Техническая возможность межзвёздных перелётов

[troglodit888]

Вы знаете сколько кушает энергии та машина, на которой запущег GPT-чат

Можете сами у себя на персональном компе запустить аналог. https://github.com/open-webui/open-webui как вариант. Для обучения и работы разные мощности. Жрет много во время работы - потмоу что обработка запросов от массового пользователя. А поскольку запуская локально вы и есть единственный пользователь, то огромные мощности не потребуются.

[Karagy]

Если вы дадите этим придуркам сверхсвет, ...

По Панову ("Анклавы") этим придуркам нельзя давать даже дешёвую энергию - тут-же погрязнут в войнах.

[alex_semenov]

Вы знаете сколько кушает энергии та машина, на которой запущег GPT-чат

Можете сами у себя на персональном компе запустить аналог. https://github.com/open-webui/open-webui как вариант. Для обучения и работы разные мощности. Жрет много во время работы - потому что обработка запросов от массового пользователя. А поскольку запуская локально вы и есть единственный пользователь, то огромные мощности не потребуются.

Ну зачем вы мне компостируете мозги очевидной лажей? Вы что, думаете, меня на Google забанили?
СКОЛЬКО ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ ПОТРЕБЛЯЕТ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ну зачем оспаривать очевидное?

Если вы дадите этим придуркам сверхсвет, ...

По Панову ("Анклавы") этим придуркам нельзя давать даже дешёвую энергию - тут-же погрязнут в войнах.

А с дорогой "эти придурки" не погрязнут и даже быстрей?
Вообще идея напугать весь мир войной и под этот шумок установить свою всемирную власть - гениальная идея Нового Времени, план захвата мировой власти и установки везде единого порядка, и она ПОЧТИ сработала... Но... как всегда в последний момент что-то не срослось....
Да, увлекался я Пановым одно время. Его картина мира Анклавов ближе всего была, как мне кажется, к миру будущего Кеничи Омае:



И название книги и карта говорит сама за себя. Предельная глобалистская утопия... Но "боже, как давно это было! Помни только вешней реки вода!" (с)
Конечно, когда я пугаю тем, что имея сверхсвет вы получите на всю вселенную единого сверхдиктарора, "чёрного властелина", я лукавлю. Не получится такого никогда... на долго. Глобализация (абсолютно любая) это КРАЙНЯЯ точка колебаний маятника истории. И история никогда не может замереть ни в какой из точек.
Но мир со сверхсветом реально станет невообразимо "скучным" и "неподвижным".
Пространство худо-бедно разделяющее культуры и позволяющее им развиваться свободно до поры до времени, ИСЧЕЗНЕТ и мы очень быстро получим одну монокультуру. Мак-Дональдс на каждом перекрёстке - это символ монокультуры. Это угроза однообразия. Это конец эволюции. Это по-сути конец времени. Истории. Да, маятник не остановить, история мира начнёт осцилировать от полного упадка и хаоса, до хождения всех и вся строем. Закат мировой империи, восход... Но это перестанет развиваться. Это будет не спираль развития, это будет бег по кругу. Посмотрите на мир "Звёздных войн". Это НАВСЕГДА продлённое настоящее. Наше настоящее продлённое в далёкую-далёкую галактику и мы даже не знаем сколько прошло времени. А зачем? Время - остановилось.

[Инопланетянин]

Американское агентство, занимающееся революционными разработками в области здравоохранения, наняло исследователя, предлагающего крайне радикальный план победы над смертью.
Его идея? Заменить части тела. Все. Даже мозг.

Здесь красивая местность?

[alex_semenov]

Здесь красивая местность?

Очень!



Ну это вы батенька должны быть как я, верить в переселение душ. А среднестатистическй жлобок (взрощенный из совка), он прежде всего жлоб в том, что не разделяет свою душу и тело. От слова "совсем".  Не зря Хайнлайн (в стране Вечных Жлобов) всю эту историю придумал куда более брутально и натуралисчично в своих "Кукловодах" (хотя как раз намекал на мозвгового, чисто информационного наездника "коммунистической заразы", и это, по-сути, было воспевание маккартизма).

[PostAlien]

Ну зачем вы мне компостируете мозги очевидной лажей? Вы что, думаете, меня на Google забанили?
СКОЛЬКО ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ ПОТРЕБЛЯЕТ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ну зачем оспаривать очевидное?

А вы не путайте затраты на работу нейросети и на её обучение. Вот с обучением у нас всё очень-очень плохо. И это пытаются компенсировать брутфорсом. Вот и требуются экзабайты и экзафлопсы.

[PostAlien]

В конце концов я когда-то соглашался с оценкой Типлера еще 90х годов.

Цитата
От 1 до 10 % нейронов мозга срабатывают одновременно, со скоростью примерно 100 раз в секунду. Если каждый импульс нейрона приравнять к 1 флоп, то нижняя граница скорости получится в 10 гигафлоп. Если каждый синапс приравнять к флоп при каждом импульсе, то получим верхнюю границу в 10 терафлоп. Якоб Шварц предлагает величину в 10 миллионов флоп для оценки вычислительной мощности одного нейрона. Если это так, то для моделирования целого мозга потребуется 100000 терафлоп. Но сам Шварц признает, что это перебор. Кибернетик Ганс Моравец на основе тщательного анализа обработки информации в зрительном нерве полагает, что в целом человеческий мозг обрабатывает информацию со скоростью 10 терафлоп.

То есть разумная оценка 1013-1016 флоп. Но компьютер всё равно есть на 4 порядка больше для тех же вычислений. Ладно,  3 порядка, допустим. Всё равно электронные вентели уже фактически упёрлись в физический барьер возможного для них.

Вот. Уже что-то более конструктивное пошло.

[PostAlien]

Вот тут у нас с вами камень преткновения. Я категорически не согласен с тем, что мозг может выполнять экзафлоп вычислений в секунду. Там и терафлопа не наберётся.  И кстати, вы знаете, откуда взялась верхняя оценка в 10²⁸ флопс? Из предположения, что мозг выполняет квантовые вычисления в микротрубочках цитоскелета нейронов. Мне правда нужно критиковать теорию квантового сознания или вы сами справитесь?
В общем. Вы меня тоже разозлили. И я сел писать вам ответ. Закончу дня через три. Там полсотни килознаков выходит где-то. Да и нужно освежить в памяти пару-другую десятков работ. Подождёте?

Я не уверен что 10²⁸ флопс/с - это бредни в духе Пенроуза (там вообще флопы не применимы). Я думаю это бредни в духе Савельева. Всего лишь. Когда они считают пороги чувствиельности синопсов, число химических медиаторов, а на нейроне до 1000 синопстов, бла-бла-бла это на число нейронов (забывая что далко не у всех по 1000 синапсов) и в итоге они могут набрать эти безумные 10²⁸ В конце концов я когда-то соглашался с оценкой Типлера еще 90х годов.

От 1 до 10 % нейронов мозга срабатывают одновременно, со скоростью примерно 100 раз в секунду. Если каждый импульс нейрона приравнять к 1 флоп, то нижняя граница скорости получится в 10 гигафлоп. Если каждый синапс приравнять к флоп при каждом импульсе, то получим верхнюю границу в 10 терафлоп. Якоб Шварц предлагает величину в 10 миллионов флоп для оценки вычислительной мощности одного нейрона. Если это так, то для моделирования целого мозга потребуется 100000 терафлоп. Но сам Шварц признает, что это перебор. Кибернетик Ганс Моравец на основе тщательного анализа обработки информации в зрительном нерве полагает, что в целом человеческий мозг обрабатывает информацию со скоростью 10 терафлоп.

То есть разумная оценка 10¹³-10¹⁶ флоп. Но компьютер всё равно есть на 4 порядка больше для тех же вычислений. Ладно,  3 порядка, допустим. Всё равно электронные вентели уже фактически упёрлись в физический барьер возможного для них.

Знаете, с этим я даже соглашусь. Флопсы уже давно не проблема.

Если честно, то я лет 10 назад считал что и тогда уже флопсы были не проблема. Проблема в том что мы вообще не понимаем КАК ЭТА ХРЕНЬ УСТРОЕНА!!!
У нас есть отдельные детали, порой детальные, но мы не имеем общей ЛОГИЧЕСКОЙ СХЕМЫ ЭТОЙ ХРЕНИ! Начиная с чего-то типа блок-схемы фон-Неймана для фон-Неймановского компьютера. И сколько бы мы не лазили в мозг мы этого хрен там увидим!
Идея тупо всё срисовать и смоделировать - идиотская.
Не получится.
Надо разбираться всё как и зачем действует. А тут - начать и кончить.

В любом случае, это бессмысленный спор вот почему. Вы знаете сколько кушает энергии та машина, на которой запущег GPT-чат (если это не распределённые вычисления)? Я боюсь у нее всё же очень мощная градирня. То есть современные нейросети берут ИЗБЫТОЧНОЙ сложностью вширь и чудовищной тупость глубь (вглубь они не сложней медузы). И эта широта требует именно "градирен" для того что бы эта штука напрягаясь как 1 000 000 000 человеческих мозгов (по флопам) и имитировала  слабый трёп с человеком.

Вообщем. Держите, что я успел вам написать вчера до того, как уснул. Заранее приношу извинения за краткость (большая часть релевантной информации в прикреплённых ссылках) и некоторую сумбурность.

[PostAlien]

Эпиграф:

"I wouldn't be surprised if human ingenuity asymptoted out at AGI on a home computer from 1995." – Элиезер Юдковский ("Ngo and Yudkowsky on scientific reasoning and pivotal acts").

"In effect, all animals are under stringent selection pressure to be as stupid as they can get away with." — Peter J. Richerson & Robert Boyd ("Not by genes alone: How culture transformed human evolution", ст. 135).

В интернете и популярной литературе часто можно встретить утверждения о том, что производительность мозга сопоставима с производительностью современных суперкомпьютеров или даже превосходит их. Это утверждение вопиюще неверно. Фактически, даже в плане энергоэффективности вычислений и плотности хранения данных, областей в которых от нервной ткани можно было бы ожидать наиболее выдающихся результатов, мозг уже давно уступает электронике. Причина, по которой до сих пор так и не были созданы AGI и ASI, заключается не в характеристиках аппаратного обеспечения, а в недостатках программного. При этом стоит отметить, что даже в том, что касается "программного обеспечения" мозг человека крайне далёк от оптимума, хотя, по видимому, и превосходит современные системы ИИ.

Начнём с чего попроще (как кажется) – со способности мозга к хранению информации. Обычно эту величину оценивают исходя из числа синапсов и их пластичности. Число синапсов в типичном человеческом мозге оценивается от 180 до 320 триллионов. Реальная величина скорее всего ближе к нижней границе – в недавнем исследовании было проведено очень тщательное сканирование (с нанометровым разрешением) кубического миллиметра мозговой ткани человека (тонкий вытянутый цилиндр, проходящий через все слои коры головного мозга) и, в числе прочего, подсчитали, что в нём содержится менее 150 миллионов синапсов. Если экстраполировать эту величину на весь объём среднестатистического мозга взрослого мужчины (1 260 см³), то мы получим менее 189 триллионов синапсов.
Что же касается информационной ёмкости отдельного синапса, то в статье 2015 года Nanoconnectomic upper bound on the variability of synaptic plasticity она была оценена как ≈4,7 бит (26 дискретных состояний). Если перемножить эти значения, то мы получим теоретическую информационную ёмкость мозга в диапазоне от 96 до 171 ТБ (для 189 терасинапсов – ≈101 ТБ). Впрочем, оценка в 4,7 бит может оказаться завышенной. Хотя такие значения действительно наблюдаётся у некоторых синапсов в гиппокампе (часть мозга, играющая ключевую роль в формировании воспоминаний), предполагать, что таково среднее значение информационной ёмкости синапсов может быть опрометчиво. В более поздних работах также представлены и меньшие оценки синаптической пластичности. Так, в работе Long-term potentiation expands information content of hippocampal dentate gyrus synapses представлены числа 2,7 и 3,7 бит на синапс, а в статье A Mathematical Theory of Synaptic Information Storage Capacity 2, 3 и 4,1 бит на синапс. Таким образом, информационная ёмкость мозга, вероятно, меньше представленных мною выше значений. Полагаю, что можно считать разумной цифру в ≈100 терабайт (±50%). Это является достаточно популярной цифрой – согласно Викману, большинство нейроучёных оценивают информационную ёмкость мозга от 10 до 100 ТБ.

Сравним это с текущими возможностями накопителей информации. Современные MicroSDXC могут хранить до двух терабайт данных. При этом MicroSD карта выглядит как тонкая пластинка со сторонами 11 и 15 мм и толщиной 0,8 мм. Объём, как нетрудно подсчитать, составляет 132 мм³ или примерно в десять тысяч раз меньше объёма человеческого мозга.  Для хранения ста терабайт потребуется 50 карт, суммарный объём которых составит 6,6 см³ – это шарик радиусом 1,16 см. В объём человеческого мозга влезет ≈19 петабайт. Причём большую часть объёма SD карты составляет просто корпус. Сами же чипы памяти очень маленькие. Недавно Western Digital представила чип памяти на 2 Тб и выглядет он так:



Также WD уже разработала восьмитерабайтные карты памяти, которые должны поступить на рынок в 2025 году. Объём же карт MicroSDUC может доходить до 128 ТБ – хотя такие карты памяти ещё не созданы, их можно ожидать в ближайшем будущем. На такой карте памяти (пластинке, размером с ноготь) как раз сможет разместиться коннектом человека – возможно, что даже с запасом. При этом, это всё та же flash-память, никаких прорывов, никакой смены парадигмы тут не требуется.
Что же касается иногда встречающихся утверждений о том, что ёмкость мозга сопоставима с количеством информации в интернете, то они, разумеется, также ложны. Ещё в девяностых Майкл Леск оценивал количество информации в мире в ≈12 экзабайт. В работе The World's Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information было показано, что в 2007 году в мире существовало около 290 экзабайт оптимально сжатых данных (так как в реальности информация не всегда хранится в оптимально сжатом виде и зачастую вообще дублируется, реальное количество данных больше). Пишут, что в 2023 году в интернете было около 120 зеттабайт информации.
Хотя разумеется это не означает, что сто терабайт – это мало. Хотя появление 8K видео изрядно принизило значение слова "терабайт", на самом деле это огромное количество информации. Фактически, приведённая ранее цифра в 100 ТБ отражает скорее структурную сложность мозга, но не потребности и возможности человеческого интеллекта. Это не оценка памяти (поэтому я выше ни разу не использовал это слово). Реальный объём памяти человека намного ниже. Если бы человек мог использовать такую "память" или хотя-бы десятую её часть так, как компьютер использует то, что называют памятью в терминологии компьютерных наук или хотя-бы так, как человек использует то, что называют памятью в когнитивистике или психологии, то он демонстрировал бы явно сверхчеловеческие интеллектуальные возможности.

Теперь что касается вычислительной мощности мозга. Если оценки информационной ёмкости мозга хотя часто бывают завышенными, доходя до петабайта (такое число получается, если лихо округлить вверх сразу несколько значений – число нейронов до 100 миллиардов (хотя их 86,1±8,1 миллиардов), число синапсов на нейрон до 10 000 (как правило их меньше, хотя встречаются нейроны с несколькими десятками тысяч синапсов), число синапсов, соответственно, до квадриллиона, а информационную ёмкость синапса – до байта), но остаются в пределах разумного (порядком больше, порядком меньше...), то оценки производительности мозга достигают совсем уж колоссальных значений. Наиболее популярной цифрой является 10¹⁶ FLOP/s, хотя при желании можно найти и более высокие, например, 10¹⁸ FLOP/s или даже 10²⁸ FLOP/s.
Эти оценки совершенно неадекватны, и в первую очередь проистекают даже не из ошибок в понимании работы мозга, а из непонимания того, чем в действительности являются операции с плавающей запятой двойной точности. Хотя, надо заметить, производительность современных суперкомпьютеров уже превышает экзафлопс, но им требуются десятки мегаватт энергии, в то время как мозг, как утверждается, может проводить такие или даже большие объёмы вычислений, затрачивая лишь около 20 ватт.
Начать развенчание этого мифа стоит, пожалуй, с того, что даже для цифровых компьютеров флопсы не являются однозначной оценкой производительности, ибо:

Несмотря на кажущуюся однозначность, в реальности флопс является достаточно плохой мерой производительности, поскольку неоднозначным является уже само его определение. Под «операцией с плавающей запятой» может скрываться масса разных понятий, не говоря уже о том, что существенную роль в данных вычислениях играет разрядность операндов, которая также нигде не оговаривается. Кроме того, флопс подвержен влиянию очень многих факторов, напрямую не связанных с производительностью вычислительного модуля, таких как пропускная способность каналов связи с окружением процессора, производительность основной памяти и синхронность работы кэш-памяти разных уровней.

Всё это, в конечном итоге, приводит к тому, что результаты, полученные на одном и том же компьютере при помощи разных программ, могут существенным образом различаться; более того, с каждым новым испытанием разные результаты можно получить при использовании одного алгоритма. Отчасти эта проблема решается соглашением об использовании единообразных тестовых программ (той же LINPACK) с усреднением результатов, но со временем возможности компьютеров «перерастают» рамки принятого теста и он начинает давать искусственно заниженные результаты, поскольку не задействует новейшие возможности вычислительных устройств. А к некоторым системам общепринятые тесты вообще не могут быть применены, в результате чего вопрос об их производительности остаётся открытым.

Думаю, не стоит упоминать, что людей через LINPACK никто не прогонял.
Тем не менее мы можем сопоставить вычислительную мощность мозга и компьютеров используя более общую единицу измерения, а именно биты в секунду. Использование данной единицы измерения также притягательно тем, что позволяет связать возможности мозга и компьютеров с фундаментальной физикой, например, с принципом Ландауэра или теоремой Марголуса-Левитина.
Вероятно (хотя могу ошибаться), что цифра 10¹⁶ FLOP/s берёт начало из книги Рэймонда Курцвейла The Singularity is Near, где он оценивал производительность мозга в 10¹⁶ cps. Хотя под словосочетанием calculations per second может скрываться, вообщем-то, всё, что угодно, из контекста, а именно из сравнения предполагаемых возможностей мозга с пределом Ландауэра и теоремой Марголуса-Левитина, становится понятно, что речь идёт именно о элементарных однобитных логических операциях или, иными словами, о битах в секунду. Схожим образом производительность мозга оценивал Юдковский – шесть порядков от предела Ландауэра при энергопотреблении в 20 ватт и температуре в 310 K – это примерно 6 × 10¹⁵ бит в секунду.
Но крайне опрометчиво проводить знак равенства между битами в секунду и флопсами. Это не одно и тоже! Флопсы очень сложны. FLOP двойной точности – это проведение арифметической операции на двумя 64-х битными числами. Совершенно очевидно, что невозможно перемножить два 64-х разрядных числа, не обработав хотя-бы 128 бит. Если подумать ещё немного, то становится понятно, что у вычислений должны быть промежуточные этапы. (Вообще, поучительно будет попробовать перемножить в уме (а когда это не получится – на бумаге) два случайных 64-х битных числа. 64 бита – это примерно эквивалентно по содержанию 20 десятичным цифрам. Умножте ка 63937116687733174347 на 22490449498356863268.)
Хотя однозначно определить, сколько элементарных логических операций требуется на один FLOP в общем случае затруднительно по вышеуказанным причинам, в работе Limits to the Energy Efficiency of CMOS Microprocessors подсчитали, что современные процессоры на FLOP половинной точности (FP16) тратят около 150 тысяч транзисторных переключений, т.е. на FLOP/s половинной точности требуется около 150 тысяч бит в секунду. (Нечто подобное (≈10⁵ бит на FLOP) также насчитал Макс Тегмарк в своей книге "Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта". Помимо этого, подобные оценки можно найти и в ряде других работ.) Если экстраполировать это на FLOP/s двойной точности (FP64), в которых и измеряется производительность и энергоэффективность компьютеров из Top500 и Green500, то мы получим цифру порядка миллионов бит в секунду на FLOP/s – требования к вычислительной мощности растут квадратично (а то и быстрее) от разрядности операндов. Аналогичные оценки можно найти, например, здесь или здесь.
То есть, если бы мозг действительно был эквивалентен по мощности десятипетафлопсному или, тем более,  экзафлопсному компьютеру, то ему требовалось бы обрабатывать более 10²² и 10²⁴ бит в секунду соответственно, что является несколько чрезмерным значением. Это больше предела Ландауэра, например.
10¹⁶ бит в секунду – это порядка нескольких гигафлопс. Для сравнения, у Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2, процессора нового Samsung'а, чипа размером с ноготь и с TDP 6,3 ватта (SDP, разумеется, ещё меньше), один только GPU имеет производительность в 3,4816 терафлопс.
Сейчас даже часы мощнее мозга.
Впрочем, даже эта цифра вполне может оказаться чрезмерно высокой. Даже сам Курцвейл полагал оценку в 10¹⁶ cps консервативной, завышенной – более реалистичной цифрой он считал 10¹⁴ cps (бит/с).
Более того.
Обычно оценку в 10¹⁶ операций в секунду получают, просто умножая число синапсов (которое обычно принимают равным квадриллиону, хотя это завышенная оценка) на типичную частоту генерации потенциала действия нейроном (около 10–20 герц). Но это принципиально неверный подход.
Ещё Ленни в своей статье The Cost of Cortical Computation показал, что вычисления обходятся мозгу крайне дорого – каждый спайк потребляет миллиарды молекул АТФ. В результате мозг может одновременно поддерживать активными лишь очень малое число нейронов – на иное ему просто не хватило бы энергии (а если бы хватило, то начались бы проблемы с отводом тепла).
А ведь вычисления – это далеко не единственная статья расходов мозга.
Согласно работе 2021 года Communication consumes 35 times more energy than computation in the human cortex, but both costs are needed to predict synapse number (Я также рекомендую ознакомится с комментарием к этой статье: Brain Power), хотя номинально мозг потребляет 20 ватт энергии (эта оценка выведена на основе потребления головным мозгом человека глюкозы ещё в середине прошлого века), некоторая часть поступающей в мозг глюкозы попросту не окисляется. Более половины энергии, содержащейся в той части глюкозы, что всё-таки окисляется, рассеивается в виде паразитного тепла в процессе гликолиза. То, что осталось, тратится мозгом на различные функции, из которых более всего (3,52 ватта) требует коммуникация. На, собственно, вычисления остаются жалкие 0,1 ватта. То есть мозг умудряется растерять более 99% энергии ещё до того как перейдёт непосредственно к вычислениям!
Эффективность самих вычислений тоже, мягко говоря, оставляет желать лучшего. В этом исследовании также подсчитали, что мозг обрабатывает информацию с эффективностью 1,4 × 10¹² бит на джоуль. Это примерно на восемь порядков, а если точнее, то в двести пятьдесят миллионов раз ниже предела Ландауэра. При этом на вычисления, повторюсь, расходуется лишь полпроцента энергетического бюджета мозга. Так как на вычисления остаётся лишь дециватт, то общая производительность мозга составляет 1,4 × 10¹¹ бит в секунду. Удивительно, что эта оценка соответствует очень древней оценке Джона фон Неймана в 14 × 10¹⁰ бит в секунду, которую он получил в книге "Вычислительная машина и мозг", хотя фон Нейман и руководствовался иной методологией и иными данными. Так же эта оценка совпадает с оценкой Андерса Сандберга (≈10¹¹ бит/с), сделанной им в статье Energetics of the Brain and AI. Схожие (и даже меньшие) оценки также можно найти в книге Neural Engineering: Computation, Representation, and Dynamics in Neurobiological Systems.
При номинальных 20 ваттах мощности, общая, интегральная эффективность  мозга отказывается в пятьдесят миллиардов раз или на 10,7 порядков величины ниже комнатнотемпературного предела Ландауэра. Учитывая же, что мозг у нас не сферический и в вакууме, а нуждается в ряде органов для поддержания своей работы, органов, которым тоже требуется энергия для работы, можно смело округлять до 11 порядков. При этом надо заметить, что в отличие от мозга компьютер может работать при криогенных температурах, а при снижении рабочей температуры до температуры жидкого гелия, предел Ландауэра умалится на два порядка.

Таким образом оказывается, что как раз с теоретической информационной ёмкостью у мозга всё относительно неплохо. А вот с вычислительной мощностью...

[PostAlien]

А ведь помимо количества вычислений значение имеет и их качество.
Во-первых, компьютеры, даже современные КМОП микропроцессоры, на порядки быстрее нейронов. Например, процессор Intel® Core™ i9-14900KS имеет тактовую частоту 6,2 ГГц, в то время как частота генерации нервного импульса типичным нейроном – это от единиц до десятков герц. Конечно существуют быстросрабатывающие fast-spiking (FS) нейроны, способные развивать максимальную частоту до сотен герц (см. Firing Frequency Maxima of Fast-Spiking Neurons in Human, Monkey, and Mouse Neocortex). Но так могут не только лишь все нейроны. Кроме того, ни один нейрон не может поддерживать свою максимальную частоту сколько-нибудь длительное время. И как я уже писал, мозг не может себе позволить одновременно использовать все нейроны. Хотя если бы использовал, то средняя частота составила бы где-то 10–20 герц. Таким образом, компьютеры оказываются уже в десятки и сотни миллионов раз быстрее нейронов, что позволяет им быстрее выполнять операции, требующие большого количества последовательных вычислений.
Другая проблема – это задержка сигнала.
В недавнем исследовании Developmental trajectory of transmission speed in the human brain показали, что скорость распространения сигнала по аксонам, используемым головным мозгом для передачи информации на (относительно) большие расстояния, составляет от полутора до шести метров в секунду. При такой скорости сигнал, даже если будет двигаться по кратчайшей, прямой траектории (чего он обычно не делает), преодолеет расстояние от лобной до затылочной коры (≈18±1 см) за 3–12 сантисекунд. Задержка при межполушарной связи оценивается в сто миллисекунд (см. Information flow along neocortical axons и Time and the Brain. Conceptual Advances in Brain Research). Эта цифра соответствует децисекундному физиологическому пределу реакции человека (при этом речь идёт о бессознательной рефлекторной реакции – осознанная реакция, как известно, требует полусекундной задержки), а так же корреспондирует типичной декагерцевой рабочей частоте нейрона. Децисекундная задержка – это неплохой результат... по меркам межконтинентальной связи. Например, что бы преодолеть расстояние от Москвы до Нью-Йорка световому сигналу потребуется 0,025 секунды, а на то, что бы обогнуть Землю по экватору, добравшись до противоположной точки земного шара, у него уйдёт примерно 0,0668 секунды. На то, чтобы преодолеть расстояние, равное диаметру Земли – 0,0425 секунды.
При этом речь идёт о передаче информации по немногочисленным очень толстых миелинизованным аксонам – мозг использует их только для "дальней связи" и, несмотря на высокую скорость распространения импульса, пропускная способность там оказывается очень низкой. По тонким аксонам и дендритам, которые обычно используются, сигнал ползёт со скоростью проворной черепахи – порядка дециметров в секунду (см. например Propagation of action potentials in the dendrites of neurons from rat spinal cord slice cultures). Правда, из-за небольших дистанций (от микрометров до миллиметров, обычно) задержки остаются умеренными. При этом в периферической нервной системе сигналы, бывает, передаются быстрее – в аксонах типа Ia, ответственных за проприоцепцию, скорость импульса может достигать 80–120 метров в секунду (всё ещё в миллионы раз ниже скорости света). Но речь именно о периферической НС.
Наконец, полезно вспомнить о надёжности и точности вычислений.
Как известно, мозг это крайне ненадёжное вычислительное устройство. Все выполняемые им вычисления носят случайный, вероятностный характер. Так, вероятность того, что сигнал одного нейрона активирует другой составляет лишь около 10%–20%, в то время как вероятность ложного срабатывания составляет около 80%–90% (см. например статью How does the speed of thought compare for brains and digital computers?, ну или эту ссылку). Я не уверен, стоит ли эти данные трактовать как 80%–90% или как 96%–99% вероятность ошибки, но в любом случае она крайне велика. При этом вероятностные вычисления имеют интересное преимущество перед детерминированными – при вероятностном характере вычислений можно проводить необратимые логические операции (подразумивающие стирание информации) эффективнее, чем позволяет классический, консервативный предел Ландауэра. Эта довольно очевидная идея. При снижении надёжности стирания требуемые энергозатрыты быстро нелинейно убывают в соответствии формулой:
E=kb×T×[ln(2)+p×ln(p)+(1–p)×ln(1–p)]
Где:
E – затраты энергии на необратимое стирание одного бита двоичной информации.
p – вероятность успешного необратимого стирания бита двоичной информации. В случае абсолютно случайного характера вычислений она равна 0,5, а энергозатрыты на стирание, как нетрудно подсчитать, нулю. В случае абсолютно точного стирания (невозможного в физической реальности) она равна 1, а энергозатраты соответствуют классическому пределу Ландауэра.
kb – постоянная Больцмана; 1,380 649 × 10^(–23) Дж×K^(–1).
K – абсолютная температура в Кельвинах.
Это называется обобщённой границей Ландауэра (Generalized Landauer Bound (GLB)). Данный эффект анализируется, например, в работах Beating the Landauer's limit by trading energy with uncertainty и Beating Landauer’s bound by Memory Erasure using Time Multiplexed Potentials, а также ряде других исследований.
Мы можем сравнить обобщённую границу Ландауэра с классическим принципом Ландауэра по формуле:
(kb×T×[ln(2)+p×ln(p)+(1–p)×ln(1–p)])÷(kb×T×In(2))
Или, упрощая, по формуле:
[ln(2)+p×ln(p)+(1–p)×ln(1–p)]÷In(2)
Для характерных для мозга значений вероятности ошибки в 80%, 90%, 96% и 99%, мы получим значения в ≈34,42, ≈138,4, ≈866,2 и ≈13 862,71 раз ниже классического предела Ландауэра соответственно. То есть компьютер, использующий вероятностные вычисления с той же степенью случайности, что и мозг человека, мог бы, даже будучи полностью необратимым и не используя каких-либо иных способов обойти предел Ландауэра, работать на один-два, а то и на три-четыре порядка эффективнее, чем позволяет классический предел Ландауэра. Но мозг этого не делает. Он не работает на пару–другую порядков выше предела Ландауэра, он работает на одиннадцать порядков ниже. Фактически, если проводить сравнение эффективности не с классическим, консервативным пределом Ландауэра, а с данной обобщённой границей Ландауэра, эффективность мозга отказывается даже не в 11, а в 12–15 порядках от предела. (Конечно, этот предел тоже весьма условен – если охладить компьютерное оборудование до криогенных температурах, то можно выиграть ещё два порядка, например.)
Кроме того, хотя вероятностные вычисления имеют ряд алгортмических преимуществ – рандомизированные алгоритмы могут решать некоторые задачи с радикально меньшими затратами процессорного времени, они также имеют длинный перечень недостатков, зачастую довольно очевидных. Существует огромное множество задач, где высокая точность предпочтительна. В ряде задач, где она критична, человека давно превосходят не только современные компьютеры, но даже арифмометры, да что там арифмометры – абаки и логарифмические линейки. Собственно, поэтому их и разработали.
При этом компьютер, в отличие от мозга, может варьировать уровень хаоса в своей работе. Когда необходима высокая точность – использовать строго детерминированные вычисления (современное аппаратное обеспечение чрезвычайно надёжно). Когда случайность необходима и/или допустима – включить рандомайзер и добавить неопределённости в свои вычисления – столько, сколько нужно, возможно даже больше, чем у мозга человека. Мозг так не может. Стохастичность работы мозга является следствием того, что мозг – это влажный, тёплый и мягкий комок слизи, использующий крайне ненадёжные и зашумлённые средства передачи и обработки информации. Это в первую очередь баг, а уже потом – фича.

Впрочем, даже этих скромных возможностей оказывается достаточно для поддержки общего интеллекта человеческого уровня. Более того, он, по всей видимости, реализуем и в ещё более ограниченных условиях. Мозг явно крайне избыточен и неоптимальнен, но тем не менее он справляется.

[PostAlien]

Наиболее наглядной иллюстрацией избыточности мозга человека являются люди с радикально атипичной нейроанатомией.
Для начала, у нас есть пациенты с гемисферэктомией. Они демонстрируют, что человеку можно отрезать половину мозга, а он продолжит спокойно жить.
Например, в опубликованной в Lancet статье Half a brain, описан случай семилетней девочки, которой удалили одно из полушарий, но она, несмотря на это владеет двумя языками (не самыми простыми, кстати) и ведёт нормальную жизни. Ни когнитивных, ни сенсомоторных нарушений не возникло.

Эта 7-летняя девочка перенесла гемисферэктомию в возрасте 3 лет по поводу синдрома Расмуссена (хронического очагового энцефалита). Трудноизлечимая эпилепсия уже привела к правосторонней гемиплегии и серьезному ухудшению языковых навыков. Несмотря на то, что у девочки было удалено доминантное полушарие с его языковыми центрами и двигательным контролем левой стороны тела, она полностью владеет турецким и голландским языками, и даже ее гемиплегия частично восстановилась и проявляется лишь легкой спастичностью левой руки и ноги. В остальном она ведет нормальную жизнь.

Очень похожий случай был описал в опубликованной в том же журнале статье Half brain but not half function.
А в исследовании Intrinsic Functional Connectivity of the Brain in Adults with a Single Cerebral Hemisphere, были обследованы шесть взрослых людей в возрасте от 20 до 30 лет, перенесших гемисферэктомию. Результаты показали, что у однополушарных пациентов мозговые сети, которые отвечают за зрение, речь и многие другие функции, были на удивление целы и работают так же, как и у здоровых людей. Было показано, что:

Известные функциональные сети мозга поддерживают когнитивные способности даже при крайне нетипичной анатомии.

Вообще, гемисферэктомия на удивление популярная операция. Существует тысячи людей с одним полушарием. При этом, хотя обычно гемисферэктомия проводится в детском возрасте, современные исследования показывают, что эта операция во взрослом и подростков возрасте столь же безопасна, как и в детском. Так, в исследовании Hemispherectomy in adults and adolescents: Seizure and functional outcomes in 47 patients были обследованы 47 пациентов, прошедших гемисферэктомию во взрослом или подростковом возрасте. В нём было показано, что

Амбулаторный статус, общая двигательная функция и когнитивные способности, как правило, не изменяются после операции

и что

Гемисферэктомия у взрослых – безопасная и эффективная процедура, при этом частота судорожных сокращений и функциональные исходы аналогичны тем, которые наблюдаются у детей.

Также у нас есть человек-мем Карлос Родригез (Carlos Rodriguez), который в результате автомобильной аварии утратил около 60% мозга, при этом оба полушария пострадали более-менее в равной степени. При этом с краниопластикой, восстанавливающей форму черепа, он замарачиваться не стал, из-за чего обладает... запоминающейся внешностью.


Наконец, известен клинический случай 44-х летнего француза, который в результате прогрессировавшей на протяжении тридцати лет гидроцефалии утратил около 90% мозга. Кажется, что человек с таким объёмом повреждений должен быть мёртв или, по крайней мере, быть овощем. Ну в крайнем случае – идиотом с обширными сенсомоторными нарушениями. Тем не менее, он не только выжил, но и не стал умственно отсталым. До того как попасть на МРТ из-за проблем с ногой он работал чиновником и ни он, ни окружающие люди ничего не подозревали. Его мозг (и мозг здорового человека, для сравнения) выглядит так:


Случай описан в статье Brain of a white-collar worker, опубликованной в журнале Lancet.
Хотя данный случай и нетипичен, но он не уникален.
Вот, например, мозг 62-х летней женщины, попавшей в больницу с пневмонией, осложнившейся до сепсиса, где у неё также диагностировали глубокую гидроцефалию. Несмотря на это, она не демонстрировала никаких психических или когнитивных нарушений. Случай описан в опубликованной в Lancet статье Compensated hydrocephalus.


А вот так выглядет мозг 44-х летней женщины, администратора, знающей 7 языков. И нет, она не савант – остальные когнитивные и сенсомоторные функции тоже в норме, а у савантов они нарушены.


Взято из статьи Ventricular Wall Granulations and Draining of Cerebrospinal Fluid in Chronic Giant Hydrocephalus.

Арно Фильрингер тут пишет ещё об одном подобном пациенте.

Также стоит отметить, что подобные случаи не являются видоспецифичными для Homo Sapiens Sapiens. В статье Life without a brain: Neuroradiological and behavioral evidence of neuroplasticity necessary to sustain brain function in the face of severe hydrocephalus, опубликованной в журнале Nature в 2019 году, описан случай крысы R222, страдавшей от тяжёлой гидроцефалии. Хотя большая часть коры её мозга была сильно истончена и заменена спиномозговой жидкостью, она обладала нормальной двигательной функцией, не страдала никакими нарушениями восприятия и не демонстрировала каких-либо когнитивных или психологических нарушений, кроме, разве что, повышенной тревожности. На фото ниже показаны аксиальные срезы мозга R222 и здоровой крысы из той же возрастной группы. Внизу показаны микрофотографии образцов тканей R222.


Наконец, Джон Лорбер, систематически изучавший людей с тяжёлой формой гидроцефалии, сообщал о ряде пациентов с экстремальной гидроцефалией, утративших до 95% мозга, причём у половины из IQ был выше ста баллов (что является нормальным распределением– тесты разработаны таким образом, чтобы стобальный IQ был медианным). В частности, он писал о математике, с общим IQ 130 и вербальным IQ 140, который, тем не менее, из-за экстремальной гидроцефалии, почти не имел мозга. Помимо вышеупомянутого математика, он описал женщину с крайней степенью гидроцефалии, у которой "практически отсутствовала кора мозга", и у которой IQ составлял 118, девочку пяти лет, чей IQ был равен 123, несмотря на крайнюю степень гидроцефалии, и семилетнего мальчика с тяжелой гидроцефалией и IQ 128, а также ещё одного человека с явной гидроцефалией и вербальным IQ 144 и медсестру и учителя английского, которые оба вели нормальную жизнь, несмотря на явную гидроцефалию.
Исследования Лорбера хорошо известны по обзору Роджера Левина, представленному в опубликованной в Science статье Is your brain really necessary?. Сам Лорбер описал свои исследования в статье Is your brain really necessary? (1978) в Archives of Disease in Childhood и статье Is your brain really necessary? в книге Hydrocephalus im frühen kindesalter: Fortschritte der grundlagenforschung, diagnostik und therapie (да, то что у всех трёх статей одно название весьма неудобно). Кроме того, пациентов с тяжёлой гидроцефалией изучал Лонтон (см. The relationship between intellectual skills and the computerized axial tomograms of children with spina bifida and hydrocephalus). Неплохой обзор этих исследований представлен в статье 2017 года Discrepancy Between Cerebral Structure and Cognitive Functioning: A Review.

Интересно, что Лорбер, изучая математика и ещё двоих пациентов с гидроцефалией и IQ выше среднего, установил (см. его статью 1983 года или обзор 2017 года), что у них было нарушено кровоснобжение нервной ткани, и, соответственно, её снабжение кислородом и глюкозой. Так что вычислительная мощность их мозга из-за перманентной гипоксии может быть ещё ниже, чем кажется на первый взгляд.

Помимо всего этого известен ряд менее впечатляющих, но всё же демонстриющих возможности нейропластичности, случаев.

Например, существуют люди, которые живут (и ходят) вообще или почти без мозжечка.

Изображения взято из статьи A new case of complete primary cerebellar agenesis: clinical and imaging findings in a living patient, опубликованной в журнале Brain.

Ещё есть случай 32-х летнего юриста, у которого киста съела значительную часть правого полушария (а левое он ушиб, после чего и попал к врачу) и исказила анатомию всего мозга. Однако это не мешало ему заниматься профессиональной деятельность и производить впечатление умного и образованного человека. Случай описан в статье Dissociation between cerebral imaging and clinical picture, опубликованной в Lancet.

Кроме того, многие люди получали пулевые ранения в голову, в том числе повредившие мозг, как, например, Габриэль Гиффордс, либо переживали иные тяжёлые проникающие ранения головы, как небезизвестный Финеас Гейдж, которому пробило голову здоровенным ломом, но при этом выжили и восстановились.
Плюс, стоит помнить, что даже у абсолютно здоровых людей объём и масса мозга мозга могут колебаться в достаточно широких пределах, в зависимости от половой, возрастной и этнической принадлежности, а также от индивидуальных особенностей, но при это не было выявлено никаких устойчивых значительных корреляций между размером мозга и уровнем интеллекта. Например, мозг Альберта Эйнштейна весил всего 1 230 грамм, что значительно ниже среднего значения (1 508,91 грамм), хотя и вполне в пределах нормы.

Из всего этого можно сделать вывод, что даже скромные 100 терабайт и очень скромные 140 гигабит в секунду, вычисленные ранее, являются избыточными для поддержания общего интеллекта человеческого уровня. Даже человеческий организм может обходится радикально меньшим объёмом мозга. Как следствие, есть основания полагать, что AGI также может требовать значительно меньше вычислительной мощности и памяти.

[PostAlien]

Но и на этом ещё не всё. Помимо избыточности, мозг также крайне неоптимально организован. Хотя судить об этом непросто, особенно учитывая то, что в этом вопросе мозг человека всё таки превосходит современные нейросети, всё же имеется ряд фактов, явно на это указывающих.

Один из них – это интеллект, демонстрируемый насекомыми, пауками и иными животными, чей размер мозга значительно меньше человеческого.

Так, широкую известность получили пауки рода Portia (семейство Salticidae), которые, несмотря на то, что их мозг может свободно разместиться на булавочной головке, способны использовать сложные стратегии охоты и планировать, умеют считать до трёх, удивляться и оценивать риски. Для существ, чей мозг в тысячи тысяч раз меньше человеческого и насчитывает от силы десятки тысяч нейронов это всё невероятные достижения. Хороший обзор исследований Portia можно найти в статье Arthropod Intelligence? The Case for Portia.



Другими существами, часто удивляющими учёных, являются муравьи и пчелы, но так как они являются социальными насекомыми, многое пытаются списать на коллективный интеллект, в то время как Portia – одиночки. Вдобавок, у пчёл просто гораздо больший мозг, нежели у этих пауков – около кубического миллиметра.
Кроме того, интерес представляют не только самые умные членистоногие, но и самые маленькие. Мельчайшим летающем насекомым является оса Kikiki Huna, протяжённость тела которой может составлять всего 150 микрон. К сожалению, строение её мозга недостаточно хорошо изучено, поэтому я сосредоточусь на других мельчаших летающих насекомых, которые изучены лучше – осах рода Megaphragma. Протяжённость тела Megaphragma Caribea составляет около 170 микрон, а тела Megaphragma Mymaripenne – около 200 микрон. Хотя я не нашёл данных по объёму тела ос этого рода, существует родственный род ос Trichogramma. Минимальная протяжённость тела Trichogramma evanescens составляет 286 микрометров, а минимальный объём её тела – 0,002522829 мм³. Если экстраполировать это на размеры Megaphragma Mymaripenne, Megaphragma Caribea и Kikiki Huna, предположив сохранение пропорций, то мы получим для них объём тел в 0,0008627395 мм³, 0,0005298299 мм³ и 0,0003639682 мм³ соответственно. Отношение объёма мозга к объёму тела у Trichogramma evanescens составляет 8,3%, а у Megaphragma Caribea – 5,5%. Для существа такого размера, кстати говоря, это очень небольшой относительный объём мозга. Настолько небольшой, что нарушает правило Галлера (Haller's rule).
Абсолютный объём мозга у Megaphragma Caribea, соответственно, должен составлять что-то около 0,00002914 мм³.
У Kikiki Huna мозг должен быть ещё меньше. Мозг этих насекомых меньше даже отдельного нейрона человека. Что уж там – некоторые нейроны в мозге человека имеют размер сомы до 150 микрометров, что сопоставимо с протяжённостью тел этих насекомых.
Им пришлось развить особые безъядерные нейроны (тоже то ещё чудо нейробиологии) размером меньше бактерии, чтобы была возможность хоть чем-то думать. Но даже так в мозге Megaphragma Mymaripenne насчитывается всего 4 600 нейронов. Тем не менее и они, и ещё более маленькие насекомые, всё ещё способны к сложному поведению. Более сложному, чем современные роботы (Insect-inspired AI for autonomous robots).


В целом, интеллект насекомых (членистоногих) демонстрирует удивительное несоответствие между абсолютным и даже относительным размером мозга и когнитивными способностями.
С другой стороны, нам скорее стоит интересоваться не тем, почему насекомые такие умные, а тем, почему крупные животные такие глупые.
Анализ простейших нейронных сетей, состоящих из десятков и сотен нейронов, достаточно простых, чтобы их конфигурацию можно было приблизить к математическому оптимуму, показывает, что они могут справляться с задачами эффективнее ганглиев насекомых. Там, где насекомые используют для решения задач сотни и тысячи нейронов, искусственный нейросети обходятся десятками и сотнями (см. сравнение в статье Are Bigger Brain Better?).
По мере же увеличения размеров мозга, то, что Лем назвал "конструктивным совершеннством", стремительно убывает. Хотя в абсолютном отношении интеллектуальные способности возрастают за счёт экстенсивного роста, но делают это сильно сублинейно по отношению к размерам и затратности мозга.
Причины подобного, заключаются, отчасти, в том, что большая часть мозга задействована не высшей когнитивной деятельности, а в низкоуровневой сенсомоторике.
Кроме того, более крупным животным необходимы более крупные нейроны, с более толстыми дендритами и аксонами, для передачи сигналов на большие расстояния (в более толстом нервном волокне более мощный нервный импульс движется быстрее и может уйти дальше, не утонув в шуме) и иннервации более крупных мышечных волокон.
Но основная причина заключается в том, что наращивания размера естественных нейросетей осуществляется не путём качественного усложнения, а путём примитивной репликации одних и тех же нейронных цепей.
Как пишет Ларс Читтка, один из авторов статьи Are Bigger Brains Better?:

В больших мозгах мы часто не обнаруживаем большей сложности, просто бесконечное повторение одних и тех же нейронных цепей снова и снова. Это может добавить деталей запоминаемым изображениям или звукам, но не добавить какой-либо степени сложности.

Учитывая это, кажется, что даже в пределах человеческого мозга есть огромное пространство для оптимизации, и что оптимально организованный интеллект, располагая теми же вычислительными ресурсами, что и человеческий разум, может обладать гораздо более высокими когнитивными способностями. Либо теми же, но сохранять их в более ограниченных условиях.

Сходную аргументацию также использовали Линч, Палмер и Галл (правда, они не стали доходить аж до членистоногих, а ограничелись приматамами), защищая возможность усиления естественного человеческого интеллекта консервативными (без таких вещей, как загрузка сознания, подключения экзокортекса, формирования коллективного разума или внесения радикальных изменений в нейроанатомию, вроде наращивания больших объёмов нервной ткани) средствами, в работе The Likelihood of Cognitive Enhancement:

В целом, взрывное расширение мозга за последние 2 миллиона лет эволюции гоминидов привело к образованию коры головного мозга с пропорциями, которые сильно отличаются от тех, которые были обнаружены у лабораторных животных. Мы можем предположить, что это ответственно за появление уникальных способностей, заложенных в мышление человека. Но наш аргумент здесь заключается в том, что эти расширенные области коры, вероятно, используют общие сетевые схемы, общие для большинства приматов; если это так, то представляется маловероятным, что эти схемы в каком-либо смысле ‘оптимизированы’ для познания. Мы принимаем это за отправную позицию для предположения, что конструкции далеки от максимальной эффективности для специализированных функций человека, и, следовательно, реалистично ожидать, что операции, связанные с познанием, могут быть значительно улучшены.

[MenFrame]

Спасибо PostAlien за проделанную работу

[MenFrame]

И так, Наш колонист....Это генетически модифицированный шимпанзе. Мозг которого способен к загрузке внешнего ПО как то ИИ или оцифрованную психику реального человека. Для его рождения не нужна мать, достаточно пригодной среды наподобие той которую имеют головастики. Энергию он получает за счет подкожного фотосинтеза. Метаболизм внутри полностью замкнут. Доставляется на планету в качестве "споры" на борту микроскопического зонда движущего со скоростями порядка 0,8 с.

[Инопланетянин]

Ну это вы батенька должны быть как я, верить в переселение душ.

Не верю, но готов рассмотреть такую возможность. Ведь как-то же мозг передаёт между своими полушариями информацию, значит её хотя бы теоретически можно всю считать. С Раттусом на эту тему спорили, он отрицает начисто и пылесосить тундру микроскопом считает невозможным. Но тогда хотя бы у роботов можно будет извлекать и передавать всю память вместе с эмулируемой личностью. Если только ИИ будет возможен и него станут загружать не в фантомат "Шматрицу", а в робота с сенсорами для прямой связи с реальностью.

Не зря Хайнлайн (в стране Вечных Жлобов) всю эту историю придумал куда более брутально и натуралисчично в своих "Кукловодах" (хотя как раз намекал на мозвгового, чисто информационного наездника "коммунистической заразы", и это, по-сути, было воспевание маккартизма).

Наездники это вообще другое. Сами они были намертво привязаны к своим телам, а людьми только управляли.
Кстати говоря, можно же рассмотреть вариант, что готовую личность в новый мозг можно будет загрузить в процессе формирования этого мозга. Без возможности реформирования мозга уже выросшего. Тогда и переселение душ не понадобится. Зато понадобится изготовление тел с контролем внутриутробного (довольно сильно затянутого) развития.

[troglodit888]

Посмотрите на мир "Звёздных войн". Это НАВСЕГДА продлённое настоящее. Наше настоящее продлённое в далёкую-далёкую галактику и мы даже не знаем сколько прошло времени. А зачем? Время - остановилось.

С монокультурой ошибаетесь, доминировать где то будут, но разные. У вас пример маленькой планеты перед глазами, который искажает возможное. А в остановке времени ничего плохого. Ну нет развития и что? Может уже развитие был бы пройденный этап, который прошли и далее оно не нужно или невозможно.

Развился ии до какого то предела и дальше его не развить. И никаких долбоспоров о прогрессе в вычислительных технологиях и прочей чуши. Все знают что прогресс закончился миллионы лет назад и это в обществе укоренилось. И это было бы прекрасно.

[Инопланетянин]

сообщал о ряде пациентов с экстремальной гидроцефалией, утративших до 95% мозга, причём у половины из IQ был выше ста баллов

Именно подобные случаи убеждают меня, что человек действительно не использует даже 10% своих способностей и что человеческий разум мог бы действительно демонстрировать сверхчеловеческие интеллектуальные способности. Почему не демонстрирует и почему мозг такой большой - вопрос открытый.
Но всё же, именно человек разработал логарифмические линейки и микроскопические двухтерабайтные чипы, а не наоборот.
А в целом всё это для демонстрации, что не так много придётся эмулировать и передавать по межзвёздной связи, когда наконец разберутся с устройством человеческого мозга?

[PostAlien]

А в целом всё это для демонстрации, что не так много придётся эмулировать и передавать по межзвёздной связи, когда наконец разберутся с устройством человеческого мозга?

Ну да. Но не только. Я скорее писал о вычислительных потребностях ИИ. Кроме того, эти случаи демонстрируют колоссальную пластичность мозга. Тут выше -Asket- цитировал статью, где показано, почему это может быть важно. И да, вы читали страницу 33 этой темы? Там начало моего текста. Движок форума отказался этот манускрипт одним сообщением показывать. Пришлось разделить на четыре части. И их разнесло по двум разным страницам.

[Инопланетянин]

Ну да. Но не только. Я скорее писал о вычислительных потребностях ИИ.

Так вычпотребности ИИ это и есть то что придётся эмулировать из работы человеческого мозга. А текст я с начала прочитал, конечно. И слегка удивился, что после сеанса самоуничижения относительно мягкого и склизкого комка слизи вдруг оказалось, что он выдаёт человеческий разум даже не напрягаясь по настоящему. Хотя это, наверно, уничижение самого разума. Мол потребуется совсем немного компьютерных мощей чтобы его эмулировать, раз уж такой кисель справляется на 10% своих жалких возможностей?

[troglodit888]

Спасибо PostAlien за проделанную работу

Чему спасибо то? Он быстродействие нейронов сравнивает с тактовой частотой процессора. Просто очредной трансгуманистарас , котоырй нихрена не понимает даже как нейронная сеть устроена и как это всё обрабатывается в итоге на компе.