evan_gcrm (evan_gcrm) wrote,
evan_gcrm
evan_gcrm

Почему человеческий мозг настолько эффективен?



Человеческий мозг достаточно сложен, он состоит из около 100 миллиардов нейронов, составляя порядка 100 триллионов соединений. Его часто сравнивают с другой сложной системой - компьютером. Оба содержат большое количество элементарных единиц - нейронов и транзисторов, которые соответственно подключены к сложным схемам для обработки информации, передаваемой электрическими сигналами. На глобальном уровне архитектуры мозга и компьютера напоминают друг друга.


Сравнение компьютера и мозга будет поучительным как компьютерным инженерам, так и нейрофизиологам.

Это сравнение началось на заре современной компьютерной эры, в небольшой книге «Компьютер и мозг» Джона фон Неймана, который в 1940-х годах впервые разработал компьютерную архитектуру, которая по-прежнему лежит в основе большинства современных компьютеров.



- У компьютера есть огромные преимущества над мозгом в скорости основных операций.
Как с точки зрения спайков, так и синаптической передачи мозг может выполнять не более тысячи базовых операций в секунду, или в 10 миллионов раз медленнее, чем компьютер.

- Компьютер также имеет огромные преимущества над мозгом в точности основных операций.
Большинство качеств нервной системы (частота возбуждения нейронов, которая используется для представления интенсивности стимулов), имеет погрешность в несколько процентов из-за биологического шума, что в миллион раз хуже, чем у компьютера.

Важным различием между компьютером и мозгом является способ обработки информации.

Компьютерные задачи выполняются в основном на последовательных этапах. Это хорошо видно как инженеры программируют компьютеры, создавая последовательный поток инструкций. Для этого последовательного каскада операций на каждом шаге требуется высокая точность, так как ошибки накапливаются и усиливаются последовательными шагами.
Мозг также использует последовательные шаги для обработки информации.
Но также он использует массовую параллельную обработку, используя большое количество нейронов и большое количество соединений, которые производит каждый нейрон.



Эта широкомасштабная параллельная стратегия возможна, потому что каждый нейрон собирает множество входов и отправляет выходные данные во многие другие нейроны - порядка 1000. В отличие от нейрона, каждый транзистор имеет только три узла для ввода и вывода. Информация от одного нейрона может быть доставлена ​​на многие параллельные пути вниз по течению. В то же время многие нейроны, которые обрабатывают одну и ту же информацию, могут объединять свои входы в один и тот же нисходящий нейрон. Это последнее свойство особенно полезно для повышения точности обработки информации.

Еще одним характерным свойством мозга, является то, что сила связи между нейронами может быть изменена в ответ на активность и опыт - процесс, который, как широко считают нейрофизиологи, является основой для обучения и памяти. Повторное обучение позволяет схемам нейронов лучше конфигурироваться для выполняемых задач, что приводит к значительному повышению скорости и точности.

За последние десятилетия инженеры вдохновившись знаниями о мозге, стали улучшать конструкцию компьютеров.
Принципы параллельной обработки и зависящей от использования модификации силы соединения были включены в современные компьютеры.
Например, увеличенный параллелизм, такой как использование нескольких процессоров (ядер) на одном компьютере, является текущей тенденцией в компьютерном дизайне.
В качестве другого примера - «глубокое обучение» в дисциплине машинного обучения и искусственного интеллекта, которая в последние годы пользовалась большим успехом и объясняет быстрые успехи в распознавании объектов и речи в компьютерах и мобильных устройствах. Как и в визуальной системе млекопитающих, глубокое обучение использует несколько слоев для представления все более абстрактных функций (например, визуального объекта или речи), а масса соединений между различными слоями корректируются с помощью обучения, а не инженерами.

Тем не менее, мозг обладает превосходной гибкостью, обобщаемостью и способностью к обучению, чем превосходит современный компьютер.

/Источник/



Картинка кликабельна



Tags: Сознание, Технологии
Subscribe

Recent Posts from This Journal

  • Внутри слов

    Оригинал взят у mi3ch Внутри слов © Mindaugas Dudenas

  • Способ объяснить

    «Исследуемые объяснения» (Explorable Explanations)— чрезвычайно полезный и жутко интересный интерактивный обучающий научно-популярный нон-фикшн.…

  • Проявленное и Непроявленное

    Оригинал взят у andeadd "ВСЁ существует ВСЕГДА, просто оно существует либо в проявленном, либо в непроявленном виде". /Лао-Цзы/ То…

promo evan_gcrm march 28, 19:35 75
Buy for 30 tokens
Основополагающим элементом, основным двигателем всей жизни, является репликатор. Скопированная информация - это и есть «репликатор». На Земле первый репликатор довольно бесспорный - это гены, или информация, закодированная в молекулах ДНК. Точнее это первый репликатор, о котором мы знаем.…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 10 comments