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    一個大腦能裝下整個互聯網嗎?

    研究者發現,與傳統計算機的01編碼制不同,腦細胞有26種不同的“編碼”方式。他們計算出大腦可以存儲1PB的信息。

    “這不啻為神經科學界的一枚重磅炸彈。”美國加州拉霍亞索爾克研究所的生物學家Terry Sejnowski說道。“最新結果顯示,保守估計,大腦實際記憶容量是我們之前認為的10倍,可達千萬億字節,相當于當前整個互聯網上的內容。

    神奇的計算機

    不僅如此,人腦在儲存這樣多得令人難以置信的信息的同時,還可以攝取足夠的能量來點亮一個低瓦數的燈泡。

    與此形成鮮明對比的是,有這樣內存和處理力的計算機運行起來需要10億瓦電量,或者用研究論文的共同作者、索爾克研究所的神經科學家Tom Bartol的話說,“需要一整座核電站來運行這樣的電腦,而我們的大腦只需20瓦就夠了”。

    團隊的研究重心是海馬體。海馬體在大腦的學習和短期記憶中扮演著重要角色。

    為了解開大腦之謎,研究團隊提取了很少一塊大鼠海馬體,以防腐液浸泡,然后用極為鋒利的金剛石刀像“切橙子”一樣切下薄薄一片,嵌入塑料中,放置在顯微鏡下觀察并數字成像。

    接下來,研究者們花了一年時間用紙筆來記錄他們看到的每種細胞。竭盡全力后,團隊記錄了這片小得不能再小的組織樣本上的所有細胞。“一根人類頭發的切面上能放下20個這樣的樣本。”Bartol說。

    粒度分布

    隨后,團隊將這片組織中的所有神經元或者說腦細胞進行了統計,一共是450個。其中287個有研究者們想要的完整結構。

    神經元的外形有點像隆起的畸形氣球,有著稱為軸突的長卷須和從細胞中伸出的樹突。軸突就像是腦細胞的輸出線,釋放出一系列名為神經遞質的分子,而樹突上的棘則越過突觸接收軸突放出的化學信號。之后,負責接收的腦細胞就會發出自身貯藏的神經遞質,將信號傳給其他神經元——盡管更常見的情況是腦細胞并沒有任何反應。

    過去的研究證明最大突觸是最小突觸的60倍。體積上的區別反映了底層連接的強度——平均只有20%的神經元會傳遞輸入的信號,而這一比例可隨時間遞增。

    大腦回路得到的鍛煉越多(即神經元網絡越被激活),當某一神經元發出信號時,該回路中另一神經元被激發的概率就越高。神經網絡的增強過程似乎可使突觸的物理接觸點變大,增加它們能釋放出的神經遞質量,Bartol說。

    Bartol指出,如果神經元在本質上是彼此隔著突觸隔空喊話,那么隔著更大的突觸交流的腦細胞無疑比隔著較小的突觸交流的腦細胞“嗓門”要大。

    然而科學家并不確定有幾種大小的神經元,也不知道在對信號的反應上它們是如何變化的。

    后來,Bartol、Sejnowski和他們的同事在那片海馬體切片中注意到了一些有趣的事情。約十分之一的時間里,一個軸突會與同一樹突的兩個不同樹突棘交流。這些特立獨行的軸突對樹突這兩處發出的信號完全相同,然而突觸的體積——即軸突與樹突“對話”的地方,卻有著平均8%的區別。這意味著兩者間交流的信息對下方突觸的自然變異率為8%。

    因此,團隊提出:如果突觸在體積上有60倍的差距,而突觸體積偶然變化的幾率是8%,那么在這一范圍內,會有多少不同的突觸體積?被大腦檢測到區別的又有多少?

    將這些數據與信號檢測論結合(即兩個信號多不同才會被大腦辨識出區別),研究者們發現神經元存在26種體積。這從實質上揭示了神經元交流時“聲音”的“音量”有多少種。在此之前,研究者們認為這些腦細胞只有寥寥數種不同體積。

    從這點出發,研究者們準確算出了任意兩個神經元之間可傳遞的信息數量。計算機以比特為單位存儲數據,其值有兩種——0或者1。而一個神經元產生的二進制信息可以產生26種不同體積的神經元。因此研究者們用信息基本原理計算了每個神經元可以存儲多少比特的數據。

    “為了把26這個數字轉化為比特單位,我們將其寫為2的n次冪等于26然后求n的解。得出的結果是n等于4.7比特。”Bartol說道。

    這樣的存儲力是之前科學家們所認為的10倍。

    難以置信的效率

    新發現還對大腦是如何在存儲信息的同時保持活躍提供了線索。事實上,大多數神經元對輸入的信號不會做出反應,然而身體可以高度精確地將這些信號解讀成物理結構,這也部分解釋了為什么大腦比計算機的效率更高。

    然而,盡管腦細胞平均80%的時間都是非活躍的,也仍然解釋不了計算機為何需要人腦所需能量的5千萬倍能量來完成同樣的任務。

    “剩下的謎題或許需要將生物化學與計算機里的電子作比較才能解開了。計算機用電子進行計算,電子在電線中流動會發出熱量,造成了能量的損失。”Bartol說。相比之下,生化途徑或許要高效得多,他補充道。


    編譯:未來論壇 商白 來源:LiveScience 作者:Tia Ghose

    文章轉載請注明出處為 “未來論壇”微信賬號(ID:futureforum)

    • 發表于 2016-03-28 00:00
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