Ученые выяснили, что объем памяти человеческого мозга в десять раз больше, чем считалось ранее |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-01-27 12:05 Ученые выяснили, что объем памяти человеческого мозга в десять раз больше, чем считалось ранее Головной мозг человека и других живых существ, который является самым эффективным и самым сложным "биологическим компьютером", подобно современным суперкомпьютерам, нуждается в огромных объемах оперативной и долговременной памяти для хранения обрабатываемой им информации. Ученые-нейробиологи уже достаточно давно подсчитали средний объем памяти, которой обладает мозг человека, однако, результаты новых исследований, проведенных учеными из Техасского университета в Остине, говорят о том, что объем памяти головного мозга минимум в десять раз больше, нежели считалось ранее. К этим выводам ученые пришли, создав детализированную до уровня отдельных нейронов, синапсов, дендритов и аксонов модель части участка мозга, ответственного за функции памяти, который называется гиппокампом. И, не смотря на то, что моделируемый участок имел малые размеры, сопоставимые с размером кровяной клетки, эритроцита, этого хватило для того, чтобы сделать неожиданное открытие. Модель позволила выяснить, что в некоторых случаях один нейрон может быть обладателем сразу двух синапсов, отростков, соединяющих его с другими нейронами. Благодаря этому такой нейрон способен посылать сразу два информационных "сообщения". Обнаружив нейроны с двумя синапсами, ученые произвели более точные измерения, которые позволили определить, что доля таких нейронов по отношению к общему количеству нейронов составляет около восьми процентов. Различие в восемь процентов кажется небольшой величиной. Но объем памяти одного нейрона как раз и зависит от количества и размеров его синапсов. И когда ученые ввели восьмипроцентную коррекцию в формулу расчета общего объема памяти, это дало результат, который можно охарактеризовать терминами "шокирующий или сногсшибательный". Расчеты показали, что единственный синапс обладает объемом памяти, равным 4.7 бита, с учетом известного количества синапсов в мозге, суммарный объем его памяти равен одному петабайту. "Этот объем практически на порядок превосходит значения, которые были получены ранее" - рассказывает Терри Сейновский (Terry Sejnowski), профессор из Института Салка (Salk Institute) Техасского университета. Нашим читателям понятие петабайта известно достаточно хорошо, этим значением часто описывают объемы данных, которыми оперируют суперкомпьютеры или которые перемещаются по каналам сети Интернет. Технически, петабайт равен 1000 терабайт или 1,000,000,000,000,000 байт. Это в четыре раза больше объема информации, содержащейся в библиотеке Конгресса США. Распечатка шириной 20 сантиметров графического файла, объемом в один петабайт, имела бы длину больше 77 тысяч километров. Исследователи из Техасского университета считают, что обладание новыми знаниями касательно памяти человеческого мозга позволят в будущем разработчикам систем искусственного интеллекта, функционирующего на компьютерах, построенных на принципах работы головного мозга. Кроме этого, обладание подобными знаниями позволит создание высокоэффективных компьютеров и микроконтроллеров с искусственными нейронными сетями, которые предназначены для выполнения сложных задач, таких, как распознавание речи и объектов на изображениях. Комментарии: |
|