Сколько информации может хранить наш мозг? И может ли в нём закончиться место?
Любая информация занимает определенный объем памяти. Наши воспоминания – это тоже информация, а значит человеческий мозг, подобно жесткому диску, должен иметь ограниченный объем. Так ли это на самом деле и сколько информации может хранить наш мозг? Давайте разбираться!
Как происходит процесс запоминания?
Рабочим компонентом мозга является нейрон – электрически возбудимая нервная клетка. Именно нейроны принимают, обрабатывают, хранят и выдают информацию обратно путем электро-химических сигналов.
Процесс записи происходит путем объединения нескольких нейронов в единую сеть. Всякий раз, когда человеку нужно вспомнить некие сведения, мозг активизирует связанные с ними нейронные сети. Соответственно, чем больше связей между нейронами, тем больше память.
Правда, деятельность нервных клеток довольно энергозатратна для организма. В состоянии покоя мозг потребляет 20% вырабатываемой энергии. При активной умственной работе расход может увеличиваться втрое, резко уменьшая уровень глюкозы в теле.
Чтобы сэкономить энергию, мозг проводит постоянную оптимизацию среди нейронов, удаляя долго неиспользованные сети. Именно поэтому человеку свойственно забывать знания. В голове остаются либо наиболее яркие, либо часто используемые воспоминания.
Сколько в нас гигабайтов?
В мозге среднестатистического человека содержится приблизительно 100 миллиардов нейронов. Каждый из них может участвовать максимум в 10 000 нейронных связях. Каждый нейрон вмещает 4.7 бита информации. На основе этих данных исследователи пришли к выводу, что общая память человека составляет 1 миллион гигабайт (1 петабайт).
Много ли это? Для нас это практически бесконечный объём. Чтобы в совершенстве выучить английский язык, человеку потребуется 1.6 мегабайта памяти. Чтобы запомнить 36 миллионов томов Библиотеки Конгресса США, нужно 0.1 петабайт.
Полностью забить человеческую память информацией не получится и в течение нескольких жизней. Однако жить с огромной памятью было бы крайне неудобно.
Для поддержания всех нейронных связей в рабочем состоянии человеку потребуется регулярно их использовать, затрачивая колоссальное количество энергии. Для её восполнения эрудиту придется жевать пищу сутками напролет. Да и мозг не может работать 24/7, ему тоже нужно отдыхать.
Не секрет, что большинство людей не используют полностью свои мозговые способности. Развенчивать миф о 10 % не будем, но очевидно, что возможности человеческого головного мозга выходят далеко за грани общепринятых норм. Сколько же данных способен он в себя поместить?
Последние открытия ученых из Института биологических исследований Солка говорят нам о том, что объем памяти нашего мозга в 10 раз больше, чем считалось ранее. Если приводить конкретные численные значения, то это около одного петабайта (1000 терабайт). Пару лет назад именно в такой объем субъективно оценивали весь Интернет.
Как ученые пришли к этому выводу
Чтобы вычислить «вместимость» человеческого мозга, они изучали ткань гиппокампа крысы и реконструировали ее в 3D для изучения центра памяти мозга. В процессе было обнаружено, что синапсы мозга могут изменять размеры, что влияет на объем памяти. Кроме того, в 10 % всех случаев синапсы были продублированы.
По результатам данного исследования ученые пришли к выводам, что существует минимум 26 категорий синапсов, а не несколько, как считалось ранее. Таким образом связи между нейронами становятся значительно сложнее — это как раз и выливается в существенное увеличение возможной емкости памяти мозга.
Конечно, большинство информации хранится не в мозге — он выступает лишь приемником-передатчиком и обработчиком потоков, в чем ему как раз и помогают синапсы (связи между нейронами). Последние не берутся из ниоткуда: их нужно создавать, в чем помогают различные тренировки мозга. Наука доказала, что человек, который заставляет свой мозг работать, способен создавать новые синапсы в течение всей жизни.
Как научиться создавать синапсы
Одним из лучших способов тренировки мозга являются простые упражнения, которые одновременно бьют по всем фронтам: памяти, вниманию и мышлению. Нам импонирует подход онлайн-тренажера для мозга «Викиум», который не просто развивает когнитивные способности до определенного уровня, как большинство тех же игр, а именно тренирует мозг, чтобы впоследствии он мог создавать синапсы без посторонней помощи.
Чтобы ощутить результат, достаточно заниматься всего по 15 минут в день — согласитесь, это совсем немного, и можно выделить это время на самосовершенствование. Упражнения представлены в игровой форме — так занятия не наскучивают через несколько дней, а завлекают настолько, что не надо лишний раз ставить себе напоминание — пройти тренировку хочется самому.
Сами занятия начинаются с тестирования ваших навыков — перед этим вас спросят, какие навыки вы хотите развить. Небольшое вводное тестирование поможет подобрать индивидуальную программу мозговых тренировок, не зря создатели «Викиум» опирались на исследования в области нейропсихологии.
Каждая тренировка длится около 15 минут и состоит из разминки и основных упражнений, что позволяет одновременно тренировать не только память, о которой мы говорили в самом начале, но и также мышление и внимание.
Можно учить языки
Да, задействовать полученные навыки можно и на лингвистическом поле. Чтобы это сделать, научный отдел «Викиум» выяснил, что есть прямые взаимосвязи между когнитивными способностями и речемыслительными процессами. На основе данных исследований были разработаны три уникальных тренажера для эффективного изучения иностранных языков (в том числе изучения родного языка).
Новый сервис называется «Викиум.ПОЛИГЛОТ» и включает три новых уникальных тренажера и особую настройку программы развития — «Писатель», «Журналист» и «Мастер слов». Они в свою очередь тренируют восприятие, словарный запас, вербальную логику и многое другое. Данный подход кардинально отличается от всех остальных языковых методик — советуем попробовать.
Дорогу синапсам!
Сервис «Викиум» действительно помогает развить когнитивные способности и эффективно изучить новые языки. Главная фишка сервиса — то, что на упражнения достаточно тратить всего по 15 минут в день, и полезным его найдут для себя люди любого возраста (недаром количество пользователей «Викиум» недавно превысило 2 миллиона человек). Часть тренировок и упражнений доступна бесплатно, для доступа к расширенным возможностям лучше обзавестись премиум-аккаунтом. Если же перед вами стоит цель выучить язык, можно отдельно купить курс «Викиум.ПОЛИГЛОТ». Помогите своим синапсам, и вскоре они ответят вам тем же.
Какой объем займет информация, необходимая для оцифровки вашего мозга?
Мозг человека часто называют самой сложной структурой из известных и теперь, с появлением новой самой подробной трехмерной модели фрагмента коры головного мозга человека, опубликованной командой Google AI, у нас появилась еще одна возможность чуть глубже проникнуть в устройство этого невероятного шедевра биологической эволюции и заодно немного поспекулировать на тему вопроса из заголовка.
Первого июня подразделение поисковика, занимающееся разработками в области искусственного интеллекта, опубликовало в своем блоге релиз самой подробной на данный момент трехмерной структуры одного кубического миллиметра коры головного мозга человека, содержащего около 50 000 нейронов и 130 миллионов нервных соединений — синапсов.
Показаны различные клеточные структуры выделенные в результате обработки микрофотографий. Источник: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.05.29.446289v1.full
Сначала исследователи из Гарварда нарезали один кубический миллиметр ткани мозга на 5300 слоев толщиной всего 30 нанометров и получили изображение каждого слоя с помощью супер-скоростного сканирующего электронного микроскопа MultiSEM 505/506 с разрешением в 4 нанометра или одной 250-тысячной доли миллиметра, всего получилось 255 миллионов изображений или примерно по 48 тысяч на один слой. Ниже показана сшивка изображения одного слоя, объем данных которого около 300 гигабайт.
На видео ниже склейка и сегментация получившихся изображений.
Затем команда Google AI создала из всего этого добра огромную трехмерную модель, объемом 1400 терабайта (1,4 петабайта), для чего потребовалась работа уже искусственных нейросетей, использующих для вычислений тысячи тензорных процессоров Cloud TPU.
Ферма тензорных процессоров Cloud TPU Pod, развивающая вычислительную мощность около 10^17 операций в секунду(1000 петафлопс). Источник: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-breaks-ai-performance-records-in-mlperf-with-worlds-fastest-training-supercomputer
Полученная модель содержит разметку не только разных типов нейронов и вспомогательных структур таких, как микроглия и кровеносные сосуды, но также 130 миллионов аксонов и дендритов каждого нейрона и ко всему прочему находится в открытом доступе (https://h01-dot-neuroglancer-demo.appspot.com/#!gs://h01-release/assets/library_state.json) так, что теперь любой желающий может насладиться путешествием в один кубический миллиметр этого завораживающего микрокосма. Хотя слово космос, на мой взгляд, тут не очень подходит, ведь по сравнению с многообразием и сложностью структур коры головного мозга, космос — это как пустыня по сравнению с джунглями.
Скриншот из онлайн браузера, предоставляющего доступ к модели (https://h01-dot-neuroglancer-demo.appspot.com/#!gs://h01-release/assets/library_state.json)
И в завершение небольшая арифметическая спекуляция на тему оцифровки сознания. Допустим, что для оцифровки сознания будет требоваться создание подобной 3д карты всех клеток мозга человека и связей между ними.
Посчитаем, очень грубо, необходимый объем памяти для его оцифровки. Дано: модель одного кубического миллиметра занимает 1,4 петабайта, средний объем головного мозга человека около 1260 кубических сантиметров, округлим в меньшую сторону до 1000, что равно миллиону кубических миллиметров. Тогда полная модель мозга будет занимать 1 400 000 = 1,4*10^6 петабайт.
Для хранения этой информации потребуется 1,4*10^6*500 = 750 миллионов жёстких дисков объемом 2 терабайта. Один такой жёсткий диск в форм-факторе 3,5 дюйма по физическому объему занимает примерно 380 кубических сантиметров. Получим, что объем массива жёстких дисков, требующийся для записи модели всего мозга будет занимать примерно равен 1,4*500*380 = 266 000 кубических метров пространства.
Для представления сколько это места, вспомните Ever Given — то огромное судно, заблокировавшее Суэцкий канал, оно вмещает около 20 тысяч контейнеров, каждый объемом около 70 кубометров что составляет 1 400 000 кубических метров. И если забить этот контейнеровоз жесткими дисками, без учета упаковок, то этого количества хватило бы на 5 таких наборов данных.
Объём памяти в человеческом мозге оказался невероятно большим. Эту тему исследовали американские неврологи: авторы научной работы Терри Сейновски (Terry Sejnowski) из института биологических исследований Солка и Кристен Харрис (Kristen Harris) из университета Техаса в Остине, с коллегами. Их статья опубликована в журнале eLife.
Сейновски, очевидно, имеет в виду только текстовую информацию. Но даже в этом случае такая оценка очень впечатляет.
В своей работе исследователи построили 3D-модель ткани гиппокампа крысы, на основе фактических данных. И в этой модели обнаружилось кое-что странное. Синапсы — соединения между нейронами — оказались продублированы в 10% случаев. То есть там были не одиночные, а парные синапсы.
Чтобы замерить разницу между этими продублированными синапсами, группа Сейновского провела реконструкцию связности, форм и объёмов вещества мозга крысы на наномолекулярном уровне, используя современные микроскопы и вычислительные алгоритмы.
«Мы были поражены, когда обнаружили, что разница в размере синапсов из пар оказалась очень маленькой, всего лишь около 8%, — говорит Том Бартол (Tom Bartol), один из учёных. — Никто не думал, что разница окажется настолько маленькой. Это такой трюк от природы».
Открытие, что разница в размере синапсов может составлять всего 8%, означает возможность существования 26 категорий размеров синапсов (по силе синаптической связи), а не всего нескольких, как считалось раньше. Это значительно повышает «разрядность» системы, что означает существенное увеличение потенциального объёма хранимой информации (примерно 4,7 бита на синапс). Результаты исследования демонстрируются в видеоролике.
Как работают синапсы
«Грубо говоря, здесь на порядок более высокая точность, чем кто-либо мог представить, — объясняет Сейновски. — Последствия это открытия могут быть серьёзными. Под видимым хаосом и беспорядком вещества мозга находится высокая точность и аккуратный порядок, который раньше был скрыт от нас».
Расчёты учёных показывают, что синапсы изменяют свой размер и свойства, в зависимости от передаваемого сигнала. Примерно 1500 передач нейроимпульса вызывают изменения в маленьких синапсах (занимает около 20 минут), в то время как пару сотен передач (1-2 минуты) изменяют большие синапсы.
Другими словами, каждые 2-20 минут синапсы в мозге изменяют размер, настраиваясь на передаваемый сигнал.
Сделанные открытия в работе синапсов могут найти применение и в информатике, в разработке сверхточных и энергоэффективных систем, использующих техники глубинного обучения (deep learning) и нейросетей. «Этот трюк мозга определённо поможет проектировать лучшие компьютеры, — сказал Сейновски. — Использование вероятностной передачи оказалось не менее точным и намного более энергоэффективным как в компьютерах, так и в мозге».
Какой объем памяти у нашего мозга и может ли она закончиться
За свою жизнь наш мозг обрабатывает огромное количество информации, значительную часть которой сохраняет в виде воспоминаний. Если у этого органа и есть предел в объеме памяти, то до него нам точно еще очень далеко
Человеческий мозг состоит примерно из 86 миллиардов нейронов. Каждый нейрон образует около 1000 связей с другими нейронами — а это сто триллионов связей. Если бы каждый нейрон мог хранить только одно воспоминание, недостаточный объем памяти и правда был бы проблемой. Тогда у человека было бы всего около нескольких гигабайт постоянной памяти — довольно мало для записи всей нужной информации.
Но нейроны могут объединяются таким образом, что каждый из них одновременно задействовать в хранении нескольких воспоминаний, экспоненциально увеличивая объем памяти мозга до примерно 2,5 петабайт (10 15 байт). Для сравнения, если бы ваш мозг работал как цифровой видеомагнитофон, соединенный с телевизором, этого объема памяти было бы достаточно, чтобы вместить три миллиона часов телевизионных шоу. Вам придется оставить телевизор работать непрерывно более 300 лет, чтобы полностью занять такое вместительное хранилище.
Точный объем памяти нашего мозга трудно вычислить. Во-первых, пока нет методов для точного измерения этого показателя. Во-вторых, некоторые воспоминания содержат больше деталей и, таким образом, занимают больше места, а другая информация забываются и, таким образом, освобождает пространство. Кроме того, довольно сложно отделить кратковременную память от долговременной, поэтому непонятно, сколько информации на самом деле наш мозг может сохранять в течение длительного времени.
Ответить на этот вопрос довольно трудно, отчасти потому, что измерение объема памяти человеческого мозга отличается от измерения памяти в компьютере — отчасти из-за проблемы Пруста. Человеческая память не так проста, как двоичный компьютерный код. Она представляет собой сложную систему из множества связанных друг с другом синапсов, принимающих и посылающих сигналы. Это гораздо труднее поддается количественной оценке.
Показаны различные клеточные структуры выделенные в результате обработки микрофотографий. Источник: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.05.29.446289v1.full
Источник: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.05.29.446289v1.full
Ферма тензорных процессоров Cloud TPU Pod, развивающая вычислительную мощность около 10^17 операций в секунду(1000 петафлопс). Источник: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-breaks-ai-performance-records-in-mlperf-with-worlds-fastest-training-supercomputer
Объём памяти в человеческом мозге оказался невероятно большим. Эту тему исследовали американские неврологи: авторы научной работы Терри Сейновски (Terry Sejnowski) из института биологических исследований Солка и Кристен Харрис (Kristen Harris) из университета Техаса в Остине, с коллегами. Их статья опубликована в журнале eLife.
