Каждый день мы получаем известия о новых успехах в расшифровке того, как устроен и работает мозг. Штурм этой заветной цитадели ведет огромная армия ученых, оснащенная самыми эффективными осадными орудиями: мощными томографами, суперкомпьютерами, изощренными программами обработки огромных массивов данных, инструментами для тончайших манипуляций с молекулами. Финансирование подобных проектов уже исчисляется миллиардами долларов и непрерывно растет вместе с амбициозностью провозглашаемых ими целей. Вот уже тридцать лет пополняется список существ, для которых известен
коннектом – полное описание всех межклеточных связей в нервной системе. Заявления ведущих ученых дышат уверенностью: еще чуть-чуть, еще одно последнее усилие – и мы поймем, как же эта штука работает.
Только как мы поймем, что полученное решение нашей задачи – правильное? Природа – не задачник по арифметике, ответы в конце не приводятся. Вот если бы можно было найти что-то такое, про что было бы заведомо известно, как оно работает...
Американские нейробиологи Эрик Джонас и Конрад Кординг нашли такой объект. Им оказался микропроцессор MOS6502, созданный еще в 1975 году и послуживший основой, в частности, для незабвенной игровой приставки Dendy. В этом почтенном устройстве всего-навсего 3510 транзисторов. И разумеется, все их характеристики, все связи между ними точно известны.
Но представим себе, что мы ничего о них не знаем. У нас есть некоторое устройство, умеющее запускать и поддерживать три компьютерные игры – Space Invaders, Donkey Kong и Pitfall. Мы знаем, что оно состоит из связанных между собой транзисторов. Мы знаем, как работает отдельный транзистор. Сможем мы, исходя из этого знания и применяя весь арсенал методов, которыми располагает современная нейробиология, разобраться, как устроен и работает микропроцессор в целом? Какие выводы о его строении и работе мы сможем сделать и насколько они будут соответствовать его реальному устройству?
Джонас и Кординг инактивировали отдельные транзисторы и смотрели, как это скажется на работе всего чипа. Они искали корреляции между рисунком сигналов от отдельных транзисторов или усредненной активностью небольших участков чипа (аналогом того, с чем имеет дело функциональная магнитно-резонансная томография) – и тем, что в этот момент происходит на экране. Они пытались увидеть смысл в динамической картине активности всего процессора в целом. Словом, они делали все то, что делают нейробиологи с изучаемым мозгом.
Результат оказался более чем скромным. Применяемые методы позволили установить, что у процессора есть счетчик времени, что он иногда что-то записывает в память и считывает из нее, что есть транзисторы, активность которых необходима для всех трех игр, в то время как другие участвуют в реализации только какой-то одной игры. И это, собственно, было все. Хуже того – некоторые гипотезы, хорошо совпадавшие с экспериментальными данными, оказались совершенно не соответствующими реальному устройству чипа. Из чего следует естественный вывод: методы современной нейробиологии глубоко неадекватны тем задачам, которые она перед собой ставит.
Это, разумеется, не означает, что мозг в принципе непостижим, а нейробиология – лженаука. Но вот скорой расшифровки механизмов работы мозга лучше не обещать – судя по всему, мы сегодня ненамного ближе к этому, чем сто лет назад, во времена Чарлза Шеррингтона и Ивана Павлова. Да и вообще штурм «в лоб» – путем наращивания объемов данных и счетных мощностей компьютеров и поиска всевозможных корреляций – судя по всему, бесперспективен в принципе. Если мы не можем разобраться в работе маленького глупого чипа – куда уж там на мозг-то замахиваться...
Критики работы Джонаса и Кординга, разумеется, немедленно заговорили о принципиальных различиях между процессами переработки информации в электронных устройствах и в живом мозгу. Но если вдуматься, факт этих различий только усиливает выводы критикуемой работы: людям-исследователям несравненно легче понять логику людей-конструкторов, чем логику естественного отбора – безличного и не преследующего никаких целей. Есть подозрение, что без по-настоящему глубоких, «безумных» теоретических идей тут не обойтись.
Источник:
«Знание – сила», №11, 2016 ,
