¿Cómo pueden las neuronas ser tan lentas y, sin embargo, somos tan inteligentes? Nuestro pensamiento se siente rápido y somos más inteligentes que las computadoras, pero las computadoras realizan ciclos de operaciones más rápido.

Las neuronas se hacen más de manera más inteligente que un transistor o una puerta lógica. El cerebro también es muy paralelo (haciendo eco de lo que otros han dicho) y conectado de formas complejas que aún no entendemos.

Aquí hay algunas razones específicas:

1. Cantidad . Una PC moderna tiene alrededor de 2 mil millones de transistores (4 mil millones si cuenta la tarjeta gráfica 3D). En comparación, el cerebro tiene posiblemente 100 mil millones de neuronas. Entonces las neuronas pueden ser más lentas, pero hay más de ellas.

2. Capacidad . Un transistor es trivial en su capacidad y es más análogo a una sinapsis en una neurona (¡o incluso a un receptor en una sinapsis!) Que una neurona completa. Una neurona es, en sí misma, una máquina computacional compleja que tiene su propia memoria. Entonces, tal vez 1 neurona es equivalente a 10,000 transistores, o quizás 100,000 “elementos electrónicos” si incluye memoria. Las señales enviadas entre las neuronas, aunque lentas, se parecen más a las E / S en una red de nodos informáticos.

3. Organización inteligente . El cerebro organiza la información y los circuitos neuronales en formas sofisticadas y multifacéticas que la neurociencia aún no comprende completamente. Si igualaras la capacidad del cerebro “transistor por transistor” aún no tendrías una máquina inteligente. La forma en que las neuronas están conectadas es fundamental para lo que hace que el cerebro sea tan efectivo.

Los picos neuronales (señales) son “caros” en términos de consumo de energía, por lo que el cerebro ha descubierto cómo hacer mucho con un número relativamente pequeño de picos. Pero aún así, todavía hay hasta 1 billón de señales intercambiadas por segundo en el cerebro.

Para hacerse eco de lo que dijo Frank Heile, el cerebro es enormemente paralelo (más de 200 millones de fibras nerviosas conectan los hemisferios izquierdo y derecho) y las neuronas son sorprendentemente capaces. Por lo tanto, el cerebro puede hacer mucho con una transmisión de señal relativamente lenta. ¡A la neurociencia le gustaría saber cómo lo hace!

El paralelismo es la respuesta de una palabra.

Sí, las neuronas individuales se disparan extremadamente lentamente en comparación con la electrónica moderna. Incluso a la velocidad máxima de disparo citada por Colin Gerber (1 kilohercio), una neurona es un millón de veces más lenta que el ciclo de reloj de la CPU de un teléfono inteligente típico.

Sin embargo, la tasa de activación de una neurona no es la única información importante: como también señala Colin Gerber, el momento relativo de activación de las neuronas también contiene información. Entonces, aunque la velocidad de disparo es baja, cada vez que se dispara una neurona puede enviar el equivalente de mucho más de 1 bit de información debido al momento del disparo en relación con otras neuronas.

Una sola neurona no es como un solo transistor en electrónica. El hecho es que una sola neurona es un objeto increíblemente complejo: puede tener hasta decenas de miles de conexiones de entrada dendríticas y hasta decenas de miles de conexiones de salida del axón a otras neuronas. Cada vez hay más pruebas de que el árbol de conexiones de entrada de dendrita puede realizar un procesamiento de señal significativo antes de que las señales lleguen incluso al cuerpo de la célula donde se realiza la elección de disparar o no disparar. Todo este procesamiento del árbol dendrítico contribuye al paralelismo del cerebro. La decisión de si se disparará o no una neurona no puede ser tan simple como simplemente sumar las entradas y ver si excede un umbral, a pesar de que esto es lo que normalmente asumen los algoritmos de “red neuronal” de software.

Entonces, probablemente sea más exacto pensar en una sola neurona como una sola CPU de una computadora. Y esta CPU única tiene que ejecutar un programa significativo, utilizando un número significativo de ciclos de CPU para tomar la decisión de disparar o no.

Obviamente, el paralelismo más importante en el cerebro es que hay 100 mil millones de estas neuronas muy complejas en nuestro cerebro. Entonces, el cerebro es realmente como tener 100 mil millones de CPU funcionando en paralelo con cada CPU tratando de tomar la decisión sobre si la neurona se disparará o no.

Es cierto que la salida de la neurona / CPU solo contendrá unos pocos miles de bits por segundo de información, pero eso significa que el cerebro en su conjunto tendrá el equivalente de unos pocos cientos de billones de bits de información por segundo viajando por los axones.

Ahora cada sinapsis en el cerebro es una conexión entre diferentes neuronas, por lo que sería el equivalente de un cable que conecta dos computadoras diferentes. Se estima que hay 100 billones de sinapsis en el cerebro, lo que significa que el cerebro tiene 100 billones de cables que conectan los 100 billones de CPU que funcionan en paralelo.

En resumen, el cerebro es aproximadamente el equivalente a 100 mil millones de CPU conectadas por 100 billones de cables con cada cable que tiene unos pocos miles de bits por segundo de información que viaja en ellos.

Es por eso que la respuesta de una palabra es paralelismo.