Виртуальный ты. Как создание цифровых близнецов изменит будущее человечества

Работая со Стюартом Хамероффом из Университета Аризоны, Пенроуз доказал, что структуры в нейронах мозга, известные как микротрубочки, являются ключом к решению проблемы: «Сознание возникает из квантовых вибраций в микротрубочках – белковых полимерах внутри нейронов мозга, которые управляют как нейрональными, так и синаптическими функциями, а также связывают мозговые процессы с процессами самоорганизации в мелкомасштабной, „протосознательной“ квантовой структуре реальности»[517].

Они выдвинули эту теорию в начале 1990-х гг., и она была встречена скептически, поскольку мозг считался слишком «теплым, влажным и шумным» для квантовых процессов. Хотя Пенроуз и Хамерофф с тех пор приводили доказательства теплой квантовой когерентности в фотосинтезе растений, навигации мозга птиц, нашем обонянии и микротрубочках мозга, их идея не получила большого распространения.

Однако, если оставить в стороне немаловажную проблему, связанную с отсутствием четкого определения сознания, сомнения Пенроуза по поводу машинного интеллекта звучат правдоподобно: сознание не является алгоритмическим. Нам также не хватает средств для имитации пластической эволюции мозга, хотя генеративно-состязательные сети (GAN), с которыми мы столкнулись ранее, – где нейронные сети взаимодействуют друг с другом – знаменуют собой небольшой шаг в правильном направлении. Более того, как мы видели во второй главе, ограниченным цепочкам двоичных данных, которыми наполнены цифровые компьютеры, не хватает сложности, чтобы позволить появиться чему-то вроде сознания.

Виртуальный человек

Мы прошли долгий путь с тех пор, как первые сигналы прошли через виртуальные нервные клетки Ходжкина и Хаксли, Тьюринг с помощью математики смоделировал закономерности жизни, а Нобл заставил виртуальную сердечную клетку биться. Сегодняшние глобальные усилия по созданию цифровых двойников стимулируются усовершенствованием компьютерного оборудования, достижениями в теории и непрерывным совершенствованием моделирования многомасштабных процессов в организме, наряду со сбором нужных данных, то есть медицинских баз, в которых есть молодые и пожилые пациенты, как женщины, так и мужчины, разнообразные во всех отношениях. Нам также необходимо тщательное применение методов искусственного интеллекта.

Можно подумать, что усилия по созданию Виртуального человека уже далеко продвинулись. Действительно, существуют модели клеток, таких как кардиомиоцит, которые могут моделировать все: от токов мембранных ионов до сил, генерируемых белковыми нитями. У нас также есть модели небольших участков ткани с четко определенной функцией: от костных остеонов до нефронов почек, ацинусов легких, лимфатических узлов, мышечных двигательных единиц, потовых желез, кортикальных слоев и долек печени. Затем существуют модели целых органов, таких как сердце, легкие, желудок и толстая кишка, а также систем органов, таких как сердечно-сосудистая и кардиореспираторная системы – сердце, сосудистая сеть и легкие, – нервно-мышечная система, то есть иннервация мышц, желудочно-кишечная система, женская репродуктивная система и вегетативная нервная система.

Работа по персонализации моделей уже началась: анатомические данные, полученные в результате неинвазивной визуализации с высоким разрешением, можно использовать для запуска алгоритмов, которые при работе на мощных компьютерах решают полученные уравнения и неизвестные, создавая сложную математическую модель функции органа, а также виртуальный орган, который выглядит и ведет себя как ваш собственный. Требуется приложить огромные усилия, чтобы получить числовые значения для многих параметров и заполнить эту сеть уравнений, что необходимо повторять для каждого человека, чтобы создать персонализированную модель. И здесь снова может помочь разумное использование машинного обучения. На протяжении всего этого времени существует постоянная необходимость обеспечить воспроизводимость и понять свойственные неопределенности, чтобы гарантировать, что прогнозам виртуального человека можно доверять.

В то время как модели машинного обучения и искусственного интеллекта, основанные на больших данных, могут просматривать прошлые медицинские записи, чтобы увидеть, как тело ведет себя в аналогичных условиях, и делать вывод, как состояние изменится с течением времени, цифровой аватар сможет применять для прогнозирования законы физики и математики. Например, близнец сердца сможет моделировать жесткость сердца или градиенты давления внутри него[518], а также поведение органа в необычных условиях.