Nové poznatky: neurony jsou schopné neskutečných výpočetních operací, mozek jsme silně podceňovali
William Brown, výzkumník v oboru rezonanční nauky
Nová studie publikovaná v magazínu Science zneplatnila osmdesát let starý konvenční předpoklad výpočetní neurovědy, podle něhož je neuron jednoduchý bodový uzel systému, který přijímá signály a posílá je dál. Tento model neuronu jako integračního prvku, neboli model „hloupého“ neuronu, nastavuje přísné hranice schopnostem nervové buňky a tím pádem i rozsahu funkcí nervových sítí a celého mozku.
Tento starý model nejen omezil rozvoj kompletního chápání nervové činnosti ve vyšších oblastech kůry mozkové, ale rovněž nepříznivě ovlivnil výpočetní nauku tím, že limitoval vývoj neuromorfních výpočetních sítí, jež na něm byly založeny. Z empirických zkoumání nyní vyplývá, že vědci přehodnocují zpracovávání informací neurony tak, aby odpovídalo mnohem komplexnějšímu systému – takovému, jenž zatím nejspíš ve výpočetních technologiích nemá odpovídající protějšek.
Nový výzkum vede profesor Matthew Larkum, neurovědec z Humboldtovy Univerzity. Jeho tým odkryl něco, o čem se zatím jen namátkově spekulovalo: systém, jenž zpracovává informace v jednotlivých dendritech pyramidálních neokortikálních neuronů a funguje na základě odstupňovaných potenciálů dendritické akce, zprostředkovávaných vápníkem; v protikladu k typickému potenciálu „všechno, nebo nic“, pozorovanému při proudění sodíkových a draslíkových iontů. (Nervovou soustavou protéká elektrický proud, označovaný jako akční potenciál; zajišťují ho velké kationty například sodíku, draslíku, hořčíku a vápníku.)
Dendrity jsou rozvětvená protoplazmová prodloužení buněčné membrány neuronu. Stejně jako stromu vyrůstají větve z kmene, jsou dendrity rozkošatěním somy neuronu, které obsahuje synaptickou architekturu nezbytnou k přijímání, zpracování a přenosu elektrických signálů (z axonů sousedních neuronů).
Některé třídy neuronů mají tisíce dendritů. Když sečteme všechny ty subsynaptické struktury, může jediný neuron zformovat až sto tisíc spojení, určených ke zpracování a integraci signálů. Je to tak složitý systém, že si jeden výzkumný tým při jeho modelování pomohl matematickou strukturou sestávající z jedenácti dimenzí.
Nicméně výzkum prof. Larkuma odhalil, že dendrit je mnohem víc než obyčejný přijímač a integrátor signálů. Dendrit se vyznačuje komplexní subsynaptickou architekturou, která mu propůjčuje výkonnost, jakou za normálních okolností připisujeme mnohavrstevnému neuronovému systému – tzn. dendrit sám o sobě může vykonávat složité výpočty, a tudíž multiparalelní výpočetní výkonnost jediného neuronu dalece překonává to, co od něj očekáváme.
Bartlett Mel, výpočetní neurovědec z Univerzity Jižní Kalifornie, se ke konvenčnímu modelu neuronu jako jednoduchého intergrátoru vyjádřil takto: „Ten model v zásadě popisuje neuron zhroucený do jediného bodu. V takovém neuronu by neprobíhala žádná vnitřní aktivita. Model ignoruje fakt, že ty tisíce vstupů, jež proudí do daného neuronu, končí na různých místech v jeho četných dendritech. Ignoruje (nově potvrzenou) myšlenku, že jednotlivé dendrity fungují různě, nejsou uniformní. A ignoruje možnost, že by výpočty mohly provádět jiné vnitřní struktury.“
Nový objev potvrdil předpověď vědecké výzkumné skupiny společnosti Torus Tech LLC. Já jsem ve svém vlastním modelu, popisujícím molekulární cytoarchitektoniku mozku a její roli ve vědomí, popsal nové neurovýpočetní paradigma následujícím způsobem (povšimněte si, že můj popis zpracování informací v biologickém systému se neomezuje jen na neurony):
„Neomezená složitost biologického systému všeobecně a neuronu konkrétně znamená, že se v každé buňce nachází skutečný makromolekulární mozek (přinejmenším co do strukturální komplexity a možná do určité míry i ve vztahu k funkční komplexitě) – jakási fraktálová hierarchie. Z toho vyplývá, že extrémně zjednodušený pohled na synapsi jako na jediný digitální bit mylně popisuje realitu – a dosud neexistuje žádná výpočetní, člověkem vytvořená technologie, která by tomu odpovídala.“
– William Brown, Resonanční akademie, kurz Velké otázky, lekce III: Souvislosti buněčných holografických informací / kódování vědomí a paměti v buněčných a makromolekulárních systémech. 2018.
Model, který popisuji ve svém kurzu Souvislosti buněčných holografických informací, v podstatě říká, že výpočetního výkonu, který se standardně připisuje celému mozku, je pravděpodobně schopen jediný neuron. A vskutku – nejnovější výzkum potvrzuje, že v jediném neuronu probíhá mnohavrstevné zpracování informací; a přitom tento výzkum hodnotí jen subsynaptické schopnosti dendritu. Když tento koncept rozšíříme na vnitřní struktury sítí aktinových vláken, Posnerovy shluky a mitochondriální retikulární matrici, která možná operuje na kvantových principech, umožňujících intenzivní paralelní zpracování informací, zjistíme, že výpočetní kapacita jediné buňky je ohromující.
Něco dosti podobného pronesl Gordon Shepherd z medicíny na Yale: „Velký díl výpočetního výkonu, jenž se odehrává v kůře mozkové, je podprahový – systém, jenž se skládá z jediného neuronu, může být více než jen jeden jediný integrativní systém. Možná má dvě vrstvy nebo dokonce více.“ Teoreticky může pouhý jeden neuron s dostatkem dendritů, schopných realizovat své vlastní nelineární operace, provést jakýkoli představitelný výpočet.
