Сколько гигабайт памяти у человека

Вы знаете возможности своего мозга? Большинство нейробиологов, как правило, оценивает человеческий потенциал где-то между 10 терабайтами и 100 терабайтами, хотя полный спектр предположений варьирует от 1 терабайта до 2,5 петабайт. При этом один терабайт равен 1000 гигабайтам или 1 миллиону мегабайтам, а петабайт – это 1000 терабайтов.

Расчет этих выводов довольно прост. Мозг человека содержит около 100 миллиардов нейронов. Каждый нейрон способен создавать около 1000 связей, представляя собой около 1000 потенциальных синапсов, которые в основном и хранят данные. Умножьте каждый из этих 100 миллиардов нейронов на 1000 связей, которые они могут создавать и у вас получится около 100 триллиона пунктов данных или 100 терабайт информации.

Однако сами же ученые признают, что такие расчеты очень упрощены. Во-первых, при этом предполагается, что каждый синапс хранит около 1 байта информации, но эта оценка может быть гораздо выше или ниже. Кроме того, синапсы не являются полностью независимыми. Иногда требуется несколько синапсов, чтобы передать одну часть информации. Также некоторые синапсы используются для обработки информации, а не хранения, и также существуют клетки, поддерживающие хранение информации.

Даже если принять тот факт, что емкость мозга составляет где-то между 10-ю и 100 терабайтами, оценить, сколько из этого объема используется, а сколько остается свободным очень сложно. Мозг гораздо сложнее, чем внешний жесткий диск. Не только некоторые части вовлечены в различные виды памяти одновременно, но и данные которые хранятся, часто повреждаются и становятся утерянными.

Одно известно: представление, будто люди используют только 10 процентов своего мозга, является мифом. Информация может храниться в любой части мозга.

А на сколько мегагерцах работает мозг? Лучше сказать, что мозг – гораздо боле мощная машина, сделанная из более медленных процессоров. У каждого нейрона есть "тактовая частота" порядка килогерца, что в миллион раз медленнее, чем гигагерц. Для сравнения скорость процессора смартфона составляет около 1 гигагерца. Потому компьютеры гораздо быстрее решают специализированные задачи, хотя и не могут передать все разнообразие функций человеческого мозга.

В то время, как некоторые футуристы считают, что компьютеры становятся в два раза мощнее каждые два года и мы сможем разработать компьютер мощнее человеческого мозга через несколько десятилетий, пока неясно, будут ли такие компьютеры пригодны для продажи.

Мозг является на удивление энергоэффективным, работая на 12 ваттах. Для того, чтобы работал компьютер такой же мощности, что и мозг человека, потребовался бы гигаватт энергии, что очень непрактично.

Снова и снова человек учится у своего Создателя, но, к сожалению, часто забывает отдать Ему должное как настоящему Автору.

Как мозг хранит информацию?

Объём информации в компьютере можно измерить с помощью количества бит (0 или 1), которые могут храниться и быть считанными. В головном мозге информация хранится в виде силы синапса. Синапс – место контакта между двумя нейронами, через которое происходит передача нервного импульса, а сила синапса – мера того, насколько активно один нейрон влияет на другой.

Из тела каждой нервной клетки выходят длинные, подобные кабелю ветви – аксоны, и многочисленные короткие ветви, называемые дендритами. Аксоны одних нейронов соединяются с крошечными выступами, или «шипиками» на дендритах других. Каждый нейрон может иметь тысячи синапсов с другими нейронами. Когда два нейрона по обе стороны от синапса активны одновременно, этот синапс становится сильнее. При этом толщина дендритных шипиков также увеличивается, чтобы вместить дополнительные молекулярные механизмы, необходимые для поддержания более сильного синапса. Эта возможность изменения силы синапса называется синаптической пластичностью и считается основным механизмом, с помощью которого реализуется память. [См. видео «Как работает синапс» (англ.)]

Количество различных значений силы может быть измерено в битах. Следовательно, полная ёмкость памяти мозга зависит от количества синапсов и количества различимых сил синапса. Поэтому для определения объёма памяти мозга важным является вопрос – как много информации можно хранить в синапсе.

Image generated by Life Science Databases(LSDB)
[CC BY-SA 2.1 jp]

Трёхмерная модель гиппокампа (красным)

Какова ёмкость памяти человеческого мозга?

В новом исследовании, опубликованном в журнале eLife, 1 нейробиологи из Института биологических исследований Дж. Солка в Калифорнии попытались ответить на этот вопрос. Они пришли к выводу, что объем информации человеческого мозга может быть на порядок выше (в 10 раз), чем считалось ранее.

С помощью современных методов электронной микроскопии учёные построили 3D-модель миниатюрного (размером с кровяную клетку) кусочка ткани гиппокампа (части мозга, отвечающей за память) крысы. Модель воссоздавала соединения, формы, объёмы и поверхность тканей мозга вплоть до наномолекулярного уровня. Это позволило сравнить размеры дендритных шипиков, которые формируют синапсы. Из-за случайной изменчивости синаптической активности, для обеспечения точности измерений требовалось усреднение активности в течение нескольких минут. Учитывая также колоссальное количество соединений между нейронами, моделирование требовало высокую вычислительную мощность.

Сначала выяснилось, что некоторые аксоны (примерно в 10 процентах случаев) образуют два или больше синапсов с одним дендритом, но на разных дендритных шипиках. Сначала учёные не придали большого значения такому дублированию, но потом поняли, как это можно использовать. Такие синапсы должны быть одинаковой силы, потому что они испытали ту же историю нейронной активности. Кроме того, известно, что размеры шипика и сила синапса напрямую связаны. Эти удивительные зависимости позволили оценить изменчивость синаптической пластичности, а значит, и количество бит информации, которые может хранить один синапс.

Читайте также:  Простая игра на питоне

Измерения в небольшом кубике мозговой ткани показали, что шаг увеличения силы составляет всего 8%, и что есть 26 различных размеров дендритных шипиков. А значит, есть 26 уровней силы синапса. И учёные признаются, что такого никто из них не ожидал. Ранее считалось, что синапс может иметь всего несколько состояний (например, сильное, среднее, слабое, что говорило бы о троичной системе сигналов). Но полученные результаты говорят о ёмкости примерно 4,7 бит информации на 1 синапс (24.7 ≈ 26). Определив информационную ёмкость отдельного нейрона, можно оценить объём всей человеческой памяти.

2 синапса (показаны стрелками) между одним аксоном (жёлтым) и одним дендритом (серым)

26 уровней силы синапса

Это означает, что ёмкость памяти мозга – с многочисленными триллионами синапсов – возможно, прежде была занижена примерно на порядок. Терри Сейновски, соавтор исследования, сказал в интервью для издания Института Солка: 2

«Это настоящая бомба в области неврологии. Наши новые измерения объёма памяти мозга увеличивают сдержанные оценки в 10 раз, до как минимум петабайта, что соизмеримо с объёмом всемирной паутины». 3

Что такое петабайт? 1 000 000 000 000 000 байт информации. Но некоторые считают, что и эта оценка занижена. Например, Пол Ребер из Северозападного Университета полагает, что настоящий объём может составлять от 3 до 5 петабайт. 4

Однако авторы статьи отмечают, что оценка является предварительной, и необходимы дополнительные измерения в этих же и других областях мозга, чтобы подтвердить их выводы. Кроме того, сложно точно вычислить объём, поскольку мы ещё очень многого не знаем о построении и принципах работы мозга.

Потрясающее решение эффективности

Что удивляет в такой точности шага изменения силы, так это то, что она на первый взгляд контрастирует с общеизвестной ненадёжностью самих синапсов. Когда один нейрон передаёт сигнал другому, обычно активация другого нейрона происходит лишь в 10–20% случаев.

Учёные признаются, что они часто удивлялись, как такая удивительная точность работы мозга обеспечивается такими ненадёжными синапсами. Ответ, который предполагают учёные, заключается в том, что синапсы постоянно подстраиваются, что аггрегирует уровни успешных и неуспешных срабатываний. С одной стороны, это позволяет уменьшить потребление энергии, ведь, если синапс активен 10–20% времени, то его потребление уменьшается на 80% по сравнению с постоянной активностью.

С другой, успешные и неуспешные срабатывания усредняются на длительных промежутках времени, и позволяют считать корректное значение. То есть записанная информация считывается как усреднённое значение многих событий, а не в виде результата отдельных срабатываний. Такой способ считывания значений также уменьшает влияние отдельных ошибок. И это повышает надёжность системы по сравнению с традиционными компьютерами, в которых один ошибочный бит может привести к сбою всей программы. Авторы исследования предполагают, что система, основанная на точности отдельных срабатываний, была бы намного энергозатратнее и менее надёжной (и при этом более сложной), чем система, точность и стабильность которой основана на усреднённом уровне вероятности множества событий.

Читайте также:  Посмотреть сумму налога по инн физического лица

Итоги

Открытый исследователями такой принцип хранения информации позволяет значительно сократить энергопотребление, одновременно повышая рабочий объем данных. Это частично объясняет тот факт, что человеческий мозг является наиболее эффективным вычислительным устройством в мире (оставляя даже суперкомпьютеры далеко позади), и при этом потребляет всего от 15 до 45 Вт энергии.

«То, что мы обнаружили, открывает огромные перспективы. Под кажущимся хаосом и беспорядком мозга прячется невероятная точность размеров и форм синапсов, которая была скрыта от нас» – говорит Сейновски, и добавляет – «Мы нашли ключ к раскрытию конструктивного решения, как нейроны гиппокампа обрабатывают такие громадные объёмы данных, потребляя так мало энергии. Этот ловкий приём, используемый мозгом, подсказывает нам принципы построения более совершенных компьютеров. Оказывается, что использование вероятностной трансмиссии обеспечивает высокую точность и требует намного меньше энергии, как для компьютера, так и для мозга».

Конструктивное решение без конструктора? Такой потрясающий уровень организации и обязательный регулирующий протокол синапсов, настоящий код, который нам ещё предстоит раскрыть, отвергает любые заявления об эволюции мозга путём естественных процессов. Стратегии, алгоритмы, конструктивные принципы, задействованные в мозге, могут исходить только от сверхъестественного Конструктора, у которого нам, людям, ещё учиться и учиться!

Это прекрасное и многообещающее исследование, открывающее новые перспективы. Но разве не удивительно, что эти люди постоянно говорят о «великолепном дизайне», «изобретательных инженерных находках», и «эффективных конструктивных решениях» в природе, и копируют эти решения, потому что они намного превосходят придуманные людьми. И при этом забывают (или не желают) отдать должное Тому, Кто создал и их самих, и те технологии, которые они копируют в Его творении.

Как работает синапс (англ.)

Американские ученые в ходе исследования пришли к выводу, что наша память может вмещать в 10 раз больше информации, чем считалось ранее. Оказывается, человеческий мозг может хранить петабайт информации – это почти весь Интернет.

«Это настоящая бомба в области неврологии», – цитирует портал Medical XPress нейробиолога Терри Сейновски из Института биологических исследований Солка в США. Как пишет портал, исследователи создали 3D-реконструкцию ткани гиппокампа (отвечает за хранение кратковременной памяти, как оперативная память у компьютера) крыс и обнаружили что-то странное. Оказалось, что синапсы – места контакта между двумя нейронами – были продублированы в 10% случаев.

Чтобы измерить различия между дубликатами синапсов, ученые реконструировали формы, объемы и площадь поверхности ткани мозга крыс на наномолекулярном уровне с использованием современных вычислительных алгоритмов. «Мы были поражены, обнаружив, что разница в размерах пар синапсов очень мала и составляет в среднем около 8%», – сказал ученый Том Бартол.

Расчеты исследователей также показали, что синапсы могут меняться в размере каждые 2 или 20 минут в соответствии с нейронной передачей. Ученые считают, что это открытие может помочь в проектировании ультраточных энергоэффективных компьютеров.

“>