Сегодня мы поговорим о перспективах такого явления как перенос человеческой личности на другие физические носители. Насколько большая дистанция между современными машинами и мозгом, какие совершены успехи в создании аналогов нервной ткани? Насколько большой путь прошла наука от первых перцептронов до перспективных нейроморфических процессоров? Что сегодня мы знаем о том, как функционирует мозг, и почему мы полагаем, что это в принципе возможно - перенести сознание на другой носитель? Что такое инвазивные и неинвазивные нейроинтерфейсы? Какой прогресс совершила наука в их создании за последние десять лет  и что мы сумеем делать в данной области в ближайшем будущем?

Секрет хорошего рецепта

Задача загрузки сознания в машину  состоит из двух частей. Что нам понадобится?
1.    во-первых, нам понадобится машина, которая будет способна симулировать загруженное сознание с необходимой точностью и скоростью. Не только аппаратные средства, но и адекватные математические модели, которые сумеют представить наше сознание в своей внутренней структуре без потерь.
2.    и во-вторых, нам нужны будут методы необходимые для того, чтобы отсканировать это сознание и перенести его в машину.

Так что речь пойдёт о тех технологиях, которые относятся к обоим пунктам, -  не только и не столько о самом аплоадинге, но и о нейроинтерфейсах в том числе. У нас пока не существует машина,  производительность которой будет сопоставима с человеческим мозгом. Или если точнее, не сопоставима, а хотя бы оказалась к этой задаче ближе, чем на два порядка.

Давайте сравним мозг среднестатистического человека с самым мощным компьютерным  процессором.

Средний мозг человека содержит около 86 миллиардов нейронов и 150 триллионов синапсов. Синапс состоит примерно из одной тысячи молекулярных триггеров. Каждый из них можно представить обычным электронным триггером. Так что если мы объём мозга переведём в триггеры, то получится приблизительно около 150 квадриллионов триггеров. Самые большие монокристаллы на данный момент — процессор Sparc M7 (10 млрд транзисторов) и FPGA-матрицы (до 20 млрд транзисторов). Совершенно ясно, что единичный кристалл нам никак не подходит.

Конечно, рабочая частота мозга меньше частоты работы машины. Частота процессора Sparc — 4,13 ГГц, тогда как рабочая частота мозга —  приблизительно 1 тысяча Гц.

Если мы умножим число транзисторов на частоту, то обнаружим оставшуюся разницу примерно в два порядка. И это не учитывая неизбежные потери при эмуляции из-за очевидной разницы архитектуры. Но все же некоторые надежды у нас есть.

Brute force

Данный график — иллюстрация из книги «Сингулярность уже близка» («Singularity is near») Рея Курцвейла. В 2005 году он хотел предугадать наступление того момента, когда сильнейшие по производительности компьютеры будут достаточно мощными, чтобы эмулировать человеческое сознание. Понятно, что в основе оценки имеются допущения, но мы сомневаемся, что автор ошибся больше, чем на порядок. Сейчас указанный тренд существует без сильных отступлений (мы специально нанесли на график точку современного положения дел).

В июне 2016 года китайцы создали очередной самый мощный суперкомпьютер — он называется Sunway TaihuLight — с производительностью 93 петафлопа (почти 1017 флопов). Пока мы движемся в соответствии с графиком: согласно прогнозу  Курцвейла, производительность топового компьютера, если исходить из наших представлений о человеческом сознании, позволит в реальном времени эмулировать работу сознания к 2025 году. Бузусловно, тут могут возникнуть сюрпризы, но тем не менее.

Нейронные сети

Есть специализированные машины, которые эмулируют работу нейронных сетей, — нейроморфические процессоры. В 2016 году была пройдена очередная очень важная веха в жизни чипа TrueNorth: в Ливерморской национальной лаборатории им. Э. Лоуренса (США) стартовало исследование в области глубокого обучения на основе этого процессора. TrueNorth — детище IBM, которое было создано в рамках программы DARPA SyNAPSE. Он является эмулятором примерно 1 млн нейронов, каждый из которых снабжён 256 синапсами. Такое оборудование при эмуляции работы мозга даст возможность избежать сильной потери производительности, которая связана с различиями в архитектуре мозга и традиционных фон-неймановских машин, к числу которых относятся наиболее сильные современные суперкомпьютеры. Вычислительных ядер в наиболее быстрых фон-неймановских машинах на много порядков меньше, чем синапсов в мозге. Предыдущий лидер рейтинга TOP-500 — китайский суперкомпьютер Tianhe-2 — был собран более чем из 30 тыс. Xeon’ов (на каждом из них — 24 логических ядра) и почти 50 тыс. 57-ядерных сопроцессоров Xeon Phi. В общей сложности получается около 3,6 млн ядер. У нынешнего лидера Sunway TaihuLight число ядер уже немного перевалило за 10 млн, но это тем не менее намного меньше числа синаптических связей мозга, каждая из которых является хотя и сравнительно примитивным, но работающим одновременно со всеми другими вычислительным устройством.

Сегодняшние нейроморфические процессоры чрезвычайно сильно обогнали разработки Розенблатта, но и  пока что они несовершенны. Один из создателей свёрточных нейронных сетей Ян Лекун осуществляет критику проекта TrueNorth - за выбор примитивной модели нейрона («интегрировать и сработать» — «intergate-and-fire»). Это исторически первая модель нейрона, которая была предложена французским физиологом Луи Лапиком ещё в 1907 году. Лекун проговаривается между делом о том, что его критика совсем не абстрактная: он сам ведет работу над альтернативным проектом NeuFlow, который использует 16-битные состояния нейронов вместо бинарных состояний в TrueNorth. Аппаратная база NeuFlow — вентильные матрицы (FPGA), программируемые пользователем, и интегральные схемы особого назначения (ASIC).

Как мы представляем себе работу нервной ткани?

Во второй половине 1940-х годов начали создаваться математические модели того, как работает нервная ткань. Первая важная веха — достижение Питтса и МакКаллока — создание модели единичного нейрона. Они думали, что нейрон — это некий сумматор, который получает на вход сигналы, которые взвешены на весах синаптических связей, и выдаёт на выходе результирующий сигнал. Более поздние модели начали использовать при суммировании логистическую функцию, в отличие от бинарной функции Хевисайда, которая подразумевает, что сигнал подаётся на выход в том случае, если сумма входных сигналов больше нуля.

Современная нейрофизиология использует для описания работы синапса усовершенствованную модель Ходжкина — Хаксли, которая была разработана в начале 1950-х годов, при использовании результатов  опытов, производимых с огромным аксоном кальмара. Современная модель учитывает несколько нюансов в работе ионных каналов, сложные темпоральные эффекты, но суть работы нейрона МакКаллок и Питтс угадали правильно: она на самом деле сводится к суммированию и трансформации сигналов.

Восстанавливаем топологию естественной сети

В операционной под потолком  было сооружение, которое напоминало блестящую влажную перевернутую солдатскую каску диаметром примерно в два метра. Гигантская каска из стали, из которой с каждой стороны тянулись шесть тонких словно паучьих металлических руки — это был Хирург. Руки, находящиеся в постоянном движении, занимались чем-то ужасным… что было трудно передать.

Шла полным ходом операция над телом Кобба. Уверенное движение скальпеля, зажатого в одной из рук Хирурга, грудь лежавшего была рассечена от горла до паха.  Еще другие лапы паука спустились и распахнули грудную клетку, две другие достали из нее сначала сердце, потом легкие. Ральф Числер был тоже занят: срезав верхушку черепа Кобба, он снял ее  крышку из кости и достал мозг. Отсоединив от мозга датчики  ЭЭГ, Ральф положил полушария на устройство, похожее чем-то на хлеборезку, оно совмещалось с аппаратом рентгена.

Хирург включил анализатор мозга и медленно скользнул по потолку к дальней части операционной.

Руди Рюкер. «Софт. Тело» (Software. Wetware)

Для того чтобы продублировать человеческое сознание, в первую очередь нужно будет восстановить топологию естественной нейронной сети. Какие наши достижения сегодня в этой области? EyeWire, интересный проект учёных из MIT, начался смертью его основного участника — лабораторной мыши, которую звали Гарольд. Его мозг был нарезан микронными слоями,  срезы положили в сканирующий электронный микроскоп и получили множество отсканированных изображений.

Оказалось, что для того, чтобы изучить все срезы и полностью восстановить по ним топологию нейронной сети, нужно потратить очень много времени. Для того, чтобы воссоздать вручную один нейрон необходимо потратить около пятидесяти человеко-часов рабочего времени. Учёных, которые занимаются этой проблемой, довольно мало, таким образом расшифровка одной лишь зрительной области мышиного мозга заняла бы приблизительно двести лет. Так что учёные приняли решение воплотить в жизнь очередной дьявольский план и создали игру EyeWire. Если бы зарегистрируетесь на сайте EyeWire, вы получите срезы мозга мышонка Гарольда и раскрашиваете их по заданным правилам. Если вы раскрасили срез правильно (таким же, как большинство игроков, которые получили тот же срез), то вы получаете много очков. Если вы раскрасили его неверно — то мало очков. Специальный показатель помогает сравнивать свое умение раскрашивания мышиного мозга с умением других людей.

Но это лишь первая часть их плана. Суть второй части заключается в том, что основываясь на данных  раскраски, которую выполняли игроки, исследователи обучали большую свёрточную нейронную сеть. Недавно они закончили работу о восстановлении зрительной коры опубликовали ее. Эта технология совершенно рабочая и ее можно поставить на промышленные рельсы.

Топология сетей — самый фундаментальный и основной момент. Опыты, проведенные на червях, продемонстрировали, что реакции, которые были выучены червём при жизни, сохраняются при его долговременной витрификации. Другими словами, если червя заморозить довольно надолго, в его мозге сохраняется информация . Это говорит в пользу того, что для сохранения личности, вероятно, достаточно будет сохранить коннектом (полное описание структуры связей) мозга и  даже при потере данных о текущей электромагнитной активности личность не будет утрачена

Blue Brain Project

Крупнейший амбициозный проект на тему воссоздания в электронике человеческого мозга — это проект под названием Blue Brain, который был начат ещё в начале 2000-х. В 2005 году учёные создали первую клеточную модель. В 2007 году была завершена первая фаза исследования: создали протокол, в соответствии с которым реконструировалась одна колонка неокортекса крысы (на этом этапе крыса была главным модельным объектом), и в 2008 году на основе протокола участники проекта продемонстрировали первую функционирующую колонку. Они продемонстрировали, что у 10 тыс. нейронов с замыканием электрическая активность такая же, как и у настоящей колонки неокортекса крысы. На входе получая те же самые сигналы, модель на выходе генерировала такие же сигналы, что и подлинная нервная ткань живого существа.

В июле 2011 года первое мезозамыкание было показано. Учёные собрали 1 млн нейронов, продемонстрировали, что модель валидна. План проекта подразумевал, что в 2014 году получена будет полноценная модель крысиного мозга: сто миллионов клеток, сто мезозамыканий. Итоги работе пока не опубликованы по неизвестной причине. Вероятно, для подготовки текста работы требуется довольно много времени, а вероятно, что на таймлайн проекта оказали влияние последнейшие открытия в области нейрофизиологии. В 2015 году в журналах Nature Neuroscience и Neuron вышли материалы, которые посвящены обнаружению нового вида нервных связей. Обнаружилось, что сигналы в мозге могут распространяться через астроциты глиальной ткани. Ученые из Федеральной политехнической школы Лозанны (в Швейцарии) создали численную модель этих связей. Спикеры Blue Brain откликнулись на эти опубликованные материалы и сказали, что интегрируют этот новый механизм в свою модель.

Так что предстоит ожидать результатов, надеясь на то, что читатели смогут познакомится с ними в ближайшее время. Изначальный временной план проекта предполагал, что эквивалент мозга человека будет создан примерно к 2023 году. По оценке учёных из Blue Brain, он равнозначен приблизительно 1 тыс. мозгов крысы. Тысяча леммингов — это как один человек.

Получение карты электромагнитной активности

Стоит сказать несколько слов по поводу электромагнитной активности мозга. В конце девятнадцатого века обнаружилось, что мозг создает слабый электрический ток. Это явление впервые было описано Ричардом Катоном, английским физиологом и хирургом. Спустя несколько десятков лет, в 1920-х гг. Ханс Бергер продемонстрировал, что может быть создана технология сбора информации об электромагнитной активности мозга. Во время первых экспериментов Бергер использовал тонкие металлические электроды, которые он вставлял под кожу черепа. Некоторое время спустя возникла менее инвазивная технология и первые электроэнцефалографы, которые через много лет усовершенствований стали одним из наиболее распространённых способов для того чтобы регистрировать электромагнитную активность мозга.

В настоящее время, если необходимо собрать данные об электромагнитной активности мозга, принято использовать три главные технологии: электроэнцефалографию, магнитоэнцефалографию и позитронную эмиссионную томографию. Только все технологии пока еще имеют довольно серьёзные проблемы, связанные с разрешающей способностью, временной и пространственной. На графике представлены современные достижения в этой сфере. По вертикали — пространственное разрешение, по горизонтали — логарифмическая шкала, которая показывает временное разрешение каждого метода.

Что мы видим на графике? Во-первых, лучшее пространственное разрешение — около 0,75 мм. Это означает, что аппарат с подобным разрешением будет регистрировать активность примерно 50 тыс. нейронов как единичный сигнал. К тому же, аппараты, имеющие пространственное разрешение 0,75 мм сильно уступают аналогичным аппаратам по временному разрешению (приблизительно 60—120 секунд). Аппараты, имеющие хорошее временное разрешение (магнитоэнцефалографы) имеют низкое пространственное разрешение. Как считает большинство специалистов, наиболее перспективной технологией является магнитоэнцефалография.

Что же ограничивает её развитие? Много десятков лет со времени появления первых магнитоэнцефалографов слабые магнитные поля, которые генерирует мозг, регистрировали с помощью т. н. SQUID-датчиков. Это сверхпроводящие высокочувствительные магнитные датчики, которые позволяют регистрировать магнитные поля, на три с лишним порядка более слабые, чем магнитное поле Земли. Постоянный спутник сверхпроводимости в технике это сверхдороговизна. Успехи в области создания высокотемпературных сверхпроводников пока еще достаточно скромные, а значит, датчики подобного типа неизбежно влекут за собой дорогую и громоздкую систему охлаждения.

К радости, в начале 2000-х годов возникли ещё две технологии.

Первая из них это феррит-гранатовые мембраны, эта технология довольно активно развивается. Пока они уступают SQUID-датчикам по чувствительности примерно на два порядка. Учёные,  занимающиеся развитием феррит-гранатовой технологии, утверждают, что вероятно она может превзойти SQUID-датчики по точности, при этом оставаясь довольно дешевой.

Вторая технология это датчики SERF (свободные от спин-обменного уширения). По точности SERF-технология находится на уровне SQUID; она дешевле, хотя и не настолько дешевая, как феррит-гранатовые мембраны.

Изображения из мозга

Насколько эффективно можно получать данные из мозга? В этой области мы умеем уже не очень мало. Можно разделить все нейроинтерфейсы на два больших класса:
•    инвазивные предполагают физическое соединение интерфейса с нервной тканью, те есть вмешательство в организм человека;
•    неинвазивные построены на основе на электроэнцефалографии, магнитоэнцефалографии и иных дистанционных способах регистрации мозговой активности.

Здесь представлена картинка, которую получили из мозга кошки. Это работа 1999 года, выполненная в Калифорнийском университете в Беркли. В латеральное коленчатое тело (структура мозга, которая получает информацию непосредственно на выходе из сетчатки) мозга кошки вживили двумерный массив электродов, при помощи которого регистрировалась активность 177 нейронов. Один электрод может получать данные об активности единичной клетки.

А тут уже более поздняя работа — такой же эффект получили в 2008 году с применением неинвазивного интерфейса, который был основан на МРТ.  Насколько мы знаем, у МРТ не особо хорошее временное разрешение — помогли специальные методы цифровой обработки; человеку были продемонстрированы простые картинки, а затем этот набор изображений восстановили, используя последовательные сканирования мозга.

Передача изображения в мозг

Более технически сложной задачей была передача изображения обратно: в мозг из машины. Большой интерес к ней был вызван возможным медицинским применением для того, чтобы создавать эффективные зрительные протезы. Первые успехи были достигнуты довольно давно. Исследователь Уильям Добелл в 1978 году создал первый работающий прототип аппарата искусственного зрения. Выглядел он очень страшно: в мозг вживляли массив из 68 электродов. В те годы не существовало ни хотя бы относительно лёгких камер, ни высокопроизводительных микрокомпьютеров. Для того, чтобы видеть ситуацию, первый пациент (некто Джерри) подключался к мейнфрейму, обрабатывающему сигнал с камеры и преобразовывающему его в последовательность сигналов для мозга. В мозге возникала чёрно-белая картинка с маленьким разрешением, частота смены кадров оказалась очень редкой; но все же система работала.

В 2002 году открыли первую программу по коммерческому протезированию зрения.  Пациентам на коммерческой основе стали устанавливать усовершенствованные аппараты, наследники первого аппарата Добелла. В первой группе было шестнадцать пациентов. Что мог позволить такой аппарат? Например, медленно водить машину. Один из самых известных пациентов Добелла — Дженс Науманн — показывал, что он может сесть за руль автомобиля и медленно ездить вокруг дома. Дженс мог отличить помидор или банан от яблока и даже мог распознать крупно написанные символы.

Хотя история первой группы пациентов закончилась очень грустно. Добелл в 2004 году достаточно неожиданно умер. Пациенты частного исследователя остались без попечения. Они видели всё хуже. Дженс Науманн во второй раз в жизни потерял зрение.

Сейчас доступны протезы, которые намного превосходят модели Добелла. Другие исследователи смогли воспроизвести эту технологию в своих лабораториях.

А теперь немного о слухе. О том, что мы умеем делать сейчас.

Кохлеарные импланты позволяют в ряде случаев вернуть слух людям, лишённым его от рождения либо утратившим его из-за болезней.

Система с замкнутым циклом обратной связи

Ещё более интересная история — протезирование конечностей. Подключение нас к внешним устройствам, оперирующим в реальном мире. Мигель Николелис, известный пионер в этой области, продемонстрировал первую систему с замкнутым циклом обратной связи. В опытах Николелиса использовались макаки-резусы и инвазивный интерфейс — массив электродов, имплантированный в двигательную кору. Данные собираются, преобразуются, фильтруются и передаются в манипулятор.

При этом обезьяна может видеть свои манипуляции. До Николелиса все подобные устройства работали односторонне, данные передавались только из двигательной коры в устройство, но не обратно. В данном случае цикл был замкнут полностью.

Альтернативы

Задача переноса человеческого сознания в машину на сегодняшний день по большей мере инженерная. Критики могут говорить о том, что полностью работающей системы у нас пока нет, о том, действительно ли система (когда/если она будет создана) окажется неотличимой от оригинального человеческого сознания. Будет ли это интеллект в машине или очень слабая и неудачная копия?

Ещё одна, совсем уже маргинальная точка зрения: учёные ошибаются, считая, что человеческое сознание и человеческая личность редуцируются до электромагнитной активности мозга. Наталья Бехтерева, внучка известного физиолога В. М. Бехтерева и многолетний директор Института мозга человека РАН, заявляла, что сознание существует в тонких сферах, а мозг — это просто принимающее устройство, своего рода антенна. Конечно, с точки зрения современной науки это звучит крайне наивно и не подтверждается экспериментами. Искусственные нейронные сети, которые мы создаём, вполне способны решать сложные интеллектуальные задачи, не говоря уже о том, что в рамках проекта Blue Brain было показано: можно воспроизвести по крайней мере часть мозга. Большая часть учёных считает аплоадинг технически возможным в недалёком будущем. Отдельные энтузиасты вроде Яна Корчмарюка предлагают даже вынести исследовательскую и инженерную работу в этом направлении в отдельную дисциплину — так называемую «сеттлеретику».

Помимо наивных возражений против возможности загрузки сознания в машину существуют и почти научные контраргументы. Например, иногда критики говорят о том, что в работе мозга важную роль могут играть эффекты квантового уровня: существование неопределённости Гейзенберга не позволит достаточно точно отсканировать активность мозга и без потерь перенести сознание на другой носитель, потому что природа сознания квантовая.

Пока нет серьёзных оснований считать, что в мозге присутствуют какие-то квантовые эффекты (и, стало быть, что погрешность порядка, близкого к постоянной Планка, приведёт к искажению деятельности мозга, сознания, психики). Впрочем, в этом году появилось предположение, что в работе мозга определённую роль может играть распространение световых сигналов через глиальную ткань; это в силах несколько (но вряд ли существенно) снизить энергетические пороги информационного обмена. Но световые эффекты — это не только источник некоторого скепсиса. Широкие перспективы в создании инвазивных нейроинтерфейсов открывает оптогенетика, возникшая как направление исследований в 2005 году. Это методика, основанная на внедрении в мембрану нервных клеток специальных каналов — опсинов, реагирующих на возбуждение светом. Для экспрессии каналов используются особые вирусные векторы, а для последующей активации либо ингибирования нейронов и их сетей — лазеры, оптоволокно и другая оптическая аппаратура.

Если честно, я считаю, что позиция скептиков в вопросе загрузки сознания в машину — всего лишь очередная инкарнация витализма. В своё время, когда учёные заикались о единстве материального мира, приверженцы религиозной точки зрения пытались доказать, что живую материю нельзя создать искусственно, что барьер между неорганической и органической материей непреодолим. И пока лабораторно не был продемонстрирован синтез органических веществ, эта точка зрения бытовала даже среди образованных людей своего времени.

Сейчас наука весьма существенно отодвинула эту границу, в том числе в сфере создания искусственных живых организмов (недавно завершился очередной проект по созданию собранной с нуля работающей клетки). В этом плане спорить с экспериментом и практикой трудно. Но сама интенция оставить за жизнью, за сознанием какую-то площадь, недоступную для науки и человеческой технологии, по-прежнему существует. Некоторым людям очень не хочется, чтобы наши технологии стали применяться к нам самим и к нашему сознанию. В чём причина? Иногда людям кажется, что если мы что-то объяснили, то тем самым уничтожили святость, сакральность. Если мы объяснили, как написано стихотворение, как оно устроено, то в глазах некоторых людей оно почему-то становится менее прекрасным. Открытие тайн работы человеческого сознания по какой-то причине воспринимается как унижающее человека явление.

Другой момент связан с этической стороной исследований. Представьте себе ужас первого человеческого сознания, перенесённого в машину. Крайне ненадёжный субстрат. А если отключат электроэнергию? Полная зависимость от тех, кто управляет этой модельной средой. И человек, который первым захочет это сделать, наверное, должен быть очень смелым и самоотверженным исследователем. Хотя ему-то самому как бы ничего не будет: будет что-то его копии, собранной внутри машины. Но всё равно неприятно ощущать, что там, в машине, есть второй ты, которому сейчас, наверное, очень плохо.

Поэтому даже когда задача переноса сознания в машину технически решится, это не будет автоматически означать, что такого рода технология станет применяться повсеместно. Возможно, всё и ограничится лабораторными экспериментами. Потому что с практической точки зрения, возможно, куда важнее создание более эффективных интерфейсов «машина — мозг» и расширение, аугментация нашего собственного тела.

Все в какой-то момент задумываются о смерти. У меня это произошло лет в девять-десять, и мысли о том, что умрут родители, что умру я, вызывали весьма тяжёлые переживания. Взрослея, люди учатся отвлекаться, чтобы не испытывать экзистенциальный ужас непрерывно, изобретают какие-то формы самообмана, создают в мыслях сценарии, снижающие общую тревожность. У кого-то в их основу ложатся религиозные фантазии — жизнь после смерти. У человека более рационального подобный внутренний нарратив чаще основывается на мыслях о технологиях, которые когда-то будут доступны: мне обязательно повезёт, я всё-таки не умру по крайней мере ещё сотню-другую лет.

Есть какие-то полумеры, геропротекторы. Идея состоит в отключении механизма старения. Сейчас небольшая группа исследователей, возглавляемая мной, работает с крупной биотехнологической компанией, помогая своими знаниями в области data science в проекте, связанном с биологическим продлением жизни. Вероятно, мы продлим на какое-то время своё существование при помощи биохакинга — путём вмешательства в биохимические сигнальные пути организма, но такое решение выглядит довольно хрупко: наши тела не очень надёжны.

Как ещё может выглядеть технология, которая продлевает существование сознания? Один из возможных путей — это своеобразный постнеокортекс. Мы создаём инвазивный (а может, даже и неинвазивный) интерфейс и при помощи него прикрепляем к нашему неокортексу огромную искусственную нейронную сеть, которая по размерам, по количеству клеток, синапсов и так далее на несколько порядков больше, чем наша естественная нейронная сеть.

Науке давно известен эффект нейропластичности: мозг очень хорошо адаптируется к поступающим в него сигналам. Первые эксперименты, продемонстрировавшие нейропластичность, провёл ещё в XIX веке французский врач и физиолог Мари-Жан-Пьер Флуранс. Флуранс брал петуха, перерезал ему нервы, ведущие к мышцам — сгибателям и разгибателям крыла, и сшивал их крест-накрест. Сигнал, которым птица пыталась согнуть крыло, теперь попадал в мышцу-разгибатель, и наоборот. Первое время петух не мог летать, но позже мозг приспособился к изменившейся ситуации, и птица снова выучилась полёту.

Множество случаев травм головного мозга показывали, что даже с очень серьёзными функциональными повреждениями нейронной сети человек в состоянии сохранить свою личность, активность, воспоминания и т. д., хотя и с некоторыми провалами. Приведём в пример аппараты искусственного зрения. Сигнал попадает не совсем туда, куда он попадает от настоящего глаза. Требуется время, чтобы мозг приспособился к восприятию этой картинки.

Есть и более удивительные истории, связанные с нейропластичностью. Сёстры Татьяна и Криста Хоган — краниопаги, т. е. сиамские близнецы, соединённые в районе головы. Явление крайне редкое, один случай на 6 млн рождений. Криста и Татьяна уникальны даже среди краниопагов: мозг одной сестры соединён с мозгом другой. Нейрохирурги обнаружили, что у них связаны глубокие области мозга — таламусы. Через таламус проходит информация от органов чувств, чтобы затем попасть в кору головного мозга. У девочек образовалась уникальная структура — «таламический мост»: толстый канал из нейронных отростков, который отчётливо виден на сканах. Нервные сигналы от ствола головного мозга Кристы могут поступать в мозг Татьяны, и наоборот.

И немного в заключение

Если мы подключим к мозгу вторичную искусственную нейронную сеть, можно ожидать, что за счёт нейропластичности наше сознание постепенно освоит новое пространство, распространится на него, и на втором этапе мы получим некое новое сознание: модификацию нашего сознания, существующую на комбинированном субстрате. Первая часть субстрата — тот биологический мозг, который у нас был вначале, а вторая часть — искусственная нейронная сеть. Затем, например, биологическая часть отрезается, отмирает.

Допустим, мы так рассчитали размеры новой нейронной сети и её структуру, что на её фоне изначальное «обиталище» нашего сознания стало сравнительно малой и несущественной частью этого большого мозга. Точно так же, как изъятие небольших частей нервной ткани из мозга человека зачастую не приводит к фатальным утратам для его сознания. Такой способ выглядит более комфортным, чем простое копирование, ведь при копировании будет создана всего лишь копия «я», в то время как оригинал останется прозябать в тленной биологической оболочке.

Конечно, существует целый ряд нюансов и парадоксов, связанных с континуальностью сознания, выходящих далеко за рамки этого рассказа. Однако есть надежда, что мы всё-таки создадим технологии, которые позволят надолго отсрочить наступление уже маячащей на горизонте неумолимой смерти.