Первый прочитанный мозг. Коннектом мухи как рабочий чертёж искусственного интеллекта

Электрический синапс

Есть и второй, более простой вид контакта: мембраны двух клеток соединены белковыми трубочками, и заряд перетекает напрямую. Такой синапс не нуждается в медиаторе, обычно работает в обе стороны и почти без задержки. У мухи он стоит, например, на пути экстренного взлёта. Увидеть такой контакт на электронных снимках можно, но в коннектоме мухи он не размечен: съёмка слишком груба вдоль одной из осей, а автоматический поиск синапсов настроен на химические. Поэтому в схеме связей электрических синапсов нет, и о том, где они стоят, судят иначе — по белкам, из которых сложены эти трубочки.

Медленные сигналы: модуляторы, пептиды, гормоны

Быстрый медиатор — это сообщение одной клетке: «сейчас, здесь». Но нейрон может выделять и вещества другого рода. Они действуют на рецепторы, которые не открывают канал, а запускают внутри клетки цепочку реакций. Клетка после этого не даёт спайк, но ведёт себя иначе: становится чувствительнее или глуше, легче или труднее меняет свои синапсы. Такие вещества называют нейромодуляторами. Главные модуляторы мухи — дофамин, серотонин и октопамин (родственник нашего норадреналина). Хороший образ — ручка громкости или тембра: сама она музыку не играет, но меняет звучание всего оркестра.

Нейропептиды — короткие белковые молекулы, которые нейроны выделяют вдобавок к быстрому медиатору. Они расходятся дальше синапса, действуют от секунд до часов и сообщают о состояниях вроде голода или времени суток.

Гормоны выделяются в кровь насекомого (гемолимфу) и доходят до всего тела. Они действуют от минут до дней и управляют крупными переходами: линькой, превращением личинки в муху, созреванием.

Быстрый медиатор. Куда доходит: один синапс; Сколько действует: миллисекунды; Что делает: передаёт сообщение.

Модулятор. Куда доходит: участок мозга; Сколько действует: сотни миллисекунд — минуты; Что делает: меняет настройки клеток.

Нейропептид. Куда доходит: область мозга, иногда тело; Сколько действует: секунды — часы; Что делает: сообщает о состоянии.

Гормон. Куда доходит: всё тело; Сколько действует: минуты — дни; Что делает: переключает этап жизни.

Схема связей показывает только первую строку этой таблицы. Остальным трём посвящена глава 11.

Что запомнить.

— Синапс — контакт, где спайк превращается в порцию медиатора, а медиатор — в сдвиг потенциала у получателя.

— У синапса есть знак (возбуждает или тормозит) и сила (вес). Знак зависит от медиатора и рецептора.

— У мухи ацетилхолин возбуждает, ГАМК и, как правило, глутамат тормозят, а гистамин — медиатор фоторецепторов — тормозит всегда.

— Модуляторы, пептиды и гормоны действуют медленнее и шире: они меняют не сообщение, а режим работы.

Проверьте себя.

— Почему сигнал в химическом синапсе идёт только в одну сторону?

— От чего зависит, будет ли синапс возбуждающим или тормозным?

— Чем модулятор отличается от быстрого медиатора? Приведите бытовую аналогию.

— Почему по снимку мозга можно посчитать контакты между двумя нейронами, но нельзя узнать силу их связи?

Урок 4. От нейронов к цепям

Один муравей не знает, как строить муравейник. Один транзистор не умеет складывать числа. Один нейрон не видит, не помнит и не принимает решений: он лишь складывает входы и сравнивает сумму с порогом. Всё, что мы называем зрением, памятью и выбором, появляется только тогда, когда нейроны соединены определённым образом. Поэтому главный вопрос науки о мозге звучит так: кто с кем соединён и что из этого следует?

Суть урока. Нейроны работают цепями. Небольшой набор типовых схем соединения — цепочка, схождение и расхождение, обратная связь, взаимное торможение — встречается в мозге снова и снова, и каждая схема даёт своё полезное свойство. Полная карта соединений мозга называется коннектом.

Типовые схемы

Цепочка. Сигнал идёт от клетки к клетке в одну сторону: глаз — промежуточные нейроны — нейрон, дающий команду мышцам. Чем короче цепочка, тем быстрее ответ. Экстренные рефлексы мухи — короткие цепочки: от светочувствительной клетки глаза до команды мышцам всего пять—шесть соединений.

Схождение и расхождение. Один нейрон собирает сигналы от многих (схождение) — так он замечает общий рисунок: например, что темнеет сразу весь край поля зрения. Или один нейрон раздаёт сигнал многим (расхождение) — так одно событие становится известно разным отделам мозга.

Торможение соседей. Клетки одного слоя подавляют друг друга — не напрямую, а через общего тормозного посредника: нейрон выделяет один медиатор и не может быть для соседа «минусом», если для всех остальных он «плюс». Такие посредники есть почти в каждом слое: локальные нейроны обонятельной доли, амакриновые клетки глаза, нейрон APL в грибовидном теле. Побеждает тот, кто активен сильнее, а остальные замолкают. Сеть подчёркивает различия: контуры становятся резче, из похожих запахов выделяется один. Если торможение сильное, в живых остаётся единственный победитель — так сеть делает выбор.

Обратная связь. Выход цепи возвращается на её вход. Отрицательная обратная связь (выход тормозит вход) удерживает активность в рамках, как термостат удерживает температуру. Положительная (выход возбуждает вход) позволяет активности держаться самой, когда внешний сигнал уже пропал. Это простейшая кратковременная память: цепь «помнит» о событии, пока активность бегает по кругу.

Взаимное торможение двух групп. Если две группы нейронов тормозят друг друга, активной может быть только одна. Получается переключатель с двумя устойчивыми положениями: «сидеть» или «лететь», «есть» или «убегать».

Типовые схемы соединения нейронов и свойство, которое даёт каждая.

Устойчивые состояния

Сеть с обратными связями может иметь несколько устойчивых рисунков активности. Если её слегка толкнуть, она скатывается обратно в ближайший из них, как шарик в лунку. Такие рисунки называют аттракторами. В главе 5 вы встретите сеть, у которой лунки расположены по кругу: в ней муха хранит направление, в котором смотрит её голова.

Как сеть кодирует мир

Отдельный нейрон мало что значит; сведения несёт рисунок активности многих клеток сразу. Два способа такой записи встретятся в книге особенно часто.

При плотном коде на каждый стимул отвечают сразу многие клетки, каждая со своей силой. Так кодируют запахи первые станции обонятельного пути: около пятидесяти каналов, и каждый запах — своя смесь их активности. Один запах обычно заметно поднимает не все каналы, а от десятой до трети из них.

При разреженном коде клеток очень много, а на каждый стимул отвечает лишь малая доля. Рисунки разных стимулов почти не пересекаются, и их легко отличать и запоминать по отдельности. Так устроена память мухи о запахах. Сравнение: плотный код — это цвет, смешанный из трёх красок; разреженный — библиотечный шифр, по которому книга стоит на своей, отдельной полке.

Тип клетки

В мозге мухи около 140 тысяч нейронов, но они не все разные. Нейроны одного типа похожи формой, сидят в одном месте, выделяют один медиатор и соединены с одними и теми же партнёрами. Типы клеток — как типовые детали в конструкторе: одних в мозге по две штуки (левая и правая), других по несколько сотен. Всего типов у мухи больше восьми тысяч. У типов есть имена, и они выглядят как номера деталей: LPLC2, MBON-α3, DNp01. Пугаться их не надо: это просто метки, и каждая будет объяснена там, где появится.

Для модели тип клетки — главное упрощение. Вместо 140 тысяч отдельных настроек можно задать по одной настройке на тип.

Коннектом

Коннектом — это полный список соединений мозга: какая клетка с какой связана и сколькими синапсами. Его получают так: мозг режут на тысячи тончайших срезов, каждый срез снимают в электронном микроскопе, а затем на снимках прослеживают каждый отросток и отмечают каждый синапс (подробнее — в уроке 6 и в главе 1).

Коннектом удобно представлять как таблицу: в строках — клетки-отправители, в столбцах — клетки-получатели, в ячейке — число синапсов между ними. Почти все ячейки пусты: каждый нейрон связан лишь с малой долей остальных.

Что в коннектоме есть: кто с кем соединён, сколько контактов, какой медиатор (а значит, и знак). Чего в нём нет: настоящей силы синапсов, электрических синапсов, модуляторов и гормонов, а также истории — как эта сеть выросла и чему успела научиться.

Общий план нервной системы мухи

Сигналы от органов чувств входят в мозг по сенсорным нейронам. Внутри мозга их обрабатывают промежуточные нейроны — их подавляющее большинство. Решения мозга уходят к телу по нисходящим нейронам — через шею в брюшную нервную цепочку, которая лежит в груди и работает примерно как наш спинной мозг. Там мотонейроны передают команды мышцам ног и крыльев. Обратно, от тела к мозгу, сообщения несут восходящие нейроны.

Что запомнить.

— Способности мозга — свойства соединений, а не отдельных нейронов.

— Типовые схемы: цепочка (скорость), торможение соседей (контраст и выбор), обратная связь (удержание и память), взаимное торможение (переключатель).

— Разреженный код: клеток много, активных мало — удобно запоминать и различать.

— Тип клетки — типовая деталь мозга; коннектом — полная таблица соединений без сил, модуляторов и истории.

Проверьте себя.

— Какая схема соединений позволяет сети «помнить» о сигнале, когда он уже исчез?

— Зачем нейронам тормозить своих соседей?

— Чем разреженный код удобнее плотного для запоминания?

— Назовите три вещи, которые нужны для работающей модели мозга, но отсутствуют в коннектоме.

Урок 5. Как меняется сеть

Первую неделю на новой квартире вы просыпаетесь от каждого трамвая. Через месяц вы его не слышите, хотя трамвай гремит по-прежнему, а уши у вас те же. Зато запах газа вы заметите мгновенно и через десять лет. Изменилось что-то в мозге: одни пути стали глуше, другие остались настороже. У мухи происходит то же самое, и у неё это можно проследить до отдельного синапса.

Суть урока. Мозг меняется на четырёх масштабах времени: вид меняется за поколения, мозг строится за дни, связи перестраиваются опытом за минуты и часы, а режим работы переключается за секунды. Основа памяти — изменение силы синапсов. Этим изменением управляют простые местные правила и общий сигнал «это было важно».

Пластичность

Способность сети меняться от опыта называют пластичностью. Меняться может сила уже существующих синапсов, их число (новые вырастают, ненужные исчезают) и чувствительность самой клетки. Память в этой книге — не запись в особом хранилище, а изменённые связи в той же сети, которая видит и действует.

Простые формы: привыкание и сенситизация

Привыкание — ослабление ответа на раздражитель, который повторяется и ничем не кончается. Трамвай за окном, собственная одежда на коже, ровный гул. Это не усталость: стоит раздражителю измениться, и ответ возвращается. Привыкание экономит внимание для нового.

Сенситизация — обратное: после сильного или опасного события ответы на всё подряд временно усиливаются. Оба явления называют неассоциативными: животное ничего ни с чем не связывает, меняется лишь сила ответа. Им посвящена глава 9.

Ассоциативное обучение

При ассоциативном обучении животное связывает два события. Классический пример — собака Павлова: звонок сам по себе ничего не значит, но после нескольких совпадений с едой слюна течёт на один звонок. Муху учат так же: запах, который сам по себе безразличен, подают вместе с ударом тока или с сахаром, и потом она избегает этого запаха или летит на него. Нейтральный сигнал называют условным раздражителем, а значимое событие — подкреплением: наказанием или наградой. Об этом глава 10.

Правило Хебба и его слабость

Как синапс «узнаёт», что ему пора усилиться? Самое старое предположение высказал канадский психолог Дональд Хебб в 1949 году: если отправитель раз за разом активен одновременно с получателем, связь между ними крепнет. Коротко: «кто вместе срабатывает, те и связываются». Правило удобно тем, что оно местное: синапсу нужно знать только о двух своих клетках.

У правила есть слабое место. Сильная связь чаще заставляет получателя срабатывать, значит, становится ещё сильнее — и так без конца. Сети нужен противовес: общий предел на сумму весов, торможение, которое растёт вместе с возбуждением, или периодический «сброс». Один из таких сбросов, по-видимому, происходит во сне (глава 12).

Третий участник: сигнал-учитель

Второе слабое место правила Хебба: оно не знает, хорошо ли кончилось дело. Поэтому у настоящих синапсов часто есть третий участник. Совпадение активности двух клеток лишь ставит на синапс временную метку: «я только что участвовал». Метка держится несколько секунд. Если за это время приходит общий сигнал «случилось важное», помеченные синапсы меняются, остальные — нет. Роль такого сигнала у мухи играет дофамин. В памяти мухи о запахах схема ещё проще: метку ставит активность одной входной клетки, а совпадение с активностью получателя не обязательно (глава 10).

Самый полезный учитель сообщает не «была награда», а «награда оказалась больше или меньше, чем ожидалось». Такую разность называют ошибкой предсказания. Если всё идёт как ожидалось, учиться нечему, и сигнал молчит.

Короткая и долгая память

Память бывает разной прочности. Кратковременная держится минуты и часы: она использует белки, которые в синапсе уже есть, и просто меняет их состояние. Долговременная держится дни: для неё клетка должна включить гены, сделать новые белки и перестроить синапс. Это дорого, и мозг идёт на это не после каждого события, а после повторений с перерывами. Цену памяти у мухи удалось измерить — о ней рассказано в главах 6 и 10.

Четыре масштаба изменений

Вид: какие мозги вообще бывают. За какое время: поколения; Где записано: в генах; Глава: 6.

Отдельный мозг: как он построен. За какое время: дни развития; Где записано: в типах клеток и проводке; Глава: 7, 8.

Связи: что мозг выучил. За какое время: минуты — дни; Где записано: в силе и числе синапсов; Глава: 9, 10.

Режим: в каком мозг состоянии. За какое время: секунды — часы; Где записано: в уровне модуляторов и гормонов; Глава: 11, 12.

Эти четыре строки — план части II. В части IV мы перенесём каждую из них в компьютер.

Что запомнить.

— Память — это изменённые синапсы в той же сети, которая работает.

— Привыкание гасит ответ на пустой повтор; ассоциативное обучение связывает сигнал с наградой или наказанием.

— Правило Хебба: вместе активны — связь крепнет. Ему нужен противовес, иначе сеть идёт вразнос.

— Трёхфакторное правило: совпадение ставит метку, сигнал-учитель (у мухи дофамин) превращает метку в изменение.

— Долгая память требует новых белков и стоит дорого.

Проверьте себя.

— Как отличить привыкание от обычной усталости?

— Почему одного правила Хебба недостаточно, чтобы сеть училась полезному?

— Что такое ошибка предсказания и почему учиться по ней выгоднее, чем по самой награде?

— На каком из четырёх масштабов времени меняется мозг, когда муха проголодалась? А когда она запомнила опасный запах?

Урок 6. Откуда мы это знаем

Нейрон мухи тоньше паутины, спайк длится тысячную долю секунды, а сама муха не станет отвечать на вопросы. И всё же в этой книге будут встречаться фразы вроде «эти несколько десятков клеток хранят направление головы» или «без этого гена память держится час, а не сутки». За каждой такой фразой стоит опыт, который можно повторить. Чтобы читать книгу критически, стоит знать, какими бывают такие опыты и чего каждый из них не может.

Суть урока. О мозге мухи узнают четырьмя способами: рассматривают его строение, записывают активность клеток, вмешиваются в их работу и измеряют поведение. Доказательством считается не совпадение, а вмешательство: выключили клетки — поведение пропало, включили — появилось.

Увидеть

В световой микроскоп видны тела клеток и толстые отростки. Чтобы увидеть конкретные нейроны, их заставляют светиться: в муху встраивают ген светящегося белка медузы (GFP) так, чтобы он работал только в нужных клетках. Под микроскопом на тёмном фоне горят именно они, со всеми ветвями.

Синапсы для света слишком малы. Их видит электронный микроскоп, который различает детали в миллионные доли миллиметра. Плата за это — мозг должен быть мёртвым, залитым в смолу и нарезанным на тысячи срезов. Так получают коннектомы. Электронный снимок показывает строение, но ничего не говорит о работе: на нём не видно, активен ли нейрон и насколько силён синапс.

Записать

Чтобы узнать, что клетка делает, нужно записать её активность у живой мухи. Первый способ — электрод: тончайшую стеклянную трубочку подводят к нейрону и записывают его потенциал. Это самая точная запись, но она идёт с одной клетки, а не с сотни.

Второй способ — кальциевая съёмка. Когда нейрон активен, в него входит кальций. В нужные клетки встраивают ген белка, который светится ярче в присутствии кальция. Активные нейроны вспыхивают, и микроскоп снимает это как кино. Так можно видеть сотни клеток сразу, но запись выходит медленной и размытой: отдельные спайки в ней сливаются.

Муху при этом закрепляют под микроскопом, а чтобы она «вела себя», ей дают шарик, плавающий на струе воздуха. Муха идёт по шарику, оставаясь на месте; вокруг неё экраны с виртуальным миром. По вращению шарика видно, куда она хотела повернуть.

Вмешаться

Запись показывает только совпадение: клетка активна, когда муха поворачивает. Вызывает ли она поворот — неизвестно. Чтобы это проверить, нужно вмешаться, и здесь у мухи нет равных.

Генетики создали тысячи линий мух — семей, которые разводят поколение за поколением. В каждой линии «помечен» свой небольшой набор нейронов, иногда единственный тип клеток. В помеченные клетки можно встроить любой ген-инструмент:

— ген белка, который выключает клетку, — и посмотреть, какое поведение пропало;

— ген канала, который открывается от света или тепла, — и включить клетку вспышкой, когда нужно экспериментатору;

— ген светящегося датчика — и записать активность именно этих клеток.

Если выключение клеток убирает поведение, говорят, что клетки для него необходимы. Если их включение вызывает поведение само по себе — что они для него достаточны. Всё это подробно разобрано в главе 13.

Измерить поведение

Поведение мух измеряют числом, а не впечатлением. Сто мух пускают в трубку с двумя рукавами, где пахнет по-разному, и считают, сколько пошло в каждый. Камера следит за мухами на арене, а программа размечает: идёт, чистится, ухаживает, дерётся. Муху подвешивают на тонкой проволоке в «лётном тренажёре» и записывают, как меняются взмахи её крыльев при повороте картинки. Число нужно затем, чтобы разные лаборатории могли сравнить результаты.

Как читать ссылки

Утверждения в этой книге снабжены ссылками на статьи. В таблицах и в рассказах ссылка выглядит так: Aso et al., 2014. Это фамилия первого автора, «et al.» — «и другие», и год выхода. В печатной книге ссылка внутри текста — маленькая цифра над строкой: это номер в списке источников в конце книги, где приведены полные названия. В электронной версии ссылка ведёт прямо на статью. За каждой ссылкой стоит статья в научном журнале, которую перед публикацией проверяли другие учёные. Пометка «препринт» означает, что такой проверки ещё не было.

Одна статья — ещё не истина. В книге различаются три уровня уверенности. Установлено — результат повторён разными лабораториями. Гипотеза — данные есть, но спор не закрыт. Инженерная аналогия — перенос биологии в программу, предложенный автором книги; это не утверждение о живой мухе.

Ограничения, о которых стоит помнить

Почти всё сказанное получено на лабораторных мухах одного вида, часто на немногих животных, в бедной обстановке. Коннектом — это мозг одной мухи. Кальциевая съёмка не видит быстрых событий. Выключение клетки на всю жизнь мухи может быть чем-то возмещено при развитии. Хороший читатель каждый раз спрашивает: каким способом это узнали и чего этот способ не видит?

Что запомнить.

— Четыре способа: увидеть строение, записать активность, вмешаться, измерить поведение.

— Электронный микроскоп видит синапсы, но только в мёртвом мозге; запись у живой мухи не видит синапсов.

— Причину доказывает вмешательство: необходимость (выключили — пропало) и достаточность (включили — появилось).

— Ссылка (Автор et al., год) ведёт к статье в списке источников; препринт — ещё не проверенная статья.

Проверьте себя.

— Почему по электронному снимку нельзя сказать, что делает нейрон?

— Нейрон активен каждый раз, когда муха взлетает. Какого опыта не хватает, чтобы сказать, что он вызывает взлёт?

— Чем кальциевая съёмка лучше электрода и чем хуже?

— Что означают пометки «гипотеза» и «инженерная аналогия» в этой книге?

Урок 7. Модель и симуляция

Прогноз погоды на завтра получают так. Атмосферу делят на клеточки, в каждую записывают температуру, давление и ветер. Затем компьютер шаг за шагом считает по простым правилам, как соседние клеточки влияют друг на друга. Никакой «погоды» в программе нет — есть таблица чисел и правило пересчёта. Мозг в компьютере устроен так же: таблица чисел, правило пересчёта и шаг длиной в долю миллисекунды.

Суть урока. Модель — это упрощённое описание, которое можно запустить и посмотреть, что получится. Модель мозга состоит из трёх частей: правила для одного нейрона, таблицы связей и замкнутой петли «мозг — тело — мир». Всё, что мы хотим в модели настроить, — это числа-параметры, и искать их можно вручную, по подсказке ошибки или отбором, как в эволюции.

Зачем нужна модель

Модель не копия. Карта города полезна именно тем, что на ней нет каждого кирпича. В модель кладут то, что считают важным, запускают и сравнивают с настоящим мозгом. Если поведение совпало, выбранного хватило. Если нет — нашлось то, чего не хватает, и это тоже результат. Выражение in silico («в кремнии») означает опыт, поставленный на модели в компьютере, — в отличие от опыта на живой мухе.

Модель нейрона

Вспомните ведро с дыркой из урока 2. Самая ходовая модель нейрона записывает этот образ тремя строчками: