Редактирование: Задача кодировки коннектома

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 =

* 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 ==

=== Тип связи нейронов ===

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 ===

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 [[Загрузка сознания|загрузкой сознания]] и [[Крионирование|крионированием]].

Одной из теорий развития групп нейронов в зависимости от геометрии являются динамические нейронные поля ([https://dana.loria.fr/examples.html DNF], Wilson, Cowan, Amari and Taylor). Они рассмотрели развитие этих групп в пространстве и времени в зависимости от частоты срабатывания.

= Расчёт от Isaac Arthur =

[https://youtu.be/WFIdTo5bdJo?t=606 Mind Uploading]

100000000000 нейронов.

= Whole Brain Emulation: A Roadmap =

[https://www.fhi.ox.ac.uk/brain-emulation-roadmap-report.pdf Whole Brain Emulation A Roadmap], Anders Sandberg, Nick Bostrom, 2008.

[[Future of Humanity Institute]], Oxford University.

= The Prospects of Whole Brain Emulation within the next Half-Century =

https://www.researchgate.net/publication/269477453_The_Prospects_of_Whole_Brain_Emulation_within_the_next_Half-_Century

= Ссылки =

KurzweilAi — [https://www.kurzweilai.net/neuroscientists-devise-scheme-for-mind-uploading-centuries-in-the-future Neuroscientists devise scheme for mind-uploading centuries in the future]

Nectome — [https://nectome.com/the-case-for-glutaraldehyde-structural-encoding-and-preservation-of-long-term-memories/ The case for glutaraldehyde: structural encoding and preservation of long-term memories]

[[Категория:Незавершённые статьи]]