neuron-complexity

Složitost jediného mozkového neuronu

Pavel AkrmanÚvahy o kreacionismu, stvoření ad. 4 Komentáře

Nová studie zjistila, že už jen samotný neuron je překvapivě složitý jako malý počítač

Pavel Akrman

Čerpáno ze zdrojů uvedených níže, přeložil Pavel Akrman – 07/2023.

Jsme uprostřed vědecké a technologické revoluce. Dnešní počítače využívají umělou inteligenci k tomu, aby se učily z příkladů a vykonávaly sofistikované funkce, které byly donedávna považovány za nemožné.

Zpracování informací, které musí nějak probíhat v našem mozku, samozřejmě znamená také extrémní složitost. Na tuto komplexitu se donedávna obecně pohlíželo zpravidla jen jako na propojovací síť velkého množství neuronů (nervových buněk) a jejich vzájemného ovlivňování.

Nyní je však stále více jasné, že u mnoha klíčových typů mozkových nervových buněk jsou už i samotné jednotlivé neurony „vysoce komplikovanými zařízeními pro zpracování informací I/O (vstupu/výstupu)“.

neuron

Neuron (Wikipedia)

Neuron je základní funkční a anatomickou jednotkou nervového systému. Je schopen přijmout signál, odpovědět na něj a předávat ho dál pomocí speciálních kontaktů (synapsí) s ostatními neurony. Existuje mnoho různých typů neuronů, ale obecně mají tři části: vřetenovité, rozvětvené struktury zvané dendrity, buněčné tělo (soma) a kořenový axon.1

Naše základní chápání neurální funkce sahá až do 50. let minulého století. Na základě tohoto elementárního porozumění současné umělé neurony, které se používají v hlubokém učení, fungují tak, že lineárně sčítají své synaptické vstupy a jako odpověď generují jeden ze dvou výstupních stavů – „0“ a „1“.

Na jednom konci se dendrity připojují k síti dalších neuronů ve spojeních zvaných synapse. Na druhém konci axon tvoří synapse s jinou populací neuronů. Každá buňka přijímá elektrochemické signály prostřednictvím svých dendritů, tyto signály filtruje a poté selektivně předává své vlastní signály (neboli impulsy).

Izraelský IT expert a vývojář algoritmů David Beniaguev2 a kol. využili k napodobení I/O operací modelu „biologického“ neuronu pokrokové znalosti ve strojovém (počítačovém) učení, konkrétně umělé hluboké neuronové sítě (DNN), aby zmapovali vzájemnou komunikaci našich neuronů. To zahrnovalo jak propracovanou architekturu a další vlastnosti modelu, tak i „velký počet excitačních (dráždivých) a inhibičních (tlumících) signálů, kterými jsou neurony soustavně bombardovány“.

Pro výpočetní srovnání biologických a umělých neuronů se tým zeptal: Jak velká umělá neuronová síť je zapotřebí k simulaci chování jediného biologického neuronu? Nejprve tedy sestrojili model biologického neuronu (v tomto případě pyramidového neuronu z krysí mozkové kůry). Model použil asi 10 000 diferenciálních rovnic k simulaci toho, jak a kdy neuron převede sérii vstupních signálů na vlastní impuls.

Video: Model pyramidálního neuronu (vlevo) přijímá signály prostřednictvím svých dendritických větví. V tomto případě signály vyvolávají tři impulsy. (Zdroj: David Beniaguev)

Jak uvádí v článku3 Allison Whittenová, studie zjistila, že k představení výpočetní složitosti jediného modelového neuronu je zapotřebí „asi 1 000 umělých neuronů na pouhý jeden biologický neuron“. Whittenová také zmínila upozornění počítačové neurovědkyně Grace Lindsayové, že studie „srovnává pouze model s modelem. V současné době nebylo možné „zaznamenat plnou vstupně-výstupní funkci skutečného neuronu, takže se toho tam nepochybně děje víc, což model biologického neuronu nezachycuje. Jinými slovy, skutečné neurony mohou být ještě mnohem složitější.”

V našem mozku operuje zhruba 86 miliard neuronů, z nichž každý reaguje vzájemně s ostatními v sofistikovaných sítích. A jako je tomu u všech buněk, jsou i neurony samostatným světem strukturální a biochemické složitosti. Sotva lze nesouhlasit s často citovanou větou, že lidský mozek je ve známém vesmíru tou nejsložitější organizací hmoty. Přesto je široce prosazováno učení, že mozek se vyvinul sám, bez jakéhokoliv tvůrčího návrhu, plánu nebo účelu.

Od dob Charlese Darwina uběhlo již více než 150 let, a přesto otázkou stále zůstává: „Jak se kdy vyvinula tak složitá struktura, jako je náš vlastní mozek?“  Odpověď leží zcela mimo evoluční paradigma – a směřuje k Inteligentnímu Konstruktérovi.

Odkazy

  1. Dorrier, J. New Study Finds a Single Neuron Is a Surprisingly Complex Little Computer. singularityhub.com/2021/09/12/
  2. Beniaguev, D. et al., Single cortical neurons as deep artificial neural networks, Neuron 109(17):2727–2739, 1 Sep 2021.
  3. Whitten, A. How computationally complex is a single neuron? quantamagazine.org, 2 Sep 2021.

 

Subscribe
Upozornit na
4 Komentáře
Inline Feedbacks
View all comments
jhk - vlasta

Ano – to že vidím – se pochopit dá – ale to, že “vím” že vidím – to je bez “přidané hodnoty” podle mě nevysvětlitelné hmotou.

Leda bychom nebrali hmotu jako pouhou hmotu – pak by se na toto téma dalo podle mě něco kloudného vymyslet. Ale nebylo by to jednodušší – naopak by to bylo podle mě spíše mnohem mnohem mnohem složitější.

Last edited 11 měsíců před by jhk - vlasta
jhk - vlasta

RE: – Admin – “nic ve světě není jen černobílé, a mezi tím je tedy celá řada všelijakých názorů, pohledů, hledání… A těm také patří ta jasná sdělení o inteligentním Návrháři.” — ano,máte pravdu. Je spousty lidí, kteří ještě nejsou tak přesvědčeni o tom, že to, co znají – už má sílu dokonale popřít některé argumenty. Oni, jak někteří ví ze staré diskuze – to nepopírají ani někteří z těch přesvědčených evolucionistů – že není možné 100 procentně vědět. Ale to jim nikterak nebrání k tomu, aby kreacionismus popírali všemi… Číst vice »

jhk - vlasta

Odpověď, že za tím stojí konstruktér – u evolucionistů neobstojí, to už dávno víme a už nás o tom velmi dobře přesvědčili. Tudíž není nutné “jim” dokazovat, že tomu tak být nemůže. Mě napadá jiná otázka – když v podstatě víme, že si mozek můžeme představit jako takový zmenšený počítač – pak kde a jakým způsobem se v něm bere ono vědomí? Kde se v něm bere to, že “mozek ví”? Je vědomí také naprogramované v tom směru, že to prostě “tak je”? Ale v tom případě musí ještě existovat… Číst vice »