Действительно ли мозг функционирует как компьютер, в том смысле, что в конечном счете каждый ответ связан с бинарной последовательностью, основанной на том, активируются определенные нейроны или нет?
Прежде всего, я хотел бы отметить, что аналогия между цифровыми компьютерами и мозгом часто вводит в заблуждение.
При этом мой ответ таков: некоторые ученые верят в это, а некоторые нет.
Несколько вещей, которые следует учитывать:
Некоторые нервные системы не работают. C. elegans, например, имеет полностью аналогичную нервную систему. Нервная система человека также содержит нейроны с градуированными ответами (в основном, в сенсорной части).
Спайковые нейроны могут быть бинарными в каждый момент времени, но само время является непрерывным. Выстрел на 0,003 секунды позже может означать что-то другое. (в отличие от обычной синхронной цифровой архитектуры компьютеров)
Учение о нейронах иногда подвергается сомнению. Глиальные клетки, которые не активируются, могут выполнять важные функции по обработке информации. Видеть:
Хотя потенциалы действия обычно бинарны, вы должны отметить, что синаптическая связь между нейронами обычно не бинарна. Большинство синапсов работают с помощью нейротрансмиттеров , и это химически опосредованный дифференцированный ответ , который, например, действует на потенциалозависимые ионные каналы . Таким образом, несмотря на то, что потенциалы действия часто бывают бинарными, связи между нейронами чаще всего нет, и возбуждение потенциала действия может включать интеграцию синаптической информации от многих разных нейронов. Поэтому мозг в целом нельзя свести к бинарной системе.
Смотрите это как дополнение к ответу @Memmings.
Джон фон Нейман, известный ученый-компьютерщик, рассмотрел эту идею в своей последней книге «Компьютер и мозг». Он лично приземлился на той стороне мозга, которая представляет собой бинарную систему, из-за поведения нейронов, которые либо срабатывают, либо не срабатывают.
Хотя это важное наблюдение, и оно будет иметь серьезные последствия для людей, пытающихся создать искусственный мозг в компьютерных системах, я думаю, что более важное наблюдение связано со сложностью вычислений. Очень легко построить системы, которые, по крайней мере теоретически, могут стать универсальными компьютерами. Из этого факта довольно просто увидеть, что какие бы определения вы ни выбрали для работы с точки зрения ввода и вывода мозга (сенсорные нервные клетки, питающие электрические импульсы от органов восприятия, являются возможным определением «входа» и распространения импульсов к мышцам, или изменения в самой нервной структуре, являющиеся возможными определениями «вывода», например), да, можно построить бинарную систему, которая может выполнять те же вычисления, что и человеческий мозг.
Однако есть одна загвоздка. Потому что невозможно точно знать полное состояние мозга и потому что любая степень неточности в начальном состоянии бинарной системы, какой бы малой она ни была, приведет к тому, что поведение бинарной системы полностью отклонится от поведения моделируется конкретный мозг, разумно сказать, что ни один конкретный индивидуальный мозг не может быть сведен к бинарной системе.
насколько я знаю, мозг обрабатывает данные поэтапно, сами нейроны не являются чисто бинарными, как в компьютере, в котором каждое действие имеет заранее определенный результат. ответ нейрона, как правило, определяется выходным сигналом сигмовидной функции и, следовательно, использованием этой функции в искусственных нейронных сетях. кроме того, синапсы обладают силой, которая зависит от количества нейротрансмиттера в них, которое, очевидно, варьируется от клетки к клетке и даже в одной и той же клетке, и, следовательно, говорят о вероятности возбуждения нейрона при определенном стимуле. кроме того, нейроны органов чувств запускают импульсы с частотой, которая увеличивается с силой раздражителя. кроме того, данные от датчиков обрабатываются в слоях нейронов, в нижних слоях есть быстро возбуждающиеся нейроны, в то время как более высокие слои срабатывают с гораздо меньшей скоростью.
вы также должны учитывать тот факт, что мозг на самом деле представляет собой сложную сеть «рекуррентных» нейронов, что означает, что выходные данные используются в качестве входных, и это отличается от простых компьютерных вентилей, таких как вентили И или вентили XOR, это похоже на счетчики. быть, но, очевидно, в очень большем масштабе. еще один момент заключается в том, что рекуррентные нейронные сети имеют встроенную память, которая позволяет вспоминать и распознавать образы, и поэтому изучение мозга как бинарной системы очень сложно и не может объяснить, как работает мозг.
в макромасштабе человеческий мозг более или менее работает как байесовский механизм вывода, я имею в виду, когда дело доходит до мышления и вывода, т.е. он полагается на вероятности и знания, полученные из прошлого опыта, для решения текущих проблем и новых данных.
Теоретически это возможно, потому что вся информация может быть хорошо аппроксимирована/скопирована в двоичном виде, и практически невозможно из-за размера, энергии и размера/глубины программы.
Мозг мухи имеет ширину менее 1 мм, а эквивалент мозга умной мухи имеет ширину более 1000 мм... намного медленнее, чем плодовая муха. (Вот почему мухи видят вашу руку в замедленной съемке).
У этого чипа Intel столько же нейронов, сколько у слизняка, но гораздо меньше, чем у мухи: https://www.cnet.com/google-amp/news/intel-packs-8-million-digital-neurons-onto-brain-like -pohoiki-beach-computer-loihi-chips/
Бинарная модель должна включать «химическое моделирование» и «физическое моделирование», подобно графической карте, которая моделирует свет и существ как бинарные.
За исключением того, что есть дополнительная проблема: скорость обработки. Мозг может создавать прямые связи, которые происходят очень быстро. Кремниевые сигналы должны проходить в 1000 раз дальше для каждого вычисления.
2d-чипы занимают столько же места, сколько небоскреб и небольшая атомная станция для получения энергии, а будущие мифические 3d-транзисторы будут занимать место и будут медленнее, потому что им требуется прямая химическая обработка и гибкое внутреннее соединение, чтобы быть такими же быстрыми.
ИИ очень эффективен и является одним из будущих изменений парадигмы, таких как «интернет / мобильный телефон / электромобиль / ИИ».
человеческий мозг является строго цифровым устройством, использующим определенные потенциалы действия (0 вольт как логический 0 и заданный (фиксированный) потенциал напряжения как логическая 1). эти два потенциала работают так же, как сложные системы логических вентилей. мозг обрабатывает все типы аналоговых вариаций (амплитуда сигнала или сила отклика) как суммы операций логических вентилей, основанные на очень коротком времени. нет другого подходящего описания функциональности мозга
зеленыйМамБа
Одно лицо