Какова роль наук о мозге в предлагаемой общей исследовательской программе? Кратко ее можно сформулировать как обратную инженерию мозга, а именно – реконструкцию его вычислительной архитектуры.

Такая постановка задачи для нейрофизиологов не нова. Схожую исследовательскую программу предлагал, например, Дэвид Марр в 1970-х годах. Напомним в этой связи, что Марр различал три уровня описания сложных систем:

● вычислительная архитектура – функциональное назначение подсистем в системе;

● алгоритмический уровень – алгоритмы достижения целей подсистем;

● уровень реализации – механизмы, реализующие эти алгоритмы.

Нейрофизиологам непосредственно доступен лишь нижний уровень описания – как конкретные нейроны или нейронные ансамбли взаимодействуют друг с другом. Как правило, большинство исследований так и остается на этом описательном уровне.

Реже удается разгадать алгоритмы работы каких-то подсистем мозга и понять логику их конструкции. Например, работу мозжечка можно понять, представив его как гигантский персептрон Розенблатта, а гиппокамп неплохо описывается моделью ассоциативной памяти Хопфилда. Наконец, сегодня мы в основном понимаем и принципы работы основной подсистемы нашего мозга – неокортекса, содержащего сотни тысяч самоорганизующихся карт признаков, в которых кортикальные колонки формируют и распознают различные категории.

Однако истинное понимание принципов работы мозга возможно лишь с выходом на более высокий архитектурный уровень его целостного описания. А именно: выявление назначения и способов взаимодействия основных подсистем мозга – коры, базальных ганглий, таламуса, мозжечка, стволовых структур и т. д. – с пониманием алгоритмов их работы и обучения. Недаром Дэвид Марр отмечал, что, «хотя верхний уровень по большей части игнорируется, именно он является наиболее важным». Обратный инжиниринг вычислительной архитектуры мозга является, с нашей точки зрения, центральной задачей нейрофизиологии в рамках предлагаемой исследовательской программы.

В этой связи особое значение, с точки зрения автора, имеет архитектура кортико-стриарной системы мозга приматов, управляющей нашим поведением. Приматы интересны тем, что архитектура мозга у них отличается от остальных млекопитающих: количество нейронов в их мозге пропорционально его массе, тогда как у остальных млекопитающих – массе^2/3. Иначе говоря, у приматов число нейронов растет с ростом массы мозга гораздо быстрее, чем у остальных млекопитающих. В результате у больших приматов, включая людей, в мозге намного больше нейронов, чем у других млекопитающих с аналогичным по весу мозгом. Поэтому-то наш мозг и обладает такими уникальными вычислительными возможностями. Если бы мы не были приматами, чтобы иметь такое же, как у нас, число нейронов, наш мозг должен был бы весить 30 кг!

В качестве примера на базе предложенной автором реконструкции архитектуры мозга приматов в лаборатории когнитивных архитектур МФТИ в настоящее время разрабатывается модель искусственной психики ADAM (Adaptive Deep Autonomous Machine) «по образу и подобию» человеческой. Подчеркнем, что именно обратный инжиниринг кортико-стриарной системы помог нам преодолеть существенный технологический барьер и предложить схему обучения иерархическому управлению. До сих пор эта проблема не поддавалась решению.

Почему бы нам теперь не начать создавать и более реалистичные модели психики различных животных, с тем чтобы воспроизвести их поведение в реальных экспериментах? Машинное обучение впервые предоставляет нам способ воссоздать психику животных и тем самым убедиться в том, что мы ее действительно понимаем. А там уже недалеко и до понимания человеческой психики.