На протяжении десятилетий исследователи связывали когнитивные способности человека в основном с количеством нейронов (~100 млрд) и связей между ними. Новая работа указывает на иной фактор: клетки коры головного мозга функционируют как миниатюрные высокопроизводительные микрочипы. Вместо простого суммирования входящих сигналов и передачи их по принципу «включено-выключено», человеческий нейрон способен обрабатывать и комбинировать данные с помощью сложных внутренних процессов еще до того, как информация распространится по всей сети.

Международная команда исследователей разработала новый метод оценки вычислительной мощности клеток. Чтобы объективно сравнить нейроны различных млекопитающих, ученые создали цифровые модели отдельных нейронов с помощью компьютерного моделирования и искусственного интеллекта. Они проверяли, насколько сложной искусственная нейронная сеть должна быть, чтобы воспроизвести работу конкретной биологической клетки.

Результаты эксперимента показали четкую закономерность: чем сложнее биологический нейрон, тем более глубокая и многоуровневая искусственная сеть требуется для имитации его поведения.

В ходе сравнительного анализа выяснилось, что нейроны коры головного мозга человека неизменно превосходят аналогичные клетки других млекопитающих. Для их «копирования» ИИ-системам требовалось наибольшее количество слоев и параметров, что подтверждает высокую вычислительную емкость человеческих клеток.

Главной причиной ученые называют разветвленную древовидную структуру дендритов — отростков, принимающих сигналы от соседних клеток, — а также специфические электрические свойства человеческих нейронов. Эти особенности позволяют единичной клетке анализировать сложные комбинации поступающей информации. Так, отдельный нейрон способен выполнять задачи распознавания образов, например, самостоятельно дифференцировать изображения кошек и собак.

Ранее считалось, что драйвером развития интеллекта было наращивание массы мозга и количества контактов между клетками. Работа ученых показывает, что параллельно происходило усложнение внутренней архитектуры самого нейрона, который эволюционировал в самостоятельную многоуровневую вычислительную систему.

Открытие может дать импульс развитию технологий искусственного интеллекта. Большинство ИИ-систем строятся из упрощенных базовых элементов, пусть и объединенных в огромные сети. Внедрение новых архитектур, где каждый отдельный искусственный «нейрон» обладает высокой внутренней вычислительной мощностью по аналогии с человеческой клеткой, позволит создать более эффективные и компактные модели.