Armazenamento de informação no cérebro
Não gosto deste tipo de estimativas. O cérebro não armazena informação da mesma forma que um moderno computador modelo de endereço r. Um computador armazena informação como uma série de valores booleanos, pelo que qualquer unidade de armazenamento (em computadores, esta é uma palavra, palavra dupla, ou quad palavra, sendo 2, 4, ou 8 bytes, respectivamente) é definida como sendo capaz de armazenar 2^(número de bits) valores possíveis. Assim, um byte, sendo 8 bits, pode existir num único de 2^8, ou 256, estados. Como se usa booleano, pode-se dizer com certeza que um valor de 8 bits pode representar números inteiros entre exactamente 0 e 255, um valor de 16 bits pode representar números inteiros entre exactamente 0 e 65535, etc. Dizer que uma sinapse pode armazenar um byte assume várias coisas:
1) Que uma sinapse pode existir em 256 estados possíveis. Esta é uma suposição problemática porque, ao contrário de um byte onde cada valor possível tem o mesmo peso, uma sinapse pode “preferir” estar num determinado estado. A facilitação ou ampliação sináptica é muito mais fácil e rápida do que a engramação sináptica. Outros factores podem estar em jogo que afectam o número de estados em que uma sinapse pode estar.
2) Que uma sinapse armazene uma única unidade independente se a informação, ou seja, que duas sinapses armazenem exactamente o dobro de uma única sinapse. Isto vem directamente da nossa experiência com computadores, mas quando se pergunta a um cientista informático, muitas vezes isto não pode ser mais longe para a verdade. É mais provável que o cérebro armazene informação sob a forma de relações. Isto é como uma versão super complicada de uma árvore de radix (um algoritmo de inclusão de membros com chave). Se uma única sinapse age como um único nó numa árvore de radix, a “quantidade” de informação que armazena depende directamente de cada outra sinapse com a qual está relacionada.
3) Que cada sinapse, ou mesmo um grande número de sinapses, armazene informação (um assunto que já assinalou). Muitas sinapses não são capazes de armazenar informação por longos períodos, ou não podem armazenar informação de todo.
4) Que as sinapses são unidades atómicas de armazenamento, sendo o número de sinapses o único factor determinante do armazenamento de informação, com factores como o estado do neurónio e a proximidade de uma sinapse com outra a ser descontada. Isto significa que há uma hipótese de que um neurónio com 100.000 sinapses pode existir no mesmo número de estados possíveis que dez neurónios com 10.000 sinapses. Uma acção numa sinapse irá afectar outras sinapses próximas, e acções colectivas em muitas sinapses podem alterar o comportamento de todo o neurónio.
5) Que os neurónios são a única fonte de armazenamento de informação. Na realidade, as células gliais influenciam fortemente a excitabilidade de um neurónio. O suporte de astrocitos pode alterar o comportamento de um neurónio e, portanto, a “capacidade”.
6) Que toda a informação tem o mesmo valor. Para quantificar a capacidade de armazenamento, qualquer bit individual não é diferente de qualquer outro bit. O sector 1234 num disco rígido não é mais “importante” do que o sector 4321, e ambos podem ser utilizados para armazenar qualquer informação que se deseje. No cérebro, uma dada sinapse pode existir em 256 estados possíveis, mas pode apenas codificar a informação necessária para calibrar a sua própria resposta, para que não seja demasiado activa. Este neurónio não pode ser utilizado para armazenar mais um dígito de pi que se esteja a tentar lembrar. A analogia mais próxima em informática é o modelo de execução de Harvard, onde as instruções e os dados da máquina são mantidos em áreas diferentes. O cérebro é assim, mas em esteróides. Nem todos os dados são iguais.
No final, a aplicação da teoria da informação sobre neurónios requer saber quantos bits cada factor individual acrescenta a um determinado neurónio. Dizer que uma única sinapse pode existir em 256 estados possíveis (ou melhor, do que um neurónio pós-sináptico só pode determinar com precisão a actividade com 1/256º de granularidade) e assim fornecer um byte de informação é tão simplificado que se torna incorrecto.
A única semelhança entre o cérebro e um computador é que ambos são capazes de turing-execução completa.