Stimmt es, dass jedes einzelne Neuron im Gehirn so mächtig ist wie ein ganzes tiefes künstliches neuronales Netzwerk?
Ja, je nach Art der Neuronen und der erforderlichen Levelfunktionalität. In "Single Cortical Neurons as deep artificial neuronal networks" entwarf David et al. ein Deep Neural Network, um die Komplexität eines L5 Kortikalpyramide-Neurons von einer Ratte zu berücksichtigen. Sie erfassten 200 Stunden zufällige erregende und inhibitorische Eingänge sowie den Spannungsausgang. Dann verglichen sie tiefe neuronale Netzwerke von der neuronalen Architektur suchen mit dem Neuron, bis sie eines finden konnten, das die kortikalen pyramidalen Neuronen erlernen und genau aufeinander abstimmen konnte. Das Ergebnis war "eine TCN-Architektur mit sieben Schichten (Tiefe), 128 Kanälen pro Schicht (Breite) und T = 153 ms (Geschichte) sowie "die Genauigkeit des Modells war relativ unempfindlich gegenüber den zeitlichen Kernelgrößen der verschiedenen DNN-Schichten, wenn man die gesamte zeitliche Ausdehnung des gesamten Netzwerks fixierte". Die Gesamtkomplexität dieses Modells wäre dann `128*7=896` Neuronen, und unter Annahme der Kernelgröße, `3_3_1_