Зачем нейрофизиологам Дженнифер Энистон и 20-килограммовые белки?

Молодые учёные, занимающиеся исследованиями в области нейронаук, недавно собрались в Подмосковье, чтобы обменяться опытом и послушать доклады коллег. О том, что нового происходит в нейронауках, какое будущее готовит нам искусственный интеллект и о многом другом и интересном с приставкой «нейро» мы расспросили двух участников конференции: аспирантов Никиту Поспелова из ФИЦ ХФ РАН им. Н. Н. Семёнова и Артёма Александрова из МФТИ.

— Никита, научные работы, о которых докладывали участники конференции, очень разные. Но всех их объединяет интерес к нейронаукам. Почему выбрана именно эта область исследований?

— Их объединяет ещё и то, что все ребята — грантополучатели научного центра «Идея», которым был учреждён грант для ведущих учёных. Выиграв конкурс и получив грант, учёный может взять себе аспиранта для проведения исследования по нейронаукам. Здесь как раз собрались аспиранты победителей конкурса, чтобы рассказать о своих результатах за прошедший год и обсудить их. Научный директор «Идеи», профессор МФТИ, член-корреспондент РАН Тагир Аушев, хоть сам и является специалистом в области физики элементарных частиц, уверен, что основные открытия в XXI веке будут сделаны именно в области нейронаук.

— Расскажите, какие у вас лично результаты, кто ваш научный руководитель?

— Мой научный руководитель — известный нейрофизиолог, академик РАН Константин Владимирович Анохин. Моя диссертация посвящена тому, как нейроны кодируют информацию не по отдельности, а коллективно. Больше всего это похоже на анализ того, что люди говорят на площади: допустим, у вас есть очень ограниченные возможности по анализу этой говорящей толпы, вы можете, например, к некоторым из этих людей прикрепить довольно шумные микрофоны. А иногда не к людям, а просто над площадью повесить. Из этой информации вам надо как-то вычленить, что происходит во внешнем мире, что интересует этих людей. Например, дракон пролетел, и люди на площади хором сказали: «О, дракон пролетел!» Это легко. А бывают какие-то вещи, о которых шушукаются, и это довольно сложно отследить: технологии по регистрации записи отдельных элементов — людей или нейронов — развиваются, но все ещё ограничены.

Никита Поспелов, аспирант Федерального исследовательского центра химической физики им. Н. Н. Семёнова РАН. Фото Андрея Афанасьева.

Но сейчас они развились до состояния, когда мы научились записывать активность нескольких сотен тысяч клеток в живом организме. Это значит, что мы можем смотреть через маленькое окошко, но всё-таки уже через окошко, в мозг живого организма, который делает что-то, как-то обрабатывает информацию. Это супер-важно, потому что до этого мы изучали структурные вещи. Условно, в мёртвых мозгах можно много чего интересного найти с точки зрения структуры, но…

— Как устроена жизнь, понять по мёртвым клеткам не получится...

— Да. А все функциональные вещи, которые использовались для исследований ещё лет 20 назад — это высокоуровневые корреляты типа электроэнцефалографии или функциональной МРТ. Кстати, самые классные открытия получаются, когда удаётся эпизодически зарегистрировать из глубоких слоёв человеческого мозга отдельные нейроны. Такое бывает при операциях — при подготовке вживляются специальные электроды. Иногда можно использовать эту технологию, чтобы «послушать», о чём нейроны «говорят». Так, например, обнаружили нейроны Дженнифер Энистон — это история про то, что в мозге есть когнитивно-специализированные клетки, что очень важно.

— Как проходят ваши исследования?

—  Мы работаем с кальциевой регистрацией, это значит, что нейроны заражаются специальным вирусом, который заставляет их светиться, когда они активны. Этот свет улавливается переносным микроскопом, который прикреплён к мыши, он называется минископ, и свет потом преобразуется в нейронные сигналы. Получается запись, полная информация о том, что делало животное и как при этом активировались клетки мозга. Мы можем догадаться по поведению животного, что для него в этот момент релевантно, и у нас есть информация о том, как были активны нейроны. Соответственно, на пересечении этих двух явлений есть интересные вопросы, например, специализация индивидуальных нейронов.

В своём докладе я объяснял, что вот есть нейрон, клетка места, он селективно реагирует на конкретный участок. А вот это — нейрон «подхода к кормушке». Есть такие специальные нейроны, которые показывают мышь в состоянии счастья в тот момент, когда она приближается к кормушке и начинает есть.

— У человека будет примерно так же? Когда мы голодные идём к своей «кормушке»…

— Да. Можно даже указать области, где это будет. Но у человека самое интересное — на пересечении более высокоуровневых вещей.

— Например, я сижу и пытаюсь вас понять. Это интересно, что у меня сейчас происходит с нейронами?

— Очень интересно. Я бы посмотрел. Вот если на этих деревьях будет кто-то водиться, то у вас одновременно активируются нейроны того, что это, скажем, клён и нейроны того животного, которое вы там увидите. Но если вы там увидите, например, росомаху, то у вас включится реакция: «Какая росомаха на клёне?» У вас активируется один нейронный контур, который отвечает за распознавание типов деревьев, и второй, отвечающий за распознавание росомах, и эта информация отправляется на анализ в центры мозга, которые ведают здравым смыслом. Вы понимаете, что тут что-то явно не так.

— Или со мной, или с росомахой.

— Я сегодня узнал, что в Индии живут гигантские 20-килограммовые белки! Если вы такую белку здесь увидите, ваш мозг закричит вам, что это белка, а ваш здравый смысл возразит: таких белок не бывает. И вот на таких рассогласованиях чаще всего получается интересное.

— То есть, такой яркий сигнал легче распознать?

— Знаете, большая сложность в том, что это может быть очень тихий сигнал отдельных клеток. Как те же нейроны Дженнифер Энистон — их нашли с помощью глубокой стимуляции мозга. Вот живёт себе нейрон в середине коры, и он, оказывается, является частью системы, которая селективно реагирует только на Дженнифер Энистон в любых аспектах: её фото или её имя, если его написать. И было бы круто, если бы мы могли в мозге видеть всплеск в ЭЭГ-активности: «О, Дженнифер!»

Но такого нет. Это всё происходит на очень низком уровне. И великая задача — разобраться, о чём разговаривают нейроны по тем высокоуровневым коррелятам, которые мы видим.

— Но академик Анохин считает, что это не получится. Почему?

— Он сказал, что будет очень удивлён, если найдутся МРТ-корреляты вещей типа инсайта или других резких изменений ментального состояния человека. Одно дело изучать функциональные вещи, но самое интересное — содержание когнитивного опыта — происходит на уровне нейронов. Точно так же, как вы, скорее всего, не сможете содержательно сказать по анализу этого микрофона, прикреплённого к толпе, о чём там шушукаются люди. Очень многие этим занимаются, потому что это важные отработанные технологии, но я вслед за Константином Владимировичем думаю, что будущее — за технологиями изучения отдельных клеток.

— А чем это может быть полезно людям? Какое вы видите этому знанию применение?

— У меня два ответа. Первое: это пока чисто фундаментальная вещь. Второе: эта вещь настолько фундаментальная, что я иногда не понимаю, как люди могут чем-то другим заниматься. Это не вопрос любопытства — как оно интересно устроено. Часто говорят: «Вам, наверное, было интересно?» Нет, дело не в этом.

Это очень важно. Это — суть того, как работает орган, благодаря которому мы стали доминирующим видом на Земле. Меня, например, очень интересует потенциальное применение принципов, которые мы находим, в системах искусственного интеллекта. Я стараюсь не отставать от этой области. Например, я восхищаюсь работами, когда люди из DeepMind научили нейросети спать, чтобы они могли «переукладывать» информацию, которую получили в период бодрствования. Я считаю это прекрасным направлением, и я очень хотел бы внести в него вклад. Вообще я уверен, что развитие систем искусственного интеллекта нельзя остановить.

— Науку вообще нельзя остановить.

— Согласен. Но конкретно в данном случае это несёт последствия, потому что дальнейшее развитие искусственного интеллекта даёт нам перспективу того, что будут улучшены те функции, благодаря которым мы стали главным видом на Земле. Видимо, в какой-то момент количество перенесённых из нейронауки в искусственный интеллект принципов перейдёт в качество, и это, наверное, будет величайшим событием со времён возникновения жизни.

— Это может быть опасно?

— Да, может. И есть люди, которые профессионально занимаются проблемой того, как всё это правильно организовать, чтобы это не привело к какому-то ужасному концу. Но я хочу сказать, что это неизбежно. Как говорится, если ты не можешь это остановить, то это надо возглавить.

Мне кажется, есть некоторое недопонимание того, насколько это важная штука. Не в плане какого-то невероятного экономического роста, хотя и это тоже. А в плане того, что мы копаемся в основах того, что делает нас людьми.

— Недаром говорят, что мозг — величайшая из загадок, не менее сложная и непонятная, чем чёрные дыры, тёмная материя или происхождение жизни.

— Происхождение жизни — это прекрасная проблема, но она уже произошла. Как говорил Ландау, «зачем мне теорема о существовании электрона?» Это интересно, но это уже история в каком-то смысле. А то, что происходит с развитием искусственного интеллекта сейчас — это будущее.

Если вы следили за Петербургским международным экономическим форумом, то наверняка слышали: про робототехнику, беспилотные автомобили, искусственный интеллект… Нет, это так не работает. Есть одна технология, которая изменит весь ландшафт будущего, и это в широком понимании искусственный интеллект. Не надо ставить его в один ряд с другими экономическими улучшениями. Люди не до конца осознают, какого джина мы потихоньку начинаем выпускать из бутылки. Но мы все — свидетели этого качественного перехода в совершенно другой мир, который уже нас ждёт.

— Артём, вы физик. Почему тогда нейронауки?

— Моя работа, которую я веду под руководством профессора МФТИ Александра Сергеевича Горского, в большей степени связана с теоретическими моделями, которые могут быть полезны в нейронауке. Эта деятельность началась ещё в 1980-е годы с подачи людей, которые занимались физической химией и биологией. Они разработали первые строгие математические модели явления синхронизации, обсуждать которое начали ещё раньше. А примерно с 2000-х начали делать осторожные утверждения, что синхронизация — это естественный процесс, который имеет место в биологических нейронных сетях.

Артём Александров, аспирант МФТИ. Фото: Андрей Афанасьев.

— Что же это такое — синхронизация применительно к биологическим системам?

— Самый простой пример: допустим, у вас есть система маятников, но не свободных, а таких, которые взаимодействуют друг с другом. Если такой синхронизации нет, каждый маятник колеблется, как хочет, а если связи между маятниками достаточно сильные, то в какой-то момент возникает состояние, в котором все маятники двигаются одинаково.

— Рассинхронизация влечёт за собой какие-то проблемы, например, нейродегенеративные заболевания?

— Это я утверждать пока что не берусь, поскольку биологическая тема для меня на данный момент находится в стороне. Я занят в большей степени моделями, попытками получить для них точные результаты. Но, грубо говоря, наличие синхронизации критично для того чтобы мы могли быстро откликаться на какие-то внешние стимулы. Допустим, если вы споткнулись, нужно, чтобы нейроны в вашей голове быстро скооперировались, и вы успели бы подставить руку.

— Рассинхронизация — это если бы я просто упала и никак не попыталась с этим бороться?

— Да. В модели, которую мы стараемся создать и изучить, довольно много красивой математики, и она не бесполезна. Если пытаться смотреть на эту систему с чисто математической точки зрения, то это помогает выдвигать гипотезы, каким образом устроена синхронизация в биологических сетях. Есть люди, которые берут данные, полученные экспериментально, и смотрят, как эта модель себя ведёт. То есть, имея на руках уравнения, описывающие синхронизацию, они изучают её поведение в сложных сетях — например, для коннектомов разных организмов.

— Каких например?

— Насколько я знаю, исследовались как относительно простые организмы вроде мух-дрозофил, так и сложные — человека; изучали активность, возникающую в мозгу, и связывали разные ритмы и спайковую активность с синхронизацией. Такое исследование позволяет лучше понять, как устроены эти процессы в сложной системе. Конечно, это не значит, что мы сразу поймём, как устроен мозг, но одну из страниц этой загадочной книги мы откроем.

— Каков ваш личный вклад в это исследование?

— Наша глобальная задача — понять, как устроена синхронизация в сетях с очень сложной архитектурой. Но мы пока только подходим этой к задаче с разных сторон, смотрим частные случаи, чтобы получить некую интуицию: вот мы добавляем то или иное усложнение и пытаемся понять, что меняется с точки зрения математики, и можем ли мы экстраполировать наши результаты на более сложные системы.

— Вы сказали — получить интуицию. Значит ли это, что ваша работа во многом интуитивная?

— Мне просто нравится эта фраза. Допустим, вам надо посчитать рассеяние двух частиц. А вы такого в жизни не делали. Это совершенно новая для вас задача. Но вас как-то подводят к теме, дают первоначальные представления об этом, предлагают решить более простые задачи. Вот это я и называю «получить интуицию». Это не значит, что мы действуем наугад, но есть сложный феномен, который мы пока не изучили до конца и постепенно улучшаем наше понимание.

— Какие вы тут видите возможности практического применения?

— Мне наиболее интересно в перспективе было бы опробовать наши идеи для реальных сетей.

— Допустим, у вас получилось. Какую это может принести пользу людям?

— Не так давно были предложены идеи создания нейроморфных устройств на основе магнитных туннельных контактов. Такие устройства имитируют нейроны в биологических нейронных сетях, а значит можно из них создавать искусственные нейронные сети, хоть и пока в очень малых масштабах. Судя по работам в этой сфере, синхронизация в таких системах играет не последнюю и даже скорее важную роль. Это подкрепляет моё ожидание, что вся наша деятельность может принести практическую пользу в не столь отдалённом будущем.

— Зачем вообще нужны эти человекоподобные нейроморфные сети?

— «Космический эффект» такой деятельности состоит в том, что надо шагать дальше в сторону развития технологий, другого пути просто нет. Сейчас есть много разных взглядов на технологии будущего, нейроморфные устройства и связанные с ними технологии — это один из возможных вариантов.

— Что думаете по поводу возможного «бунта машин»?

— Я считаю, что эта возможность сильно преувеличена. Я не вижу никаких опасностей. Да, в фантастических произведениях об этом много сказано, но я их не читаю — мне куда интереснее специальная научная литература на эту тему.