211service.com
fMRI dati atklāj smadzenēs notiekošo paralēlo procesu skaitu
Cilvēka smadzenes bieži raksturo kā masveidā paralēlu skaitļošanas mašīnu. Tas rada interesantu jautājumu: cik tas ir paralēli?
Šodien mēs saņemam atbildi, pateicoties Harisa Džordžiju darbam Atēnu Nacionālajā Kapodistrijas universitātē Grieķijā, kurš ir saskaitījis smadzenēs strādājošo CPU kodolu skaitu, veicot vienkāršus uzdevumus funkcionālajā magnētiskās rezonanses attēlveidošanā (fMRI). mašīna. Atbilde varētu palīdzēt radīt datorus, kas labāk atbilst cilvēka smadzeņu veiktspējai.
Pašas smadzenes sastāv no aptuveni 100 miljardiem neironu, no kuriem katrs veido līdz 10 000 savienojumu ar saviem kaimiņiem. Tas viss ir iesaiņots ballīšu kūkas izmēra struktūrā un darbojas tikai ar 20 vatu maksimālo jaudu, un datorzinātnieki vēro ar neslēptu skaudību.
fMRI aparāti atklāj šo darbību, mērot skābekļa līmeņa izmaiņas asinīs, kas iet cauri smadzenēm. Tiek uzskatīts, ka aktīvākas zonas izmanto vairāk skābekļa, tāpēc skābekļa samazināšanās liecina par smadzeņu darbību.
Parasti fMRI iekārtas sadala smadzenes trīsdimensiju pikseļos, ko sauc par vokseļiem, un katrs ir apmēram piecus kubikmilimetrus. Pilnu smadzeņu darbību jebkurā brīdī var reģistrēt, izmantojot trīsdimensiju režģi ar 60 x 60 x 30 vokseļiem. Šie mērījumi tiek atkārtoti ik pēc sekundes, parasti uzdevumiem, kas ilgst divas vai trīs minūtes. Rezultāts ir aptuveni 30 miljonu datu punktu datu kopa.
Georgiou darbs ir, lai noteiktu neatkarīgo procesu skaitu, kas darbojas šajā plašajā datu kopā. Viņš saka, ka tas daudz neatšķiras no mēģinājuma atgūt (minimālo) faktisko “cpu kodolu” skaitu, kas nepieciešams, lai “veiktu” visus aktīvos kognitīvos uzdevumus, kas reģistrēti visā 3-D smadzeņu apjomā.
Tas ir grūts uzdevums, ņemot vērā datu kopas lielumu. Lai pārbaudītu savu signālu apstrādes paņēmienu, Georgiou sāka, izveidojot sintētisku fMRI datu kopu, kas sastāv no astoņiem dažādiem signāliem, kuru statistiskie raksturlielumi ir līdzīgi tiem, kas darbojas smadzenēs. Pēc tam viņš izmantoja standarta signālu apstrādes paņēmienu, ko sauc par neatkarīgu komponentu analīzi, lai noteiktu, cik daudz dažādu signālu ir, un konstatēja, ka, kā paredzēts, patiešām ir astoņi.
Pēc tam viņš izmantoja to pašu neatkarīgo komponentu analīzes paņēmienu reāliem fMRI datiem, kas iegūti no cilvēkiem, kuri veic divus vienkāršus uzdevumus. Pirmais bija vienkāršs vizuāli motorisks uzdevums, kurā subjekts skatās ekrānu un pēc tam veic vienkāršu uzdevumu atkarībā no tā, kas parādās.
Šādā gadījumā ekrāna kreisajā vai labajā pusē tiek parādīts sarkans vai zaļš lodziņš. Ja lodziņš ir sarkans, subjektam tas jānorāda ar labo rādītājpirkstu, un, ja lodziņš ir zaļš, subjektam tas jānorāda ar kreiso rādītājpirkstu. Tas ir vieglāk, ja sarkanais lodziņš parādās labajā pusē un zaļais lodziņš parādās kreisajā pusē, bet ir grūtāk, ja pozīcijas tiek apmainītas. Dati sastāvēja no gandrīz 100 pētījumiem, kas veikti ar deviņiem veseliem pieaugušajiem.
Otrais uzdevums bija vieglāks. Subjektiem tika parādīta attēlu sērija, kas ietilpst tādās kategorijās kā sejas, mājas, krēsli utt. Uzdevums bija pamanīt, kad viens un tas pats objekts parādās divas reizes, kaut arī no cita leņķa vai dažādos apgaismojuma apstākļos. Šis ir klasisks vizuālās atpazīšanas uzdevums.
Rezultāti rada interesantu lasīšanu. Lai gan analīze ir sarežģīta, rezultātu ir viegli noteikt. Georgiou saka, ka neatkarīga komponentu analīze atklāj, ka cilvēka smadzenēs darbojas aptuveni 50 neatkarīgi procesi, kas veic sarežģītus vizuāli motora uzdevumus, norādot zaļo un sarkano lodziņu klātbūtni. Tomēr smadzenes izmanto mazāk procesu, veicot vienkāršus uzdevumus, piemēram, vizuālo atpazīšanu.
Tas ir aizraujošs rezultāts, kas būtiski ietekmē to, kā datorzinātniekiem vajadzētu izstrādāt mikroshēmas, kas paredzētas cilvēka veiktspējas atdarināšanai. Tas nozīmē, ka paralēlisms smadzenēs nenotiek atsevišķu neironu līmenī, bet gan daudz augstākā strukturālā un funkcionālā līmenī, un ka ir aptuveni 50 no tiem.
Georgiou norāda, ka tipisks vokselis atbilst aptuveni trīs miljoniem neironu, katram no kuriem ir vairāki tūkstoši savienojumu ar kaimiņiem. Tomēr pašreizējās modernās neiromorfās mikroshēmas satur miljonu mākslīgo neironu, katrs ar tikai 256 savienojumiem. No šī darba ir skaidrs, ka Georgiou izmērītais paralēlisms notiek daudz plašākā mērogā nekā šis.
Tas nozīmē, ka teorētiski smadzenēm līdzīgas kognitīvās struktūras mākslīgam ekvivalentam var nebūt nepieciešama masveidā paralēla arhitektūra atsevišķu neironu līmenī, bet gan pareizi izstrādāts ierobežotu procesu kopums, kas darbojas paralēli daudz zemākā mērogā, viņš secina.
Ikvienam, kurš domā par smadzenēm līdzīgu mikroshēmu izveidi, šis varētu būt noderīgs padoms.
Atsauce:arxiv.org/abs/1410.7100: fMRI telpas iekšējās dimensijas novērtēšana, izmantojot datu kopas fraktāļu analīzi