Інформаційну ємність мозку оцінили в - один інтернет

Інформаційну ємність мозку оцінили в - один інтернет

Тривимірна модель двох синапсів на аксоні

Інформація в мозку зберігається в «силі» синапсу, тобто в його здатності передавати збудження від одного нейрона до іншого. Ці «сили» можна виміряти в бітах. Таким чином, загальний обсяг пам'яті мозку залежить як від числа синапсів, так і від їх «сил».

Більшість збудливих синапсів формуються між аксонів одного нейрона і «гілкою» дендрита іншого. Коли ці нейрони активуються одночасно, синапс стає «сильніше». Це викликає збільшення «гілки» дендрита для підтримки «сильного» синапсу.

Співробітники Університету Солка побудували тривимірну модель всіх нейрональних зв'язків (коннектома) у фрагменті гіпокампу щура розміром 6 × 6 × 5 кубічних мікрометрів. Вони виявили, що приблизно в 10 відсотках випадків аксони формують два синапсу з двома «гілками» одного дендрита. Дослідники вирішили виміряти різницю між такими схожими синапсами, щоб точніше визначити розміри (а значить, і «силу») синапсів, які традиційно класифікувалися тільки як малі, середні та великі.

Це відповідає обсягу пам'яті приблизно в 4,7 біта на синапс (попередні оцінки давали значення від 1 до 2 біт). Таким чином, точність зберігання інформації і, отже, загальна ємність пам'яті мозку може бути на порядок більше, ніж думали нейробіологи, і складати як мінімум петабайт (приблизно стільки інформації міститься у всій Всесвітньої мережі).

Подібна точність дивовижна, з огляду на ненадійність синапсів гіпокампу - сигнал одного нейрона активує інший лише в 10-20 відсотках випадків. Дослідники припустили, що така точність досягається завдяки постійній налаштування синапсів, усереднюються співвідношення пройшли і не пройшли сигналів в часі. Моделювання підтвердило це припущення.

На думку вчених, така імовірнісна передача даних може пояснити дивну енергоефективність мозку - обробляючи величезні масиви даних, він витрачає всього 20 ват енергії. Один з дослідників Террі Сейновскі (Terry Sejnowski) висловив упевненість, що виявлені особливості структури мозку можуть допомогти в розробці більш досконалих комп'ютерів.