Atitit 大脑能够储存多大的数据量

来源:互联网 发布:人工智能的好处 英文 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 09:37

Atitit 大脑能够储存多大的数据量

 

先说结论,不到100MB 。如何计算,请看如下推算。

 

1. 大脑的生理性能 1

1.1. 存储运作原理 1

1.2. 存储容量 2

1.3. Cache容量  约7个单位 ,7件事情 2

1.4. 运算速度处理速度 处理性能 2

1.5. Data driver数据驱动 3

1.6. 大脑消耗的能量若用电功率表示大约相当于25瓦。 3

2. 如何评价对比人脑的容量 3

2.1. 人的大脑存储些什么(单词,规则,图像人脸 ,事件) 3

2.2. 单词量比对比较合适 4

2.3. 事件数量比对比较合适 4

2.4. 图片处理量是不对的,因为大脑只处理抽象的线条可能,人脸处理还是可以凑活适用的 4

2.5. 规则数量对比标准化 4

3. 大脑的最终容量计算 4

3.1. 人能记住普通人5万单词30MB 4

3.2. 知识点 500个  1M 4

3.3. 记忆规则数量约百条。。  1MB 4

3.4. 人能记忆多少个事件   5MB 4

3.5. 记忆图像(人脸)数据这个大概200左右,一个部落天然规模    20MB 5

4. 综合,人脑total容量大概 60MB不到,专业人员也不过百兆左右 5

5. 其他人做的测试200MB)。 5

6. 参考资料 6

 

1. 大脑的生理性能

1.1. 存储运作原理

人脑140亿神经元,平均每个神经元和其他10000个左右的神经元有连接 ,记忆被存储在这些连接中

并不是某个神经元记忆什么东西,而是一堆神经元联合起来告诉你对什么输入该给什么输出,个别的神经元破坏不一定会损坏记忆,但是当破坏的神经元个数超过一个阈值以后会有大量记忆一起破坏。

 

1.2. 存储容量 

 

 人大概有100亿个脑细胞这个数量级,每个细胞都在不断的更新 死亡与重生 信息传递

所以呢, 如果要保持信息存储的稳定, 肯定是不能用一个脑细胞作为一个信息储存单元的, 而是一个chunk, 而这个簇有多大,平均每个神经元和其他10000个左右的神经元有连接 ,记忆被存储在这些连接中 我们先假定10000个吧.这样才能保证在一个不断变化的生物体中记忆相对的稳定性. 在这样的假定下, 大脑大概有1百万个储存单元 

 并不是一个突触连接就能表示一比特,通常都是一组神经元组成一个功能单元,处理一类信息

 

根据《进化的大脑:赋予我们爱情、记忆和美梦》中的数据:大脑有1000亿个神经元,平均每个神经元5000个突触,神经元平均最高放电频率400次/秒。因此大脑能够存储的数据上限为1000亿×5000=500万亿=500T,计算能力为1000亿×400=4万亿次/秒。这个说法不靠谱,不是单个细胞和神经元存储一个byte的。



 1百万个储存单元 如何与byte对应,需要按照一些规则对应。

 

 

1.3. Cache容量  约7个单位 ,7件事情

大脑能够瞬间记住的新信息是7个单位。可以

如果每个事件140字节标识,只有可怜的   1kb cache

1.4. 运算速度处理速度 处理性能

我们感受到的这个世界的一切信息,并不是我们的感官能够接收到的信息的总合,而是人脑能够处理的信息的总合,人脑处理能力来不及处理的信息就被简单丢弃掉了,因此计算一下人脑能够处理的信息量就能够大致估计出人脑的处理能力

 

我们获得的大部分信息来自视觉 90%多大概。。

 

图像的分辨率 。我们看0.5米外600DPI的图片,就感觉相当清楚,没有失真,比600DPI更高的分辨率并不会让我们觉得图像质量更好,因此可以近似地认为600DPI是的极限

 

人脑每秒处理不大于30帧图像,超过30帧并不会对视频的流畅性有所改善,因此每秒处理的象素信息量即使按最大来算也不大于4.8T

 

处理4.8T并不等于存储4.8T,处理仅仅是看清楚,并分辨出其中的实体对象。大量的信息在视神经第二层细胞那里就被加工和丢弃了,传到枕叶的仅仅是从视场中识别出来的有限几个对象的图像。人脑是按照场景来处理和记忆的,通过把识别出来的对象组成场景模型,并一边对这个模型进行实时推演,一边把来自视觉的新的信息纳入到模型中去,从而实现视觉感知的,对于无法融合到模型中的信息常常不作处理直接丢弃,“人只看到自己想看到的东西”就是这个意思。



 大脑是存在 主频的。该主频大约是40Hz. 又由于每次 运算事实上是把 一个神经元所有的 树突汇总 再散布到轴突上 。。也有说法200hz,这个太高了,还是40hz比较合理

 

1.5. Data driver数据驱动

大脑中是不分数据和算法的,算法是连接,数据也是连接,算法可以变数据,数据也可以变算法

 

1.6. 大脑消耗的能量若用电功率表示大约相当于25瓦。

2. 如何评价对比人脑的容量

2.1. 人的大脑存储些什么(单词,规则,图像人脸 ,事件)

自然状态下,视觉信息占所有信息的90%了。。加上少量的规则。。以及一定的事件记忆。。

现代文明下,单词,知识点数据量大大增加了。

2.2. 单词量比对比较合适

2.3. 事件数量比对比较合适

2.4. 图片处理量是不对的,因为大脑只处理抽象的线条可能,人脸处理还是可以凑活适用的

2.5. 规则数量对比标准化

 

3. 大脑的最终容量计算

 

3.1. 人能记住普通人5万单词30MB

 

,还在不断地记忆,不断地遗忘。 每个单词7个字母,那么信息量是 30w byte。。30MB容量。。

 

十万个词 专业人士,10万个单词,

 

3.2. 知识点 500个  1M

每个知识点也用140字节标识。。

3.3. 记忆规则数量约百条。。  1MB

规则就算每条140字节,这个数量几乎可以忽略不计

 

3.4. 人能记忆多少个事件   5MB

有资料说大概几万个事件,这个很不靠谱,明显太高了。

按照一天一件事算,70*365=25550件。。

一个事件140个字节,短信字节,大概3577kb字节。。  4M不到。。

 

3.5. 记忆图像(人脸)数据这个大概200左右,一个部落天然规模    20MB

 

200人左右。这是没有行政管理体系下,光靠人脑所能达到的水平。约束点在人脑本能的能力上

 

就以一个图片100kb计算,不过  20MB

 

4. 综合,人脑total容量大概 60MB不到,专业人员也不过百兆左右

 

5. 其他人做的测试200MB)。

 

在检阅了各种估计之后,佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)的计算机科学家Ralph Merkle教授指出,此前这些结果都或多或少对大脑如何存储信息作出了不靠谱的假设。他认为更好的估计可能是来自更直接地测量大脑存储容量的实验。

作为一个例子,他引用了在1980年代中期由来自贝尔实验室(Bell Labs)的Thomas Landauer和他的同事所进行的研究的结果。在这项研究中,受试者被要求在不同时间回忆不同形式的信息。结果,回忆的水平是出奇的一致,而当把这转换成一生大脑可以存储的数据总量时,其结果为200兆字节(200MB)。

这个数字要远少于冯·诺依曼给出的估计,但这个结果却是更为精确的。当然,这也可能会令人失望,因为如今的PC和手机都有比这多得多的存储容量。

正如Merkle教授所说:“虽然这个结果可能会打击我们的自我价值感,但它能表明,我们只需要稍多于我们现在有的硬件就可以创造出一种有着人类技能和能力的设备——如果我们知道正确的方式来组织硬件的话。”

 

6. 参考资料

(1 封私信 _ 5条消息)普通美国人词汇量多少?- 知乎.mhtml

(1 封私信 _ 5条消息)一个原始社会部落能维持多少人?- 知乎.mhtml

人类大脑有多大容量?竟还不如古董硬盘!-人类,大脑,记忆,容量,生科医学-驱动之家.mhtml

 

 

作者::绰号:老哇的爪子claw of Eagle偶像破坏者Iconoclast image-smasher

捕鸟王"Bird Catcher  kok  虔诚者Pious宗教信仰捍卫者 Defender Of the Faith.卡拉卡拉红斗篷 Caracalla red cloak万兽之王  纵火者

简称:: Emir Attilax Akbar 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴

全名::Emir Attilax Akbar bin Mahmud bin  attila bin Solomon bin adam Al Rapanui埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴 本 马哈茂德 本 阿提拉 本 所罗门 本亚当  阿尔 拉帕努伊

常用名:艾提拉(艾龙),  EMAIL:1466519819@qq.com

 

 

头衔:uke总部o2o负责人,全球网格化项目创始人,

uke交友协会会长  uke捕猎协会会长Emir Uke部落首席大酋长,

 

 

uke宗教与文化融合事务部部长,  uke制度与重大会议委员会委员长,uke保安部首席大队长,uke制度检查委员会副会长,uke机车协会主任 uke纹身协会

 

 uec学院校长, uecip图像处理机器视觉专业系主任   uke文档检索专业系主任

Uke图像处理与机器视觉学院首席院长

Uke 户外运动协会理事长  度假村首席大村长   uke出版社编辑总编

 

 

UTSC uke技术标准化委员会委员长 uke 首席cto   软件部门总监 技术部副总监  研发部门总监主管  产品部副经理 项目部副经理   uke科技研究院院长uke软件培训大师

 

uke波利尼西亚区大区连锁负责人 汤加王国区域负责人 uke克尔格伦群岛区连锁负责人,莱恩群岛区连锁负责人,uke布维岛和南乔治亚和南桑威奇群岛大区连锁负责人

 Uke软件标准化协会理事长理事长 Uke数据库与存储标准化协会副会长

 

uke终身教育学校副校长   Uke医院 与医学院方面的创始人

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