如同計算機一樣,我們的大腦儲存記憶的能力令人印象深刻。科學家早就知道,大腦存儲記憶的模式為在神經元間移動的電脈衝。但是科學家從來沒有能夠準確地量化,正常人的大腦到底能夠存儲多少信息。現在,索爾克研究所的研究人員,已經使用大鼠神經元模型,從而估計人類大腦的信息存儲容量為1PB級別,新的估計值比以前的估計的信息量大了10倍。相關工作成果發表在《eLife》上。                            


                           

研究人員知道,從一個神經元到下一個神經元的神經突觸,是信息流動的主要空間,對大腦存儲信息容量非常重要,同時對於其他大多數神經功能也是意義重大。但科學家還是不明白很多,在大腦中神經突觸是如何工作的,包括它們的大小會如何影響信息的傳輸或存儲。                            


                           

在這項研究中,研究人員對在大鼠的海馬進行非常精細的數字化重建。已知海馬體是大腦中與長期記憶密切相關的區域,對於該區域的計算機建模可能幫助人們更好地理解記憶的工作方式。在最小的尺度上,研究人員驚奇地發現,神經元中的10%左右會有兩個突觸,來將它們連接到其他神經元上,而其餘90%的神經元隻有一個突觸。雖然這些突觸之間隻有約8%的大小變化,研究人員發現在小鼠的整個海馬中,有26種不同大小的突觸。用計算機的術語來說,這意味著,每個突觸可以存儲平均4.7比特。在整個大腦中,這些突觸總共的信息存儲量可以達到驚人的1PB級別,即為1000TB,或者一百萬GB的存儲量。                            


                           

但是1PB的這個數字也存在一些疑問。比如,雖然老鼠的大腦和人類大腦有著驚人的相似,但並不完全一樣。且突觸的規模、種類等,都會與物種類型有一定關聯。不僅如此,突觸的大小和數量,在不同的人群間,還存在著一定的個體差異。所以基於1PB的這個數據,有科學家估計人類的大腦信息存儲極限可以到達3到5個PB級別。研究人員對大腦如何使用這個驚人的存儲容量,還存在著很多的疑問。因為突觸隻有10%到20%的時間在傳遞數據,這使得數據的組織方式非常複雜。他們計劃繼續解釋這些問題,這可能有助於計算機科學家找到更有效的方式,來組織計算機的超大存儲空間,來促進計算機的深度學習等技術的發展。                            


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