Этот пост добавлен читателем Naked Science в раздел «Сообщество». Узнайте как это сделать по ссылке.
Мозг лягушки против суперкомпьютера: кто реально мощнее
Вы когда-нибудь задумывались, кто выиграет в битве «кремний против биологии»? Давайте разберемся — без преувеличений, но с интригой.
РАУНД 1. Чистая скорость счета — кто быстрее
Факт: Самый мощный суперкомпьютер на сегодня (по состоянию на 2025 год) — El Capitan (США) с производительностью 1,742 экзафлопса (это 1 742 000 петафлопс). Второй — Frontier — 1,353 экзафлопса.
А что насчет мозга лягушки? Честный ответ: никто в мире никогда не измерял его производительность в FLOPS. Это невозможно сделать прямым способом, потому что мозг работает не как компьютер. Все оценки для человеческого мозга (от 10 петафлопс до 1 экзафлопса) — экстраполяции, а не прямые измерения.
Поэтому сравнивать точную цифру для суперкомпьютера с гипотетической для лягушки — некорректно.
Корректный вывод: по формальной скорости выполнения математических операций суперкомпьютер оставляет любую биологическую систему далеко позади. Но эта скорость — не единственное, что имеет значение.
РАУНД 2. Что сложнее: посчитать или поймать муху
Вот здесь — настоящий сюрприз. В 1980-х робототехник Ханс Моравец сформулировал парадокс: «То, что легко для человека (и животных), — невероятно трудно для компьютера. И наоборот».
Пример: Суперкомпьютер за секунду решает сложнейшие уравнения квантовой механики. Но заставить его в реальном времени, с той же легкостью, что и лягушка, вычислить траекторию мухи, мгновенно оценить расстояние и синхронизировать выстрел языком — задача колоссальной сложности.
Почему? Потому что мозг лягушки — это узкоспециализированный биологический процессор, отточенный эволюцией миллионы лет. Он не решает уравнения — он чувствует движение, используя параллельную, аналоговую, невероятно эффективную архитектуру.
Вывод: по умению действовать в реальном, изменчивом мире мозг лягушки (как и любой живой системы) на голову выше любого суперкомпьютера. Это не «мощнее», а принципиально иначе.
РАУНД 3. Энергоэффективность — где природа раздавила кремний
А вот здесь — абсолютная и бесспорная победа биологии. Система:
Потребляемая мощность. Мозг лягушки (оценочно) — ~1–2 ватт. Суперкомпьютер Frontier — ~21–23 мегаватт. El Capitan — ~30 мегаватт. Разница — в миллионы раз!
Пока суперкомпьютер потребляет энергию, достаточную для питания небольшого города, лягушка делает то же самое (в своей нише) на энергии от пары комаров. Именно поэтому инженеры сейчас в бешеном темпе разрабатывают нейроморфные процессоры — чипы, которые копируют принципы работы мозга. Самый яркий пример:
Китайский Darwin Monkey (август 2025 года) — нейроморфный суперкомпьютер с более чем 2 миллиардами импульсных нейронов на 960 чипах Darwin III. Он потребляет на порядки меньше энергии, чем обычные суперкомпьютеры, и способен моделировать сложные нейронные сети.
Вывод: по энергоэффективности биологический мозг (даже лягушки) — недосягаемый чемпион.
РАУНД 4. Сможет ли суперкомпьютер симулировать мозг лягушки
Вот где многие любят громкие фразы «ничего не вышло». Давайте честно.
Известный пример: червь Caenorhabditis elegans — у него всего 302 нейрона. Проект OpenWorm много лет пытается создать полную биологически достоверную симуляцию его поведения.
Что на самом деле: симулировать активность нейронов — можно. Но воспроизвести всю сложность живой системы (биохимию, пластичность, аналоговые сигналы, взаимодействие с телом) — пока не удалось. Это не провал. Это демонстрация того, насколько сложна даже «простая» биологическая система.
Для мозга лягушки (около 10 миллионов нейронов) такая симуляция — за пределами возможностей современных суперкомпьютеров. Не потому, что они слабые, а потому, что задача требует другой архитектуры — как раз той, которую пытаются воссоздать нейроморфные системы.
Вывод: утверждение «ничего не вышло» — упрощение. Правильнее: «полноценная, биологически достоверная симуляция даже простого мозга — все еще вызов, который не решен».
ИТОГ: кто же мощнее
Параметр 1. Скорость математических операций (FLOPS). Кто побеждает: суперкомпьютер. Пояснение: с огромным отрывом, но это сравнение некорректно по сути.
Параметр 2. Реакция на реальный мир и сенсомоторика. Кто побеждает: мозг лягушки. Пояснение: иллюстрация парадокса Моравца.
Параметр 3. Энергоэффективность. Кто побеждает: мозг лягушки. Пояснение: выигрыш в миллионы раз.
Параметр 4. Способность к самообучению и адаптации. Кто побеждает: ничья. Пояснение: лягушка почти не обучается, а суперкомпьютер обучается только в рамках заданных алгоритмов (ML). Сравнение бессмысленно.
Параметр 5. Способность симулировать другой мозг. Кто побеждает: ничья. Пояснение: пока ни та, ни другая сторона не справляется с полной симуляцией.
Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
Telegram 
Дзен 
VK
Предстоящие мероприятия
Ученые Томского государственного университета завершили трехлетний мониторинг атмосферного микропластика в снеговом покрове Западной Сибири и опубликовали результаты в журнале Pollutants (Q1). Микропластик обнаружен во всех без исключения пробах — от предгорий Алтая до Заполярья. Среднее содержание частиц выросло с 711 единиц на квадратный метр в 2021 году до 1 112 — в 2023-м. Новые данные расширяют картину, полученную по итогам за 2021 год, и добавляют оценку экологических рисков.
Норвежские ученые обнаружили ранее неизвестный механизм развития детских онкологических заболеваний. Как выяснилось, в организме заболевших детей вырабатывается аномальное количество антител, которые блокируют белковую систему восстановления ДНК. Это открытие способно в будущем привести к созданию программ ранней диагностики и предотвращения раковых опухолей у маленьких пациентов за годы до появления первых симптомов.
Чтобы выучить новый для себя язык, перестаньте искать в звуках смысл — сосредоточьтесь на самих звуках, посоветовали авторы нового исследования. Они пришли к выводу, что наиболее способные к изучению языков люди обладают врожденной особенностью: замечают мельчайшие звуковые нюансы и потому воспринимают незнакомые иностранные звуки скорее как акустические сигналы, нежели как элементы речи.
В начале второго тысячелетия нашей эры в одной из частей мира произошла настоящая экономическая революция: доходы государства от торговли и ремесел стали больше, чем от сельского хозяйства, появилось бумажное денежное обращение, что запустило беспрецедентный рост благосостояния. Появились новые линии сельхозкультур, орудий и даже морских судов, качества которых в остальном мире достигли только в XIX веке. Все это кончилось коллапсом, причиной которого раньше считали набеги варваров. Анализ изотопов в гробовых досках указал на совсем иной механизм: страна оказалась под давлением необычного и затяжного природного явления.
Чтобы выучить новый для себя язык, перестаньте искать в звуках смысл — сосредоточьтесь на самих звуках, посоветовали авторы нового исследования. Они пришли к выводу, что наиболее способные к изучению языков люди обладают врожденной особенностью: замечают мельчайшие звуковые нюансы и потому воспринимают незнакомые иностранные звуки скорее как акустические сигналы, нежели как элементы речи.
В список самых влиятельных ученых мира вошли исследователи «Яндекса» и преподаватели совместных программ. Подготовило список авторитетное издательство Elsevier при участии исследователей Стэнфордского университета*. При составлении рейтинга учитывались работы, включенные в международную базу публикаций Scopus.
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.
Дата-центры для нейросетей в последние пару лет стали важнейшим фактором роста западной экономики, а заодно и мировой энергетики. В этом направлении нейросети создали немало новых рабочих мест, хотя и меньше, чем в программировании. Однако у невиданного бума есть и оборотная сторона: нобелевский лауреат Пол Кругман выяснил, что они буквально выдавливают остальные сектора экономики, забирая у них все больше инвестиций.
[miniorange_social_login]
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Комментарий на проверке
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Аккаунт заблокирован!
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Что-то пошло не так!
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноЛучшие материалы
Войти
Вконтакте
По e-mail
Google
Яндекс ID
Ваша заявка получена
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно