1,9175x1065 possibilités par neurones, ça ce code juste en 28 octets. c'est pas grand chose
Il y a 22500 possibilités par neurones, soit 1,9175x1065 états différents pour l'ensemble du réseau.
(ce qui me semble beaucoup, je comprends pas bien ton calcul)
Ca tu peux remercier le markup lfr qui n'a pas l'air d'aimer qu'il y ait plusieurs puissances sur la même ligne. on va utiliser le e à l'avenir pour les puissances de 10 (oui c'est moche). Donc 1056 équivaut à e56. Et en plus étant fatigué j'ai un poil merdé à certains endroits. (Genre j'ai oublié qu'une synapse n'est pas forcément en train de transmettre, qu'un récepteur n'est pas forcément occupé etc.)
Le truc c'est que la liste des états n'a aucun intérêt pour une machine virtuelle, ce qui lui faut c'est la capacité à évaluer à partir de l'état N plus les commandes éventuellement passées, quel sera l'état N+1.
Et c'est là que se trouve l'erreur. Car si normalement l'espace mémoire ne sert que très peu en informatique classique, l'état du cerveau influence en quasi intégralité les états suivants.
On va dire que le monde extérieur (ici le dev) peut influer sur l'ensemble des paramètres neuronaux (état de fatigue, neurotransmetteur, inhibition) ce qui est le cas dans la vraie vie. De plus on va prendre la captation/libération des récepteurs comme étant une fonction aléatoire dépendante de la concentration relative de chaque neurotransmetteur.
La machine doit donc posséder pour chaque neurone à un instant T
- son état complet
- la concentration des différents neurotransmetteurs
- les changements induits par l'extérieur pour l'état suivant.
On refait les calculs :
3 états de fatigue (3 possibilités)
3 récepteurs qui peuvent accueillir chacun 1 des 5 neurotransmetteurs ou aucun (6x6x6 possibilités)
15 synapses connectés au neurone qui peuvent être chacune dans 4 états de stimulation différents et être en train de soumettre un message ou non. (15x4x2 possiblités)
Ca qui fait 3x6x6x6x15x4x2 possibilités soit 77 760 possibilités par neurone.
Donc au total pour l'ensemble du réseau 77 776015 possibilités soit 2,298e73. (En considérant que chaque neurone peut avoir un état indépendamment de l'état des autres neurones)
Chaque possibilité pour un neurone peut être stocké sur 17 bits. Raisonnablement en attribuant des bits séparés pour chaque segment de l'état on arrive à
2 bits pour la fatigue +
8 bits pour l'occupation des récepteurs +
7 bits pour l’état des synapses.
Il faut donc consacrer 17 bits à un état soit 255 bits pour l'ensemble du réseau.
Après il faut ajouter quelques bits pour la concentration des différents neurotransmetteurs ( au choix suivant la précision voulue) on va dire 24 bits (4 bits de précision pour la concentration d'un neurotransmetteur)
Maintenant la machine virtuelle doit être capable de déterminer en fonction de l'état N un état N+1 en prenant en compte tous les paramètres y compris l'influence extérieure. En force brute, en partant d'un système déterministe (1 etat -> 1 etat et un seul) il y a 2,298e73 possibilités pour le réseau de neurones, 2,298e73 possibilités d'interactions extérieurs (influence sur tous les paramètres) et 224 concentration en neurotransmetteurs différentes. Soit au final 2,298e73 états x (2,298e73 changements x 224 concentrations différentes en neurotrans) soit 8,860e153 cases de 279 bits chacune. Soit 3,090e155 octets de stockage pour avoir toutes les possibilités de changement possible.
Alors bien sur aucune machine virtuelle ne va s'amuser à stocker dans un coin toutes les transitions d'états, on s'attend à ce qu'elle puisse les calculer à partir des informations données. Néanmoins l'information primordiale à retenir et que l'ensemble des paramètres peut influer sur un nombre absolument délirant de neurones qui à leur tour vont influer etc.
Dans le cerveau toutes les infos sont à la fois données (stockage mémoire), message (signal) et vecteurs (registre).
En prenant un calcul pour des valeurs génériques, mais dans la vraie vie avec 1011 neurones ayant chacun en moyenne 104 connexions plusieurs centaines de récepteurs pour les neurotransmetteurs, environ 25 neurotransmetteurs connus (et plusieurs centaines de poisons qui passent la barrière hémato-encéphalique) et des centaines de paliers d'émission par synapse (avec inhibition ou non). on arrive rapidement à des nombres absolument gigantesques quand il s'agit d'évaluer le nombre d'états différents d'un neurone.
Par exemple il existe plusieurs neurotransmetteurs qui favorisent ou inhibent la transmission de certains autres neurotransmetteurs depuis la synapse jusqu'au neurone dans certaines conditions mais pas dans d'autres.
Par exemple le GABA inhibe le glutamate SAUF si il y a aussi de l'adrénaline SAUF si les cathécolamines sont déjà saturés SAUF si il y a défaut de sérotonine SAUF sur un cerveau "jeune" ou encore en développement. En donnant des paliers d'influence et de rétro-influence des différents neurotransmetteurs sur seulement une synapse et l'influence d'un seul neurotransmetteur sur un autre neurone on arrive déjà à des centaines de possibilités, si ce n'est des milliers. Donc déjà rien que sur le GABA on arrive à 1000S possibilités (avec S le nombre de synapses susceptibles de produire du GABA).
Sans compter qu'un neurotransmetteur peut se balader un peu (via la glia) et finir par se fixer sur un neurone autre que celui qui était visé par la synapse. Là on arrive à des millions de possibilités, pour un neurotransmetteur, pour une synapse.
Si un neurone a 1000 synapses susceptibles de produire du GABA on a déjà plusieurs centaines de milliards de milliards de cas possibles dans les interactions synapses - récepteurs. (Calcul : Par exemple 1000 synapses ayant chacun 1 000 000 de possibilités ca fait 1000000103 soit 10600 possibilités, près de 2000 bits pour un neurone pour un neurotransmetteur)
Après si tu prends tous les neurotransmetteurs et tours les neurones en sachant qu'à chaque ajout le nombre de possibilités croit de façon exponentielle ça devient délirant.
C'est très difficile à calculer "pour de vrai" compte tenu du nombre de paramètres qui sont encore inconnus au niveau du cerveau (le rôle de la glia dans la transmission des info c'est assez neuf par exemple). Mais même en sortant les poisons de l'équation (drogues, alcools, métaux lourds etc.) l'état du cerveau à un instant T est quasiment impossible à sauvegarder. C'est pour cela que j’étais parti sur un exemple simple.
[^] # Re: Légère erreur de calcul
Posté par Kaane . En réponse au journal See the World in True Colors.. Évalué à 4.
1,9175x1065 possibilités par neurones, ça ce code juste en 28 octets. c'est pas grand chose
Il y a 22500 possibilités par neurones, soit 1,9175x1065 états différents pour l'ensemble du réseau.
(ce qui me semble beaucoup, je comprends pas bien ton calcul)
Ca tu peux remercier le markup lfr qui n'a pas l'air d'aimer qu'il y ait plusieurs puissances sur la même ligne. on va utiliser le e à l'avenir pour les puissances de 10 (oui c'est moche). Donc 1056 équivaut à e56. Et en plus étant fatigué j'ai un poil merdé à certains endroits. (Genre j'ai oublié qu'une synapse n'est pas forcément en train de transmettre, qu'un récepteur n'est pas forcément occupé etc.)
Le truc c'est que la liste des états n'a aucun intérêt pour une machine virtuelle, ce qui lui faut c'est la capacité à évaluer à partir de l'état N plus les commandes éventuellement passées, quel sera l'état N+1.
Et c'est là que se trouve l'erreur. Car si normalement l'espace mémoire ne sert que très peu en informatique classique, l'état du cerveau influence en quasi intégralité les états suivants.
On va dire que le monde extérieur (ici le dev) peut influer sur l'ensemble des paramètres neuronaux (état de fatigue, neurotransmetteur, inhibition) ce qui est le cas dans la vraie vie. De plus on va prendre la captation/libération des récepteurs comme étant une fonction aléatoire dépendante de la concentration relative de chaque neurotransmetteur.
La machine doit donc posséder pour chaque neurone à un instant T
- son état complet
- la concentration des différents neurotransmetteurs
- les changements induits par l'extérieur pour l'état suivant.
On refait les calculs :
3 états de fatigue (3 possibilités)
3 récepteurs qui peuvent accueillir chacun 1 des 5 neurotransmetteurs ou aucun (6x6x6 possibilités)
15 synapses connectés au neurone qui peuvent être chacune dans 4 états de stimulation différents et être en train de soumettre un message ou non. (15x4x2 possiblités)
Ca qui fait 3x6x6x6x15x4x2 possibilités soit 77 760 possibilités par neurone.
Donc au total pour l'ensemble du réseau 77 776015 possibilités soit 2,298e73. (En considérant que chaque neurone peut avoir un état indépendamment de l'état des autres neurones)
Chaque possibilité pour un neurone peut être stocké sur 17 bits. Raisonnablement en attribuant des bits séparés pour chaque segment de l'état on arrive à
2 bits pour la fatigue +
8 bits pour l'occupation des récepteurs +
7 bits pour l’état des synapses.
Il faut donc consacrer 17 bits à un état soit 255 bits pour l'ensemble du réseau.
Après il faut ajouter quelques bits pour la concentration des différents neurotransmetteurs ( au choix suivant la précision voulue) on va dire 24 bits (4 bits de précision pour la concentration d'un neurotransmetteur)
Maintenant la machine virtuelle doit être capable de déterminer en fonction de l'état N un état N+1 en prenant en compte tous les paramètres y compris l'influence extérieure. En force brute, en partant d'un système déterministe (1 etat -> 1 etat et un seul) il y a 2,298e73 possibilités pour le réseau de neurones, 2,298e73 possibilités d'interactions extérieurs (influence sur tous les paramètres) et 224 concentration en neurotransmetteurs différentes. Soit au final 2,298e73 états x (2,298e73 changements x 224 concentrations différentes en neurotrans) soit 8,860e153 cases de 279 bits chacune. Soit 3,090e155 octets de stockage pour avoir toutes les possibilités de changement possible.
Alors bien sur aucune machine virtuelle ne va s'amuser à stocker dans un coin toutes les transitions d'états, on s'attend à ce qu'elle puisse les calculer à partir des informations données. Néanmoins l'information primordiale à retenir et que l'ensemble des paramètres peut influer sur un nombre absolument délirant de neurones qui à leur tour vont influer etc.
Dans le cerveau toutes les infos sont à la fois données (stockage mémoire), message (signal) et vecteurs (registre).
En prenant un calcul pour des valeurs génériques, mais dans la vraie vie avec 1011 neurones ayant chacun en moyenne 104 connexions plusieurs centaines de récepteurs pour les neurotransmetteurs, environ 25 neurotransmetteurs connus (et plusieurs centaines de poisons qui passent la barrière hémato-encéphalique) et des centaines de paliers d'émission par synapse (avec inhibition ou non). on arrive rapidement à des nombres absolument gigantesques quand il s'agit d'évaluer le nombre d'états différents d'un neurone.
Par exemple il existe plusieurs neurotransmetteurs qui favorisent ou inhibent la transmission de certains autres neurotransmetteurs depuis la synapse jusqu'au neurone dans certaines conditions mais pas dans d'autres.
Par exemple le GABA inhibe le glutamate SAUF si il y a aussi de l'adrénaline SAUF si les cathécolamines sont déjà saturés SAUF si il y a défaut de sérotonine SAUF sur un cerveau "jeune" ou encore en développement. En donnant des paliers d'influence et de rétro-influence des différents neurotransmetteurs sur seulement une synapse et l'influence d'un seul neurotransmetteur sur un autre neurone on arrive déjà à des centaines de possibilités, si ce n'est des milliers. Donc déjà rien que sur le GABA on arrive à 1000S possibilités (avec S le nombre de synapses susceptibles de produire du GABA).
Sans compter qu'un neurotransmetteur peut se balader un peu (via la glia) et finir par se fixer sur un neurone autre que celui qui était visé par la synapse. Là on arrive à des millions de possibilités, pour un neurotransmetteur, pour une synapse.
Si un neurone a 1000 synapses susceptibles de produire du GABA on a déjà plusieurs centaines de milliards de milliards de cas possibles dans les interactions synapses - récepteurs. (Calcul : Par exemple 1000 synapses ayant chacun 1 000 000 de possibilités ca fait 1000000103 soit 10600 possibilités, près de 2000 bits pour un neurone pour un neurotransmetteur)
Après si tu prends tous les neurotransmetteurs et tours les neurones en sachant qu'à chaque ajout le nombre de possibilités croit de façon exponentielle ça devient délirant.
C'est très difficile à calculer "pour de vrai" compte tenu du nombre de paramètres qui sont encore inconnus au niveau du cerveau (le rôle de la glia dans la transmission des info c'est assez neuf par exemple). Mais même en sortant les poisons de l'équation (drogues, alcools, métaux lourds etc.) l'état du cerveau à un instant T est quasiment impossible à sauvegarder. C'est pour cela que j’étais parti sur un exemple simple.