Get the Britannica Premium subscription and gain access to exclusive content. 環境感覚は感覚器官で受信され、信号としてコード化され、神経によって脳の処理と記憶の中枢に伝達されるのである。 例えば、ガラガラヘビを含むマムシ科の動物は、鼻孔と目の間の穴の中に熱を感知する器官を持っている。 この器官は非常に敏感で、数メートル離れたネズミを感知することができる。 もっと感度の高い人工の赤外線検出器もあるが、バイオニクスは毒蛇を研究することで利益を得ることができる。 まず、ガラガラヘビの赤外線ピットで起こるエネルギー変換の原理と、増幅機構がない場合に神経が刺激される過程を理解することは興味深く、潜在的な価値があるだろう。 もう一つの顕著な例は、カイコガ（Bombyx mori）のにおい感知器官である。 電話線のような導体では、信号は線に沿って進むにつれて減衰するので、それを補強するために間隔をおいて増幅器を置かなければならない。 動物の神経軸索はそうではない。感覚器から発せられた神経インパルスは、軸索に沿って進む間に弱まることはない。 感覚器から発せられた神経インパルスは、軸索に沿って進む際に弱まることはない。このインパルスは一方向にしか進まない。 このような性質から、神経軸索は論理演算を行うことができる。 1960年、信号を減衰させることなく一方向に伝え、数値演算や論理演算を行うことができる「ニューロスタ」と呼ばれる半導体デバイスが考案された。 このニューロコンピュータは、自然のモデルにヒントを得て、自然の神経情報ネットワークの動的挙動を模倣したもので、神経系と同様に各回路が異なる演算を順次行うことができる。 状況の変化に応じて、人間は代替的な行動方針を評価する。 どのような状況でも、以前に経験した状況に何らかの形で類似している。 このような人間の行動における重要な要素である「パターン認識」は、バイオニクスにも示唆を与えている。 パターン認識能力を持つ人工機械を設計するための一つの方法は、学習過程を利用することである。 このような機械の実験版が開発され、経路網の中にある多数の可能な代替経路のつながりを確立し、修正することによって学習する。 しかし、この学習はまだ初歩的なもので、人間にはほど遠い。

既存の電子計算機と人間の脳との間の最初の本質的な違いは、その記憶の組織化の仕方にある。 生物の記憶でも機械の記憶でも、問題は一度記憶した情報を取り出すことにある。 コンピュータでは、この方法を「アドレッシング」と呼んでいる。 コンピュータのメモリは、大きなハトメの棚に例えることができ、それぞれが特定の番号やアドレス（場所）を持っている。 アドレス、つまりハトメの番号がわかれば、ある情報を探し出すことができる。 人間の記憶は、これとは全く異なり、データの関連付けによって機能している。 人為的に追加された外部の住所ではなく、その内容に従って情報が検索されるのである。 この違いは、量的にも質的にも大きい。 3621>

電子計算機と人間の脳の2番目の大きな違いは、情報の扱い方にある。 コンピュータは正確なデータを処理する。 人間はあいまいなデータを受け入れ、厳密でない操作を行う。 また、コンピュータは非常に単純な初歩的な操作しか行わず、その単純な操作を膨大な数、高速で行うことで複雑な結果を生み出す。 これに対し、人間の脳は低速だが順次ではなく並行して演算を行い、比較可能な複数の結果を同時に出している（人工知能も参照のこと）。 太陽エネルギーは植物によって複雑な化学プロセスによって蓄積される。 筋肉運動のエネルギーは化学変化に由来しています。 キノコや蛍、魚などの生物が発する光は、化学的なものである。 どのような場合でも、エネルギー変換は熱機関と比較して著しく効率的です。

これらの変換が生きた物質の中でどのように行われるのか、また生体膜が果たす複雑な役割の本質を理解することが、始まりつつあります。 おそらく、分子の複雑さと脆弱性という制限のいくつかが、人工の人工エネルギー機械において克服され、天然の膜よりも良い結果が得られるだろう。