Човешкият мозък вероятно е 100 пъти по – мощен отколкото се смяташе досега
Последно: 19 юни 2024 г. в 10:22
Човешкият мозък е толкова мощен, че интелигентните компютри, наречени невронни мрежи, са създадени и работят по негово подобие.
Ново изследване на Университета Калифорния в Лос Анджелис (UCLA), публикувано в списание Science, разкрива различна информация за това как функционира човешкият мозък, която може да промени представата ни за това, как се случва процесът на учене.
Проучването се фокусира върху един вид неврони, наречени дендрити. Това са дълги, разклонени като клони структури, които са свързани със закръгленото тяло на клетката, наречена сомата. Досега се считаше, че дендритите служат само като канали, които прехвърлят електроимпулсите от тялото на клетката към други неврони. Проучването на Калифорнийския университет показва, че дендритите генерират свои собствени електроимпулси десет пъти по-често от считаното досега.
Изследователите стигат до този извод след опити с мишки. Вместо да имплантират електроди в самите дендрити, те ги поставят до тях. Тогава откриват, че дендритите са пет пъти по-активни от клетките на мозъка тогава, когато мишките спят и десет пъти по-активни, когато те са будни.
Резултатът показва, че дендритите не се това, за което ги считаше неврологията през последните 60 години.
След като дендритите съставляват повече от 90% от нервната тъкан – около 100 пъти по-голям обем в сравнение със сомата, това може да означава, че човешкият мозък е със 100 пъти по-голям капацитет от това, което се е смятало досега.
Новото откритие може да помогне на невролозите да лекуват редица неврологични заболявания, както и да хвърли нова светлина върху когнитивния процес. Досегашните модели твърдяха, че процес на научаване възниква тогава, когато телата на клетките на два неврона са активни по едно и също време. Сега обаче става ясно, че процесът на учене може да става, когато входният неврон е активен в същото време, когато и дендритите са активни, при това може различни части на дендритите да са активни по различно време. Това предполага много повече гъвкавост на процеса на учене, който може да се случи в рамките на един неврон.
