Bądźcie więc dumni z tego, że jesteście studentami AGH i bądźcie tego godni. Wiadomości organizacyjne oraz wyjaśnienie, czym jest Biocybernetyka

Transkrypt

1 Wiadomości organizacyjne oraz wyjaśnienie, czym jest Biocybernetyka Wykład nr 1 z kursu Biocybernetyki dla Inżynierii Biomedycznej prowadzonego przez Prof. Ryszarda Tadeusiewicza Motto dzisiejszego wykładu: "Umysł nie jest naczyniem, które należy napełnić, lecz ogniem, który trzeba rozniecić" Πλούταρχος ὁ Χαιρωνεύς (Plutarch z Cheronei 95 rok n.e.) Zanim przystąpię do części merytorycznej wykładu chcę Wam Wszystkim obecnym na ten sali pogratulować tego, że jako immatrykulowani studenci AGH staliście się członkami naszej społeczności akademickiej. Społeczności, do której zaproszenie zaakceptował między innymi błogosławiony Jan Paweł II, przyjmując w 2000 roku z moich rąk godność Doktora Honoris Causa AGH. Tylko cztery uniwersytety na świecie dostąpiły tego wyróżnienia! Bądźcie więc dumni z tego, że jesteście studentami AGH i bądźcie tego godni 1

2 A teraz wracamy do prozy spraw organizacyjnych i porządkowych. Informacje o wykładowcy, konsultacjach, podręcznikach a także materiały dydaktyczne znajdują się na stronie: Uwaga: Wykładowca akademicki nie jest papugą, która powtarza zawsze to samo i zawsze tak samo! Dlatego warto aktywnie uczestniczyć w wykładach! Dlatego na stronie o podanym adresie są dostępne wyłącznie slajdy z zeszłorocznego wykładu. Zakres i forma wykładu są jednak doskonalone z roku na rok! Slajdy z tegorocznego wykładu będą dostępne na stronie pod koniec semestru Wykład będzie pokrywał najważniejsze kwestie w całości. Gdyby jednak zaszła potrzeba uzupełnienia wiedzy to podaję źródło, gdzie można znaleźć dodatkowe informacje. Materiały dydaktyczne dla studentów 2

3 Zalecany podręcznik: We wszystkich tomach są artykuły Waszych wykładowców! Dostępny jest w sieci podręcznik, który może być wybitnie przydatny do poszerzenia wiedzy z tego wykładu GFDocument.php?kat=78&doc=179 Tadeusiewicz, R., Wprowadzenie do modelowania systemów biologicznych Na marginesie warto odnotować, że książek na temat biocybernetyki ja sam pisałem więcej i robiłem to od dawna... 3

4 Książki te wydawane były w wielu miejscach Niektóre z nich cieszyły się nawet sporym powodzeniem Powstało też trochę książek popularyzujących tę dziedzinę Uwaga: ta książka została wydana na AGH, ale dla nauki tego przedmiotu jest całkowicie bezwartościowa Jest więc z czego się uczyć! 4

5 Natomiast całkiem sensowna jest książka o tym samym tytule wydana przez WNT Sposób zaliczenia przedmiotu: 1. Na ostatnim wykładzie (zapewne będzie to data: ) odbędzie się kolokwium sprawdzające stopień przyswojenia wiedzy 2. Kolokwium będzie miało formę pisemną. 3. Postawione będą 3 zagadnienia które trzeba będzie omówić (rozwiązać) na podstawie wiedzy wyniesionej z wykładu 4. Podczas kolokwium wolno będzie mieć przy sobie notatki z wykładu 5. Wynik kolokwium decyduje o ocenie Tyle uwag organizacyjnych a teraz powiedzmy wreszcie, czym jest Biocybernetyka? Biocybernetyka jest nauką prowadzącą do harmonijnego połączenia motywów biologicznych i technicznych z pomocą modelowania cybernetycznego Dlaczego modelowanie cybernetyczne i biocybernetyka, a nie modelowanie informatyczne i bioinformatyka? Po pierwsze Bioinformatyka ma już swoje ustalone znaczenie, ważne, ale wąskie (genetyka) 5

6 Po drugie trzeba odróżnić modelowanie systemów biologicznych i ich komputerową symulację Metodyka modelowania systemów biomedycznych polega na znajdowaniu dla nich opisów formalnych w postaci matematycznych modeli. Technika symulacji systemów biomedycznych polega na wykorzystaniu komputera do obliczania wartości występujących w modelach matematycznych oraz na wizualizacji wyników w postaci dogodnej do analizy Biocybernetyka jest mostem między biologią i medycyną a techniką.. Sposób, w jaki przedstawiają ten sam problem (stabilizacji ciśnienia) biolodzy i technicy jest diametralnie odmienny. A jednak w obu przypadkach chodzi o ten sam proces. Mostem potrzebnym, ponieważ między medycyną i techniką jest odwieczny mur odmiennych metodologii, różnych tradycji rozwoju, a nawet hermetycznej terminologii. Biocybernetyka Dziedzina biologii i medycyny Dziedzina techniki Biocybernetyka jako łącznik Biocybernetyka jest też mostem spinającym teorię z praktyką 6

7 Biocybernetyka zapewnia postęp praktyki poprzez rozwój teorii Teoria Poziom abstrakcji Praktyka Kliniczna medycyna, biologia doświadczalna Biocybernetyka Stopień rozwoju Kliniczna medycyna, inżynieria biomedyczna Na marginesie żart Czy wiecie, jakie są definicje teorii i praktyki? TEORIA jest wtedy gdy wszystko wiemy ale nic nie działa PRAKTYKA jest wtedy gdy wszystko działa ale my nie wiemy dlaczego Ja łączę twórczo teorię z praktyką czyli Wracamy do poważnego wykładu nic nie działa i nikt nie wie dlaczego! Wzajemne korzyści z przenikania idei biologicznych do techniki (na dole) i systemów technicznych do biologii i medycyny (na górze) Wiemy już, dlaczego warto poznać biocybernetykę. No to poznajmy ją! 7

8 Biocybernetyka jest częścią cybernetyki związaną z żywymi organizmami Słowo Cybernetyka zostało po raz pierwszy użyte w książce Wiener pt. Cybernetyka- czyli sterowanie i komunikacja w zwierzęciu i maszynie Norbert Wiener napisał tam: ( )naukowcy uświadomili sobie, że problemy komunikacji, sterowania i mechaniki statycznej stanowią zasadniczo jedną całość, niezależnie od tego czy dotyczą maszyny czy istoty żywej. i dalej: ( ) Zdecydowaliśmy się nadać całej dziedzinie teorii sterowania w maszynach i zwierzętach nazwę cybernetyki, którą utworzyliśmy od grackiego słowa :, czyli sternik. Norbert Wiener Historyczne dzieło Norberta Wienera Biocybernetyka szczególnie często posługuje się metodą modelowania i symulacji komputerowej Modelowanie i symulacja komputerowa są dziś stosowane w różnych dziedzinach 8

9 Rozwój techniki Rozwój gospodarki Badania naukowe Model Procesy społeczne Uproszczona droga przechodzenia od badań obiektu biologicznego do jego biocybernetycznego modelu oraz do symulacji komputerowej Polityka i zarządzanie Modelowanie systemów biologicznych wymaga dużych mocy obliczeniowych Potrzebne jest też wyposażenie do wizualizacji wyników Do symulacji dużych systemów (zwłaszcza przemysłowych) stosuje się stanowiska pracy o naprawdę dużych rozmiarach! 9

10 Takich badań nie robi się przy pomocy laptopa! Uwaga: z modeli biocybernetycznych można wyciągać zarówno pozytywne, jak i negatywne konsekwencje! Struktura procesu modelowania Inżynierowie posługują się często modelowaniem różnych systemów zwłaszcza na etapie ich projektowania Modele pozwalają wygodnie obserwować zjawiska bardzo trudne do obserwacji w rzeczywistości Ma to oczywiście zastosowanie także w inżynierii biomedycznej 10

11 Pojedynczych molekuł W biocybernetyce rozważa się modele systemów biologicznych w różnej skali Procesów w pojedynczych komórkach Całych narządów Funkcjonujących części ciała Można także symulować całego pacjenta i proces jego leczenia virtual 400x302.jpg 11

12 Ewolucja koncepcji poznania naukowego w medycynie na przestrzeni epok, prowadząca do modeli jako narzędzi diagnostycznych i terapeutycznych Model jest zawsze obecny w procesie rozumowania medycznego, chociaż nie zawsze jest jawnie przywoływany Modele Rola modelowania w medycynie Tworzenie modelu procesu chorobowego Weryfikacja modelu procesu chorobowego Model building and evaluation sequence Selection and systematization Formalization Collection of laboratory results and clinical observations Practice enhancemet Yes No Conclusions from simulation Verification in labs and clinics Analysis Analysis Simulation results Mathematical model Programming for simulation Symulation research 12

13 Kolejność prac przy tworzeniu modelu Dla tych, co nie kochają języka angielskiego Zebranie wyników badań i obserwacji klinicznych Wzbogacenie praktyki systematyzacja i analiza Wnioski z symulacji formalizacja Wyniki symulacji Model matematyczny Program symulacyjny Weryfikacja laboratoryjna i kliniczna Badania symulacyjne Modelowanie wiąże się zawsze z szeregiem ograniczeń Modelowana rzeczywistość biomedyczna Rola modelowania w technice: naśladownictwo biologicznych patentów Wybrany fragment tej rzeczywistości będący modelowanym systemem Aktualny stan wiedzy na temat modelowanego systemu Model będący odwzorowaniem tej części wiedzy którą można wyrazić za pomocą matematyki i poddać symulacji za pomocą komputera Samolot Etricha Taube wzorowany na kształcie gołębia Samolot Clementa Adera, wzorowany na skrzydłach nietoperza Gdy nie istniały jeszcze łatwo dostępne i tanie komputery ludzie i tak usiłowali modelować systemy biologiczne, budując w tym celu bardzo ciekawe i skomplikowane systemy mechaniczno-elektroniczne. Najbardziej efektownym ich przykładem były zwierzęta cybernetyczne 13

14 Zwierzęta cybernetyczne Dr W. Grey Walter niedoceniony pionier biocybernetyki Rysunek żółwia Elsie Waltera Graya z 1950 roku i przykład jego zachowania Układ elektroniczny będący mózgiem żółwia był bardzo prosty Walter Gray przy pracy oraz jeden z jego żółwi Zachowanie żółwia było sterowane głównie przez fototropizm, ponieważ w oświetlonym domku żółwia był zasilacz ładujący jego akumulatory 14

15 Widoki żółwia odnalezionego na początku XXI wieku Zachowania żółwi: Syty żółw (akumulator naładowany) penetruje otoczenie, omija przeszkody (czujnik dotykowy) i dąży do światła (fotokomórka), ale nie zbliża się do niego nadmiernie (okrąża świecę jak ćma). Drogę żółwia zaznacza lampka paląca się na jego skorupie (fotografia długoczasowa pokazuje ruch źródła światła jako smugę) Głodny żółw (wyładowany akumulator) dąży do kontaktu ze światłem, bo w oświetlonym domku ma ładowarkę do akumulatora Dwa żółwie (Elmer i Elsie) widzą się nawzajem (bo mają lampki na skorupach) więc początkowo dążą ku sobie i tańczą wokół siebie, ale potem zgłodniałe ścigają się w poszukiwaniu domku z ładowarką Elsie widzi swoje odbicie w lustrze i tańczy sama, ale potem udaje się do domku Żółw w rozterce: musi wybrać, które źródło światła będzie adorować Elektroniczne żółwie były bardzo przyjazne 15

16 Żółwie były dwa: Elmer i Elsie Niektóre z tych organizmów są sztuczne, a niektóre nie Swojego czasu powstawało bardzo dużo elektronicznych zwierząt Różne roboty w kształcie zwierząt były bardzo popularne. Ja sam w ramach pracy magisterskiej zbudowałem elektronicznego psa! Modele komputerowe (i inne) systemów biologicznych buduje się często także dla potrzeb techniki. Obecnie jednak do modelowania pojedynczych komórek, narządów, systemów oraz całych żywych organizmów wykorzystuje się głównie komputery Technika bardzo często rozwiązywała i rozwiązuje swoje problemy posługując się naśladowaniem wzorów przyrodniczych! Ten wątek twórczo rozwija Biocybernetyka 16

17 Budowa modeli systemów bionicznych może mieć też różne zastosowania przy tworzeniu sztucznych narządów. Dobry model może być prototypem przyszłej protezy Najciekawsze jest jednak wykorzystanie modeli systemów bionicznych dla potrzeb zdobywania nowej wiedzy na temat budowy i funkcjonowania wybranych elementów żywego organizmu Przykład ten ma związek z pewnym narządem, który wszyscy posiadają a niektórzy nawet używają Rozważmy bardziej współczesny i bardziej ambitny przykład zastosowania modelowania biocybernetycznego WAGA NIE BĘDZIEMY JEDNAK ZAJMOWAĆ SIĘ BUDOWĄ MÓZGU GRAMÓW LICZBA NEURONÓW 100 MLD DZIENNY UBYTEK NEURONÓW 10 TYS. LICZBA POŁĄCZEŃ 100 TYS. MLD SZEROKOŚĆ SYNAPS NANOMETRÓW (1/600 WŁOSA) LICZBA NEURYTÓW ŁĄCZĄCA OBIE PÓŁKULE 300 MLN ZUŻYCIE GŁUKOZY 8-10 RAZY WIĘCEJ NIŻ INNE NARZĄDY ZUŻYCIE TLENU 20 % INTENSYWNOŚĆ UKRWIENIA 750 ML/MIN ZUŻYCIE ENERGII 10 WAT Zastanowimy się, jaki jest związek między psychologicznym procesem myślenia a biologicznym funkcjonowaniem mózgu Wypreparowany mózg 17

18 Biocybernetyka ukierunkowana na modelowanie tego najbardziej złożonego i najdoskonalszego z systemów biologicznych nosi nazwę Neurocybernetyki Książkę na ten temat wydało już Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego (2009) Ukazała się też książka wiążąca psychologię i informatykę Oraz druga, wiążąca informatykę i psychologię Ogólna mapa dziedziny neurocybernetyki z punktu widzenia dzisiejszej nauki Mental hardware molecules, cells Neuro- Sciences Mental software individuals Computational neuroscience Cognitive Sciences Science oriented How does it work? Application oriented Will it work? Information Sciences Typowa droga dochodzenia do nowych odkryć w tej dziedzinie (slajd animowany) 18

19 W neurocybernetyce korzystamy z modelu mózgu w postaci ta zwanej sieci neuronowej Sieć neuronowa jest bardzo uproszczonym, ale użytecznym praktycznie modelem fragmentów systemu nerwowego Mózg, będący wzorem dla sieci neuronowych, przejawia aktywność elektryczną i biochemiczną Jednak budując sztuczne sieci neuronowe nie bierzemy pod uwagę wszystkich szczegółów tej aktywności Zacznijmy od formalnej definicji: sieć neuronowa to urządzenie techniczne lub algorytm, którego działanie wzorowane jest w pewnym stopniu na działaniu sieci biologicznych komórek nerwowych. Zazwyczaj składa się z siatki połączonych ze sobą elementów, z których każdy posiada pewną liczbę wejść i jedno wyjście. Wyjścia z poszczególnych elementów są połączone z wejściami innych tworząc sieć. Zależność pomiędzy wejściami i wyjściem jest modyfikowana dla każdego elementu z osobna w procesie tzw. uczenia. Nauczona sieć przetwarza informację poprzez jej obróbkę na złączach między elementami, syntetyzowanie jej w poszczególnych elementach oraz generację i przesyłanie sygnałów pomiędzy elementami. Zależność pomiędzy sygnałem wejściowym a wyjściowym całej sieci jest następnie interpretowana jako rozwiązanie jakiegoś problemu. Oto przykładowa sieć neuronowa Dane reprezentujące zadanie do wykonania Wiedza zdobyta w czasie uczenia Wynik reprezentujący rozwiązanie zadania 19

20 Nagrody Nobla związane z badaniami układu nerwowego, których wyniki wykorzystano w sieciach neuronowych: To, co dzisiaj wykorzystujemy w formie (między innymi) budowanych i stosowanych sieci neuronowych wywodzi się z badań dosyć już odległych w czasie Pavlov I.P. - teoria odruchów warunkowych Golgi C., - badanie struktury układu nerwowego Ramón Y Cajal S. - odkrycie, że mózgskłada się z sieci oddzielnych neuronów Krogh S.A. - opisanie funkcji regulacyjnych w organizmie 1932 Sherrington Ch. S. - badania sterowania nerwowego pracy mięśni 1936 Dale H., Hallett L.O. - odkrycie chemicznej transmisji impulsów nerwowych Erlanger J., Gasser H. S. - procesy w pojedynczym włóknie nerwowym Hess W.R. - odkrycie funkcji śródmózgowia Eccles J.C., Hodgkin A.L., Huxley A.F. - mechanizm elektrycznej aktywności neuronu 1969 Granit R., Hartline H.K., Wald G. fizjologia widzenia 1970 Katz B., Von Euler U. - transmisja informacji humoralnej w komórkach nerwowych 1974 Claude A., De Duve Ch. - badania strukturalnej i funkcjonalnej organizacji komórki Guillemin R., Schally A., Yalow R. - badania hormonów mózgu 1981 Sperry R. - odkrycia dotyczące funkcjonalnej specjalizacji półkul móżdżku 1981 Hubel D.H., Wiesel T. - odkrycie zasad przetwarzania informacji w systemie wzrokowym 1991 Neher E., Sakmann B. - funkcje kanałów jonowych w komórkach nerwowych Sieci neuronowe to efekt, a przyczyny to... Biochemical research Potrzeba stosowania modeli biocybernetycznych do interpretacji wiedzy o mózgu wynika z NADMIARU informacji szczegółowych na temat tego systemu Morphological observations Experiments on cells and tissues (in vitro) Clinical observations Experiments on animals (in vivo) Warto dodać, że każda rzecz ukazuje inny wygląd w zależności od tego, jak ją oświetlimy (tzn. z jakiego punktu widzenia ją badamy) Na tym wykładzie zainteresują nas procesy intelektualne zachodzące w mózgu 20

21 Wyższa sprawność intelektualna nie polega na tym, że pracuje więcej komórek nerwowych, tylko na tym, że ich działanie jest lepiej zogniskowane. Istota pomysłu, na którym oparte są prezentowane tu rozważania, jest następująca: Biologiczny mózg ma szereg funkcji potrzebnych do jego działania jako regulatora funkcjonowania całego organizmu. I tylko tyle! Powstanie umysłu (i inteligencji) było następstwem jego emergencji Istota pomysłu, na którym oparte są prezentowane tu rozważania, jest następująca: Biologiczny mózg ma szereg funkcji potrzebnych do jego działania jako regulatora funkcjonowania całego organizmu. I tylko tyle! Powstanie umysłu (i inteligencji) było następstwem jego emergencji Istota pomysłu, na którym oparte są prezentowane tu rozważania, jest następująca: Biologiczny mózg ma szereg funkcji potrzebnych do jego działania jako regulatora funkcjonowania całego organizmu. I tylko tyle! Powstanie umysłu (i inteligencji) było następstwem jego emergencji Emergencja to spontaniczne powstawanie ze zbioru elementów pewnego rodzaju czegoś całkiem nowego, czego żaden z tych elementów rozważany osobno sam z siebie nie posiada. Emergencja to spontaniczne powstawanie ze zbioru elementów pewnego rodzaju czegoś całkiem nowego, czego żaden z tych elementów rozważany osobno sam z siebie nie posiada. gry.pl/zludzeniaoptyczne.asp?klam=51 21

22 Efekt emergencji może powstać z nagromadzenia elementów przypadkowych (cień siedzącej pary wytworzony przez stertę śmieci) Subtelniejszy przykład emergencji =63 Sylwetka Napoleona w luce między drzewami Emergencję może wytworzyć coś, czego brakuje na przykład puste miejsce między realnymi obiektami Emergencji nie da się zbadać ani zrozumieć poprzez szczegółowe badania elementów składowych. Zrozumienie emergencji jest możliwe poprzez próbę ogarnięcia całości. Metodą ogarnięcia całości może być próba stworzenia modelu. Emergencji nie da się zbadać ani zrozumieć poprzez szczegółowe badania elementów składowych. Zrozumienie emergencji jest możliwe poprzez próbę ogarnięcia całości. Metodą ogarnięcia całości może być próba stworzenia modelu. Emergencji nie da się zbadać ani zrozumieć poprzez szczegółowe badania elementów składowych. Zrozumienie emergencji jest możliwe poprzez próbę ogarnięcia całości. Metodą ogarnięcia całości może być próba stworzenia modelu. 22

23 Jedna z wielu prób zamodelowania zjawisk w mózgu: maszyna echowa Droga od mózgu do sieci neuronowej Umowna metafora przejścia od sztucznej sieci neuronowej do mózgu (animacja) We must remember the relation between complexity of the brain and simplicity of neural networks neuronów! But sometimes simplicity of neural networks models can be its main advantage! We take advantage of such circumstance: If something is proven in small drop, it works also in huge ocean. We cannot understand such complex system We can understand everything! 23

24 Tym między innymi zajmiemy się na dalszych wykładach 24