Интеллект может начинаться внутри одного нейрона

Новое исследование Еврейского университета Иерусалима предлагает смотреть на интеллект не только через размер мозга и число связей. Отдельный человеческий нейрон может быть гораздо более мощным вычислительным устройством, чем считалось раньше.


Обычно о человеческом интеллекте говорят масштабно: большой мозг, миллиарды нейронов, огромная сеть связей. Это верно, но, возможно, не вся картина. Новая работа в Proceedings of the National Academy of Sciences смещает фокус на меньший уровень — на одну клетку коры мозга.

Исследование провели учёные Еврейского университета Иерусалима вместе с коллегами из Свободного университета Амстердама. Команда Идо Айзенбуда, Даниэлы Йоэли, Давида Бениагуева, Кристияна де Кока, Михаэля Лондона и Идана Сегева изучала не просто количество нейронов, а то, насколько сложную обработку информации способен выполнить отдельный пирамидный нейрон.

Для этого исследователи предложили Functional Complexity Index — индекс функциональной сложности. Смысл метода в том, чтобы создать искусственную нейросеть-«двойника» и посмотреть, насколько трудно ей повторить поведение живого нейрона: какие сигналы он получает на входе и какой ответ выдаёт.

Чем сложнее искусственной сети воспроизвести работу клетки, тем выше вычислительная сложность самого нейрона. В этом и оказался главный результат: человеческие пирамидные нейроны коры были значительно сложнее функционально, чем аналогичные клетки у крыс.

Идан Сегев объяснил это через привычное заблуждение: «Люди часто думают о нейроне как о простом переключателе». По его словам, работа показывает другое: отдельный человеческий нейрон сам по себе является сложным вычислительным устройством.

Причина не в магии, а в строении. У человеческих нейронов более развитые дендритные деревья — ветвящиеся отростки, которые принимают сигналы от других клеток. Важны также площадь дендритной мембраны, характер ветвления и нелинейность NMDA-рецепторов. Если совсем просто: человеческий нейрон не просто суммирует входящие сигналы, а может обрабатывать их более гибко и многослойно.

Авторы формулируют это осторожно: их данные помогают понять структурную и биофизическую основу усиленных вычислительных свойств человеческих нейронов. То есть речь не о том, что интеллект «живёт» в одной клетке, а о том, что каждая такая клетка может быть сложнее, чем простая единица в схеме.

Это важно и для сравнения с искусственным интеллектом. Современные нейросети обычно строятся из сравнительно простых искусственных узлов. Биологический нейрон устроен иначе: его дендриты могут выполнять локальные вычисления ещё до того, как клетка выдаст общий ответ. Поэтому будущие модели ИИ могут стать эффективнее, если будут вдохновляться не только сетью мозга, но и устройством отдельного нейрона.

При этом громкая формула «интеллект зависит не от размера мозга» требует поправки. Размер, число нейронов и связи между областями мозга никуда не исчезают. Более ранние работы показывали связь когнитивных способностей с толщиной коры, скоростью работы нейронов и сложностью дендритов. Новое исследование добавляет к этой картине ещё один слой: важна не только сеть, но и качество её отдельных элементов.

Главный вывод здесь не в том, что найден «секрет гениальности». Исследование не измеряло IQ участников и не объясняет различия между конкретными людьми. Оно сравнивает вычислительную сложность нейронов и показывает, что человеческая кора может быть особенной уже на уровне клеточной архитектуры.

Это делает мозг ещё менее похожим на обычный компьютер. В компьютере сложность в основном возникает из огромного числа простых элементов. В мозге, похоже, сложны и сеть, и сами элементы сети. Поэтому человеческое мышление может опираться не только на масштаб, но и на мощность каждой отдельной клетки, которая участвует в обработке сигнала.

СОВЕТ ОТ РЕДАКЦИИ

Такие исследования не стоит читать как простую формулу «один нейрон равен интеллекту». Мозг работает как система. Но если отдельные человеческие нейроны действительно сложнее, чем привычные модели, это помогает понять, почему живое мышление всё ещё трудно свести к механической схеме.

Фото: соцсети/редакция ИЗНАНКИ.