शीर्षक अपमानजनक लगता है लेकिन समर्थन डेटा सबसे प्रतिष्ठित Salk संस्थान में शोध से आता है। अन्य शोधकर्ताओं ने दिमाग के लिए भारी भंडारण क्षमता अनुमान बनाया था, लेकिन यह नया अनुमान 10 गुना अधिक है यह अनुमान पेटबाइट के आदेश पर है, जितना पूरे वर्ल्ड वाइड वेब
किसी ऐसे अनुमान के साथ कैसे आ सकता है? बुनियादी आधार क्या है? सबसे पहले, स्मृति की जानकारी के बिट्स की संख्या के अनुसार मात्रा निर्धारित की जाती है जिसे संग्रहीत और पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। मस्तिष्क के मामले में, सवाल यह है कि एक synapse में कितना जानकारी संग्रहीत हो सकती है, न्यूरॉन्स के बीच संप्रेषण जंक्शन। आकार और एक synapse के परिचालन शक्ति महत्वपूर्ण चर हैं: ताकत बिट्स और शक्तियों में मापा जा सकता है umber और आकार अन्तर्ग्रथनी आकार के साथ। उच्च बढ़ाई के तहत, synapses एक स्ट्रिंग पर मोतियों का एक गुच्छा की तरह दिखते हैं। नवजात मस्तिष्क, अपेक्षाकृत कुछ "मोती" हैं, लेकिन संख्या और आकार में यह वृद्धि बच्चे के रूप में बढ़ती हैं और चीजें सीखती हैं दुर्भाग्य से, बुढ़ापे में, इन मोतियों में से कई गायब हो जाते हैं जब तक कि मस्तिष्क बहुत सक्रिय न हो।
चूहे के दिमागों के अध्ययन में, मेमोरी बनाने की संरचना के इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ्स, हिप्पोकैम्पस ने 3-डी पुनर्निर्माण और अन्तर्ग्रथन के व्यास का पता लगाने की अनुमति दी, जो न्यूरॉन्स में लक्ष्य अन्तर्ग्रथनी संरचनाएं हैं। सिनैप्टिक ताकत भंडारण क्षमता से संबद्ध है और ताकत को सिंकैप्स के आकार के द्वारा मापा जाता है, जो कि न्यूरोनल झिल्ली को सहायता के लिए एक दाग या गर्दन से जुड़ी एक गोल बीड के रूप में दिखाई देता है। मनका का आकार अन्तर्ग्रथनी शक्ति के साथ बदलता रहता है क्योंकि अन्तर्ग्रथनी संचार को मध्यस्थापन करने के लिए अनौपचारिक ताकत अधिक आणविक मशीनरी द्वारा बनाई जाती है। इस प्रकार रीढ़ की हड्डी का आकार अन्तर्ग्रथनी शक्ति और भंडारण क्षमता के लिए एक प्रॉक्सी है।
जांचकर्ताओं ने पाया कि मस्तिष्क के ऊतक के एक छोटे घन में 26 अलग-अलग मनका आकार होते हैं, प्रत्येक एक अलग अन्तर्ग्रथनी शक्ति के साथ जुड़े होते हैं। लेखकों का कहना है कि यह हर एक synapse पर लगभग 4.7 बिट्स जानकारी के बराबर है। मस्तिष्क में 4.7 गुणा ट्रांजेरियन्स सिंकैप्स और न्यूरॉन्स गुणा करें और आपको असाधारण भंडारण क्षमता मिलती है।
हालांकि मैं इन अनुसंधान विधियों की सुरुचिपूर्ण जटिलता पर आश्चर्यचकित हूं, मुझे लगता है कि व्याख्या थोड़ा सा सरलीकृत है। कुछ ऐसी चेतावनियां हैं जो लेखकों ने अनदेखी की थी एक के लिए, एक धारणा बनाई गई है कि भंडारण बिट्स की संख्या मढ़ी आकारों की संख्या के लघुगणक के बराबर होती है। "बिट" डिजिटल संचार में जानकारी की एक इकाई है। सूचना सिद्धांत का मानना है कि एक बिट एक द्विआधारी यादृच्छिक चर की संभावना है जो 0 या 1 या उससे अधिक शिथिल वर्तमान या अनुपस्थित के रूप में परिभाषित है। मस्तिष्क में मेमोरी स्टोरेज के लिए इस अवधारणा को लागू करने के लिए किसी को कुछ आजाद लेना है, क्योंकि मस्तिष्क एक डिजिटल कंप्यूटर नहीं है यह एक एनालॉग जैविक कंप्यूटर है
फिर समस्या यह है कि हिप्पोकैम्पस केवल घोषणात्मक और प्रासंगिक यादों को बनाने के साथ ही सौदे करता है, न कि टच टाइपिंग या पियानो बजाने जैसी प्रक्रियात्मक यादें। इस प्रकार, भंडारण क्षमता, जो भी हो, प्रक्रियागत यादों के लिए अनुमान नहीं लगाया गया है। दूसरे, घोषणात्मक और प्रासंगिक यादों को हिप्पोकैम्पस में संग्रहीत नहीं किया जाता, बल्कि मस्तिष्क के दौरान एक वितरित फैशन में संग्रहीत होता है। चूंकि अन्तर्ग्रथनी उपायों को केवल हिप्पोकैम्पल ऊतक पर बनाया गया था, मस्तिष्क के बाकी हिस्सों के लिए कोई डेटा नहीं है।
लेकिन एक बड़ा मुद्दा है किसी को कैसे पता चलता है कि यह अलग-अलग यादों का प्रतिनिधित्व करने के लिए कितने बिट्स लेता है? सभी यादें समान नहीं हैं और निश्चित रूप से उन सभी को समान संख्या में भंडारण बिट्स की आवश्यकता नहीं है।
असल में, जानकारी की बिट्स की सही संख्या जो मस्तिष्क को स्टोर कर सकती है बल्कि अप्रासंगिक है। किसी भी तरह से, आम अनुभव सिखाता है कि कोई भी अपनी सभी स्मृति क्षमता का उपयोग नहीं करता है इसके अलावा, दी गई व्यक्ति की जानकारी ऐसे चर के आधार पर भिन्न होती है, जो चीजों को याद रखने, मॉनेमिक्स का उपयोग, और शिक्षा के स्तर को प्रभावित करने के लिए प्रेरित करती है। यह प्रश्न जो जवाब देने की आवश्यकता है, यह देखते हुए कि हमारे पास पर्याप्त मात्रा में अप्रयुक्त भंडारण क्षमता है, "मेरी याद शक्ति पावर 101 जैसी पुस्तकें हम क्यों नहीं करते?" कुछ व्यावहारिक उत्तर दिए गए हैं
स्रोत:
बार्टोल, थॉमस एम। एट अल (2015)। न्यूरोकोनक्टोमिक ऊपरी को अन्तर्ग्रथनी प्लास्टिसिटी की परिवर्तनशीलता पर बाध्य eLife। 30 नवंबर। Http://dx.doi.org/10.7554/eLife.10778
