Pozdravljeni v tretji redni ediciji Znanstvene medredakcije. Današnja oddaja se bo tematsko navezovala na prejšnjo, kjer smo razglabljali o spominu, zakaj je le-ta pomemben in navsezadnje, kaj so možganski mehanizmi, ki nam omogočajo ta kompleksen biokemijski proces. V prejšnji oddaji smo omenjali tudi nekatere novejše raziskave. Ena izmed njih je nekoliko zamajala naše trdno prepričanje o védenju, kje se hranijo spomini. Zaključili smo nekoliko bolj patološko. Zaradi tega ste lahko slišali nekaj besed o najpogostejši obliki demence - Alzheimerjevi bolezni. Poleg tega smo se dotaknili še kronične travmatske encefalopatije, progresivne degenerativne bolezni, ki se pojavlja pri ljudeh s ponavljajočimi se poškodbami glave.

 

Današnja oddaja bo obarvana nekoliko bolj tehnološko in bo govorila predvsem o vrsti spomina, ki je verjetno bližje tehnološko orientiranim ljudem. Začeli bomo s spominskimi protezami in prenašanjem digitaliziranega uma ter spominov gliste v elektronsko vezje robota, nadaljevali s primerjavo med človeškim in računalniškim spominom in iskali razliko med delovanjem živčnih celic in tranzistorjev.

 

Verjetno ni človeka, ki bi hotel pozabiti kakšno pomembno obletnico njemu pomembne bližnje osebe. Najbrž obstaja tudi veliko število študentov, ki bi si rade volje v možgane vsadili spominski čip z literaturo, ki bi jim prišla v poštev pri izpitu naslednjega dne. A oboje zbledi v primerjavi z milijoni ljudi, ki trpijo zaradi različnih nevrodegenerativnih motenj in imajo zaradi njih oškodovane različne spominske funkcije. Nujnost uporabe v prvem primeru prav tako zbledi v primerjavi s številnimi vojnimi veterani, ki se iz bojišč vrnejo z oškodovanimi sposobnostmi pomnjenja zaradi travmatskih možganskih poškodb.

 

Oboji bi verjetno z največjim veseljem posegli po takšni tehnologiji in si olajšali življenje, če bi le-ta bila na voljo širši javnosti. In kot trenutno kaže, bomo mogoče nekaj takšnega v ne tako oddaljeni prihodnosti tudi uzrli.

 

Theodor W. Berger je inženir biomedicine in nevroznanstvenik, ki je zaposlen na Univerzi v Južni Kaliforniji. Njegovo glavno področje raziskovanja predstavljata učenje in spomin. Tako ni presenetljivo dejstvo, da je v svoji dolgoletni karieri veliko misli namenil tudi hipokampusu.

 

Hipokampus je ena izmed mnogih možganskih struktur, ki je približno na isti lokaciji v obeh hemisferah naših velikih možganov. Vsak od hipokampusov je sestavljen iz več omrežij in podsistemov, ki tvorijo zaprto povratno zanko. Vhodne informacije v obliki specifičnih vzorcev električnih impulzov pridejo iz velikih možganov preko tako imenovanega entorinalnega korteksa v hipokampus. Potem potujejo skozi različna področja hipokampusa in gredo na koncu nazaj v velike možgane. Za nas bosta pomembni predvsem področji hipokampusa po imenu CA3 [CE-A-3] in CA1 [CE-A-1]. Kratica CA pomeni cornu ammonis, kar je latinsko za Amonov rog. Informacije po hipokampusu potujejo s področja CA3 na področje CA1 in nadaljujejo svojo pot s področja CA1 naprej.

 

V kolikor poslušalec ni preskočil prejšnje oddaje, bo vedel, da sta hipokampusa, ki sta globoko v temporalnih režnjih obeh hemisfer, med drugim odgovorna za utrjevanje novih spominov. Pri tem procesu se novi in kratkotrajni spomini vtisnejo v različne predele velikih možganov in se shranijo, dokler jih ne potrebujemo ponovno ali dokler jih ne aktivirajo razne nove asociativne povezave. Hipokampus kot možganska struktura poleg tega igra zelo pomembno vlogi tudi pri prostorski orientaciji in navigaciji.

 

Bergerja in njegove ožje sodelavce že nekaj časa zanimajo odgovori na vprašanja, ki so bistvena za naše razumevanje spomina. Med drugim jih zanima, do katere mere lahko spojimo in združimo osnovne funkcije nekega živčnega sistema s strojno opremo, ki jo izdelamo sami.

 

Glede na vlogo hipokampusa pri tvorjenju novih dolgotrajnih spominov so se omenjeni znanstveniki odločili, da bodo izdelali hipokampalno protezo. Ta bi teoretično lahko nadomestila neki del hipokampusa in omogočala boljše življenje ljudem z različnimi motnjami dolgotrajnega spomina. Ideja protez, s katerimi lahko nadomestimo manjkajočo okončino ali kakšen drug dela telesa, ni nova in se v človeški zgodovini pojavlja že od antike. Nekoliko novejša je ideja o nevralnih ali nevroprotezah, ki se od običajnih nekoliko razlikujejo.

 

Pri nevroprotezah gre v osnovi za naprave, ki lahko funkcionalno nadomestijo dele oškodovanega živčevja. Najbolj znani primer nevroprotez so kohlearni vsadki oziroma slušni aparati. Takšni vsadki imajo vgrajen mikrofon, ki sprejema zvok, in pošiljajo predelan signal v slušni živec preko mikroelektrod. Signal ljudje s kohlearnimi vsadki zaznavajo kot zvok in tako ponovno slišijo.

 

Čeprav imamo kohlearne vsadke na trgu že nekaj časa, tega ne moremo zatrditi za hipokampalne proteze. Nevroproteze, kot je na primer hipokampalna proteza, morajo biti v celoti sposobne omogočati brezhibno delovanje specifičnega dela živčnega sistema.

 

Verjetno ni potrebno izdatno omeniti, da je za izdelavo takšnega nadomestka zahtevano zelo temeljito in detajlno razumevanje delovanja živčnega sistema in specifičnih omrežij, na katera nameščamo takšne proteze. Če to ne bi bilo dovolj, delo dodatno otežuje možnost infekcije po operaciji in zagotovitev avtonomije delovanja, saj nobenemu ne bi bilo v interesu vsako noč odpirati svojih možganov in protezi menjati baterije.

 

Leta 2011 je Bergerju s sodelavci uspelo uspešno izdelati hipokampalno protezo, ki so jo testirali na podganah. Protezo so sestavljale elektrode, ki so bile strateško postavljene na več mestih, da so lahko zbirale podatke iz vhodnih in izhodnih delov poškodovanega hipokampusa. Vhodni podatki so šli najprej v integrirano vezje, kjer je potekala analiza in priprava ustreznih odzivov. Ti so kasneje nadaljevali pot iz čipov skozi elektrode v izhodne predele hipokampusa. Tako so lahko v nadaljnjem omrežju hipokampusa stimulirali ustrezni izhodni vzorec električne aktivnosti, ki proizvede isto aktivacijo, kot bi jo proizvedel sam hipokampus brez vmesnih elektrod in čipov.

 

Če še niste vedeli - vsi vaši spomini in vse vaše misli so na določenem nivoju razlage zgolj specifični vzorci sprememb napetosti večjega števila živčnih celic. Ta lastnost je Bergerjevi ekipi pri ustvarjanju hipokampalne proteze prišla še kako prav. Omogočila jim je namreč, da so izdelali računske modele, ki so na podlagi določenega vzorca vhodnih informacij lahko predvideli informacije, ki jih bo hipokampus poslal nazaj v velike možgane. Podgane so naučili izvajati nalogo, za katero se je skozi vrsto študij ugotovilo, da se zanaša na delovanje hipokampusa. Sama naloga je potekala nekako takole:

 

Podgane so bile položene v škatlo z dvema ročicama. Izvajalci študije so lahko eno ali obe ročici potegnili ven in nazaj v škatlo. Pri vsakem poskusu je bila ena izmed ročic potisnjena v škatlo, pri čemer je morala podgana pritisniti ročico, da je dobila vodo. Za tem je sledilo obdobje med eno in tridesetimi sekundami, kjer so bile v škatlo potisnjeni obe ročici. Da bi podgana dobila vodo, je tokrat morala pritisniti na ročico, ki je v prejšnjem poskusu ostala nedotaknjena.

 

Naloga je torej od pogumnih podgan zahtevala, da si v obdobju vmesnega časa zapomnijo ročico, ki so jo pritisnile. Ko so se tega naučile, jim je Berger s kolegi vsadil 32 elektrod, ki so beležile in stimulirale možgansko aktivnost. Po osem elektrod je šlo na območje CA3 in CA1 na vsaki hemisferi. Računski model, ki so ga izdelali na podlagi zabeležene aktivnosti v območju CA3 je napovedoval izhodne informacije območja CA1. Specifičen vzorec aktivnosti v CA3 regiji je tako lahko služil kot napovednik za izhodne informacije, ki so nadaljevale pot iz regije CA1 v hipokampusu v velike možgane.

Da bi dokazali delovanje proteze, so v podgane vbrizgali učinkovino, ki je zavirala delovanje hipokampusa. Ko so to storili, se je pravilnost njihovih odgovorov spustila za 50 odstotkov. Verjetnost je bila torej takšna, kot bi jo lahko pričakovali po slučaju glede na to, da sta bili prisotni samo dve ročici.

Hipokampalne proteze so zaenkrat obrobno področje nevroznanstvenega in biomedicinskega preučevanja spomina. Pred dobrim letom so dobili podobne rezultate na nečloveških primatih. Z letošnjim ali naslednjim letom naj bi začeli izvajati tudi študije na ljudeh.

 

Tehnologija prinaša mnogo obljub, a še več potencialnih nevarnosti. Kako se bodo hipokampalne proteze obnesle v prihodnosti, bo pokazal čas.

Hipokampalne proteze predstavljajo majhen delček vse večje moči nevroznanosti in tehnologije v družbi. Pri protezah, o katerih smo govorili, gre konkretno še vedno za spoj biologije in tehnologije. Na eni strani imamo možgane kot gmoto vode, maščobnih kislin in beljakovin. Na drugi silicijeve čipe, kjer so električne spremembe v možganih privedle do računskih analiz teh sprememb. Na podlagi tako analiziranih podatkov se je izdelal odziv v obliki nekega signala, ki ga možgani pretvorijo v spomin.

Vsi bi se strinjali, da smo vse bolj zmožni spreminjati biološke sisteme ali jih izdelovati v digitalni obliki. Zato si na tem mestu predstavljajmo, da bi hoteli postati nesmrtni. Po mnenju nekaterih ljudi bi to lahko dosegli s tem, da bi vse naše spomine in možganske povezave enostavno spremenili v digitalno obliko in jih prenesli na računalnik.

 

Digitaliziranje zavesti se sliši kot znanstvena fantastika, kar pa ni zaustavilo raziskovalk in raziskovalcev, ki delajo na projektu OpenWorm, v sklopu katerega ustvarjajo prvo digitalno bitje. Uspelo jim je namreč prenesti živčni sistem gliste c. elegansa v digitalno obliko. Glista c. elegans je modelni organizem, kar pomeni, da se ga s pridom uporablja v raziskovalne namene in da imamo zaradi tega na voljo ogromno količino podatkov, kako deluje.

Za našo zgodbo je pomembno predvsem dejstvo, da ima ta ljubka žival zgolj 302 živčni celici oziroma nevrona, katerih strukturo in funkcijo ter povezave med njimi natančno poznamo. Skupku takšnih kvantificiranih povezav v nevroznanosti pravijo konektom. Konektom bi pri človeku obsegal tudi njegove spomine in bi tako vseboval življenjsko zgodbo posameznika, kar je tudi eden od razlogov, zakaj nekatere skupine ljudi menijo, da bi z digitalizacijo naših možganov lahko dosegli nesmrtnost, v najslabšem primeru pa vsaj zelo natančen dnevnik našega življenja.

 

Lanskega decembra se je tako na različnih novičarskih straneh lahko zasledilo primitivnega robota iz lego kock, ki se je vedel nadvse nenavadno, saj se je brezciljno premikal v različne smeri.

 

Njegova neodločnost je bila posledica tega, da ni imel nobenih vnaprej napisanih vedenjskih programov. V njegovem vezju je bil prisoten le skupek informacij iz konektoma c.elegansa. Pri njegovi izdelavi so podatke o motoričnih nevronih in njihovih povezavah spojili s kolesi robota. Podobne usode so bili deležni podatki o zaznavnih nevronih, ki so jih spojili z robotovimi zaznavnimi sistemi.

 

To mu je omogočilo, da je na podlagi informacij iz okolja lahko ustrezno odreagiral z motoričnim odzivom. Zaradi tega se je s pomočjo koles umaknil nazaj, ko so senzorni sistemi zaznali, da se je zaletel v steno. Robot se je torej lahko naučil novih senzomotoričnih povezav in kot odziv na nek senzorični dražljaj izvedel motorično akcijo.

Senzomotorično učenje je eno pomembnejših vrst učenja, ki omogoča tvorjenje novih spominov pri mnogih živalskih vrstah. Kaže se, da lahko digitaliziran um gliste v robotovem telesu s pridom izkorišča to sposobnost, ki je bila izoblikovana z evolucijo. Čeprav gre pri digitalizaciji možganskih povezav omenjene gliste za dosežek, ki mu težko naredimo pravico zgolj z besedami, je po drugi strani treba upoštevati še nekaj stvari.

 

Povprečen človek ima okoli 86 milijard več nevronov kot povprečna glista. Še več, za vsakega od teh nevronov ima okoli 7000 sinaptičnih povezav z drugimi nevroni. Ob tem je pomembno tudi dejstvo, da navadno živimo dlje, saj je povprečna življenjska doba gliste med dvema in tremi tedni. Digitalizacija naših možganov in s tem vseh spominov bo zelo verjetno predstavljala zajeten računski zalogaj tudi za superračunalnike prihodnosti.

 

Na drugi strani je zelo pomembno vprašanje, kako bi se v primeru digitalizacije funkcionalno izrazili naši spomini. Digitalizirati um preproste živali, ki vsebuje predvsem nevrone namenjene gibanju in zaznavanju okolice, ni isto kot digitalizacija spominov, ki so nastali kot posledica aktivnosti kompleksnih biokemijskih kaskad več tisočih nevronov in verjetno milijonov sinaps.

 

Takšne povezave se vsaj kvantitativno drastično razlikujejo od povezave med nekaj desetimi nevroni in njihovimi sinapsami, ki jih glista uporablja za učinkovito gibanje po prostoru.

Znanost zaenkrat še ne ponuja konkretnih odgovorov na katerokoli od omenjenih vprašanj v zvezi s konektomom. Samo področje je trenutno ob odsotnosti sistematičnega preučevanja ali poskusov prenašanja konektomov različnih živali v robote še v zametkih.  Predvsem zaradi tega, ker trenutno še nimamo konektoma človeka ali katerekoli druge živali.

 

V ZDA sicer trenutno poteka odmeven projekt, ki želi to spremeniti, saj je namen projekta izdelati konektom zdravih človeških možganov. Na podlagi trenutnih projekcij se lahko rezultatov projekta nadejamo v prihodnjih nekaj desetletjih. Zaenkrat pa je ta projekt na samem začetku in še ni privedel do večjih kritičnih spoznanj o človeških možganih.

 

Kot kaže lahko gliste postanejo z nalaganjem svojih živčnih povezav v digitalno obliko nesmrtne že danes. Pri ljudeh pa bo na neposredno digitalizacijo naših spominov potrebno še nekoliko počakati, če bo to sploh kdaj resnično možno.

 

Ko prehajamo na del, v katerem razlagamo o spominu v tehnologijah, narejenih s strani človeka, moramo za začetek izpostaviti pomembno razliko med samo zasnovo povezav v možganih in v računalniku. Kot že vemo, so možgani sestavljeni iz  živčnih celic ali nevronov, ki tvorijo z drugimi nevroni povezave preko sinaptičnih povezav. En nevron je tipično sestavljen iz dendritov, some ali telesa in nevrita. Glavni namen nevronov je prevajanje živčnih impulzov. Nevroni imajo dve osnovni stanji. Lahko so sproženi ali pa nesproženi. Sprožijo se, če skupna vsota signalov, ki vstopajo v nevron preko dendritov, doseže prag, zaradi katerega se potem nevron sproži in pošlje električni signal po nevritu. Konci nevrita ali živčni končiči pa so povezani z dendriti drugih nevronov.

Osnovni gradniki mikroprocesorja, ki je najpomembnejši del računalnika, so tranzistorji. Tranzistor si lahko predstavljamo kot stikalo, ki ima dve možni stanji ali binarno vrednost. Med stanji preklapljamo s spremembo napetosti na baznem priključku tranzistorja. S tem določamo, ali tranzistor med drugima dvema priključkoma prevaja tok ali ne.

 

Na prvi pogled so si tranzistorji in nevroni precej podobni. Oboji imajo binarno stanje in prevajajo električne signale. Vendar pa je pomembno to, da so tranzistorji v mikroprocesorju povezani v logična vrata, ki pretvarjajo dva ali en vhodni signal v izhodni signal v skladu s preprosto logiko njihove zasnove. Te logične operacije so NE, IN, ALI, EKSKLUZIVNO ALI in podobno. Logična vrata so potem povezana v kompleksnejše strukture mikroprocesorja, recimo aritmetično logično enoto, ki izvaja preproste računske operacije, ali pa kontrolno enoto, ki nadzoruje vhod, izhod, zapis in pretvorbo podatkov v procesorju. Procesor lahko v glavnem izvaja le nekaj zelo preprostih operacij naenkrat, vendar lahko te izvaja zelo hitro. Svoje zasnove ne more spremeniti, dela pa točno to, kar mu je z navodili naročeno.

Nevroni imajo za razliko od tranzistorjev več tisoč povezav z drugimi nevroni. Kljub temu da imajo v osnovi samo dve stanji, lahko spreminjajo prag za sproženje signala ter zmanjšajo ali povečajo število povezav z drugimi nevroni, kar jih naredi kompleksnejše in prilagodljivejše. Zaradi zasnove možganskih povezav lahko delamo veliko kompleksnih operacij naenkrat - recimo lovimo ravnotežje, dojemamo okolico, ki jo zaznavamo s čutili, načrtujemo in podobno, slabi smo pa v izvajanju velikega števila logičnih operacij v kratkem času. Vidimo torej, da so možgani in računalnik zelo različni in jih ne moremo neposredno primerjati.

 

Vendarle je mogoče med njima najti nekaj podobnosti in vzporednic. Povedali smo, da je spomin sposobnost organizma, da hrani in kasneje obnovi podatke. Pri ljudeh spomin služi temu, da se na osnovi preteklih dogodkov pripravimo na prihodnost in se tako nekaj naučimo.

Računalniki pa spomin uporabljajo le za hranjenje podatkov, bodisi začasno ob procesiranju ali pa dolgoročno. Sposobnosti učenja glede na pretekle spomine je lastnost umetne inteligence, ki pa, na žalost ali srečo, še ni zelo razvita.

 

Omenili smo, da za procesiranje informacij v možganih pojmujemo tri faze: zaznavo informacij iz okolja, shranjevanje informacij v obliki povezav in uporaba informacij ob potrebi. Podobno se dogaja tudi v svetu računalništva. Procesor, ki obdeluje podatke in je zadolžen za računanje, izbira, filtrira in kodira informacije, ki se bodo zapisale v spomin. Določa, kam jih bomo shranili, nato pa jih s pomočjo električnih signalov shrani oziroma zapiše. Zapisane informacije lahko ob želenem trenutku preberemo, ne da bi jih spremenili, ali pa jih kasneje pobrišemo oziroma na njihovo lokacijo zapišemo nove informacije.

 

Elektronski spomin ne obstaja v eni sami obliki, ampak se z razvojem in nadgrajevanjem tehnologij zelo spreminja. Še pred razširjeno uporabo računalnikov se je pri avtomatskem procesiranju podatkov za zapis parametrov in informacij uporabljal naluknjan papirnati trak. Z mehanskim ugotavljanjem položajev luknjic v traku je bilo tako mogoče prebrati informacije. Tovrstna tehnologija v optični različici obstaja še danes, recimo pri branju pobarvanih odgovorov na maturi.

 

Na začetku petdesetih let se je prvič pojavil spomin na magnetni zapis. Tipičen primer tovrstnega pomnilnika predstavljajo trdi tiski v računalnikih in zdaj že zastarele avdio in floppy kasete. Magnetni pomnilniki za pisanje binarnih informacij, se pravi ničel in enic, izrabljajo namagnetenje temu dovzetnega materiala.

 

Zapisovanje in branje podatkov ne poteka več mehansko, temveč z uporabo električnih signalov. Na glavi, namenjeni pisanju in branju, je nameščeno tuljavno navitje žice, preko katerega se ob prisotnosti električnega toka generira magnetno polje. To polje namagneti material, ki je v primeru trdih diskov nanesen na površino rotirajočega ploščka. Z vrtenjem ploščka in premikanjem ročice z glavo tako zapisujemo informacije na različne lokacije.

 

Branje poteka po podobnem principu; namagneteni del ploščka v navitju glave inducira električni tok, ki procesorju sporoči informacijo. Pomična glava in rotirajoči plošček pa nista značilna le za trde diske. Optični spominski mediji, kot so CD, DVD in BluRay, uporabljajo podoben princip, ki pa se razlikuje v načinu zapisa in branja informacij. Pomična glava tu nosi lasersko diodo, s katero osvetljujemo različne lokacije diska, prevlečenega z aluminijem, barvilom in zunanjo polikarbonatno plastjo. Ko je CD prazen, je polikarbonatna plast prosojna in svetloba lahko nemoteno prehaja in se odbija skoznjo. Ob pisanju se lasersko svetlobo z določeno frekvenco in intenziteto usmeri na točko pisanja na plasti. Svetloba lokalno segreje plast z barvilom, ki se potemni in onemogoča prehajanje svetlobe.

 

Pri procesu branja z isto lasersko glavo z manjšo intenziteto svetlobe posvetimo na izbrano mesto diska. Na mestih, kjer smo prej zapisali podatek, se svetloba ne odbije, sicer pa pride do odboja usmerjene svetlobe v svetlobni senzor. Z branjem signalov senzorja računalnik prejema zapisane bitne vrednosti. Pisanje in branje se izvajata po tirnici v obliki spirale, ki se širi od znotraj navzven.

 

Slabost tovrstnih optičnih in magnetnih pomnilnikov je, da so omejeni s hitrostjo vrtenja diska in mehanskega pomikanja glave. Danes obe tehnologiji služita v vlogi sekundarnega pomnilnika, namenjenega dolgoročnemu hranjenju informacij, ki ga po angleško imenujemo non-volatile memory [non volatajl]. Podobno kot pri ljudeh, namreč tudi tu ločimo dolgoročni in kratkoročni spomin. Kratkoročni oziroma delovni spomin -volatile- je namenjen hranjenju informacij med procesiranjem podatkov in se ob izklopu napajanja pobriše, dolgoročni pa hrani podatke do izbrisa, okvare ali fizične degradacije.

 

Tehnologija, ki omogoča izvedbo tako kratkoročnega kot dolgoročnega spomina in brez katere računalniki ne bi našli poti v vsako hišo, je polprevodniški spomin. Sestavlja ga večmilijonska mreža tranzistorskih celic, do katerih dostopamo prek naslovnih in podatkovnih povezav. Vsebina celic in način dostopa je odvisna od izvedbe in vrste spomina, ki ga realiziramo. Kratkoročni spomin RAM, kar označuje “random access memory” ali pomnilnik z naključnim dostopom, ima lahko celico sestavljeno le iz tranzistorjev, pogosto pa vsebuje tudi kondenzatorje, ki hranijo naboj. Ko je kondenzator znotraj celice napolnjen, je na njem zaradi prisotnega naboja neka napetost, ki jo interpretiramo kot logično enico. Prazen kondenzator, s katerega je naboj že odtekel, pa pomeni logično vrednost nič.

 

Strukturna enostavnost celic tovrstnega RAM-spomina ob nizkih stroških izdelave omogoča veliko število celic na površino, kar pomeni, da lahko v enem čipu hranimo veliko podatkov. Slabost kondenzatorjev v spominu predstavlja odtekanje naboja. S časom se začne kondenzator prazniti in ne drži več visoke vrednosti napetosti. Da na želenih mestih lahko obdržimo napetost oziroma logično enico, je treba spomin osveževati na najmanj vsakih 64 milisekund, kar pomeni, da potrebujemo dodatno vezje.

 

S tranzistorji in polprevodniško tehnologijo pa realiziramo tudi sekundarne pomnilnike, katerih tipična predstavnika sta ROM – read only memory - oziroma bralni pomnilnik in FLASH - bliskovni spomin. Osnovna celica spomina ROM je sestavljena iz dveh tranzistorjev, ki ob prvotnem programiranju spomina ustrezno povežemo ali odpremo, da zapišemo želeno logično vrednost. Povezav med delovanjem ni mogoče spreminjati, lahko le preberemo bitne vrednosti, od koder tudi izvira ime pomnilnika. Zaradi te lastnosti pomnilnik ROM uporabljamo v situacijah, ko želimo vrednosti podatkov le brati, na primer kot referenčno tabelo vrednosti neke funkcije ali  za hranjenje video igric v starih GameBoy kasetah.

 

FLASH pomnilnik se je razvil iz EEPROM ali electrically erasable programable read only memory, različice pomnilnika ROM, in mu je p zgradbi zelo podoben. Razlikuje se v pomembni lastnosti, da lahko vrednosti posameznih blokov tranzistorskih celic bliskovito hitro pobrišemo. Celice namreč vsebujejo posebne tranzistorje z dodatno povezavo, na kateri s kopičenim nabojem določamo vrednost 0 ali 1. S primerno visokimi napetostmi na sponkah tranzistorja dodatno povezavo nabijemo ali razelektrimo. V zadnjih letih se je uporaba FLASH-spomina zelo povečala, srečamo ga v USB-ključih, spominskih karticah, telefonih, počasi pa nadomešča tudi magnetne trde diske v računalnikih.

 

Spominska tehnologija je v zadnjem desetletju zelo napredovala, z enim samim spominskim medijem brez problema lahko hranimo terabajte podatkov. Kako pa se kosa s spominom v naših glavah? Neposredna primerjava zaradi drugačnih mehanizmov delovanja in pomnjenja ni mogoča, za predstavo pa si lahko orišemo približno sliko. Človeški možgani vsebujejo okoli 86 milijard nevronov z okoli deset na petnajsto potenco povezavami. Če bi vsak nevron lahko shranil le en spomin, bi to predstavljalo ekvivalent nekaj gigabajtov prostora, velikost USB-ključa. A ker nevroni ne hranijo le po en spomin, temveč si med seboj pomagajo deliti več spominov, je ta številka mnogo večja. Ker delovanja človeških možganov in spomina še nismo povsem razvozlali, so mnenja o tej številki deljena in nihajo od nekaj terabajtov do par tisoč terabajtov oziroma pentabajtov.

 

Čeprav ima torej računalnik fotografski spomin, sposobnost človeškega spomina ni zanemarljiva, vendar deluje na povsem drugačen način. Kako bi se možgani izkazali pri testu hitrosti proti računalniku, če bi povsem zanemarili razlike v delovanju možganov in računalnika ter primerjali zgolj splošne lastnosti nevronov in tranzistorjev? Za primerjavo bomo vzeli japonski superračunalnik K, ki je do leta 2012 veljal za najhitrejšega na svetu. K lahko izvaja 4-krat več operacij na časovno enoto kot tipični možgani in hrani desetkrat več podatkov v bajtih. Vendar je zanimivo, da zasede K tudi prostor osemstotih omar, porabi pa 10 megavatov moči. Za primerjavo - možgani zasedejo prostor v velikosti dveh pesti, porabijo pa 20 vatov, kar je polmilijonkrat manj.

 

Preskok v smeri, da bi računalniki začeli razmišljati kot ljudje, je zelo težaven. To je tudi razlog, da so omenjene nevroproteze samo v funkciji pretvornika signalov, ne pa denimo RAM-modulov, s katerimi bi si povečali spominsko kapaciteto.

Vendar obstajajo tudi poskusi, da bi z računalniki simulirali delovanje možganov, in sicer z umetnimi nevronskimi mrežami. Poskusi črpajo navdih pri zasnovi in delovanju nevronov. Umetne nevrone tako prestavljajo pragovne funkcije, ki imajo več različno obteženih vhodov in en izhod, vhodi in izhodi različnih funkcij pa so prepleteni. Na podlagi delovanja se lahko te obtežitve spreminjajo in tako se simulira povečevanje ali zmanjševanje sinaptičnih povezav.

 

Umetne nevronske mreže so kljub temu le približek, ki deluje na zelo idealizirani predstavi nevronov, poleg tega niti slučajno niso tako učinkovite, ker celotno delovanje simulira računalnik preko matematičnih funkcij. Za preračun rezultatov porabi računalnik precej več časa in moči kot nevroni v naših možganih.

 

Tako je videti za zdaj, poglejmo pa, kam nas lahko pripelje prihodnost.

 

Znanstvena fantastika že nekaj časa napoveduje spoj elektronskega in biološkega sveta. Izjemno hiter dostop do podatkov kjerkoli na svetu je mogoč že sedaj preko spleta in drugih tehnologij. Z možgani lahko po drugi strani neposredno dostopamo samo do spominov, ki jih hranimo znotraj svoje glave. Od tega, da bi bili vsi povezani z vsemi v skupen hivemind, nas torej loči samo še učinkovita pretvorba digitalnega spomina v biološki spomin.

A kot smo slišali v prispevku, je to precej večja težava, kot je videti na prvi pogled.

 

Več o zametkih skupinske zavesti, shranjevanju podatkov v oblaku in novih spominskih tehnologijah lahko izveste v kateri od prihodnjih oddaj znanstvene medredakcije.

 

Oddajo so pripravili Jaka Perovšek, Sebastjan Veselič in Ian Mihailović.