Beynin, biz insanların şimdiye kadar karşılaştığı en karmaşık organ/yapı olduğu düşünülüyor ve işin komik yani, bu karmaşıklığı düşünürken yine aynı beyni kullanılıyoruz. Bu kısır döngünün içinden çıkabilmenin bir yolu insan beynini silikon tabanlı bir ortamda simüle etmek olabilir, böylece bu yapıya dışarıdan bakabilir, nasıl çalıştığına dair yeni fikirler ortaya atabiliriz. Tabiî bir beynin (ya da şimdilik bir kısmının) simülasyonunu yaratmak için tek sebep bu değil: Acaba böylesi bir simülasyon, doğru şekilde yapıldığında, bilinçli ya da yarı-bilinçli (yarı: quasi anlamında) bir "şey'in yaratımına önayak olabilir mi? Bu soruları artık daha sık duymaya başlayabiliriz; çünkü bir farenin beyninin bir kısmı BlueGene L süperbilgisayarında modellenmiş bulunuyor.
Doğal olarak, bir de şunu soruyoruz: acaba bir insan beyni de simüle edilebilir mi ve öğreniyoruz ki EPFL (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne) ve IBM çoktan bu iş için bir işbirliği içine girmişler ve Blue Brain Project'i hayata geçirmişler. Bu projenin de çok iyi gittiğini okuyor ve heyecanlanıyoruz.
IBM ve Stanford Üniversitesi'nden araştırmacılar, bir kedinin beyin zarını “Mavi Gen” (Blue Gene) isimli dünyanın en güçlü dördüncü süper bilgisayarını kullanarak modellediler. Bu araştırmacılar 2007’de fare beyninin tümünü ve bu yıl içinde de insan beyin zarının %1’inin benzetimlerini yapmışlardı.
Blue Brain ekibi başarılı olursa, bilim insanları ilk kez insan beyninin anlamlı fiziksel bir modeline sahip olacaklar. Bu aşamada şu soruya yanıt aranacak: "Beynin tüm işlevlerine sahip sanal bir beyin kendi düşüncelerini yaratacak yeteneğe sahip olabilecek mi?". Markham bu konuda henüz kesin bir şey söyleyemiyor. Ancak Blue Brain'in kendi kararlarını vermesini bekliyor. Bunun da "bilinç'in yaratılması anlamına geldiğine işaret eden Markham, "Tüm beyni inşa ettiğimiz zaman, eğer bilinç ortaya çıkarsa, bilinci sistematik olarak inceleme şansını elde edeceğiz" diyor.
Bu aşamada şu soruya yanıt aranacak: "Beynin tüm işlevlerine sahip sanal bir beyin kendi düşüncelerini yaratacak yeteneğe sahip olabilecek mi?". Bunun da "bilinç'in yaratılması anlamına geldiğine işaret eden Markham, "Tüm beyni inşa ettiğimiz zaman, eğer bilinç ortaya çıkarsa, bilinci sistematik olarak inceleme şansını elde edeceğiz" diyor. Projeyi yürüten doktorlardan Henry Makram'ın geliştirdiği bir yapay beyin ilk olarak robot farelere takılmış ve robot farelerde normal farelere benzer tepkiler görülmüştü.
İsviçre'deki Lozan Enstitüsü'nde görevli Prof. Henry Markram başkanlığındaki ekip, 2018 yılına kadar, bilince sahip yapay beyin üretebilecek. Buna, “Gerçek Frankenstein deneyi” diyorlar. Esasen, sahteleri yoktu da, başarısızları vardı diyelim. Başarılıları varsa da bilemiyoruz. Projenin ismi “Mavi beyin”. Bu mavi işi ilginçtir. UFO konusundaki en önemli projenin, üstelik hükümet kaynaklı, ismi de “mavili'dir: “Blue Book”!
Kısaca bu netameli konularda İsviçre'de IBM da haddini aşmakta. Ama. Daha aşanı da var. CERN işini de Melekler ve Şeytanlar'da Don Brown başımıza sarmıştı. “Blue Brain”i de Kayıp Sembol'de yine o başımıza saracak gibi geliyor bize. Bu kadar tesadüf olur mu? Olmaz ise, var burada bir iş, olur ise, biz de gidip “Mavi beynimizi” Prof. Markram'dan alalım.
His degree in hand, Schürmann left Germany for the United States where, he felt, computer science could be combined more easily with physics or industrial research. He did an M.Sc. In physics at the State University of New York (SUNY) at Buffalo, writing a thesis on interactive quantum computation--"the idea. That you can use the properties of. Quantum mechanics to build different kinds of computers." He funded his stay in the United States with a Fulbright Fellowship.
Schürmann returned to Heidelberg for a Ph. D. on hardware-implemented neural networks, joining the "Electronic Vision (s)" group in the physics department, which he had become acquainted with while he was still an undergraduate. He wanted to work with them because "they are physicists and develop microchips" containing analogue integrated circuits rather than the less complex digital microchips. Schürmann already had seen the soft side of computing; "This Ph. D. gave me a chance to find out about the second half: the hardware. It was the completion of my view of how computers work."
Schürmann's Ph. D. project was to implement an artificial neural network, an assembly of interconnected artificial nodes that process information according to a mathematical or computational model. "We still don't understand how the brain works" and artificial neural networks, Schürmann says, are likely to be an important part of that understanding when it emerges. As his group entered biology-focused collaborations, Schürmann got a first taste of the challenges of merging the two fields.
One year before the end of his Ph. D.--which he received in 2005, magna cum laude--Schürmann met Markram, his current boss, as his group began to collaborate with the Brain Mind Institute. "I was impressed by [Markram's] openness and understanding of technological solutions, even though he is a biologist," says Schürmann. "He really combines biology and technology." He heard about Markram's plans for Blue Brain Project and wanted to get involved.
The aim of the Blue Brain Project is to build a replica of a neocortical column, the basic functional unit that makes up the cerebral neocortex while encompassing most of the neocortex's cellular diversity. "If you are an experimental biologist, in your experiments you see an amazing variety of cell types. ... The typical modelling approach. Doesn't give the answer to the experimentalist who wants to understand this diversity," Schürmann explains. This diversity can only be achieved, he says, by incorporating experimental neuroscience data into very detailed computer simulations that "behave indistinguishably from the experiment." The Project builds on the efforts of the Brain Mind Institute, which has been accumulating empirical data on the microarchitecture of the neocortex for a decade.
One year into the project, a simulation of a neocortical column is already in place. "We built and simulated 10, 000 compartmental neurons with over 30 millions dynamic synapses and are fine tuning the biological parameters. This is several orders of magnitude larger and more detailed than any previous attempt," says Markram. The project is now entering the calibration phase, which means making sure that every piece of the simulation is validated by experimentation.
A neuroscience background is also very important. "The greater the knowledge, the more autonomous the student can become," says Markram. "Experience in a neuroscience wet lab is a great accelerator." Another key ingredient is a certain breadth of perspective. "The main difficulty for all computational neuroscientists is the tendency to focus on isolated problems. The real challenge is to place even a single molecule in[to] the context of a behaving organism. To do so, computational neuroscientists have to progressively acquire a deeper knowledge of neuroscience from the genetic to the behavioural levels. It is essentially a second Ph. D. in neuroscience."
Schürmann matched up well with these requirements. "Felix came from a background of physics and computer engineering. His Ph. D. was in building hardware neural models, which is perhaps the most challenging task possible in computational neuroscience. He therefore had all the skills and experiences necessary for the position. The most important quality was. That he recognised that while building simple models is important. We can only answer the deeper questions about the complexity of the brain by modelling the complexity." Schürmann also came across as an excellent team-player--a characteristic that's essential to big, integrative projects like Blue Brain--and quickly learned more about neuroscience.
As for Schürmann's managerial role, neither Schürmann nor Markram expected it. "I did not really know that Felix would be able to lead the project," says Markram. "He seemed highly organised, [and] very quickly assimilated the project. He asked very important questions concerning the feasibility of the project, but did not do so sceptically, which indicated to me that he was not afraid of entering a grand challenge; he was already preparing to take on the challenge" when he arrived.
 Elisabeth Pain, "Leading the Blue Brain Project", October 06, 2006, sciencecareers.sciencemag.org/
Yorumu gönderen: meliha, 29.11.2010, 12:50 (UTC):
📊 19 Ağustos 2007 itibariyle, toplam: 52982591 ziyaretçi (134752966 klik) tarafından görüntülenmiştir. Online ziyaretçi rekorumuz, 4626 kişi. (5 Eylül 2010)