Interpretación y resultado real del mito del "10% de tu cerebro" [duplicado]

Es bien sabido que el mito común de que una persona solo usa el 10% de su cerebro es... bueno, un mito. Tenía una pregunta sobre una posible interpretación de esta idea y una pregunta de seguimiento sobre el resultado de esa interpretación.

Después de pasar una pequeña cantidad de tiempo con las redes neuronales computacionales, parece que en un momento dado, un pequeño porcentaje de neuronas se está disparando. Todas las neuronas tienen el potencial de activarse, y en algún momento de la ejecución es probable que lo hagan, pero debido a la eficiencia, solo se necesitan muy pocas para una función particular. Esta es mi interpretación de lo que he visto hasta ahora... ¿es válida esta interpretación para la actividad de las neuronas en el cerebro?

Si esto es válido, ¿qué pasaría si el 90-100% de las neuronas estuvieran activas en todo momento? Asumo que esto sería una gran desventaja para quienquiera que le haya pasado esto. ¿Epilepsia? ¿Calentamiento excesivo? ¿Estaría el cuerpo sobrecargado de trabajo y entraría en estado de shock?

Todas las neuronas de tu cerebro se disparan todo el tiempo. La mayor parte de esta pirotecnia, digamos el 90%, se utiliza para mantener funciones básicas (tú, tu cerebro, control sobre tu cuerpo). El 10% restante puede usarse para pensar en algo, por ejemplo, tu cerebro. Pero no soy un experto...
Hmm... entonces, al desviar todas las neuronas al pensamiento, ¿todas sus funciones involuntarias se detendrían? Entonces, ¿necesitaría estar conectado a un respirador, IV porque no podría digerir su comida, etc.?
Esto no funcionará, pero si, entonces apuesto que sí. Tal vez te interese esto: una vez obtuve una respuesta a mi pregunta "¿Cuántas calorías quemamos cuando tratamos de entender las pruebas matemáticas?". La respuesta corta fue: No muchos ...
La comparación con las redes neuronales es impresionante. Sin embargo, en las implementaciones de redes neuronales en las que trabajo, aprovecho los bucles de retroalimentación y no evito los bucles de retroalimentación (como el cerebro humano), simplemente disminuyo la intensidad de los bucles de retroalimentación. Su analogía parece apropiada para lo que hago. Honestamente, no estoy seguro de si algún sistema (incluso los cuánticos) podría "acelerar al máximo" un ciclo de retroalimentación, independientemente de la potencia de procesamiento (probablemente podría empeorar la potencia de procesamiento). No puedo hablar de neuronas, pero *¿estás preguntando en términos de neurología o redes neuronales?

Respuestas (1)

Es cierto que solo un pequeño porcentaje de neuronas aumenta su actividad en relación con su nivel de referencia en respuesta a nuevos estímulos oa pensamientos más abstractos. Hay muchas ventajas computacionales en esto. Por ejemplo, en el aprendizaje profundo, la codificación dispersa es una clase de métodos no supervisados ​​para aprender conjuntos de bases demasiado completas para representar datos de manera eficiente. Básicamente, tiene más combinaciones para almacenar patrones si activa algunas celdas que si activa muy pocas o demasiadas.

Proporcione referencias
@queenslug "por favor" y un voto negativo no coinciden. Tienes asperguers o que?
Solo votado negativamente, ya que aquí en CogSci nos gustan las respuestas completas con referencias. Su respuesta suena bien, pero sin referencias podría ser solo una opinión.
Soy nuevo en este sitio específico y no sabía que tenía tales reglas, ¡gracias por la agradable bienvenida!
@queenslug "aquí en CogSci nos gustan las respuestas completas con referencias" ¿es su opinión o tiene alguna referencia de que esto es así?
@brucesmitherson Está algo implícito en el hecho de que es un SE científico. Aquí hay una discusión relacionada en meta meta.cogsci.stackexchange.com/questions/201/… Otoh, hay un explícito '¡sé bueno!' regla ;-)
Sin embargo, felicitaciones por la publicación irónica...
Interpretación y resultado real del mito del "10% de tu cerebro" [duplicado]
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