Comments 23
Короткое резюме: без шансов. То есть: 1) существуют разные нейромедиаторы, по разному действующие на нейроны 2) поведение разных нейромедиаторов (и взаимодействие нейромедиаторов между собой и телом нейрона) на механической конкретной конструкции дентритов, шипиков и глии конкретного нейрона 3) изменение механической конкретной конструкции дентритов, шипиков и глии конкретного нейрона под воздействием сигналов и в разные промежутки времени 4) генетически распознаваемые сигналы и генетически обусловленная пластичность нерона и глии 5) взаимодействие малых ансамблей нейронов в соответствии с генетически обусловенной ролью нейронов в малом ансамбле 6) многочисленные параллельные места коннекта одих нейронов с другими со всеми эффектами Думаю, что для начала хватит…
Ну тогда и не стоит пытаться (шутка).
В модели нет необходимости учитывать Всё, достаточно только реализовать логический функционал который приводит к интеллектуальному поведению и когнитивным функциям.
В модели нет необходимости учитывать Всё, достаточно только реализовать логический функционал который приводит к интеллектуальному поведению и когнитивным функциям.
Принцип У-Вэй, философское недеяние, очень хорошо прижился в наших северных широтах. Здесь вам не Долина.
Принцип У-вэй — это не бездеятельность как таковая, а деятельность «в потоке», без рефлексии. Трактовка У-вэй в качестве оправдания бездеятельности и лени — типичное заблуждение.
Я к тому, что у «нас» принято порицать сознательную деятельность, в том числе на самом старте.
Аргументы могут быть разные, важен лишь одобряемый предполагаемый результат: философски обоснованное отсутствие действий. А тут уже трудно отличить равномерное движение или его отсутствие. В результате, в теории нейросетей, например, на сегодняшний день, пренебрежительно мало переведенных на русский язык англоязычных терминов. «Всё» там, а тут «у-вэй» в вульгарном понимании. Ю-вэйт, если угодно.
Аргументы могут быть разные, важен лишь одобряемый предполагаемый результат: философски обоснованное отсутствие действий. А тут уже трудно отличить равномерное движение или его отсутствие. В результате, в теории нейросетей, например, на сегодняшний день, пренебрежительно мало переведенных на русский язык англоязычных терминов. «Всё» там, а тут «у-вэй» в вульгарном понимании. Ю-вэйт, если угодно.
И «у них», и «у нас» существуют люди, оправдывающие свою бездеятельность разными формами описаний своих рисков потери энергии и времени впустую или из желания сохранить статус-кво своих представлений о мире (это всё входит в список известных когнитивных искажений, никак не привязанных к национальности или вероисповеданию). А так же в психологии существует формулировка эффекта реактивного сопротивления, заключающегося в тенденции отстаивать свою точку зрения даже в отсутствии объективной пользы этой точки зрения. Люди с трудом учатся говорить «я могу быть не прав», если угодно.
С одной стороны, идея эмулировать работу мозга лежит на поверхности. А с другой — в коре головного мозга человека примерно 100.000.000.000 (сто миллиардов) нейронов. Сколько Вам необходимо для интеллектуального поведения Вашей программы, по Вашим прикидкам?
Некое подобие интеллектуального поведения демонстрирует и персептрон, теоретические основы которого были разработаны уже более 50 лет назад. Поэтому руки чешутся посоветовать изучить классическую теорию нейронных сетей, но тогда Вы наверное перестанете заниматься тем, над чем Вы работаете сейчас. Поэтому не посоветую. Мне уже тоже любопытно, что у Вас получится из всего этого. А вдруг выстрелит? Да и вообще этот Ваш творческий процесс не только увлекателен, но и полезен как источник удовольствия и новых знаний. Так что я искренне желаю Вам удачи!
Некое подобие интеллектуального поведения демонстрирует и персептрон, теоретические основы которого были разработаны уже более 50 лет назад. Поэтому руки чешутся посоветовать изучить классическую теорию нейронных сетей, но тогда Вы наверное перестанете заниматься тем, над чем Вы работаете сейчас. Поэтому не посоветую. Мне уже тоже любопытно, что у Вас получится из всего этого. А вдруг выстрелит? Да и вообще этот Ваш творческий процесс не только увлекателен, но и полезен как источник удовольствия и новых знаний. Так что я искренне желаю Вам удачи!
Спасибо. С классической теорией нейронных сетей я знаком и довольно-таки давно, благо на эту тему материалов очень много. Классические нейронные сети — это очень хорошая вещь, имеющая ряд преимуществ и у меня есть идеи неких «симбиозов», но об этом еще рано говорить.
Сложно оценить размеры сети, время покажет. Во-первых, пока не ставиться цель получить некую личность, достаточно отдельных когнитивных функций, распознавание зрительных и слуховых образов, или просто распознавание команд на уровне домашних животных или детей. Во-вторых, нейроэлемент не совсем нейрон. Биологические клетки не выделяются точностью, увидеть направленную передачу в отдельной нервной клетке практически невозможно, это свойство можно выделить в некой группе. Можно сказать, что нейроны формируют нервную ткань мозга, подобно тому, как клетки печени формируют ткани печени определённым рисунком, паттерном. Нейроэлемент будет более продуктивен в плане вычислений. В-третьих, из 86 миллиардов (официальная цифра)) чуть больше половины это клетки-зёрна мозжечка. Эти клетки определяют, какой из каскадов тайминговой настройки будет запущен, механизм работы мозжечка можно упростить, сохранив его функционал.
На мой взгляд, разум подобный человеческому возможно осилит хороший, производительный домашний ПК. Конечно, если модель будет оптимизирована. К примеру, приходилось видеть, как в компьютерной графике оперируют миллионами полигонов и вершин, причём для каждой вычисляется сложная формула работы материала и шейдера. В свой работе я пока не занимался оптимизацией, это один из сложных вопросов программирования, поэтому даже при относительно небольшом количестве элементов программа падает, ну какие тут могут быть искусственные мозги. Необходимо разделить графическую и расчетную часть, использовать потоки, а не корутины и т.д.
Конечно, если строить систему, учитывая архитектуру каждого нейрона, топологию всех связей то потребуется бесконечное множество человеко-часов, мейнфрейм от IBM и немалая сумма денег. Главное это понимание логики и принципов работы чего-либо, зная их можно сделать лучше и проще.
Сложно оценить размеры сети, время покажет. Во-первых, пока не ставиться цель получить некую личность, достаточно отдельных когнитивных функций, распознавание зрительных и слуховых образов, или просто распознавание команд на уровне домашних животных или детей. Во-вторых, нейроэлемент не совсем нейрон. Биологические клетки не выделяются точностью, увидеть направленную передачу в отдельной нервной клетке практически невозможно, это свойство можно выделить в некой группе. Можно сказать, что нейроны формируют нервную ткань мозга, подобно тому, как клетки печени формируют ткани печени определённым рисунком, паттерном. Нейроэлемент будет более продуктивен в плане вычислений. В-третьих, из 86 миллиардов (официальная цифра)) чуть больше половины это клетки-зёрна мозжечка. Эти клетки определяют, какой из каскадов тайминговой настройки будет запущен, механизм работы мозжечка можно упростить, сохранив его функционал.
На мой взгляд, разум подобный человеческому возможно осилит хороший, производительный домашний ПК. Конечно, если модель будет оптимизирована. К примеру, приходилось видеть, как в компьютерной графике оперируют миллионами полигонов и вершин, причём для каждой вычисляется сложная формула работы материала и шейдера. В свой работе я пока не занимался оптимизацией, это один из сложных вопросов программирования, поэтому даже при относительно небольшом количестве элементов программа падает, ну какие тут могут быть искусственные мозги. Необходимо разделить графическую и расчетную часть, использовать потоки, а не корутины и т.д.
Конечно, если строить систему, учитывая архитектуру каждого нейрона, топологию всех связей то потребуется бесконечное множество человеко-часов, мейнфрейм от IBM и немалая сумма денег. Главное это понимание логики и принципов работы чего-либо, зная их можно сделать лучше и проще.
Есть мнение, что такой зоопарк нейромедиаторов был «придуман» природой как удобный механизм автоконфигурирования (autowiring) сети. Сугубо для того чтобы не перепутать что с чем соединять — и в результате по-другому нейроны в конкретной точке просто не соединятся. Ну и как механизм автобалансировки активности (как набор взаимновлияющих компонентов, с учётом существенной доли ингибиторной сети). А на уровне функциональном специализация нейрона на отдельных нейромедиаторах не меняет принципов и механизмов активности нейрона.
Важнее именно те генетические механизмы, которые обеспечивают нейрону весь его активный репертуар, как перестройка создаваемая Na+/Ca+ спайками, как перестройки под воздействием NMDA спайков, как механизмы шипиковой динамики и перестройка чувствительности через метаботропные комплексы.
Важнее именно те генетические механизмы, которые обеспечивают нейрону весь его активный репертуар, как перестройка создаваемая Na+/Ca+ спайками, как перестройки под воздействием NMDA спайков, как механизмы шипиковой динамики и перестройка чувствительности через метаботропные комплексы.
Согласен с тем, что нейробиологический подход к построению ИИ выглядит более сложным и бесперспективным в сравнении с кибернетическим подходом, обобщающим («виртуализирующим») всю ту «эволюционную свалку» механизмов нейрона до математической модели того, что весь этот «мусор» делает с точки зрения кибернетического формализма интеллектуального агента. Однако считаю важным существование исследователей, энтузиазм которых толкает их «копать» и в нейробиологических направлениях (да и во всех остальных) — они не тратят время «математиков», давая иногда им новую пищу для размышлений, они тратят своё, а кто потратил время с большей пользой (скорее всего и те, и другие) — покажет время.
Зачем вам нейрон для сумматора? Смысл нейросети как раз в том, что вес конкретного нейрона может видоизменяться в зависимости от решаемой задачи. Т.е. нейрон может быть как фоном, так и детектором. Это не сумматор ни в каком виде. Его входы — это инструкции, как себя вести, а вовсе не ведро с водой.
В данной модели изменяются входы (изменение порога сумматора), более того изменяются выходы. Основанием для работы являются данные исследований биологического нейрона, прошу прощения, но «входов-инструкций» по всем признакам нет. В рисунке в статье довольно подробно изложено всё, что известно о том как нейрон обрабатывает (суммирует) входящие сигналы. Если честно, то традиционные нейросети я считаю выдающейся технологией, но её популяризация создало искажённое представление о нервной клетке.
Тут Редозубов уже показывал, как это может работать: распространяемыми волнами. Т.е. каждый нейрон может натренироваться понимать, в каком рабочем окружении он находится и что ему следует делать при конкретных входящих данных. Нейрон — это такой процессор, который сам себе инструкции формирует.
Ну вот совершенно грубый пример: я хотел пописать, когда еще с работы уходил, но по пути домой я зашел в магазин и долго выбирал пиво, как раз завезли кучу новых, неиспробованных мной сортов. Когда я пришел домой, то еле разуться успел, так стало невмоготу. Разве мочевой пузырь не накапливал сумматор в ответственном нейроне? Накапливал. Там было переполнение буфера три раза. Только нейрон не реагировал, пока окружение не стало соответствовать.
И это не возбуждение-торможение. Нейрон не был заторможен. Он был вне контекста. Ну, знаете, как когда там у алкоголиков-наркоманов бытие определяет сознание: потирая руки «Не испить ли нам винца? Гопца-дрипца, гоп-ца-ца!»(С) Именно в этом нахождении контекстов и состоит логическая работа мозга. Не суммирование, а именно нахождение решения, опрашивая нейросеть на предмет соответствия контексту: — ты в контексте? — проходи, нет — свободен. Кто крайний в контекст? И этот крайний отзывается. Это и нужно реализовать.
И это уже доказано биологами, что «левые» нейроны игнорируются в текущем контексте. Как это происходит — по модели волн Редозубова или модели точки сборки Кастанеды, неизвестно, только именно над этим все и бьются сейчас.
Ну вот совершенно грубый пример: я хотел пописать, когда еще с работы уходил, но по пути домой я зашел в магазин и долго выбирал пиво, как раз завезли кучу новых, неиспробованных мной сортов. Когда я пришел домой, то еле разуться успел, так стало невмоготу. Разве мочевой пузырь не накапливал сумматор в ответственном нейроне? Накапливал. Там было переполнение буфера три раза. Только нейрон не реагировал, пока окружение не стало соответствовать.
И это не возбуждение-торможение. Нейрон не был заторможен. Он был вне контекста. Ну, знаете, как когда там у алкоголиков-наркоманов бытие определяет сознание: потирая руки «Не испить ли нам винца? Гопца-дрипца, гоп-ца-ца!»(С) Именно в этом нахождении контекстов и состоит логическая работа мозга. Не суммирование, а именно нахождение решения, опрашивая нейросеть на предмет соответствия контексту: — ты в контексте? — проходи, нет — свободен. Кто крайний в контекст? И этот крайний отзывается. Это и нужно реализовать.
И это уже доказано биологами, что «левые» нейроны игнорируются в текущем контексте. Как это происходит — по модели волн Редозубова или модели точки сборки Кастанеды, неизвестно, только именно над этим все и бьются сейчас.
Редозубов изобрел доминанту Ухтомского?
Напомню принцип доминанты Ухтомского:
Во все моменты жизнедеятельности создаются условия, при которых выполнение какой-либо функции становится более важным, чем выполнение других функций. Выполнение данной функции подавляет другие функции.
Это в корне не верно. Я хочу пИсать, я что, обоссался? Если мне напряжение в мозг подать, как делал Ухтомский своим собакам, я, пожалуй, действительно обоссусь. Но мозг работает иначе. Мозг работает с контекстом. И если контекст говорит Пушкину стреляться с Дантесом, то Пушкин стреляется. Если мозг говорит собаке Ухтомского не какать, собака не какает без проводов в мозгу. Контекст находится снаружи, а не внутри. И контекст анализируется нейросетью, после чего уже мозг дает добро или игнорирует «доминанту», которая доминанта именно что в кавычках.
Во все моменты жизнедеятельности создаются условия, при которых выполнение какой-либо функции становится более важным, чем выполнение других функций. Выполнение данной функции подавляет другие функции.
Это в корне не верно. Я хочу пИсать, я что, обоссался? Если мне напряжение в мозг подать, как делал Ухтомский своим собакам, я, пожалуй, действительно обоссусь. Но мозг работает иначе. Мозг работает с контекстом. И если контекст говорит Пушкину стреляться с Дантесом, то Пушкин стреляется. Если мозг говорит собаке Ухтомского не какать, собака не какает без проводов в мозгу. Контекст находится снаружи, а не внутри. И контекст анализируется нейросетью, после чего уже мозг дает добро или игнорирует «доминанту», которая доминанта именно что в кавычках.
Недостаточно хочешь. Недаром говорят, что если чего-то по настоящему хочешь, то это сравнимо с физиологической потребностью по воздействию на мысли, чувства и действия.
Кажется, второй абзац вашего комментария подтверждает первый, а не опровергает его, а если точнее, понятие доминанты и выводы из этого понятия покрывают собой ситуацию из примера. Фунция работы с контекстом это одна из многих, часто неосознаваемых функций, которые выполняет мозг, и которым, возможно, пока нет названия. В частности, в комнате сенсорной депривации вы точно так же будете контролировать некоторые физиологические процессы, увлекшись самокопанием, например, или прослушиванием венозного шума в ушах.
Кажется, второй абзац вашего комментария подтверждает первый, а не опровергает его, а если точнее, понятие доминанты и выводы из этого понятия покрывают собой ситуацию из примера. Фунция работы с контекстом это одна из многих, часто неосознаваемых функций, которые выполняет мозг, и которым, возможно, пока нет названия. В частности, в комнате сенсорной депривации вы точно так же будете контролировать некоторые физиологические процессы, увлекшись самокопанием, например, или прослушиванием венозного шума в ушах.
>Кажется, второй абзац вашего комментария подтверждает первый, а не опровергает его, а если точнее, понятие доминанты и выводы из этого понятия покрывают собой ситуацию из примера.
Это только кажется. На самом деле существование такой доминанты — следствие контекста, а не его причина. Если всю жизнь жить в комнате депривации, то, возможно, будешь как овощ ходить под себя. Но новые контексты, как следствие новых сенсорных ощущений и их обработки, переопределяют доминанты вплоть до инстинкта самосохранения. Развитие и исследование контекста приводят к новым выводам и новым доминантам.
Кастанеда занимался этим в своем антропологическом исследовании на тему алкоголизма у индейцев. И индейцы показали ему истинную причину: они не глупы, просто американцы нагнули Мексику, захватили месторождения и путем грабительского кредитования отобрали землю. И индейцы спились, хотя интеллектуально были не слабее европейцев. То же самое наблюдается в России. Люди пьют не потому, что они быдло, а потому что выхода нет: если ты не родственник судьи/прокурора/фсб то у твоего бизнеса нет шансов. Только рабский труд, бюджетный распил или разбой может стать основой жизни.
Внешний контекст осуществляет давление, а существо старается сохранить свою целостность по Кастанеде. И если и существует какой-то приоритет доминанты в мозгу, так это приоритет сенсорных ощущений перед внутренними размышлениями. Приоритет есть только у развития, эволюции, поиска и занимания новых ниш, адаптации. Есть приоритет на реальность, больше ни у чего приоритета нет, даже у вопроса жизни и смерти.
Если бы это было не так, эволюции бы не было. Доминанты бы доминировали и все. Существо не использовало бы новые мутации.
>Нейрон не был заторможен. Он был вне контекста.
Его подавляла другая, более мощная доминанта — доминанта культуры, не позволяющая вам поссать прямо в магазине.
Его подавляла другая, более мощная доминанта — доминанта культуры, не позволяющая вам поссать прямо в магазине.
Есть мнение, что Редозубов переоткрыл автоволны и «разряжённые» кортикальные колонки HTM, делая на этих озарениях слишком далеко идущие философские выводы. Посмотрим, когда публике будет представлена модель, решающая хоть какую-то практическую задачу с большей эффективностью, чем уже известные подходы. К работе Белкина примерно такая же «претензия», но у него есть хотя бы результат в виде исследовательского инструмента, позволяющего экспериментировать с различными устройствами нейроэлемента, проверять какие-то гипотезы. Т.е., он ещё не рассмотрел подкову блохи, но по пути к этому придумал конструкцию мелкоскопа (теперь главное не превратить мелкоскоп в калейдоскоп).
Редозубов немного приоткрыл завесу над тем, как полухаотически построенные структуры (нейронные ансамбли, дендритные поля) управляемые локально (по программе в ДНК) могут надежно обрабатывать сигналы (отсекая шум) и дублировать друг друга при не тяжелых повреждениях, при этом работая параллельно. Осталось понять по каким конкретным локальным правилам эти полухаотические структуры обучаются и чему конкретно.
На мой взгляд предложенная автором модель больше похожа на упрощенную версию проекта «BlueBrain», а не на классические нейросети, что делает ее интересной и перспективной. Надеюсь на продолжение публикаций.
Sign up to leave a comment.
Код нейроэлемента