Отличие между in silico и in vivo — живыми и неживыми совокупностями, обрабатывающими данные, постоянно смущала исследователей. Велик соблазн смоделировать на компьютере либо прямо электронной схемой, к примеру, мозг мыши. Но как на большом растоянии возможно проводить аналогии между мозгом настоящим и его цифровой моделью? Вопрос данный всплывает всегда, в то время, когда удаётся взять занимательные результаты моделирования. И всегда находятся те, кто напоминает: живое и неживое — две совсем различных категории, все связи между ними условны, сходство лишь внешнее!
Скептиков можно понять: вправду, совокупности in silico и in vivo устроены и трудятся совсем по-различному. С одной стороны тут транзистор, процессор, да пускай кроме того неестественный нейрон: объекты детерминированные, цифровые. С другой — мозг , в котором одних лишь нейронов десятки, в противном случае и много типов, соединённых хаотично, в неясную массивно-параллельную аналоговую структуру, биофизически сложных, в работе которых случайность играется не последнюю роль.
Однако проводить аналогии всё-таки вероятно — как от живого к неживому, так и в обратном направлении. Дело в том, что хоть элементарные «подробности» отличаются, функциональные, логические схемы смогут быть весьма похожи. Как в живом, так и в неживом возможно выделить блоки, поделённые анатомически либо отличающиеся поведением, связанные между собой. Такую схему уже возможно разбирать неспециализированными для живого и неживого способами. И это разрешает задать вопрос: из-за чего бы не проверить работоспособность способов анализа живых нейроструктур, натравив их на простые и понятные структуры электронные?
Для сравнения. Слева схема процессора 6502. Справа предполагаемая схема визуальной совокупности приматов. Наряду с этим учёные до сих пор не уверены, верно ли выделены блоки (тот факт, что они поделены анатомически, мало что означает) и не знают совершенно верно, как выходы блоков зависят от состояния их входов…
Данный помой-му забавный вопрос в действительности связан с проблемой, которая очень сильно докучает нейробиологам. Вы, само собой разумеется, понимаете, что придуманы много способов изучения головного мозга. В общем они сводятся к сбору всевозможной информации о работе тех либо иных его частей и попыткам, разбирая её, осознать, как мозг устроен. Но что означает осознать с позиций нейробиологии? А это значит быть талантливым заменить любой участок неестественным аналогом, не нарушив работы мозга полностью.
Так вот, не обращая внимания на все удачи в выдумывании всё новых способов изучения мозга, от понимания его учёные всё ещё вечно далеки! Частично обстоятельством тому чрезмерная сложность живого: значительно чаще мы не знаем кроме того, вправду ли оно трудится так, как мы предположили. Но тем больше обстоятельств проверить способы на несложных и известных до последнего винтика неживых совокупностях!
Что и проделала несколько исследователей из америки, опубликовавших превосходную работу в жанре так называемой вычислительной биологии. Именуется она «Может ли нейробиолог осознать процессор?» и в случае если вас не смущает английский язык , я весьма советую оригинал: написано несложным языком, но подробнейше разбирает массу сложных вопросов и любопытных.
Процессор выполняет Space Invaders.
Сущность: нейробиологи, вооружившись способами, в большинстве случаев используемыми для изучения живых нейроструктур, постарались применять их чтобы выяснить, как функционирует несложная микропроцессорная совокупность. «Мозгом» стал MOS 6502 — один из популярнейших процессоров всех народов и времён: 8-битный чип, использованный во множестве ранних персональных игровых приставок и компьютеров, а также Apple, Commodore, Atari. Конечно, что мы знаем об этом чипе всё — так как он создан человеком! Но исследователи сделали вид, что не знают ничего — и постарались осознать его работу, изучая теми же способами, которыми изучают живой мозг.
Химически была удалена крышка, под оптическим микроскопом изучена схема с точностью до отдельного транзистора, создана цифровая модель (тут я мало упрощаю, но сущность верна), причём модель такая точная, что на ней выяснилось вероятно запускать ветхие игры (Space Invaders, Donkey Kong, Pitfall). А дальше чип (правильнее, его модель) был подвергнут тысячам измерений в один момент: на протяжении выполнения игр измерены напряжения на каждом проводке и выяснено состояние каждого транзистора. Это породило поток данных в полтора гигабайта в секунду — что уже и анализировался. Строились графики всплесков от отдельных транзисторов, выявлялись ритмы, отыскивались элементы схемы, отключение которых делало её неработоспособной, пребывали обоюдные зависимости элементов и блоков и т.п.
Как сложной была эта совокупность если сравнивать с живыми? Процессор 6502, само собой разумеется, и рядом не следует с головным мозгом кроме того мыши. Но он приближается по сложности к червю Caenorhabditis elegans — ломовой лошадке биологов: данный червь изучен на протяжении и поперёк и уже предпринимаются попытки смоделировать его всецело в цифровом виде (вспомните «О правах животных in silico»). Так задача анализа совокупности на чипе 6502 не есть чрезмерным упрощением. И результаты есть в праве быть экстраполированы на совокупности in vivo.
Попытка осознать функциональные связи.
Вот лишь исследователи… потерпели поражение! Нет, какие-то результаты, само собой разумеется, взяты были. Разбирая чип, удалось выделить функциональные блоки, набросать схему их возможных связей, взять кое-какие занимательные подсказки по поводу того, как, возможно, трудится процессор в целом. Но понимания в том смысле, в каком его требует нейробиология (в этом случае: быть талантливым исправить любую поломку), достигнуто не было! Из этого два неприятных вывода и один совет.
Во-первых, имеющиеся на вооружении нейробиологов способы разумеется ненужны для изучения живого мозга. Разве вправе мы сохранять надежду осознать сложнейшую живую совокупность, если не в силах совладать кроме того с несложной неестественной моделью?
Во-вторых, наращивание количества информации, собираемой о мозге, возможно, не окажет помощь пробраться в секреты его работы глубже — без смены способов анализа. Так как 6502 измерялся с предельной точностью, от исследователей не укрылось ничто в нём происходящее, и однако осознать его не удалось!
Что же до совета, нейробиологам советуют взяться за задачу с другого конца: создать (принципиально новые) способы изучения неестественных совокупностей, убедиться, что они трудятся, что вправду разрешают осознать, как совокупность наподобие того же 6502 устроена — и лишь позже экстраполировать их на живые нейроструктуры. Так неживое окажет помощь разобраться в живом.