Мозг и чип: от синапса к synapse’у

Как бы мы ни старались сблизить мозг и процессор, как бы ни старались найти общее в работе нейронных цепей и микросхем, специализации мозга и процессора, организации памяти и управляющих процессов — всё равно различий куда больше, чем сходных черт.

Можно предположить, что корень этого несходства в способности мозга менять свою структуру в зависимости от того, какие внешние и внутренние задачи перед ним стоят. Однако в последнее время были предприняты убедительные попытки воплотить в чиповых микросхемах и эту уникальную особенность мозга…

01_pic

Где бы мы ни искали, в чём бы ни пытались найти сходство между чипом и мозгом, получалось что-то не то: либо сходство было частичным, либо обнаруживалось в какой-то частности и при переходе на более глобальный уровень терялось. Мы начали с нейронов и чуть было не приравняли их к транзисторам в микросхемах. Но тут оказалось, что сами по себе нейроны, может, и похожи на цифровые устройства с их работой по схеме «всё-или-ничего», однако на уровне сети нейроны действуют скорее как аналоговые устройства, в которых информация кодируется не столько положением «вкл/выкл», сколько частотой импульса. Кроме того, нейрон образует множество синапсов, и его способность отреагировать на возбуждение определяется состоянием последних. То есть возможность изменения поляризации мембраны зависит от соседей нейрона.

Затем мы попытались сравнить мозг и чип по их специализированным отделам и обнаружили, что процессорам до мозга с его множеством областей, частей, зон, извилин и прочим ещё далеко. Собственно говоря, не столько каждая из структур процессора выполняет собственные функции, сколько все вместе решают одну задачу. В случае решения пула задач задействованы сразу все структуры, при этом каждая «работает» в большей или меньшей степени, в зависимости от своего назначения.

Мы обнаружили, что собственная кеш-память процессора довольно похожа на один из видов нашей памяти, но прочие виды памяти, которые можно найти в мозге, в чипе не помещаются, да и вряд ли они нужны ему. Впрочем, по надёжности и быстроте памяти компьютер (весь, а не один лишь процессор) даст нам, конечно, большую фору.

А когда мы дошли до управления собственными действиями, как это происходит в процессоре и в мозге, то и вовсе зашли в тупик, так как в процессоре управление информационными потоками в большей степени зависит от программного обеспечения, тогда как в мозге отделить «программу» от «устройства» невозможно: они постоянно меняют друг друга. Впрочем, некие параллели между мозгом органическим и мозгом натуральным всё же были найдены.

Чтобы глаза мои тебя не слышали, или Про взаимозаменяемость в мозге

Если сказать, не особо задумываясь, что есть у процессора и чего нет у мозга, то это скорость и управляемость (или эффективность, или предсказуемость, как угодно). Вы знаете, что хотите получить от чипа, и непременно получите это — не успеете и глазом моргнуть. Если же попробовать назвать, что есть у мозга и чего нет у процессора, то тут многие, вероятно, подумают про сознание, самосознание, воображение, личность и т. п. Действительно, хотя, как мы говорили в самом начале, тема искусственной личности со своей волей чрезвычайно занимает и «физиков», и «лириков», воплотить в полупроводниковых микросхемах эти психические феномены до сих пор не удалось.

Крохотные выросты, покрывающие дендрит, — дендритные шипики, места формирования синапсов. (Фото skdevitt.)

Крохотные выросты, покрывающие дендрит, — дендритные шипики, места формирования синапсов (фото skdevitt).

Ни генетика, ни окружение не позволяют исчерпывающе объяснить нейробиологические особенности мозга и черты характера индивидуума. С другой стороны, учёные до сих пор не могут точно определить структуры, которые отвечали бы за самосознание. До недавнего времени считалось, что оно заключено в корковом треугольнике из островковой области, передней части поясной коры и средней префронтальной коры, но тут в лаборатории оказался человек, у которого все эти участки были повреждены, а сознание всё же присутствовало…

Поэтому всё чаще говорят о том, что сознание и личность, по сути, такие феномены, которые «размазаны» по многим мозговым структурам и не имеют чёткой локализации. А посему мы оказываемся перед ещё одним глобальным различием между мозгом и — будем говорить шире — компьютером, которое несколько противоречит тому, что мы до сих пор обсуждали. В машине функции привязаны к структурным элементам; в мозге же, несмотря на все специальные отделы, зоны и участки, разные элементы могут выполнять совершенно, казалось бы, несвойственные им задачи.

Если в процессоре испортится кеш-память, если в компьютере откажет жёсткий диск, то работать на нём будет невозможно: он просто не запустится. С мозгом будет то же самое, если лишить его мозжечка или гиппокампа: столь крупные потери ничем не компенсировать. Но, например, у глухих от рождения кошек слуховые области коры, за отсутствием профильной информации, начинали обрабатывать зрительные сигналы. Другой пример: если мозгу надо заметить какого-то человека, то этим занимаются не только специальные «человекораспознавательные» зоны коры, но и те её участки, которые отвечают за идентификацию других объектов. Более того, распознаванием занимались не только зрительные зоны, но и те, что отвечают за абстрактное мышление, долговременное планирование и иные высшие когнитивные функции.

Этим примеры нестандартного информационного обмена между разными департаментами мозга не исчерпываются: скажем, до недавнего времени считалось, что соматосенсорные (подробно о соматосенсорной системе тут) и зрительные сигналы не пересекаются, но действительность доказала обратное. Вообще, со времён Финеаса Гейджа, которому железный штырь повредил лобные доли, чем изменил личность, биологи зареклись от железобетонных суждений о функционировании по крайней мере той или иной области коры: до случая с Гейджем считалось, что лобные доли на поведение человека не влияют.

Удивительная травма помогла Финеасу Гейджу стать «восковой знаменитостью». (Фото scottnj.)

Удивительная травма помогла Финеасу Гейджу стать «восковой знаменитостью» (фото scottnj).

У процессора и компьютера ни физическая структура, ни программная такой пластичностью не обладают: вы ничего не сможете нарисовать в антивирусе, а кеш-память не заменит графическое ядро. Однако аналогию здесь можно усмотреть с обычными, неспециализированными ядрами процессора: они, как мы помним, могут выполнять одни и те же процессы, и одно из ядер, скажем, может вообще отключаться, если для работы хватает меньших ресурсов. С другой стороны, ещё раз подчеркнём, что далеко не все функции мозга можно вот так легко перебрасывать с одного участка на другой. И всё же что касается чипа, то он не способен, подобно мозгу, сидеть на двух стульях — одновременно и быть специализированным, и при необходимости менять свои профессии между отделами.

Что в SyNAPSE’е тебе моём?

Можно долго рассказывать о том, как мозг формирует в себе модули для решения той или иной задачи, как он подчиняет их друг другу, как эти модули, или рабочие группы, объединяются, распадаются и переходят от одного управленческого центра к другому. Можно долго описывать, как всё это влияет на выполнение высших психических функций. И можно долго перечислять разнообразные «креативные» свойства мозга, которых нет у процессоров. Однако, как нам кажется, все эти свойства, способности и функции имеют в своей основе характернейшую черту мозга, на которую мы неоднократно намекали и которую прямо называли. Назовём её ещё раз: это способность мозга самостоятельно перестраивать нейронные сети. То есть мы пришли к тому, о чём говорили в самом начале.

Нейроны, напомним, объединяются в цепочки с помощью особых контактов, называемых синапсами. Однако синапсы эти не есть что-то неизменное, раз навсегда данное, вроде соединения между проводами или, скажем, транзисторами. Один и тот же нейрон может образовывать связи со многими другими нейронами, учитывать при передаче сигналов «мнение» соседей, участвовать сразу в нескольких нейронных контурах, рвать старые синапсы, устанавливать новые и т. д. Словом, представьте себе эту структуру, сложенную из нескольких миллиардов нервных клеток, которые постоянно «дышат», образуя, усиливая, ослабляя и разрывая множество соединений-синапсов, пользуясь так называемой синаптической пластичностью.

Что вызывает перестройки синапсов, изменения в их силе? Всё что угодно. Сенсорные ощущения, мотивация, цели, эмоции, размышления о смысле жизни (нет, последнее, конечно, это наши домыслы, опытов по выявлению зависимости строения мозга от размышлений о смысле жизни, кажется, ещё никто не ставил). Вот, скажем, очень характерный пример: в экспериментах на животных учёные убедились, что секс вызывает перестройки в синапсах, — правда, у разных полов эти изменения выглядят по-разному.

После секса ваш мозг уже никогда не будет прежним! (Фото Shutterstock.)

После секса ваш мозг уже никогда не будет прежним! (Фото Shutterstock.)

Стоит, впрочем, заметить, что, когда речь идёт о перестройках в мозге, мы вовсе не всегда имеем в виду лишь приращение синапсов. Иногда для лучшей работы мозг избавляется от лишних соединений, которые только запутывают общую схему; так, уменьшение числа синапсов часто имеет место при запоминании. Кроме того, мозг, к примеру, может усиливать миелинизацию аксонов (подробнее о миелине, об аксонах), чтобы сигнал передавался быстрее, и это происходит не только из-за возросшего потока сенсорных импульсов, но и при увеличении нагрузки на абстрактное мышление. О том, как в зависимости от задачи мозг меняется на макроуровне, можно убедиться на двух замечательных примерах с балеринами и лондонскими таксистами: у тех и у других специфический род занятий привёл к перестройкам в областях мозга, связанных с чувством равновесия (у танцовщиц) и памятью (у таксистов).

Можно и дальше множить примеры пластичности мозга, пытаясь найти в ней разгадку феноменов высшей нервной деятельности, но зачем? Ведь мы и так уже решили, что процессоры о такой пластичности не могут и мечтать, что у них она в принципе невозможна и что никаких «высших психических функций» в компьютерных схемах воплотить нельзя…

Или всё-таки можно?

Про электронную микросхему, копирующую работу гиппокампа, мы говорили в одной из прошлых заметок. Похожую вещь сделали и с мозжечком, который тоже заменили электронным «протезом» — правда, пока только у крыс. Однако конструкторы микросхем замахнулись на большее: они задумали воссоздать в микросхемах сам принцип синаптической пластичности нейронов!

Один из таких проектов — SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) — реализуется исследовательской лабораторией IBM. Его суть сводится к созданию вычислительных ядер с чистого листа, которые смогли бы имитировать работу мозга. Каждое из них будет содержать «синапс» (память), «нейрон» (вычислительный блок) и «аксон» (коммуникационный канал). Работая параллельно, большой массив таких ядер обеспечит принципиально новые возможности вроде мгновенного распознавания сложных образов, выявления связей между объектами, прогнозирования событий и пр.

Основная цель проекта SyNAPSE — воспроизведение способности мозга к восприятию информации, выполнению действий и обучению при получении сигналов небольшой амплитуды и силы, без программирования. По сути, речь идёт о создании компьютерной архитектуры, не замкнутой в принципах фон Неймана и не ограничивающейся командами типа «если Х, то Y». Разумеется, для работы «нейросинаптических процессоров» потребуются принципиально новые инфраструктура и модели программирования.

Ещё в 2011 году IBM удалось создать прототипы «нейросинаптических вычислительных чипов» на основе электронных цепей. Один из них был наделён 262 144 программируемыми «синапсами», другой — 65 536 обучающимися. Оба прототипа, выполненные по 45-нанометровой технологии, содержали также 256 «цифровых нейронов». Экспериментальные «нейросинаптические ядра» выполнены по КМОП-технологии: они насчитывают в общей сложности 3,8 млн транзисторов, размещённых на площади 4,2 мм². Каждый цифровой «нейрон» имеет размеры 35–95 мкм. Для сравнения: диаметр настоящих нейронов варьируется от 4 до 100 мкм.

Проект SyNAPSE финансируется Управлением перспективных исследований Министерства обороны США (DARPA). В его дальнейшие планы входит увеличение числа «синапсов» до десятков триллионов, а количества «нейронов» — до десятков миллиардов. После этого можно будет говорить о создании «цифрового мозга». Предполагается, что по своим возможностям он будет сравним с мозгом мышей и кошек, и это наконец-то позволит наделить машины зачатками искусственного интеллекта.

Помимо SyNapse, стоит обратить внимание ещё на один интересный проект — когнитивной вычислительной платформы Zeroth. Вместо того чтобы работать по заранее заложенным программным алгоритмам, такие системы будут самообучаться и получать обратную связь от окружающей среды.

В качестве примера (см. видео ниже) показан небольшой робот с чипом Zeroth, помещённый в комнату с разноцветными плитками на полу. Машина самостоятельно научилась выбирать только участки белого цвета, получив положительное подкрепление — событие, поощряющее какое-либо действие и ведущее к увеличению вероятности повторного совершения этого действия. В данном случае таким событием стало обретение характеристики «хороший робот» в тот момент, когда механизм находился на плитке белого цвета.

То есть тут имитируется работа довольно сложного комплекса мозговых центров, который называется системой подкрепления и в который, кстати говоря, входит небезызвестный центр удовольствия. Система подкрепления даёт чувство удовлетворения от выполненной задачи, от вознаграждения, от похвалы и т. п. Как легко догадаться, эта система играет не последнюю роль в обучении, и вот — её сумели «эмулировать» в роботе.

Другая важная составляющая концепции Zeroth — стремление иметь такую же эффективность, с какой информация от органов чувств поступает в мозг.

Конечная цель проекта заключается в создании, определении и стандартизации так называемого нейронного процессора — Neural Processing Unit (NPU). Чип сможет самообучаться, анализировать информацию, делать выводы и принимать решения на их основе без жёсткой привязки к программному коду. При этом будет обеспечиваться высочайшая энергетическая эффективность. Блоки NPU теоретически смогут применяться как в самостоятельных процессорах, так и в «системах на чипе» с традиционными вычислительными узлами.

«Портрет» нейросинаптического чипа. (Фото DARPA.)

«Портрет» нейросинаптического чипа (фото DARPA).

Попытки симулировать работу коры головного мозга с помощью традиционных микросхемных технологий предпринимались, и самая масштабная имитировала 1,6 млрд нейронов и 8,87 трлн синапсов. Это соответствует коре мозга кошки или 4,5% коры человеческого мозга. В имитации участвовал суперкомпьютер Blue Gene/P Dawn, насчитывающий 147 456 процессоров и 144 Тб основной памяти. Иными словами, пока даже самым мощным вычислительным комплексам в мире не под силу воспроизвести тот потенциал, который заложила в нас природа. Но, возможно, с появлением «нейронных процессоров» ситуация начнёт меняться…

Нейронные пути мозга макаки, симулированные с помощью архитектуры TrueNorth, являющейся частью программы SyNAPSE. (Иллюстрация DARPA.)

Нейронные пути мозга макаки, симулированные с помощью архитектуры TrueNorth, являющейся частью программы SyNAPSE иИллюстрация DARPA).

Гибриды

А что же происходит в повседневной жизни современного человека? Все мы не представляем себя без смартфонов, планшетов, ноутбуков и т. п. Каждый день кто-то проводит презентации с использованием гаджетов, кто-то смотрит видео и слушает музыку. Печатные книги давно заменены на «читалки» как минимум, а по большому счету на те же смартфоны и планшеты: оглянитесь в метро. Фотоаппараты многими забыты; а и правда, зачем они нужны, если камера на смартфоне может делать фото хорошего качества?

Люди сливаются с гаджетами и ПК; в скором времени смартфоны, планшеты, ПК смогут распознавать нашу мимику, настроение, жесты. И всё это произойдет быстрее, чем мы успеем оглянуться. Более того, есть уже яркие примеры, и один из них — Samsung Galaxy SIII, который выполняет ряд команд, поданных только лишь направлением взгляда.

А компания Nuvixa разработала технологию, которая позволяет докладчикам самим становиться частью «живого» слайд-шоу и управлять им с помощью жестов. Это делает нескучными учебные презентации и альбомы фотографий из поездок. Ещё один пример — от студии real-time-графики и интерактивных решений Inty — голографическая презентация для компании Shell, в которой реализована возможность интерактивного управления. Кстати, для данного проекта использована профессиональная видеокарта FirePro W9000 от AMD.

К чему все это? А к тому, что потрясающую работу всех устройств с описанными выше примерами обеспечивают новейшие технологии. Иллюстрацией может служить объединение с помощью специальной архитектуры гетерогенных систем центрального и графического процессора в рамках одного чипа — так называемый гибридный процессор.

Архитектура гетерогенных систем (HSA) — платформа, которая оказывает огромное влияние на вариации работы с ноутбуком, смартфоном, планшетом или другими электронными устройствами.

Главная задача платформы HSA состоит в том, чтобы получить максимум возможностей из кристалла, скрытого в устройстве. HSA не только способствует оптимальному использованию центрального процессора, но и превращает графический процессор в еще более многозадачный механизм, позволяя разработчикам программировать для одного или обоих устройств в зависимости от решаемых задач. Благодаря этой технологии пользователи смогут по достоинству оценить легкость работы устройств, их мгновенную реакцию на команды и значительно меньшие энергозатраты.

Для того чтобы создать некую целостность в вопросах разработки и подходах к программированию в области гетерогенных систем, построенных различными вендорами, в июне 2012 года было основано сообщество HSA Foundation. Кроме AMD, туда входят Texas Instruments, Samsung, Qualcomm, MediaTek, Imagination Technologies и ARM. Не так давно, на конференции AMD, в состав сообщества вошли ещё и такие компании, как Canonical, Broadcom, Huawei, Oracle и др. Каждая из этих компаний либо производит HSA-устройства, либо разрабатывает софтверные решения и платформы, которые поддерживают эти устройства и раскрывают их преимущества — в зависимости от профиля организации. А все потому, что HSA дает чрезвычайно интересные преимущества для самого широкого диапазона задач. Гибридные процессоры с такой архитектурой могут применяться практически на всех устройствах: в смартфонах, десктопах, ноутбуках, рабочих станциях, серверах и т. д.

07_pic

Первые гибридные процессоры с архитектурой HSA, представленные AMD в январе 2014 года под названиями A10-7850K, A10-7700 и A8-7600, известны также под кодовым наименованием Kaveri. Подробнее см. тут.

word_min

Синаптическая пластичность — возможность изменения силы синапса в ответ на активацию постсинаптических рецепторов; именно она составляет нейрофизиологическую основу памяти, обучения и, очевидно, других высших нервных функций.

Поделиться
Поделиться
Tweet
Google
 
Читайте также
  • trir

    Получается роботы будут с эмоциями!

    • Даниел Абян

      Поверьте это не самая сложная задача в разработке роботов с ИИ.

  • Сепулька

    «Можно долго рассказывать о том, как мозг формирует в себе модули для
    решения той или иной задачи, как он подчиняет их друг другу, как эти
    модули, или рабочие группы, объединяются, распадаются и переходят от
    одного управленческого центра к другому. Можно долго описывать, как всё
    это влияет на выполнение высших психических функций. И можно долго
    перечислять…»

    Особенно, ежели знать.

    • bujhm

      У вас просто нет 5000 рублей на Кавери, вот вы и злитесь на тех, у кого есть. Мне Кавери очень хорошо помогает по дому. Найдите себе подходящую работу, что ли.

  • Хорошая статья (хоть и рекламная :-Р ), спасибо.

    Пару заметок:

    «У процессора и компьютера ни физическая структура, ни программная такой
    пластичностью не обладают: вы ничего не сможете нарисовать в антивирусе,
    а кеш-память не заменит графическое ядро».

    При всей бесспорности общей концепции данной мысли, хотелось бы заметить что вы взяли не тот уровень. Если аналогом «личности» взять операционную систему, то компьютер даёт достаточную пластичность. Например «компьютер художника» это виндос с установленным аддобовским пакетом со всякими там фотошопами и прочими иллюстраторами. Но при желании порисовать можно и в ворде и в экселе, не говоря уже про встроенные редакторы. Если же и их нет, то некоторые любители умудряются рисовать и в текстовых редакторах.

    «Машина самостоятельно научилась выбирать только участки белого цвета, получив положительное подкрепление -… …обретение характеристики «хороший робот» в тот момент, когда механизм находился на плитке белого цвета».

    Так, приятная для меня аналогия к цитате :) http://volkadlak.blogspot.ru/2014/04/3.html

  • kue

    «..После секса ваш мозг уже никогда не будет прежним!. ..»

    «Приходит Сара домой из поликлиники:
    — Абрам, ты знаешь, то, что мы с тобой тридцать лет имели за оргазм, на самом деле была астма !»

  • unk32

    Я вот только если честно не понял при чем тут биологические мозги к конкретному процессору. Ну разве что такое же как у чипов Нвидия к эльфийкам.

    Пока что, насколько я понимаю, есть задачи которые лучше решает CPU, а есть задачи которые лучше решать на куче ядер типа GPU. Это известно давно, даже современные браузеры пытаются это использовать с переменным успехом (зачастую с кривизной при старых драйверах, в таких случаях рекомендуют отключать аппаратное ускорение), ну вот в новых процессорах AMD и Intel это в кучу собрали. Можно выиграть за счет размещения всего в одном корпусе процессора. Но это не меняет того что решать ему придется типовые задачи где самообучающийся интеллект противопоказан, типа бухгалтерии. Ну да, появился еще некий набор команд Mantle под это, но покупка очередной видеокарты совпала с какой-то акцией брожения в головах менеджмента AMD, когда старые карты исчезли, новые не появлялись несколько месяцев, потом появились по невменяемым ценам и оказались переименованными старыми. В результате была куплена Nvidia. Без Mantle.

    Иными словами «огласите весь список пожалуйста», почему именно и в чем я выиграю как протребитель на каком классе задач.

  • Мария Петрова

    Отличная статья! Когда-то наверное ученые смогут таки воссоздать деятельность мозга и эмоции и чувства человека, но все равно это только имитация и иллюзия. На самом деле все равно компьютер лишь машина, созданная человеком. И мы играем в игру, чтоб сделать его похожим на себя. Очень хорошо и наглядно об этом рассказал швейцарский иллюзионист Марко Темпест в своем шоу — тут есть видео и перевод http://edurobots.ru/robot-kak-illyuziya-i-magiya-texnologij/.

    • Даниел Абян

      Абсолютно с вами согласен. И это ограничение — то что мы не сможем наделить ИИ сознанием или «душой» думаю большой плюс. Создание подобных в себе породит ХАОС поскольку мы себя до конца понять не можем — сможем ли их понять ?

  • Даниел Абян

    Создание механизма который способен обрабатывать данные так же как и мы пока далёкая мечта.

    В последне время я замечаю тенденцию в статях про ИИ где слишком большое внимание уделяется создание модели синапсов и нейронной системы. И это не удивительно вед именно они отвечают за размышление, обработку информации или выполнения «основных фоновых процессов». Но создав всего лишь модель нейронных сетей или синаптических связей которые на входе получают информацию, а на выходе составляют вывод мы не создадим ИИ. Как было написано «В дальнейшие планы DARPA входит увеличение числа «синапсов» до десятков триллионов, а количества «нейронов» — до десятков миллиардов.» Это супер и действительно прекрасно. Достижение этой цели всего лишь вопрос времени и дополнительных исследований. Но есть задача решение которой более фундаментальна для ИИ. Задача заключается в том что нам надо понять что заставляет или инициирует поток мыслей и рассуждений. Что именно создаёт в нас «дух» или настрой мышления. Где именно соединяются все ощущения, чувства, идеи, размышления которые могут инициировать потоки новых мыслей, идей, размышлений, ощущений и чувств. Иногда может казаться что мы подумал о чем то поскольку например увидели или услышали что-либо. Но так ли это ? Не всегда! Иногда мы сами выбираем о чем думать. Откуда берет начало сознание — чувство жизни и осознание существования ? Если нам удастся получить ответы на эти вопросы то тогда уже не будет сложным создание ИИ. Тогда уже не важно создадим ли мы ИИ путём создание нейронных сетей или синаптических связей. Ведь нейронные сети или синаптические связи это всего лишь метод обработки данных, грамотное распределение данных в «памяти» и умение в нужное время обращаться к той или иной «ячейки памяти». Фактически нейронные сети или синаптических связи можно заменить каким то другим механизмом. Главная задача определить то как берет начало наша мысль и чем она движима — что создаёт у нас «душу», где сохраняется текущее состояние нашего сознания.

    А если создать ИИ без этого то у нас будет всего лишь машина которая умно вычисляет. Но она не придумает что-либо умное или инновационное. Да она сможет например обойти преграды, определить как обойти преграды, вычислять наиболее выгодные или безопасные варианты решения задачи из массива решений. Но на большее она не будет способна поскольку она будет лишена «духа» или направления мыслей.

    И возможно это ограничение в ИИ самое полезное.

Хостинг "ИТ-ГРАД"
© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2016
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.
«Партнер Рамблера» Почта защищена сервером "СПАМОРЕЗ" Хостинг "Fornex"