神経生物学と人工知能：パート1と半分-Blue Brainプロジェクトからのニュース

第二部を書いている間に、私はそのニュースに出会い、このハブの多くの人にとって興味深いものになると決めました。



そのため、IBMがスポンサーとなっているBlue Brain Projectという素晴らしいプロジェクトがあります。 この企業の主なアイデアは、脳を取り、デジタル化することです。 インシリコで発生するすべてのプロセスを研究するために、分子レベルまで。 さて、対応するコンピューターがあります-Blue Gene Supercomputer。



今年の8月現在、100万個のニューロンと10億個のシナプスで構成される約100個の皮質柱をシミュレートできます。



そのため、3D空間でランダムな順序で約10,000個のニューロンをシミュレーションに投入し（ニューロンの総密度と局所形態を考慮に入れて）、それらのニューロン間の接続をどのように構築するかを追跡し、実際のデータと比較しました哺乳類の脳。 その結果、シナプスの位置決めにおいて75〜95％の類似性が得られました。



これは私たちにとって何を意味するのでしょうか？



ここで、 前のトピックで、同志のエレシクは、ニューロンが接続を確立する原理について尋ねたため、VVRは答えを与えます：ニューロンは物理的に可能な限り互いに独立して成長し、衝突した場所でシナプスを確立します。

しかし、いつものように、化合物の統計を変える化学信号の可能性を示す例外があります。 これらの例外を考えると、ニューロチェーンのすべてのシナプスの位置を予測することが可能です。



一般的に、これは理にかなっています。 認知機能がニューロン間接続の詳細なパターンに依存している場合、外傷は大惨事になり、神経可塑性は不可能になります（隣接領域が脳の損傷部分の機能を取る）。 意識をシミュレートするために、分子レベルまで、さらには量子レベルまで深くする必要はないと考える理由を与えるのは、まさにそのような可能性です。



彼らはまた、密度、位置、および向きの変化がシナプス形成位置の分布に影響を与えなかったことにも注目しています。 しかし、形態の変化は結果の再現性にとって重要であることが判明しました。



さて、付随するビデオ：