Мозг освобожденный. Как предотвратить перегрузки и использовать свой потенциал на полную мощь. Тео Компернолле
Читать онлайн книгу.мозга находятся в активном рабочем режиме. Вместе они выполняют десятки тысяч задач одновременно, без какого-либо центрального контроля и даже без сознательного участия с нашей стороны. В этой гигантской сложнейшей сети нет центрального пункта управления, где принимались бы все решения. Частично такую функцию выполняют так называемые «биологические часы», которые синхронизируют триллионы операций. Это то, что ИТ-специалисты называют распределенными вычислениями, только с таким уровнем сложности, который при современном уровне развития техники кажется недостижимым.
Еще одна потрясающая особенность нашего мозга – его удивительная надежность: он практически безотказен. Мы можем потерять множество клеток в результате естественного старения или из-за травмы. Но это не нанесет ущерб всей системе. Возможно, такая способность объясняется тем, что наш мозг непрерывно программирует и перепрограммирует себя, создает новые связи и перестраивает старые. Благодаря этому он способен изменять и исцелять себя сам, особенно когда мы спим. Эти процессы происходят постоянно в масштабах отдельных клеток или групп клеток, но даже большие части мозга могут брать на себя функции других его частей. Это тоже пока недостижимая мечта для ИТ-специалистов. Ведь один неисправный транзистор в компьютере может вывести из строя весь микропроцессор{10}.
Если вы хотите узнать больше об этой особенности нашего мозга, прочитайте увлекательную книгу Нормана Дойджа «Пластичность мозга» (The Brain That Changes Itself){11}.
Короче говоря, наш главный рабочий инструмент – головной мозг – это самый фантастический компьютер, который только можно себе представить. Его возможности настолько ошеломительны, что их пока что не под силу осознать самому человеческому мозгу. В таблице я привожу для сравнения данные по нейронному компьютеру SpiNNaker, самому продвинутому симулятору мозга на нынешний момент. Невероятно, но факт: создатели компьютера, моделирующего на самом примитивном уровне не более 1 % нашего мозга, гордятся, что разработанные по индивидуальному заказу микросхемы потребляют всего 1 Вт электроэнергии каждая, и что весь компьютер в законченном виде будет потреблять всего 50 000 Вт. Вес же его – чуть больше 400 кг{12}. Следовательно компьютер, примитивно моделирующий человеческий мозг, должен быть размером с огромный ангар, весить 40 000 тонн и потреблять столько мегаватт электроэнергии, сколько вырабатывают три мощные АЭС. А заключенный в нашей черепной коробке комок мозгового вещества, обладающий несоизмеримо большей вычислительной мощностью, весит чуть больше килограмма и потребляет всего 30 ватт. Согласитесь, человеческий мозг – поистине удивительный и уникальный феномен!
3.2. Мозг – это не машина, состоящая из отдельных частей, а сложнейшая сеть из множества сетей и подсетей
Сегодня у исследователей есть современные
10
Machine, heal thyself, Build yourself a brain, Paul Marks, New Scientist. February 16, 2013.
11
Paul Marks, Computer that heals itself uses nature’s randomness to work. New Scientist, Volume 217, Issue 2904, 16 February 2013, p. 21.
12
SpiNNaker: A 1-W 18-Core System-on-Chip for Massively-Parallel Neural Network Simulation. S.B. Painkras, E.; Plana, L.A.; Garside, J.; Temple, S.;Galluppi, F.; Patterson, C.; Lester, D.R.; Brown, A.D.; Furber, Solid-State Circuits, IEEE Journal of, Issue Date: Aug. 2013, http://ieeexplore.ieee.org/xpls/icp.jsp?arnumber=6515159.
Power analysis of large-scale, real-time neural networks on SpiNNaker. Evangelos Stromatias, Francesco Galluppi, Cameron Patterson and Steve Furber. 2013. neuromorphs.net. https://www.neuromorphs.net/nm/raw-attachment/wiki/2013/uns13/Power_analysis_of_large_scale_real_time_neural_networks_on_SpiNNaker.pdf
Improving the Interconnection Network of a Brain Simulator. Jonathan Heathcote. 2013 http://jhnet.co.uk/misc/phdFirstYearReport.pdf
SpiNN aker: A 1-W 18-Core System-on-Chip for Massively-Parallel Neural Network Simulation. Painkras, E.; Plana, L.A.; Garside, J.; Temple, S.; Galluppi, F.; Patterson, C.; Lester, D.R.; Brown, A.D.; Furber, S.B. Solid-State Circuits, IEEE Journal of, Issue Date: Aug. 2013.