CPU против мозга — кто круче

Представьте себе компьютер, который будет консультировать Вас по бытовым вопросам и поможет вам принять правильное решение. Смартфон, который будет восстанавливать зрение слепым. Интеллектуальные транспортные средства, которым не нужны водители. Да тот же терминатор. Научная фантастика? Посмотрим.

Давайте зададим себе вопрос: какой процессор лучше — электронный чип последнего поколения или биологический — человеческий мозг?Во всех областях науки наиболее распространенным ответом на любые вопросы является: «это зависит от применения». Так и в этот раз.

Возьмем хотя бы простую задачу умножения нескольких чисел. Возьмите самый дешевый калькулятор, он справится с этой задачей не напрягаясь. Человеку же (давайте будем честными, среднему человеку) проблема умножить даже двухзначные числа в уме.
Другая ситуация! Даже маленькие дети умеют решать проблемы повседневной жизни и с пониманием наблюдать за окружающей средой. Эта задача проблематична даже для самых высокопроизводительных суперкомпьютеров в мире. Чтобы распознавать элементы изображения, захватываемые камерой, нужны гигантские вычислительные мощности, миллионы ватт энергии, и все это займет кучу времени. Мозг делает это в реальном времени и для этого ему нужно… 20 ватт.

Intel VS. мозг homo sapiens…

Новые технологии VS эволюция и естественный отбор…

Мур VS Дарвин…

Процессор и мозг имеют совершенно различную структуру, но похожую конструкцию. На микроскопическом уровне, транзисторы соответствуют нейронам, синапсы — электрическим связям.  Процессор выполняет работу последовательно, а мозг полностью параллельно. Транзистор обычно связан только с предыдущим и следующим, а каждый нейрон соединен с тысячами других. Стоит также отметить, что в человеке больше 100 000 000 0 00 (сто миллиардов), и имеют более 200 000 000 000 000 (двести триллиардов) связей.

И что происходит, когда ваш компьютер сталкивается с проблемой, которую не спрогнозировал программист? Ошибка выскакивает, и мы видим до боли знакомый синий экран. В то время как, мозг использует параллельные нейроны и связи, для нахождения альтернативного решения проблемы. Кроме того, часто используется синаптические связи в головном мозге утолщаются и производят миелиновые оболочки, что позволяет еще быстрее провести нервные импульсы, и таким образом обеспечивать еще более эффективную связь. Процессоры не могут пока самообучаться. Шах и мат. Они могут быть просто обрабатывать данные и производить вычисления, в рамкам заранее заданного алгоритма, правда, гораздо быстрее, чем у мы.

Последовательность VS параллельная структура.
Определенность алгоритма VS пластичность и возможность учиться…

Архитектура процессора характеризуется тем, что функции хранения, контроля и обработки информации разделены и работают отдельно. В мозге нет отдельных выделенных областей, отвечающих за эти процессы — все, что происходит во многих областях — происходит одновременно, более целостно.

Ну и еще одно: тактовая частота процессоров измеряется в Ггц (миллиарды герц). Человеческий мозг работает с частотой несколько герц. Между прочим, именно благодаря тому, потребляет в сотни тысяч раз меньше энергии, чем современные электронные единицы. Правда сосредоточение на работе не включается с кнопкий.

Человек vs машина в будущем

Существует развивающаяся область вычислительной нейробиологии, которая пытается построить компьютерную модель функциональности нервной системы. Один известный пример проект Human Brain. Они считают, что моделирование для всего человеческого мозга потребует суперкомпьютер с 500 петабайтами памяти. Чтобы понимать современный суперкомпьютер имеет 1,5 петабайт . Таким образом необходима система более чем в 300 раз больше. Такие машины не ожидается в этом десятилетии. Human Brain ожидает, что такие машины будут доступны в 2023 году.

Надеюсь, что после почтения у Вас появилось хоть немного новых синаптических связей ;).