14 марта на профессорском клубе Южного федерального университета директор НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана ЮФУ профессор В.Н. Кирой представил близкую ему область знания в исторической перспективе. Оказалось, кибернетика - один из древнейших видов человеческого мастерства, известный древним как искусство кораблевождения. Нейрокибернетика - одно из перспективных направлений современной науки, с которым связаны ожидания понимания природы восприятий, мышления и сознания. Сегодня это попытки создания эффективных систем распознавания образов и элементов искусственного интеллекта, способных обеспечить эффективное управление поведением (в том числе навигационным) в условиях неопределенности.

Президент клуба, проректор по экономике ЮФУ, профессор А.Ю. Архипов по традиции открыл заседание. Он напомнил, что в этом году в связи с 40-летием НИИ нейрокибернетики и 100-летием со дня рождения его основателя выдающегося отечественного ученого, заслу­женного деятеля науки России, лауреата премий им. И.П. Павлова и И.М. Сеченова АН СССР про­фессора А.Б. Когана - в университете проходят Когановские чтения, на которых ведущие ученые института докладывают о наиболее значимых ре­зультатах и перспективах деятельности первого в мире научного учреждения полного бионического профиля. Связь времен в науке подчеркивало и название лекции профессора В.Н. Кироя «Нейрокибернетика вчера, сегодня и завтра».

 

От единичного нейрона к нейронным ансамблям

Как рассказал В.Н. Кирой, сам термин «ки­бернетика» возник еще в Древней Греции. Тогда он имел весьма узкое значение - искусство кораблевождения. Однако уже Платон называл кибернетикой «исследования самоуправления», «управление людьми». Но только много веков спустя, в 1830 году, Андре Мари Ампер использовал этот термин в современном смысле.

Основоположником кибернетики как науки стал американский математик и философ Норберт Винер (1894-1964), в 1958 году определивший кибернетику как науку о процессах управления и связи в живых организмах и машинах. Кстати, впервые вопрос об автоматическом управлении был поставлен для решения военных задач. Сегодня кибернетика - наука об общих закономерностях организации, принципах переработки информации и управления и живых системах и технике. Она занимается выяснением принципов организации сложных систем, изучает процессы передачи, хранения и переработки информации, а также механизмы целенаправленного управления в этих системах. Уже на этапе своего становления она «позаим­ствовала» у нейрофизиологии такие понятия, как «целенаправленное поведение», «адаптация», «обучение», «устройства памяти», «принятие решений», что и определяет тесную связь между кибернетикой и нейрокибернетикой.

Нейрокибернетика, взявшаяся за изучение закономерностей в организации и работе нервной системы, сулила и продолжает сулить множество прорывов: искусственный интеллект, чтение мыслей, визуализацию мыслеобразов и др. Возможно, именно такая «заоблачность» перспектив, которые способна открыть эта сфера знания, в свое время вызвала большое недове­рие к кибернетике. Так, в 50-е годы в СССР она попала в число «реакционных лженаук». Правда, уже в 60-70-е на кибернетику стали делать серьезную ставку. Именно к этому периоду от­носится возникновение НИИ нейрокибернетики в Ростовском университете. Методологической основой нейрокибернетики стали представления известного советского физиолога академика П.К. Анохина о функциональной системе и Д. Нэбба о нейронных ансамблях мозга. Благодаря Петру Анохину нейрокибернетики взяли на вооружение понятия из области психологии - «мотивация», «цель», «результат».

Изначально в основе нейрокибернетического знания лежала так называемая доктрина единичного кодирующего нейрона, или simple coding doctrine. Согласно ей, структурно-функци­ональным элементом нервной системы является единичный нейрон. Каждый нейрон представ­ляет собой своего рода специализированный детектор, обрабатывающий (кодирующий) только один вид информации. Так, к примеру, один нейрон кодирует слово «липа», но совершенно другой отвечает за слово «дерево». Нейроны способны обучаться. При этом обучение нейрона приводит к изменению его биохимии.

Однако c simple coding doctrine связано несколь­ко проблем. Во-первых, нейроны крайне ненадеж­ные элементы. Ежедневно мы теряем их сотнями. При этом биологическая система по-прежнему функционирует и работает с информацией. Во-вторых, остается открытым вопрос о причинах пластичности нервной системы, связанной со способностью нейронов к обучению и переобуче­нию. В-третьих, встает проблема комбинаторного взрыва: объем нервных клеток мозга ограничен, они не могут переработать бесконечное количество информации, с которой сталкивается живой организм в течение жизни. И, в-четвертых, неясно, как мозг связывает воедино разные признаки, комбинируя из них сложнейшие образы и сцены. Для этого, по идее, необходима какая-то система. Но если предположить ее наличие, мы столкнемся с эффектом матрешек: каждую систему должна контролировать другая система.

Канадский физиолог и нейропсихолог Дональд Хэбб в середине прошлого века предложил теорию нейронных ансамблей мозга, которая и стала основой так называемой population coding doctrine. Он предположил, что структурно-функциональным элементом нервной системы является не один нейрон, а специализированная группа - нейронный ансамбль. Особенно важно при этом, что один и тот же нейрон может входить в разные нейронные ансамбли. Эти ансамбли формируются в результате обучения нейронов, которое связано с перестройкой связей между нервными клетками. Нейродинамическим эк­вивалентом психического образа является про­странственно-временной паттерн активности нейронного ансамбля.

Эти базовые положения легли в основу под­хода, развиваемого в НИИ НК ЮФУ - единствен­ном в мире институте полного бионического цикла, где проводится весь спектр работ - от ис­следований нейронов до создания биоподобных моделей и прикладных устройств.

 

Роботы, узнающие знакомых, и не только

В работах сотрудников НИИ НК идея существо­вания нейронных ансамблей мозга получила экспериментальное подтверждение.

Под руководством А.Б. Когана была разрабо­тана уникальная методика микроэлектродных ис­следований отдельных нейронов ЦНС и их групп. В этом ученым помогли кошки, выступавшие в роли объектов исследования. Методика позволяла про­водить работы при жизни животных с использо­ванием световой и сенсорной стимуляции. Мозг животного как бы сканировался в вертикальной и горизонтальной плоскости.

Специалистам удалось выяснить структурную и функциональную организацию нейронных ансамблей проекционных зон коры мозга. При этом было доказано, что количество активных нейронов в состоянии сна такое же, как в со­стоянии бодрствования. То есть, когда мы спим, наш мозг остается активным.

Кроме того, сотрудники НИИ НК сформули­ровали гипотезу о вероятностно-статистической организации нейронных механизмов мозга. Вероятностный характер функционирования ней­ронов связан с тем, что каждую секунду нейрон принимает информацию от сотен и тысяч других нейронов, которые формируют на его теле сложнейший узор из локальных процессов возбуждения и торможения. Каждый ансамбль нейронов имеет множество входов, формирующих его активность, одновременно сам передавая информацию множеству других ансамблей. Ежесекундно в мозге формируется бесчисленное множество ансамблей, что и обеспечивает его способность к обработке огромных массивов информации.

Среди первых прикладных разработок инсти­тута - многокомпонентные датчики для робото­техники, мобильный робот и роботообразные системы, специальный визуальный сенсор для активного рассматривания зрительной сцены.

«Сегодня изучается вопрос об использовании наработок института для создания робота-гида, который будет обладать зрением, слухом, речью, будет способен формировать навигационные карты динамической среды своего обитания и общаться с человеком посредством речи, - по­делился Валерий Кирой. - Он сможет не только показывать институт и рассказывать о нем, но и адекватно отвечать на несложные вопросы, узнавать знакомых».

Стимулом для развития учреждения стало участие в национальном проекте «Образование». Так, в НИИ появилось современное оборудова­ние, что инспирировало цикл работ по изучению ультраструктуры нервной ткани высших животных и человека.

Сейчас в распоряжении ученых ЮФУ про­свечивающий электронный микроскоп, система для многоканальной регистрации импульсной активности нейронов у животных в условиях свободного поведения, многоканальные электро-энцефалографы-анализаторы, система для маг­нитной стимуляции, тепловизор, а также системы для регистрации и анализа глазных движений.

С помощью высокотехнологичных приборов специалисты института разработали систему кон­троля и коррекции функционального состояния, необходимую для непрерывного наблюдения и проверки уровня внимания операторов. На­пример, такая модель не позволит водителю отвлечься или отключиться на трассе.

Другая разработка - алгоритмы и аппаратно-программные средства для биометрической идентификации личности на основе текущего видеонаблюдения. Такой фэйс-контроль уже доказал свою эффективность на опыте. Он осно­ван на идентификации особенностей строения головы и лица. Стоит сказать, что сбить с толку такого контролера не могут даже косметические пластические операции.

Также в числе прикладных достижений НИИ - способ определения координат и движений головы при томографическом обследовании, система целенаправленного зрения робота для анализа плоских сцен, комплексная система для биоидентификации погибших в условиях катастроф или боевых действий, бионическая модель определения местоположения звукового источника. И, конечно, самой многообещающей является разработка систем «мозг-машина», получившей название SFEdu-BCI. Она способна помочь людям с ограниченными возможностя­ми управлять инвалидной коляской посредством биоэлектрической активности их мозга, может найти применение в системах управления различного назначения и, наконец, просто для мысленного общения с компьютером. Исследо­вания в этом направлении сегодня чрезвычайно перспективны и проводятся в ведущих лабора­ториях мира.

 

Нейрокибернетикам мешает антропоцентризм?

Насколько далеко продвинулся человек в из­учении процессов нервной деятельности? Об этом позволяет судить Blue Brain Project - транс­национальный проект по компьютерному моде­лированию неокортекса человека. О сути этого научного предприятия В.Н. Кирой рассказал в завершение выступления.

Неокортекс - новая кора, с которой связаны все высшие психические функции человека - сенсорное восприятие, выполнение моторных команд, осознанное мышление и речь. Проект по искусственному моделированию столь значимой для человека области мозга стартовал в июле 2005 года. В совместную работу включились компания IBM и Швейцарский федеральный тех­нический институт Лозанны Ecole Polytechnique Federale de Lausanne.

С помощью суперкомпьютера Blue Gene уче­ные пытаются моделировать нейронные колонки - основные структурные единицы неокортекса В конце 2006 года удалось смоделировать одну колонку неокортекса молодой крысы. При этом использовался один суперкомпьютер и было задействовано 8192 процессора для моделирования 10000 нейронов (почти по одному про­цессору на каждый нейрон).

-Исследователи не ставят перед собой задачи смоделировать сознание, - пояснил Валерий Кирой. - Хотя они не исключают возможности слу­чайного возникновения мышления в созданных нейронных сетях. Однако, строго говоря, главным препятствием для развития нейрокибернетики на современном этапе является именно то, что мы не знаем, что такое мышление и сознание. Это методологическое отставание не дает науке совершить прорывы, к которым она готова на техническом уровне.

Не на все из многочисленных вопросов, захлестнувших руководителя НИИ НК, он смог найти однозначные ответы, подкрепленные эмпириче­ским опытом. Действительно, высшая нервная деятельность все еще остается загадочной территорией, на которой научное знание часто соседствует с околонаучным.

Членов клуба интересовали разные аспекты. Позволяет ли исследование нейронных сетей постигнуть механизмы творчества? Что такое «возбужденный нейрон»? Как можно оценить теорию происхождения человеческого мозга из­вне, альтернативную дарвинистской? Что больше влияет на поведение человека: генетические или социальные факторы?

Вопрос, над которым мы задумываемся, по­жалуй, особенно часто: эволюционирует ли чело­веческий мозг? Для понимания этой проблемы Валерий Кирой предложил брать в расчет не только биологическую, но и социальную и технократиче­скую эволюцию. В таком случае мозг, безусловно, эволюционирует - его структура трансформируется под влиянием различных социальных процессов и технологических революций. Но в каком направле­нии происходят изменения, сказать невозможно.

Завершил встречу вице-президент профес­сорского клуба, профессор Б.М. Владимирский возглавлявший НИИ нейрокибернетики в течение 17 лет. «Главная проблема заключается не в ограниченности кибернетики, а в ограниченности кибернетиков, - остро заметил Борис Михайло­вич. - Не все понимают, что ключевая загадка этой науки - не проблема искусственного интел­лекта, а вопрос осознания самих себя. Возможно, чтобы достичь качественного сдвига сегодня, нам  нужно сместиться с антропоцентричной позиции. К примеру, процессы коммуникации у пчел не менее совершенны, чем у человека. Пора начать смотреть на мышление и сознание шире».

 

В ПЕРСПЕКТИВАХ НИИ НК ЮФУ:

• Разработка систем искусственного интел­лекта

• Распознавание образов

• Создание автономного робота, обладающего целенаправленным поведением

• Разработка автономных навигационных си­стем, обеспечивающих управление объектом в динамической среде

• Создание гибридных систем (нейропротезы, искусственные органы чувств)

 

СТРУКТУРА НИИ НЕИРОКИБЕРНЕТИКИ им. А.Б. КОГАНА ЮФУ

• Лаборатория ультраструктурных и иммунохимических исследований

• Лаборатория самоорганизующихся нейрон­ных сетей

• Лаборатория нейроинформатики сенсорных и моторных систем

• Лаборатория изучения механизмов межцен­тральных отношений и управления функцио­нальным состоянием

• Лаборатория экспериментальной нейробиологии

• Лаборатория когнитивной и медицинской нейробиологии

• Лаборатория изучения нейрофизиологических механизмов психической деятельности

• Лаборатория моделирования нейрона и эле­ментарных нейронных сетей

• Лаборатория моделирования нейронных сетей и распознавания образов.

С. СМОЛЬЯНИНОВА