Je zavest več kot vsota sestavnih delov? Ali pa le skupek čutov, ki se srečajo v možganih? To je eno največjih vprašanj ne le psihologije in nevrologije, temveč tudi samega metapoložaja znanosti, filozofije. Zanesljivega odgovora človeštvo ne pozna in tako bo ostalo tudi po najnovejšem dosežku švicarskega inštituta École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). So pa z desetletno raziskavo storili prvi veliki korak naproti konceptu, ki bo morda razprl zaveso do resničnega stanja stvari.

Razdreti in znova sestaviti
Švicarji od leta 2005 vodijo projekt Blue Brain. V osnovi se želijo dokopati do spoznanja, kako delujejo možgani, ta izjemno učinkovit ter kompleksen aparat obdelave in pomnjenja podatkov. V nasprotju s psihologijo, ki želi z eksperimenti od zunaj ugotoviti, kakšno je stanje znotraj, ga želijo "razdreti" na najmanjše koščke in ponovno (pravilno) sestaviti. Za to uporabljajo računalniške simulacije, v katerih gradijo modele stvarnosti, jih primerjajo z opazovanji iz narave ter poskušajo potegniti ugotovitve. Podobno, kot denimo astrofiziki počnejo z izjemno zapletenimi simulacijami nastanka galaksij.

Za začetek so si zastavili misijo rekonstrukcije izseka neokorteksa mlade podgane. Kot zatrjujejo z objavo v znanstveni publikaciji Cell, jim je uspelo v delujočo celoto povezati 31.000 nevronov, razdeljenih v 207 različnih tipov ter razporejenih v 55 plasti, med njimi pa še skoraj 40 milijonov virtualnih sinaps. Podatke iz eksperimentov in tudi samo digitalno rekonstrukcijo so javno objavili.

"Električno obnašanje virtualnega možganskega tkiva smo simulirali na superračunalnikih in ugotovili, da je skladno z obnašanjem, kot so ga izkazali dvajsetletni eksperimenti na dejanskih možganih," so zapisali v sporočilu za javnost in s tem po lastnih besedah dokazali, da je koncept verodostojen. Še več, da že sam po sebi omogoča nekatera nadaljnja spoznanja o možganih.
Katalog različnih tipov celic in povezav
Čeprav gre za izjemno majhen izsek "sivih celic", le kubični milimeter, so bili zanj potrebni dolgotrajni napori. Konkretno, na desettisoče posameznih eksperimentov na dejanskih, fizičnih neokorteksih mladih glodavcev. Pri tem so znanstveniki ustvarjali obsežen katalog vseh najdenih tipov možganskih celic (nevronov) ter sinaps (povezav med nevroni). Zadnjih je vsaj 2.000. Po lastnih trditvah jim je uspelo določiti sistem pravil, kako se nevroni razporejajo v mikrotokokroge in kako se s pomočjo sinaps povezujejo.

In četudi je model najkompleksnejši sploh, je še vedno zelo daleč od celovite mape električnega delovanja. Na tej točki so se Švicarji zatekli k rudarjenju podatkov. Razvili so programje, ki za spoznanji koplje po dostopnih bazah podatkov iz laboratorijev sveta; pa še algoritme, ki so pridobljene podatke uporabili ne kot gradnike, kot opeke, temveč kot mejnike. "Ne moremo in niti nam ni treba vsega izmeriti in izvedeti. Možgani so tako dobro urejeni, da ko enkrat začrtaš red na mikroskopski ravni, lahko hitro začneš zapolnjevati luknje v znanju," je izjavil Henry Markram iz EPFL-ja.

Algoritem, s katerim so napovedali lokacije skoraj 40 milijonov sinaps, je razvil Michael Reimann. "Algoritem na začetku pozicionira nevrone v trirazsežnostnem prostoru, pri čemer upošteva obstoječe meritve o razporeditvi nevronskih tipov na različnih globinah. Nato najde vse točke, kjer se veje nevronov dotikajo - slednjih je več kot 600 milijonov. Vse stike, ki ne sovpadajo z enim od petih bioloških pravil povezljivosti, izloči. Tako smo prišli do številke 37 milijonov," je pojasnil.

Ko superračunalniki sopihajo
Kako zapleteni so biološki možgani, kaže dejstvo, da so morali ta miniaturni izsek počasi poganjati na superračunalnikih in široki paleti programov. Za mikrosekundo dogajanja je bilo treba razrešiti milijarde enačb. Pri tem pa sploh niso upoštevali drugih pomembnih sestavnih delov, kot so podporne nevronske celice (glija), delovanje krvožilja, nevromodulacije in drugih dejavnikov.

Simulacija omogoča teste, ki so v realnosti nemogoči. Denimo, znanstveniki so pobrkljali po količini kalcijevih ionov, ki so potovali med nevroni, in ugotovili, da je sprememba v količini sprožila zanimive vzorce električne dejavnosti. Vzorce, ki jih le na podlagi značilnosti posameznih nevronov ne bi mogli napovedati. Na ta način so med drugim sprožili počasne, sinhrone valove, ki se v človeku pojavijo med spanjem. Kako bi takšne spremembe vplivale na dejanske možgane?

Del precej večjega projekta
Blue Brain Project je izvor in hkrati del precej večjega, kontroverznega podviga, imenovanega Human Brain Project. Ta je vseevropski, z več kot milijardo evrov ga podpira Evropska komisija in namerava nič manj kot simulirati delovanje celotnih človeških možganov. Visoki cilji ter obsežen proračun so privabili pozornost javnosti, tudi strokovne, ki je lani izdala dvomov polno protestno pismo. Poleg številnih drugih izraženih kritik so stotine nevrologov spraševale, ali je cilj sploh realističen in kadar koli izvedljiv, sploh ob dejstvu, da projekt več let ni pokazal oprijemljivega napredka.
Izdana simulacija podganjega neokorteksa je eden prvih večjih korakov, pa tudi komisija po opravljeni reviziji projektu pušča prosto pot naprej. Leto 2022 bo pokazalo, ali bodo res opravili obljubljeno. V tem primeru se bo v Evropi zgodil eden največjih zgodovinskih prelomov, saj utegne prav takšen napredek pripeljati do umetne inteligence ter zavesti v stroju - če je ta zares mogoča. Nekateri futurologi, kot je Ray Kurzweil, napovedujejo nastop t. i. tehnološke singularnosti ravno s pomočjo zmožnosti računalnika, da se natančno "priklopi" na človeški živčni sistem, do leta 2050.

V ZDA poteka (tudi po obsegu financiranja) podoben projekt, imenovan Brain Initiative.

Nekoliko drugačno pot do podobnega cilja sicer ubirajo tudi z razvojem strojne opreme. Natančneje, z razvojem čipov, ki fizično simulirajo delovanje nevronske mreže - t. i. nevrosinaptičnih računalnikov. Primer je IBM-ov TrueNORTH.
Video: Blue Brain Project o dosežku (le v angleščini):