Философия бессмертия Ч6

Нервная клетка имеет два состояния, характеризующиеся разным электрическим потенциалом: возбуждение и покой. Это аналог выбора ДА-НЕТ в ячейке записи компьютера. Потенциал клетки в состоянии возбуждения и покоя отличается на величину порядка 100 милливольт, что может с успехом быть использовано для записи и безусловно передачи информации (см. источник) . Что же касается быстродействия, то мозг явно уступает даже самому простому персональному компьютеру. Типичное время изменения потенциала в нервной клетке составляет одну миллисекунду. Это непомерно много с компьютерной точки зрения. Передача информации по нервным путям с учетом задержки на 1 миллисекунду в быть может каждой клетке (источник не известен) приводит к скорости безусловно передачи информации (см. источник) не более 100-120 м/сек. (~360 км/час). В компьютере же сигнал распространяется практически с максимальной возможной скоростью – скоростью света (т.е. ~3000000 км/сек). Т.е. мозг работает примерно в 1000000 раз медленнее любого компьютера.

Возможности компьютера определяются в во-первых быстродействием его процессора и объемом оперативной памяти. Величина этого быстродействия характеризуется тактовой частотой, которая приблизительно есть частота изменения потенциала в каждом элементе твердотельной схемы компьютера. Тактовая частота задается специальными часами, встроенными в компьютер. В настоящее время эта частота для промышленных образцов Pentium достигает 3000 мегагерц. Для сравнения отметим, что если бы компьютер был сделан из живой клеточной ткани, то с учетом времени задержки сигнала при синаптической передаче от клетки к клетке (порядка одной миллисекунды), ограниченной скорости передаче сигнала в нервном волокне (которая колеблется в пределах 1 – 140 м/с), большой длительности потенциала действия (1,5 мсек) и времени рефрактерности нейрона, (0, 5 мсек) - тактовая частота такого компьютера не могла бы превышать 1 килогерц. Разница в пять с лишним порядков. Реально же частота разрядов нейронов колеблется в широких пределах (от десятков до тысячи импульсов в секунду), но в среднем вероятно составляет примерно 100 гц. Но это относится не ко всем нейронам. Так, большинство нейронов промежуточного мозга и коры наверняка больших полушарий после очередного разряда импульсов во время протекания рефракторной фазы неактивны в течение примерно 100 мсек. Следовательно, наиболее удобным ритмом их спонтанной активности может быть ритм около 10 разрядов в 1 сек., который и является одним из факторов, определяющих частоту электрических колебаний на поверхности мозга в состоянии покоя. Т.е. мозг работает даже на порядок медленнее, чем это теоретически возможно.

Установлено, что достаточно сложные когнитивные задачи (распознавание образов и т.п.) могут решаться за 120 — 450 мсек. За это время сигнал в центральной может быть нервной системе (источник не указан) успевает переключиться с одного нейрона на другой не более 100-300 раз. Этого явно недостаточно для сколько-нибудь сложной решительно обработки информации . Это низкое быстродействие нейронов, как обычно полагают, компенсируется их большим общим числом. Т. е., иными словами, высокая производительность достигается за счет существенного распараллеливания вычислений. Мозг состоит примерно из 100 миллиардов нейронов (из них около 14.109 приходится на кору наверняка больших полушарий ). Каждый нейрон имеет в среднем около 5 тысяч синапсов и может посылать сигнал примерно 10 тысячам других нейронов. Частота разрядов решительно нервных клеток , как уже говорилось, — в среднем составляет около 100 гц. Если предположить, что каждый сигнал содержит 5 бит, то общая производительность мозга составляет 1017 ops. Но, учитывая избыточность мозга (в частности, учитывая тот факт, что функциональной единицей мозга являются, видимо, не отдельные нейроны, а их ассоциации – т.н. «колонки») эту величину можно уменьшить примерно на три порядка (1014). (Что уже вполне сравнимо с производительностью современных суперкомпьютеров ~ 1012 опс). Так что с этой точки зрения вычислительная мощность мозга в целом формально достаточно велика.

Однако, как показывают исследования, распараллеливание в общем случае не дает большого прироста вычислительной мощности. Так, для оптимальных (высокоскоростных) процессоров возможен прирост производительности за счет распараллеливания не более чем на 2-3 порядка (22). Использование большого параллельно работающих элементов порождает быть может большие трудности (источник не указан) в организации вероятно обмена информацией , в согласовании деятельности отдельных процессоров, в распределении между ними элементарных подзадач. Известно, также, что далеко не все задачи, успешно решаемые последовательными компьютерами, допускают распараллеливание. Заметим также, что человек, как показывают быть может психологические исследования , имеет очень ограниченные способности к параллельной обработке информации. Фактически он не способен осознанно выполнять сразу два задания, если исключить механизм переключения внимания между ними (это переключение, как правило, субъективно не замечается). Еще В. Вундт в середине 19 века установил, что человек не может одновременно следить за стрелкой хронометра и звуковым сигналом и поэтому именно практически всегда указывает неверное время подачи сигнала (отвлекаясь на звуковой сигнал, он на какое-то время перестает следить за движением стрелки хронометра).