Resumo: Os pesquisadores descobriram que os blocos básicos de construção do córtex humano são microchips excepcionalmente poderosos. Usando inteligência artificial para medir a complexidade computacional de uma única célula, a equipe demonstrou que um único neurônio cortical humano não é um simples switch, mas um dispositivo de computação extraordinariamente sofisticado com poder de processamento equivalente a uma rede neural artificial profunda (RNA) multicamadas.
Informações básicas
- Métrica de simulação “gêmea”: Para definir matematicamente o poder de processamento de um neurônio, a equipe desenvolveu uma nova estrutura brilhante. Eles empregam uma rede neural artificial avançada que aprende e reproduz perfeitamente as funções de entrada/saída de uma única célula cerebral cortical humana. Quanto mais camadas computacionais forem necessárias para simular a célula biológica “gêmea” artificial, mais complexo será o neurônio único.
- Vantagens das árvores dendríticas: A pesquisa revelou que os neurônios corticais humanos possuem uma enorme vantagem computacional sobre outros mamíferos, impulsionada por suas árvores dendríticas intensamente densas e ricamente ramificadas e por propriedades elétricas únicas e altamente especializadas.
- Reconhecimento de padrões unicelulares: Em vez de exigir uma vasta rede de milhares de células para desempenhar funções discriminativas básicas, a ramificação rica permite uma solteiro Os neurônios corticais humanos realizam cálculos avançados de forma independente – como o processamento de informações visuais para distinguir entre imagens complexas completamente diferentes (por exemplo, um gato versus um cachorro).
- Desafiando a teoria da escala: Estas descobertas desafiam diretamente a teoria científica de longa data de que a inteligência humana é simplesmente um produto do tamanho do cérebro e do número total de células. Em vez disso, a evolução humana priorizou a profundidade computacional dentro de blocos de construção individuais.
- Um novo modelo para IA neuromórfica: Os sofisticados modelos de aprendizado de máquina atuais são construídos a partir de pontos matemáticos uniformes e altamente simplificados. Este estudo oferece uma estrutura simples que liga a geometria das células físicas ao poder de processamento bruto, fornecendo um modelo para uma nova geração revolucionária de IA inspirada no cérebro, construída a partir de unidades artificiais que são inerentemente profundas e multicamadas.
Fonte: A Universidade Hebraica de Jerusalém
O que torna o cérebro humano capaz de linguagem, imaginação, matemática e invenção?
Durante muitos anos, prevaleceu a visão de que o segredo da inteligência humana reside principalmente na escala: o número de neurónios no cérebro humano – perto de 100 mil milhões – e a vasta rede de ligações entre eles. Mas um novo estudo sugere que parte da resposta pode estar numa escala muito menor: no extraordinário poder computacional das células cerebrais individuais.
Os pesquisadores descobriram que os neurônios no córtex humano são unidades de processamento de informações significativamente mais complexas (“microchips”) do que os de outros mamíferos. As descobertas sugerem que os blocos de construção do córtex humano podem ser excepcionalmente poderosos, fornecendo uma possível explicação para a forma como os humanos desenvolveram capacidades cognitivas tão excepcionais.
A pesquisa foi liderada pelos pesquisadores da Universidade Hebraica Dr. Idan Segev e Miki London, juntamente com os estudantes de doutorado Ido Eisenbud e Daniela Yoli, no Centro Edmond e Lily Safra de Ciências do Cérebro (ELSC) e em colaboração com o professor Chris de Kock da Universidade Livre, Amsterdã.
“As pessoas muitas vezes pensam em um neurônio como um simples interruptor que pode ser ligado ou desligado”, disse Segev. “O que mostramos é que um único neurônio humano é em si um dispositivo de computação extremamente sofisticado.”
Para fazer a descoberta, os pesquisadores desenvolveram uma nova forma de medir a complexidade computacional de neurônios individuais. Usando modelos computacionais avançados e inteligência artificial, eles avaliaram quão difícil seria para uma rede neural artificial (RNA) sofisticada aprender e reproduzir o comportamento de entrada/saída de uma única célula cerebral.
Quanto mais difícil for para a rede artificial “gêmea” simular a função de entrada-saída do neurônio, mais poderoso computacionalmente o neurônio será.
Os resultados mostram que os neurônios corticais humanos têm uma vantagem computacional significativa. Graças às suas árvores dendríticas ricamente ramificadas e às propriedades elétricas distintas, essas células podem realizar cálculos surpreendentemente complexos nas informações recebidas, como dados visuais (por exemplo, a diferença entre imagens de cães e gatos).
Isso significa que um único neurônio cortical humano não é um simples bloco de construção “liga-desliga” do cérebro; Já é uma unidade de computação sofisticada com poder computacional equivalente a uma rede neural profunda.
As descobertas desafiam a visão tradicional de que a inteligência deriva principalmente do número de neurônios e das conexões entre eles. Em vez disso, sugerem que a sofisticação dos neurônios pode ter desempenhado um papel importante na evolução da cognição humana.
O estudo também oferece um novo quadro sistemático e geral para ligar a estrutura física das células cerebrais às suas capacidades computacionais, aproximando os cientistas da compreensão de como o cérebro humano dá origem ao pensamento, à aprendizagem e à cognição.
O estudo poderá inspirar uma nova geração de IA inspirada no cérebro, construída a partir de unidades artificiais que são, elas próprias, computacionalmente profundas e poderosas, como neurónios biológicos, e muito diferentes das unidades altamente simplificadas que estão na base dos sofisticados sistemas de aprendizagem automática de hoje.
Resposta à pergunta original:
UM: Isto significa que as nossas suposições atuais sobre a capacidade computacional do cérebro são largamente ignoradas. Durante décadas, os cientistas da computação compararam o cérebro humano a redes digitais, tratando cada neurônio como um único transistor ou comutador em trânsito. Se um único neurônio humano realmente possui a profundidade de processamento matemático de toda uma rede artificial profunda de múltiplas camadas, então o cérebro humano é essencialmente uma rede gigante. feito de redesCarregando um nível astronômico de poder de computação que supera completamente os supercomputadores atuais.
UM: O segredo está na magnífica arquitetura física da célula, particularmente na sua árvore dendrítica ricamente ramificada. Os neurônios corticais humanos não recebem apenas passivamente os sinais elétricos; Sua enorme e extensa estrutura ramificada atua como uma série de subprocessadores especializados. Essas ramificações densas, combinadas com propriedades elétricas de membrana exclusivas, permitem que uma única célula execute cálculos complexos e não lineares em vários fluxos de dados recebidos simultaneamente antes de decidir disparar.
UM: Os sistemas de IA de última geração de hoje, embora impressionantes, são incrivelmente ineficientes e exigem enormes conjuntos de servidores porque são construídos a partir de bilhões de pontos matemáticos idênticos e hipersimplificados. O professor Idan Segev observou que esta pesquisa fornece um plano concreto para uma nova geração de IA “inspirada no cérebro”. Ao substituir esses pontos de processamento básicos e planos por nós artificiais que imitam o poder computacional profundo e multicamadas de um neurônio humano biológico, podemos criar redes de IA excepcionalmente poderosas, compactas e com eficiência energética.
Nota Editorial:
- Este artigo foi editado por um editor do Neuroscience News.
- Revisão completa de artigos de periódicos.
- Contexto adicional foi adicionado por nossa equipe.
As novidades desta pesquisa em neurociência e cognição
Autor: Danai Marcos
Fonte: A Universidade Hebraica de Jerusalém
Contato: Danai Marks – Universidade Hebraica de Jerusalém
Imagem: Imagem enviada para Neuroscience News
Pesquisa Original: Acesso aberto.
“A morfologia dendrítica e as não linearidades sinápticas aumentam a complexidade funcional em neurônios corticais humanos.Por Daniela Yoli, David Beniaguev, Idan Segev, Ido Eisenbud. PNAS
DOI:10.1073/pnas.2533168123
resumo
A morfologia dendrítica e as não linearidades sinápticas aumentam a complexidade funcional em neurônios corticais humanos.
Os humanos exibem habilidades cognitivas únicas no reino animal, mas os mecanismos neurais que impulsionam essas habilidades avançadas são pouco compreendidos.
Os neurônios corticais humanos diferem daqueles de outras espécies, como os roedores, tanto em suas características morfológicas quanto fisiológicas. As características distintivas dos neurônios corticais humanos podem ajudar a explicar as habilidades cognitivas superiores dos humanos?
A compreensão desta relação requer uma medida de como as propriedades neuronais contribuem para a complexidade funcional de neurônios individuais; Ainda assim, atualmente falta tal medida padronizada.
Aqui, propomos uma estrutura simples baseada em aprendizagem profunda, o Índice de Complexidade Funcional (FCI), para avaliar a complexidade de entrada-saída dos neurônios. Ao comparar o FCI dos neurônios piramidais corticais nos níveis de rato e humano, identificamos os principais fatores morfoelétricos que fundamentam a complexidade funcional neuronal.
Os neurônios piramidais corticais humanos são significativamente mais complexos funcionalmente do que seus equivalentes em roedores, principalmente devido às diferenças na área da membrana dendrítica e nos padrões de ramificação, bem como à densidade e não linearidade dos receptores sinápticos mediados por NMDA.
Estas descobertas revelam a base estrutural e biofísica para propriedades funcionais melhoradas dos neurónios corticais humanos, proporcionando um passo fundamental para a compreensão da base das nossas capacidades cognitivas avançadas.
