Объем памяти человека примерно равен объему всей информации в интернете

Информация в мозге хранится в «силе» синапса, то есть в его способности передавать возбуждение от одного нейрона к другому, сообщает N+1. Эти «силы» можно измерить в битах. Таким образом, общий объем памяти мозга зависит как от числа синапсов, так и от их «сил».

Большинство возбуждающих синапсов формируются между аксоном одного нейрона и «ветвью» дендрита другого. Когда эти нейроны активируются одновременно, синапс становится «сильнее». Это вызывает увеличение «ветви» дендрита для поддержки «сильного» синапса.

Сотрудники Университета Солка построили трехмерную модель всех нейрональных связей (коннектома) во фрагменте гиппокампа крысы размером 6×6×5 кубических микрометров. Они обнаружили, что примерно в 10 процентах случаев аксоны формируют два синапса с двумя «ветвями» одного дендрита. Исследователи решили измерить разницу между такими схожими синапсами, чтобы точнее определить размеры (а значит, и «силу») синапсов, которые традиционно классифицировались только как малые, средние и большие.

Оказалось, что разница между размерами синапсов одного аксона очень мала — около восьми процентов. Учитывая, что размер аналогичных синапсов может отличаться на столь малую величину, а размеры наименьших из них примерно в 60 раз меньше наибольших, исследователи пришли к выводу, что существует около 26 дискретных категорий синапсов, а не три, как считалось раньше.

Это соответствует объему памяти примерно в 4,7 бита на синапс (предыдущие оценки давали значения от 1 до 2 бит). Таким образом, точность хранения информации и, следовательно, общая емкость памяти мозга может быть на порядок больше, чем думали нейробиологи, и составлять как минимум петабайт (примерно столько информации содержится во всей Всемирной сети).

Подобная точность удивительна, учитывая ненадежность синапсов гиппокампа — сигнал одного нейрона активирует другой лишь в 10–20 процентах случаев. Исследователи предположили, что такая точность достигается благодаря постоянной настройке синапсов, усредняющей соотношение прошедших и не прошедших сигналов во времени. Моделирование подтвердило это предположение.

По мнению ученых, такая вероятностная передача данных может объяснить удивительную энергоэффективность мозга — обрабатывая огромные массивы данных, он тратит всего 20 ватт энергии. Один из исследователей Терри Сейновски (Terry Sejnowski) выразил уверенность, что обнаруженные особенности структуры мозга могут помочь в разработке более совершенных компьютеров.