Niektórzy teoretycy opisują mózg w porównaniu z komputerem, wskazując na wiele podobieństw w ich budowie i działaniu. Oczywiście nie mówimy o bezpośrednim porównaniu mózgu i komputera, ale o porównaniu obrazowym na najbardziej ogólnym poziomie. Na przykład mózg działa według określonych programów, podobnie jak komputer. Albo mózg ma pamięć długoterminową, jak dysk twardy komputera itp. Krytycy wyśmiewają to podejście, argumentując, że mózgu nie można porównywać z komputerem z wielu powodów. Niektórzy twierdzą, że nie tylko komputery, ale także wszelkie sztuczne systemy nie są w stanie się uczyć lub np. nie są w stanie same się leczyć w przypadku drobnych uszkodzeń, w przeciwieństwie do tego, jak potrafi to zrobić mózg takie stwierdzenia, bo tak jak dzisiaj istnieją sztuczne systemy stworzone przez człowieka, zdolne zarówno do uczenia się, jak i w pewnym stopniu do samoleczenia. Inna sprawa, że ​​mózgu nie można porównywać ze sztucznie stworzonymi systemami, zarówno pod względem złożoności organizacji materii, a jeśli chodzi o złożoność jego pracy, jedną z głównych i fundamentalnych różnic między pracą mózgu a pracą komputera jest zdolność mózgu do samoreorganizacji na poziomie materialnym. w procesie pracy, w przeciwieństwie do zdolności komputerów opartych na samouczących się programach do samoreorganizacji jedynie na poziomie programu. Jeśli samouczące się programy potrafią się przeprogramować w trakcie procesu uczenia się, to mózg nie jest w stanie tego zrobić tylko przeprogramować się, ale także zmienić obwody, w oparciu o które te programy są realizowane. Ta właściwość sprawia, że ​​mózg jest bardziej elastyczny i odporny w porównaniu do komputera. Jeśli komputer jest częściowo uszkodzony, to nie jest w stanie sam się zregenerować, w przeciwieństwie do mózgu, który przy niewielkich, a czasem nawet bardzo znaczących uszkodzeniach sam się naprawia. Jest to główna podstawowa właściwość nie tylko mózgu, ale także wszystkich żywych istot materii, co zasadniczo odróżnia ją od materii nieożywionej. Gdyby współczesne komputery miały podobne właściwości, oznaczałoby to, że komputer mógłby nie tylko sam się przeprogramować, ale także zmienić wewnętrzną architekturę swoich obwodów. Niestety, nauka nie osiągnęła jeszcze takiego poziomu rozwoju, w którym mikroukłady mogłyby się odbudować drobne obrażenia, chociaż istnieją już pewne podstawy takich zdolności. Przykładowo w procesorach składających się z kilku miliardów elementów z reguły awaria kilku lub nawet kilkudziesięciu elementów układu nie prowadzi do awarii całego procesora. Producenci procesorów specjalnie wymyślają w takich przypadkach wewnętrzne programy procesorów sposób, aby uwzględnić liczbę elementów roboczych i w przypadku awarii jednego lub większej liczby z nich zastąpić je innymi elementami obwodu, które początkowo są produkowane w nadmiarze i znajdują się w rezerwie. Jednak elementy, które mogą zawieść i zostać zastąpione innymi elementami obwodu, są z reguły monotonnymi elementami obwodu, które pełnią funkcje komórek pamięci sztywno powiązanych z pewnymi obszarami mikroukładu. Elementy te w przypadku awarii są zastępowane innymi elementami obwodu, ale nie zmieniają one ich przeznaczenia funkcjonalnego. Mózg działa zupełnie inaczej niż komputer, mózg nie składa się ze sztywnych elementów obwodów, ale z elementów, które mogą zmieniać zarówno swój cel funkcjonalny, jak i strukturę. Na przykład neuron, często nazywany jednostką strukturalną i funkcjonalną mózgu, może początkowo być wzrokowy, a później stać się słuchowy. Ponadto elementy te są połączone elastycznymi połączeniami, które można nie tylko osłabić lub wzmocnić, ale także utworzyć nowe połączenia między innymi elementami obwodu Na przykład neuron może komunikować się z neuronem, z którym wcześniej nie miał połączenia, tworząc w ten sposób mniej więcej nowy „obwód”zwaną nową siecią neuronową mózgu. Co więcej, jak pokazują badania, nowe połączenie między neuronem a innym neuronem powstaje, gdy oba neurony są jednocześnie pobudzone. Dlatego nowoczesnych elektronicznych systemów komputerowych, które w przypadku drobnych uszkodzeń mechanicznych są w stanie „samoleczyć się”, nie można porównywać ze zdolnością do tego żywej materii. Kolejną zasadniczą różnicą między mózgiem a komputerem jest zdolność mózgu do tego wyznaczać sobie cele. Nowoczesne komputery oparte na sztucznej inteligencji jeszcze tego nie potrafią; są w stanie osiągnąć jedynie cele wyznaczone im przez człowieka. Jeśli chodzi o złożoność organizacji materii mózgu i komputera, nawet pod względem ilościowym mózg zawiera o kilka rzędów wielkości więcej elementów roboczych w porównaniu do współczesnych nawet bardzo. zaawansowane komputery, na przykład superkomputery. Ludzki mózg zawiera około 100 miliardów neuronów, chociaż niektórzy naukowcy kwestionują tę liczbę, twierdząc, że w rzeczywistości jest ich nieco mniej, około 85 miliardów. Różnica w liczbach może wynikać z różnych sposobów liczenia neuronów. Na przykład w jednym przypadku. naukowcy Potrafią policzyć wraz z neuronami tak zwane „komórki usługowe”, czyli komórki glejowe mózgu, które stanowią prawie połowę liczby wszystkich komórek mózgowych, ale poza tym nie są brane pod uwagę. Tak czy inaczej, nawet liczba 85 miliardów neuronów jest ogromna. Ale najważniejsze jest nie tylko liczba neuronów, ale liczba połączeń między nimi, która ostatecznie określa liczbę możliwych obwodów, na których można wdrożyć określone programy mózgowe. Odpowiednio, im większa liczba połączeń neuronów między sobą (jeden neuron może utworzyć do 20 tysięcy połączeń z innymi neuronami), tym większa liczba obwodów ma mózg i odpowiednio większa liczba programów, które jest w stanie Oczywiście analogia między komputerem a mózgiem służy do wyjaśnienia urządzenia i zasady działania tego ostatniego, co może dać jedynie znacznie uproszczone i zniekształcone wyobrażenie o tym, ale staje się ono jeszcze bardziej zniekształcone, gdy „teoretycy ” zaczyna porównywać jednostki strukturalne i funkcjonalne zlokalizowane na różnych poziomach organizacji materii, na przykład porównując neuron z tranzystorem. Oprócz tego, że elementy te bardzo różnią się od siebie rozmiarem i zupełnie odmienną budową, mają także różny stopień integracji elementów roboczych, z których się składają. Neuron to komórka o wielkości od 3 do 130 mikronów, składający się z ogromnej liczby (kilka miliardów) mniejszych elementów o wymiarach nie większych niż 5 nm, mających tysiące, a nawet dziesiątki tysięcy wyprowadzeń łączących go z innymi ogniwami. Tranzystor we współczesnej wersji to ogniwo kryształowe o wielkości kilkudziesięciu nanometrów, składające się z zaledwie kilku mniejszych elementów, będące przełącznikiem elektronicznym posiadającym tylko trzy wyjścia stałe, które mogą przyjmować tylko dwie pozycje - włączone lub wyłączone, co jest odpowiednikiem wartości logicznych „tak” lub „nie”. Jak widać różnica jest oczywista: neuron to skomplikowany układ z tysiącami, a nawet dziesiątkami tysięcy wyjść, a tranzystor to prosty przełącznik. z tylko trzema wyjściami. Jeżeli więc neuron i należy porównywać z elementami sztucznie stworzonych elektronicznych systemów obliczeniowych, to przynajmniej jako elementy nadające się do porównania należy brać nie tylko jeden tranzystor, ale wysoce zintegrowane mikroukłady, na przykład mikroprocesory składające się z kilka miliardów takich tranzystorów To prawda, takie porównanie będzie zbyt uproszczone, ponieważ neurony mózgu, w przeciwieństwie do mikroprocesorów, mają znacznie większą liczbę „przewodników” łączących je z innymi elementami mózgu, które również mogą się zmieniać. Ale nawet przy tak uproszczonym porównaniu wyłania się zupełnie inny obraz: okazuje się, że mózg nie składa się ze 100 miliardów tranzystorów (jak wielu uważa), a!