Если мы хотим загрузить полную эмуляцию мозга на компьютере или другом вычислительном устройстве, это предполагает, что мы должны реплицировать все нейроны и их связи. Необходимо восстановить нейрон со всеми функциями, важными для мышления. На английском это обсуждается в контексте «Whole brain emulation».

Метод 1[править]

За идентификатор нейрона берем натуральное число от 1 до 87000000000
Для того, чтобы вместить произвольный идентификатор нейрона <math>id^n</math> потребуется как минимум 5 байт (максимально возможное число - 1.099.511.627.776 (более 1 триллиона))
Записываем не сами идентификаторы, а связи между нейронами, что представляет из себя наборы пар идентификаторов нейронов <math>(id_1^n, id_2^n)</math>.
Каждая пара для записи потребует, как минимум 5 + 5 = 10 байт.
Общее количество пар - около 100 триллионов (<math>10^{14}</math>), следовательно общий объем памяти: <math>10\times10^{14} = 10^{15}</math> Б или ~1 Пб
Дополнительно надо связать концевые нейроны (моторные, секреторные и сенсорные нейроны) с закодированными факторами внешней среды. Пусть количество факторов равняется количеству концевых нейронов, тогда для записи каждого из них будет достаточно тех же 5 байт. Из этого следует, что еще одного петабайта будет достаточно для фиксации всех связей нейронов с внешней средой. Само описание внешней среды пока опустим, возможно, оно может быть высчитано исходя из паттернов связей самих нейронов.
Итого, в сумме получается необходимо иметь 2 Пт компьютерной памяти для сохранения коннектома (и возможно личности) человека.

Темы для проверки[править]

Тип связи нейронов[править]

Примеры:

аксон-аксон (а так бывает? Прим. Experimentalist)
аксон-дендрит
аксон-тело (здесь можно уточнить про то, что это не тело, а какой-то тип клетки. Прим. Experimentalist)
аксон-шипик (а какой здесь англотермин? Прим. Experimentalist)
и дендрит-дендрит (а так бывает? Прим. Experimentalist)

Геометрическая структура[править]

Данный уровень сложности получается, если абсолютно каждый нейрон:

Делает вклад в сложную формулу, по которой можно «расчитать сознание»
Меняет свои соединения достаточно часто, чтобы его вместе с группой окружающих нейронов нельзя было свести к более простой математической формуле, вычисляющей результат

Вполне возможно, что рост, развитие и роль групп нейронов можно предсказать и провести расчёты более оптимальным образом при наличии данных. Вполне возможно, что для современных трансгуманистов это будет влиять на выбор между загрузкой сознания и крионированием.

Одной из теорий развития групп нейронов в зависимости от геометрии являются динамические нейронные поля (DNF, Wilson, Cowan, Amari and Taylor). Они рассмотрели развитие этих групп в пространстве и времени в зависимости от частоты срабатывания.