Ємність людського мозку - в 10 разів вище, ніж вважалося раніше
Дослідники знайшли докази того, що людський мозок може мати об'єм пам'яті в 10 разів більший, ніж вважалося раніше, загальне значення, з точки зору комп'ютера, досягає принаймні 1 петабайт (1 мільйон ГБ) місця для зберігання.
Це еквівалент пам’яті для зберігання 31 250 телефонів iPhone 7 (32 ГБ) - все в одному мозку людини.
Нові вимірювання ємності людського мозку свідчать про 10-кратне збільшення оцінок щонайменше до одного петабайта - на тих самих розрахункових рівнях, що і в Інтернеті.
Наша пам’ять розподіляється по всьому мозку, на відміну від комп’ютера, який має певне місце зберігання кожного файлу.
Людський мозок не зберігає слів або правил, які підказують йому, як ними маніпулювати, а також не створює уявлення про зорові подразники, які він зберігає в буфері короткочасної пам'яті, а потім передає на пристрій тривалого зберігання. тривалість. Усе це роблять комп’ютери.
Однак метафора пам’яті комп’ютера, що використовується в цьому сенсі, є відповідним способом нюансування ємності людського мозку.
Більше того, було встановлено, що ця здатність навіть більша, ніж вважалося раніше, оскільки синапсів існує більше, ніж підозрювали.
Дослідники реконструювали гіпокамп щура - ділянку мозку, найчастіше пов’язану з довгостроковою пам’яттю, за допомогою 3D-моделювання, щоб дослідити його функції.
Результати дослідження дозволяють припустити, що синапси змінюватимуться в розмірі залежно від отриманих сигналів, що дозволить їм бути набагато універсальнішими.
Це означає, що кожні 2 або 20 хвилин синапси в мозку людини збільшуються або зменшуються у міру необхідності. Синапси пристосовуються відповідно до сигналів, які вони отримують.
Важливо зазначити, що дослідження проводилось виключно на щурах, і поки воно не буде застосовано до людей, неможливо знати, чи можна відтворити згадані вище результати на людях.
Однак ми сподіваємось, що ці нові відкриття сприятимуть кращому розумінню найважливіших процесів, що відбуваються в мозку людини, і що вони можуть бути використані комп'ютерними вченими для створення більш ефективних систем на основі пам'яті мозку.