두뇌 역 공학
우리는 개별적인 뇌 세포를 연구함으로써 뇌에 관한 모든 것을 배울 수 있습니까?
그것은 간단한 방정식으로 시작되었습니다. 1980 년 IBM을 위해 일하는 Benoit Mandelbrot 이라는 수학자는 컴퓨터를 사용하여 비행기에서 점의 거동을 플로팅했습니다. 비행기가 그 결과에 착색되었을 때, 기이 한 세계가 나타났습니다 : 무한히 뻗어있는 고리와 나선, 끝없는 틈, 끊임없는 촉수가 심장 모양의 구근에서 자라났습니다. 큐브릭 (Kubrick)의 2001 년 최후의 3 분간의 사건 : 우주 오딧세이 , 미친 공간 외계인에 의해 그려진 타이 색소처럼 많은 사람들이 나타납니다.
Benelit Mandelbrot 방정식에서 시조가되는 Mandelbrot 세트의 복잡성은 거의 드러나지 않습니다. 한 쌍의 숫자를 선택하십시오. 하나는 실수이고 다른 하나는 상상의 숫자입니다. 이제이 쌍을 여러 번 곱하여 여러 번 반복하고 일정한 크기 또는 0에서의 거리를 초과하는 반복 횟수를 계산합니다. 점이 임계 값 이상으로 증가하는 반복 횟수에 따라 평면상의 각 좌표 쌍에 색상을 지정합니다. 그리고 비올라! 복잡성이 탄생했습니다.
만델 브로 세트에서 발견 된 충격적인 복잡성의 깊이는 신경 과학자에게 창 발적 속성 에 대한 교훈을 가르쳐 줄 수 있습니다. Emergent properties는 복잡성과 뇌를 이해하는 데 중요합니다. 진자의 스윙과 같은 단순한 현상과 달리, 지능 과 의식 과 같은 창 발적 속성은 단순히 시스템의 단순한 부분을 연구함으로써 이해 될 수 없습니다. 만델 브로 (Mandelbrot)의 경우 규칙 판을 들고 있어도 그 규칙이 어떻게 복잡하게되는지를 쉽게 보여주지 못한다. 각 숫자를 제곱하고 결과를 다시 추가하는 것이 왜 그렇게 아름답게 복잡한 패턴을 만드나요? 왜 신경 연결의 특정 패턴은 언어와 지능을 허용합니까? 확실히, 세포와 그들의 시냅스 연결을 뇌의 다른 세포에 매핑하는 것은 가치가 있습니다. 그 밖의 것이 없다면 그러한지도는 가능한 통신 경로를 설명합니다. 그러나 이것만으로는 충분하지 않습니다.
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창 발적 속성과 밀접한 관련이있는 것은 자기 조직 의 개념입니다. 이것은 새로운 현상이 부품 간의 상호 작용으로 생길 수 있고 시스템을 이끌거나 제어하는 부분이 전혀 없다는 생각입니다. 작은 벌레 C. 엘레 간을 고려하십시오. 성인 hermaphrodite 웜에서 302 개의 뉴런과 시냅스를 모두 매핑하면 환원주의 의 반대 논리에 의해 과학자가 모든 가능한 자극에 어떻게 반응하는지 미리 예측할 수있는 선견지명의 마법사가되어야합니다. 그러나 그런 지식은 C. elegans 의 행동에 대한 겸손한 통찰력으로 이어집니다. 이것은 우리가 여전히이 뉴런들이 어떻게 상호 작용하는지에 대한 규칙을 완전히 알지 못한다는 것을 의미합니까? 아니면 시뮬레이션이 여전히 상세하지 않습니까?
때때로 우리는 더 많은 화력이 필요합니다. 충분히 강력한 컴퓨터가 있다면,이 추론은 시뮬레이션이 각 흔들림과 호흡이 각 찌르거나 찌르면 어떻게 나타나는 지 보여줍니다. 이는 스위스의 Blue Brain 프로젝트의 목표를 계승 한 유럽 연합 (EU) 공동 기금 사업 인 Human Brain Project (HBP)의 정당성입니다. 신경 과학자 인 Henry Markham의 주도 로잔의 스위스 연방 공과 대학 (Swiss Federal Institute of Technology)에서 HBP는 유럽 전역의 광대 한 수퍼 컴퓨터를 사용하여 인간 두뇌의 거대한 시뮬레이션을 수행하고자합니다. 이들 중 가장 적은 것은 초당 약 6 천 5 백만 부동 소수점 연산을 수행하는 IBM Blue Gene Supercomputer입니다.
만델 브로트 (Mandelbrot) 세트의 경우 복잡성을 해소하는 데 컴퓨터가 핵심이었습니다. 힘든 화력이 없었 더라면 단순한 방정식에서 나온 인간의 모습을 본 사람이 없을 것입니다. 그러나 컴퓨터에 의해 시뮬레이트 될 비상 재산을 위해서는 완전한 룰북을 알아야합니다. 우리가 새로운 분자와 뇌의 발달 경향을 발견 할 때, 우리의 지식에 따라 우리의 겸손이 증가합니다. 최근 수년 전에 삼각 신경 쇠약 으로 알려진 성인 뇌에서 널리 사용되는 신경 연결 모델이 잘못되었을 때 인간의 뇌 컴퓨터 모델을 실제로 만들 준비가되어 있습니까? 또한 신경 과학자들 사이에서 기억이 뇌에 어떻게 그리고 어디에 저장되어 있는지에 관한 기본적인 질문에 대해서는 아직 의견이 분분하다. 신경 전달 물질 학부모가 아직 발견되지 않은 "고아"수용체 와 같은 우리의 지식에있는 다른 차이점은 그러한 저해 수준 사업의 가능한 오만함을 강조합니다.
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이 종류의 작은 발견조차 중요하다는 것을 강조하는 것이 중요합니다. 작은 원인은 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 비선형 성으로 알려진이 개념은 복잡한 시스템의 근간을 이루고 있습니다. Mandelbrot의 경우, 평면상의 한 점의 위치를 모발로 변경하면 색상이나 크기가 완전히 변경 될 수 있습니다. 뇌의 경우 뉴런의 휴식 전압을 약간 조정하면 집단 활동이 완전히 바뀔 수 있습니다. 부품 간의 비선형 상호 작용은 자체 구성의 핵심입니다 .
만델 브로트 세트에서는 관찰자가 무한대로 확대하더라도 모든 스케일의 패턴이 존재합니다. 두뇌가 진정으로 무한한 범위의 복잡성을 나타내지는 않지만 공간과 시간의 다양한 범위에서 광대 한 범위의 구조와 활동을 나타냅니다. 복잡한 연결 패턴은 현미경 시냅스에서 전체 뇌 규모까지 관찰됩니다. 이러한 두뇌의 복잡성은 우리에게 세포의 뇌에 대한 이해를 구축하지 말고 모든 관련 척도를 구축 할 것을 촉구합니다. 실제로, 신경계의 "기능 단위"는 때로는 뉴런으로 식별되지만, 세포 집합과 신피질 기둥으로 알려진 더 큰 구조로도 식별됩니다.
Markham은 그의 모델 두뇌가 언젠가 홀로그램을 통해 인간과 대화 할 수 있다고 제안함으로써 TED 대화를 마감했습니다. 의식을 시뮬레이트하거나 프로젝트보다 더 많은 것을 물어볼 수 있다는 허큘리스의 목표는 HBP에 대한 비판이었습니다. HBP와 같은 방대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 응급 속성을 이해할 수 없다면 어떻게 우리가 뇌를 이해할 수 있습니까? 역 공학이 가능한가?
진정한 리버스 엔지니어링 접근법은 가장 추상적 인 수준에서 두뇌를 이해할 것을 요구합니다. 그러한 전체 론적 이해는 유전자 또는 뇌 영역이 기억이나인지에 필요하다는 것을 알기보다는 그것이 어떻게 그리고 왜 설명됩니다. Neuron 저널에 2 월에 게재 된 논문은 신경 과학자들이 조류의 날개를 연구하기 전에 공기 역학 및 리프트와 같은 개념을 이해할 필요가있는 것처럼 뇌의 회로가 과도한 도구로 해부되기 전에 어떻게 작동 할 수 있는지 또는 작동해야 하는지를 고려해야한다고 요구합니다 . 후기 신경 과학자 데이비드 마르 (David Marr) 과 함께 시작된이 아이디어는 HBP가 맹목적으로 수십억 가지를 시뮬레이션하기 전에 언어 또는 의식이 뉴런과 시냅스에서 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 이론을 필요로 함을 의미합니다.
우리가 어떻게 행동의 특정 패턴이나 뇌 조직의 일부가 행동에 필요한지, 그리고 어떻게 이해해야 만하는지, 우리가 실제로 두뇌를 이해한다고 주장 할 수는 없습니다. 그 동안 실험실 밖의 이론가들이 우리의 행동을 숙고하고 생물학적 기계가 그러한 복잡성을 낳을 수 있는지 질문 할 여지가 항상있을 것입니다. 신경 과학의 기초는 단일 세포 일 필요는 없지만 훌륭한 아이디어 일 수도 있습니다.