Введение
Начало XXI века ознаменовано поистине беспрецедентным количеством научно-технических открытий и достижений. Каждый день мы можем слышать о результатах все новых научных исследований, разработке и внедрении инновационных технологий и связанных с этим прорывах в самых различных областях научного знания, которые впоследствии приводят к качественным изменениям в жизни как отдельных людей, так и всего общества. Например, недавно стало известно о новом, чрезвычайно важном достижении в области медицинских исследований французских ученых, которые, как передает Euronews, не только сумели изготовить эритроциты - кровяные клетки, но использовать их для переливания крови, что, скорее всего, позволит в скором времени решить острую на данный момент проблему донорства. А ученые из Дании нашли способ изготавливать биоэтанол – топливо, получаемое в процессе соответствующей переработки соломы и способное заменить бензин для автомобилей.
Но существует важное различие не только в темпах современного научно-технологического развития сравнительно с предшествующими историческими эпохами, но и в самой его структуре, качестве. Так, эффективность научных исследований подразумевает теперь не только наличие достижений в каждой отдельной области знания, специализации, но в большей степени взаимодействие между науками. Разумеется, нельзя утверждать, что ранее научные сферы, будь то математика, физика или медицина, были абсолютно обособлены и не имели влияния друг на друга. Но на данном этапе развития научно-технической базы необходимость их взаимодействия стала особенно очевидной, поскольку для достижения актуальных целей ограничиться лишь собственными ресурсами многие науки уже не в состоянии. Поэтому ученым необходимо искать пути решения за рамками узкой специализации, основываясь на результатах, полученных в ходе исследований в других областях, активно применяя их технологии, используя методы в большей или меньшей степени смежных наук.
Для иллюстрации данной тенденции можно воспользоваться двумя примерами из работы М. Роко и У. Бейнбриджа [1]. Так, когнитивная нейронаука продвинулась далеко вперед, раскрыв секреты человеческого мозга при помощи такой компьютеризированной технологии, как функциональная магнитно-резонансная томография. Однако, применяемые методы уже задействуют ту максимальную силу магнитного поля, которая считается безопасной для человека. Наименьшие структуры в мозге, которые могут быть отображены на экране с помощью МРТ, по размеру составляют около одного кубического миллиметра, но в этом объеме могут содержаться десятки тысяч нейронов. Таким образом, ученые лишены возможности видеть множество крайне важных структур, приближающихся к клеточному уровню. Чтобы повысить разрешение, необходимо создать либо новую компьютерную технологию, помогающую извлекать больше информации из данных МРТ, либо воспользоваться неким принципиально новым методом изучения структур и функций головного мозга. И, вероятнее всего, новый подход будет основан на слиянии биологии и нанотехнологий.
Другой пример связан с информационными технологиями. Несмотря на имеющийся невероятный успех в данной области, все же изначально присущие ей методы приближаются к тому, чтобы исчерпать лимит своих возможностей. Конвергенция же с другими науками, наоборот, увеличивает шансы информационных технологий выйти на качественно новый этап развития. Так, нанотехнологии позволят создать гораздо более мощные вычислительные устройства посредством размещения на плате большего количества транзисторов; биотехнологии, в частности, генетика, приблизят ученых к созданию биокомпьютера, работающего на основе молекул ДНК; когнитивные науки помогут в разработке программного обеспечения, основанного на принципах работы нейронный структур и используемых человеческим мозгом алгоритмах.
Таким образом, можно говорить о том, что на данный момент слияние отдельных наук стало просто неизбежным. Причем заметно, что «особенно интересным и значимым представляется взаимовлияние именно информационных технологий, биотехнологий, нанотехнологий и когнитивной науки» [8]. Отсюда возникает феномен NBIC-конвергенции (от нано-, -био, -инфо, -когно), подразумевающей взаимодействие нанотехнологий, биотехнологий и биомедицины (включая генную инженерию), информационные технологии и когнитивные науки (включая когнитивные нейроисследования).
Й. Шуммер в своем эссе [2] пишет: « В начале 2000 годов Национальный совет по науке и технологиям США, Подкомитет по наноисследованиям, инженерии и технологиям попросил Национальный научный фонд организовать конференцию, по результатам которой должен был быть представлен доклад на тему социальных последствий развития нанотехнологий. М. Роко, директор созданного незадолго до того исследовательского института Национальная нанотехнологическая инициатива (NNI), и У. Бейнбридж, впоследствии директор отделения ННФ по социальным наукам и бихевиоризму, стали руководителями проекта. В сентябре 2000 года ими была организована конференция и затем, в марте 2001 опубликован доклад». Официально термин “NBIC” был введен ими в 2002 году [8].
Роко и Бейнбридж в своей работе «Converging Technologies for Improving Human Performance», являющейся одной из наиболее значительных в данной сфере, высказывают идею о том, что подобное объединение наук (отсылающее, в том числе, к концепции о единстве природы) способно привести к колоссальному продвижению в сфере индивидуальных способностей человека, социальных отношений, национального производства и, в целом, к значительному улучшению качества жизни. Конвергенция наук может положить начало «новому возрождению», способному представить целостный взгляд на технологии, основанный на новых, преобразованных инструментах, математике сложных систем и комплексном понимании законов физического мира, начиная с наномасштабов, заканчивая планетарными масштабами.
Продолжая ссылаться на вышеприведенную работу [1], можно выделить несколько основных аспектов и проблем, в направлении которых запланировано развитие исследований NBIC:
Расширение познавательных способностей и коммуникации. Речь идет о стремлении понять структуру и функции человеческого разума, а также оценить потенциал расширения его возможностей. Кроме того, во внимании находятся аспекты персональных чувственных механизмов, процессов познания и совершенствование инструментов для развития креативности.
Улучшение здоровья и совершенствование физических возможностей человека. Здесь – разработка нано-био процессоров для исследования и изготовления лекарств; имплантаты на основе нанотехнологий и регенеративные биосистемы в качестве замены человеческим органам или для контроля над психологическим состоянием; нанооборудование и инструменты для медицинского вмешательства.
Расширение возможностей социальной коммуникации. Подразумевает уничтожение коммуникационных барьеров, вызванных ограниченными физическими возможностями, языковыми различиями, географическими расстояниями, а также культурными и интеллектуальными различиями между людьми. Это должно привести к повышению эффективности взаимодействия в учебных заведениях, корпорациях, государственных организациях( в том числе, при условии этих взаимодействий на международном уровне). Также, ключевым приоритетом является создание революционно новых продуктов и сервисов, основанных на интеграции четырех наук.
Национальная безопасность. Технологическая конвергенция предлагает несколько возможностей укрепления национальной безопасности в условиях изменившейся природы конфликтов: установление связи между данными и предвосхищение угрозы; роботизированные военно-транспортные средства; реагирование на химические, биологические, радиологические угрозы.
Таким образом, очевидно, что NBIC-конвергенция представляет собой необычайно актуальное явление. Технологии и исследования NBIC как нельзя лучше отвечают проблемам и требованиям современной науки и общества, следующих концепции глобализации. Объединение наук и, следовательно, их взаимообогащение приведут и уже приводят не только к кардинальным изменениям относительно появления инновационных технологий, продуктов и услуг, но и в изменении образа мышления людей, их самосознания. С уверенностью можно говорить о том, что NBIC открывает качественно новый этап человеческого развития.
Тренды, достижения и проекты NBIC
Наноматериалы. Как считают авторы работы [3], эта область объединяет нанотехнологии и широкое практическое применение наноструктурированных материалов. Одной из наиболее важных сфер исследования является образование полупроводников «квантовая точка» (ограненных кристаллов размером в несколько нанометров) посредством введения специальных составов, используемых для химического парофазного осаждения полупроводников, в горячее поверхностно-активное вещество. Такие «квантовые точки» являются макромолекулами, способными люминесцировать с различной частотой при вхождении в контакт с другими клетками, которые необходимо обнаружить. Эта технология может применяться в области медицины, экологии, для распознавания угрозы биотерроризма.
Другой важный вид наноматериалов – нанотрубки (цилиндрические аналоги фуллерена). Возможными зонами их применения становятся полевые эмиссионные дисплеи (тончайшие мониторы с высоким качеством разрешения, потребляющие минимум энергии), тепловой менеджмент, упрочнение композитных материалов. Предположительно, материалы на основе нанотрубок будут от 50 до 100 раз прочнее стали.
Нейромоторное протезирование. По данным, приведенным в работе [6], ученые нашли способ заменить или частично восстановить утраченные двигательные способности у людей. Современные вспомогательные технологии опираются на устройства, на которые сохранившаяся функция посылает сигнал, заменяющий отсутствующее действие. Например, камеры могут отслеживать движения глаз, воспринимаемые как движения компьютерного курсора. НМП представляет собой тип нейро-компьютерного интерфейса, способного направлять движение посредством усиления существующей нейронной субстрата действия. Совершенные НТП должны проводить безопасный, незаметный и надежный сигнал от лишенных моторной функции частей тела, восстанавливая, таким образом, утраченную функцию. Нейроны в первичной двигательной коре головного мозга способны представлять информацию о каком-либо намеренном движении (например, руки), но такие сигналы управления сработают в полной мере лишь при условии, что будут постоянными и произвольными (намеренными) со стороны парализованного человека.
Биокомпьютинг. Согласно авторам источника [10], биокомпьютинг представляет собой сочетание информационных, молекулярных технологий и биохимии и является новейшей альтернативой полупроводниковым технологиям. Биокомпьютинг позволяет решать сложнейшие вычислительные задачи при помощи клеток, вирусов, биомолекул, живых тканей. Но основную перспективу ученые видят в биокомпьютерах, в которых в качестве процессоров выступают молекулы ДНК.
Можно сказать, что активная разработка биокомпьютера началась в середине 1990-х годов, когда американскому ученому Л. Адлеману удалось в лабораторных условиях создать совершенно новую молекулу ДНК, до того не существовавшую в природе.[1]
Следующим шагом было решение задачи Гамильтова графа (Hamiltonian Path Problem), являющейся случаем NP-полной задачи. Для этого Адлеман смешал в пробирке молекулу ДНК с закодированной в ней информацией и специальные ферменты. В результате реакции структура молекулы ДНК изменилась, и в ней был представлен ответ на задачу в закодированном виде.
В источнике [10] говорится, что основной элемент биокомпьютера – ДНК-процессор, обладая структурой ДНК, имеет набор команд, представляющих собой ряд биохимических операций с молекулами. «Принцип устройства компьютерной ДНК-памяти основан на последовательном соединении четырех нуклеотидов (основных кирпичиков ДНК-цепи). Три нуклеотида, соединяясь в любой последовательнос
Первая модель биокомпьютера с механизмом из пластмассы была создана в 1999 году И. Шапиро из Вейцмановского института естественных наук. Она являлась аналогом «молекулярной машины» в живой клетке, которая, используя в качестве посредника РНК, собирала белковые молекулы согласно информации с ДНК.
Далее, в 2001 г. тому же ученому удалась реализация вычислительного устройства на основе ДНК, которое действовало практически без вмешательства человека. «Система имитирует машину Тьюринга — одну из фундаментальных концепций вычислительной техники» [10]. Машина Тьюринга последовательно считывает данные и принимает решения о дальнейших действиях в зависимости от значения этих данных. В теории, она способна на решение любой вычислительной задачи. Таким же образом работают и молекулы ДНК, «распадаясь и рекомбинируясь в соответствии с информацией, закодированной в цепочках химических соединений» [10].
Установка, разработанная в Вейцмановском институте, кодирует входные данные и программы в молекулах ДНК, состоящих из двух цепей, и смешивает их с двумя специально подобранными ферментами. Ферменты выполняют здесь функцию аппаратного обеспечения, а молекулы ДНК – программного. «Один фермент расщепляет молекулу ДНК с входными данными на отрезки разной длины в зависимости от содержащегося в ней кода. А другой рекомбинирует эти отрезки в соответствии с их кодом и кодом молекулы ДНК с программой. Процесс продолжается вдоль входной цепи, и, когда доходит до конца, получается выходная молекула, соответствующая конечному состоянию системы» [10].
Представленный механизм может использоваться для решения самых различных задач. И хотя скорость обработки ДНК на уровне отдельных молекул происходит во много раз медленнее, чем в кремниевых процессорах, здесь возможен массовый параллелизм.[2]
Так, в одной пробирке одновременно может происходить до триллиона процессов, и при потреблении несравнимо меньшей мощности в единицы нановатт может выполняться миллиард операций в секунду.
В 2002 году компания Olympus Optical выпустила ДНК-компьютер, предназначенный для совершения генетического анализа. Этот компьютер имеет две основные составляющие: электронную и молекулярную, первая из которых осуществляет химические реакции между молекулами ДНК, проводит поиск вычислений, а вторая отвечает за обработку информации и анализ полученных результатов.
Нужно сказать, что биологические компьютеры могут использоваться не только для вычислений, но и для фармакологических и медицинских целей. В геном микроорганизмов компьютера можно включить некоторую логическую схему, которая будет активизироваться при контакте с определенным веществом, другими клетками. Поместив, например, такое запрограммированное наноустройство в клетку человека, можно влиять затем на ее состояние, излечивая от различных болезней.
«Основная проблема, с которой сталкиваются создатели клеточных биокомпьютеров, – организация всех клеток в единую работающую систему. Сейчас в Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического университета создана клетка, способная хранить на генетическом уровне 1 бит информации. Также разрабатываются технологии, позволяющие единичной бактерии отыскивать своих соседей, образовывать с ними упорядоченную структуру и осуществлять массив параллельных операций» [10].
Итак, сравнительно с кремниевыми процессорами, процессоры на основе ДНК имеют ряд бесспорных преимуществ. Во-первых, для них характерна более простая технология изготовления, которая не требует столь жестких условий (например, стерильная атмосфера), как при производстве полупроводников. Во-вторых, используется не бинарный, а тернарный код (тройки нуклеотидов), что при меньшем количестве шагов позволит перебрать большее число вариантов при анализе. В-третьих, биокомпьютеры отличает сверхвысокая производительность (до 1014 операций в секунду). Также, данные могут храниться с плотностью, в триллионы раз превышающей возможности оптических дисков. И, наконец, энергопотребление ДНК-компьютеров является исключительно низким.
Blue Brain Project. Одним из самых крупных и значительных проектов NBIC является “Blue Brain Project”. Он был запущен в 2005 году Институтом мозга и мышления, входящим в состав Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL), и компанией IBM с целью воспроизвести с предельной точностью мозг млекопитающего и изучить стадии возникновения биологического интеллекта. Разумеется, главной задачей ученых является моделирование и изучение именно человеческого мозга.
Опираясь на работу [4] и выступление [7] Г. Маркрама, ведущего специалиста проекта Blue Brain, можно сказать следующее.
Потребовалось 11 млрд. лет, чтобы природа смогла создать мозг, и самым важным «конечным продуктом» Вселенной [7], какой она известна нам на данный момент, стал неокортекс, новая кора головного мозга, представляющий для ученых проекта главный предмет исследования. Именно неокортекс отвечает за чувственное восприятие, социальное взаимодействие, ориентацию в пространстве, речь, познавательные функции.
Неокортекс – это верхний слой мозговых полушарий, также состоящий из нескольких слоев (их всего 6). Нейроны получают сигналы от тысяч других нейронов, эти сигналы распространяются на различные разветвления чрезвычайно сложно устроенных дендритов. Существуют десятки тысяч модулей (компартментов), в которых «расположены» дендриты. Такие структуры называются кортикальными колонками и представляют собой минимальные по размеру цепи мозга. Кортикальным колонкам ученые посвятили последние 15 лет исследований, пытаясь изучить их точную структуру, форму и положение составляющих их элементов. Кроме того, важным объектом исследований являются принципы коммуникации между нейронами, поскольку каждый нейрон отсылает свой сигнал не любому, но какому-либо конкретному нейрону.
Кортикальные колонки
Построив компьютерную модель[3]
кортикальной колонки, ученые обнаружили, что ветви дендритов миллионы раз пересекаются между собой. Эти пересечения формируют синапсы – зоны коммуникации между нейронами. Когда нейроны достигают синапсов, они «заряжают» их электрическим сигналом, что ведет к выбрасыванию химических веществ в области синапсов. В электрических «разрядах» внутри кортикальных колонок, таким образом, содержится вся информация, образуемая нейронами.
Также был обнаружен тот факт, что, в то время как не существует ни одного похожего на другой нейрона, равно как и одинаковых кортикальных колонок (цепей) у разных людей, все же общая, глобальная структура, схема кортекса остается неизменной, единой для всех.
В рамках проекта Blue Brain было сделано интересное открытие, касающееся идеи о «врожденных» знаниях. Как пишет автор статьи [5], оказалось, что небольшие группы пирамидальных нейронов (около 50 в каждой) взаимодействуют на основе набора низменных и довольно простых правил. Ученые воспринимают эти нейронные кластеры в качестве основных «строительных» блоков, содержащих в себе что-то вроде фундаментального врожденного знания, наподобие простых физических действий. Приобретенные знания, способности, как, например, память, включаются в эти элементарные блоки на более высоком уровне всей системы. Это может объяснить, почему люди разделяют похожие представления о физической реальности, в то время как их воспоминания отражают индивидуальный опыт. Следовательно, новая технология позволяет поставить под сомнение гипотезу о tabula rasa, в основе которой лежит представление о том, что человеческий мозг при рождении является «чистым листом», и знания человек приобретает только в процессе переживания личного опыта. Нет сомнения в том, что такие навыки, как чтение и письмо или знание языка – результат личного опыта. Но некоторые проявления фундаментальных знаний прописаны в генах человека. Это открытие позволяет перераспределить баланс между врожденным и приобретенным и знаменует существенное продвижение в понимании того, как работает человеческий мозг.
Маркрам пишет [4], что детальное, биологически точное моделирование мозга позволит получить ответы на многие основополагающие вопросы о работе мозга, которые не в состоянии дать другие современные экспериментальные или теоретические подходы. Так, среди проблем, решаемых в рамках проекта Blue Brain:
Получение целостной картины о структуре и функционировании мозга как сложной системы
Получение более точного определения для основных элементов (рецепторы, нейроны, ионные каналы) с тем чтобы установить степень их влияния на возникновение поведения человека
Отслеживание процессов возникновения интеллекта
Моделирование заболеваний и исследование методов их лечения
Заключение
Очевидно, что развитие конвергентных наук на данный момент является чрезвычайно актуальным приоритетом, поскольку отвечает в полной мере требованиям современной, динамично развивающейся цивилизации. Представляется справедливым мнение авторов [8] о том, что NBIC может положить начало новому этапу в эволюции человека, а именно «осознанной» эволюции, когда речь идет об активном преобразовании, возможности создавать и закреплять желаемые признаки в противоположность пассивному подчинению определяемых природой законов. Изменения, вызванные стремительным развитием технологий, без сомнения, будут иметь глобальный, целостный характер. Надо полагать, не только колоссально повысится производительность («станет возможным создание материальных объектов с чрезвычайно низкой себестоимостью») и уровень жизненного комфорта, но изменятся сами принципы мышления людей, системы их ценностей. Одновременно существует и опасность того, что человечество не справится со всем тем, что создаст в процессе этой новой революции, и наступит то, что называют сингулярностью. Следовательно, необходимо осуществлять постоянный контроль за применением появляющихся технологий, чтобы революция не привела к катастрофе.
Список
литературы
Roco M., Bainbridge W. Converging Technologies for Improving Human Performance. Kluwer Academic Publishers (currently Springer), 2003.
Schummer J. From Nano-Convergence to NBIC-Convergence. Springer, 2008.
Antoґn P., Silberglitt R., Schneider J. The Global Technology Revolution // http://www.rand.org/pubs/monograph_reports/2005/MR1307.pdf
Markram H. The Blue Brain Project // http://www.hss.caltech.edu/~steve/markham.pdf
Pousaz L. New Evidence for Innate Knowledge // http://actu.epfl.ch/news/new-evidence-for-innate-knowledge-5/
Hochberg L.R., Serruya M. D., Friehs G. M., Mukand J. A., Saleh M., Caplan A. H., Branner A., Chen D., Penn R.D., Donoghue J.P . Neuronal Ensemble Control of Prosthetic Devices by a Human with Tetraplegia // Nature. 2006. http://www.nature.com/nature/journal/v442/n7099/abs/nature04970.html
Henry Markram builds a brain in a supercomputer // http://www.ted.com/talks/henry_markram_supercomputing_the_brain_s_secrets.html
Прайд В., Медведев Д. А. Феномен NBIC-конвергенции: реальность и ожидания // http://www.transhumanism-russia.ru/content/view/498/116/
Богданов А., Станкова Е., Мареев В., Крохов В. Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем / Способы организации высокопроизводительных процессоров // http://www.intuit.ru/department/hardware/atmcs/7/1.html
[1]
Сам Адлеман описывает этот случай в работе “Computing with DNA”.
[2]
Характеризуется тем, что каждый нейрон в сети обрабатывает поступающую к нему информацию независимо от общего хода вычислений, таким образом, нейроны функционируют параллельно, увеличивая количество совершаемых вычислений в единицу времени.
[3]
Моделирование происходит с помощью суперкомпьютера Blue Gene/L, разработанного компанией IBM