Учёные из Еврейского университета Иерусалима и Амстердамского свободного университета показали: отдельная нервная клетка коры головного мозга человека может выполнять вычисления не проще, а по сложности сравнимые с работой глубокой искусственной нейросети. Раньше нейрон считали простым переключателем — «набрался сигнал — выстрелил», теперь выяснилось, что клетка анализирует не количество, а комбинацию входящих сигналов.

Это меняет представление о том, откуда берётся мощь мозга: возможно, дело не только в числе нейронов и связей между ними, но и в вычислительной сложности каждой отдельной клетки. Для разработчиков ИИ это намёк — вместо простого наращивания числа искусственных нейронов имеет смысл делать их «умнее».

• Результаты опубликованы в журнале Академии наук США PNASi.
• Метод проверки: учёные создавали цифровые «двойники» реальных нейронов и подбирали, насколько глубокой должна быть искусственная нейросеть, чтобы точно повторить отклик «вход-выход» живой клетки.
• Закономерность: чем сложнее биологический нейрон, тем больше слоёв требуется искусственной модели для его имитации — человеческие нейроны неизменно требовали более глубоких сетей, чем нейроны других млекопитающих.
• Секрет — в дендритах: разветвлённая структура отростков и нелинейная работа синапсов позволяют клетке различать не «сколько сигналов пришло», а «в какой комбинации».
• Пример из статьи: отличить изображение кошки от собаки способна ресурсами всего одной клетки, тогда как для реальной задачи распознавания образов даже на узкоспециализированном ASICi потребовались бы десятки тысяч транзисторов.