Hihetetlen: csupán három banán energiájával működik az emberi agy

Elképesztő, mennyire takarékos az agyunk: egy számítógéphez képest szinte semmit sem fogyaszt.

Az emberi agy az egyik legkülönlegesebb biológiai számítógép, amelyet a természet valaha létrehozott. Bár súlya alig haladja meg a testsúlyunk két százalékát, működése elképesztő teljesítményt rejt. Még meglepőbb azonban, hogy mindehhez milyen kevés energiára van szüksége: körülbelül 20 watt elegendő az agy működéséhez – nagyjából annyi, mint amennyit egy hagyományos számítógépmonitor fogyaszt.

Ez első hallásra talán jelentéktelen adatnak tűnik, ám ha összevetjük a modern számítástechnika energiaigényével, hamar kiderül: az emberi agy hatékonysága egészen rendkívüli.

A legerősebb számítógép a fejünkben van

Az agy képességeit ma már gyakran hasonlítják a mesterséges intelligenciával működő számítógépekhez. A szakértők szerint az emberi agy számítási kapacitása elképesztően magas: egyes becslések alapján másodpercenként akár exaflop nagyságrendű műveleteknek megfelelő feldolgozást is végezhet – vagyis körülbelül egymilliárd-milliárd matematikai műveletet (10¹⁸) másodpercenként. Mindezt mindössze néhány tucat watt energiával teszi.

Érdemes ezt összehasonlítani a világ legerősebb szuperszámítógépeivel. Az amerikai Oak Ridge National Laboratory Frontier nevű szuperszámítógépe például szintén képes exaflop nagyságrendű teljesítményre, de ehhez körülbelül 20 megawatt energiára van szüksége. Ez nagyjából egymilliószor több energia, mint amennyit az emberi agy használ ugyanekkora számítási teljesítményhez.

Mennyi energiát fogyaszt valójában az agy?

Az agy ugyan kis tömegű szerv, energiaigénye mégis jelentősnek számít a test többi részéhez képest. Az emberi szervezet nyugalmi energiafelhasználásának körülbelül 20 százalékát az agy működése emészti fel.

Ez azonban abszolút értékben még mindig meglepően kevés. Egy átlagos, napi körülbelül 2700 kalóriát elfogyasztó ember esetében az agy energiaigénye nagyjából 300–350 kilokalória naponta.

Ez energiában kifejezve körülbelül 0,4 kilowattórának felel meg – ami kevesebb, mint amennyi egy hagyományos 60 wattos izzót hét órán át működtetne. Érdekesség, hogy ez az energiamennyiség nagyjából három banán tápértékének felel meg.

A modern számítástechnika energiaigénye ezzel szemben hatalmas. Egy csúcsteljesítményű szuperszámítógép működtetéséhez például naponta több száz tonna fosszilis tüzelőanyag elégetése szükséges, amely jelentős mennyiségű szén-dioxid-kibocsátással jár.

Ez a különbség jól mutatja, mennyire hatékony rendszert hozott létre az evolúció.

A híres 10 százalékos mítosz

Az agy működésével kapcsolatban az egyik legismertebb tévhit az, hogy az emberek csupán az agyuk 10 százalékát használják. Ez a gondolat gyakran felbukkan könyvekben, filmekben és motivációs előadásokon is.

A valóság azonban egészen más. Idegtudományi vizsgálatok egyértelműen kimutatták, hogy az agy szinte minden területe aktív valamilyen mértékben, még nyugalmi állapotban is.

A mondás mögött azonban van egy halvány igazságmag. Chang Xu, a Sydney-i Egyetem Mesterséges Intelligencia Központjának kutatója szerint az agy ugyan rendelkezik mintegy 100 milliárd idegsejttel, de ezek nem működnek egyszerre teljes kapacitással. A különböző feladatokhoz különböző idegi hálózatok aktiválódnak, így az agy mindig csak a szükséges rendszereket használja.

Ez a szelektív működés szintén hozzájárul az agy rendkívüli energiahatékonyságához.

Hogyan dolgozik az agy?

A számítógépek és az emberi agy közötti egyik legfontosabb különbség az információfeldolgozás módja.

Liqun Luo, a Stanford Egyetem biológusa szerint a hagyományos számítógépek többsége sorozatos feldolgozást alkalmaz. Ez azt jelenti, hogy a műveletek egymás után, lépésről lépésre történnek. Ha hiba csúszik egy korai lépésbe, az később felerősödhet és torzíthatja az eredményt.

Az emberi agy ezzel szemben gyakran masszívan párhuzamos feldolgozást használ. Vagyis rengeteg idegsejt és idegi kapcsolat egyszerre dolgozik ugyanazon a feladaton.

Egy egyszerű példa jól érzékelteti ezt a különbséget. Ha Ön felé repül egy labda, az agya szinte azonnal képes felismerni a tárgy alakját, megbecsülni a sebességét, kiszámítani a pályáját, és összehangolni a mozgását az elkapáshoz.

E folyamat során több agyi terület – a látókéreg, a kisagy, a motoros kéreg – egyszerre működik. Az információk párhuzamos feldolgozása teszi lehetővé, hogy mindez néhány tizedmásodperc alatt megtörténjen.

Az idegrendszer mint inspiráció

A modern mesterséges intelligencia rendszerei sok szempontból már az agy működését próbálják utánozni. A mesterséges neurális hálózatok például az idegsejtek közötti kapcsolatok mintájára épülnek fel.

A jelenlegi rendszerek azonban még mindig jelentősen különböznek a biológiai agytól. A Texas A&M Egyetem kutatója, Suin Yi szerint a hagyományos mesterséges intelligencia modellek nagyrészt a visszaterjesztés (backpropagation) nevű matematikai módszerre épülnek, amely a neurális hálózatok tanulását irányítja.

Ez a módszer hatékony, de biológiai szempontból nem igazán tükrözi az idegrendszer működését. Ezért egyre több kutató próbál olyan algoritmusokat fejleszteni, amelyek közelebb állnak az agy tanulási mechanizmusaihoz.

Tanulás az idegsejtektől

Az idegtudomány egyik fontos felfedezése a Hebb-tanulás elve. Ennek lényege, hogy azok az idegsejtek, amelyek gyakran aktiválódnak együtt, erősebb kapcsolatot alakítanak ki egymással.

Ehhez kapcsolódik az úgynevezett tüskeidőzítéstől függő plaszticitás, amely azt írja le, hogy az idegsejtek közötti kapcsolatok erőssége az idegi impulzusok időzítésétől függ.

A kutatók ma már olyan mesterséges intelligencia modelleken dolgoznak, amelyek ezekhez a biológiai mechanizmusokhoz hasonló módon tanulnak.

Az energiahatékony mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia fejlődése egyre nagyobb energiaigénnyel jár. A hatalmas adatközpontok működtetése jelentős elektromos áramot igényel, és komoly környezeti terhelést jelent.

Éppen ezért a kutatók világszerte keresik azokat a megoldásokat, amelyekkel csökkenthető a számítástechnika energiaigénye.

A Surrey Egyetem kutatói például egy úgynevezett topográfiai ritka térképezés módszerével kísérleteznek. Ebben a modellben a mesterséges neuronok nem kapcsolódnak minden más neuronhoz, hanem csak a közvetlen szomszédaikhoz. Ez jelentősen csökkenti a hálózat energiaigényét, miközben megőrzi a számítási hatékonyságot.

Kövesse az Egészségkalauz cikkeit a Google Hírek-ben, a Facebook-on, az Instagramon vagy a X-en,Tiktok-on is!