Comments 28
«Мой плевок в чашке Петри играет лучше, чем ты!»
На видео видно, что очень больших усилий не приходится прикладывать, чтобы играть такой огромной ракеткой. Не очень понял почему шум на входах является отрицательной обратной связью. Интересно было бы там именно удовольствие как-то имитировать.
Хм, интересно. Но обучение нашего мозга же не только этим определяется. Немного поискал и понял, что исследования дофаминового подкрепления ещё в самом разгаре, постоянно что-то новое обнаруживают, то есть чёткого понимания нет, как устроено подкрепление/удовольствие? Вообще, есть ли в этой нейронной сети нейроны, выделяющие дофамин и будут ли они работать как в нашем мозге?
Но обучение нашего мозга же не только этим определяется.Конечно, системой подкрепления, но это на уровне всего организма действует.
Вообще, есть ли в этой нейронной сети нейроны, выделяющие дофамин и будут ли они работать как в нашем мозге?В этой культуре не понятно как подействует дофамин, если его туда ввести, может обучение будет более эффективным? В стать на эту тему ничего не сказано. И сколько нужно вводить, в мозге он по разному действует в зависимости от динамики концентрации. На Хабре есть статья на эту тему, но к ней претензии в коментах.
Когда модель полностью предсказывает ввод, энергопотребление сети минимизировано.Вот у меня модель предсказывает ввод (следующий символ в тексте). Разница между обученным нейроном и не обученном только в фиксации последним весового «профиля». Соответственно обучившийся нейрон перестаёт реагировать на всё подряд и притихает. Общая активность сети, когда предикт совпадает с входом, падает. Это как бы известный факт в сенсорных системах. Но тут нет никакого стремления к снижению потребления «свободной энергии», оно само так выходит, как следствие перестройки весов.
Вот у меня модель предсказывает ввод (следующий символ в тексте).Если речь об ИНС, то они пока мало соответствуют требованиям когнитивной архитектуры, т.е. приближенной по возможности к человеку. Они функционирую в контексте среды созданной человеком. Да же клеточная культура из статьи, не смотря на биологическую природу, мало. Она тратит энергию на построение модели, минимизируя неопределенность на входе, по определению св. энергию. Но в общем случае это только часть трат. Еще имеется активный вывод, который пока напрочь отсутствует в современных системах ИИ, т.к. у них нет сенсо-моторной системы. Но может быть уже в каком-то виде у роботизированных систем с ИИ. Они могут не обучаться, а путем манипуляций с неизвестным объектом, установить, что это уже знакомо им, и не корректировать модель. Только если активный вывод не позволяет уменьшить неопределенность, неожиданность, т.е. св. энергию, происходит обучение и построение модели нового объекта или ситуации, и тем самым минимизации св. энергии. Св. энергия абстракция, кот. может быть приложена к любой самоорганизующейся системе, для ее описания ее поведения.
Но тут нет никакого стремления к снижению потребления «свободной энергии», оно само так выходит, как следствие перестройки весов.Ну так это относится ко все вариационным принципам, почему системы стремятся к экстремумам, обычно минимуму? Попахивает телеологией, но работает)
Это как синхронизация метрономов? Т.е. на нейрон поступает куча сигналов от других нейронов, он отправляет следующему весь этот хаотичный поток, но со временем отправляет всё меньше и меньше, т.к. синхронизируется под эти кучи сигналов, пока в итоге не будет посылать лишь один сигнал. Так?
(а на что вы тратите кучу освободившегося времени из-за сокращения слова "который"? :)
О! Зельцы появились. Осталось дождаться рифтеров и бетагемота
Очень хороший иллюстративный пример принципов работы нейронов, мое почтение.
А если научить культуру из нейронов генерировать картинки?
Ваш запрос "Замок на скале" выполнен.
Сгенерировано культурой нервных клеток дождевого червя.
Честно говоря, мне было бы интереснее почитать про интерфейс ввода-вывода для таких биологических систем. Кто-нибудь может ELI5?
А нельзя ли сделать на таком принципе "нормальную" нейросеть путем увеличения количества нейронов? Которая, скажем, будет распознавать образы..
Может кто-то расскзать как они кормят эти клетки? Откуда они получают питательные вещества? Если они растут на питательном растворе, то есть какая-то возможность добавлять его? Или это одноразовая история?
И всё бы ничего, вот только вы постите новость о событии, которое произошло в декабре прошлого года)))
А так да, тема крутая. Но немного становится неуютно от того за какие рамки это может выйти. В теории, вырасти бОльшую чем у человека массу мозга и такое существо не только разум обретёт, но и покажет, что все проблемы со Скайнет в фильмах Терминатор были детским лепетом)))
И ещё вопрос этический: если этот мозг научился играть в понг, значит он каким то образом взаимодействовал с компьютером как единое целое и осознавал что делал. А значит какое никакое, сознание у него точно было.
если этот мозг научился играть в понг, значит он каким то образом взаимодействовал с компьютером как единое целое и осознавал что делал. А значит какое никакое, сознание у него точно было.Не мозг, а нейроны в чашке Петри; взаимодействие не означает действие, как единое целое; действие, как единое целое, не означает осознания действия. А значит ни о каком сознании говорить не имеет смысла. А в остальном всё так :)
И всё бы ничего, вот только вы постите новость о событии, которое произошло в декабре прошлого года)))
И об этом была статья на Хабре (почему то зайти можно только через комментарии):
Клетки человеческого мозга в чашке Петри научили играть в понг
Сознание это скорее всего формирование нейронной сетью настолько сложной модели окружающего мира, что в ней находится место и для самой себя. Достаточно ли тут нейронов и подходящая ли у них организация - вот в чём вопрос.
А было сравнение, кто кого сделал: мышиные нейроны или человеческие? Или в действительности оказывается, что какой-то разницы по этому показателю между видами не существует?
Недавно была новость на Хабре, что у голубей wet-ware прогрессивнее.
Человеческие лучше играют:
Importantly, significant differences between cell sources were observed, with HCCs outperforming MCCs (with nuances), on average, in gameplay characteristics.
HCC - human cortical cells, MCC - mice cortical cells
Биологи обучили клетки мозга в чашке Петри играть в видеоигру