Teniendo en cuenta lo mucho que en realidad puede hacer, las computadoras tienen una base sorprendentemente simple. De hecho, la lógica que utilizan ha funcionado tan bien que ni siquiera hemos empezado a pensar en ellos como análoga a la del cerebro humano. ordenadores actuales utilizan básicamente dos valores básicos - 0 (falso) y 1 (verdadero) - y se aplican operaciones sencillas como "y", "o" y "no" para calcular con ellos. Estas operaciones se pueden combinar y ampliarse para representar virtualmente cualquier cálculo.
Esta lógica "binario" o "booleano" fue introducido por George Boole en 1854 para describir lo que llamó "las leyes del pensamiento". Pero el cerebro está muy lejos de un dispositivo de lógica binaria. Y mientras que los programas como el Proyecto Cerebro Humano tratan de modelar el cerebro usando computadoras, la noción de lo que los ordenadores son también está cambiando constantemente.
Así nunca vamos a ser capaces de modelar algo tan complejo como el cerebro humano utilizando las computadoras? Después de todo, los sistemas biológicos usan la simetría y la interacción de hacer las cosas que incluso los ordenadores más potentes no pueden hacer - como sobrevivir, adaptarse y reproducirse. Esta es una razón por la lógica binaria a menudo no llega a describir cómo las cosas que viven o trabajan la inteligencia humana.Pero nuestra nueva investigación sugiere que hay alternativas: mediante el uso de las matemáticas que describen las redes biológicas en los ordenadores del futuro, podemos ser capaces de hacerlos más compleja y similar a los sistemas vivos como el cerebro.
Los organismos vivos no viven en un mundo de ceros y unos. Y si la lógica binaria, naturalmente, no describen su actividad, ¿qué clase de matemáticas lo hace? Yo estaba involucrado en un proyecto internacional que estudiaron si las estructuras matemáticas llamadas " Simple-abelianas no Grupos " (inconvenientes) pueden describir procesos complejos en las células vivas. Los ganchos son comúnmente en las matemáticas y la física, y se basan en los principios de simetría y la interacción. Los ganchos ofrecen una alternativa potencialmente poderosa para la lógica binaria para el cálculo.
Los ganchos votos
Hay un número infinito de tipos de inconvenientes. Ellos fueron conjuradas por el brillante matemático francés del siglo 19 Evariste Galois , que murió trágicamente 20 años de edad en un duelo mortal durante un interés romántico. De hecho, escribió gran parte de su teoría de vanguardia durante una noche febril antes del duelo.
El inconveniente más pequeño - A5 - describe las simetrías de dos formas hermosas 3D conocidas desde la época de los antiguos griegos: el icosaedro (20 hecha de triángulos) y el dodecaedro (hecha de 12 pentágonos). Los ganchos pueden ser considerados como las "tablas de multiplicar" de cómo interactúan las simetrías, más que por la forma de multiplicar números.
A diferencia de los unos y ceros utilizados en lógica binaria con sólo dos valores, la pega para cada una de estas formas tiene 60 valores - o "simetrías". Estas simetrías operan como rotaciones que se pueden combinar. Realización de una rotación y después con un segundo puede tener el mismo efecto que otro tipo de rotación, dando una especie de "tabla de multiplicar" para estos 60 simetrías. Por ejemplo, si gira el icosaedro (la figura de abajo) cinco veces por 72 grados en sentido horario alrededor del eje que pasa por su centro y cualquier vértice (esquina) se pondrá en contacto con la configuración inicial.
La estructura de los inconvenientes es una especie natural de base para el cálculo de que es tan potente como la lógica binaria , sino que presenta una visión muy diferente de la que los cálculos son fáciles. Para calcular con Enganches, la naturaleza (o los seres humanos o los ordenadores del futuro) pueden utilizar secuencias de simetrías engancharse combinados de acuerdo con las reglas. Los patrones de eventos e interacciones determinan qué simetrías ocurren en posiciones variables de la secuencia.
Simetrías de la naturaleza
Hemos , por primera vez se muestra que hay inconvenientes ocultos en las redes biológicas comunes. Para ello, analizamos el funcionamiento interno de las células (la regulación de genes y metabolismo) utilizando matemáticas, computadoras y modelos de la biología de sistemas. Se encontró que las simetrías engancharse describen con precisión las posibles actividades en la red de regulación genética que controla la respuesta de la célula a ciertos tipos de estrés - tales como la radiación y el daño del ADN.Esto puede ser muy importante, ya que significa inconvenientes pueden describir procesos celulares íntimamente involucrados en la auto-reparación, "suicidio celular", y el cáncer.
El inconveniente específico implicado en esta red de genes es A5. Las 60 simetrías en este caso son el resultado de secuencias particulares de manipulaciones de red de regulación genética de la célula para transformar conjuntos de proteínas en otras formas.Por ejemplo, cuando se manipula un conjunto de cinco niveles de concentración de proteínas, puede ser transformado en otro conjunto. Una vez hecho esto muchas veces, se puede romper algunas de las proteínas abajo, unirse a algún juntos o sintetizar nuevos tipos de proteínas. Pero después de un determinado número de manipulaciones de los cinco niveles de concentración de proteínas originales terminan nuevamente.
Que no se detiene en los procesos de control de daños celulares. También hemos demostrado matemáticamente que casi todas las redes de reacciones biológicas deben tener numerosos componentes incorporados engancharse . Sin embargo, el trabajo de laboratorio sigue siendo necesaria para explicar cómo y en qué medida las células explotan trabas en su actividad.
Computación con enganches sin embargo, nunca ha sido explotado en los ordenadores convencionales, pero estamos esperando para usarlo. En el futuro, los nuevos tipos de ordenadores y sistemas de software pueden utilizar los recursos de la forma en que algunos organismos vivos hacen, en las respuestas de adaptación robustas. Impulsado por la interacción con su entorno, incluidos los usuarios humanos, que podrían crecer nuevas estructuras, dividir las tareas entre los diferentes tipos de "células" computacionales tales como unidades de hardware o procesos de software, permitir que las viejas estructuras que se marchitan y ser reabsorbidos si no se utiliza.
La comprensión de cómo los seres vivos y el cerebro utilizan cálculos basados en la interacción, que están a nuestro alrededor, puede remodelar radicalmente no sólo nuestras computadoras y el Internet, pero los modelos existentes del cerebro y de los organismos vivos. Cálculos basados en GANCHO finalmente pueden ayudar a construir mejores y más predictivos modelos de funcionamiento de las células y del cerebro. Pero sólo hemos avistado los primeros ejemplos, por lo que tienen un largo camino por recorrer.Después de todo, como Shakespeare y este descubrimiento de CAPTURAR-computación en células recordarnos: "Hay más cosas en el cielo y la tierra, Horacio, que las soñadas en tu filosofía."
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