大腦儲存記憶容量有多少
大腦儲存記憶容量有多少
在人的一生中，大腦儲藏了大量的數(shù)據(jù)，那么大腦的容量相當(dāng)于多大硬盤呢?大腦是如何儲存記憶的呢?接下來，學(xué)習(xí)啦小編跟你分享有關(guān)大腦記憶儲存的相關(guān)知識。
大腦儲存記憶容量
索爾克生物學(xué)研究所研究團(tuán)隊利用實驗鼠的海馬體組織建立起一個三維模型，他們注意到一些不尋常的現(xiàn)象。
在某些情況下，一個神經(jīng)元的獨立軸突可以形成兩個突觸伸向另一個神經(jīng)元的一個獨立樹突。這表明，第一個神經(jīng)元似乎向接收神經(jīng)元發(fā)送了一個復(fù)制信息。
美國索爾克生物學(xué)研究所科學(xué)家近日對人類大腦突觸的存儲容量進(jìn)行測量發(fā)現(xiàn)，平均一個突觸能夠存儲大約4.7比特的信息數(shù)據(jù)。這就意味著人類大腦的信息存儲容量至少為1帕字節(jié)，即1千萬億字節(jié)，這一容量比此前想象認(rèn)為的人類大腦信息存儲容量要大10倍。
人類大腦突觸主要負(fù)責(zé)記憶存儲。如果說人類大腦信息存儲容量達(dá)到1帕字節(jié)，那么如此龐大的信息相當(dāng)于大約兩千萬個四抽檔案柜所能夠存放的文字信息，或者相當(dāng)于13.3年時長的高清電視錄像?？茖W(xué)家們此次研究成果發(fā)表于生命科學(xué)頂級期刊《eLife》之上，該成果同時解決了一系列長久以來的難題，如人類大腦為什么如此精力充沛?為什么能夠幫助工程師們制造如此強(qiáng)大的電腦?
該項研究負(fù)責(zé)人之一、美國索爾克生物學(xué)研究所科學(xué)家特里-塞吉諾維茨基表示，“這在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域算是一顆真正的重磅炸彈。我們發(fā)現(xiàn)了解密海馬體神經(jīng)元是如何以較低能量實現(xiàn)高效計算的設(shè)計原理。通過對大腦記憶存儲容量的測量，保守估計這一容量應(yīng)提高10倍，即達(dá)到1帕字節(jié)。”
大腦儲存記憶的方法
人類的記憶和思想是大腦中電波和化學(xué)活動的結(jié)果。這些活動的一個關(guān)鍵部分發(fā)生于神經(jīng)元的分支(好比電線的線路)相互作用于某些特定結(jié)點(即突觸)。一個神經(jīng)元的“輸出線路”(即軸突)與另一個神經(jīng)元的“輸入線路”(即樹突)相連接，信號以一種被稱為“神經(jīng)遞質(zhì)”的化學(xué)物質(zhì)沿著突觸傳遞，并告訴接收神經(jīng)元是否將電信號傳遞給下一個神經(jīng)元。每一個神經(jīng)元可以通過數(shù)千個這樣的突觸與數(shù)千個其它的神經(jīng)元聯(lián)系。盡管科學(xué)家已經(jīng)知道突觸的機(jī)能障礙可導(dǎo)致許多神經(jīng)方面的疾病，但突觸的真正工作機(jī)制仍然是個謎。較大的突觸相對比較強(qiáng)大，比中等或小型突觸更可能激活周圍的神經(jīng)元。
索爾克生物學(xué)研究所研究團(tuán)隊利用實驗鼠的海馬體組織建立起一個三維模型，他們注意到一些不尋常的現(xiàn)象。在某些情況下，一個神經(jīng)元的獨立軸突可以形成兩個突觸伸向另一個神經(jīng)元的一個獨立樹突。這表明，第一個神經(jīng)元似乎向接收神經(jīng)元發(fā)送了一個復(fù)制信息。最初，研究人員并未在意這個復(fù)制品，因為在海馬體中發(fā)生這種現(xiàn)象的概率只有十分之一。但是，研究團(tuán)隊成員湯姆-巴托爾意識到，如果他們能夠測量出兩種相似突觸之間的差異，就可能了解突觸的大小。“我們吃驚地發(fā)現(xiàn)，每一對突觸的大小差異非常小。平均說來，突觸的大小差異只有大約8%。此前沒有人去關(guān)注這么小的差異。”
由于神經(jīng)元的記憶存儲容量依賴于突觸的大小，那么這8%的差異就成了一個關(guān)鍵的因素。研究人員將這種差異列入他們的算法模型。巴托爾介紹說，“我們的數(shù)據(jù)表明，突觸的規(guī)模要比此前研究得出的結(jié)論大10倍以上。”在電腦術(shù)語中，平均一個突觸的信息存儲量約為4.7比特。塞吉諾維茨基認(rèn)為，“這比此前任何人所想像的數(shù)據(jù)要高出大約一個數(shù)量級。”
這一發(fā)現(xiàn)成果也對大腦的驚人效率給出了一個合理的解釋。意識清醒的成人大腦可以產(chǎn)生大約20瓦持續(xù)功率，相當(dāng)于一個昏暗的電燈泡。研究人員的發(fā)現(xiàn)成果還可以幫助計算機(jī)科學(xué)家研制超精確又極節(jié)能的計算機(jī)，尤其是那些采用“深度學(xué)習(xí)”或“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)的計算機(jī)。塞吉諾維茨基表示，“大腦的這一技能完全可以為未來更先進(jìn)計算機(jī)的設(shè)計指明方向。”
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