2 ноября 2026 года Стэнфордский университет объявил о запуске Stanford Digital Brain Project. Его участники намерены создать вычислительные модели, способные предсказывать изменения активности человеческого мозга при восприятии информации, обучении, воспоминаниях и принятии решений.

Сегодня учёные умеют наблюдать за работой мозга, определять области, связанные с разными функциями, и регистрировать электрическую активность нервной системы. Но между наблюдением и пониманием остаётся огромная дистанция.

Мы можем увидеть, какие участки мозга активируются, когда человек вспоминает знакомое лицо. Однако предсказать, как изменится вся система при новых обстоятельствах, значительно сложнее. Стэнфордские исследователи хотят приблизиться именно к такой возможности.

В основу проекта положено сочетание двух технологий. Сверхвысокопольная магнитно-резонансная томография с напряжённостью магнитного поля 7 тесла позволяет получать подробные пространственные изображения активности мозга. А магнитоэнцефалография с оптически накачиваемыми магнитометрами регистрирует изменения магнитных полей, возникающих при работе нервных клеток, с точностью до миллисекунд. Первая технология помогает понять, где происходит событие. Вторая — когда именно оно происходит.

Объединив результаты, исследователи рассчитывают получить гораздо более полную картину взаимодействия нейронных сетей. Участникам экспериментов будут показывать естественные видеосцены, предлагать описывать увиденное, запоминать информацию и выполнять задания на внимание. Учёные станут одновременно регистрировать активность мозга и сопоставлять её с поведением человека.

На этих данных планируется обучать фундаментальные модели искусственного интеллекта. Подобно тому как языковые модели выявляют закономерности в огромных массивах текстов, новые системы должны научиться обнаруживать закономерности в работе человеческого мозга. Но вместо предсказания следующего слова они будут пытаться предсказывать динамику нейронной активности.

Исследователи начнут с отдельных систем восприятия, памяти и внимания, постепенно расширяя модель до более целостного описания работы мозга. В перспективе такой инструмент мог бы позволить проверять научные гипотезы сначала в виртуальной среде, а затем в лаборатории. Например, исследовать, как изменения в работе нейронных сетей связаны с болезнью Паркинсона или депрессией и какие вмешательства потенциально способны повлиять на эти процессы.

Пока речь не идёт ни о создании цифровой копии конкретного человека, ни о переносе сознания в компьютер. Проект только начинается, а его будущие модели ещё предстоит разработать и проверить. Особое значение исследователи придают открытости: полученные наборы данных и модели предполагается предоставлять международному научному сообществу с учётом необходимых ограничений доступа.

Долгое время искусственный интеллект пытались объяснять через устройство человеческого мозга. Искусственные нейронные сети получили своё название именно благодаря этой аналогии, хотя работают совсем не так, как биологические нейроны.

Теперь направление исследования меняется. Искусственный интеллект становится инструментом, с помощью которого учёные надеются лучше понять мозг, послуживший когда-то источником вдохновения для его создания.

Возможно, самый интересный результат этой работы будет заключаться не в появлении цифрового двойника, а в том, что, пытаясь его построить, мы узнаем о собственном мышлении то, чего прежде не умели даже спросить.