Кот Шрёдингера

Один из главных мегапроектов мировой науки XXI века, на который уже потрачены миллиарды, - построение работающей виртуальной копии нервной системы, «функционального коннектома», - чтобы понять, как работает мозг. Nature пишет о достижении нового рубежа в этой области – коллаборация из сотни ученых в рамках проекта Machine Intelligence from Cortical Networks (MICrONS) реконструировала один кубический миллиметр мозговой ткани мыши. Получилась сделанная с помощью электронной микроскопии трехмерная копия двух участков зрительной коры мыши со всеми связями нейронов, в сочетании с флуоресцентной визуализацией активности нейронов из этих участков.

Участки крошечные, 0,2% типичного мозга мыши, но это десятки тысяч нейронов и других клеток. Прошлая подобная реконструкция, сделанная в 2015 году, была примерно в миллион раз меньше по объему, - и считалась тогда большим достижением. Новая реконструкция дала новые знания, - например, мы теперь лучше понимаем, как устроена функциональная единица коры - колонка, - из каких типов нейронов она состоит, и как они соединены друг с другом (кора мозга вся устроена одинаково – состоит из однотипных вертикальных тоненьких колонок - столбиков высотой во всю толщину коры).

Вот только понимания не прибавилось. Даже наоборот, - главный вывод из таких реконструкций мозга пока один: чем больше деталей мы знаем, тем труднее превратить это в простую и понятную модель того, как работает мозг. Слишком много данных, многознание не добавляет понимания. С этой проблемой сейчас сталкиваются ученые во многих областях, но в нейронауке она особенно заметна.

Может ИИ поможет? Пока не особо помогает – он в нынешнем виде совсем не силен в понимании, то есть в создании новых моделей, нового видения. Из-за этого в частности, некоторые аналитики предупреждают, что вообще-то область разработок ИИ развивается вовсе не так быстро, как кажется пользователям, и все больше напоминает «пузырь доткомов», с которого начинались нулевые. (картинка - из другого недавнего исследования)

www.tgoop.com/kot_sh/7242

5.6K viewsАндрей Константинов, Apr 21 at 11:27

Один из главных мегапроектов мировой науки XXI века, на который уже потрачены миллиарды, - построение работающей виртуальной копии нервной системы, «функционального коннектома», - чтобы понять, как работает мозг. Nature пишет о достижении нового рубежа в этой области – коллаборация из сотни ученых в рамках проекта Machine Intelligence from Cortical Networks (MICrONS) реконструировала один кубический миллиметр мозговой ткани мыши. Получилась сделанная с помощью электронной микроскопии трехмерная копия двух участков зрительной коры мыши со всеми связями нейронов, в сочетании с флуоресцентной визуализацией активности нейронов из этих участков.

Участки крошечные, 0,2% типичного мозга мыши, но это десятки тысяч нейронов и других клеток. Прошлая подобная реконструкция, сделанная в 2015 году, была примерно в миллион раз меньше по объему, - и считалась тогда большим достижением. Новая реконструкция дала новые знания, - например, мы теперь лучше понимаем, как устроена функциональная единица коры - колонка, - из каких типов нейронов она состоит, и как они соединены друг с другом (кора мозга вся устроена одинаково – состоит из однотипных вертикальных тоненьких колонок - столбиков высотой во всю толщину коры).

Вот только понимания не прибавилось. Даже наоборот, - главный вывод из таких реконструкций мозга пока один: чем больше деталей мы знаем, тем труднее превратить это в простую и понятную модель того, как работает мозг. Слишком много данных, многознание не добавляет понимания. С этой проблемой сейчас сталкиваются ученые во многих областях, но в нейронауке она особенно заметна.

Может ИИ поможет? Пока не особо помогает – он в нынешнем виде совсем не силен в понимании, то есть в создании новых моделей, нового видения. Из-за этого в частности, некоторые аналитики предупреждают, что вообще-то область разработок ИИ развивается вовсе не так быстро, как кажется пользователям, и все больше напоминает «пузырь доткомов», с которого начинались нулевые. (картинка - из другого недавнего исследования)

BY Кот Шрёдингера