉ ra rằng số lượng bài toán không thể giải được không ít hơn số lượng bài toán có thể giải được. Năm 1931, Kurt Gödel đi đến kết luận tương tự khi ông xây dựng “định lý bất toàn”. Đây là một tình huống kỳ lạ: chúng ta có thể phát biểu một bài toán, chúng ta có thể chứng minh rằng nó có một nghiệm duy nhất, nhưng đồng thời chúng ta biết rằng chúng ta sẽ không bao giờ có thể tìm ra nghiệm này.

Turing đã chứng minh rằng máy tính hoạt động dựa trên một cơ chế rất đơn giản. Vì máy Turing (và do đó là bất kỳ máy tính nào) có thể xác định chức năng tiếp theo dựa trên kết quả trước đó, nên nó có khả năng đưa ra quyết định và tạo ra các cấu trúc thông tin phân cấp ở bất kỳ mức độ phức tạp nào.

Năm 1939, Turing thiết kế máy tính điện tử Bombe, giúp giải mã các thông điệp do người Đức biên soạn trên máy mã hóa Enigma. Đến năm 1943, một nhóm kỹ sư với sự tham gia của Turing đã hoàn thành chiếc máy Colossus, đôi khi được gọi là chiếc máy tính đầu tiên trong lịch sử. Điều này cho phép quân Đồng minh giải mã các tin nhắn được tạo bởi một phiên bản Enigma phức tạp hơn. Máy Bombe và Colossus được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ duy nhất và không thể lập trình lại. Nhưng họ đã thực hiện chức năng của mình một cách xuất sắc. Người ta tin rằng một phần nhờ họ, quân Đồng minh đã có thể đoán trước được chiến thuật của Đức trong suốt cuộc chiến, và Lực lượng Không quân Hoàng gia đã có thể đánh bại lực lượng Luftwaffe đông hơn họ gấp ba lần trong Trận chiến nước Anh.

Chính trên cơ sở này mà John von Neumann đã tạo ra máy tính. kiến trúc hiện đại, phản ánh ý tưởng thứ ba trong bốn ý tưởng quan trọng nhất của lý thuyết thông tin. Trong gần bảy mươi năm kể từ đó, lõi cơ bản của chiếc máy này, được gọi là máy von Neumann, hầu như không thay đổi - giống như bộ vi điều khiển trong máy tính của bạn. Máy giặt và trong siêu máy tính lớn nhất. Trong một bài báo xuất bản ngày 30 tháng 6 năm 1945 với tựa đề "Báo cáo dự thảo đầu tiên về EDVAC", von Neumann đã phác thảo những ý tưởng cơ bản đã định hướng sự phát triển của khoa học máy tính kể từ đó. Trong máy của von Neumann có CPU, nơi thực hiện các phép toán số học và logic, mô-đun bộ nhớ trong đó các chương trình và dữ liệu được lưu trữ, bộ nhớ chung, bộ đếm chương trình và các kênh đầu vào/đầu ra. Mặc dù bài viết nhằm mục đích sử dụng nội bộ như một phần của dự án nhưng nó đã trở thành Kinh thánh cho những người sáng tạo máy tính. Đây là lý do đôi khi một báo cáo đơn giản thường lệ có thể thay đổi thế giới.

Máy Turing không được thiết kế cho mục đích thực tế. Các định lý của Turing không quan tâm đến hiệu quả của việc giải quyết vấn đề mà mô tả một loạt các vấn đề mà về mặt lý thuyết có thể giải quyết được bằng máy tính. Ngược lại, mục tiêu của von Neumann là tạo ra khái niệm máy tính thật. Mô hình của ông đã thay thế hệ thống Turing một bit bằng hệ thống nhiều bit (thường là bội số của 8 bit). Máy Turing có băng nhớ nối tiếp nên các chương trình tốn nhiều thời gian thời điểm trọng đại di chuyển băng qua lại để ghi và truy xuất kết quả trung gian. Ngược lại, trong hệ thống von Neumann, bộ nhớ được truy cập ngẫu nhiên, cho phép bạn truy xuất ngay lập tức mọi dữ liệu cần thiết.

Một trong những ý tưởng quan trọng của von Neumann là khái niệm về chương trình được lưu trữ, mà ông đã phát triển mười năm trước khi máy tính được tạo ra. Bản chất của khái niệm này là chương trình được lưu trữ trong cùng một mô-đun bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên với dữ liệu (và thậm chí thường trong cùng một khối bộ nhớ). Điều này cho phép bạn lập trình lại máy tính để giải quyết các vấn đề khác nhau và tạo mã tự sửa đổi (trong trường hợp ổ đĩa ghi), cung cấp khả năng đệ quy. Cho đến thời điểm đó, hầu hết tất cả các máy tính, kể cả Colossus, đều được tạo ra để giải quyết nhiệm vụ cụ thể. Khái niệm về chương trình được lưu trữ cho phép máy tính trở nên thực sự máy đa năng, tương ứng với ý tưởng của Turing về tính phổ quát của máy tính.

Một đặc tính quan trọng khác của máy von Neumann là mỗi lệnh chứa một mã phép toán xác định phép toán số học hoặc logic và địa chỉ của toán hạng trong bộ nhớ máy tính.

Khái niệm về kiến ​​trúc máy tính của Von Neumann được phản ánh trong dự án EDVAC, trong đó ông làm việc với Presper J. Eckert và John Mauchly. Máy tính EDVAC không đi vào hoạt động cho đến năm 1951, khi các máy tính lập trình được lưu trữ khác đã tồn tại, chẳng hạn như Máy thí nghiệm nhỏ Manchester, ENIAC, EDSAC và BINAC, tất cả đều được tạo ra dưới ảnh hưởng từ bài báo của von Neumann và với sự tham gia của Eckert. và Mauchly. Von Neumann cũng tham gia phát triển một số loại máy này, bao gồm cả phiên bản mới nhất của ENIAC, sử dụng nguyên lý chương trình lưu trữ.

Máy tính kiến ​​trúc von Neumann đã có nhiều phiên bản tiền nhiệm, nhưng không có chiếc nào trong số đó - ngoại trừ một ngoại lệ bất ngờ - có thể được gọi là máy von Neumann thực sự. Năm 1944, Howard Aiken phát hành Mark I, có thể lập trình lại ở một mức độ nào đó, nhưng không sử dụng chương trình được lưu trữ. Máy đọc hướng dẫn từ thẻ đục lỗ và thực hiện ngay. Chiếc xe cũng không cung cấp sự chuyển đổi có điều kiện.

Năm 1941, nhà khoa học người Đức Konrad Zuse (1910–1995) đã tạo ra máy tính Z-3. Anh ấy cũng đọc chương trình từ băng (bằng trong trường hợp nàyđược mã hóa trên băng) và cũng không thực hiện các bước nhảy có điều kiện. Điều thú vị là Zuse đã nhận được hỗ trợ tài chính từ Viện Kỹ thuật Máy bay Đức, viện đã sử dụng máy tính này để nghiên cứu sự rung lắc của cánh máy bay. Tuy nhiên, đề xuất của Zuse tài trợ cho việc thay thế rơle bằng ống vô tuyến không được chính phủ Đức Quốc xã ủng hộ, vốn coi sự phát triển của công nghệ máy tính "không có tầm quan trọng về mặt quân sự". Đối với tôi, điều này có vẻ là đến một mức độ nhất địnhđã ảnh hưởng đến kết quả của cuộc chiến.

Trên thực tế, von Neumann có một người tiền nhiệm xuất sắc và ông đã sống sớm hơn một trăm năm! Nhà toán học và nhà phát minh người Anh Charles Babbage (1791–1871) đã mô tả Công cụ phân tích của ông vào năm 1837, dựa trên các nguyên tắc giống như máy tính của von Neumann và sử dụng một chương trình lưu trữ được in trên thẻ đục lỗ trên máy dệt jacquard. Bộ nhớ của máy truy cập ngẫu nhiên chứa 1.000 từ, mỗi từ có 50 chữ số thập phân (tương đương khoảng 21 kilobyte). Mỗi lệnh chứa một mã lệnh và một số toán hạng - giống như trong lệnh hiện đại ngôn ngữ máy tính. Hệ thống này không sử dụng các nhánh hoặc vòng lặp có điều kiện nên nó là một cỗ máy von Neumann thực sự. Hoàn toàn là máy móc, dường như nó đã vượt qua cả khả năng thiết kế và tổ chức của chính Babbage. Ông đã tạo ra các bộ phận của cỗ máy nhưng chưa bao giờ khởi động nó.

Người ta không biết chắc chắn liệu những người tiên phong về máy tính của thế kỷ 20, bao gồm cả von Neumann, có biết đến công trình của Babbage hay không.

Tuy nhiên, việc tạo ra chiếc máy của Babbage đã đánh dấu sự khởi đầu cho sự phát triển của ngành lập trình. Nhà văn người Anh Ada Byron (1815–1852), Nữ bá tước Lovelace, đứa con hợp pháp duy nhất của nhà thơ Lord Byron, đã trở thành lập trình viên máy tính đầu tiên trên thế giới. Cô ấy đã viết các chương trình cho Công cụ phân tích của Babbage và sửa lỗi chúng trong đầu (vì máy tính chưa bao giờ hoạt động). Bây giờ các lập trình viên gọi đây là việc kiểm tra bảng thực hành. Cô đã dịch một bài báo của nhà toán học người Ý Luigi Menabrea về Công cụ phân tích, thêm vào những nhận xét quan trọng của riêng mình và lưu ý rằng “Công cụ phân tích dệt nên các mô hình đại số giống như một khung dệt dệt hoa và lá”. Cô ấy có thể là người đầu tiên đề cập đến khả năng tạo ra trí tuệ nhân tạo, nhưng kết luận rằng công cụ phân tích "không có khả năng tự mình tạo ra bất cứ thứ gì."

Những ý tưởng của Babbage có vẻ đáng kinh ngạc nếu xét đến thời đại ông sống và làm việc. Tuy nhiên, đến giữa thế kỷ 20. những ý tưởng này thực tế đã bị lãng quên (và chỉ được khám phá lại sau đó). Chính von Neumann là người đã phát minh và xây dựng các nguyên tắc cơ bản của hoạt động máy tính trong tác phẩm của mình. hình thức hiện đại, và không phải vô cớ mà máy von Neumann tiếp tục được coi là mẫu máy tính chính. Tuy nhiên, đừng quên rằng máy von Neumann liên tục trao đổi dữ liệu giữa mô-đun riêng biệt và bên trong các mô-đun này, để nó không thể được tạo ra nếu không có các định lý của Shannon và các phương pháp mà ông đề xuất để truyền tải và lưu trữ thông tin kỹ thuật số một cách đáng tin cậy.

Tất cả điều này đưa chúng ta đến ý tưởng quan trọng thứ tư, ý tưởng này vượt qua kết luận của Ada Byron về việc máy tính không có khả năng suy nghĩ sáng tạo và cho phép chúng ta tìm ra các thuật toán chính được bộ não sử dụng, sau đó có thể được sử dụng để biến máy tính thành bộ não. Alan Turing đã trình bày vấn đề này trong bài viết " Máy tính và Tâm trí,” xuất bản năm 1950, mô tả bài kiểm tra Turing nổi tiếng hiện nay để xác định mức độ gần gũi của AI với trí thông minh của con người.

Năm 1956, von Neumann bắt đầu chuẩn bị một loạt bài giảng cho Silliman Readings uy tín tại Đại học Yale. Nhà khoa học này đã bị bệnh ung thư và không thể giảng bài hoặc thậm chí không thể hoàn thành bản thảo làm cơ sở cho bài giảng. Tuy nhiên, công việc còn dang dở này là một lời tiên đoán xuất sắc về điều mà cá nhân tôi cho là dự án khó khăn và quan trọng nhất trong lịch sử nhân loại. Sau cái chết của nhà khoa học, vào năm 1958, bản thảo được xuất bản với tựa đề “Máy tính và bộ não”. Điều đó đã xảy ra khi công trình cuối cùng của một trong những nhà toán học lỗi lạc nhất thế kỷ trước và một trong những người sáng lập công nghệ máy tính lại được dành cho việc phân tích tư duy. Đây là nghiên cứu nghiêm túc đầu tiên về bộ não con người dưới góc nhìn của một nhà toán học và khoa học máy tính. Trước von Neumann, công nghệ máy tính và khoa học thần kinh là hai hòn đảo riêng biệt không có cầu nối giữa chúng.

Von Neumann bắt đầu câu chuyện bằng cách mô tả những điểm tương đồng và khác biệt giữa máy tính và bộ não con người. Xem xét thời đại mà tác phẩm này được tạo ra, nó có vẻ chính xác một cách đáng ngạc nhiên. Nhà khoa học lưu ý rằng tín hiệu đầu ra của tế bào thần kinh là tín hiệu số - sợi trục bị kích thích hoặc vẫn ở trạng thái nghỉ. Vào thời điểm đó, rõ ràng là tín hiệu đầu ra có thể được xử lý tương tự. Việc xử lý tín hiệu ở các sợi nhánh dẫn đến nơ-ron và trong thân nơ-ron là tương tự, và von Neumann đã mô tả tình huống này bằng cách sử dụng tổng có trọng số của các tín hiệu đầu vào có giá trị ngưỡng.

Mô hình hoạt động của tế bào thần kinh này đã dẫn đến sự phát triển của thuyết kết nối và việc sử dụng nguyên tắc này để tạo ra cả chương trình phần cứng và máy tính. (Như tôi đã mô tả ở chương trước, hệ thống đầu tiên như vậy, cụ thể là chương trình IBM 704, được Frank Rosenblatt của Đại học Cornell tạo ra vào năm 1957, ngay sau khi có bản thảo các bài giảng của von Neumann.) Bây giờ chúng ta có những mô hình phức tạp hơn, mô tả sự kết hợp của các tín hiệu đầu vào nơ-ron, nhưng ý tưởng chung về việc xử lý tín hiệu tương tự bằng cách thay đổi nồng độ chất dẫn truyền thần kinh vẫn đúng.

Dựa trên khái niệm về tính phổ quát của điện toán máy tính, von Neumann đã đi đến kết luận rằng ngay cả với sự khác biệt dường như căn bản về kiến ​​trúc và đơn vị cấu trúc của bộ não và máy tính, bằng cách sử dụng máy von Neumann, chúng ta có thể mô phỏng các quá trình xảy ra trong cơ thể. não. Tuy nhiên, định đề ngược lại không hợp lệ, vì bộ não không phải là một cỗ máy von Neumann và không có chương trình được lưu trữ (mặc dù trong đầu chúng ta có thể mô phỏng hoạt động của một máy Turing rất đơn giản). Các thuật toán hoặc phương pháp hoạt động của não được xác định bởi cấu trúc của nó. Von Neumann đã kết luận đúng rằng tế bào thần kinh có thể học các mẫu thích hợp dựa trên tín hiệu đầu vào. Tuy nhiên, vào thời von Neumann người ta chưa biết rằng việc học cũng diễn ra thông qua việc tạo ra và phá hủy các kết nối giữa các tế bào thần kinh.

Von Neumann cũng chỉ ra rằng tốc độ xử lý thông tin của tế bào thần kinh rất thấp - khoảng hàng trăm phép tính mỗi giây, nhưng não bù đắp điều này bằng cách xử lý đồng thời thông tin trong nhiều tế bào thần kinh. Đây là một khám phá hiển nhiên nhưng rất quan trọng khác. Von Neumann lập luận rằng tất cả 1010 tế bào thần kinh trong não (ước tính này cũng khá chính xác: theo quan niệm ngày nay, bộ não chứa từ 1010 đến 1011 tế bào thần kinh) xử lý tín hiệu cùng một lúc. Hơn nữa, tất cả các liên hệ (trung bình từ 10 3 đến 10 4 trên mỗi nơ-ron) đều được tính đồng thời.

Xem xét trạng thái nguyên thủy của khoa học thần kinh vào thời điểm đó, những ước tính và mô tả về chức năng thần kinh của von Neumann là cực kỳ chính xác. Tuy nhiên, tôi không thể đồng ý với một khía cạnh trong công việc của anh ấy, đó là ý tưởng về khả năng ghi nhớ của não. Ông tin rằng bộ não ghi nhớ mọi tín hiệu của cuộc sống. Von Neumann ước tính tuổi thọ trung bình của con người là 60 năm, xấp xỉ 2 x 10 9 giây. Nếu mỗi tế bào thần kinh nhận được khoảng 14 tín hiệu mỗi giây (thực tế là thấp hơn ba bậc cường độ so với giá trị thực) và có tổng cộng 10 tế bào thần kinh trong não, thì hóa ra dung lượng bộ nhớ của não là khoảng 10 20 bit. Như tôi đã viết ở trên, chúng ta chỉ nhớ được một phần nhỏ những suy nghĩ và trải nghiệm của mình, nhưng ngay cả những ký ức này cũng không được lưu trữ dưới dạng thông tin cấp thấp từng chút một (như trong video), mà là một chuỗi thông tin bậc cao hơn. hình ảnh.

Khi von Neumann mô tả từng cơ chế trong chức năng não, ông đồng thời chứng minh làm thế nào một máy tính hiện đại có thể thực hiện chức năng tương tự, bất chấp sự khác biệt rõ ràng giữa não và máy tính. Các cơ chế tương tự của não có thể được mô hình hóa bằng các cơ chế kỹ thuật số, vì máy tính kỹ thuật số có thể mô hình hóa các giá trị tương tự với bất kỳ mức độ chính xác nào (và độ chính xác của việc truyền thông tin tương tự khá thấp trong não). Cũng có thể mô phỏng tính song song lớn của chức năng não, nhờ sự vượt trội đáng kể của máy tính về tốc độ tính toán nối tiếp (ưu thế này thậm chí còn trở nên mạnh mẽ hơn kể từ von Neumann). Ngoài ra, chúng ta có thể thực hiện xử lý tín hiệu song song trong máy tính sử dụng máy von Neumann song song - đây là cách hoạt động của các siêu máy tính hiện đại.

Với khả năng con người đưa ra quyết định nhanh chóng ở tốc độ thần kinh thấp như vậy, von Neumann kết luận rằng các chức năng của não không thể liên quan đến thời gian dài. thuật toán tuần tự. Khi người ném bóng thứ ba nhận được quả bóng và quyết định ném nó sang lượt ném thứ nhất thay vì lượt ném thứ hai, anh ta sẽ đưa ra quyết định này trong chưa đầy một giây - trong thời gian đó, mỗi nơ-ron hầu như không có thời gian để hoàn thành một số chu kỳ kích thích. Von Neumann đi đến kết luận hợp lý rằng khả năng vượt trội của bộ não là do tất cả 100 tỷ tế bào thần kinh có thể xử lý thông tin cùng một lúc. Như tôi đã lưu ý ở trên, vỏ não thị giác đưa ra những suy luận phức tạp chỉ trong ba hoặc bốn chu kỳ hoạt động của nơ-ron thần kinh.

Chính tính dẻo dai đáng kể của bộ não đã cho phép chúng ta học hỏi. Tuy nhiên, máy tính có độ dẻo cao hơn nhiều - phương pháp của nó có thể được thay đổi hoàn toàn bằng cách thay đổi phần mềm. Như vậy, máy tính có thể bắt chước bộ não, nhưng điều ngược lại là không đúng.

Khi von Neumann so sánh khả năng song song ồ ạt của bộ não với một số ít máy tính thời đó, có vẻ như rõ ràng rằng bộ não có trí nhớ và tốc độ cao hơn nhiều. Ngày nay, siêu máy tính đầu tiên đã được chế tạo, theo những ước tính thận trọng nhất, đáp ứng các yêu cầu chức năng cần thiết để mô phỏng các chức năng của bộ não con người (khoảng 1016 thao tác mỗi giây). (Theo ý kiến ​​​​của tôi, những chiếc máy tính có sức mạnh này sẽ có giá khoảng 1.000 USD vào đầu những năm 2020.) Về dung lượng bộ nhớ, chúng tôi còn tiến xa hơn nữa. Công trình của Von Neumann xuất hiện ngay từ đầu kỷ nguyên máy tính, nhưng nhà khoa học tin tưởng rằng đến một lúc nào đó chúng ta sẽ có thể tạo ra máy tính và chương trình máy tính có thể bắt chước bộ não con người; đó là lý do tại sao ông ấy đã chuẩn bị bài giảng của mình.

Von Neumann tin tưởng sâu sắc vào sự tăng tốc của tiến bộ và tác động đáng kể của nó đến cuộc sống con người trong tương lai. Một năm sau cái chết của von Neumann, vào năm 1957, nhà toán học đồng nghiệp của ông, Stan Ulam, đã trích dẫn câu nói của von Neumann vào đầu những năm 1950 rằng “mọi sự tăng tốc của tiến bộ công nghệ và những thay đổi trong cách sống của con người đều tạo ra ấn tượng rằng một điểm kỳ dị lớn nào đó trong lịch sử đang đến gần. ” một loài người mà ngoài hoạt động của con người như chúng ta biết ngày nay không thể tiếp tục được nữa.” Đây là cách sử dụng đầu tiên của từ "điểm kỳ dị" để mô tả tiến bộ công nghệ của con người.

Cái nhìn sâu sắc quan trọng nhất của Von Neumann là sự giống nhau giữa máy tính và bộ não. Lưu ý rằng một phần trí thông minh của con người là trí tuệ cảm xúc. Nếu suy đoán của von Neumann là đúng và nếu chúng ta đồng ý với tuyên bố của tôi rằng một hệ thống phi sinh học tái tạo thỏa đáng trí thông minh (cảm xúc và trí tuệ khác) của một người sống có ý thức (xem chương tiếp theo), chúng ta sẽ phải kết luận rằng giữa máy tính (có đúng phần mềm) Và biết rõ Có sự tương đồng rõ ràng trong suy nghĩ. Vậy von Neumann có đúng không?

Hầu hết các máy tính hiện đại đều là máy kỹ thuật số hoàn toàn, trong khi bộ não con người sử dụng cả kỹ thuật số và kỹ thuật tương tự. Tuy nhiên, các phương pháp tương tự có thể dễ dàng được sao chép bằng kỹ thuật số với bất kỳ mức độ chính xác nào. Nhà khoa học máy tính người Mỹ Carver Mead (sinh năm 1934) đã chỉ ra rằng các phương pháp tương tự của não có thể được tái tạo trực tiếp bằng silicon và thực hiện điều này dưới dạng cái gọi là chip thần kinh. Mead đã chứng minh rằng phương pháp này có thể hiệu quả hơn hàng nghìn lần so với các phương pháp mô phỏng kỹ thuật số tương tự. Nếu như Chúng ta đang nói về về việc mã hóa các thuật toán vỏ não mới dư thừa, việc sử dụng ý tưởng của Mead có thể hợp lý. Một nhóm nghiên cứu của IBM do Dharmendra Modhi dẫn đầu đang sử dụng các chip bắt chước tế bào thần kinh và các kết nối của chúng, bao gồm cả khả năng hình thành các kết nối mới. Một trong những con chip, được gọi là SyNAPSE, điều chỉnh trực tiếp 256 tế bào thần kinh và khoảng một phần tư triệu kết nối khớp thần kinh. Mục tiêu của dự án là mô phỏng một vỏ não mới bao gồm 10 tỷ tế bào thần kinh và 100 nghìn tỷ kết nối (tương đương với bộ não con người), chỉ sử dụng một kilowatt năng lượng.

Hơn năm mươi năm trước, von Neumann nhận thấy rằng các quá trình trong não diễn ra cực kỳ chậm nhưng được đặc trưng bởi sự song song lớn. Các mạch kỹ thuật số hiện đại hoạt động nhanh hơn ít nhất 10 triệu lần so với các công tắc điện hóa của não. Ngược lại, tất cả 300 triệu mô-đun nhận dạng của vỏ não hoạt động đồng thời và hàng triệu triệu liên hệ giữa các tế bào thần kinh có thể được kích hoạt cùng lúc. Do đó, để tạo ra những chiếc máy tính có thể mô phỏng đầy đủ bộ não con người, cần có bộ nhớ và hiệu năng tính toán phù hợp. Không cần phải sao chép trực tiếp kiến ​​trúc của bộ não - đây là một phương pháp rất kém hiệu quả và thiếu linh hoạt.

Các máy tính tương ứng sẽ như thế nào? Nhiều dự án nghiên cứu nhằm mục đích mô hình hóa việc học tập theo thứ bậc và nhận dạng mẫu xảy ra trong vỏ não mới. Bản thân tôi cũng đang thực hiện nghiên cứu tương tự bằng cách sử dụng các mô hình Markov ẩn có thứ bậc. Tôi ước tính rằng việc lập mô hình một chu kỳ nhận dạng trong một mô-đun nhận dạng của vỏ não sinh học cần khoảng 3000 phép tính. Hầu hết các mô phỏng được xây dựng trên số lượng phép tính nhỏ hơn đáng kể. Nếu chúng ta giả sử rằng bộ não thực hiện khoảng 10 2 (100) chu kỳ nhận dạng mỗi giây, chúng ta sẽ nhận được Tổng số 3 x 10 5 (300 nghìn) phép tính mỗi giây cho một mô-đun nhận dạng. Nếu chúng ta nhân con số này với tổng số mô-đun nhận dạng (3 x 10 8 (300 triệu, theo ước tính của tôi)), chúng ta sẽ nhận được 10 14 (100 nghìn tỷ) phép tính mỗi giây. Tôi đưa ra ý nghĩa tương tự trong cuốn sách “Điều kỳ dị đã đến gần”. Tôi dự đoán rằng chức năng mô phỏng não đòi hỏi tốc độ từ 1014 đến 1016 phép tính mỗi giây. Ước tính của Hans Moravec, dựa trên phép ngoại suy dữ liệu để xử lý hình ảnh ban đầu trong toàn bộ não, là 1014 phép tính mỗi giây, giống như tính toán của tôi.

Các máy hiện đại tiêu chuẩn có thể chạy với tốc độ lên tới 1010 phép tính mỗi giây, nhưng với sự trợ giúp của tài nguyên đám mây, năng suất của chúng có thể tăng lên đáng kể. Siêu máy tính nhanh nhất, máy tính K của Nhật Bản, đã đạt tốc độ 1016 phép tính mỗi giây. Xem xét sự dư thừa lớn của các thuật toán vỏ não mới, có thể đạt được kết quả tốt bằng cách sử dụng chip thần kinh, như trong công nghệ SvNAPSE.

Về yêu cầu bộ nhớ, chúng ta cần khoảng 30 bit (khoảng 4 byte) cho mỗi pin với một trong 300 triệu mô-đun nhận dạng. Nếu trung bình có tám tín hiệu phù hợp cho mỗi mô-đun nhận dạng, chúng tôi sẽ nhận được 32 byte cho mỗi mô-đun nhận dạng. Nếu tính trọng số của mỗi tín hiệu đầu vào là một byte thì chúng ta sẽ nhận được 40 byte. Thêm 32 byte cho các liên hệ xuôi dòng và chúng tôi nhận được 72 byte. Tôi lưu ý rằng sự hiện diện của các nhánh tăng dần và giảm dần dẫn đến thực tế là số lượng tín hiệu nhiều hơn tám, ngay cả khi chúng ta tính đến việc nhiều mô-đun nhận dạng sử dụng một hệ thống kết nối phân nhánh cao phổ biến. Ví dụ: việc nhận dạng chữ cái “p” có thể liên quan đến hàng trăm mô-đun nhận dạng. Điều này có nghĩa là hàng nghìn mô-đun nhận dạng cấp độ tiếp theo tham gia vào việc nhận dạng các từ và cụm từ có chứa chữ cái “p”. Tuy nhiên, mỗi mô-đun chịu trách nhiệm nhận dạng “p” không lặp lại cây kết nối này mà cung cấp tất cả các cấp độ nhận dạng từ và cụm từ có “p”; tất cả các mô-đun này đều có một cây kết nối chung.

Điều trên cũng đúng với các tín hiệu xuôi dòng: mô-đun chịu trách nhiệm nhận dạng từ apple sẽ cho tất cả hàng nghìn mô-đun xuôi dòng chịu trách nhiệm nhận dạng “e” rằng hình ảnh “e” được mong đợi nếu “a”, “p”, “p” đã được nhận dạng " và "l". Cây kết nối này không được lặp lại cho mỗi mô-đun nhận dạng từ hoặc cụm từ muốn thông báo cho các mô-đun cấp thấp hơn rằng hình ảnh "e" được mong đợi. Cây này bình thường. Vì lý do này, ước tính trung bình tám tín hiệu ngược dòng và tám tín hiệu xuôi dòng cho mỗi mô-đun nhận dạng là khá hợp lý. Nhưng ngay cả khi chúng ta tăng giá trị này lên thì kết quả cuối cùng cũng không thay đổi nhiều.

Vì vậy, tính đến 3 x 10 8 (300 triệu) mô-đun nhận dạng và 72 byte bộ nhớ cho mỗi mô-đun, chúng tôi thấy rằng tổng kích thước bộ nhớ phải vào khoảng 2 x 10 10 (20 tỷ) byte. Và đây là một giá trị rất khiêm tốn. Máy tính hiện đại thông thường có loại bộ nhớ này.

Chúng tôi đã thực hiện tất cả các tính toán này để ước tính đại khái các thông số. Xét rằng các mạch số có khoảng 10 triệu lần nhanh hơn mạng tế bào thần kinh trong vỏ não sinh học, chúng ta không cần phải tái tạo sự song song khổng lồ của não người - quá trình xử lý song song rất vừa phải (so với hàng nghìn tỷ sự song song trong não) là khá đủ. Vì vậy, các thông số tính toán cần thiết là khá có thể đạt được. Khả năng kết nối lại của các tế bào thần kinh não (hãy nhớ rằng các sợi nhánh liên tục tạo ra các khớp thần kinh mới) cũng có thể được mô phỏng bằng phần mềm thích hợp, vì các chương trình máy tính dẻo hơn nhiều so với các hệ thống sinh học, mà như chúng ta đã thấy, rất ấn tượng nhưng có giới hạn.

Sự dư thừa của bộ não cần thiết để thu được kết quả bất biến chắc chắn có thể được sao chép trong phiên bản máy tính. Các nguyên tắc toán học để tối ưu hóa các hệ thống học tập có thứ bậc tự tổ chức như vậy khá rõ ràng. Việc tổ chức của bộ não còn lâu mới tối ưu. Nhưng nó không nhất thiết phải tối ưu - nó phải đủ tốt để cho phép tạo ra các công cụ bù đắp cho những hạn chế của chính nó.

Một hạn chế khác của vỏ não mới là nó không có cơ chế loại bỏ hoặc thậm chí đánh giá dữ liệu xung đột; Điều này phần nào giải thích sự phi logic rất phổ biến trong lý luận của con người. Để giải quyết vấn đề này chúng ta có một khả năng rất yếu gọi là tư duy phản biện, nhưng mọi người sử dụng nó ít thường xuyên hơn mức cần thiết. Vỏ não mới của máy tính có thể bao gồm một quy trình xác định dữ liệu xung đột để sửa đổi tiếp theo.

Điều quan trọng cần lưu ý là thiết kế toàn bộ vùng não dễ hơn thiết kế một nơ-ron đơn lẻ. Như đã nói, hơn cấp độ cao hệ thống phân cấp mô hình thường được đơn giản hóa (ở đây có sự tương tự với máy tính). Để hiểu cách hoạt động của bóng bán dẫn đòi hỏi sự hiểu biết chi tiết về tính chất vật lý của vật liệu bán dẫn và chức năng của một bóng bán dẫn trong đời thực được mô tả bằng các phương trình phức tạp. Một mạch kỹ thuật số nhân hai số chứa hàng trăm bóng bán dẫn, nhưng một hoặc hai công thức là đủ để tạo ra mô hình của mạch như vậy. Toàn bộ một máy tính, bao gồm hàng tỷ bóng bán dẫn, có thể được mô hình hóa bằng cách sử dụng một bộ hướng dẫn và mô tả thanh ghi trên nhiều trang văn bản bằng một vài công thức. Các chương trình dành cho hệ điều hành, trình biên dịch ngôn ngữ hoặc trình hợp dịch khá phức tạp, nhưng việc mô hình hóa chương trình riêng(ví dụ: các chương trình nhận dạng ngôn ngữ dựa trên các mô hình Markov phân cấp ẩn) cũng có một vài trang công thức. Và không nơi nào trong chương trình tương tự bạn sẽ không tìm thấy những mô tả chi tiết về các tính chất vật lý của chất bán dẫn hay thậm chí là kiến ​​trúc máy tính.

Nguyên tắc tương tự cũng đúng với mô hình hóa não bộ. Một mô-đun nhận dạng vỏ não mới cụ thể có chức năng phát hiện những bất biến nhất định hình ảnh trực quan(chẳng hạn như khuôn mặt), lọc tần số âm thanh (giới hạn tín hiệu đầu vào ở một dải tần số nhất định) hoặc ước tính khoảng cách thời gian của hai sự kiện, có thể được mô tả với ít chi tiết cụ thể hơn nhiều so với các tương tác vật lý và hóa học thực tế điều khiển các chức năng của chất dẫn truyền thần kinh, kênh ion và các yếu tố khác của tế bào thần kinh liên quan đến việc truyền xung thần kinh. Mặc dù tất cả những chi tiết này phải được xem xét cẩn thận trước khi chuyển sang cấp độ tiếp theo phức tạp, khi mô hình hóa các nguyên tắc hoạt động của bộ não, nhiều thứ có thể được đơn giản hóa.

Một cơ quan điều phối và điều chỉnh tất cả các chức năng quan trọng của cơ thể và kiểm soát hành vi. Tất cả những suy nghĩ, cảm xúc, cảm giác, ham muốn và chuyển động của chúng ta đều gắn liền với hoạt động của não và nếu nó không hoạt động, con người sẽ rơi vào trạng thái thực vật: mất khả năng thực hiện bất kỳ hành động, cảm giác hoặc phản ứng nào trước những tác động bên ngoài. .

Mô hình máy tính của bộ não

Đại học Manchester đã bắt đầu xây dựng loại máy tính mới đầu tiên có thiết kế mô phỏng cấu trúc của bộ não con người, BBC đưa tin. Chi phí của mô hình sẽ là 1 triệu bảng.

Giáo sư Steve Furber cho rằng một máy tính được xây dựng trên các nguyên tắc sinh học sẽ thể hiện sự ổn định đáng kể khi vận hành. Furber cho biết: “Bộ não của chúng ta vẫn tiếp tục hoạt động bất chấp sự suy giảm liên tục của các tế bào thần kinh tạo nên mô thần kinh của chúng ta”. “Đặc tính này rất được các nhà thiết kế quan tâm đến việc làm cho máy tính trở nên đáng tin cậy hơn.”

Giao diện não

Để nâng một chiếc ly lên vài feet chỉ bằng năng lượng tinh thần, các pháp sư phải tập luyện vài giờ mỗi ngày.
Nếu không, nguyên lý đòn bẩy có thể dễ dàng ép não ra ngoài qua tai.

Terry Pratchett, "Màu sắc của phép thuật"

Rõ ràng, vinh quang tột đỉnh của giao diện người-máy phải là khả năng điều khiển máy móc chỉ bằng suy nghĩ. Và việc đưa dữ liệu trực tiếp vào não đã là đỉnh cao mà thực tế ảo có thể đạt được. Ý tưởng này không phải là mới và đã được đề cập trong rất nhiều tài liệu khoa học viễn tưởng trong nhiều năm. Đây là hầu hết tất cả các cyberpunk có kết nối trực tiếp với cyberdeck và phần mềm sinh học. Và kiểm soát bất kỳ công nghệ nào bằng cách sử dụng đầu nối não tiêu chuẩn (ví dụ: Samuel Delany trong tiểu thuyết “Nova”) và rất nhiều điều thú vị khác. Nhưng hư cấu thì hay, nhưng điều gì đang được thực hiện trong thế giới thực?

Hóa ra, sự phát triển của các giao diện não (BCI hay BMI - giao diện não-máy tính và giao diện não-máy) đang diễn ra sôi nổi, mặc dù ít người biết về nó. Tất nhiên, những thành công còn rất xa so với những gì được viết trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, tuy nhiên, chúng khá đáng chú ý. Hiện tại, công việc nghiên cứu các giao diện não và thần kinh chủ yếu được thực hiện như một phần của việc tạo ra các bộ phận giả và thiết bị khác nhau nhằm giúp cuộc sống của những người bị liệt một phần hoặc hoàn toàn trở nên dễ dàng hơn. Tất cả các dự án có thể được chia thành các giao diện đầu vào (phục hồi hoặc thay thế các cơ quan cảm giác bị tổn thương) và đầu ra (điều khiển chân tay giả và các thiết bị khác).

Trong mọi trường hợp nhập dữ liệu trực tiếp đều phải thực hiện phẫu thuật để cấy điện cực vào não hoặc dây thần kinh. Trong trường hợp đầu ra, bạn có thể sử dụng các cảm biến bên ngoài để chụp điện não đồ (EEG). Tuy nhiên, EEG là một công cụ khá không đáng tin cậy, vì hộp sọ làm suy yếu đáng kể dòng điện trong não và chỉ có thể thu được những thông tin rất khái quát. Nếu các điện cực được cấy ghép, dữ liệu có thể được lấy trực tiếp từ các trung tâm não mong muốn (ví dụ: trung tâm vận động). Nhưng hoạt động như vậy là một vấn đề nghiêm trọng nên hiện tại các thí nghiệm chỉ được tiến hành trên động vật.

Trên thực tế, nhân loại từ lâu đã có một chiếc máy tính “duy nhất” như vậy. Theo người đồng sáng lập tạp chí Wired Kevin Kelly, hàng triệu PC, điện thoại di động, PDA và các thiết bị kỹ thuật số khác được kết nối Internet có thể được coi là các thành phần của một máy tính. Bộ xử lý trung tâm của nó là tất cả bộ xử lý của tất cả các thiết bị được kết nối, ổ cứng của nó là ổ cứng và ổ flash của toàn thế giới, và ĐẬP- tổng bộ nhớ của tất cả các máy tính. Mỗi giây, máy tính này xử lý một lượng dữ liệu bằng tất cả thông tin có trong Thư viện Quốc hội và hệ điều hành của nó là World Wide Web.

Thay vì sử dụng các khớp thần kinh của tế bào thần kinh, nó sử dụng các siêu liên kết có chức năng tương tự. Cả hai đều chịu trách nhiệm tạo liên kết giữa các nút. Mỗi đơn vị suy nghĩ, chẳng hạn như một ý tưởng, sẽ phát triển khi ngày càng có nhiều kết nối được tạo ra với những suy nghĩ khác. Cũng trực tuyến: số lượng lớn các tham chiếu đến một tài nguyên cụ thể (điểm nút) có nghĩa là nó có tầm quan trọng lớn hơn đối với toàn bộ Máy tính. Hơn nữa, số lượng siêu liên kết trên World Wide Web rất gần với số lượng khớp thần kinh trong não người. Kelly ước tính rằng đến năm 2040, máy tính hành tinh sẽ có sức mạnh tính toán tương đương với sức mạnh trí tuệ tập thể của tất cả 7 tỷ người sẽ sinh sống trên Trái đất vào thời điểm đó.

Nhưng còn bộ não con người thì sao? Một cơ chế sinh học đã lỗi thời từ lâu. Chất xám của chúng ta chạy ở tốc độ của bộ xử lý Pentium đầu tiên, từ năm 1993. Nói cách khác, não của chúng ta hoạt động ở tần số 70 MHz. Ngoài ra, bộ não của chúng ta hoạt động theo nguyên tắc tương tự, vậy còn việc so sánh với phương pháp kỹ thuật số việc xử lý dữ liệu là không cần thiết. Đây là điểm khác biệt chính giữa khớp thần kinh và siêu liên kết: khớp thần kinh, phản ứng với môi trường và thông tin đến, khéo léo thay đổi cơ thể, không bao giờ có hai trạng thái giống hệt nhau. Mặt khác, siêu liên kết luôn giống nhau, nếu không thì vấn đề sẽ bắt đầu.

Tuy nhiên, phải thừa nhận rằng bộ não của chúng ta hoạt động hiệu quả hơn đáng kể so với bất kỳ hệ thống nhân tạo nào do con người tạo ra. Theo một cách hoàn toàn bí ẩn, tất cả khả năng tính toán khổng lồ của não đều nằm trong hộp sọ của chúng ta, chỉ nặng hơn một kg, đồng thời nó chỉ cần 20 watt năng lượng để hoạt động. So sánh những con số này với 377 tỷ Watts, theo tính toán gần đúng, hiện được tiêu thụ bởi một Máy tính. Nhân tiện, con số này chiếm tới 5% sản lượng điện toàn cầu.

Thực tế là mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ như vậy sẽ không bao giờ cho phép Máy tính Hợp nhất đạt được hiệu quả gần bằng hiệu quả của bộ não con người. Ngay cả vào năm 2040, khi sức mạnh tính toán của máy tính trở nên cao ngất trời, mức tiêu thụ năng lượng của chúng sẽ tiếp tục tăng.

Sinh thái của ý thức. Khoa học và Khám phá: Dù cố gắng đến đâu, các nhà thần kinh học và tâm lý học nhận thức sẽ không bao giờ tìm thấy bản sao của bản giao hưởng thứ năm của Beethoven trong não, hay bản sao của từ ngữ, hình ảnh, quy tắc ngữ pháp hoặc bất kỳ tác nhân kích thích bên ngoài nào khác. Tất nhiên, bộ não con người không hề trống rỗng theo nghĩa đen. Nhưng nó không chứa hầu hết những thứ mà mọi người nghĩ nó nên chứa - nó thậm chí không chứa những đồ vật đơn giản như "ký ức".

Dù có cố gắng đến đâu, các nhà thần kinh học và tâm lý học nhận thức cũng sẽ không bao giờ tìm thấy bản sao của bản giao hưởng thứ năm của Beethoven trong não, hay bản sao của từ ngữ, hình ảnh, quy tắc ngữ pháp hay bất kỳ tác nhân kích thích bên ngoài nào khác. Tất nhiên, bộ não con người không hề trống rỗng theo nghĩa đen. Nhưng nó không chứa hầu hết những thứ mà mọi người nghĩ nó nên chứa - nó thậm chí không chứa những đồ vật đơn giản như "ký ức".

Những quan niệm sai lầm của chúng ta về bộ não có nguồn gốc lịch sử sâu xa, nhưng việc phát minh ra máy tính vào những năm 1940 đã khiến chúng ta đặc biệt bối rối. Trong hơn nửa thế kỷ, các nhà tâm lý học, ngôn ngữ học, sinh lý học thần kinh và các nhà nghiên cứu khác về hành vi con người đã khẳng định: bộ não con người hoạt động giống như một chiếc máy tính.

Để hiểu được sự hời hợt của ý tưởng này, chúng ta hãy tưởng tượng rằng bộ não là một em bé.Nhờ quá trình tiến hóa, con người mới sinh, giống như trẻ sơ sinh của bất kỳ loài động vật có vú nào khác, bước vào thế giới này sẵn sàng tương tác hiệu quả với nó. Tầm nhìn của bé bị mờ nhưng bé đặc biệt chú ý đến khuôn mặt và có thể nhanh chóng nhận ra khuôn mặt của mẹ trong số những người khác. Bé thích âm thanh của giọng nói hơn các âm thanh khác và có thể phân biệt âm thanh cơ bản này với âm thanh khác. Không còn nghi ngờ gì nữa, chúng tôi được xây dựng dựa trên sự tương tác xã hội.

Một đứa trẻ sơ sinh khỏe mạnh có hơn chục phản xạ - những phản ứng sẵn sàng đối với một số kích thích nhất định; chúng cần thiết cho sự sống còn. Em bé quay đầu về phía bất cứ thứ gì đang cù vào má và mút bất cứ thứ gì đưa vào miệng. Anh ta nín thở khi lao xuống nước. Anh ta nắm lấy những thứ rơi vào tay mình chặt đến mức gần như treo lơ lửng trên đó.

Có lẽ điều quan trọng nhất là trẻ sơ sinh chào đời với cơ chế học tập rất mạnh mẽ cho phép chúng thay đổi nhanh chóng để có thể tương tác với thế giới ngày càng hiệu quả, ngay cả khi thế giới đó không giống với thế giới mà chúng đã gặp phải.

Cảm giác, phản xạ và cơ chế học hỏi đều là những gì chúng ta bắt đầu, và sự thật mà nói, có khá nhiều thứ như vậy nếu bạn nghĩ về nó. Nếu không có một trong những khả năng này từ khi sinh ra, chúng ta sẽ khó sống sót hơn nhiều.

Nhưng cũng có một thứ mà chúng ta không phải bẩm sinh đã có: thông tin, dữ liệu, quy tắc, phần mềm, kiến ​​thức, từ vựng, biểu diễn, thuật toán, chương trình, mô hình, bộ nhớ, hình ảnh, xử lý, chương trình con, bộ mã hóa và giải mã, ký hiệu và bộ đệm - các yếu tố thiết kế cho phép máy tính kỹ thuật số hành xử theo cách có phần giống với lý trí. Chúng ta không những không sinh ra với nó mà còn không phát triển nó trong chính mình. Không bao giờ.

Chúng ta không giữ những từ ngữ hoặc quy tắc chỉ dẫn chúng ta cách sử dụng chúng. Chúng tôi không tạo ra các hình ảnh trực quan về các kích thích, lưu trữ chúng trong bộ nhớ đệm ngắn hạn, sau đó chuyển chúng sang bộ nhớ dài hạn. Chúng tôi không trích xuất thông tin hoặc hình ảnh và từ ngữ từ sổ đăng ký bộ nhớ. Đây là những gì máy tính làm, nhưng không phải sinh vật.

Máy tính xử lý thông tin theo đúng nghĩa đen.- số, chữ cái, từ ngữ, công thức, hình ảnh. Thông tin ban đầu phải được mã hóa thành định dạng mà máy tính có thể sử dụng, nghĩa là thông tin phải được biểu diễn dưới dạng số 1 và số 0 (“bit”), được tập hợp thành các khối nhỏ (“byte”). Trên máy tính của tôi, trong đó mỗi byte chứa 8 bit, một số trong số chúng đại diện cho chữ cái "K", số khác - "O", số khác - "T". Do đó, tất cả các byte này tạo thành từ “CAT”. Một hình ảnh duy nhất—chẳng hạn như ảnh con mèo Henry trên màn hình nền của tôi—được thể hiện bằng một mẫu đặc biệt gồm một triệu byte (“một megabyte”), được xác định bằng các ký tự đặc biệt cho máy tính biết rằng đó là một bức ảnh chứ không phải một từ.

Máy tính thực sự di chuyển những thiết kế này từ nơi này sang nơi khác trong các ngăn lưu trữ vật lý khác nhau được phân bổ trong các bộ phận điện tử. Đôi khi họ sao chép các bản vẽ và đôi khi họ thay đổi chúng theo nhiều cách khác nhau - chẳng hạn như khi chúng tôi sửa lỗi trong tài liệu hoặc chỉnh sửa một bức ảnh.

Các quy tắc mà máy tính tuân theo để di chuyển, sao chép hoặc thao tác các lớp dữ liệu này cũng được lưu trữ trong máy tính. Tập hợp các quy tắc được ghép lại với nhau được gọi là “chương trình” hoặc “thuật toán”. Một nhóm thuật toán phối hợp với nhau để giúp chúng ta thực hiện điều gì đó (như mua cổ phiếu hoặc tìm kiếm dữ liệu trực tuyến) được gọi là “ứng dụng”.

Xin thứ lỗi cho tôi về phần giới thiệu này về thế giới máy tính, nhưng tôi cần nói rõ điều này với bạn: máy tính thực sự hoạt động ở khía cạnh biểu tượng của thế giới chúng ta. Họ lưu trữ và lấy lại. Họ thực sự xử lý. Họ có những ký ức vật lý. Họ thực sự bị điều khiển bởi các thuật toán trong mọi việc họ làm, không có ngoại lệ.

Mặt khác, mọi người không làm điều đó - họ chưa bao giờ và sẽ không bao giờ làm như vậy. Vì điều này, tôi muốn hỏi: tại sao nhiều nhà khoa học lại nói về sức khỏe tâm thần của chúng ta như thể chúng ta là những chiếc máy tính?

Trong cuốn sách In Our Own Image (2015), chuyên gia trí tuệ nhân tạo George Zarkadakis mô tả sáu phép ẩn dụ khác nhau mà con người đã sử dụng trong hai thiên niên kỷ qua, cố gắng mô tả trí thông minh của con người.

Đầu tiên, theo Kinh thánh, con người được tạo ra từ đất sét và bùn, sau đó được Đức Chúa Trời thông minh ban tặng linh hồn, “giải thích” trí thông minh của chúng ta - ít nhất là về mặt ngữ pháp.

Phát minh ra công nghệ thủy lực vào thế kỷ thứ 3 trước Công nguyên. đã dẫn đến sự phổ biến của các mô hình thủy lực về trí thông minh của con người, ý tưởng cho rằng các chất lỏng khác nhau trong cơ thể chúng ta - cái gọi là. "chất lỏng cơ thể" - liên quan đến cả hoạt động thể chất và tinh thần. Phép ẩn dụ đã được bảo tồn trong hơn 16 thế kỷ và được sử dụng trong thực hành y tế cho đến nay.

Đến thế kỷ 16, cơ cấu tự động dẫn động bằng lò xo và bánh răng đã được phát triển; cuối cùng họ đã truyền cảm hứng cho các nhà tư tưởng hàng đầu thời bấy giờ, chẳng hạn như René Descartes, đưa ra giả thuyết rằng con người là những cỗ máy phức tạp.

Vào thế kỷ 17, triết gia người Anh Thomas Hobbes đề xuất rằng tư duy nảy sinh từ những rung động cơ học trong não. Vào đầu thế kỷ 18, những khám phá trong lĩnh vực điện và hóa học đã dẫn đến những lý thuyết mới về trí thông minh của con người - và những lý thuyết này một lần nữa mang tính ẩn dụ về bản chất. Vào giữa thế kỷ đó, nhà vật lý người Đức Hermann von Helmholtz, được truyền cảm hứng từ những tiến bộ trong truyền thông, đã so sánh bộ não với một chiếc điện báo.

Nếu phép ẩn dụ này thật ngu ngốc thì tại sao nó vẫn thống trị tâm trí chúng ta?Điều gì khiến chúng ta không vứt nó sang một bên vì không cần thiết, giống như chúng ta vứt bỏ một cành cây chắn đường? Có cách nào để hiểu được trí thông minh của con người mà không cần dựa vào những chiếc nạng tưởng tượng? Và chúng ta sẽ phải trả giá bằng bao nhiêu khi sử dụng sự hỗ trợ này trong thời gian dài như vậy? Phép ẩn dụ này cuối cùng đã truyền cảm hứng cho các nhà văn và nhà tư tưởng số lượng lớn nghiên cứu trong các lĩnh vực khoa học khác nhau trong nhiều thập kỷ. Chi phí gì?

Trong lớp học mà tôi đã dạy nhiều lần trong nhiều năm, tôi Tôi bắt đầu bằng việc chọn một tình nguyện viên mà tôi yêu cầu vẽ tờ một đô la lên bảng.“Thêm chi tiết,” tôi nói. Khi anh ấy hoàn thành, tôi dùng một mảnh giấy che bức vẽ lại, lấy một tờ tiền trong ví của anh ấy, dán lên bảng và yêu cầu học sinh lặp lại nhiệm vụ. Khi học sinh hoàn thành, tôi gỡ tờ giấy ra khỏi bức vẽ đầu tiên và sau đó cả lớp nhận xét về những điểm khác biệt.

Có thể bạn chưa bao giờ thấy một minh họa như thế này trước đây, hoặc có lẽ bạn gặp khó khăn trong việc hình dung kết quả, vì vậy tôi đã nhờ Jeannie Hyun, một trong những thực tập sinh tại viện nơi tôi thực hiện nghiên cứu, thực hiện hai bức vẽ. Đây là một bức vẽ “từ trí nhớ” (lưu ý phép ẩn dụ):

Và đây là bức vẽ cô ấy thực hiện bằng tờ tiền giấy:

Ginny cũng ngạc nhiên về kết quả của vụ án giống như bạn, nhưng điều đó không có gì bất thường. Như bạn có thể thấy, bức vẽ được thực hiện mà không tham khảo tờ tiền là rất tệ so với bức vẽ được sao chép từ mẫu, mặc dù thực tế là Ginny đã nhìn thấy tờ đô la hàng nghìn lần.

Sao, có chuyện gì? Chúng ta không có "ý tưởng" về việc một tờ đô la trông như thế nào khi được "tải" vào "bộ nhớ" của bộ não chúng ta sao? Chúng ta không thể đơn giản “trích xuất” nó từ đó và sử dụng nó khi tạo bản vẽ của mình sao?

Tất nhiên là không, và thậm chí hàng ngàn năm nghiên cứu khoa học thần kinh cũng không tiết lộ ý tưởng về một tờ đô la được lưu trữ trong não con người, đơn giản vì nó không có ở đó.

Một lượng lớn nghiên cứu về não bộ cho thấy rằng, trên thực tế, rất nhiều vùng não và đôi khi là rộng lớn thường tham gia vào các nhiệm vụ trí nhớ tưởng chừng như tầm thường.

Khi một người trải qua những cảm xúc mạnh mẽ, hàng triệu tế bào thần kinh trong não có thể hoạt động. Vào năm 2016, nhà thần kinh học Brian Levin và các đồng nghiệp của Đại học Toronto đã tiến hành một nghiên cứu về những người sống sót sau vụ tai nạn máy bay và kết luận rằng các sự kiện của vụ tai nạn đã góp phần làm tăng hoạt động thần kinh ở “hạch hạnh nhân, thùy thái dương trong, đường giữa trước và sau, cũng như trong vỏ não thị giác của hành khách.”

Ý tưởng, được một số nhà khoa học đưa ra, rằng những ký ức cụ thể bằng cách nào đó được lưu trữ trong các tế bào thần kinh riêng lẻ là vô lý; nếu có thì giả định này chỉ đặt ra câu hỏi về bộ nhớ đến một mức độ thậm chí còn phức tạp hơn: cuối cùng, bộ nhớ được ghi lại trong tế bào như thế nào và ở đâu?

Vậy điều gì sẽ xảy ra khi Ginny rút một tờ đô la mà không sử dụng tài liệu tham khảo? Nếu Ginny chưa bao giờ nhìn thấy tờ tiền trước đây thì bức vẽ đầu tiên của cô ấy có thể sẽ không giống bức vẽ thứ hai. Việc cô từng nhìn thấy những tờ đô la trước đó đã phần nào thay đổi cô. Trên thực tế, bộ não của cô đã được thay đổi để cô có thể hình dung ra tờ tiền - về cơ bản, ít nhất một phần, tương đương với việc hồi tưởng lại cảm giác giao tiếp bằng mắt với tờ tiền.

Sự khác biệt giữa hai bản phác thảo nhắc nhở chúng ta rằng việc hình dung một thứ gì đó (là quá trình tái tạo giao tiếp bằng mắt với một thứ không còn ở trước mắt chúng ta) kém chính xác hơn nhiều so với việc thực sự nhìn thấy nó. Đây là lý do tại sao chúng ta giỏi nhận biết hơn là ghi nhớ.

Khi chúng ta tái tạo lại thứ gì đó trong trí nhớ(Từ tiếng Latin re - “một lần nữa” và sản xuất - “tạo ra”), chúng ta phải cố gắng sống lại cuộc gặp gỡ với một vật thể hoặc hiện tượng; tuy nhiên, khi học điều gì đó, chúng ta chỉ cần ý thức được thực tế là trước đây chúng ta đã có kinh nghiệm nhận thức chủ quan về đối tượng hoặc hiện tượng này.

Có lẽ bạn có điều gì đó để phản đối bằng chứng này. Ginny đã từng nhìn thấy những tờ đô la trước đây, nhưng cô ấy không cố gắng "nhớ" các chi tiết một cách có ý thức. Bạn có thể lập luận rằng nếu cô ấy làm điều này, cô ấy có thể vẽ được hình ảnh thứ hai mà không cần sử dụng mẫu tờ đô la. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, không có hình ảnh nào của tờ tiền được "lưu giữ" trong não Ginny. Đơn giản là cô ấy đã sẵn sàng hơn để vẽ nó một cách chi tiết, giống như một nghệ sĩ piano trở nên thành thạo hơn trong việc chơi các bản hòa tấu piano thông qua luyện tập mà không cần phải tải xuống bản sao của bản nhạc.

Từ thí nghiệm đơn giản này, chúng ta có thể bắt đầu xây dựng nền tảng của một lý thuyết không có ẩn dụ về hành vi thông minh của con người - một lý thuyết trong đó bộ não không hoàn toàn trống rỗng, nhưng ít nhất không có gánh nặng của ẩn dụ IP.

Khi chúng ta di chuyển trong cuộc sống, chúng ta tiếp xúc với nhiều điều xảy ra với chúng ta. Ba loại kinh nghiệm đặc biệt đáng chú ý: 1) Chúng ta quan sát những gì đang xảy ra xung quanh chúng ta(cách cư xử của người khác, âm thanh của âm nhạc, hướng dẫn gửi cho chúng ta, từ ngữ trên trang, hình ảnh trên màn hình); 2) Chúng ta dễ bị ảnh hưởng bởi sự kết hợp của các kích thích nhỏ(ví dụ: còi báo động) và ưu đãi quan trọng(sự xuất hiện của xe cảnh sát); 3) Chúng ta bị trừng phạt hoặc khen thưởng vì hành xử theo một cách nhất định. az.

Chúng ta trở nên hiệu quả hơn khi chúng ta thay đổi để đáp lại những trải nghiệm này.- nếu bây giờ chúng ta có thể đọc một bài thơ hay hát một bài hát, nếu chúng ta có thể làm theo những hướng dẫn được đưa ra cho chúng ta, nếu chúng ta phản ứng với những kích thích nhỏ cũng như những kích thích quan trọng, nếu chúng ta cố gắng không cư xử theo cách mà chúng ta sẽ bị trừng phạt, và nếu chúng ta cư xử theo cách này thường xuyên hơn thì chúng ta sẽ nhận được phần thưởng.

Bất chấp những tiêu đề gây hiểu lầm, không ai biết những thay đổi nào xảy ra trong não sau khi chúng ta học hát một bài hát hoặc học một bài thơ. Tuy nhiên, cả bài hát lẫn bài thơ đều không được “tải” vào não chúng ta. Nó chỉ đơn giản là thay đổi một cách có trật tự để bây giờ chúng ta có thể hát một bài hát hoặc đọc một bài thơ nếu đáp ứng được một số điều kiện nhất định.

Khi chúng ta được yêu cầu biểu diễn, cả bài hát lẫn bài thơ đều không được “lấy” ra từ một nơi nào đó trong não- giống như cách mà chuyển động của các ngón tay của tôi không bị “rút ra” khi tôi đánh trống trên bàn. Chúng tôi chỉ hát hoặc nói chuyện - và chúng tôi không cần bất kỳ sự khai thác nào.

Một vài năm trước, tôi đã hỏi Eric Kandel – một nhà thần kinh học tại Đại học Columbia, người đã đoạt giải Nobel vì đã xác định một số thay đổi hóa học xảy ra ở các khớp thần kinh phát ra neutron của Aplysia (ốc biển) sau khi nó học được điều gì đó – mất bao lâu theo ý kiến ​​của ông, sẽ mất thời gian trước khi chúng ta hiểu được cơ chế hoạt động. trí nhớ con người. Anh ta nhanh chóng trả lời: “Một trăm năm.” Tôi đã không nghĩ đến việc hỏi anh ấy xem liệu anh ấy có nghĩ rằng ẩn dụ IP đang làm chậm quá trình phát triển thần kinh hay không, nhưng một số nhà thần kinh học thực sự bắt đầu nghĩ đến điều không thể tưởng tượng được, đó là ẩn dụ IP không thực sự cần thiết.

Một số nhà khoa học về nhận thức - đặc biệt là Anthony Chemero của Đại học Cincinnati, tác giả cuốn sách Khoa học nhận thức cấp tiến xuất bản năm 2009 - hiện đã bác bỏ hoàn toàn quan điểm cho rằng bộ não con người hoạt động giống như một chiếc máy tính. Niềm tin phổ biến là chúng ta, giống như máy tính, hiểu thế giới bằng cách thực hiện các phép tính trên hình ảnh tinh thần của chúng ta, nhưng Chemero và các nhà khoa học khác mô tả một cách hiểu khác về quá trình suy nghĩ - họ định nghĩa nó là sự tương tác trực tiếp giữa các sinh vật và thế giới của chúng.

Ví dụ yêu thích của tôi minh họa sự khác biệt lớn giữa cách tiếp cận IP và cái mà một số người gọi là quan điểm hoạt động "chống đại diện" cơ thể con người, bao gồm hai cách giải thích khác nhau về cách một cầu thủ bóng chày bắt được một quả bóng bay, được đưa ra bởi Michael McBeath, hiện đang làm việc tại Đại học bang Arizona, và các đồng nghiệp của ông, trong một bài báo xuất bản năm 1995 trên tạp chí Science.

Theo cách tiếp cận IP, người chơi phải xây dựng một ước tính sơ bộ về các điều kiện ban đầu khác nhau của đường bay của quả bóng—lực tác động, góc quỹ đạo, v.v.—sau đó tạo và phân tích mô hình bên trong của quỹ đạo mà quả bóng có khả năng thực hiện. theo, sau đó phải khai thác mô hình này để liên tục hướng dẫn và điều chỉnh kịp thời các động tác nhằm đánh chặn bóng.

Điều này sẽ ổn nếu chúng ta hoạt động giống như máy tính, nhưng McBeath và các đồng nghiệp của ông có một lời giải thích đơn giản hơn: để bắt bóng, người chơi chỉ cần tiếp tục di chuyển theo cách duy trì kết nối trực quan liên tục với sân nhà và không gian xung quanh (về mặt kỹ thuật, hãy tuân theo “quỹ đạo quang-tuyến tính”). Điều này có vẻ phức tạp nhưng trên thực tế nó cực kỳ đơn giản và không liên quan đến bất kỳ phép tính, biểu diễn hay thuật toán nào.

Hai giáo sư tâm lý tận tâm tại Đại học Thành phố Leeds ở Anh, Andrew Wilson và Sabrina Golonka, liệt kê ví dụ về bóng chày trong số những ví dụ khác có thể được hiểu bên ngoài cách tiếp cận IP. Trong nhiều năm, họ đã viết blog về cái mà họ gọi là "một cách tiếp cận tự nhiên, mạch lạc hơn để nghiên cứu khoa học về hành vi con người... đi ngược lại với cách tiếp cận khoa học thần kinh nhận thức chủ đạo."

Tuy nhiên, cách tiếp cận này không phải là nền tảng của một phong trào riêng biệt; hầu hết các nhà khoa học nhận thức vẫn từ chối chỉ trích và bám vào ẩn dụ IP, và một số nhà tư tưởng có ảnh hưởng nhất thế giới đã đưa ra những dự đoán lớn về tương lai của nhân loại phụ thuộc vào giá trị của ẩn dụ.

Một trong những dự đoán- được thực hiện bởi nhà tương lai học Kurzweil, nhà vật lý Stephen Hawking và nhà thần kinh học Randall Cohen, cùng những người khác - tuyên bố rằng vì ý thức của con người được cho là hoạt động giống như các chương trình máy tính, nên sẽ sớm có thể đưa tâm trí con người vào một cỗ máy, nhờ đó chúng ta sẽ có sức mạnh vô hạn trí thông minh và rất có thể chúng ta sẽ có được sự bất tử. Giả thuyết này đã hình thành nên nền tảng của bộ phim siêu phàm, với sự tham gia của Johnny Depp trong vai một nhà khoa học giống Kurzweil, người có tâm trí được tải lên Internet - gây ra những hậu quả khủng khiếp cho nhân loại.

May mắn thay, vì phép ẩn dụ IP không hề đúng nên chúng ta sẽ không bao giờ phải lo lắng về việc tâm trí con người sẽ phát điên trong không gian ảo và chúng ta sẽ không bao giờ có thể đạt được sự bất tử bằng cách tải nó lên đâu đó. Lý do cho điều này không chỉ là do não thiếu phần mềm có ý thức; vấn đề sâu sắc hơn - hãy gọi nó là vấn đề về tính độc đáo - nghe vừa truyền cảm hứng vừa chán nản.

Vì cả "ngân hàng ký ức" lẫn "đại diện" của kích thích đều không tồn tại trong não và vì tất cả những gì chúng ta cần để hoạt động trên thế giới là để não thay đổi do trải nghiệm của chúng ta, nên không có lý do gì để tin rằng cùng một trải nghiệm sẽ thay đổi mỗi chúng ta ở mức độ như nhau. Nếu bạn và tôi tham dự cùng một buổi hòa nhạc, những thay đổi xảy ra trong não tôi khi nghe Bản giao hưởng số 5 của Beethoven gần như chắc chắn sẽ khác với những thay đổi xảy ra trong não bạn. Những thay đổi này, bất kể chúng là gì, đều được tạo ra dựa trên cấu trúc thần kinh duy nhất đã tồn tại, mỗi cấu trúc đó đã phát triển trong suốt cuộc đời với những trải nghiệm độc đáo của bạn.

Như Sir Frederick Bartlett đã trình bày trong cuốn sách Remembering (1932), đây là lý do tại sao sẽ không có hai người lặp lại một câu chuyện họ đã nghe theo cùng một cách, và theo thời gian, câu chuyện của họ sẽ ngày càng trở nên khác biệt với nhau.

Không có “bản sao” lịch sử nào được tạo ra; đúng hơn, mỗi cá nhân, khi nghe câu chuyện, sẽ thay đổi ở một mức độ nào đó - đủ để sau này khi được hỏi về câu chuyện (trong một số trường hợp, ngày, tháng hoặc thậm chí nhiều năm sau khi Bartlett đọc câu chuyện lần đầu cho họ nghe) - họ sẽ có thể sống lại ở một mức độ nào đó những khoảnh khắc khi họ nghe câu chuyện, mặc dù không chính xác lắm (xem hình ảnh đầu tiên về tờ đô la ở trên.).

Tôi cho rằng điều này thật truyền cảm hứng vì nó có nghĩa là mỗi chúng ta thực sự là duy nhất - không chỉ ở mã di truyền mà còn ở cách bộ não của chúng ta thay đổi theo thời gian. Nó cũng đáng buồn vì nó khiến thách thức lớn của khoa học thần kinh dường như vượt quá sức tưởng tượng. Đối với mỗi trải nghiệm hàng ngày của chúng ta, sự thay đổi có trật tự có thể liên quan đến hàng nghìn, hàng triệu tế bào thần kinh hoặc thậm chí toàn bộ bộ não, vì quá trình thay đổi ở mỗi bộ não là khác nhau.

Điều tệ hơn là, ngay cả khi chúng ta có khả năng chụp nhanh tất cả 86 tỷ tế bào thần kinh trong não và sau đó mô phỏng trạng thái của các tế bào thần kinh đó bằng máy tính, mẫu mở rộng này sẽ không áp dụng cho bất kỳ thứ gì bên ngoài bộ não nơi nó được tạo ra ban đầu..

Đây có lẽ là tác động khủng khiếp nhất mà phép ẩn dụ IP gây ra đối với sự hiểu biết của chúng ta về hoạt động của cơ thể con người. Trong khi máy tính lưu trữ các bản sao thông tin chính xác – những bản sao có thể không thay đổi trong một thời gian dài, ngay cả khi bản thân máy tính đã bị ngắt điện – bộ não của chúng ta chỉ duy trì trí thông minh khi chúng ta còn sống. Chúng tôi không có nút bật/tắt.

Hoặc bộ não tiếp tục hoạt động hoặc chúng ta biến mất. Hơn nữa, như nhà khoa học thần kinh Stephen Rose đã lưu ý trong cuốn sách Tương lai của bộ não xuất bản năm 2005, một bức ảnh chụp nhanh về trạng thái hiện tại của bộ não cũng có thể vô nghĩa trừ khi chúng ta biết toàn bộ lịch sử cuộc đời của chủ sở hữu bộ não đó - có lẽ thậm chí cả những chi tiết về bối cảnh xã hội, đặc biệt là . nơi anh ấy hoặc cô ấy lớn lên.

Hãy suy nghĩ xem vấn đề này phức tạp như thế nào. Để hiểu ngay cả những điều cơ bản về cách bộ não hỗ trợ trí thông minh của con người, chúng ta có thể cần phải hiểu không chỉ trạng thái hiện tại của tất cả 86 tỷ tế bào thần kinh và 100 nghìn tỷ giao điểm của chúng, không chỉ những sức mạnh khác nhau mà chúng được kết nối với nhau mà còn cả thời điểm- Hoạt động não bộ ở thời điểm hiện tại hỗ trợ tính toàn vẹn của hệ thống.

Thêm vào đây sự độc đáo của mỗi bộ não, một phần được tạo ra bởi sự độc đáo trong đường đời của mỗi người, và dự đoán của Kandel bắt đầu có vẻ lạc quan quá mức. (Trong ấn phẩm vừa được phát hành chỉnh sửa cột Orsk Nhà thần kinh học Kenneth Miller của New York Times cho rằng nhiệm vụ tìm ra các kết nối thần kinh cơ bản sẽ mất "hàng thế kỷ").

Trong khi đó, những khoản tiền khổng lồ được đổ vào nghiên cứu não bộ dựa trên những ý tưởng thường sai sót và những lời hứa chưa được thực hiện. Trường hợp nghiêm trọng nhất về nghiên cứu thần kinh bị thất bại đã được ghi lại trong ấn phẩm được phát hành gần đây. Báo cáo khoa học của Mỹ . Chúng ta đang nói về số tiền 1,3 tỷ USD được phân bổ cho Dự án Não người do Liên minh Châu Âu phát động vào năm 2013.

Bị thuyết phục bởi Henry Markram lôi cuốn rằng ông có thể tạo ra một mô phỏng siêu máy tính về bộ não con người vào năm 2023 và mô hình như vậy sẽ mang lại những bước đột phá trong điều trị bệnh Alzheimer và các rối loạn khác, chính quyền EU đã tài trợ cho dự án mà thực sự không có hạn chế. Sau chưa đầy 2 năm, dự án trở thành một bãi rác và Markram được yêu cầu rời khỏi vị trí của mình.

Điều này có thể bạn quan tâm:

Chúng ta là những sinh vật sống, không phải máy tính. Đối phó với nó. Chúng ta hãy tiếp tục cố gắng hiểu bản thân mình nhưng hãy loại bỏ những gánh nặng trí tuệ không cần thiết. Phép ẩn dụ IP kéo dài nửa thế kỷ, mang đến một số lượng khám phá ít ỏi. Đã đến lúc nhấn nút XÓA.được phát hành

Bản dịch: Vlada Olshanskaya và Denis Pronin.

Hãy tưởng tượng một loại thuốc nano thử nghiệm có thể trói buộc tâm trí người khác. Hãy tưởng tượng một nhóm các nhà khoa học thần kinh và kỹ sư mạnh dạn khám phá cách mới Công dụng của loại thuốc này là chạy hệ điều hành trực tiếp bên trong não. Sau đó, mọi người sẽ có thể giao tiếp thần giao cách cảm với nhau bằng cách sử dụng trò chuyện tinh thần và thậm chí điều khiển cơ thể của người khác, điều khiển hoạt động của bộ não họ. Và mặc dù đây là cốt truyện của cuốn sách khoa học viễn tưởng Nexus của Ramez Naam, nhưng tương lai của công nghệ được ông mô tả dường như không còn quá xa vời.

Ý TƯỞNG TÓM LƯỢC

Dựa trên ba dự án công nghệ và những ý tưởng nghiên cứu điên rồ sau đây, chúng ta có thể thấy rằng chúng ta đã bước một bước tới tương lai nơi những bệnh nhân bị liệt sẽ có thể liên lạc với thế giới bên ngoài, nơi trí nhớ não có thể được mở rộng bằng cách bổ sung thêm thiết bị cấy ghép và chip máy tính. sẽ chạy trên các tế bào thần kinh sống của não người.

Cách kết nối não của bạn với máy tính bảng và giúp bệnh nhân bị liệt giao tiếp

Đối với bệnh nhân T6, năm 2014 là năm hạnh phúc nhất cuộc đời anh. Đây là năm cô ấy có thể quản lý máy tính bảng Nexus đang sử dụng bức xạ điện từ bộ não của bạn và theo đúng nghĩa đen là được chuyển từ thời kỳ những năm 1980 với hệ thống lấy đĩa làm trung tâm của họ (Disk Hệ điều hành, DOS) trong thời đại mới của hệ điều hành Android.

T6 là một phụ nữ 50 tuổi mắc bệnh xơ cứng teo cơ một bên hay còn gọi là bệnh Lou Gehrig, gây tổn thương dần dần các tế bào thần kinh vận động và tê liệt tất cả các cơ quan trong cơ thể. T6 bị liệt gần như hoàn toàn từ cổ trở xuống. Cho đến năm 2014, cô tuyệt đối không thể tiếp xúc với thế giới bên ngoài.

Tê liệt cũng có thể xảy ra do tổn thương tủy xương, đột quỵ hoặc các bệnh thoái hóa thần kinh làm cản trở khả năng nói, viết hoặc giao tiếp nói chung với người khác.

Kỷ nguyên của giao diện não-máy đã nở rộ cách đây hai thập kỷ với việc tạo ra các thiết bị hỗ trợ có thể giúp đỡ những bệnh nhân như vậy. Kết quả thật tuyệt vời: tính năng theo dõi mắt và theo dõi đầu cho phép theo dõi chuyển động của mắt và sử dụng chúng làm đầu ra để điều khiển con trỏ chuột trên màn hình máy tính. Đôi khi người dùng thậm chí có thể nhấp vào một liên kết, tập trung ánh mắt vào một điểm trên màn hình. Đây được gọi là "thời gian trễ".

Tuy nhiên, hệ thống theo dõi mắt đã gây khó chịu cho mắt người dùng và quá đắt. Sau đó, công nghệ thần kinh giả xuất hiện, khi cơ quan trung gian dưới dạng cơ quan cảm giác bị loại bỏ và não giao tiếp trực tiếp với máy tính. Một vi mạch được cấy vào não bệnh nhân và các tín hiệu thần kinh liên quan đến ham muốn hoặc ý định có thể được giải mã thông qua các thuật toán phức tạp trong thời gian thực và được sử dụng để điều khiển con trỏ trên giao diện máy tính.

Cách đây 2 năm, bệnh nhân T6 được cấy ghép bên trái não, chịu trách nhiệm vận động, lắp đặt điện cực 100 kênh. Đồng thời, phòng thí nghiệm Stanford đang nghiên cứu tạo ra một nguyên mẫu chân tay giả cho phép người bị liệt có thể gõ các từ trên bàn phím được thiết kế đặc biệt chỉ bằng cách nghĩ về những từ đó. Thiết bị này hoạt động như sau: các điện cực tích hợp trong não ghi lại hoạt động não của bệnh nhân tại thời điểm cô ấy nhìn vào chữ cái mong muốn trên màn hình, truyền thông tin này đến một bộ phận giả thần kinh, sau đó giải thích các tín hiệu và biến chúng thành sự điều khiển liên tục của cơ thể. con trỏ và nhấp chuột trên màn hình.

Tuy nhiên, quá trình này diễn ra cực kỳ chậm. Rõ ràng là đầu ra sẽ là một thiết bị hoạt động mà không cần kết nối vật lý trực tiếp với máy tính thông qua các điện cực. Bản thân giao diện cũng phải trông thú vị hơn so với những năm 80. Nhóm Viện Lâm sàng BrainGate thực hiện nghiên cứu này nhận ra rằng hệ thống trỏ và nhấp của họ tương tự như việc nhấn ngón tay trên màn hình cảm ứng. Và kể từ khi máy tính bảng cảm ứng Hầu hết chúng ta sử dụng chúng hàng ngày, thị trường dành cho chúng rất lớn. Bạn chỉ cần chọn và mua bất kỳ trong số họ.

Bệnh nhân bị liệt T6 đã có thể “nhấn” vào màn hình của máy tính bảng Nexus 9. Bộ phận giả thần kinh giao tiếp với máy tính bảng thông qua. giao thức bluetooth, tức là giống như một con chuột không dây.

Nhóm hiện đang làm việc để kéo dài tuổi thọ của bộ cấy cũng như phát triển các hệ thống cho các hoạt động vận động khác như chuyển động chọn và kéo và chuyển động đa giác quan. Ngoài ra, BrainGate có kế hoạch mở rộng chương trình của mình sang các hệ điều hành khác.

Chip máy tính làm từ tế bào não sống

Cách đây vài năm, các nhà nghiên cứu từ Đức và Nhật Bản đã có thể mô phỏng 1% hoạt động của não người trong một giây. Điều này chỉ có thể thực hiện được nhờ sức mạnh tính toán của một trong những siêu máy tính mạnh nhất thế giới.

Nhưng bộ não con người vẫn là bộ não mạnh mẽ nhất, tiêu tốn ít năng lượng nhất và máy tính hiệu quả. Điều gì sẽ xảy ra nếu có thể sử dụng sức mạnh của chiếc máy tính này để cung cấp năng lượng cho các thế hệ máy móc trong tương lai?

Nghe có vẻ điên rồ nhưng nhà thần kinh học Osh Agabi đã khởi động dự án Koniku chính xác là để hiện thực hóa mục tiêu này. Ông đã tạo ra nguyên mẫu chip silicon 64 nơ-ron. Ứng dụng đầu tiên của sự phát triển này là máy bay không người lái có thể “ngửi” được mùi thuốc nổ.

Ong có một trong những khả năng khứu giác nhạy cảm nhất. Trên thực tế, chúng thậm chí còn di chuyển trong không gian bằng mùi. Agabi đã tạo ra một máy bay không người lái có khả năng cạnh tranh với khả năng nhận biết và giải thích mùi của loài ong. Nó có thể được sử dụng không chỉ cho mục đích quân sự và phát hiện bom mà còn để khảo sát đất nông nghiệp, nhà máy lọc dầu - tất cả những nơi có thể đo lường mức độ an toàn và sức khỏe bằng mùi.

Trong quá trình phát triển, Agabi và nhóm của ông đã giải quyết được ba vấn đề chính: cấu trúc tế bào thần kinh giống như cách chúng được cấu trúc trong não, đọc và ghi thông tin đến từng tế bào thần kinh riêng lẻ và tạo ra một môi trường ổn định.

Công nghệ biệt hóa tế bào đa năng cảm ứng - một phương pháp trong đó một tế bào trưởng thành, chẳng hạn như da, được tích hợp di truyền vào tế bào gốc ban đầu, cho phép bất kỳ tế bào nào phát triển thành tế bào thần kinh. Nhưng giống như bất cứ ai Linh kiện điện tử, tế bào thần kinh sống cần một môi trường sống đặc biệt.

Do đó, các tế bào thần kinh được đặt trong các lớp vỏ có môi trường được kiểm soát để điều chỉnh nhiệt độ và nồng độ hydro bên trong cũng như cung cấp năng lượng cho chúng. Ngoài ra, lớp vỏ như vậy cho phép bạn kiểm soát sự tương tác của các tế bào thần kinh với nhau.

Các điện cực dưới lớp vỏ cho phép thông tin được đọc hoặc ghi vào tế bào thần kinh. Agabi mô tả quá trình này như sau:

“Chúng tôi bọc các điện cực trong một lớp phủ DNA và các protein được làm giàu để kích thích tế bào thần kinh hình thành các kết nối chặt chẽ giả tạo với các dây dẫn này. Vì vậy, chúng ta có thể đọc thông tin từ tế bào thần kinh hoặc ngược lại, gửi thông tin đến tế bào thần kinh theo cách tương tự hoặc thông qua các quá trình ánh sáng hoặc hóa học.”

Agabi tin rằng tương lai của công nghệ nằm ở việc mở khóa khả năng của cái gọi là phần mềm ướt - bộ não con người trong mối tương quan với quy trình của máy móc.

“Không có giới hạn thực tế nào về mức độ lớn mà chúng ta sẽ tạo ra các thiết bị trong tương lai hoặc mức độ chúng ta có thể mô hình hóa bộ não một cách khác biệt. Sinh học là giới hạn duy nhất."

Kế hoạch tương lai của Koniku sẽ bao gồm việc phát triển chip:

• với 500 tế bào thần kinh sẽ điều khiển một chiếc ô tô mà không cần người lái;
• với 10.000 tế bào thần kinh - sẽ có thể xử lý và nhận dạng hình ảnh giống như mắt người;
• với 100.000 tế bào thần kinh - sẽ tạo ra một robot có đầu vào đa giác quan, thực tế sẽ không thể phân biệt được với con người về các đặc tính nhận thức;
• với một triệu tế bào thần kinh - sẽ cho chúng ta một chiếc máy tính có khả năng tự suy nghĩ.

Chip bộ nhớ được nhúng trong não

Mỗi năm, hàng trăm triệu người gặp khó khăn do mất trí nhớ. Những lý do cho điều này rất khác nhau: tổn thương não gây ra cho các cựu chiến binh và cầu thủ bóng đá, đột quỵ hoặc bệnh Alzheimer biểu hiện ở tuổi già, hoặc đơn giản là sự lão hóa của não đang chờ đợi tất cả chúng ta. Tiến sĩ Theodore Berger, một kỹ sư y sinh tại Đại học Nam California, đang thử nghiệm một thiết bị cấy ghép tăng cường trí nhớ bắt chước quá trình xử lý tín hiệu khi tế bào thần kinh không xử lý được ký ức dài hạn mới, được tài trợ bởi Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA).

Để thiết bị hoạt động được, các nhà khoa học phải hiểu cách thức hoạt động của bộ nhớ. Hồi hải mã là vùng não chịu trách nhiệm chuyển đổi ký ức ngắn hạn thành ký ức dài hạn. Anh ấy làm điều đó như thế nào? Và liệu có thể mô phỏng các hoạt động của nó trong một con chip máy tính hay không?

Berger giải thích: “Về cơ bản, trí nhớ là một chuỗi các xung điện xảy ra theo thời gian và được tạo ra bởi một số lượng tế bào thần kinh cụ thể. “Điều này rất quan trọng vì nó có nghĩa là chúng ta có thể quy quá trình này thành một phương trình toán học và đưa nó vào. khuôn khổ của quá trình tính toán."

Do đó, các nhà khoa học thần kinh đã bắt đầu giải mã luồng thông tin bên trong vùng hải mã. Chìa khóa của việc giải mã này là một tín hiệu điện mạnh đi từ vùng cơ quan có tên CA3, “đầu vào” của vùng hải mã, đến CA1, nút “đầu ra”. Tín hiệu này bị suy yếu ở những người bị rối loạn trí nhớ.

Berger cho biết: “Nếu chúng tôi có thể tái tạo nó bằng chip, chúng tôi có thể khôi phục hoặc thậm chí tăng dung lượng bộ nhớ”.

Nhưng rất khó để theo dõi đường giải mã này vì tế bào thần kinh hoạt động phi tuyến tính. Và bất kỳ yếu tố nhỏ nào tham gia vào quá trình này đều có thể dẫn đến những kết quả hoàn toàn khác nhau. Tuy nhiên, toán học và lập trình không đứng yên và ngày nay chúng cùng nhau tạo ra những cấu trúc tính toán phức tạp nhất với nhiều ẩn số và nhiều “đầu ra”.

Đầu tiên, các nhà khoa học huấn luyện chuột nhấn đòn bẩy này hoặc đòn bẩy khác để nhận được phần thưởng. Khi chuột ghi nhớ và biến trí nhớ này thành trí nhớ dài hạn, các nhà nghiên cứu đã cẩn thận ghi lại và ghi lại tất cả sự biến đổi của tế bào thần kinh, sau đó tạo ra một con chip máy tính sử dụng mô hình toán học này. Tiếp theo, họ tiêm cho chuột một chất làm mất ổn định tạm thời khả năng ghi nhớ và đưa một con chip vào não. Thiết bị này đã tác động đến cơ quan “thoát” của CA1, và đột nhiên, các nhà khoa học phát hiện ra rằng trí nhớ của chuột về cách nhận đồ ăn đã được phục hồi.

Các thử nghiệm sau đây được thực hiện trên khỉ. Lần này, các nhà khoa học tập trung vào vỏ não trước trán, nơi tiếp nhận và điều chỉnh ký ức nhận được từ vùng hải mã. Các con vật được cho xem một loạt hình ảnh, một số hình ảnh được lặp lại. Bằng cách ghi lại hoạt động của các tế bào thần kinh tại thời điểm chúng nhận ra cùng một bức tranh, nó đã được tạo ra mô hình toán học và một vi mạch dựa trên nó. Sau đó, hoạt động của vỏ não trước trán của khỉ bị ức chế bằng cocaine và các nhà khoa học lại có thể khôi phục trí nhớ.

Khi các thí nghiệm được thực hiện trên người, Berger đã chọn 12 tình nguyện viên mắc bệnh động kinh với các điện cực được cấy vào não để truy tìm nguồn gốc cơn động kinh của họ. Các cơn động kinh lặp đi lặp lại sẽ phá hủy các phần quan trọng của vùng hải mã cần thiết để hình thành ký ức dài hạn. Ví dụ, nếu chúng ta nghiên cứu hoạt động của não trong cơn động kinh, thì có thể khôi phục được ký ức.

Cũng giống như trong các thử nghiệm trước đây, một “mã bộ nhớ” đặc biệt của con người đã được ghi lại, sau đó có thể dự đoán mô hình hoạt động trong các tế bào CA1 dựa trên dữ liệu được lưu trữ hoặc bắt nguồn từ CA3. So với hoạt động não “thực”, con chip này hoạt động với độ chính xác khoảng 80%.

Còn quá sớm để nói về kết quả cụ thể sau các thí nghiệm trên người. Không giống như vỏ não vận động của não, nơi mỗi phần chịu trách nhiệm cho một cơ quan cụ thể, vùng hải mã được tổ chức một cách hỗn loạn. Cũng còn quá sớm để nói liệu việc cấy ghép như vậy có thể khôi phục trí nhớ cho những người bị tổn thương ở phần “thoát ra” của vùng hải mã hay không.

Vấn đề khái quát hóa thuật toán cho một con chip như vậy vẫn còn là vấn đề, vì nguyên mẫu thử nghiệm được tạo ra trên dữ liệu riêng lẻ từ các bệnh nhân cụ thể. Điều gì sẽ xảy ra nếu mã bộ nhớ của mỗi người là khác nhau, tùy thuộc vào loại dữ liệu đến mà nó nhận được? Berger nhắc nhở chúng ta rằng bộ não cũng bị giới hạn bởi cơ chế sinh lý của nó:

Nhà khoa học cho biết: “Chỉ có rất nhiều cách để xử lý các tín hiệu điện ở vùng hải mã, mặc dù có rất nhiều cách nhưng vẫn bị hạn chế và hữu hạn”.

Anastasia Lvova

Các bộ phận giả được điều khiển bằng sức mạnh của ý nghĩ, giao tiếp trực tiếp với máy tính mà không cần sự trợ giúp của cơ bắp và trong tương lai - một cơ thể nhân tạo dành cho người bị liệt và rèn luyện các chức năng nhận thức - tư duy, trí nhớ và sự chú ý. Tất cả điều này vượt ra ngoài lĩnh vực khoa học viễn tưởng. Sergei Shishkin, ứng viên khoa học sinh học, trưởng khoa công nghệ nhận thức thần kinh tại Trung tâm Nghiên cứu Quốc gia “Viện Kurchatov”, cho biết thời điểm dành cho khoa học thần kinh đã đến. Ông nói về những kết quả nghiên cứu não bộ mới nhất tại Trung tâm Giáo dục Sirius. Lenta.ru cung cấp những điểm chính trong bài phát biểu của mình.

Những bước đầu tiên ở vùng đất ẩn danh

Kết quả nghiên cứu vật lý làm nền tảng cho mọi thứ xung quanh chúng ta. Bất cứ thứ gì chúng ta nhìn vào - nhà cửa, quần áo, máy tính, điện thoại thông minh - tất cả những thứ này bằng cách nào đó đều được kết nối với các công nghệ dựa trên các định luật vật lý. Nhưng sự đóng góp của khoa học não bộ cho cuộc sống của chúng ta nhỏ hơn rất nhiều.

Tại sao? Cho đến gần đây, khoa học thần kinh phát triển rất chậm. Vào giữa thế kỷ 19, họ mới bắt đầu hiểu rằng bộ não bao gồm các tế bào thần kinh - tế bào thần kinh, nhưng khi đó chúng cực kỳ khó nhìn và phân lập. Các nhà nghiên cứu hiện đại đã tìm ra cách để nghiên cứu tế bào thần kinh sâu hơn và theo dõi hoạt động của chúng - ví dụ, họ tiêm thuốc nhuộm huỳnh quang phát sáng khi tế bào được kích hoạt.

Các phương pháp mới giúp quan sát hoạt động của não người mà không cần can thiệp phẫu thuật bằng công nghệ cộng hưởng từ hạt nhân. Chúng ta đang bắt đầu hiểu rõ hơn về cấu trúc của bộ não và tạo ra những công nghệ mới dựa trên kiến ​​thức này. Một trong những điều ấn tượng nhất là giao diện não-máy tính.

Giao diện não-máy tính

Công nghệ này cho phép bạn điều khiển máy tính bằng sức mạnh của ý nghĩ; chính xác hơn, nó được gọi là “công nghệ truyền lệnh từ não đến máy tính mà không cần sự trợ giúp của cơ bắp và dây thần kinh ngoại biên” (đây là định nghĩa được áp dụng trong tài liệu khoa học). ). Mục đích chính của giao diện não-máy tính là giúp đỡ người khuyết tật, chủ yếu là những người có cơ bắp hoặc hệ thống điều khiển của họ không hoạt động. Điều này có thể do nhiều lý do khác nhau - ví dụ như tai nạn xe hơi khi tủy sống của một người bị cắt đứt.

Có cần thiết không người khỏe mạnh kênh bổ sung kết nối với máy tính? Một số nhà khoa học tin rằng giao diện như vậy có thể tăng tốc đáng kể công việc với công nghệ máy tính, bởi vì một người sẽ không bị bàn tay của mình “làm chậm”: - anh ta sẽ gửi thông tin trực tiếp đến máy tính. Ngoài ra còn có một giả định thực tế hơn: với sự trợ giúp của những giao diện này, bạn có thể rèn luyện các chức năng nhận thức của não - suy nghĩ, trí nhớ, sự chú ý... Làm sao người ta không thể nhớ lại bộ phim “Người đàn ông cắt cỏ”, trong đó nhân vật chính, sử dụng thực tế ảo, “tăng cường” trí não của anh ấy đến mức anh ấy thực sự trở thành siêu nhân.

Trọng tâm của những mong muốn này là ước mơ mở rộng khả năng của bộ não. Điều này có thể hiểu được: chúng ta hầu như luôn không hài lòng với những cơ hội mình có. Ước mơ mở rộng khả năng của bộ não gợi ý cho các nhà khoa học một hướng làm việc tưởng chừng như tuyệt vời nhưng ngày càng thực tế: cố gắng kết nối bộ não và máy tính chặt chẽ nhất có thể. Xét cho cùng, các chương trình máy tính có một nhược điểm lớn - hầu hết mọi thứ trong đó đều được xây dựng theo các quy tắc nghiêm ngặt, trong khi trực giác của một người hoạt động, mặc dù anh ta không thể tính toán các lựa chọn gần như ngay lập tức. Vì vậy, sự kết hợp giữa sức mạnh của bộ não và máy tính sẽ rất hữu ích.

Vấn đề thực tế

Nhưng trước hết, khoa học thần kinh phải đối mặt với những nhiệm vụ rất thực tế. Ví dụ, giúp đỡ những người mắc căn bệnh gọi là bệnh xơ cứng teo cơ một bên. Có rất ít bệnh nhân được chẩn đoán mắc bệnh này nhưng đây là một căn bệnh rất nghiêm trọng. Bệnh nhân có thể suy nghĩ hoàn toàn bình thường và nhận biết thông tin từ thế giới bên ngoài, nhưng không thể cử động hoặc thậm chí nói bất cứ điều gì. Thật không may, căn bệnh này vẫn không thể chữa khỏi và bệnh nhân không thể giao tiếp với người khác trong suốt quãng đời còn lại.

Những nỗ lực đầu tiên nhằm tạo ra giao diện “não-máy tính” được thực hiện vào những năm 1960, nhưng sự quan tâm thực sự đến công nghệ này chỉ nảy sinh sau khi nhà khoa học người Đức Niels Birbaumer và các đồng nghiệp của ông phát triển cái gọi là “thiết bị truyền suy nghĩ” vào cuối những năm 1990. và bắt đầu dạy những bệnh nhân bị liệt cách sử dụng nó.

Một số bệnh nhân nhờ thiết bị này đã có thể liên lạc được với người thân và các nhà nghiên cứu. Một trong số họ đã viết một bức thư dài bằng cách sử dụng “thiết bị truyền suy nghĩ”, trong đó anh ta giải thích cách anh ta gõ các chữ cái. Văn bản này, mà bệnh nhân đã viết trong hơn sáu tháng, đã được xuất bản trên một trong những tạp chí khoa học.

Làm việc với hệ thống Birbaumer không thể gọi là đơn giản. Trước tiên, bệnh nhân phải chọn một trong hai nửa bảng chữ cái hiển thị trên màn hình, thay đổi điện thế đến từ não theo hướng tích cực hoặc tiêu cực. Vì vậy, anh ấy dường như đang nói “có” hoặc “không” trong đầu. Điện thế được ghi trực tiếp trên bề mặt da đầu, đưa vào máy tính và xác định nửa bảng chữ cái nào sẽ được chọn. Sau đó, người đó đi sâu hơn vào bảng chữ cái và chọn một chữ cái cụ thể. Điều này bất tiện và tốn thời gian nhưng phương pháp này không yêu cầu cấy điện cực vào não.

Các phương pháp xâm lấn, trong đó các điện cực được đưa trực tiếp vào não, sẽ thành công hơn. Động lực cho sự phát triển của hướng này được đưa ra bởi cuộc chiến ở Iraq. Nhiều quân nhân sau đó bị tàn tật và các nhà khoa học Mỹ cố gắng tìm ra cách những người như vậy có thể điều khiển các bộ phận giả cơ học bằng giao diện não-máy tính. Các thí nghiệm đầu tiên được thực hiện trên khỉ, sau đó các điện cực được cấy vào người bị liệt. Nhờ đó, người đó có thể tích cực tham gia vào quá trình thành thạo kỹ thuật điều khiển chân giả.

Vào năm 2012, nhóm của Andrew Schwartz từ Pittsburgh đã huấn luyện một người phụ nữ bị liệt cách điều khiển một cánh tay cơ khí chính xác đến mức cô có thể sử dụng nó để nắm giữ nhiều đồ vật khác nhau và thậm chí bắt tay một người dẫn chương trình truyền hình nổi tiếng. Chương trình truyền hình. Đúng, không phải tất cả các chuyển động đều được thực hiện một cách hoàn hảo, nhưng tất nhiên, hệ thống đang được cải tiến.

Bạn đã làm được điều này như thế nào? Một phương pháp đã được phát triển cho phép xác định hướng chuyển động mong muốn một cách nhanh chóng bằng cách sử dụng các tín hiệu được mã hóa trong tế bào thần kinh. Để làm được điều này, cần phải cấy các điện cực nhỏ vào vỏ não vận động - chúng chuyển hướng tín hiệu từ các tế bào thần kinh được truyền đến máy tính.

Câu hỏi ngay lập tức được đặt ra: nếu một người di chuyển một cánh tay cơ khí, liệu có thể tạo ra một đôi cơ khí - một hình đại diện sẽ tái tạo tất cả các chuyển động của một người? Cơ thể máy móc như vậy sẽ được điều khiển thông qua giao diện não-máy tính. Có rất nhiều điều tưởng tượng về điều này, đôi khi các nhà khoa học thậm chí còn nghĩ ra một số điều kế hoạch thực sự. Hiện tại, các chuyên gia nghiêm túc coi đây là khoa học viễn tưởng, nhưng trong tương lai xa, điều này có thể xảy ra.

Kiểm soát ánh nhìn

Trong phòng thí nghiệm công nghệ nhận thức tại Viện Kurchatov, giờ đây họ không chỉ nghiên cứu các giao diện “não-máy tính” mà còn trên các giao diện “mắt-não-máy tính”. Nói đúng ra, nó không hẳn là giao diện não-máy tính vì nó sử dụng cơ mắt để hoạt động. Kiểm soát bằng cách ghi lại hướng nhìn cũng rất quan trọng, vì có những người khuyết tật bị suy giảm chức năng vận động nhưng cơ mắt vẫn tiếp tục hoạt động. Đã có những hệ thống được tạo sẵn để một người có thể gõ văn bản bằng mắt.

Tuy nhiên, các vấn đề phát sinh ngoài nhiệm vụ đánh máy. Ví dụ, rất khó để dạy giao diện không đưa ra lệnh khi một người nhìn vào nút điều khiển chỉ vì anh ta đang suy nghĩ và không nhìn vào nó.

Để giải quyết vấn đề này, Viện Kurchatov quyết định tạo ra một công nghệ kết hợp. Người tham gia thí nghiệm chơi trò chơi vi tính, chỉ thực hiện các động tác khi có những khoảng dừng nhìn ngắn. Trong thời gian này, các nhà nghiên cứu ghi lại các tín hiệu điện từ não của họ trên bề mặt da đầu.

Hóa ra là khi một người tham gia thí nghiệm giữ ánh mắt để thực hiện một động tác, các dấu hiệu đặc biệt sẽ xuất hiện trong não của anh ta. Những tín hiệu này không tồn tại khi ánh mắt đó được giữ mà không có lý do. Dựa trên những quan sát này, giao diện “mắt-não-máy tính” được tạo ra. Người dùng sẽ chỉ cần nhìn vào một nút hoặc liên kết trên màn hình máy tính và muốn nhấp vào nó - hệ thống sẽ nhận ra mong muốn này và việc nhấp chuột sẽ tự xảy ra.

Trong tương lai, các phương pháp mới sẽ xuất hiện cho phép kết nối bộ não với máy tính mà không cần sử dụng các thao tác rủi ro và rất tốn kém. Chúng tôi hiện đang chứng kiến ​​​​sự xuất hiện của những công nghệ này và sẽ sớm có thể dùng thử chúng.