A célula é um supercomputador
https://reasonandscience.catsboard.com/t2712-the-cell-is-a-super-computer
1. Um transistor pode ser considerado um neurônio artificial. Cada célula viva dentro de nós é um supercomputador analógico-digital híbrido. O cérebro é como 100 bilhões de computadores trabalhando juntos.
2. As células biológicas são programadas para serem especialistas em receber entradas, conduzindo-as através de uma série complicada de portas lógicas por meio de operações semelhantes a circuitos e produzindo a saída programada desejada.
3. A origem dos programas, portas lógicas e circuitos complexos para obter um resultado específico com propósito é sempre rastreada até a implementação inteligente.
Poder computacional oculto encontrado nos braços dos neurônios
Os braços dendríticos de alguns neurônios humanos podem realizar operações lógicas que antes pareciam exigir redes neurais inteiras. A crescente pesquisa desviou discretamente parte da atenção para neurônios individuais, que parecem arcar com muito mais responsabilidade computacional do que antes parecia imaginável. Minúsculos compartimentos nos braços dendríticos dos neurônios corticais podem cada um realizar operações complicadas em lógica matemática. Agora, parece que os compartimentos dendríticos individuais também podem realizar um cálculo particular - “OU exclusivo” - que os teóricos matemáticos haviam categorizado anteriormente como insolúvel por sistemas de neurônio único. As funções XOR foram por muitos anos consideradas impossíveis em neurônios individuais. Mas, à medida que surge, neurônios individuais operam como redes de várias camadas, têm muito mais poder de processamento e podem, portanto, aprender ou armazenar mais. Um único neurônio pode ser capaz de computar funções realmente complexas. Por exemplo, ele pode, por si só, ser capaz de reconhecer um objeto. A descoberta implica que os neurônios individuais são extensos processadores de informação. Os cérebros são muito mais complicados do que se pensava. Tradicionalmente, acredita-se que as redes neurais sejam feitas de neurônios vistos como interruptores simples e pouco inteligentes. Existe uma rede profunda inesperada em um único neurônio. E isso é muito mais poderoso em termos de problemas de aprendizagem difíceis, em termos de cognição.
https://www.quantamagazine.org/neural-dendrites-reveal-their-computational-power-20200114/
Potenciais de ação dendrítica e computação em neurônios corticais da camada 2/3 humana
As propriedades elétricas ativas dos dendritos moldam a entrada e a saída neuronal e são fundamentais para o funcionamento do cérebro. Em dendritos de neurônios piramidais de camada 2 e 3 (L2 / 3) do córtex cerebral humano, descobrimos uma classe de potenciais de ação dendrítica mediados por cálcio (dCaAPs) cuja forma de onda e efeitos sobre a produção neuronal não foram descritos anteriormente. Em contraste com os potenciais de ação tudo ou nada típicos, os dCaAPs foram classificados; suas amplitudes eram máximas para estímulos de nível limite, mas amortecidas para estímulos mais fortes. Esses dCaAPs permitiram que os dendritos de neurônios piramidais neocorticais humanos individuais classificassem entradas não separáveis linearmente - uma computação convencionalmente considerada para exigir redes de várias camadas. Há muito se supõe que a soma das entradas sinápticas excitatórias no dendrito e a saída no axônio podem apenas instanciar operações lógicas, como AND e OR. Tradicionalmente, a operação XOR foi pensada para exigir uma solução de rede. Descobrimos que a função de ativação dos dCaAPs permitiu que eles calculassem efetivamente a operação XOR no dendrito suprimindo a amplitude do dCaAP quando a entrada está acima da força ideal. Assim, com base em nossos resultados e nos de estudos anteriores, consideramos um modelo que retrata os compartimentos somático e dendrítico de neurônios L2 / 3 como uma rede de operadores lógicos acoplados e funções de ativação correspondentes. A operação XOR é realizada nos dendritos com dCaAPs, enquanto as operações AND / OR são realizadas no soma e no tufo e nos dendritos basais.
https://sci-hub.tw/https://science.sciencemag.org/content/367/6473/83
Dinâmica de neurônio único e computação Elsevier 2014
O cálculo realizado por neurônios individuais pode ser definido como um mapeamento de trens de pico aferentes para o trem de pico de saída que é comunicado aos seus alvos pós-sinápticos.
http://www.lps.ens.fr/~hakim/14coin.pdf
O que um único neurônio pode computar?
Os neurônios reais recebem como entradas os sinais em suas sinapses e fornecem como saídas sequências de potenciais de ação de pulsos idênticos e discretos ou "picos".
https://papers.nips.cc/paper/1867-what-can-a-single-neuron-compute.pdf
Cada célula viva dentro de nós é um supercomputador analógico-digital híbrido que implementa equações diferenciais não lineares, estocásticas, altamente computacionalmente intensivas com 30.000 variáveis de estado de proteína-gene que interagem por meio de circuitos de feedback complexos. A célula humana média de 10 μm realiza esses cálculos incríveis com dispositivos de proteína de DNA em nanoescala autoalinhados de 0,34 nm, com 20 kT por operação molecular (1 molécula de ATP hidrolisada), aproximadamente 0,8 pW de consumo de energia (10 M ATP s − 1) e com dispositivos barulhentos e não confiáveis que interagem coletivamente para realizar computação analógica-digital híbrida confiável. Com base em um único aminoácido entre milhares de proteínas, as células imunes devem decidir coletivamente se uma determinada molécula ou fragmento molecular é de um amigo ou inimigo, e se erram em sua decisão, mesmo por uma pequena quantidade, doença autoimune, doença infecciosa ou o câncer pode se originar com alta probabilidade todos os dias. Mesmo no fim da lei de Moore, não igualaremos esse desempenho nem em algumas ordens de magnitude. 1
Existe uma profunda conexão entre a eletrônica e a química, o que auxilia bastante no projeto de motivos de circuitos analógicos e computação analógica em biologia sintética. Esta conexão profunda surge porque há semelhanças surpreendentes entre as equações que descrevem o fluxo eletrônico ruidoso em transistores subliminares e as equações que descrevem o fluxo molecular ruidoso em reações químicas, ambas obedecendo às leis da termodinâmica exponencial. Portanto, os motivos do circuito do domínio eletrônico são útil para criar motivos de circuito em biologia e vice-versa
A sopa amorfa auto-organizada em uma célula processa informações enquanto destrói, repara e reconstrói as estruturas necessárias para isso. É notável que isso seja feito por meio de uma nanotecnologia autoalinhada, sem fiação explícita. Em vez disso, a ligação química entre moléculas específicas serve para "ligá-las implicitamente" e faz com que interajam por meio de reações químicas. Essas reações causam transformações de estado, que são necessárias para que ocorra a computação.
Embora tenha havido um progresso significativo em fundamentos e aplicações no campo da biologia sintética, ele falhou em escalar significativamente em complexidade em mais de uma década. Uma razão importante para essa falha foi sua ênfase exagerada nos paradigmas de pensamento digital: porque o design digital é relativamente simples e escalável, mas porque as moléculas e os átomos são distintos.
Embora as funções de base lógica e os loops de feedback positivo sejam certamente usados pelas células para tomar decisões irreversíveis, para organizar a computação sequencial e realizar a restauração do sinal, a computação analógica é extremamente importante para a incrível eficiência da célula w.r.t. o uso de energia, tempo e espaço. Abaixo de uma certa precisão computacional cruzada, é altamente vantajoso calcular de forma analógica para reduzir a energia, a contagem de partes ou o número de moléculas (e, portanto, o volume ou espaço) necessária para o cálculo. Portanto, não é surpreendente que as células explorem a computação analógica para realizar seus cálculos de precisão moderada.
Acho que isso não deveria nos surpreender se partirmos da suposição de que um poder superinteligente superior implementou esses sistemas de computador que são capazes de tal façanha. O acaso, não.
1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3928905/
2. http://www.lps.ens.fr/~hakim/14coin.pdf
https://reasonandscience.catsboard.com/t2712-the-cell-is-a-super-computer
1. Um transistor pode ser considerado um neurônio artificial. Cada célula viva dentro de nós é um supercomputador analógico-digital híbrido. O cérebro é como 100 bilhões de computadores trabalhando juntos.
2. As células biológicas são programadas para serem especialistas em receber entradas, conduzindo-as através de uma série complicada de portas lógicas por meio de operações semelhantes a circuitos e produzindo a saída programada desejada.
3. A origem dos programas, portas lógicas e circuitos complexos para obter um resultado específico com propósito é sempre rastreada até a implementação inteligente.
Poder computacional oculto encontrado nos braços dos neurônios
Os braços dendríticos de alguns neurônios humanos podem realizar operações lógicas que antes pareciam exigir redes neurais inteiras. A crescente pesquisa desviou discretamente parte da atenção para neurônios individuais, que parecem arcar com muito mais responsabilidade computacional do que antes parecia imaginável. Minúsculos compartimentos nos braços dendríticos dos neurônios corticais podem cada um realizar operações complicadas em lógica matemática. Agora, parece que os compartimentos dendríticos individuais também podem realizar um cálculo particular - “OU exclusivo” - que os teóricos matemáticos haviam categorizado anteriormente como insolúvel por sistemas de neurônio único. As funções XOR foram por muitos anos consideradas impossíveis em neurônios individuais. Mas, à medida que surge, neurônios individuais operam como redes de várias camadas, têm muito mais poder de processamento e podem, portanto, aprender ou armazenar mais. Um único neurônio pode ser capaz de computar funções realmente complexas. Por exemplo, ele pode, por si só, ser capaz de reconhecer um objeto. A descoberta implica que os neurônios individuais são extensos processadores de informação. Os cérebros são muito mais complicados do que se pensava. Tradicionalmente, acredita-se que as redes neurais sejam feitas de neurônios vistos como interruptores simples e pouco inteligentes. Existe uma rede profunda inesperada em um único neurônio. E isso é muito mais poderoso em termos de problemas de aprendizagem difíceis, em termos de cognição.
https://www.quantamagazine.org/neural-dendrites-reveal-their-computational-power-20200114/
Potenciais de ação dendrítica e computação em neurônios corticais da camada 2/3 humana
As propriedades elétricas ativas dos dendritos moldam a entrada e a saída neuronal e são fundamentais para o funcionamento do cérebro. Em dendritos de neurônios piramidais de camada 2 e 3 (L2 / 3) do córtex cerebral humano, descobrimos uma classe de potenciais de ação dendrítica mediados por cálcio (dCaAPs) cuja forma de onda e efeitos sobre a produção neuronal não foram descritos anteriormente. Em contraste com os potenciais de ação tudo ou nada típicos, os dCaAPs foram classificados; suas amplitudes eram máximas para estímulos de nível limite, mas amortecidas para estímulos mais fortes. Esses dCaAPs permitiram que os dendritos de neurônios piramidais neocorticais humanos individuais classificassem entradas não separáveis linearmente - uma computação convencionalmente considerada para exigir redes de várias camadas. Há muito se supõe que a soma das entradas sinápticas excitatórias no dendrito e a saída no axônio podem apenas instanciar operações lógicas, como AND e OR. Tradicionalmente, a operação XOR foi pensada para exigir uma solução de rede. Descobrimos que a função de ativação dos dCaAPs permitiu que eles calculassem efetivamente a operação XOR no dendrito suprimindo a amplitude do dCaAP quando a entrada está acima da força ideal. Assim, com base em nossos resultados e nos de estudos anteriores, consideramos um modelo que retrata os compartimentos somático e dendrítico de neurônios L2 / 3 como uma rede de operadores lógicos acoplados e funções de ativação correspondentes. A operação XOR é realizada nos dendritos com dCaAPs, enquanto as operações AND / OR são realizadas no soma e no tufo e nos dendritos basais.
https://sci-hub.tw/https://science.sciencemag.org/content/367/6473/83
Dinâmica de neurônio único e computação Elsevier 2014
O cálculo realizado por neurônios individuais pode ser definido como um mapeamento de trens de pico aferentes para o trem de pico de saída que é comunicado aos seus alvos pós-sinápticos.
http://www.lps.ens.fr/~hakim/14coin.pdf
O que um único neurônio pode computar?
Os neurônios reais recebem como entradas os sinais em suas sinapses e fornecem como saídas sequências de potenciais de ação de pulsos idênticos e discretos ou "picos".
https://papers.nips.cc/paper/1867-what-can-a-single-neuron-compute.pdf
Cada célula viva dentro de nós é um supercomputador analógico-digital híbrido que implementa equações diferenciais não lineares, estocásticas, altamente computacionalmente intensivas com 30.000 variáveis de estado de proteína-gene que interagem por meio de circuitos de feedback complexos. A célula humana média de 10 μm realiza esses cálculos incríveis com dispositivos de proteína de DNA em nanoescala autoalinhados de 0,34 nm, com 20 kT por operação molecular (1 molécula de ATP hidrolisada), aproximadamente 0,8 pW de consumo de energia (10 M ATP s − 1) e com dispositivos barulhentos e não confiáveis que interagem coletivamente para realizar computação analógica-digital híbrida confiável. Com base em um único aminoácido entre milhares de proteínas, as células imunes devem decidir coletivamente se uma determinada molécula ou fragmento molecular é de um amigo ou inimigo, e se erram em sua decisão, mesmo por uma pequena quantidade, doença autoimune, doença infecciosa ou o câncer pode se originar com alta probabilidade todos os dias. Mesmo no fim da lei de Moore, não igualaremos esse desempenho nem em algumas ordens de magnitude. 1
Existe uma profunda conexão entre a eletrônica e a química, o que auxilia bastante no projeto de motivos de circuitos analógicos e computação analógica em biologia sintética. Esta conexão profunda surge porque há semelhanças surpreendentes entre as equações que descrevem o fluxo eletrônico ruidoso em transistores subliminares e as equações que descrevem o fluxo molecular ruidoso em reações químicas, ambas obedecendo às leis da termodinâmica exponencial. Portanto, os motivos do circuito do domínio eletrônico são útil para criar motivos de circuito em biologia e vice-versa
A sopa amorfa auto-organizada em uma célula processa informações enquanto destrói, repara e reconstrói as estruturas necessárias para isso. É notável que isso seja feito por meio de uma nanotecnologia autoalinhada, sem fiação explícita. Em vez disso, a ligação química entre moléculas específicas serve para "ligá-las implicitamente" e faz com que interajam por meio de reações químicas. Essas reações causam transformações de estado, que são necessárias para que ocorra a computação.
Embora tenha havido um progresso significativo em fundamentos e aplicações no campo da biologia sintética, ele falhou em escalar significativamente em complexidade em mais de uma década. Uma razão importante para essa falha foi sua ênfase exagerada nos paradigmas de pensamento digital: porque o design digital é relativamente simples e escalável, mas porque as moléculas e os átomos são distintos.
Embora as funções de base lógica e os loops de feedback positivo sejam certamente usados pelas células para tomar decisões irreversíveis, para organizar a computação sequencial e realizar a restauração do sinal, a computação analógica é extremamente importante para a incrível eficiência da célula w.r.t. o uso de energia, tempo e espaço. Abaixo de uma certa precisão computacional cruzada, é altamente vantajoso calcular de forma analógica para reduzir a energia, a contagem de partes ou o número de moléculas (e, portanto, o volume ou espaço) necessária para o cálculo. Portanto, não é surpreendente que as células explorem a computação analógica para realizar seus cálculos de precisão moderada.
Acho que isso não deveria nos surpreender se partirmos da suposição de que um poder superinteligente superior implementou esses sistemas de computador que são capazes de tal façanha. O acaso, não.
1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3928905/
2. http://www.lps.ens.fr/~hakim/14coin.pdf