Найти в Дзене
sciencetopeople

Чем мозг отличается от ЭВМ

Существует ограниченная, но полезная аналогия между работой нервной ткани и работой ЭВМ. Здесь рассмотрим, в чём сходства и отличия, где строгая аналогия, а где нестрогая. Для ясности отметим: нервную ткань ещё называют, заменяя слово "ткань" на бессмысленное слово "система" - либо заменяя всю ткань (точнее, весь набор тканей) на название частного случая - "мозг". Мозг (и шире - нервная ткань, набор связанных нейронов) - это вычислительное устройство. Это утверждение - не метафора. Это факт, который нужно понимать буквально. То, что "мозг - это цифровое вычислительное устройство" - тоже не метафора (в первом приближении), так как нервная ткань оцифровывает входящие сигналы и работает с цифровым сигналом... преимущественно. В большинстве задач достаточно того, что нейрон реагирует на потенциал действия, полученный от других нейронов (и ничего не меняет то, что между ними есть ещё прослойка в виде череды событий: выброс медиатора, диффузия медиатора, связывание медиатора на белках-рецеп

Существует ограниченная, но полезная аналогия между работой нервной ткани и работой ЭВМ. Здесь рассмотрим, в чём сходства и отличия, где строгая аналогия, а где нестрогая. Для ясности отметим: нервную ткань ещё называют, заменяя слово "ткань" на бессмысленное слово "система" - либо заменяя всю ткань (точнее, весь набор тканей) на название частного случая - "мозг".

Пример графической иллюстрации аналогии между ЭВМ (с подключёнными устройствами ввода-вывода) и группы нейронов, и отдельного нейрона. Так же, как на схеме А есть вводные аналоговые сигналы, они есть и на схемах В и С. Также, как на схеме А есть прибор, конвертирующий аналоговый сигнал в цифровой код, есть такой же прибор и на схеме В (это сама клетка-рецептор или выполняющий её роль чувствительный нейрон, и этот прибор - тот же, что и регистратор аналогового сигнала); и на схеме С (это синапс или, вообще говоря, мембрана клетки, что возможно благодаря наличию на мембране совокупности рецепторов; в принципе, рецепторы могут быть и внутри клетки, не обязательно чтобы на мембране). Дальше на схеме А следует собственно ЭВМ, которая обрабатывает данные по имеющимся в ней правилам; на схеме В ей соответствуют нейроны, чувствительный и вставочный; вообще - схема В - это схема рефлекторной дуги, каковая есть абстракция, идеализация фрагмента нейросети между рецепторами и эффекторами. В схеме С ей (ЭВМ) соответствует совокупность дендритов и тела клетки; вообще говоря - совокупность возбудимых участков мембраны + машинерия внутриклеточных регуляторных белков. Дальше идёт звено, передающее сигналы на эффекторы - в схеме А это конвертер сигнала и усилитель. В схеме В это моторный нейрон (синий). В схеме С это аксон нейрона, вплоть до его пресинаптического участка мембраны. Дальше идёт эффектор, периферическое устройство, выполняющее работу, выводящее некий сигнал из машины. В схеме А это мотор. В схеме В это железистые (эндо- или экзокринные) или мышечные клетки. В схеме С это пресинаптический участок мембраны аксона.
Пример графической иллюстрации аналогии между ЭВМ (с подключёнными устройствами ввода-вывода) и группы нейронов, и отдельного нейрона. Так же, как на схеме А есть вводные аналоговые сигналы, они есть и на схемах В и С. Также, как на схеме А есть прибор, конвертирующий аналоговый сигнал в цифровой код, есть такой же прибор и на схеме В (это сама клетка-рецептор или выполняющий её роль чувствительный нейрон, и этот прибор - тот же, что и регистратор аналогового сигнала); и на схеме С (это синапс или, вообще говоря, мембрана клетки, что возможно благодаря наличию на мембране совокупности рецепторов; в принципе, рецепторы могут быть и внутри клетки, не обязательно чтобы на мембране). Дальше на схеме А следует собственно ЭВМ, которая обрабатывает данные по имеющимся в ней правилам; на схеме В ей соответствуют нейроны, чувствительный и вставочный; вообще - схема В - это схема рефлекторной дуги, каковая есть абстракция, идеализация фрагмента нейросети между рецепторами и эффекторами. В схеме С ей (ЭВМ) соответствует совокупность дендритов и тела клетки; вообще говоря - совокупность возбудимых участков мембраны + машинерия внутриклеточных регуляторных белков. Дальше идёт звено, передающее сигналы на эффекторы - в схеме А это конвертер сигнала и усилитель. В схеме В это моторный нейрон (синий). В схеме С это аксон нейрона, вплоть до его пресинаптического участка мембраны. Дальше идёт эффектор, периферическое устройство, выполняющее работу, выводящее некий сигнал из машины. В схеме А это мотор. В схеме В это железистые (эндо- или экзокринные) или мышечные клетки. В схеме С это пресинаптический участок мембраны аксона.

Мозг (и шире - нервная ткань, набор связанных нейронов) - это вычислительное устройство. Это утверждение - не метафора. Это факт, который нужно понимать буквально.

То, что "мозг - это цифровое вычислительное устройство" - тоже не метафора (в первом приближении), так как нервная ткань оцифровывает входящие сигналы и работает с цифровым сигналом... преимущественно. В большинстве задач достаточно того, что нейрон реагирует на потенциал действия, полученный от других нейронов (и ничего не меняет то, что между ними есть ещё прослойка в виде череды событий: выброс медиатора, диффузия медиатора, связывание медиатора на белках-рецепторах). И этот сигнал - потенциал действия, ПД, AP - либо есть, либо нет. Это двоичный сигнал.

-3

И в биологии вообще-то не только нервная ткань оцифровывает сигналы и работает с цифровым сигналом - любые клетки делают это и каждая клетка обрабоатывает сигналы именно так.

-4

На всякий случай, здесь полезно припомнить схему, поясняющую понятие цифрового сигнала:

Цифровой сигнал - непрерывный дискретный сигнал, то есть в каждый момент описывается некими числами. Бинарный цифровой сигнал описывается в каждый момент числами из множества {1;0} и является частным случаем цифрового сигнала. Основными параметрами цифрового сигнала являются величина и частота. Основным параметром бинарного цифрового сигнала является частота. Когда речь идёт о нервных импульсах - они характеризуются частотой. И всё. Когда речь идёт о генерации внутриклеточного сигнала внутриклеточной молекулярной машинерией - речь идёт о том же бинарном цифровом сигнале. Напрмер, таким можем рассматриваться частота генерации каких-либо сигнальных молекул или частота проведения каких-либо определённых реакций. В некоторых задачах то же самое явление удобнее рассматривать и как не-бинарный цифровой сигнал.
Цифровой сигнал - непрерывный дискретный сигнал, то есть в каждый момент описывается некими числами. Бинарный цифровой сигнал описывается в каждый момент числами из множества {1;0} и является частным случаем цифрового сигнала. Основными параметрами цифрового сигнала являются величина и частота. Основным параметром бинарного цифрового сигнала является частота. Когда речь идёт о нервных импульсах - они характеризуются частотой. И всё. Когда речь идёт о генерации внутриклеточного сигнала внутриклеточной молекулярной машинерией - речь идёт о том же бинарном цифровом сигнале. Напрмер, таким можем рассматриваться частота генерации каких-либо сигнальных молекул или частота проведения каких-либо определённых реакций. В некоторых задачах то же самое явление удобнее рассматривать и как не-бинарный цифровой сигнал.

Вернёмся к сравнениям.

Утверждение "мозг похож на ЭВМ" - это тоже не метафора. Он действительно имеет ряд важных сходств с ЭВМ.

А вот утверждение "мозг работает как ЭВМ" - это уже метафора, в том смысле, что это нестрогая аналогия. А нестрогая она потому, что не строгая - потому, что кроме сходств, есть и принципиальные отличия между нервной тканью и ЭВМ.

Вот некоторые из них:

1) Мозг никем не разработан. Нет ни дизайнера, ни инженера, ни архитектора. Это плод естественного отбора, бездушного, бесцельного и слепого к будущему.

2) Для мозга никто не пишет программ. Нет программистов. Но программы есть. Но при этом программы - не как на ЭВМ, просто запись в памяти, вместо этого, они - суть архитектура синаптических связей, и "установка" программ - это длительный и постепенный процесс перестройки (или просто постройки) этой архитектуры синаптических связей. В другом ракурсе, можно переформулировать это и так: в мозге нет никаких программ, только само "железо", вычислительная архитектура. Важно, что установка ПО на ЭВМ не меняет архитектуры ЭВМ, а обучение мозга - меняет его вычислительную архитектуру. И можно утверждать, что а) мозг сам пишет программы; б) среда обитания (внешние (по отношению к мозгу) стимулы) программируют мозг. Оба утверждения верны. И буквальны. Можно сказать и так: "программируется само железо, без программирования и без программистов, и этот процесс управляется непосредственно стимулами среды".

3) Мозг никто не администрирует. Нет администратора. Мозг сам себя администрирует, и этот процесс управляется непосредственно стимулами среды.

4) Мозг никто не использует. Нет пользователя. Нет наблюдателя. Мозг сам себя использует, и он сам - единственный свой пользователь.

5) Короче говоря, в отличии от ЭВМ, мозг - самоуправляемая машина, то есть автомат с высокой степенью автономии, и высокими способностями к самоописанию (конечно, спекулятивному, искажённому, не полному и не точному). Самоорганизующееся устройство. Автономный агент.

6) Мозг, в отличии от ЭВМ, имеет иную архитектуру. Это весьма важное отличие. Нет процессора, отличного от памяти или от управляющего устройства. Это одно устройство, память – это одновременно и процессор, и память, и логико-арифметическое управляющее устройство. Нет команд в ИТ-смысле, и нет смысла в отличии команд от данных. То есть нет машинных команд, каких-то управляющих кодов. Нет операции записи данных в память; но некая память - есть. При этом, нет памяти в привычном людям понимании этого слова. Нет памяти в привычном ИТ-специалистам понимании этого слова. Нет RAM, то есть памяти произвольного доступа, адресуемой по адресам. Вместо этого есть ассоциативная память, то есть текущая схема активации, выучка нейросети, в ней нет адресации, нет адресов, но вместо этого есть собственно узор текущей активации и есть карта взвешенных (неактивных) связей. Нет процессорных операций, но есть что-то иное – базовые операции вроде установить связь, изменить пропускную способность синапса, убрать связь, затормозить нейрон, активировать нейрон, суммировать (не алгебраически) сигналы.

Схемы архитектур фон Неймана и гарвардской, в качестве примера. Это - про ЭВМ. Нервная ткань устроена совсем иначе. Но, строго говоря, дело не в самих этих концептуальных архитектурах, а в разделении на память, процессор, АЛУ и шины, а также в разделении на команды и данные. Для нейронов нет команд и нет процедуры записи данных.
Схемы архитектур фон Неймана и гарвардской, в качестве примера. Это - про ЭВМ. Нервная ткань устроена совсем иначе. Но, строго говоря, дело не в самих этих концептуальных архитектурах, а в разделении на память, процессор, АЛУ и шины, а также в разделении на команды и данные. Для нейронов нет команд и нет процедуры записи данных.

7) Нейроны, хоть и похожи на транзисторы, тоже сильно от них отличаются: их свойства не фиксированы и меняются по мере их работы, это программируемые, а не константные, логические вентили. Кроме того, меняются и их физико-химические характеристики: пропускная способность, порог возбуждения, количество и качество связей с другими нейронами, и у них есть сложная система саморегуляции (внутриклеточная сигнализация). Причём меняются эти характеристики не скачкообразно. Каждый нейрон сам является и средством хранения данных, и вычислительным/управляющим устройством. И нейроны совсем не похожи на транзисторы, которые бы переходили скачком в одно из двух состояний, и оставались в нём, сохраняя таким образом данные. Нейроны работают иначе. Синапсы тоже. Дендриты тоже.

8) Нервная ткань использует совсем иной способ адресации данных между своими узлами. В основном, этот способ иллюстрируется следующим слайдом:

-7

Естественно, возникает проблема утечки сигнала по боковым ответвлениям, так как на самом деле схема адресации выглядит не таким идеализированным способом как на картинке выше, а способом вроде такого:

-8

9) В отличии от ЭВМ, у мозга есть специальные модули, весьма эффективно занимающиеся оценкой того, работает ли мозг в реальном мире или же в режиме симуляции. В отличии от предыдущих, это отличие не фундаментальное. Таковые аппаратные модули технически возможно воспроизвести; а равно и обмануть - но в ЭВМ начала 21-го века такие модули обычно не встроены, почти никто не задался их сделать. В ЭВМ такую работу обычно выполняют программные модули. В принципе, они тоже работают неплохо - потому и нет нужды в аппаратных средствах.

Это тот пункт, незнание которого позволяет невеждам претенциозно так вопрошать/восклицать: "но как мы можем быть уверены, что мы сейчас не спим?", или "но как мы можем быть уверены, что мы - не мозги в банке или в Матрице?", полагая, будто вопросом что-то доказывается. Или будто незнанием ответа что-то доказывается. Как можем быть уверены? Как можем отличить?Легко. У мозга есть эффективные алгоритмы расчёта, отличающего параметры грёзы от параметров бодрствования и параметры работы при отсутствии реальных сенсорных стимулов от параметров работы при их наличии.

10) В биологических нейросетях хотя и являются элементарными связи между нейронами и даже черты строения дендритов и свойства нейронов, такие, что они реализуют булевы операции (т.е. операции логики высказываний) - всё же они реализуют их лишь в некотором приближении. Нулевом там, первом, втором. Но если двигаться в детали, то на самом деле естественные сети нейронов не обладают достаточной точностью для реализации идеализированных булевых операций. Они реализуют что-то, что бывает похожим. Но это некая своя, стохастическая и не вполне чёткая логика.

11) Мозг и составляющие его нейросети в намного меньшей степени способен к рекурсии. В то время, как в ЭВМ рекурсивные алгоритмы могут включать в себя миллиарды и триллионы шагов, в мозге на уровне его общей способности к самоописанию есть всего 1-3 шага как бы рекурсии - и "как бы" потому, что на самом деле, полного самоописания не происходит. В деталях же работы естественных сетей нейронов бывают элементы (косвенных, непрямых) рекурсивных алгоритмов, глубиной максимум в какие-то жалкие 3-6 шагов, не более того.

Итак. Основные отличия очерчены. Что метафоры, а что - буквальные точные утверждения, и на сколько точные - очерчено. И про некоторые сходства тоже сказано.

Теперь педагогика: прочитав текст, зная теперь, что в нём - стоит перечитать его ещё раз. Возможно, не сразу.

// Всего занудного.