Физика будущего

Определение структуры мозга — задача огромной важности. В результате мы сможем не только потихоньку стимулировать части конкретных нейронных путей, поощряя тем самым определенные поведенческие шаблоны, но и использовать эту информацию в помощь жертвам инсультов и пациентам с заболеваниями или травмами мозга.

Геро Мизенбёк (Gero Miesenbock) из Оксфордского университета и его коллеги научились идентифицировать таким образом нейронные механизмы животных. Они могут исследовать не только тревожный рефлекс дрозофил, но и, скажем, рефлексы, задействованные в восприятии запахов. Они изучали, к примеру, пути, управляющие поиском пищи у круглых червей, изучали нейроны, участвующие в принятии решений у мышей.

Они выяснили, в частности, что если фруктовой мушке для запуска механизма рефлекторного поведения достаточно активации всего двух нейронов, то у мыши при принятии решения задействуется уже почти 300 нейронов.

Основной инструмент оптогенетиков — гены, контролирующие производство определенных красителей и светочувствительных молекул. К примеру, у медуз имеется ген, отвечающий за производство зеленого флуоресцентного белка. Кроме того, известен целый ряд молекул, таких как родопсин, которые при воздействии света начинают пропускать ионы через клеточные мембраны. Таким образом, воздействие света на эти организмы может запускать определенные химические реакции. Вооружившись красителями и светочувствительными веществами, ученые впервые смогли выделить нейронные контуры, отвечающие за определенные схемы поведения.

Так что пусть юмористы пока смеются над учеными, которые будто бы пытаются создать мух-франкенштейнов и управлять их поведением посредством нажатия кнопки. Реальность одновременно и скромнее, и интереснее: ученым впервые в истории удалось выделить в мозгу нервные пути, отвечающие за конкретное поведение.

Моделирование мозга

Оптогенетика — всего лишь первый скромный шаг. Следующим шагом должно стать моделирование мозга целиком при помощи новейших технологических достижений. Существует по крайней мере два способа решения этой колоссальной по масштабу и значимости задачи, и любой из них потребует не одного десятка лет интенсивного труда. Первый способ состоит в применении суперкомпьютеров для имитации поведения миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с тысячами других нервных клеток. Второй путь — определить опытным путем местонахождение каждого нейрона в мозгу.

Ключ к первому подходу — моделированию мозга — прост: все дело в «грубой» компьютерной силе. Чем мощнее станут компьютеры, тем лучше. Не исключено, что гигантскую задачу действительно удастся решить при помощи грубой силы и далеких от элегантности теорий. В данный момент совершение этого поистине геркулесова подвига возложено на компьютер под названием Blue Gene, разработанный фирмой IBM, — один из самых мощных компьютеров на Земле.

Я имел возможность увидеть этот чудовищный компьютер во время визита в Ливерморскую национальную лабораторию в Калифорнии, где разрабатывают водородные боеголовки для Пентагона. Это важнейшая из американских секретных военных лабораторий — обширный комплекс площадью 320 га в центре огромного массива сельскохозяйственных земель; бюджет лаборатории, где работает 6800 человек, составляет 1,2 млрд долларов в год. Это сердце комплекса ядерных вооружений США. Чтобы попасть внутрь, мне пришлось пройти через многослойную систему охраны — ведь это одна из серьезнейших военных лабораторий в мире.

В конце концов, после прохождения нескольких блокпостов, меня допустили в здание, где располагается компьютер Blue Gene фирмы IBM, способный производить вычисления с умопомрачительной скоростью 500 триллионов операций в секунду. Blue Gene представляет собой выдающееся зрелище. Этот монстр занимает площадь около 1000 кв. м и состоит из множества черных как смоль стальных шкафов около 2,5 м высотой и 4,5 м длиной. Шкафы выстроены бесконечными рядами и образуют настоящий лабиринт.

Кстати говоря, прогулка среди этих черных шкафов производит странное впечатление. Если в голливудских научно-фантастических фильмах у компьютеров непременно мигают какие-то лампочки, крутятся диски, трещат и сверкают электрические разряды, то здесь совершенно тихо, лишь кое-где изредка вспыхивают крохотные огоньки. Вы понимаете, что компьютер вокруг вас производит триллионы сложнейших вычислений, но ничего не слышите и не видите во время его работы.

Меня особенно заинтересовал тот факт, что Blue Gene, помимо всего прочего, занимается моделированием мыслительных процессов в мозгу мыши. Мозг этого зверька содержит всего лишь около двух миллионов нервных клеток (сравните со 100 миллиардами нейронов нашего мозга). Однако смоделировать мыслительные процессы в мозгу мыши труднее, чем кажется, потому что каждый нейрон связан со множеством других нейронов и вместе они образуют густую нейронную сеть. Но я гулял между бесконечными рядами консолей, из которых состоит Blue Gene, и с изумлением думал о том, что всей невероятной вычислительной мощи этого уникального компьютера хватает только на то, чтобы смоделировать работу мозга мыши, — и то лишь в течение нескольких секунд. (Это не означает, что Blue Gene способен смоделировать поведение мыши. В этом плане ученые пока добрались только до таракана, и то едва-едва. Когда мы говорим о моделировании мыслительных процессов в мозгу животного, мы подразумеваем, что компьютер моделирует срабатывание нейронов мозга, а не поведение мыши.)

На самом деле моделированием мозга мыши занимается сразу несколько групп ученых. В частности, такая попытка осуществляется в швейцарской Федеральной политехнической школе Лозанны; это амбициозный проект Генри Маркрама (Henry Markram) Blue Brain. Проект стартовал в 2005 г., когда исследователям удалось получить небольшой вариант компьютера Blue Gene всего с 16 000 процессоров; тем не менее в течение года команде Маркрама удалось создать модель неокортикальной колонки мозга крысы — части так называемой новой коры (неокортекса), содержащей 10 000 нейронов и 100 млн связей. Эта работа стала важной вехой, поскольку доказывала принципиальную возможность комплексного анализа структуры важной составной части мозга, нейрон за нейроном. (В мозгу мыши миллионы таких колонок, этот структурный элемент повторен многократно. Таким образом, модель даже одной колонки помогает понять, как работает мозг в целом.)

В 2009 г. Маркрам оптимистично заявил: «Построить модель человеческого мозга вполне возможно, и мы в состоянии сделать это лет за десять. Если мы сделаем все правильно, она будет говорить, обладать интеллектом и вести себя совершенно как человек». Однако при этом он предупреждает, что для создания такой модели потребуется суперкомпьютер, в 20 000 раз более мощный, чем современные суперкомпьютеры, и с памятью, в 500 раз превосходящей по объему нынешний Интернет.

Так что же мешает ученым достичь этой колоссальной цели? Для Маркрама все просто: нет денег.

Ему кажется, что, поскольку базовые научные принципы моделирования мозга уже ясны, для успеха нужно просто вложить в проект достаточно денег. Он говорит: «Речь идет не о годах, а о долларах… Вопрос в том, хочет ли этого общество. Если модель нужна через десять лет, они получат ее через десять лет. Если она нужна через тысячу лет, мы можем подождать».

Однако этой проблемой, помимо Маркрама, занимается еще одна группа ученых, которой удалось получить в свое распоряжение величайшие компьютерные мощности в истории. Эта группа работает с наиболее продвинутой версией Blue Gene, получившей название Dawn; она также находится в Ливерморе. Dawn — поистине впечатляющее зрелище; в нем 147 456 процессоров и 150 000 гигабайт памяти. Он примерно в 100 000 раз мощнее вашего настольного компьютера. На счету этой группы, которую возглавляет Дхармендра Модха (Dharmendra Modha), уже имеется несколько серьезных успехов. В 2006 г. она была в состоянии смоделировать 40% мышиного мозга, а в 2007-м — уже 100% крысиного (в мозге крысы около 55 млн нейронов, что гораздо больше, чем у мыши).

В 2009 г. группа преодолела еще один рубеж и превзошла прежний мировой рекорд. Ей удалось смоделировать 1% коры головного мозга человека, или приблизительно весь объем коры головного мозга кошки, — 1,6 млрд нейронов и 9 трлн связей. Однако моделирование шло медленно, скорость работы модели примерно в 600 раз уступала скорости работы реального мозга. (Если модель охватывала только 1 млрд нейронов, она работала намного быстрее, всего в 83 раза медленнее, чем мозг.)

«Это можно сравнить с телескопом Хаббла для сознания или с линейным ускорителем для мозга, — гордо говорит Модха, имея в виду научный масштаб этого достижения. Поскольку мозг содержит 100 млрд нейронов, моделирование даже одного миллиарда позволяет увидеть свет в конце туннеля. Ученые уверены, что полная модель человеческого мозга уже не за горами. — Это не просто возможно, это неизбежно. Так будет!»

Однако моделирование человеческого мозга целиком до сих пор представляет серьезные проблемы, особенно в плане энергии и отвода тепла. Компьютер Dawn потребляет 1 МВт энергии и выделяет столько тепла, что только на его охлаждение работает 6675 т кондиционирующего оборудования, вырабатывающего 76 тыс. м³ охлажденного воздуха в минуту. Для моделирования человеческого мозга целиком все эти числа придется умножить еще на 1000.

Задача воистину монументальная. Энергопотребление гипотетического суперкомпьютера составило бы 1 ГВт, что соответствует типовой мощности одного энергоблока атомной станции. Этой энергией можно было бы осветить и обогреть крупный город! Для охлаждения этого суперкомпьютера потребовалось бы отвести целую реку и пропустить ее воды через компьютер. А сам компьютер занял бы не один городской квартал.