¿El cerebro realmente funciona como una computadora en la que, en última instancia, cada respuesta está relacionada con una secuencia binaria basada en si las neuronas particulares se activan o no?
En primer lugar, me gustaría señalar que hacer una analogía entre las computadoras digitales y el cerebro suele ser muy engañoso.
Dicho esto, mi respuesta es que algunos científicos lo creen así, otros no.
Varias cosas a considerar:
Algunos sistemas neuronales no se disparan. C. elegans, por ejemplo, tiene un sistema nervioso que es completamente análogo. El sistema nervioso humano también contiene neuronas con respuestas graduadas (aunque principalmente en el frente sensorial).
Las neuronas en pico pueden ser binarias en cada punto de tiempo, pero el tiempo en sí es continuo. Disparar a 0,003 segundos más tarde puede representar algo diferente. (en contraste con la arquitectura digital síncrona habitual de las computadoras)
A veces se cuestiona la doctrina de las neuronas. Las células gliales que no disparan pueden tener funciones importantes para el procesamiento de la información. Ver:
Si bien los potenciales de acción suelen ser binarios, debe tener en cuenta que la comunicación sináptica entre neuronas generalmente no es binaria. La mayoría de las sinapsis funcionan mediante neurotransmisores , y esta es una respuesta graduada mediada químicamente que, por ejemplo, actúa sobre canales iónicos dependientes de voltaje . Entonces, aunque los potenciales de acción a menudo son binarios, la comunicación entre las neuronas a menudo no lo es, y la activación del potencial de acción puede implicar la integración de información sináptica de muchas neuronas diferentes. Por lo tanto, el cerebro como un todo no puede reducirse a un sistema binario.
Vea esto como un complemento a la respuesta de @Memmings.
John vonNeumann, el famoso informático, abordó esta idea en su último libro, 'La computadora y el cerebro'. Él personalmente aterrizó en el lado del cerebro como un sistema binario, debido al comportamiento de las neuronas que disparan o no disparan.
Si bien esa es una observación importante y tendrá consecuencias significativas para las personas que intentan crear cerebros artificiales dentro de los sistemas informáticos, creo que una observación más importante tiene que ver con la complejidad computacional. Es muy fácil construir sistemas que, al menos teóricamente, tienen el potencial de ser computadoras universales. A partir de ese hecho, es bastante trivial ver que cualquiera que sea la definición con la que elija trabajar en términos de entrada y salida del cerebro (las células nerviosas sensoriales que alimentan los impulsos eléctricos de los órganos de percepción son una posible definición de 'entrada' e impulsos propagados a los músculos, o los cambios en la estructura neuronal en sí son posibles definiciones de 'salida', por ejemplo), sí, es posible construir un sistema binario que pueda realizar los mismos cálculos que un cerebro humano.
Sin embargo, hay una trampa. Porque es imposible conocer perfectamente el estado completo del cerebro, y porque cualquier grado de inexactitud en el estado inicial del sistema binario, por pequeño que sea, hará que el comportamiento del sistema binario diverja completamente del comportamiento del sistema binario. siendo modelado un cerebro específico, es razonable decir que ningún cerebro individual en particular puede reducirse a un sistema binario.
que yo sepa, el cerebro procesa los datos en etapas, las neuronas en sí mismas no son puramente binarias como en una computadora, en el sentido de que cada acción tiene una salida predeterminada. la respuesta de la neurona tiende a estar gobernada por la salida de la función sigmoidea y, por lo tanto, el uso de esta función en redes neuronales artificiales. además, las sinapsis tienen fuerzas que dependen de la cantidad de neurotransmisor que hay, que obviamente varía de una célula a otra e incluso en la misma célula y, por lo tanto, se habla de la probabilidad de que una neurona se dispare ante un determinado estímulo. además, las neuronas de los órganos sensoriales disparan pulsos a una frecuencia que aumenta con la fuerza del estímulo. además, los datos de los sensores se procesan en capas de neuronas, las capas inferiores tienen neuronas que disparan rápidamente, mientras que las capas superiores disparan a velocidades mucho más bajas.
también debe considerar el hecho de que el cerebro es en realidad una red complicada de neuronas "recurrentes", lo que significa que la salida se retroalimenta como una entrada y esto es diferente de las puertas simples de la computadora, como las puertas AND o las puertas XOR, es similar a los contadores. ser, pero obviamente en una escala mucho mayor. un punto más es que las redes neuronales recurrentes tienen una memoria incorporada que permite recordar y reconocer patrones, por lo que el estudio del cerebro como un sistema binario es muy complicado y no podrá explicar cómo funciona el cerebro.
En la escala macro, el cerebro humano funciona como un motor de inferencia bayesiano, más o menos cuando se trata de pensar e inferir, es decir, se basa en las probabilidades y el conocimiento obtenido de experiencias pasadas para lidiar con problemas actuales y nuevos datos.
Es teóricamente posible, porque toda la información se puede aproximar/copiar bien en binario, y es prácticamente imposible debido al tamaño, la energía y el tamaño/profundidad del programa.
El cerebro de una mosca tiene menos de 1 mm de ancho y el cerebro de una mosca Intel equivalente tiene más de 1000 mm de ancho... mucho más lento que la mosca de la fruta. (Es por eso que las moscas ven tu mano venir en cámara lenta).
Este chip de inteligencia tiene tantas neuronas como una babosa, muchas menos que una mosca: https://www.cnet.com/google-amp/news/intel-packs-8-million-digital-neurons-onto-brain-like -pohoiki-beach-computadora-loihi-chips/
El modelo binario tiene que incluir "modelado químico" y "modelado físico" como una tarjeta gráfica que modela la luz y las criaturas como binarios.
Excepto que hay un problema adicional: la velocidad de procesamiento. El cerebro puede desarrollar conexiones directas que son muy rápidas. Las señales de silicio tienen que viajar 1000 veces más para cada cálculo.
Los chips 2D ocupan tanto espacio como un rascacielos y una pequeña estación nuclear para obtener energía, y los futuros transistores 3D míticos ocuparían espacio y serían más lentos porque requieren un procesamiento químico directo y una conexión interna flexible para ser tan rápidos.
La IA tiene un gran rendimiento y es uno de los futuros cambios de paradigma como "internet/teléfono móvil/coche eléctrico/IA".
el cerebro humano es un dispositivo estrictamente digital que utiliza potenciales de acción definidos (0 voltios como 0 lógico y potencial de voltaje especificado (fijo) como 1 lógico). estos dos potenciales funcionan de la misma manera que los sistemas complejos de puertas lógicas. el cerebro procesa todo tipo de variaciones análogas (amplitud de señal o fuerza de respuesta) como sumas de operaciones de puertas lógicas basadas en tiempos muy breves. no hay otra descripción aplicable de la funcionalidad cerebral
verdemamba
Una cara