Разрешение при сканировании головного мозга, скорость и стоимость этого сканирования — все это развивается взрывными темпами, причем по экспоненте. С каждым новым поколением способов сканирования мозга мы получаем все лучшее и лучшее разрешение. Сегодня мы обладаем технологией, позволяющей разглядеть многие из скрытых элементов человеческого мозга. Разумеется, окончательного согласия по поводу того, что это за элементы, еще не достигнуто, однако мы можем наблюдать элементы мозга с очень высоким разрешением благодаря тому, что датчик сканирующего устройства имеет размеры, приближенные к самим наблюдаемым элементам. В настоящее время мы можем сканировать мозг и отслеживать его деятельность очень подробно. Для этого нужно всего лишь перемещать датчик сканирующего устройства по всему мозгу, чтобы он находился как можно ближе к каждому из элементов нейронов.
Теперь зададимся вопросом: как мы собираемся проделать эту операцию и ничего не повредить? Ответ: нужно послать сканеры внутрь мозга. Наши капилляры устроены так, что они проходят через каждое межнейронное соединение, каждый нейрон и каждый элемент нейрона. Мы можем отправить туда миллиарды сканирующих роботов, объединенных в одну беспроводную локальную сеть, чтобы они смогли отсканировать мозг изнутри и начертить карту с высоким разрешением, отражающую все, что происходит внутри.
Что же мы будем делать с огромными базами данных, объединяющих нейронную информацию, которую мы соберем? Мы обязательно проведем реинжиниринг мозга, чтобы понять основные принципы его функционирования. Мы уже пытаемся это делать. Мы уже располагаем отсканированными изображениями определенных зон головного мозга. Эти изображения имеют высокое разрешение. Мозг — это не монолитный орган; он состоит из нескольких сотен специализированных участков, каждый из которых организован по-своему. Мы отсканировали отдельные зоны слуховой и зрительной коры и использовали эту информацию для создания более «умного» программного обеспечения. Карвер Мид из Калтеха, например, разработал мощные аналоговые чипы с цифровым управлением на основе вдохновленных биологией моделей, созданных при помощи инженерного анализа отдельных участков зрительной и слуховой систем. Его визуально-чувствительные чипы используются в цифровых камерах высокого класса.
Мы продемонстрировали, что способны понимать эти алгоритмы, однако они отличаются от алгоритмов, которыми мы обычно снабжаем наши компьютеры. Они не являются ни последовательными, ни логичными — они хаотичные, высокопараллельные и самоорганизующиеся. По своей природе они голографичны в том смысле, что главного исполнительного менеджера-нейрона в мозге не существует. Вы можете убрать любой из нейронов, отрезать любой проводок, и все останется почти без изменений, потому что информация и процессы распределяются по всей сложной сети.