הקדמה קצרה:
המאמר הזה נכתב בעקבות הספר אניTM (1) , הספר מספר על בחורה שקנתה כמתנה לחבר שלה סימולציה שלו. הסימלוציה הייתה כ"כ מוצלחת עד שהיא העדיפה אותה על פני החבר המקורי...
נהניתי מאוד מקריאת הספר ושאלתי את עצמי עד כמה אנחנו רחוקים מלבנות דבר כזה.
במאמר זה אני מתכוון להציג את התשובה לשאלה הזו.
כדי לבנות סימולציה אנו צריכים קודם לבצע העתקה רכה של האדם שאנו רוצים לעשות ממנו סימולציה.
מהי "העתקה רכה"(soft-copying):
עותק רך הוא ייצוג של עצם(אובייקט) ממשי כלשהו במחשב – למשל מסמך רשום על ניר ניתן לייצג באמצעות קובץ של וורד, ותצלום באמצעות קובץ של תמונה. העתקה-רכה אינה סימולציה אבל היא הכרחית ליצירת סימולציה, למשל אם ביצעת העתקה רכה של ארון-ספרים תוכל לדעת איך הוא נראה אבל לא מה יקרה אם תדחוף אותו למשל.
מהי הדמיה(סימולציה):
"סימולציה היא חיקוי של מציאות מורכבת באמצעות מודל מתאים"(2)
"לביצוע הסימולציה משמשות פעמים רבות תוכניות מחשב מיוחדות, הנכתבות בשפות תכנות שנועדו למטרה זו (כגון Simula או SIMSCRIPT)."(2)
לדוגמה: סימולציה של פיצוץ גרעיני משמשת כתחליף לביצוע ממשי של הפיצוץ.
לאחרונה הצליחו ליצור סימולציה שמדמה בהצלחה עולם שיש בו חפצים דוממים מוצקים (ולא נוזלים או גזים) בצורה מושלמת – ניתן לדעת בדיוק איך היה נראה העולם כמה שניות/שעות/שנים לפני ואיך הוא יראה אחרי.
למשל: התוכנה יכולה לקבל מצב של ארון עם ספרים שדחפו אותו, ולהראות בדיוק איפה כל ספר יפול.
או לקבל מצב של ספרים מבולגנים וארון הפוך ולהראות איך הוא היה נראה לפני הדחיפה.
אז איפה הבעיה בעצם?
למה אי אפשר לעשות את אותו דבר עם בני-אדם?
לפני שנענה על השאלה נציג 2 הקדמות האחת על התכונות של המח והאחרת על תכונותיו של מחשב.
איך פועל מחשב:
"הילברט היה מתמטיקאי גרמני שהציג בכינוס בפריס (1990) 23 בעיות מתמטיות פתוחות. בכך, קבע למעשה הילברט את כיווני המחקר המרכזיים של המתמטיקה בשנות העשרים. חלק מ- 23 הבעיות האלה נפתרו במהלך השנים וכל פתרון כזה נחשב לאירוע חשוב בעולם המחקר. חלק מהבעיות הבלתי פתורות נחשבות גם כיום כבעיות הפתוחות החשובות ביותר במתמטיקה.
הבעיה ה- 23 של הילברט הייתה: האם קיים אלגוריתם שיכול לאמת (או להפריך) כל טענה לוגית במערכת לוגית שהינה חזקה מספיק כדי לייצג את המספרים הטבעיים.
זו הייתה כנראה הפעם הראשונה שמושג האלגוריתם הוצג בצורה פורמאלית במתמטיקה.
הבעיה נשארה פתוחה עד 1937 ואז הצליח טיורינג לפתור אותה. המכונה התיאורטית שטיורינג הציג במאמר הזה (ושכונתה לאחר מכן בשם מכונת טיורינג), משמשת כמודל מרכזי לתיאוריה המודרנית של מדעי המחשב. היא הפכה למודל בזכות השילוב של פשטות וכח חישובי.
הפשטות נובעת מהמספר המאד מצומצם של פעולות שהמכונה יכולה לבצע: קרא סרט, הזז סרט ימינה, הזז סרט שמאלה, כתוב 0 על הסרט, כתוב 1 על הסרט, קפוץ להוראה אחרת, עצור.
ביחס לכח החישובי של המכונה, טיורינג הוכיח שהיא יכולה לחשב כל בעייה שמכונה אחרת יכולה לחשב. כלומר, אם בעיה אינה ניתנת לחישוב בעזרת מכונת טיורינג, מובטח שאותה בעיה לא תהיה ניתנת לחישוב גם בעזרת כל מכונה מורכבת אחרת (ולפי התיאוריה של צ'רץ', גם לא על-ידי אדם).
"(3)
במילים פשוטות: אפשר לעשות סימולציה של כל מכונה בעזרת כל מכונה אחרת - כדי לעשות את זה כל מה שצריך זה לדעת את החוקים המדויקים שבהם היא עובדת,
בפסקה הבאה נראה שאנו יודעים את המבנה המדויק של תא במוח ואפילו שהוא דומה מאוד לדרך שבה מחשב פועל.
ברגע שגמרנו את ההעתקה הרכה של המח (לכונן קשיח למשל) ניתן בוודאות לבנות סימולציה שתתאים לה.
איך פועל המוח האנושי:
"כל תא עצב שולח שלוחות ארוכות המסתיימות בסינפסות, שדרכן הוא מתקשר עם תאי עצב אחרים. השלוחה הראשית של תא העצב נקראת אקסון. לעיתים קרובות האקסון עטוף בחומר הנקרא מילין, המשפר את ההולכה החשמלית של האקסון. בין השלוחות של כל שני תאים המתקשרים בסינפסה קיים רווח זעיר – המרווח הסינפטי – שבו פועלים מתווכים עצביים... כל תא עצב מתקשר בסינפסות עם מאות ואף אלפי תאים אחרים... (כל התרופות הפסיכיאטריות משפיעות על פעולת הסינפסות שבין תאי העצב במח)"(4)
לסיכום: המוח בדומה למחשב מורכב מתאים המקושרים ביניהם ההבדל היחיד בין המח למחשב הוא הדרך בה התאים מתקשרים בניהם(כימית/אלקטרונית).
מה הבעיה בעצם:
כפי שהראנו – אין בעיה בשלב של הסימולציה הבעיה היא בשלב של ההעתקה הרכה.
אז למה ארון ספרים אפשר ומח לא – יש לשאלה הזו 3 תשובות.
הבעיה הראשונה:
.
כידוע המח מורכב מכ1011 נוירונים (עשר בחזקת 11 = 10 מיליון מיליונים) כלומר צריך כ10T (=מיליון מגה ביט= מיליון מיליוני סיביות) כדי לשמור את המידע הזה מה שאומר שאם בפח של כונן קשיח ממוצע הוא 100G אז נצטרך 100 מחשבים כדי לשמור סימולציה של אדם בודד.
מעבר לזה המהירות של כל תא היא 1000 הרץ ושל כל התאים ביחד 1014 כדי שהסימולציה תפעל במהירות הרגילה (ולא תצטרך לחכות דקה כל פעם שתשאל את הסימולציה שאלה) צריך כ1000 מעבדים.
לסיכום: צריך כמות עצומה של משאבים לכל סימולציה שרוצים לייצר.
הבעיה השנייה:
בדיקה של המח באמצעות אלקטרואנצפלוגרף (EEG) מתבצעת על כל המח והיא לא נותנת לנו את הזרם החשמלי בתא בודד אלא ממוצע – כדי לקרוא את כל הנתונים מהמח צריך להצמיד מכשיר דומה לכל תא וזה דורש מכשיר יותר מדויק – כיום עדיין אין מכשיר מדויק מספיק.
הבעיה השלישית
המח משתנה כל הזמן ולכן הבדיקה צריכה להיות בו זמנית על כל המח כלומר הבדיקה צריכה לקחת פחות מאלפית שנייה אלקטרואנצפלוגרף (EEG) עושה את זה לאט מדי.
לסיכום:
כפי שראינו הקושי בבניית הסימולציה נעוץ בהעתקה הרכה מהמח למחשב. לקושי הזה יש 3 גורמים:
1) חוסר בנפח אחסון ובמהירות
2) חוסר דיוק בקריאת הנתונים מהמח.
3) הצורך לקרוא את הנתונים בו זמנית.
כל 3 הגורמים הם טכניים בלבד ולהערכתי ייקח שנים ספורות להתגבר עליהם,
לדעתי מעבר לחשיבות האקדמית של ההמצאה. לדעתי לסימולציה כזו יהיו גם השפעות מרחיקות לכת על החברה אבל זה כבר שייך למאמר אחר...
------------------------------------------------------
1) תוכלו לקרוא את הספר בחינם כאן (מומלץ בחום)
http://www.aspamia.co.il/story8.htm
2) מתוך האינציקלופדיה – ויקפדיה
http://he.wikipedia.org/wiki/%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94
3) מתוך המאמר: "אלן טיורינג – חייו ותרומתו למדעי המחשב"
http://cse.proj.ac.il/hebetim/5/turing.htm
4) סערת נפש/ד"ר יורם יובל (ספר מנייר) עמוד 335