¿En qué se diferencia el cerebro de una GPU?

Answer 1

La mayor similitud entre los dos es la de los cálculos paralelos. La GPU tiene múltiples unidades de procesamiento que, por sí mismas, son débiles y lentas, al igual que una sola neurona es computacionalmente débil y lenta, pero un conjunto de ellas es bastante poderoso. Son sus esfuerzos colectivos los que descomponen un problema en partes más pequeñas y manejables. Pero hay diferencias entre ellos.

Se piensa que el cerebro es masivamente paralelo, pero en realidad no es completamente paralelo, tiene regiones especializadas como la corteza visual, para procesar los estímulos visuales y la corteza auditiva para el procesamiento de la información auditiva. En la corteza visual puede encontrar regiones más especializadas, como el área de la cara fusiforme (FFA) y las regiones que se activan para estímulos particulares y así sucesivamente. Las GPU no tienen ese tipo de regiones especializadas o al menos, si las tienen, pueden no ser tan avanzadas.

El cerebro también utiliza técnicas de integración de características basadas en la atención, es decir, si está viendo algo con múltiples atributos como el color, la forma y el sombreado, el cerebro formará una imagen completa dentro de sí mismo prestando atención al color, la forma y el sombreado, no en una De manera simultánea, pero un atributo a la vez para formar una percepción completa. Esta es la razón por la que no puede realizar múltiples tareas al completo porque la canalización de integración de características basada en la atención se vería afectada. Centrarse en una sola tarea permite que el cerebro forme una representación perceptiva más precisa de la tarea en cuestión. Creo que las GPU no tienen esta habilidad.

El cerebro humano es particularmente bastante escalable, el almacenamiento de memoria no es como en los sistemas informáticos donde tiene una memoria principal como la memoria de acceso aleatorio (RAM), el cerebro tiene un tipo de memoria distribuida muy cerca de las neuronas, de hecho, la memoria es probablemente almacenados en los pesos sinápticos, pero todavía no se entiende cómo el cerebro almacena los recuerdos. El cerebro organiza los recuerdos para que los similares estén cerca y los diferentes estén muy alejados, el cerebro realmente hace esto para codificar cualquier forma de estímulo. En las redes neuronales artificiales (ANN) existen los llamados mapas de autoorganización (SOM) para intentar imitar esta habilidad. Esta organización permite la recuperación rápida de recuerdos y formar asociaciones más significativas rápidamente. Esto es importante para cualquier cosa que el cerebro haga, como pensar.

Las GPU pueden tener cachés de memoria, pero es una técnica de juguete en comparación con la capacidad SOM en el cerebro. Las unidades de procesamiento en el cerebro también son más complejas que las de una GPU, y una GPU es solo un poder en bruto, sin inteligencia, solo un crujido numérico. Pueden hacer imágenes en tiempo real en gráficos de computadora en 3D, pero eso es todo, es simplemente una potencia absoluta.

La inteligencia no tiene que ver con el poder en bruto, sino con la organización y los algoritmos. Sí, estas cosas pueden acelerarse mediante cálculos paralelos, pero el poder en sí mismo nunca puede ser inteligente y una GPU es un poder de procesamiento sin procesar. cálculos

Espero que esto ayude.

Answer 2

La analogía de la computadora solo funciona en un nivel de concepto superficial. Tanto una computadora como un cerebro “proceso” . La información visual, por ejemplo, se procesa en pasos, desde formas generales hasta colores, movimientos, etc., todos se agregan en sus propios pasos.

Pero ahí es donde terminan las similitudes, es como decir que una oruga y un automóvil son similares porque ambos se mueven. La forma en que una CPU / GPU / computadora procesa la información es muy diferente de cómo lo hace un cerebro. Pero la analogía se sostiene porque es lo mejor que tenemos para explicar asuntos complejos.

Todo el mundo sabe acerca de computadoras, archivos, imágenes, por lo que hace que los conceptos sean más fáciles de entender. Es útil pensar en el ojo como una cámara para explicar, pero todavía no son lo mismo.

Answer 3

No tengo tiempo para escribir una respuesta adecuada y usted no tiene tiempo para leerla si escribí una.

Una mejor pregunta podría ser ‘¿Cómo se parece el cerebro a una GPU’?

En 1989 (creo), discutí en la conferencia de la Cybernetics Society que la física es a veces la mejor computadora para algunos cálculos. De hecho, noté que si quisiera saber dónde caerían los pedazos de una taza si la cayera, ¡entonces el mejor cálculo sería dejar caer la taza!

Todo proceso físico es un cálculo; en términos generales, una clase de equivalencia de cálculos.

La dicotomía que das es falsa. Una computadora es buena para ser una computadora y un cerebro siempre será mejor que cualquier otra computadora, ¡por definición!

El cerebro no calcula exactamente como una computadora y no deseamos que las computadoras sean capaces de calcular como cerebros porque son propensos a errores, lentos, consumen demasiada energía y otras 1001 razones.

Un cerebro humano está sintonizado para “ver” de una manera particular y con frecuencia ve lo que NO está allí. Si lo que quieres es un cerebro, entonces hay uno en tu cabeza. La mayoría de nosotros queremos algo mejor que nuestros cerebros;)

Answer 4

Hay un artículo muy interesante sobre el hecho de que su cerebro no es una computadora. Ofrece relatos históricos de cómo las personas en diferentes momentos pensaban que un cerebro era un dispositivo hidráulico, un dispositivo mecánico, una máquina eléctrica o telegráfica y, más recientemente, una computadora. Todas esas comparaciones se relacionaron con el conocimiento más avanzado de ese tiempo. Léalo para comprender mejor: su cerebro no procesa información y no es una computadora – Robert Epstein | Ensayos de aeon

Editar

Aquí hay otro artículo que habla sobre una teoría de cómo funciona la mente o cómo podemos aprender a construir una mente: ¿Cómo construir una mente? Esta teoría del aprendizaje puede contener la respuesta. Este artículo puede sonar completamente diferente del primer artículo que mencioné, y está más sincronizado con la pregunta formulada. Sin embargo, en este punto ambas son teorías contradictorias.

Answer 5

No puedo pasar el tiempo necesario para responder esto en detalle. Son dos sistemas muy diferentes. El cerebro realiza la actividad de maneras muy diferentes a como lo hace una computadora de silicio. Una GPU y un cerebro no son nada arquitectónicamente ni en el procesamiento de bajo nivel.

Answer 6

Uso de energía y eficiencia. Una GPU o CPU que tenga el mismo poder que un cerebro requeriría los probs 20 centrales nucleares para funcionar y probablemente pueda cocinar alimentos con la cantidad de calor que liberan, mientras que lo más caliente que puede obtener un cerebro es de 40 grados centígrados durante una fiebre y usos. Probablemente menos energía que una bombilla tenue