Stanfordo mokslininkai kuria skaitmeninį žmogaus smegenų modelį: DI bandys prognozuoti jų veiklą

Sekite TechNaujienos Google

Stanfordo universitetas paskelbė pradedantis didelį mokslinių tyrimų projektą, kurio tikslas – sukurti skaitmeninį žmogaus smegenų veiklos modelį. Tačiau tai ne žmogaus proto perkėlimas į kompiuterį ir ne jau veikianti skaitmeninė sąmonės kopija. Mokslininkai siekia išmokyti dirbtinį intelektą prognozuoti, kaip neuronų tinklai reaguoja į skirtingus stimulus ir kaip susiję dėmesys, atmintis bei suvokimas.

Lapkričio 2 d. universiteto pranešime pristatyta „Stanford Digital Brain Project“ iniciatyva, vienijanti neuromokslininkus, gydytojus, inžinierius ir DI specialistus. Ją remia filantropai Markas ir Mary Stevensai bei Clara Wu Tsai. Projekte numatyta kurti didelius smegenų aktyvumo duomenų rinkinius, kurių pagrindu bus mokomi specializuoti kompiuteriniai modeliai.

Tyrimams bus naudojamas klinikinės klasės 7 teslų magnetinio rezonanso aparatas, universitetui pristatytas 2025 metais. Palyginti su daugelyje ligoninių naudojama 1,5 ar 3 teslų įranga, toks įrenginys gali suteikti ypač detalių anatominių ir funkcinių matavimų. Tačiau vien didesnis magnetinio lauko stiprumas nereiškia, kad galima tiesiogiai nuskaityti žmogaus mintis.

Kaip DI mokysis suprasti smegenų signalus?

Antrasis svarbus instrumentas – nešiojama optiškai pumpuojamų magnetometrų magnetoencefalografijos sistema, vadinama OPM-MEG. Ji matuoja itin silpnus magnetinius laukus, susidarančius dėl nervinių ląstelių aktyvumo. Nors MRT padeda itin tiksliai lokalizuoti aktyvumą erdvėje, MEG gali stebėti jo kitimą milisekundžių tikslumu. Abi technologijos papildo viena kitą.

Naujausi straipsniai

4 min. skaitymo • prieš 58 minutės

10 trilijonų operacijų per sekundę ir mažiau nei 3 W: naujas DI lustas skirtas robotams ir dronams

4 min. skaitymo • prieš 58 minutės

Lustų gamintojas „Lattice“ paskelbė apie 118 proc. pajamų šuolį: DI paklausa keičia rinką

4 min. skaitymo • prieš 58 minutės

DI duomenų centrų paklausa išaugino „onsemi“ pajamas 175 proc.: paskelbtas ir 5,7 mlrd. dolerių sandoris

Visi naujausi straipsniai →

Stanfordo tyrėjai planuoja rinkti duomenis žmonėms žiūrint, apibūdinant ir prisimenant tūkstančius natūralių vaizdo įrašų. Taip bus galima tirti, kaip smegenų tinklai apdoroja aplinkos vaizdus, susieja juos su atmintimi ir priima sprendimus. DI turėtų mokytis ne tik atpažinti pasikartojančius signalus, bet ir prognozuoti pokyčius naujose situacijose.

Tai svarbu todėl, kad dabartiniai smegenų matavimo prietaisai užfiksuoja didelius, tačiau sunkiai interpretuojamus duomenų srautus. Viename eksperimente gali būti matomos tūkstančių regionų aktyvumo laiko sekos. Kompiuterinis modelis padėtų ieškoti ryšių, kurių vienam specialistui būtų sudėtinga pastebėti. Vis dėlto DI pateikta koreliacija dar nereiškia biologinės priežasties įrodymo.

Universiteto vizija – sukurti vadinamuosius pamatinius modelius, kurių būtų galima klausti, kaip tam tikromis aplinkybėmis pasikeistų smegenų veikla. Tai panašu į kalbos modelių principą, kai išmokstami didelių duomenų rinkinių dėsningumai, tačiau biologiniai procesai yra kur kas labiau priklausomi nuo konkretaus žmogaus būklės, aplinkos ir individualių skirtumų.

Įdomiausias būsimas pritaikymas susijęs su neurologinių ir psichikos sutrikimų tyrimais. Mokslininkai tikisi, kad geresni modeliai padėtų suprasti, kaip vystosi tam tikri sutrikimai ir kodėl skirtingi pacientai nevienodai reaguoja į intervencijas. Tačiau universitetas dar neskelbia patvirtinto naujo gydymo metodo arba klinikinio testo, kuriuo būtų galima tiksliai diagnozuoti ligą.

Ar tai reiškia, kad bus galima nuskaityti mintis?

Didelėms smegenų duomenų bazėms būtinos griežtos privatumo apsaugos taisyklės. Net kai tyrėjai neregistruoja tiesioginių asmens identifikatorių, smegenų vaizdiniai, medicininė istorija ir elgesio duomenys yra jautrūs. Todėl svarbu ne tik techninis modelio tikslumas, bet ir dalyvių sutikimas, saugus duomenų saugojimas bei galimybė apriboti jų naudojimą.

Lietuvos mokslo bendruomenei šis projektas įdomus tuo, kad jungia kelias sparčiai augančias sritis: medicininį vaizdinimą, mašininį mokymąsi ir aukšto tikslumo jutiklius. Anksčiau aptarėme smegenų tyrimus, kuriuose genų redagavimui pasitelkiamas ultragarsas. Stanfordo darbas sprendžia kitą klausimą – kaip patikimai modeliuoti signalus prieš kuriant naujas intervencijas.

Kita susijusi kryptis – dirbtinių neuronų ir gyvų smegenų ląstelių sąveika. Tačiau šios technologijos nereikėtų tapatinti: Stanfordo iniciatyva pirmiausia orientuota į stebėjimą ir prognozavimą, ne į dirbtinių neuronų implantavimą žmogui.

Yra ir svarbus mokslinis ribojimas: smegenų aktyvumo signalai nėra tas pats, kas žmogaus išgyvenimo turinys. Net jei modelis galės prognozuoti statistiškai tikėtiną reakciją į vaizdinį stimulą, tai nereikš, kad jis tiksliai atkuria konkretaus dalyvio prisiminimus arba jo vidinę patirtį. Mokslininkai turės parodyti ne tik prognozavimo tikslumą, bet ir jo patikimumą skirtingiems žmonėms.

Dar vienas svarbus etapas bus rezultatų palyginimas su tradiciniais smegenų tyrimo metodais. DI modelis gali gerai tikti vienos užduoties duomenims, tačiau veikti silpniau keičiantis užduotims ar tiriamųjų amžiui. Todėl projekto vertę geriausiai parodys iš anksto apibrėžti nepriklausomi bandymai, kurie atskirtų tikrą biologinį signalą nuo atsitiktinių statistinių sąsajų.

Universitetas nenumato, kad per vieną dieną bus sukurtas pilnas žmogaus smegenų „dvynys“. Tai ilgalaikis mokslinis tikslas, kurio pasiekimus lems nepriklausomas tikrinimas, duomenų kokybė ir gebėjimas modelio prognozes patvirtinti naujuose eksperimentuose. Svarbiausias šiandienos faktas – oficialiai pradėtas plataus masto tarpdisciplininis tyrimas, o ne pažadas skaitmeninti žmogaus sąmonę.

Nuotrauka: Asnaebsa, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0. Tikras žmogaus smegenų MRT vaizdas, naudojamas kaip iliustracija; ne Stanfordo projekto matavimo rezultatas.