Защо човешкия мозък е толкова ефективен?
Как масивният паралелизъм обезпечава по-голяма продуктивност на човешкия мозък в решаването на задачи от реалния живот, отколкото при използването на компютър.
Мозъкът е прекалено сложен орган и при хората той се състои от приблизително от 100 милиарда неврона, което от своя страна води до около 100 трилиона съединения (синапси). Именно затова него го сравняват с друга сложна система, притежаваща огромни възможности за решаване на различни видове задачи, а именно цифровия компютър. И мозъкът , и компютърът се състоят от голямо количество елементарни блокове, съответно неврони и транзистори. Те от своя страна са съединени в сложни схеми за обработка на информацията, предавана с помощта на електрически сигнали. На глобално ниво архитектурата на мозъка и на компютъра си приличат: отделни вериги за вход и изход на информацията, централен модул за обработка на информацията и памет.
Кой има по-големи възможности за решаване на дадени задачи – мозъкът или компютърът? Отчитайки бързото развитие на компютърните технологии в последните десетилетия, може да се предположи, че компютърът има преимущество. Действително, на компютрите през последните години им се отдаде да победят най-добрите представители на човешкия род в сложни игри като шахмат (през 1996 г. победа над световния шампион Гари Каспаров), китайската игра Го (през 2016 година над световния шампион Ли Седол ), а също така във викторината за енциклопедични знания Jeopardy!. Но от друга страна човешкият мозък има преимущество в решаването на многочислени реални задачи – от идентификация на велосипед или конкретен пешеходец на многолюдна градска улица до плавната доставка на чашка с горещо кафе до устните, без да споменаваме за по-сложни концептуални задачи и създаването на творчески произведения.
Но защо компютърът може да е добър в определени задачи, а мозъкът в други?
Това сравнение е много полезно както за компютърните инженери, така и за невролозите. Подобни изследвания са започнали още в самото начало на съвременната компютърна ера и са намерили своето отражение в книгата „Компютър и мозък“ написана от патриарха на компютърните науки и блестящ ум Джон фон Нейман. Именно той първи е разработил компютърната архитектура, която се явява основа на повечето съвременни компютри.
Компютърът има огромни преимущества пред мозъка в точността на основните операции. Машината може да представя числата с всяка искана точност в съответствие с битовете на всяко число. Емпиричните данни свидетелстват, че повечето от величините в нервната система (например честотата на възбуждане на невроните, която се използва за определяне на интензивността на стимулите) се променят с няколко процента заради биологичния шум и като резултат значенията са много по-лоши от тези при компютъра.
Но голяма част от изчисленията, изпълнявани от мозъка, не са по-бавни или по-неточни. Например професионален тенисист може да проследи траекторията на тенисна топка след сервиз на противник, движеща се с над 200 километра в час, да заеме оптимално положение на корта, да разположи ръката си и да обърне ракетата си, така че да върне топката на площадката на съперника си, и всичко това за няколко стотин милисекунди. Още повече, че мозъкът може да изпълнява тези задачи (с помощта на контролираното от него тяло) с десет пъти по-малко енергия, отколкото компютъра.
Как успява да го направи? Важната разлика между компютърът и мозъкът е в начина на обработване на информацията. Компютърните задачи обикновено се изпълняват основно в последователни стъпки. Това може да се види по начина как инженерите програмират компютъра, създавайки последователен поток от инструкции. За всяка последователна каскада от операции е необходима висока точност на всяка стъпка, тъй като грешките в такава система се натрупват и усилват. Мозъкът също използва последователни крачки за обработката на информацията. В примера с тенисната топка информацията постъпва от окото в мозъка, след това в гръбначния мозък, който дава команда за съкращаване на мускулите на краката, тялото, ръцете и китката.
Но освен това мозъкът използва масивна паралелна обработка на информацията, възползвайки се от преимуществата на голямото количество неврони и голямото количество връзки, които има всеки неврон. Например, движещата се тенисна топка активира множество клетки в ретината, наричани фоторецептори, чиято работа се състои в преобразуването на светлината в електрически сигнали. След това тези сигнали се предават паралелно към различни видове клетки в ретината. През това време, когато сигналите излизат от фоторецепторните клетки и преминават през две-три синапсни връзки в ретината, информацията за местоположението, посоката и скоростта на топката се извлича от паралелните невронни вериги и се предава към мозъка. Аналогично, моторната кора (частта от кората на главния мозък, отговаряща за волевото двигателно управление) изпраща команди за контролиране на съкращаването на мускулите в краката, тялото, ръцете и китките, така че тялото и ръцете да се намират в положение за отбиване на топката.
Тази масивна паралелна стратегия е възможна, защото всеки неврон събира входящи данни и изпраща изходящи сигнали към много други неврони, средно около 1000 неврона при бозайниците . В същото време много неврони, които обработват една и съща информация, могат да обединяват своите данни към другите следващи неврони. Това свойство е особено полезно за увеличаване точността на обработване на информацията. Например, данните представени от отделен неврон могат да съдържат шумове (да кажем с точност 1 към 100). Взимайки средните значения на входните данни от 100 неврона, носещи една и съща информация, общия неврон-партньор ще предоставя информация по-нататък с много по-голяма точност.
Освен това, компютърът и мозъкът имат прилики и различия в системата за обработване на елементарните единици информация. Транзисторът използва цифрова информация, която има дискретни значения (0 и 1). Пикът на електрическия сигнал в невронните аксони също така се явява подобен на цифровия сигнал, тъй като той или преминава или не преминава в даден момент от времето. Когато пиковете се стартират, всички те имат приблизително един и същ размер и форма. Това свойство спомага за надеждното разпространение на пика на големи разстояния. Но невроните освен това използват аналогова система, която използва непрекъснати значения за представяне на информацията. Някои неврони (като например повечето неврони в ретината) не излъчват информация навън и техните изходни сигнали се предават с помощта на градуирани електрически сигнали, които за разлика от пиковете, могат да варират по своя размер. В резултат на това те предават повече информация, отколкото чрез пиковете. Приемащата страна на невроните (приемането обикновено става в разклоненията на невроните – дендритите) също използват аналогова сигнализация за интегрирането на огромното количество входящи данни, което позволява на дендритите да изпълняват сложни изчисления.
Вашият мозък е 10 милиона пъти по-бавен, отколкото компютъра
Още едно много съществено свойство на мозъка, което играе сериозна роля в примера с тенисната топка, се състои в това, че връзките между невроните могат да бъдат променяни в отговор на активността и опита. Това е процес, който по мнението на невробиолозите, лежи в основата на обучението и паметта. Повторното обучение позволява на невронните вериги по-добре да се настройват за изпълнение на задачите, което значително увеличава скоростта и точността.
В последното десетилетие инженерите черпеха вдъхновение за усъвършенстването на компютърния дизайн именно от работата на мозъка. Например, масивния паралелизъм, тоест използването на няколко процесора (ядра) в един компютър, се явява съвременен тренд в компютърното проектиране. Друг пример е дълбокото машинно обучение в областта на изкуствения интелект, което в последните години постигна големи успехи и доведе до значителен прогрес в разпознаването на обекти и реч от компютрите и мобилните устройства. Както при визуалните системи при бозайниците, в дълбокото обучение се използват няколко слоя за представяне на все по-абстрактни признаци (например визуален обект или реч) и тежестта на влияние на връзките между различните слоеве се коригира с помощта на обучение, а не се разработва от инженерите. Тези последни постижения разшириха спектъра на задачи, които може да изпълнява компютъра.
Но така или иначе, мозъкът притежава превъзходна пластичност, възможност да обобщава и способност да се обучава, с което превъзхожда съвременния компютър. С времето невробиолозите разкриват все повече тайни на мозъка, което ще вдъхновява работата на инженерите към по-нататъшно усъвършенстване на архитектурата и производителността на компютрите. Независимо от това, кой ще излезе победител в решаването на конкретни задачи, тези постижения несъмнено ще спомогнат за развитието както на невробиологията, така и на компютърното инженерство.
