Hacker News 의견

• 대화형 시각화가 매우 훌륭함
  • 슬라이스를 확대하고 레이어를 스크롤하거나, 3D 모델을 확대해 볼 것
  • 뉴런의 한 부분에 마우스를 올리면 해당 뉴런 전체가 하이라이트 되는 것을 확인할 수 있음
• 3D 지도는 약 1세제곱밀리미터 부피를 커버하는데, 이는 전체 뇌의 100만분의 1에 해당하며 대략 57,000개의 세포와 1억 5천만 개의 시냅스(뉴런 간 연결)를 포함함
• 이는 인간 뇌를 모방하기 위해 얼마나 큰 신경망 모델이 필요한지에 대한 간단한 계산을 제공함
  • 뉴런 당 평균 2,632개의 시냅스가 있다고 가정하면, 성인 인간 뇌의 1000억 뉴런에는 총 2.6x10^14개의 시냅스가 있을 것으로 추정됨
  • 시냅스 당 1개의 파라미터를 가정하면 최소 모델 크기는 GPT-4보다 수백 배 커야 함
  • 그러나 시냅스 당 10-100개의 이온 채널과 채널 당 최소 10개의 파라미터를 고려하면 2.6x10^16 이상의 파라미터가 필요할 것으로 보임
• 리처드 파인만의 "바닥에는 많은 공간이 있다(There's Plenty of Room at the Bottom)"를 다시 읽어볼 것
  • 생물학자들이 그에게 1000배 더 강력한 전자 현미경을 만들라고 했던 부분에 주목할 것
  • 이 이미지들을 스캔하는 데 사용된 기술에도 주목할 것
• 단일 뉴런 사진에 근거하면, 뇌 시뮬레이션 연구자들은 필요한 컴퓨팅 파워에 대한 추정치를 다시 계산해야 함
• 이런 종류의 현미경 뇌 이미지를 보고 약간 불편한 느낌이 드는 것에 대한 명칭이 있는지? 정상적인 반응인지 궁금함
• 샘플을 손상시키지 않고 어떻게 34nm 두께로 5,000장의 슬라이스로 자르는지 궁금함
• 큰 인간 뇌 전체를 스캔하려면 1.76 제타바이트의 저장 공간이 필요할 것으로 계산됨
• 간질 치료를 위해 수술을 받은 45세 여성의 대뇌피질에서 뇌 조각이 채취되었다고 함. 어떤 부분을 잘라낼지 어떻게 결정했는지 궁금함
• 2D 슬라이스에서 3D 부피를 정확히 재구성하는 것이 이미 잘 연구된 분야인데, 연구자들이 잘못된 환각 결과를 얻을 위험이 있는 ML 모델을 사용한 이유는 무엇인지?
• AGI(Artificial General Intelligence)가 아마도 불가능하다는 또 다른 증거점
  • 실제 생물학적 뇌를 기르는 것이 훨씬 쉬울 것임
  • 실리콘에서는 결코 일어나지 않을 것이며, 모든 기계에는 어딘가에 입방 센티미터 크기의 신경 조직 블록이 내장될 것임