Нейрон — не переключатель, а микросхема

Почему человек умнее слона, хотя у слона нейронов заметно больше? Долгое время ответ казался очевидным: дело в количестве и связях между нервными клетками. Но новое исследование предлагает иное объяснение — и оно кроется не в числе нейронов, а в их внутреннем устройстве. Оказывается, один-единственный человеческий нейрон способен на то, что раньше приписывали целым сетям мозга.

Ученые разработали метод, позволяющий измерить вычислительную сложность отдельного нейрона. Вместо того чтобы изучать клетку в изоляции, они пошли от обратного: с помощью искусственного интеллекта попытались воссоздать поведение реального нейрона. Чем труднее нейросети было имитировать живую клетку, тем сложнее устроен сам нейрон. Результат получился впечатляющим и неожиданным.

Цифры, которые меняют картину

Исследователи ввели понятие Functional Complexity Index — индекс функциональной сложности. У человеческих нейронов этот показатель составил 0,38, тогда как у крыс — лишь 0,22. Разница почти вдвое, и она многое объясняет. Человеческие пирамидальные нейроны — клетки коры мозга, отвечающие за высшие когнитивные функции, — оказались значительно сложнее, чем у грызунов.

«Люди представляют нейрон простым переключателем, который либо включен, либо выключен. Но мы показали, что отдельный человеческий нейрон сам по себе — чрезвычайно развитое вычислительное устройство», — отмечают авторы работы. По сути, каждая такая клетка работает как миниатюрный микропроцессор, а не как элементарный транзистор.

Секрет кроется в структуре. У человеческих нейронов необычно длинные и сильно ветвящиеся дендриты — отростки, принимающие сигналы от других клеток. Из-за такой архитектуры внутри одного нейрона формируются частично автономные участки. Они способны обрабатывать сигналы параллельно и независимо друг от друга. Представьте процессор, где несколько ядер работают одновременно, — примерно так функционирует одиночный нейрон человека.

Почему слон проигрывает человеку

Это открытие ставит под сомнение классическое представление о том, что интеллект определяется исключительно числом нейронов и плотностью их связей. Слон, чей мозг втрое тяжелее человеческого и содержит в разы больше нервных клеток, тем не менее уступает человеку в абстрактном мышлении, речи и способности к сложным планированиям. Новые данные показывают: качество каждой отдельной клетки значит не меньше, чем их количество.

Кстати, мы уже писали о том, как нейроны управляют поведением: например, японские ученые нашли клетки, которые заставляют крыс не сдаваться в ожидании награды, — нейроны, которые заставляют крыс не сдаваться, нашли в мозге. Но там речь шла о целых группах клеток, а здесь — о возможностях одной-единственной.

Исследователи подчеркивают: когнитивное превосходство человека складывается из трех компонентов сразу. Первый — большой объем мозга. Второй — мощная сеть связей между нейронами. Третий, и как теперь выясняется, не менее важный, — особая внутренняя организация самих клеток. Только сочетание всех трех факторов дает тот интеллект, которым мы обладаем.

Энергетическая загадка

Отдельного внимания заслуживает эффективность такого подхода. Человеческий мозг потребляет всего около 20 ватт энергии — примерно как тусклая лампочка. Для сравнения: современные дата-центры, обслуживающие системы искусственного интеллекта, требуют мегаватты. Природа решила задачу вычислений радикально иначе, чем инженеры, — и пока человеческие технологии проигрывают ей по энергоэффективности в сотни тысяч раз.

Вопрос, который теперь стоит перед учеными: можно ли использовать эти знания для создания более совершенных нейроморфных процессоров? Если один нейрон способен на такие сложные вычисления, то, возможно, будущее вычислительной техники — не в наращивании числа транзисторов, а в усложнении каждого отдельного элемента. Пока это лишь гипотеза, но она выглядит многообещающей.

А пока исследование отвечает на давний вопрос, почему именно человек, а не слон или кит, стал самым интеллектуальным существом на планете. Ответ, как часто бывает в науке, оказался проще и сложнее одновременно: дело не только в том, сколько у нас нейронов, но и в том, насколько изощренно устроен каждый из них.