На фоне сегодняшних успехов искусственного интеллекта мы полагаем, что подошли очень близко к пониманию механизмов работы человеческого мозга. Я уверен, что создание сильного ИИ - это вопрос недалекого будущего. Но интересно другое. То, как работает мозг, должно было волновать людей не только сегодня или столетие-два назад. Эта тайна тайн обязана была притягивать умы мыслителей во все времена. Однако удивительно, что именно на эту тему не осталось никаких древних записей. Про математику, про механику, про движение звезд и планет осталось множество трудов, про что угодно сохранилось, но не про мозг. Возможно, мне удалось найти разгадку этого парадокса.
User
Тайна списка шумерских царей. Часть 4. Пояснение относительно греческих мифов
В предыдущих частях мы говорили о том, что списки легендарных шумерских царей - это не просто древняя история, а завернутое в форму истории послание. Что это за послание, было показано на примере вавилонских и греческих созвездий. Описывая греческие легенды, стоящие за зодиакальными созвездиями, я попытался дать расшифровку их аллегорического смысла. И именно из этого смысла стала видна спрятанная за зодиаком некая универсальная последовательность развития. Последовательность смены фаз, свойственных что человеку в процессе его взросления, что государству по мере его развития, что обществу в целом.
Поскольку по ходу я затронул вопрос греческих мифах и при этом пробежался по ним достаточно поверхностно, то для пояснения общей концепции греческой мифологии я решил выложить видео с рассказом о греческой истории сотворения мира и последовавшей за этим смене основных богов. От Хаоса к Урану, от Урана к Кроносу, от Кроноса к Зевсу.
Для отслеживания основной идеи цикла это видео не обязательное. И служит скорее для более глубокого погружения в саму тему древних мифов. Оговорюсь, что основная мысль, которую я пытаюсь донести - это то, что мифы были отнюдь не красивыми сказками, созданными для наивного объяснения мира, не развлекательной литературой и уж совсем не плодом фантазии религиозных фанатиков. Я полагаю, что все было куда серьезнее и драматичнее. Собственно, о причинах появления мифов и о том, что они пытаются нам рассказать, и есть это видео.
Тайна списка шумерских царей. Часть 3. Зодиак
Это продолжение цикла статей о разгадке шумерского царского списка. В первой части было объяснение важности этой загадки для понимания всей древней истории и описание тех астрономических инструментов, что были созданы по ходу исследования. Во второй рассказ о вавилонском звездном каталоге MUL.APIN и предположение, что названиями звезд и созвездий в нем была зашифрована вечная, циклически повторяющаяся история борьбы смысла и закона. Но цепочка переводов аккадских имен, хотя она и создает стройный рассказ, не может быть доказательством сама по себе. Нужны дополнительные, более строгие подтверждения. В этой части мы их и рассмотрим.
Что вы знаете об астрологии? Название “астрология” происходит от древнегреческого ἀστήρ «звезда» и λόγος «мысль, причина». Сама астрология — это некая древняя практика, которая позволяет гадать по звездам. Дескать, звезды влияют на судьбы людей и по положению звезд можно предсказывать будущее.
Как вы относитесь к астрологии? Здравомыслящий человек понимает, что астрология — это, как и всякое гадание, шарлатанство. Положение Солнца, планет и созвездий выступает генератором случайных сочетаний, которым астрологи дают свои толкования. Люди, склонные к мистицизму, готовы платить за это деньги. Спрос рождает предложение. Все так?
Что такое знаки зодиака? Есть двенадцать созвездий, лежащих на годичном пути Солнца. То, в каком знаке родился человек, по мнению астрологов определяет его характер и судьбу. Зодиак придумали греки, поместив на небо героев своих мифов.
Тайна списка шумерских царей. Часть 2. Плуг судьбы
Продолжаем разгадывать тайны списка шумерских царей. Тайны глиняной призмы с клинописным текстом, созданной четыре тысячи лет тому назад. В первой части было описание самой загадки и рассказ о тех астрономических инструментах, которые пришлось создать, чтобы подступиться к решению. Если вы пропустили начало, то можете читать сразу отсюда. Хотя я, конечно, рекомендовал бы заглянуть в первую часть, чтобы узнать историю самого списка и понять, почему его разгадка принципиально важна для понимания всей шумерской истории.
Итак, посмотрим на начало царского списка, на тех царей, что правили до потопа.
Тайна списка шумерских царей. Часть 1. Машина времени
На рубеже четвертого и третьего тысячелетия до нашей эры на Земле возникли две первые цивилизации. В долине Нила после объединения верхнего и нижнего Египта образовалось Египетское царство, а в междуречье Тигра и Евфрата появились города-государства, объединенные общей культурой, которые мы сегодня называем Шумером. Одновременно с появлением этих цивилизаций возникли две системы развитого письма — египетские иероглифы и шумерское письмо, которое позже превратилось в клинопись.
Если древний Египет со своими памятниками всегда был на виду, то о существовании шумеров наука узнала только в середине XIX века. Проделав огромный труд и расшифровав аккадскую клинопись, историки внезапно столкнулись с неожиданной проблемой. Часть клинописных текстов никак не получалось прочитать. Знаки были те же, но смысл не складывался. Сначала грешили на тайнопись жрецов, но потом поняли, что на самом деле столкнулись с другим более древним языком, письменность которого совпадала с аккадской. Так начался новый виток расшифровки клинописи, который в итоге привел к открытию великой шумерской цивилизации.
Мозг, смысл и конец света
Напомню предысторию. Меня зовут Алексей Редозубов и я занимаюсь созданием сильного искусственного интеллекта. Мой подход крутится вокруг контекстно-смысловой модели работы мозга. Об этом был цикл статей на хабре и много видео на Youtube. Сейчас я хочу рассказать об основах контекстно-смысловой модели и о недавних исследованиях, которые позволили взглянуть на эту модель с новой, неожиданной стороны. Исследованиях невероятных настолько, что уверен — многие сочтут их безумием.
Есть два интересных и важных термина — “искусственный интеллект” (ИИ) и “сильный искусственный интеллект” (СИИ). В английской традиции Artificial intelligence (AI) и Artificial general intelligence (AGI). Первый подразумевает любую деятельность компьютера, имитирующую человеческий интеллект, второй — только такую, которая претендует на что-то универсально общее, похожее на то, как мыслит человек.
Точного определения СИИ нет. Лучшее, что есть — это знаменитый Тест Тьюринга.
«Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
Если человек признает, что не может отличить двух скрытых собеседников, то можно говорить о достижении компьютером уровня СИИ.
Пирамиды — головоломка возрастом четыре с половиной тысячи лет
Что общее между утопленником, подгоревшим пирогом и беременной восьмиклассницей?
Вообще-то, я занимаюсь мозгом. Его изучением и моделированием. Кому-то знает меня по циклу статей «Логика сознания», кто-то, возможно, читал книгу «Логика эмоций». А еще я очень люблю головоломки. Собственно, любые исследования – это постоянное решение головоломок. Есть разрозненные факты, требуется найти самое лаконичное объяснение, которое позволяет их объяснить и свести в единую систему.
Книжные головоломки отличаются от того, что подбрасывает жизнь. Хороший тон придумывания головоломок, подразумевает, что все приведенные условия важны для нахождения ответа. То есть не должно быть ситуации «маузера Папанина». Разобрали, подбросили лишнюю деталь и смотрим за мучениями бедолаги, который пытается пристроить ее на место.
Логика сознания. Часть 12. Поиск закономерностей. Комбинаторное пространство
В грамм добыча, в годы труды.
Изводишь единого слова ради
Тысячи тонн словесной руды.
Но как испепеляюще слов этих жжение
Рядом с тлением слова-сырца.
Эти слова приводят в движение
Тысячи лет миллионов сердца.
Владимир Маяковский
Напомню, что наша ближайшая задача — показать алгоритм универсального обобщения. Такое обобщение должно удовлетворять всем требованиям, сформулированным ранее в десятой части. Кроме того, оно должно быть свободно от традиционных для многих методов машинного обучения недостатков (комбинаторный взрыв, переобучение, схождение к локальному минимуму, дилемма стабильности-пластичности и тому подобное). При этом механизм такого обобщения должен не противоречить нашим знаниям о работе реальных нейронов живого мозга.
Сделаем еще один шаг в сторону универсального обобщения. Опишем идею комбинаторного пространства и то, как это пространство помогает искать закономерности и тем самым решать задачу обучения с учителем.
Логика сознания. Часть 11. Естественное кодирование зрительной и звуковой информации
Если рассматривать понятия как «точечные» объекты, то такую структуру можно отчасти описать матрицей взаимных расстояний и представить в виде взвешенного графа, где вершины — это понятия, а каждому ребру сопоставлено число, соответствующее расстоянию между понятиями, которые это ребро соединяет.
Ситуация несколько усложняется, когда понятия имеют природу множеств (рисунок ниже). Тогда возможны формулировки типа: «понятие C содержит понятия A и B», «понятия A и B различны», «понятия A и B имеют нечто общее». Если положить, что близость определяется в интервале от 0 до 1, то про рисунок слева можно сказать: «близость A и C равна 1, близость B и C равна 1, близость A и B равна 0).
Логика сознания. Часть 10. Задача обобщения
Взаимодействие с окружающим миром приводит к накоплению опыта. Если в этом опыте есть какие-либо закономерности, то они могут быть выделены и впоследствии использованы. Наличие закономерностей можно интерпретировать, как присутствие чего-то общего в воспоминаниях, составляющих опыт. Соответственно, выделение таких общих сущностей принято называть обобщением.
Задача обобщения – это ключевая задача во всех дисциплинах, которые хоть как-то связаны с анализом данных. Математическая статистика, машинное обучение, нейронные сети – все это вращается вокруг задачи обобщения. Естественно, что и мозг не остался в стороне и как мы можем иногда наблюдать на собственном опыте, тоже порой неплохо справляется с обобщением.
Логика сознания. Часть 9. Искусственные нейронные сети и миниколонки реальной коры
Искусственные нейронные сети способны обучаться. Воспринимая множество примеров, они могут самостоятельно находить в данных закономерности и выделять скрытые в них признаки. Искусственные нейронные сети во многих задачах показывают очень неплохие результаты. Закономерный вопрос — насколько нейронные сети похожи на реальный мозг? Ответ на этот вопрос важен главным образом для того, чтобы понять, можно ли, развивая идеологию искусственных нейронных сетей, добиться того же, на что способен человеческий мозг? Важно понять, носят ли различия косметический или идеологический характер.
Как это ни удивительно, но очень похоже, что реальный мозг противоречит всем базовым принципам искусственных нейронных сетей. Это вдвойне удивительно, учитывая, что изначально искусственные нейронные сети создавались как попытка воспроизвести именно биологические механизмы. Но в том и коварство подобных ситуаций. Очень часто то, что на первый взгляд выглядит правдоподобно, на поверку оказывается полной противоположностью того, что есть на самом деле.
Логика сознания. Часть 8. Пространственные карты коры мозга
Задача настоящего цикла статей — попробовать описать как работает реальный мозг. Поэтому нас волнует не только работоспособность предлагаемых моделей, но и их согласованность с теми фактами, что известны про реальный мозг и реальные нейроны. В этой части пойдет разговор о том, насколько принципы пространственной организации, свойственные предлагаемой модели, соответсвуют тому, что известно про пространственную организацию реальной коры.
В свое время Вернон Маунткасл выдвинул гипотезу, что для мозга кортикальная колонка – это основная структурная единица переработки информации. В свете описываемой модели можно конкретизировать функции кортикальных миниколонок, механизмы их работы и принципы взаимодействия.
В предлагаемой модели мы исходим из того, что мозг оперирует информацией, которая состоит из дискретных понятий. Каждому понятию соответствует волна с определенным уникальным внутренним узором. Носителями волн, предположительно, являются дендритные сегменты. По узорам, которые создают информационные волны, распространяясь по какой-либо зоне коры, миниколонки этой зоны получает информационное описание происходящего. Одна и та же информация поступает в каждую миниколонку.
Логика сознания. Пояснение «на пальцах»
Цикл статей «Логика сознания» подошел к своей середине. Семь предыдущих частей были посвящены описанию паттерно-волновой модели распространения информации в мозгу, присущего этой модели механизма квазиголографической памяти, смысловой модели информации и того как миниколонки коры создают пространство вычисления контекстов.
Предлагаемая модель не относится к мейнстриму нейронауки. Большинство современных исследователей считают, что искусственные нейронные сети и биологические нейронные конструкции близки по своей сути и основаны на общих принципах. В нашей модели, мозг не имеет ничего общего с нейронными сетями. Различие приблизительно такое же, как между классической и квантовой механикой. Внешне результаты местами могут быть похожи, но в основе лежат совершенно разные принципы.
Логика сознания. Часть 7. Самоорганизация пространства контекстов
Ранее мы говорили о том, что любая информация имеет как внешнюю форму, так и внутренний смысл. Внешняя форма — это то, что именно мы, например, увидели или услышали. Смысл — это то, какую интерпретацию этому мы дали. И внешняя форма, и смысл могут быть описаниями, составленными из определенных понятий.
Было показано, что если описания удовлетворяют ряду условий, то давать им интерпретацию можно, просто заменяя понятия исходного описания на другие понятия, применяя определенные правила.
Правила трактовки зависят от тех сопутствующих обстоятельств, в которых мы пытаемся дать интерпретацию информации. Эти обстоятельства принято называть контекстом, в котором трактуется информация.
Кора мозга состоит из нейронных миниколонок. Мы предположили, что каждая миниколонка коры — это вычислительный модуль, который работает со своим информационным контекстом. То есть каждая зона коры содержит миллионы независимых вычислителей смысла, в которых одна и та же информация получает свою собственную трактовку.
Был показан механизм кодирования и хранения информации, который позволяет каждой миниколонке коры иметь свою полную копию памяти о всех предыдущих событиях. Наличие собственной полной памяти позволяет каждой миниколонке проверить, насколько ее интерпретация текущей информации согласуется со всем предыдущим опытом. Те контексты в которых трактовка оказывается «похожа» на что-то ранее знакомое составляют набор смыслов, содержащихся в информации.
Логика сознания. Часть 6. Кора мозга как пространство вычисления смыслов
Информация, чтобы быть использованной, должна получить интерпретацию. Например, красный сигнал светофора можно интерпретировать как запрет ехать, улыбку как сигнал хорошего расположения и тому подобное. Конкретная интерпретация называется смыслом информации. По крайней мере, такой трактовки придерживается международная организация по стандартизации: «knowledge concerning objects, such as facts, events, things, processes, or ideas, including concepts, that within a certain context has a particular meaning».
Логика сознания. Часть 5. Смысловой подход к анализу информации
Известный всем тест Тьюринга говорит о том, что понять: мыслит машина или нет, можно по тому отличим ли мы ее в беседе от человека или нет. При этом подразумевается, что вестись будет не светская беседа, а, по сути, допрос с пристрастием в котором мы будем всячески пытаться загнать машину в тупик. Что мы при этом будем проверять? Только одно — понимает ли машина суть задаваемых нами вопросов. Пытается ли она, просто, формально манипулировать словами или она может правильно интерпретировать значения слов, используя при этом знания, полученные ранее в беседе, или, вообще, общеизвестные людям знания.
Пожалуй, во время теста не особо интересно спрашивать у машины: когда была Куликовская битва. Гораздо интереснее что она скажет, например, о том: зачем мы нажимаем сильнее на кнопки пульта, у которого садятся батарейки?
Различие человеческого мышления и большинства компьютерных алгоритмов связано с вопросом понимания смысла. Как правило, в компьютерную программу закладываются достаточно жесткие правила, которые определяют то, как программа воспринимает и интерпретирует входную информацию. С одной стороны, это ограничивает вольность общения с программой, но, с другой стороны, позволяет избежать ошибок, связанных с неправильной трактовкой нечетко сформулированных высказываний.
Логика сознания. Часть 4. Секрет памяти мозга
Вполне естественно, что понимание того, как выглядят следы памяти – основной вопрос изучения мозга. Без этого невозможно построить никакую биологически достоверную модель его работы. Понимание строения памяти непосредственно связано с пониманием того, как мозг кодирует информацию и как он ей оперирует. Все это, пока, — неразгаданная загадка.
Еще большую интригу в загадку памяти вносят исследования по локализации воспоминаний. Еще в первой половине двадцатого века Карл Лэшли поставил очень интересные опыты. Сначала он обучал крыс находить выход в лабиринте, а затем удалял им различные части мозга и снова запускал в тот же лабиринт. Так он пытался найти ту часть мозга, которая отвечает за память о полученном навыке. Но оказалось, что память каждый раз сохранялась, несмотря на временами значительные нарушения моторики. Крысы всегда помнили где искать выход и упорно стремились к нему.
Логика сознания. Часть 3. Голографическая память в клеточном автомате
Все это сильно напоминает радиосвязь. В любом месте земли можно принять сообщение и запомнить. Потом из любого места его можно снова запустить в эфир. При этом широковещательная трансляция подразумевает не конкретного получателя, а доступность сигнала для всех.
Автомат, который мы описываем обладает памятью. Точнее, памятью обладают все его элементы. Память элемента специфична. Единственное, что видит элемент автомата – это узор, составленный из активности своих соседей. Единственное, как элемент может отреагировать на тот или иной узор – это либо самому стать активным, либо, наоборот, выключиться. Память элемента – это набор запомненных им узоров с указанием, как на них реагировать: включаться или выключаться.
Логика сознания. Часть 2. Дендритные волны
Логика сознания. Часть 1. Волны в клеточном автомате
Наиболее известный клеточный автомат – это игра «Жизнь». Поле в игре «Жизнь» состоит из ячеек. Каждая ячейка имеет восемь соседей. Задается начальная комбинация. Затем начинается смена поколений. Если у занятой ячейки два или три занятых (живых) соседа, то ячейка продолжает жить. Если соседей меньше 2 или больше 3, то ячейка умирает. Когда у пустой ячейки оказывается ровно 3 соседа в ней зарождается жизнь. Задав произвольную начальную комбинацию можно пронаблюдать ее эволюцию.
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity