Popovičův Mozak aneb dokážeme zmapovat myšlenky?

Skutečnost, že si Alan November pozval na svou konferenci věnovanou inovacím ve vzdělávání jako hlavního řečníka Zorana Popoviče [1], mi přišla natolik zajímavá, že jsem se rozhodl podívat, o koho se jedná. Vyplatilo se to.

Zoran Popovič je ředitelem Center for Game Science Washingtonské univerzity v Seattlu (UW) a vedoucím neziskové organizace Enlearn, která zavádí výsledky výzkumů do praxe. Od počítačové grafiky a animací (Ph.D. v roce 1999 na Carnegie Mellon University) se postupně propracoval k vědecké práci orientované na využití počítačových her. V tomto oboru jeho pracoviště dosahuje významných úspěchů.

Od roku 2008 vyvinulo toto Centrum celou řadu kvalitních volně dostupných výukových her. Tematicky jsou zaměřeny nejvíce na matematiku pro ZŠ, najdete zde ale také např. 3D Logo jako hru Dragon Architect a další. Snadno si vše můžete vyzkoušet, stačí u těch starších povolit v prohlížeči Flash. Samozřejmě nejde jen o hraní. Důležitější je učení. Ale je zde přítomen ještě další rozměr. V pozadí je výzkum odhalující principy, které vedou k úspěšnému naplnění výukových cílů. Za tím účelem se v rámci systému Enlearn ukládá a analyzuje vše, co uživatel dělá.

Zoran však dokázal dát aktivitám realizovaným uživateli jejich produktů ještě vyšší rozměr. Začalo to u hry Foldit, která vznikla ve spolupráci s laboratoří UW orientovanou na biologii (nyní Institute for Protein Design). Úspěch, který tuto hru povýšil na převratný výzkumný nástroj, byl způsoben implementací crowdsourcingu (dobrovolná online spolupráce uživatelů na řešení problému). Úkolem hráčů je společně skládat modely proteinů tak, aby měly požadované vlastnosti. Přiznávám, že to je problematika, které moc nerozumím. Faktem je to, že Foldit významně urychluje výzkum v tomto oboru. Spolupracující lidé mají při návrhu proteinů zatím lepší výsledky než stroje vybavené umělou inteligencí. Díky Folditu byl například odhalen model opičího viru (M-PMV), který způsobuje AIDS – viz heslo ve Wikipedii.

Crowdsourcing se ukázal být natolik přínosným, že se ho Centrum pokouší aplikovat i do dalších výzkumných oblastí. Ve spolupráci s Allen Institute for Brain Science vznikla nová hra, která má pomoci při odhalování fungování mozku. Zoran (původem Chorvat) ji nazval Mozak.

To je problematika, která nás zajímá mnohem více než protein. Při studiu toho, co se v mozku při poznávání děje (Kurz Learning How to Learn: Naučte se učit se), jsme dospěli k pochopení principů vedoucích k vytváření tzv. „shluků synapsí“, reprezentujících znalosti uložené v naší dlouhodobé paměti. Víme již, že související didaktická koncepce z funkce mozku vycházející, tj. kognitivismus, má distribuovanou podobu. A na samém vrcholu jsou fantastické vize o budoucích možnostech přímého ovlivňování mozku pomocí technologií (Muskův Neuralink).

To vše znamená, že začínáme vnímat složitost výsledné reprezentace našeho poznání v podobě dynamicky se vyvíjejících spojů mezi neurony v mozku. Jenže těch neuronů je téměř 100 miliard a synapsí ještě o 3 řády více. Je to skoro neuvěřitelné, ale vědci skutečně přemýšlí o možnostech mapování funkce mozku na úrovni jednotlivých buněk. Proces je to mnohem složitější, než bylo čtení lidského genomu.

Začíná to snahou o zobrazení toho, jak to ve skutečnosti v mozku vypadá. Nejprve dochází k zmapování rozložení samotných neuronů a zjišťuje se, jak vypadají a jaké vlastnosti mají (viz video Enlearn). Sami si můžeme udělat představu, jak komplikované to je, též pomocí aplikace Eyewire původem z MIT. Ta hravou formou připomínající skládání puzzle vede uživatele k vytváření 3D mapy neuronů na základě sejmutých 2D řezů mikroskopických plátků mozku (blíže viz video National Geographic). Eyewire tak názorně ukazuje, jak složitá struktura neuronů je a jak neuvěřitelných tvarů mohou nabývat. Ve skutečnosti touto cestou dochází k trénování umělé inteligence (hlubokému učení) tak, aby tuto činnost byla jednou schopna provádět sama.

Mozak jde o něco dále. Předkládá uživatelům/hráčům (v USA používají také pojem „občanský vědec“) rovnou skutečné 3D výseče mozku o velikosti v řádu milimetrů, v nichž je detailně zobrazen záznam elektrické aktivity neuronů, tj. cesty, po nichž v rámci synapsí dochází k přenosu signálů. Neurony jako takové zde ovšem vidět nejsou. Úkolem je na základě tohoto zobrazení jednotlivé neurony rekonstruovat. Dokonce i netrénovaní lidé jsou i v tomto případě dosud schopni tuto činnost zvládat lépe než stroje vybavené umělou inteligencí [2]. Vědci návrhy uživatelů posléze prověřují. Tento postup vede k významné úspoře času. Některé již hotové modely jsou volně k dispozici v databázi NeuroMorpho.Org.

Toto je samozřejmě pouhý počátek cesty k poznání, jak fakticky funguje myšlení. Každý člověk je jiný, každý neuron je jiný, během života se mozek dynamicky mění, a tak bude zobecnění výsledků hodně obtížné. Prostřednictvím hry se ale všichni můžeme zapojit do interpretování sejmutých aktivit mozku. Tato crowdsourcová metoda z nás nejen dělá občanské vědce, kteří pomáhají mapovat cestu za poznáním, ale vede též k lepšímu osobnímu pochopení toho, co se v naší hlavě skutečně děje [3]. A to je znalost, která jistě přispívá k posilování našeho osobního růstu.

Neuron Activity in 3-D

Zoran Popovič se v rámci aktivit Enlearn věnuje též zavádění specializovaného výukového systému (včetně aplikací) do škol. Systém obsahuje analýzu výukových výsledků. Z dosavadních výsledků podle něj vyplývá, že musíme modifikovat způsob hodnocení. Důležité není to, kolik problémů žák vyřeší a s jakým výsledkem, ale to, jak zapojuje svůj mozek. Zda vymýšlí hypotézy a ověřuje je. Zda je snaha o nalezení řešení pro něj osobně přínosná. Je zjevné, že právě takové hodnocení je v souladu se současným poznáním funkce mozku a nasazení vhodných výukových her ho podporuje. [1]

Literatura a použité zdroje

NOVEMBER, Alan. Traditional assessment rewards the wrong behaviors-here’s why [online]. 2017. [cit. 2017-06-29]. Dostupné z: https://www.eschoolnews.com/2017/06/16/av-traditional-assessment-wrong/.

WINGFIELD, Nick. Video Games Help Model Brain’s Neurons [online]. 2017. [cit. 2017-06-29]. Dostupné z: https://www.nytimes.com/2017/04/24/science/citizen-science-video-game-neurons.html.

ROSKAMS, Jane; POPOVIĆ, Zoran. Power to the People: Addressing Big Data Challenges in Neuroscience by Creating a New Cadre of Citizen Neuroscientists [online]. 2016. [cit. 2017-06-29]. Dostupné z: http://dx.doi.org/10.1016/j.neuron.2016.10.045.