Международная группа исследователей заключила, что превосходство человеческого мозга кроется не в количестве нейронов и не в числе связей между ними, а в устройстве самих нервных клеток. Работа вышла в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) и показывает, что один нейрон коры головного мозга человека тянет вычисления, сопоставимые по сложности с целой глубокой нейронной сетью.
Исследование провели специалисты из Израиля и Нидерландов. Для разбора они собрали собственную систему оценки под названием Functional Complexity Index (FCI). Новый показатель меряет функциональную сложность нейронов, разбирая их входные и выходные сигналы методами глубокого машинного обучения.
С помощью FCI исследователи сравнили нейроны коры головного мозга человека и крысы в разных слоях. Так удалось вытащить наружу особенности строения и электрической активности, из-за которых человеческие нервные клетки оказываются функционально сложнее.
Пирамидные нейроны коры человеческого мозга, как установили авторы, заметно обгоняют похожие клетки у крыс по вычислительным возможностям. Причина кроется в большей площади дендритной мембраны, более разветвлённой системе ветвления, а также в распределении и нелинейной работе рецепторов. Эти черты, по мнению исследователей, здорово расширяют способности отдельного нейрона при обработке информации.
В ходе экспериментов учёные сопоставили работу человеческих нейронов с искусственными интеллектуальными системами. Выяснилось, что смоделировать поведение самых развитых клеток коры оказалось тяжело даже современным алгоритмам. Результат подтвердил, что вычислительная мощность у этих нейронов самая высокая.
Один из авторов работы, нейробиолог Идан Сегев, в комментарии Medical Xpress заметил, что многие держат нейрон за простейший элемент, который лишь щёлкает между двумя состояниями. Полученные данные, по его словам, говорят о другом. Отдельный человеческий нейрон оказался чрезвычайно сложной вычислительной системой, способной сама по себе прокручивать большой объём обработки информации.
Выводы, считают авторы исследования, способны отразиться и на развитии искусственного интеллекта. Вместо простого раздувания размеров нейросетей разработчики могут взяться за создание более сложных искусственных элементов, где каждый обладает высокой собственной вычислительной мощностью. Так архитектура будущих ИИ-систем приблизится к принципам работы человеческого мозга.
Интерес к подобным технологиям в технологической отрасли уже есть. Ранее журналисты сообщали, что в проекты по созданию вычислительных систем, вдохновлённых устройством человеческого мозга, вложился американский миллиардер Джефф Безос. Исследователи не исключают, что такие разработки лягут в основу нового поколения ИИ, где главным окажется не масштаб модели, а вычислительные возможности каждого отдельного элемента.
