2000 bits, soit juste 250 octets. on multiplie par 25 neurotransmetteurs et 1011 neurones
Sauf que les neurotransmetteurs interagissent les uns sur les autres. Pas tous, pas tout le temps certes, mais suffisamment pour que ce soit un problème. Donc soit on recalcule l'état final du neurone à chaque itération, soit on stocke les différentes interactions
Si on décide de stocker les interactions entre neurotransmetteurs, on a plus affaire à des multiplications mais à des puissances.
Si on décide de refaire les calculs, on un système en O(n2) par neurone avec n le nombre de neurotransmetteurs émis et reçus par le neurone. (avec un n a 25 max c'est lourd mais jouable)
Toujours pareil au niveau des interactions entre neurones. Soit on stocke les interactions soit on recalcule. Et toujours pareil avec une complexité en O(N2) avec N le nombre de neurones interconnectés dans le réseau. Comme les neurones peuvent interagir sur les neurotransmetteurs (et même quasiment que comme çà) on a au final une complexité de O(N2n2). Ouille.
Car en plus il ne faut pas prendre en compte les neurones un par un, mais tous en même temps vu qu'ils interagissent quasi instantanément les un sur les autres (par quasi instantanément j'entends le fait qu'un message d'un neurone A à un neurone B peut être inhibé par un neurone C avant même que le signal ne soit interprétable par le neurone A)
En plus bis les récepteurs d'un neurone sont stimulés ou inhibés par l'activation d'autres récepteurs voisins. On est donc obligé d'avoir l'état complet du cerveau (ou en tout cas du réseau de neurones concerné) à l'instant T pour pouvoir calculer l'état d'un neurone à l'instant T+1
Si on décide de stocker :
Tous les neurones ne peuvent pas émettre et recevoir l'ensemble des neurotransmetteurs, si c'était le cas on aurait
(10600 )25 possibilité par neurones. Donc 10600x25 = 1015000 soit (103 )5000 donc environ (210 )5000 donc 50 000 bits par neurone. Et encore une fois à la puissance 1011 pour le cerveau tout entier. le Pio est loin derrière.
Par ailleurs, je précise aussi que utiliser du brute force pour simuler chaque neurone est une approche très naïve. On comprends de mieux en mieux le fonctionnement de chaque partie de cerveaux, on arrivera sans doute bientôt à les modéliser avec des modèles bien plus simples.
Qu'on comprenne de mieux en mieux soit, mais on est encore loin du compte, et déjà avec ce que l'on sait la modélisation est loin d'être possible même sur des réseaux de quelques millions de neurones. Le coté analogique qui oblige à prendre en compte chaque paramètre en fonction de tous les autres (comme par exemple en climatologie) amène des problèmes d'une complexité démentielle que l'on choisisse une approche calculatoire ou une approche stockage de données.
[^] # Re: Légère erreur de calcul
Posté par Kaane . En réponse au journal See the World in True Colors.. Évalué à 1.
2000 bits, soit juste 250 octets. on multiplie par 25 neurotransmetteurs et 1011 neurones
Sauf que les neurotransmetteurs interagissent les uns sur les autres. Pas tous, pas tout le temps certes, mais suffisamment pour que ce soit un problème. Donc soit on recalcule l'état final du neurone à chaque itération, soit on stocke les différentes interactions
Si on décide de stocker les interactions entre neurotransmetteurs, on a plus affaire à des multiplications mais à des puissances.
Si on décide de refaire les calculs, on un système en O(n2) par neurone avec n le nombre de neurotransmetteurs émis et reçus par le neurone. (avec un n a 25 max c'est lourd mais jouable)
Toujours pareil au niveau des interactions entre neurones. Soit on stocke les interactions soit on recalcule. Et toujours pareil avec une complexité en O(N2) avec N le nombre de neurones interconnectés dans le réseau. Comme les neurones peuvent interagir sur les neurotransmetteurs (et même quasiment que comme çà) on a au final une complexité de O(N2n2). Ouille.
Car en plus il ne faut pas prendre en compte les neurones un par un, mais tous en même temps vu qu'ils interagissent quasi instantanément les un sur les autres (par quasi instantanément j'entends le fait qu'un message d'un neurone A à un neurone B peut être inhibé par un neurone C avant même que le signal ne soit interprétable par le neurone A)
En plus bis les récepteurs d'un neurone sont stimulés ou inhibés par l'activation d'autres récepteurs voisins. On est donc obligé d'avoir l'état complet du cerveau (ou en tout cas du réseau de neurones concerné) à l'instant T pour pouvoir calculer l'état d'un neurone à l'instant T+1
Si on décide de stocker :
Tous les neurones ne peuvent pas émettre et recevoir l'ensemble des neurotransmetteurs, si c'était le cas on aurait
(10600 )25 possibilité par neurones. Donc 10600x25 = 1015000 soit (103 )5000 donc environ (210 )5000 donc 50 000 bits par neurone. Et encore une fois à la puissance 1011 pour le cerveau tout entier. le Pio est loin derrière.
Par ailleurs, je précise aussi que utiliser du brute force pour simuler chaque neurone est une approche très naïve. On comprends de mieux en mieux le fonctionnement de chaque partie de cerveaux, on arrivera sans doute bientôt à les modéliser avec des modèles bien plus simples.
Qu'on comprenne de mieux en mieux soit, mais on est encore loin du compte, et déjà avec ce que l'on sait la modélisation est loin d'être possible même sur des réseaux de quelques millions de neurones. Le coté analogique qui oblige à prendre en compte chaque paramètre en fonction de tous les autres (comme par exemple en climatologie) amène des problèmes d'une complexité démentielle que l'on choisisse une approche calculatoire ou une approche stockage de données.