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。 |
