Почему ученые говорят, что мозг работает быстрее компьютеров?

Здесь возникает основная эпистемологическая проблема, затронутая только Чаком Шеррингтоном: все делают предположение, что мозг обрабатывает информацию того же типа, что и цифровой компьютер. На самом деле нет никаких реальных доказательств того, что это так. Цифровой компьютер — это реализация машины Тьюринга, которая эквивалентна некоторым видам автоматов. Чтобы «вычислительную мощность» мозга можно было сравнить с мощностью цифрового компьютера, в первую очередь нужно показать, что мозг использует представления (дискретные сущности/состояния, такие как биты) и правила (четко определенные переходы между состояния/биты). Никто даже близко не подошел к этому, даже для отдела мозга. Это можно было бы сделать, показав, что мозг выполняет некоторые цифровые вычисления — знаменитая работа Дэвида Чалмерса [1] объясняет, как это нужно делать. Согласно текущему состоянию исследований, мозг представляется сложной биологической системой, работающей на множестве уровней измерения и не обрабатывающей информацию в дискретных терминах! И да, Чак Шеррингтон говорит, что нейроны не просто включаются и выключаются!

[1] Чалмерс, Дэвид Дж. «Вычислительная основа для изучения познания». (1993).

Вы когда-нибудь видели IBM Watson? Watson состоит из кластера из девяноста серверов IBM Power 750, каждый из которых использует восьмиядерный процессор POWER7 с тактовой частотой 3,5 ГГц и четырьмя потоками на ядро. Всего в системе 2880 процессорных ядер POWER7 и 16 терабайт оперативной памяти. Он должен храниться в (очень) большой холодильной комнате.

Watson — это вычислительная система для ответов на вопросы (QA), созданная IBM для применения передовых технологий обработки естественного языка, поиска информации, представления знаний, автоматизированного мышления и машинного обучения в области ответов на вопросы в открытой области. По словам Джона Ренни, Watson может обрабатывать 500 гигабайт, что эквивалентно миллиону книг, в секунду.

Официальный дебют Уотсона состоялся на игровом шоу Jeopardy , где ему противостояли два лучших игрока Jeopardy . Он выиграл, но люди дали ему шанс. Большинство считает, что победа была в большей степени связана с более быстрым временем отклика Ватсона (он был подключен к зуммеру с помощью электроники; Ватсон мог активировать зуммер примерно за восемь миллисекунд, тогда как время реакции человека на световой сигнал « вперед » составляет несколько десятых долей секунды). Кроме того, для более быстрого доступа к памяти контент для игры хранился в оперативной памяти Watson, поскольку доступ к данным, хранящимся на жестких дисках, слишком медленный.

Watson был разработан как медицинский диагност (как и другие приложения). Благодаря многолетнему опыту, десяткам техников, кто знает, сколько миллиардов долларов, а также доступу к медицинским энциклопедиям, книгам, медицинским журналам и Интернету, он может превзойти студентов- медиков третьего курса только в одной области: онкологии (да и то в области легких). , предстательной железы и молочной железы CA).

Таким образом, один средний медицинский ординатор (4 года обучения в медицинском институте и, скажем, второй год ординатуры) может превзойти очень, очень быстрый медицинский суперкомпьютер в 99% случаев. Я специализируюсь на первичной медико-санитарной помощи: семейная и неотложная медицина. За несколькими исключениями в год, в течение нескольких минут после того, как я начал разговор с пациентом, наблюдая за пациентом, считывая его жизненные показатели и слушая ответы примерно на дюжину вопросов, я уже сузил свои диагнозы до 2 или 3 лучших кандидатов и несколько других меньших соображений. Я один человек с одним мозгом, который получает доступ только к той информации, которой я подвергался, но я превзойду медицинский суперкомпьютер в > 99% случаев. Менее чем за 10 минут. (Это не значит, что я провожу с пациентом всего 10 минут. Медицина — это нечто большее, чем правильный диагноз.)

Это Ватсон:

Мой мозг размером с букву W, выгравированную на окне комнаты.

Вы мне скажите: что «быстрее», суперкомпьютер или человеческий мозг? Это действительно зависит от вашего определения «быстрее», не так ли?

Ссылки:
Википедия
Использование Watson для работы: Watson в здравоохранении. ИБМ.
IBM Watson лучше диагностирует рак, чем врачи-люди
. Впечатляющие возможности IBM Watson в области медицинской аналитики продолжают развиваться

Я не уверен, что математика подтверждается в вопросе (циклы ЦП в секунду кажутся ужасно высокими), но я думаю, что есть некоторые полезные принципы, которые следует помнить независимо от деталей математики.

Итак, давайте предположим, что у нас есть компьютер, который может выполнять больше операций в секунду, чем общая сумма всех потенциалов действия в мозге в секунду. Компьютер быстрее мозга?

Ответ: это зависит от того, какой вопрос. Конечно, есть типы обработки информации, в которых компьютеры работают намного быстрее, чем человеческий мозг. Дешевый калькулятор может решить задачу 2854 x 239 намного быстрее, чем средний человеческий мозг. Но мозг, как правило, намного быстрее компьютеров справляется с задачами типа распознавания образов.

Суть в том, что рассмотрение скорости транзисторов и нейронов — это неправильный уровень — или, по крайней мере, дает неполную картину — думать о скорости обработки информации. Не то чтобы «железо» не имеет значения, но важны и другие факторы. Для компьютера важно программное обеспечение. Для мозга важна сеть связей между нейронами.

Анология Принимая непосредственно аналогию и расчеты, вы предполагаете, что основной вычислительной единицей мозга является нейрон; мы не знаем, правда ли это. Это может быть корковая колонка , группа из нескольких нейронов , нейрон, дендритная ветвь (захватывающая обзорная статья!), синапс , рецепторы или нейротрансмиттерные везикулы (как насчет глиальных клеток?). В этой статье описывается несколько случайное увлечение историческим взглядом на нейрон как на «единицу».

Итак, к цифрам. Если рассматривать потенциал действия единичного нейрона как 1/0, как транзистор, конечно, ваши числа имеют какой-то смысл. (Не уверен, откуда вы взяли цифру 1%?) Однако это предположение, о котором я умолчал выше. Если бы вы сравнивали числа с синапсами, мозг мог бы победить.

Вы также предполагаете, что 1/0, пик или отсутствие пика, представление нейрона — это все, что делает мозг. Мы не знаем, как мозг кодирует информацию — как говорили другие, он может не работать в том же последовательном режиме 1/0, для которого мы разработали компьютеры. Информация/обработка в головном мозге может осуществляться через частоту возбуждения отдельных нейронов, частоту возбуждения популяции, синхронизацию спайков и т. д. ( в разделах 1.5, 1.6 и 1.7 рассматриваются некоторые). Представьте себе, что время, когда один транзистор переворачивался по сравнению с другим, было важно! Более того, здесь учитываются только потенциалы действия (или ВПСП, если пересчитать числа с синапсами). Нейроны (и синапсы) чрезвычайно нелинейны, и большой объем информации/обработки может выполняться до или после потенциала действия (ВПСП). Это извечный вопрос об аналоге (мозги) и цифре (современные компьютеры).

Последовательный против параллельного Я думаю, что важным моментом, упущенным из предыдущих ответов, является тот факт, что мозг в значительной степени параллелен. То есть нет ни одного процессора, последовательно выполняющего инструкции.

Типичный ЦП (точнее, ядро) в компьютере может быть очень быстрым с точки зрения вычислений в секунду — возможно, намного быстрее, чем один нейрон — однако таких отдельных единиц очень мало по сравнению с мозгом. . Вот почему суперкомпьютеры используют преимущества сотен процессоров (и ядер). Однако количество этих ядер чрезвычайно мало по сравнению с мозгом (если мы предполагаем, что нейрон является фундаментальной единицей, см. выше), где можно провести аналогию с тем, что каждое ядро/нейрон намного медленнее, однако миллионы (триллионы, если «единица» — это синапс) ядер.

Да, вы считали, что на процессоре много переходников, однако сам процессор по-прежнему обрабатывает информацию только последовательным образом. Он выполняет эту операцию, затем эту операцию, затем эту и т. д. Как я уже сказал выше, именно поэтому суперкомпьютеры используют много процессоров, поскольку это позволяет им выполнять несколько параллельный процесс. Однако это более сложно, так как на самом деле параллельная программа компьютера обычно представляет собой последовательную программу, разделенную несколько раз. Например, вы хотите вычислить, что такое A+b, где A — огромная матрица, а b — константа. Это можно сделать последовательно, перебирая все элементы в A и добавляя b; или можно «распараллелить» это, используя 10 ЦП и разделив матрицу на 10 подмножеств и заставив каждый ЦП выполнять последовательную операцию над своим собственным подмножеством и, наконец, снова объединить полученные подмножества обратно в A.параллельное программирование сложно ). Мозг действительно параллелен. (Цитата в ответе на этот предыдущий вопрос имеет большую аналогию.)

Сравнение этих двух процессов в корне ошибочно, поскольку способ количественной оценки производительности процессора неприменим к мозгу. Их можно было бы сравнить, если бы удалось разработать общую метрику, но это означало бы, что нам в первую очередь нужно понять, как мозг обрабатывает информацию, а до этого еще далеко.

В качестве последнего замечания, взгляните на эту статью .

(Отредактировано для включения более подробной информации, поскольку был интерес/комментарии.)

Аналогия с компьютером неверна по нескольким причинам. В частности, статус «бита» в компьютерной системе в любой момент времени полностью определяется работающей программой. Нейроны и синапсы — это квантовые объекты, состояние которых в любой момент времени является суперпозицией. И нейроны, и синапсы — живые существа, в некоторой степени действующие независимо. Каждый синапс — это квантовый нанокомпьютер, гораздо более мощный, чем любой из существующих компьютеров, и выполняющий «вычисления», которые даже в принципе не могут быть выполнены компьютером.

https://diaryofachristianskeptic.blogspot.ca/2018/01/the-synapse-as-quantum-nano-computer.html