ABOUT THE SPEAKER
Henry Markram - Neuroscientist
Henry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time.

Why you should listen

In the microscopic, yet-uncharted circuitry of the cortex, Henry Markram is perhaps the most ambitious -- and our most promising -- frontiersman. Backed by the extraordinary power of the IBM Blue Gene supercomputing architecture, which can perform hundreds of trillions of calculations per second, he's using complex models to precisely simulate the neocortical column (and its tens of millions of neural connections) in 3D.

Though the aim of Blue Brain research is mainly biomedical, it has been edging up on some deep, contentious philosophical questions about the mind -- "Can a robot think?" and "Can consciousness be reduced to mechanical components?" -- the consequence of which Markram is well aware: Asked by Seed Magazine what a simulation of a full brain might do, he answered, "Everything. I mean everything" -- with a grin.

Now, with a successful proof-of-concept for simulation in hand (the project's first phase was completed in 2007), Markram is looking toward a future where brains might be modeled even down to the molecular and genetic level. Computing power marching rightward and up along the graph of Moore's Law, Markram is sure to be at the forefront as answers to the mysteries of cognition emerge.

More profile about the speaker
Henry Markram | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2009

Henry Markram: A brain in a supercomputer

Хенри Маркрам създава мозък в суперкомпютър

Filmed:
1,469,354 views

Хенри Маркрам казва, че мистериите на ума могат да бъдат разрешени - скоро. Психически заболявания, памет, възприятие: те действат чрез неврони и електрически сигнали и той планира да ги открие със суперкомпютър, който моделира всички 100 000 000 000 000 синапса на мозъка.
- Neuroscientist
Henry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:18
Our missionмисия is to buildпострои
0
0
3000
Нашата мисия е да създадем
00:21
a detailedподробни, realisticреалистичен
1
3000
2000
един подробен, реалистичен
00:23
computerкомпютър modelмодел of the humanчовек brainмозък.
2
5000
2000
компютърен модел на човешкия мозък.
00:25
And we'veние имаме doneСвършен, in the pastминало fourчетирима yearsгодини,
3
7000
3000
През последните четири години
00:28
a proofдоказателство of conceptпонятие
4
10000
2000
правихме изпитания на концепцията
00:30
on a smallмалък partчаст of the rodentгризачи brainмозък,
5
12000
3000
върху една малка част от мозъка на гризач,
00:33
and with this proofдоказателство of conceptпонятие we are now scalingмащабиране the projectпроект up
6
15000
3000
и с тези изпитания на концепцията сега увеличаваме мащаба на проекта,
00:36
to reachдостигнат the humanчовек brainмозък.
7
18000
3000
за да достигнем човешкия мозък.
00:39
Why are we doing this?
8
21000
2000
Защо го правим?
00:41
There are threeтри importantважно reasonsпричини.
9
23000
2000
Има три важни причини.
00:43
The first is, it's essentialсъществен for us to understandразбирам the humanчовек brainмозък
10
25000
4000
Първата - жизненоважно е за нас да разбираме човешкия мозък,
00:47
if we do want to get alongзаедно in societyобщество,
11
29000
2000
ако искаме да се справяме в обществото,
00:49
and I think that it is a keyключ stepстъпка in evolutionеволюция.
12
31000
4000
и мисля, че това е ключова стъпка в еволюцията.
00:53
The secondвтори reasonпричина is,
13
35000
2000
Втората причина е,
00:55
we cannotне мога keep doing animalживотно experimentationекспериментиране foreverзавинаги,
14
37000
6000
че не можем вечно да експериментираме с животни,
01:01
and we have to embodyвъплъщавам all our dataданни and all our knowledgeзнание
15
43000
4000
а трябва да въплътим всичките си данни и всичките си познания
01:05
into a workingработа modelмодел.
16
47000
3000
в един работещ модел.
01:08
It's like a Noah'sНоевият ArkКовчег. It's like an archiveАрхив.
17
50000
4000
Това е като Ноевия ковчег. То е като архив.
01:12
And the thirdтрета reasonпричина is that there are two billionмилиард people on the planetпланета
18
54000
3000
А третата причина е, че има два милиарда души на планетата,
01:15
that are affectedповлиян by mentalумствен disorderсмущение,
19
57000
4000
засегнати от психически заболявания,
01:19
and the drugsнаркотици that are used todayднес
20
61000
2000
а лекарствата, използвани днес,
01:21
are largelyдо голяма степен empiricalемпирични.
21
63000
2000
са в голяма степен емпирични.
01:23
I think that we can come up with very concreteбетон solutionsрешения on
22
65000
3000
Мисля, че можем да намерим много конкретни решения,
01:26
how to treatлечение disordersразстройства.
23
68000
3000
за това как да лекуваме заболяванията.
01:29
Now, even at this stageсцена,
24
71000
3000
Дори на този етап
01:32
we can use the brainмозък modelмодел
25
74000
2000
можем да използваме модела на мозъка,
01:34
to exploreизследвам some fundamentalосновен questionsвъпроси
26
76000
3000
за да изследваме някои фундаментални въпроси
01:37
about how the brainмозък worksвърши работа.
27
79000
2000
касаещи работата на мозъка
01:39
And here, at TEDТЕД, for the first time,
28
81000
2000
Тук, в ТЕД, за пръв път
01:41
I'd like to shareдял with you how we're addressingадресиране
29
83000
2000
бих искал да споделя с вас как работим
01:43
one theoryтеория -- there are manyмного theoriesтеории --
30
85000
3000
по една теория - съществуват много теории -
01:46
one theoryтеория of how the brainмозък worksвърши работа.
31
88000
4000
една теория за това как работи мозъкът.
01:50
So, this theoryтеория is that the brainмозък
32
92000
4000
Тази теория е, че мозъкът
01:54
createsсъздава, buildsизгражда, a versionверсия of the universeвселена,
33
96000
6000
създава, изгражда, една версия за вселената.
02:00
and projectsпроекти this versionверсия of the universeвселена,
34
102000
3000
И проектира тази версия за вселената,
02:03
like a bubbleмехур, all around us.
35
105000
4000
като мехур, навсякъде около нас.
02:07
Now, this is of courseкурс a topicтема of philosophicalфилософски debateдебат for centuriesвекове.
36
109000
4000
Това, разбира се, е тема за философски спорове от векове.
02:11
But, for the first time, we can actuallyвсъщност addressадрес this,
37
113000
3000
Но за пръв път можем наистина да работим по въпроса
02:14
with brainмозък simulationсимулация,
38
116000
2000
с мозъчна стимулация
02:16
and askпитам very systematicсистемно and rigorousстрог questionsвъпроси,
39
118000
4000
и да задаваме много систематични и точни въпроси,
02:20
whetherдали this theoryтеория could possiblyвъзможно be trueвярно.
40
122000
4000
дали е възможно тази теория да е вярна.
02:24
The reasonпричина why the moonлуна is hugeогромен on the horizonхоризонт
41
126000
3000
Причината, поради която луната е огромна на хоризонта,
02:27
is simplyпросто because our perceptualсетивната bubbleмехур
42
129000
3000
е просто защото мехурът на нашето възприятие
02:30
does not stretchопъвам, разтягам out 380,000 kilometerskm.
43
132000
4000
не се разтяга на разстояние 380 000 километра.
02:34
It runsписти out of spaceпространство.
44
136000
2000
Свършва му пространството.
02:36
And so what we do is we compareсравнение the buildingsсгради
45
138000
4000
Така че онова, което правим, е - сравняваме сградите
02:40
withinв рамките на our perceptualсетивната bubbleмехур,
46
142000
2000
вътре в мехура на нашето възпрятие,
02:42
and we make a decisionрешение.
47
144000
2000
и вземаме решение.
02:44
We make a decisionрешение it's that bigголям,
48
146000
2000
Вземаме решение, че е толкова голяма,
02:46
even thoughвъпреки че it's not that bigголям.
49
148000
2000
макар и да не е толкова голяма,
02:48
And what that illustratesилюстрира
50
150000
2000
а това илюстрра факта,
02:50
is that decisionsрешения are the keyключ things
51
152000
2000
че решенията са ключовото нещо,
02:52
that supportподдържа our perceptualсетивната bubbleмехур. It keepsпродължава it aliveжив.
52
154000
5000
което поддържа мехура на нашето възприятие. Те го поддържат жив.
02:57
WithoutБез decisionsрешения you cannotне мога see, you cannotне мога think,
53
159000
2000
Без решения не можеш да виждаш, не можеш да мислиш,
02:59
you cannotне мога feel.
54
161000
2000
не можеш да чувстваш.
03:01
And you mayможе think that anestheticsанестетици work
55
163000
2000
Може би мислите, че обезболяващите действат,
03:03
by sendingизпращане you into some deepДълбок sleepсън,
56
165000
3000
като ви потапят в някакъв дълбок сън,
03:06
or by blockingблокиране your receptorsрецептори so that you don't feel painболка,
57
168000
3000
или като блокират рецепторите ви, така че да не усещате болка,
03:09
but in factфакт mostнай-много anestheticsанестетици don't work that way.
58
171000
3000
но всъщност повечето обезболяващи не действат по този начин.
03:12
What they do is they introduceвъведат a noiseшум
59
174000
3000
Онова, което те правят, е да внасят шум
03:15
into the brainмозък so that the neuronsневрони cannotне мога understandразбирам eachвсеки other.
60
177000
3000
в мозъка, така че невроните да не могат да се разбират взаимно.
03:18
They are confusedобъркан,
61
180000
2000
Те са объркани,
03:20
and you cannotне мога make a decisionрешение.
62
182000
3000
и не можете да вземете решение.
03:23
So, while you're tryingопитвайки to make up your mindум
63
185000
3000
Затова, докато се опитвате да решите
03:26
what the doctorлекар, the surgeonхирург, is doing
64
188000
2000
какво прави докторът, хирургът,
03:28
while he's hackingсух away at your bodyтяло, he's long goneси отиде.
65
190000
2000
докато насича тялото ви, той отдавна си е отишъл.
03:30
He's at home havingкато teaчай.
66
192000
2000
Прибрал се е у дома и пие чай.
03:32
(LaughterСмях)
67
194000
2000
(Смях)
03:34
So, when you walkразходка up to a doorврата and you openотворен it,
68
196000
3000
Когато отидете до една врата и я отворите,
03:37
what you compulsivelyпринудително have to do to perceiveвъзприемат
69
199000
3000
онова, което правите компулсивно,
03:40
is to make decisionsрешения,
70
202000
2000
е да вземате решения -
03:42
thousandsхиляди of decisionsрешения about the sizeразмер of the roomстая,
71
204000
3000
хиляди решения за размера на стаята,
03:45
the wallsстени, the heightвисочина, the objectsобекти in this roomстая.
72
207000
3000
стената, височината, предметите в тази стая.
03:48
99 percentна сто of what you see
73
210000
3000
99 процента от онова, което виждате,
03:51
is not what comesидва in throughпрез the eyesочи.
74
213000
4000
не е онова, което влиза през очите.
03:55
It is what you inferподразбирам about that roomстая.
75
217000
4000
То е онова, което заключавате за тази стая.
03:59
So I can say, with some certaintyсигурност,
76
221000
4000
Затова мога да кажа, с известна сигурност:
04:03
"I think, thereforeСледователно I am."
77
225000
3000
"Мисля, следователно съществувам."
04:06
But I cannotне мога say, "You think, thereforeСледователно you are,"
78
228000
4000
Но не мога да кажа: "Ти мислиш, следователно съществуваш",
04:10
because "you" are withinв рамките на my perceptualсетивната bubbleмехур.
79
232000
5000
защото ти си вътре в мехура на моето възприятие.
04:15
Now, we can speculateразмишлявам and philosophizeфилософстваме this,
80
237000
3000
Можем да размишляваме и да философстваме около това,
04:18
but we don't actuallyвсъщност have to for the nextследващия hundredсто yearsгодини.
81
240000
3000
но всъщност не се налага да го правим през следващите сто години.
04:21
We can askпитам a very concreteбетон questionвъпрос.
82
243000
2000
Можем да зададем един много конкретен въпрос.
04:23
"Can the brainмозък buildпострои suchтакъв a perceptionвъзприятие?"
83
245000
4000
"Може ли мозъкът да изгради такова възприятие?
04:27
Is it capableспособен of doing it?
84
249000
2000
Способен ли е да го направи?
04:29
Does it have the substanceвещество to do it?
85
251000
2000
Има ли веществото, за да го направи?
04:31
And that's what I'm going to describeописвам to you todayднес.
86
253000
3000
Това ще ви опиша днес.
04:34
So, it tookвзеха the universeвселена 11 billionмилиард yearsгодини to buildпострои the brainмозък.
87
256000
4000
На вселената са й били нужни 11 милиарда години, за да създаде мозък.
04:38
It had to improveподобряване на it a little bitмалко.
88
260000
2000
Трябвало е да го усъвършенства малко.
04:40
It had to addдобави to the frontalчелен partчаст, so that you would have instinctsинстинкти,
89
262000
3000
Трябвало е да добави фронталния дял, за да имате инстинкти,
04:43
because they had to copeсправи on landземя.
90
265000
3000
защото те били необходими за справяне на сушата.
04:46
But the realреален bigголям stepстъпка was the neocortexнеокортекса.
91
268000
4000
Но първата истински голяма стъпка беше неокортексът.
04:50
It's a newнов brainмозък. You neededнеобходима it.
92
272000
2000
Това е нов мозък. Бил е необходим.
04:52
The mammalsбозайници neededнеобходима it
93
274000
2000
Бозайниците са имали нужда от него,
04:54
because they had to copeсправи with parenthoodродителство,
94
276000
4000
защото е трябвало да се справят с родителство,
04:58
socialсоциален interactionsвзаимодействия,
95
280000
2000
социални взаимодействия,
05:00
complexкомплекс cognitiveпознавателен functionsфункции.
96
282000
3000
сложни познавателни функции.
05:03
So, you can think of the neocortexнеокортекса
97
285000
2000
Може да мислите за неокортекса
05:05
actuallyвсъщност as the ultimateкраен solutionрешение todayднес,
98
287000
5000
всъщност като крайното решение днес
05:10
of the universeвселена as we know it.
99
292000
3000
на вселената, каквато я познаваме.
05:13
It's the pinnacleвръхна точка, it's the finalфинал productпродукт
100
295000
2000
Това е апогеят, крайният продукт,
05:15
that the universeвселена has producedпроизведена.
101
297000
4000
който е произвела вселената.
05:19
It was so successfulуспешен in evolutionеволюция
102
301000
2000
Той постигнал такъв успех в еволюцията,
05:21
that from mouseмишка to man it expandedразширен
103
303000
2000
че от мишка до човек се е разширил
05:23
about a thousandfoldthousandfold in termsусловия of the numbersчисленост of neuronsневрони,
104
305000
3000
около хилядократно по отношение броя на невроните,
05:26
to produceпродукция this almostпочти frighteningплашещо
105
308000
3000
за да се получи този почти плашещ
05:29
organорган, structureструктура.
106
311000
3000
орган, структура.
05:32
And it has not stoppedспряна its evolutionaryеволюционен pathпът.
107
314000
3000
И не е спрял по еволюционния си път.
05:35
In factфакт, the neocortexнеокортекса in the humanчовек brainмозък
108
317000
2000
Всъщност, неокортексът в човешкия мозък
05:37
is evolvingразвиващ at an enormousогромен speedскорост.
109
319000
3000
еволюира с огромна скорост.
05:40
If you zoomмащабиране into the surfaceповърхност of the neocortexнеокортекса,
110
322000
2000
Ако разгледате повърхността на неокортекса под микроскоп,
05:42
you discoverоткривам that it's madeизработен up of little modulesмодули,
111
324000
3000
ще установите, че той е изграден от малки модули,
05:45
G5 processorsпроцесори, like in a computerкомпютър.
112
327000
2000
G5 процесори, като компютър.
05:47
But there are about a millionмилион of them.
113
329000
3000
Но има около милион такива.
05:50
They were so successfulуспешен in evolutionеволюция
114
332000
2000
Те еволюирали толкова успешно,
05:52
that what we did was to duplicateдубликат them
115
334000
2000
че онова, което сме правили,
05:54
over and over and addдобави more and more of them to the brainмозък
116
336000
2000
беше да ги дублираме отново и отново и да добавяме повече и повече от тях към мозъка,
05:56
untilдо we ranзавтече out of spaceпространство in the skullчереп.
117
338000
3000
докато вече не ни е останало място в черепа.
05:59
And the brainмозък startedзапочна to foldгънка in on itselfсебе си,
118
341000
2000
И мозъкът е започнал да се нагъва вътре в себе си,
06:01
and that's why the neocortexнеокортекса is so highlyсилно convolutedсложен.
119
343000
3000
затова неокортексът е толкова сложен.
06:04
We're just packingопаковане in columnsколони,
120
346000
2000
Просто пакетираме в колони,
06:06
so that we'dние искаме have more neocorticalneocortical columnsколони
121
348000
3000
за да имаме повече неокортикални колони,
06:09
to performизпълнява more complexкомплекс functionsфункции.
122
351000
3000
които да изпълняват по-сложни функции.
06:12
So you can think of the neocortexнеокортекса actuallyвсъщност as
123
354000
2000
Всъщност, можете да мислите за неокортекса
06:14
a massiveмасов grandграндиозен pianoпиано,
124
356000
2000
като за огромен роял,
06:16
a million-keyмилиона ключ grandграндиозен pianoпиано.
125
358000
3000
роял с милион клавиши.
06:19
EachВсеки of these neocorticalneocortical columnsколони
126
361000
2000
Всяка от тези неокортикални колои
06:21
would produceпродукция a noteЗабележка.
127
363000
2000
ще свири една нота.
06:23
You stimulateстимулира it; it producesпроизвежда a symphonyсимфония.
128
365000
3000
Стимулирате я, а тя изпълнява симфония.
06:26
But it's not just a symphonyсимфония of perceptionвъзприятие.
129
368000
3000
Но това не е просто симфония на възприятието.
06:29
It's a symphonyсимфония of your universeвселена, your realityреалност.
130
371000
3000
Това е симфония на вашата вселена,вашата реалност.
06:32
Now, of courseкурс it takes yearsгодини to learnуча how
131
374000
3000
Разбира се, трябват години, за да се научиш
06:35
to masterмайстор a grandграндиозен pianoпиано with a millionмилион keysключове.
132
377000
3000
да свириш на роял с милион клавиши.
06:38
That's why you have to sendизпращам your kidsдеца to good schoolsучилища,
133
380000
2000
Затова трябва да изпращате децата си в добри училища,
06:40
hopefullyда се надяваме eventuallyв крайна сметка to OxfordОксфорд.
134
382000
2000
и, да се надяваме, в крайна сметка в Оксфорд.
06:42
But it's not only educationобразование.
135
384000
3000
Но въпросът не е само в образованието.
06:45
It's alsoсъщо geneticsгенетика.
136
387000
2000
А също и в генетиката.
06:47
You mayможе be bornроден luckyкъсметлия,
137
389000
2000
Може да сте родени с късмет
06:49
where you know how to masterмайстор your neocorticalneocortical columnколона,
138
391000
4000
или да знаете как да боравите с неокортикалната си колона
06:53
and you can playиграя a fantasticфантастичен symphonyсимфония.
139
395000
2000
и може да свирите фантастична симфония.
06:55
In factфакт, there is a newнов theoryтеория of autismаутизъм
140
397000
3000
Всъщност има една нова теория за аутизма,
06:58
calledНаречен the "intenseинтензивен worldсвят" theoryтеория,
141
400000
2000
наречена теория за "интензивния свят",
07:00
whichкойто suggestsподсказва that the neocorticalneocortical columnsколони are super-columnsсупер колони.
142
402000
4000
която предполага, че неокортикалните колони са супер-колони.
07:04
They are highlyсилно reactiveреактивни, and they are super-plasticсупер-пластмаса,
143
406000
4000
Те са високо реактивни и са супер пластични,
07:08
and so the autistsautists are probablyвероятно capableспособен of
144
410000
3000
и затова аутистите вероятно са способни
07:11
buildingсграда and learningизучаване на a symphonyсимфония
145
413000
2000
да създадат и научат симфония,
07:13
whichкойто is unthinkableнемислим for us.
146
415000
2000
немислима за нас.
07:15
But you can alsoсъщо understandразбирам
147
417000
2000
Но също става ясно,
07:17
that if you have a diseaseболест
148
419000
2000
че ако имаш заболяване
07:19
withinв рамките на one of these columnsколони,
149
421000
2000
вътре в някоя от тези колони,
07:21
the noteЗабележка is going to be off.
150
423000
2000
нотата ще бъде изключена.
07:23
The perceptionвъзприятие, the symphonyсимфония that you createсъздавам
151
425000
2000
Възприятието - симфонията, която създаваш,
07:25
is going to be corruptedразвален,
152
427000
2000
ще бъде повредена
07:27
and you will have symptomsсимптоми of diseaseболест.
153
429000
3000
и ще имаш симптоми на болест.
07:30
So, the HolyСветия GrailГраал for neuroscienceневрология
154
432000
4000
Затова свещеният граал за невронауката
07:34
is really to understandразбирам the designдизайн of the neocoriticalneocoritical columnколона --
155
436000
4000
всъщност е да се разбере замисълът на неокортикалната колона,
07:38
and it's not just for neuroscienceневрология;
156
440000
2000
а това не е само за невронауката,
07:40
it's perhapsможе би to understandразбирам perceptionвъзприятие, to understandразбирам realityреалност,
157
442000
3000
а вероятно - за разбиране на възприятието, за разбиране на реалността
07:43
and perhapsможе би to even alsoсъщо understandразбирам physicalфизически realityреалност.
158
445000
4000
и вероятно също дори за разбиране на физическата реалност.
07:47
So, what we did was, for the pastминало 15 yearsгодини,
159
449000
3000
Затова през последните 15 години
07:50
was to dissectдисекция out the neocortexнеокортекса, systematicallyсистематично.
160
452000
4000
се занимавахме със системна дисекция на неокортекса.
07:54
It's a bitмалко like going and catalogingкаталогизиране a pieceпарче of the rainforestтропическа гора.
161
456000
4000
Малко прилича на това да отидеш да каталогизираш част от тропическа дъждовна гора.
07:58
How manyмного treesдървета does it have?
162
460000
2000
Колко дървета има в нея?
08:00
What shapesформи are the treesдървета?
163
462000
2000
С какви форми са дърветата?
08:02
How manyмного of eachвсеки typeТип of treeдърво do you have? Where are they positionedпозициониран?
164
464000
3000
По колко от всеки тип дървета има? Къде са разположени?
08:05
But it's a bitмалко more than catalogingкаталогизиране because you actuallyвсъщност have to
165
467000
2000
Но е малко повече от каталогизиране, защото всъщност
08:07
describeописвам and discoverоткривам all the rulesправилник of communicationобщуване,
166
469000
4000
трябва да опишеш и откриеш всички правила за комуникация,
08:11
the rulesправилник of connectivityсвързаност,
167
473000
2000
правила за свързаност,
08:13
because the neuronsневрони don't just like to connectсвържете with any neuronневрон.
168
475000
3000
защото невроните не обичат да се свързват просто с който и да е неврон.
08:16
They chooseизбирам very carefullyвнимателно who they connectсвържете with.
169
478000
3000
Те избират много внимателно с кого да се свържат.
08:19
It's alsoсъщо more than catalogingкаталогизиране
170
481000
3000
Това е и повече от каталогизиране,
08:22
because you actuallyвсъщност have to buildпострои three-dimensionalтриизмерен
171
484000
2000
защото всъщност трябва да се построят
08:24
digitalдигитален modelsмодели of them.
172
486000
2000
триизмерни дигитални модели за тях.
08:26
And we did that for tensдесетки of thousandsхиляди of neuronsневрони,
173
488000
2000
Правихме това за десетки хиляди неврони,
08:28
builtпостроен digitalдигитален modelsмодели of all the differentразличен typesвидове
174
490000
3000
създавахме дигитални модели на различните типове
08:31
of neuronsневрони we cameдойде acrossпрез.
175
493000
2000
неврони, на които се натъквахме.
08:33
And onceведнъж you have that, you can actuallyвсъщност
176
495000
2000
А след като веднъж имаш това, може наистина
08:35
beginзапочвам to buildпострои the neocorticalneocortical columnколона.
177
497000
4000
да започнеш да строиш неокортикалната колона.
08:39
And here we're coilingнавиване them up.
178
501000
3000
И ето, започнахме да ги навиваме.
08:42
But as you do this, what you see
179
504000
3000
Но докато правиш това, се вижда,
08:45
is that the branchesклонове intersectпресичат
180
507000
2000
че клоновете всъщност
08:47
actuallyвсъщност in millionsмилиони of locationsместоположения,
181
509000
3000
се пресичат на милиони места
08:50
and at eachвсеки of these intersectionsкръстовища
182
512000
3000
и на всяка от тези пресечни точки
08:53
they can formформа a synapseсинапс.
183
515000
2000
могат да формират синапс.
08:55
And a synapseсинапс is a chemicalхимически locationместоположение
184
517000
2000
А синапсът е химическа локация,
08:57
where they communicateобщуват with eachвсеки other.
185
519000
3000
където те комуникират един с друг.
09:00
And these synapsesсинапси togetherзаедно
186
522000
2000
Тези синапси, взети заедно,
09:02
formформа the networkмрежа
187
524000
2000
формират мрежата
09:04
or the circuitверига of the brainмозък.
188
526000
3000
на веригата на мозъка.
09:07
Now, the circuitверига, you could alsoсъщо think of as
189
529000
4000
Може да мислите за тази верига също
09:11
the fabricплат of the brainмозък.
190
533000
2000
като за материята на мозъка.
09:13
And when you think of the fabricплат of the brainмозък,
191
535000
3000
А когато мислиш за материята на мозъка,
09:16
the structureструктура, how is it builtпостроен? What is the patternмодел of the carpetкилим?
192
538000
4000
структурата, как е построен? Какъв е мотивът на килима?
09:20
You realizeосъзнавам that this posesпози
193
542000
2000
Осъзнаваш, че това поставя
09:22
a fundamentalосновен challengeпредизвикателство to any theoryтеория of the brainмозък,
194
544000
4000
едно фундаментално предизвикателство пред всяка теория за мозъка,
09:26
and especiallyособено to a theoryтеория that saysказва
195
548000
2000
и особено за теория, която казва,
09:28
that there is some realityреалност that emergesсе очертава
196
550000
2000
че има някаква реалност, която произлиза
09:30
out of this carpetкилим, out of this particularособен carpetкилим
197
552000
3000
от този килим, точно от този килим
09:33
with a particularособен patternмодел.
198
555000
2000
с определена шарка.
09:35
The reasonпричина is because the mostнай-много importantважно designдизайн secretтайна of the brainмозък
199
557000
3000
Причината е, тъй като най-важната тайна относно замисъла на мозъка
09:38
is diversityразнообразие.
200
560000
2000
е разнообразието.
09:40
EveryВсеки neuronневрон is differentразличен.
201
562000
2000
Всеки неврон е различен.
09:42
It's the sameедин и същ in the forestгора. EveryВсеки pineборови treeдърво is differentразличен.
202
564000
2000
Същото е в гората. Всяко борово дърво е различно.
09:44
You mayможе have manyмного differentразличен typesвидове of treesдървета,
203
566000
2000
Може да има много различни типове дървета,
09:46
but everyвсеки pineборови treeдърво is differentразличен. And in the brainмозък it's the sameедин и същ.
204
568000
3000
но всяко борово дърво е различно. Същото е и в мозъка.
09:49
So there is no neuronневрон in my brainмозък that is the sameедин и същ as anotherоще,
205
571000
3000
Значи, няма неврон в мозъка ми, който да е същият като друг,
09:52
and there is no neuronневрон in my brainмозък that is the sameедин и същ as in yoursтвой.
206
574000
3000
и няма неврон в моя мозък, който да е същият, както във вашия.
09:55
And your neuronsневрони are not going to be orientedориентирани and positionedпозициониран
207
577000
3000
Вашите неврони няма да са ориентирани и позиционирани
09:58
in exactlyточно the sameедин и същ way.
208
580000
2000
точно по същия начин.
10:00
And you mayможе have more or lessпо-малко neuronsневрони.
209
582000
2000
И може да имате повече или по-малко неврони.
10:02
So it's very unlikelyмалко вероятно
210
584000
2000
Така че не е особено вероятно
10:04
that you got the sameедин и същ fabricплат, the sameедин и същ circuitryсхема.
211
586000
4000
да имате същата материя, същата мрежа.
10:08
So, how could we possiblyвъзможно createсъздавам a realityреалност
212
590000
2000
Тогава как е възможно да създадем реалност,
10:10
that we can even understandразбирам eachвсеки other?
213
592000
3000
така че дори да можем да се разбираме взаимно?
10:13
Well, we don't have to speculateразмишлявам.
214
595000
2000
Е, няма нужда да спекулираме.
10:15
We can look at all 10 millionмилион synapsesсинапси now.
215
597000
3000
Сега можем да разгледаме всичките 10 милиона синапса.
10:18
We can look at the fabricплат. And we can changeпромяна neuronsневрони.
216
600000
3000
Можем да разгледаме материята. И можем да променяме неврони.
10:21
We can use differentразличен neuronsневрони with differentразличен variationsвариации.
217
603000
2000
Можем да използваме различни неврони с различни вариации.
10:23
We can positionпозиция them in differentразличен placesместа,
218
605000
2000
Можем да ги позиционираме на различни места,
10:25
orientОриент them in differentразличен placesместа.
219
607000
2000
да ги ориентираме на различни места.
10:27
We can use lessпо-малко or more of them.
220
609000
2000
Можем да използваме по-малко или повече от тях.
10:29
And when we do that
221
611000
2000
А когато направим това,
10:31
what we discoveredоткрит is that the circuitryсхема does changeпромяна.
222
613000
3000
открихме, че мрежата всъщност се променя.
10:34
But the patternмодел of how the circuitryсхема is designedпроектиран does not.
223
616000
7000
Но схемата, по която е проектирана мрежата, не се променя.
10:41
So, the fabricплат of the brainмозък,
224
623000
2000
И така - материята на мозъка,
10:43
even thoughвъпреки че your brainмозък mayможе be smallerпо-малък, biggerпо-голям,
225
625000
2000
макар че мозъкът ви може да е по-малък, по-голям,
10:45
it mayможе have differentразличен typesвидове of neuronsневрони,
226
627000
3000
може да има различни типове неврони,
10:48
differentразличен morphologiesmorphologies of neuronsневрони,
227
630000
2000
различни морфологии на невроните,
10:50
we actuallyвсъщност do shareдял
228
632000
3000
всъщност споделяме
10:53
the sameедин и същ fabricплат.
229
635000
2000
същата материя.
10:55
And we think this is species-specificспецифични,
230
637000
2000
И мислим, че това е специфично за видовете,
10:57
whichкойто meansсредства that that could explainобяснявам
231
639000
2000
което означава, че това би могло да обясни
10:59
why we can't communicateобщуват acrossпрез speciesвид.
232
641000
2000
защо не можем да комуникираме с други видове.
11:01
So, let's switchключ it on. But to do it, what you have to do
233
643000
3000
И така, нека да го включим. Но за да го направим,
11:04
is you have to make this come aliveжив.
234
646000
2000
онова, което е необходимо, е това да оживее.
11:06
We make it come aliveжив
235
648000
2000
Ние го караме да оживее
11:08
with equationsуравнения, a lot of mathematicsматематика.
236
650000
2000
с уравнения, много математика.
11:10
And, in factфакт, the equationsуравнения that make neuronsневрони into electricalелектрически generatorsгенератори
237
652000
4000
Всъщност уравненията, които превръщат невроните в електрически генератори,
11:14
were discoveredоткрит by two CambridgeКеймбридж NobelНобелова LaureatesЛауреати.
238
656000
3000
са били открити от двама нобелови лауреати от Кеймбридж.
11:17
So, we have the mathematicsматематика to make neuronsневрони come aliveжив.
239
659000
3000
Имаме математиката, за да накараме невроните да оживеят.
11:20
We alsoсъщо have the mathematicsматематика to describeописвам
240
662000
2000
Имаме също математиката, за да опишем
11:22
how neuronsневрони collectсъбирам informationинформация,
241
664000
3000
как невроните събират информация
11:25
and how they createсъздавам a little lightningмълния boltболт
242
667000
3000
и как създават малка светкавица,
11:28
to communicateобщуват with eachвсеки other.
243
670000
2000
за да комуникират един с друг.
11:30
And when they get to the synapseсинапс,
244
672000
2000
А когато стигнат до синапса,
11:32
what they do is they effectivelyефективно,
245
674000
2000
онова, което правят, е, че ефективно,
11:34
literallyбуквално, shockшок the synapseсинапс.
246
676000
3000
буквално, оказват шок на синапса.
11:37
It's like electricalелектрически shockшок
247
679000
2000
Това е като електрошок,
11:39
that releasesза пресата the chemicalsхимикали from these synapsesсинапси.
248
681000
3000
който освобождава химикалите от тези синапси.
11:42
And we'veние имаме got the mathematicsматематика to describeописвам this processпроцес.
249
684000
3000
И имаме математиката да опишем този процес.
11:45
So we can describeописвам the communicationобщуване betweenмежду the neuronsневрони.
250
687000
4000
Така че, можем да опишем комуникацията между невроните.
11:49
There literallyбуквално are only a handfulшепа
251
691000
3000
Те буквално са само шепа
11:52
of equationsуравнения that you need to simulateсимулирам
252
694000
2000
уравнения, необходими за стимулация
11:54
the activityдейност of the neocortexнеокортекса.
253
696000
2000
на дейността на мозъчната кора.
11:56
But what you do need is a very bigголям computerкомпютър.
254
698000
3000
Но ви трябва много голям компютър.
11:59
And in factфакт you need one laptopлаптоп
255
701000
2000
Всъщност, трябва ви един лаптоп,
12:01
to do all the calculationsизчисления just for one neuronневрон.
256
703000
3000
за да направите всички изчисления само за един неврон.
12:04
So you need 10,000 laptopsлаптопи.
257
706000
2000
Значи ви трябват 10 000 лаптопа.
12:06
So where do you go? You go to IBMIBM,
258
708000
2000
Къде отивате тогава? Отивате в IBM
12:08
and you get a supercomputerсуперкомпютър, because they know how to take
259
710000
2000
и получавате суперкомпютър, защото те трябваше да вземат
12:10
10,000 laptopsлаптопи and put it into the sizeразмер of a refrigeratorхладилник.
260
712000
4000
10 000 лаптопа и да ги поставят в размера на един хладилник.
12:14
So now we have this BlueСин GeneГен supercomputerсуперкомпютър.
261
716000
3000
И сега имаме този суперкомпютър - "Син ген".
12:17
We can loadнатоварване up all the neuronsневрони,
262
719000
2000
Можем да заредим всички неврони,
12:19
eachвсеки one on to its processorпроцесор,
263
721000
2000
всеки включен в своя процесор,
12:21
and fireпожар it up, and see what happensслучва се.
264
723000
4000
да го пуснем и да видим какво ще се случи.
12:25
Take the magicмагия carpetкилим for a rideезда.
265
727000
3000
Да се качим на вълшебното килимче и да се повозим.
12:28
Here we activateактивиране it. And this givesдава the first glimpseбегъл поглед
266
730000
3000
Тук го активираме. А това за пръв път позволява да зърнем
12:31
of what is happeningслучва in your brainмозък
267
733000
2000
какво се случва в мозъка,
12:33
when there is a stimulationстимулиране.
268
735000
2000
когато има стимулация.
12:35
It's the first viewизглед.
269
737000
2000
Това е първият поглед.
12:37
Now, when you look at that the first time, you think,
270
739000
2000
Като погледнеш това за пръв път, си мислиш:
12:39
"My god. How is realityреалност comingидващ out of that?"
271
741000
5000
"Боже. Как от това излиза реалност?"
12:44
But, in factфакт, you can startначало,
272
746000
3000
Но всъщност, може да се започне,
12:47
even thoughвъпреки че we haven'tима не trainedобучен this neocorticalneocortical columnколона
273
749000
4000
макар че, не сме тренирали тази неокортикална колона,
12:51
to createсъздавам a specificспецифичен realityреалност.
274
753000
2000
да създава специфична реалност.
12:53
But we can askпитам, "Where is the roseроза?"
275
755000
4000
Но можем да попитаме: "Къде е розата?"
12:57
We can askпитам, "Where is it insideвътре,
276
759000
2000
Можем да попитаме: "Къде е това вътре,
12:59
if we stimulateстимулира it with a pictureснимка?"
277
761000
3000
ако го стимулираме с картина?"
13:02
Where is it insideвътре the neocortexнеокортекса?
278
764000
2000
Къде е това вътре в мозъчната кора?
13:04
UltimatelyВ крайна сметка it's got to be there if we stimulatedстимулирано it with it.
279
766000
4000
В крайна сметка трябва да е там, ако сме я стимулирали с него.
13:08
So, the way that we can look at that
280
770000
2000
Начинът, по който може да гледаме на това,
13:10
is to ignoreигнорирам the neuronsневрони, ignoreигнорирам the synapsesсинапси,
281
772000
3000
е да игнорираме невроните, да игнорираме синапсите
13:13
and look just at the rawсуров electricalелектрически activityдейност.
282
775000
2000
и да гледаме само суровата електрическа дейност.
13:15
Because that is what it's creatingсъздаване на.
283
777000
2000
Защото това създава тя.
13:17
It's creatingсъздаване на electricalелектрически patternsмодели.
284
779000
2000
Създава електрически модели.
13:19
So when we did this,
285
781000
2000
Когато направихме това,
13:21
we indeedнаистина, for the first time,
286
783000
2000
наистина за пръв път
13:23
saw these ghost-likeпризрак, като structuresструктури:
287
785000
3000
видяхме тези подобни на призраци структури:
13:26
electricalелектрически objectsобекти appearingсе появява
288
788000
3000
електрически обекти, появяващи се
13:29
withinв рамките на the neocorticalneocortical columnколона.
289
791000
3000
вътре в неокортикалната колона.
13:32
And it's these electricalелектрически objectsобекти
290
794000
3000
И тези електрически обекти
13:35
that are holdingдържеше all the informationинформация about
291
797000
3000
съдържат цялата информация за онова,
13:38
whateverкакто и да е stimulatedстимулирано it.
292
800000
3000
което я е стимулирало.
13:41
And then when we zoomedувеличени into this,
293
803000
2000
Когато направихме увеличение на това,
13:43
it's like a veritableистински universeвселена.
294
805000
4000
то е като същинска вселена.
13:47
So the nextследващия stepстъпка
295
809000
2000
Затова следващата стъпка
13:49
is just to take these brainмозък coordinatesкоординати
296
811000
4000
е просто да вземем тези мозъчникоординати
13:53
and to projectпроект them into perceptualсетивната spaceпространство.
297
815000
4000
и да ги проектираме в перцептивното пространство.
13:57
And if you do that,
298
819000
2000
Ако се направи това,
13:59
you will be ableспособен to stepстъпка insideвътре
299
821000
2000
ще стане възможно да се навлезе
14:01
the realityреалност that is createdсъздаден
300
823000
2000
в реалността, създавана
14:03
by this machineмашина,
301
825000
2000
от тази машина,
14:05
by this pieceпарче of the brainмозък.
302
827000
3000
от този мозък.
14:08
So, in summaryРезюме,
303
830000
2000
И така, в резюме,
14:10
I think that the universeвселена mayможе have --
304
832000
2000
мисля, че вселената може да е...
14:12
it's possibleвъзможен --
305
834000
2000
възможно е...
14:14
evolvedеволюира a brainмозък to see itselfсебе си,
306
836000
3000
усъвършенствала мозъка така, че да види себе си,
14:17
whichкойто mayможе be a first stepстъпка in becomingпревръща awareосведомен of itselfсебе си.
307
839000
5000
което може да е първа стъпка към това да стане наясно със себе си.
14:22
There is a lot more to do to testтест these theoriesтеории,
308
844000
2000
Трябва да се направи още много, за да се проверят тези теории,
14:24
and to testтест any other theoriesтеории.
309
846000
3000
както и за да се проверят всякакви други теории.
14:27
But I hopeнадявам се that you are at leastнай-малко partlyчастично convincedубеден
310
849000
3000
Но се надявам, че сте поне отчасти убедени,
14:30
that it is not impossibleневъзможен to buildпострои a brainмозък.
311
852000
3000
че не е невъзможно, да се създаде мозък.
14:33
We can do it withinв рамките на 10 yearsгодини,
312
855000
2000
Можем да го направим до 10 години,
14:35
and if we do succeedуспявам,
313
857000
2000
и ако успеем,
14:37
we will sendизпращам to TEDТЕД, in 10 yearsгодини,
314
859000
2000
ще изпратим след 10 години в ТЕД
14:39
a hologramхолограма to talk to you. Thank you.
315
861000
3000
холограма, която да ви говори. Благодаря.
14:42
(ApplauseАплодисменти)
316
864000
6000
(Аплодисменти)
Translated by MaYoMo com
Reviewed by adam leclerc

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Henry Markram - Neuroscientist
Henry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time.

Why you should listen

In the microscopic, yet-uncharted circuitry of the cortex, Henry Markram is perhaps the most ambitious -- and our most promising -- frontiersman. Backed by the extraordinary power of the IBM Blue Gene supercomputing architecture, which can perform hundreds of trillions of calculations per second, he's using complex models to precisely simulate the neocortical column (and its tens of millions of neural connections) in 3D.

Though the aim of Blue Brain research is mainly biomedical, it has been edging up on some deep, contentious philosophical questions about the mind -- "Can a robot think?" and "Can consciousness be reduced to mechanical components?" -- the consequence of which Markram is well aware: Asked by Seed Magazine what a simulation of a full brain might do, he answered, "Everything. I mean everything" -- with a grin.

Now, with a successful proof-of-concept for simulation in hand (the project's first phase was completed in 2007), Markram is looking toward a future where brains might be modeled even down to the molecular and genetic level. Computing power marching rightward and up along the graph of Moore's Law, Markram is sure to be at the forefront as answers to the mysteries of cognition emerge.

More profile about the speaker
Henry Markram | Speaker | TED.com