Likheten mellan en neurons funktion och en binär process i en dator ligger främst i deras
on/off eller
ja/nej Naturen av signalöverföring, om än implementerade mycket annorlunda.
* neuron: En neuron får signaler från andra neuroner genom dendriter. Om summan av dessa signaler överskrider en viss tröskel (aktiveringspotentialen), "skjuter neuronet" och skickar en elektrisk signal ner sin axon. Detta är ett allt-eller-inget svar; Det skjuter antingen eller så gör det inte. Detta kan ses som en binär:"1" (skjutning) eller "0" (inte skjutning). Signalens styrka är inte kodad i frekvensen av avfyrning i en enkel binär mening, utan snarare i * hastigheten * för skjutning och potentiellt andra faktorer som tidpunkten för spikar.
* dator: En dators logiska grindar fungerar på binära siffror (bitar), som representerar "1" (på) eller "0" (av). Dessa bitar bearbetas genom olika logikgrindar (och, eller inte, etc.) för att utföra beräkningar. Datorns övergripande operation förlitar sig på denna grundläggande binära representation och bearbetning.
Analogin bryts avsevärt i flera viktiga aspekter:
* Komplexitet: En enda neuron är mycket mer komplex än en enda logikport. Dess beteende påverkas av många faktorer utöver enkel binär aktivering, inklusive neurotransmittertyper, receptorsubtyper, synaptisk plasticitet (styrka hos anslutningar som förändras över tid) och den komplexa dendritiska integrationen av signaler.
* Signalförökning: Signalutbredning i en neuron är en komplex elektrokemisk process, som involverar jonkanaler och membranpotentialförändringar, medan det i en dator är rörelsen av elektroner genom kretsar.
* Parallellbehandling: Hjärnan bearbetar information massivt parallellt, med otaliga neuroner som samtidigt interagerar. Medan moderna datorer också använder parallellbehandling är det neuronala nätverkets parallella bearbetning i grunden annorlunda i sin distribuerade och decentraliserade natur.
* Lärande och anpassningsförmåga: Neuroner och deras anslutningar kan lära sig och anpassning (synaptisk plasticitet). Denna dynamiska modifiering av anslutningar är inte direkt analog med någon enskild process i en typisk digital dator, även om konstgjorda neurala nätverk försöker härma denna aspekt.
Sammanfattningsvis är analogin av en neuron till en binär process en förenkling som är användbar för initial förståelse. Medan "på/av" avfyrning av en neuron ytligt liknar den binära "1/0" av en dator, är de underliggande mekanismerna och den totala beräkningskraften väldigt olika. Hjärnans beräkning är mycket mer nyanserad och kraftfull än ett förenklat binärt system kan representera.
