¿En qué se diferencia el cerebro de una computadora?

Muy mal. Nuestros cerebros no son digitales, son procesadores analógicos masivamente paralelos. La memoria se almacena como interconexiones físicas entre axones y dendritas, esas mismas interconexiones también se utilizan para el procesamiento, y solo se almacena la información más escasa; La mayor parte de la información se reconstruye bajo demanda. Nuestros cerebros funcionan sobre la base de influencias, no condicionales booleanos. Nuestros cerebros tienen un gran número de conexiones a sensores externos y “motores”. Cuando nuestros cerebros dejan de funcionar, no se pueden reiniciar. Nuestros cerebros pueden seguir siendo casi completamente funcionales incluso si grandes porciones están “desconectadas en caliente”. Nuestros cerebros subsisten con combustibles químicos. Nuestros cerebros generalmente duran mucho más que las computadoras de estado sólido. Nuestros cerebros controlan nuestros cuerpos para generar más cerebros nuevos que controlan más cuerpos nuevos, y usualmente encuentran esa actividad placentera.

Un humano tiene memoria, almacenamiento, procesamiento, redes, una pantalla (la cara), una cámara y un escáner, un sensor olfativo, una impresora, un altavoz, dos micrófonos y una buena variedad de sensores táctiles. Todos tenemos teclados, pero como cualquier persona puede decirte, solo algunas teclas están estandarizadas.

También tenemos una cosa que una computadora no tiene: la capacidad de cometer errores de manera significativa. Cuando cometemos un error, podemos aprender de esa experiencia. La próxima vez que cometamos un error, el error será cada vez menos integral hasta que la tarea en cuestión esté casi dominada. Esto es, en efecto, lo que permite la creatividad, porque sin una persecución “errante”, el arte sería imposible.

Las computadoras también tienen algo que nosotros no tenemos. Particionamiento o modularidad. La mente humana en realidad funciona mal cuando algunos datos se cierran del resto del funcionamiento del cerebro. En una computadora, los datos no se fusionan como algo natural, y de hecho hacerlo es antitético a todo el proceso de computación. De hecho, el cerebro tiene cierto grado de modularidad, y el cerebro se divide en dos mitades, pero esto no es absoluto como con una computadora. Porque “1 = auto” probablemente no sea la respuesta que deseaba de su calculadora.

Voy a tener que diferir con prácticamente todo lo que se ha dicho hasta ahora, comenzando con la definición de una computadora. Una computadora, en el sentido moderno, es cualquier dispositivo que está Turing completo. La definición estricta de esto no es importante, se reduce a esto: puede resolver directamente ciertos tipos de problemas, pero no otros. Los demás, tienes que adivinar las soluciones con miras a mejorar en la última suposición. La mente humana tiene esas restricciones, el cerebro humano parece y nunca se ha encontrado un contraejemplo. A partir de esto, podemos concluir que el cerebro humano es Turing completo y, por lo tanto, una computadora.

El siguiente paso obvio es preguntar cómo se compara el cerebro con las computadoras normales. Esto no es tan fácil como parece, existen computadoras analógicas, al igual que las computadoras que operan en bases diferentes a dos. Hay que preguntarse qué se entiende por computadora normal. Limitémonos a las computadoras binarias, una clase importante pero ni siquiera a la mayoría de los sistemas. Sin embargo, es el más conocido.

Bueno, el cerebro envía señales a través de la modulación codificada por pulso. (Ver: James Burke, The Real Thing.) Eso no importa. Puede transformar cualquier sistema de modulación en cualquier otro. No importa qué demodulador necesite, existe uno y eso es suficiente. Los pulsos pueden o no ser señales discretas (un número finito de estados) pero debido a cómo funcionan las sinapsis, hay un máximo y hay una granularidad. Los pulsos no pueden ser analógicos, son Nary donde N es un número natural igual al máximo dividido por la granularidad.

Al comienzo y al final de cada sinapsis, parece que hay bloques de proteínas. Estos parecen relacionarse con la reconstrucción de las sinapsis (se reemplazan con frecuencia) y presumiblemente con la sensibilidad a medida que se conserva esta información. Solo hay un número limitado de configuraciones posibles y, por lo tanto, para que esto defina la configuración de la sinapsis, existe un límite absoluto para el número de posibles estados válidos para dicha sinapsis. El límite real es, el mínimo del número posible de formas en que se configuran el valor máximo y la granularidad y las posibles configuraciones representables.

¿Qué hace cada neurona? Bueno, es una puerta, con N entradas y M salidas. Si trata una señal discreta de 2 ^ X estados posibles como una versión multiplexada de entradas X, podemos alterar esto para que una neurona sea una puerta digital con entradas N x X y salidas M x X. Los detalles de implementación son solo eso, detalles.

Precisamente cómo se vería la tabla de verdad no está claro. Aparte de horrible. Y variaría con el tiempo, se agregarían nuevas entradas y salidas, se eliminarían las antiguas. Sin embargo, en cualquier instante dado, existe una única tabla de verdad para una sola neurona.

Las neuronas tienen un genoma único. Cada uno en su cerebro ha alterado su composición genética. No está claro por qué, pero es una apuesta segura que tiene mucho que ver con la forma en que la pared celular conduce las corrientes eléctricas.

Ahora llegamos a la parte divertida. Las computadoras tienen memoria volátil y no volátil. También el cerebro. Los cirujanos están experimentando cada vez más con el enfriamiento de los pacientes a una temperatura central de 5 ° C. A esta temperatura, la sangre debe intercambiarse con una solución salina y luego volver a cambiarse. Esto se está haciendo porque el paciente muere temporalmente. No hay actividad cardíaca o cerebral, por lo tanto, no se necesitan anestésicos peligrosos ni sistemas de soporte vital poco confiables. Tampoco hay riesgo de shock o sangrado. Esto puede mantenerse por hasta cuatro horas, si es necesario. Una vez que finaliza la operación, se eleva la temperatura central, se reemplaza la sangre y se reinicia el corazón. El paciente vuelve a la vida. De cero actividad eléctrica a plena. Esencialmente, un ciclo de energía. Los recuerdos perdidos son de los 30 minutos anteriores, los recuerdos a corto plazo nunca se transfieren al almacenamiento a largo plazo. Eso es. Un reinicio completo. No es un restablecimiento de fábrica, pero definitivamente un reinicio. Cuatro horas con cero actividad y cero energía, incluso dentro de las celdas, garantiza que no funcionará ningún proceso dinámico.

(Tales operaciones siguen siendo la minoría, pero la evasión de riesgos es impresionante. Me imagino que la técnica encontrará su camino en las operaciones de cáncer, ya que existe un riesgo mucho menor de metástasis, una ventana de tiempo más amigable para cualquier cosa que no sea el cerebro, una oportunidad para detectar el potencial de sangrado en el cerebro o en otro lugar antes de la reactivación, movimiento cero de los pulmones y el corazón, propiedades útiles para tener. Sin embargo, eso es un aparte).

próximo

Hola,

Debería ver este gran video con una analogía entre el cerebro del niño e Internet:

y también deberías leer este artículo: $ 28 millones de desafío para descubrir por qué los cerebros son tan buenos para aprender.

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: No soy neurocientífico ni informático, simplemente me interesan estos temas y no debería esperarse que mi respuesta sea exhaustiva, si es que es correcta.

Algunas partes de lo siguiente es una generalización del cerebro y la computadora. No todas las partes del cerebro funcionan de la misma manera, ni todos los tipos de computadoras.

Esto es en gran parte una copia y pega de un comentario que escribí hace un tiempo:

Es difícil responder con honestidad, porque hay muchas cosas que aún no sabemos sobre el cerebro (y de todos modos no soy neurocientífico). El siguiente artículo parece tener una buena discusión sobre el tema -http: //scienceblogs.com/developi…. Para resumir: el cerebro es más temporal (análogo), los cerebros usan memoria relacional, el cerebro es masivamente paralelo, no hay una velocidad fija en el cerebro (aunque existen límites en la velocidad o lentitud con que puede funcionar, vea la NOTA), cerebro la memoria y la memoria de la computadora son mundos aparte, no hay software en el cerebro, solo hardware, las sinapsis son mejores que una puerta lógica, el procesamiento de datos y el acceso a la memoria son lo mismo en el cerebro, el cerebro se autoorganiza, los cerebros tienen cuerpos ( Realmente no veo esto como importante desde el punto de vista de la IA), y los cerebros son más grandes que los actuales
ordenadores.

NOTA: La velocidad de disparo máxima de una neurona es de aproximadamente 1000 Hz, las neuronas tienen una cosa llamada período refractario absoluto donde la neurona no se disparará después del disparo anterior (dura aproximadamente 1 ms aproximadamente), y un período refractario relativo que tiene lugar después del período absoluto período refractario durante el cual es difícil hacer que la neurona se dispare a menos que obtenga una corriente relativamente grande de lo normal.

El cerebro es bueno en el procesamiento de información debido a la gran red que mantiene (aproximadamente 100,000,000,000,000 de sinapsis en un adulto), y la plasticidad que tiene en la modificación de estas conexiones. El cerebro puede encontrar soluciones muy eficientes (las soluciones implican desarrollar vías que reducen la cantidad de procesamiento requerido, es decir, accesos directos (aunque dudo que sea realmente así de simple)). Por ejemplo, cuando eras pequeño, la suma probablemente era bastante difícil y cuando el maestro dijo qué es 7 + 3, probablemente tenías que resolverlo conscientemente (más procesamiento). Pero ahora inmediatamente piensas en 10 porque mientras practicabas o eras
presentado con 7 + 3 la respuesta correcta fue 10 cada vez y su cerebro
adaptó sus conexiones para que cuando se presenta con el 7 + 3 el camino hacia
la respuesta 10 tenía más probabilidades de disparar (observe aquí que el cerebro no
ya no se da cuenta si tiene 7 de algo y agrega 3 de ese algo y obtiene 10, pero está tomando un atajo estableciendo un rápido
ruta a la respuesta que se ha presentado muchas veces anteriormente). El cerebro gana experiencia al establecer estos atajos que le permiten al individuo resolver problemas más rápido. A través de la evolución, el cerebro ha alcanzado un sistema muy robusto. Por ejemplo, una sola neurona es muy inferior en términos de velocidad de procesamiento (velocidad de activación de la neurona frente a la velocidad del reloj de la CPU), sin embargo, en una red, las neuronas pueden superar la eficiencia de las máquinas más sofisticadas en ciertas funciones. El campo de la IA ha intentado durante los últimos 50 años crear un sistema que pueda imitar algunas de las partes rudimentarias de la cognición humana, pero hasta ahora el éxito ha sido limitado (bueno, muchas cosas buenas
han salido de la investigación de IA, pero el objetivo principal aún está bastante lejos).
Parte de la eficiencia de la neurona puede atribuirse al procesamiento paralelo,
mientras el cerebro trabaja con múltiples entradas y procesos a través de múltiples
vías en múltiples capas simultáneamente (su cerebro hace mucho en el
Mismo tiempo). El cerebro también tiene un muy buen algoritmo de plasticidad.
(implementado a través de genes y proteínas, la computadora biológica), que
le permite cambiar la fuerza y ​​los números de sus sinapsis con experiencia.

En términos de silicio, o una computadora, es fácil decir que la metodología que utiliza el cerebro no es adecuada. Pero eso no quiere decir que el silicio no sea adecuado para crear una IA inteligente o incluso un ser consciente. Está
no son los elementos carbono, oxígeno, hidrógeno y nitrógeno que son importantes, sino la estructura que han tomado dentro del cerebro que le dan su ventaja. Si las puertas de proteínas que permiten que las neuronas se disparen se reemplacen con una de silicio (o cualquier otro elemento), no importaría siempre que pudiera funcionar de la misma manera. Para la computadora basada en silicio, solo tenemos que encontrar el algoritmo / estructura que le permita utilizar las propiedades de la computadora de la manera correcta para obtener los resultados más satisfactorios (inteligencia a la par con los humanos o más allá).

Bueno, una diferencia notable es el componente emocional. El cerebro se ha desarrollado para formar y controlar las emociones. La región especializada del cerebro, el sistema límbico, recibe información del mundo que nos rodea y reacciona formando emociones al respecto, informándonos cómo reaccionar ante las situaciones de la mejor manera posible. Esto tiene probablemente un vínculo genético o evolutivo con nuestra supervivencia como individuos y como especie. Esta capacidad emocional es lo que nos hace humanos.

No sé si se ha logrado una capacidad de respuesta de control tan fina en el mundo de la informática, pero replicar este proceso requerirá una mayor comprensión del cerebro humano y una mejor informática.

El cerebro es magnífico y ni siquiera debería compararse con la inmensidad del universo. Una computadora, por otro lado, es muy tonta. Si las personas supieran cómo una computadora realmente calcula, nunca dirán que una computadora es inteligente.

Una computadora funciona utilizando circuitos ingeniosamente diseñados para calcular. Por lo tanto, una computadora no sabe cómo agregar 1 más 1 como el cerebro humano. Nuestra exploración de la física cuántica nos permitió colocar millones de circuitos en una CPU, lo que le permitió calcular millones de cálculos a la vez, pero aún utiliza su método primitivo.

Aquí hay un video para explicar. Puede ser un poco difícil de seguir, pero al final te darás cuenta de lo estúpidas que son las computadoras y de que nunca debemos comparar un cerebro humano con una computadora.

Hay muchas cosas sobre el cerebro que aún se desconocen y todavía hay mucha investigación sobre las computadoras que sucederá. Actualmente, podemos decir que el cerebro puede hacer multiprocesamiento a una complejidad muy alta, mientras que las computadoras pueden trabajar de manera muy eficiente en los cálculos. Programar muchos hilos que interactúan entre sí y hacen muchas cosas similares y muchas cosas diferentes es bastante difícil. Nuestro cerebro está programado para hacerlo y no sabemos exactamente cómo. El nivel de complejidad es inmanejable sin mucha investigación en informática avanzada.

El cerebro le da un dedo medio gigantesco a la lógica matemática, que se usa en CADA computadora hecha hoy. Incluso las redes neuronales artificiales todavía usan alguna forma de matemática en la sección de activación de neuronas. ¿El resultado? Los cerebros no son hackeados y hacen un montón de cosas mejor que una computadora

36.8 × 10 ^ 15

(Potencia computacional estimada requerida para simular un cerebro humano en tiempo real)

Según Brain On a Chip – h + Media

Este sitio podría brindarle estadísticas y cifras comparativas reales.

El cerebro humano puede tener memoria ilimitada y puede pensar más allá de cada cosa sin restricciones, mientras que la computadora simplemente trabaja con instrucciones y no puede hacer nada más que instrucciones, pero funciona con gran precisión.