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.

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.

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.

Что такое информация, как найти скрытый в ней смысл, что вообще есть смысл? В большинстве толкований информацию сопоставляют с сообщением или с данными, используя эти слова как синонимы. Сообщение обычно подразумевает конкретную форму. Например, устная речь, текстовое послание, сигнал светофора и тому подобное. Термин «сообщение» чаще используют, когда  говорят об информации в связи с ее передачей. Под данными обычно подразумевают информацию, для которой определена форма ее хранения или передачи. Например, мы говорим о данных, когда упоминаем записи в базе данных, массивы в памяти компьютера, сетевые пакеты и тому подобное. Сам термин «информация» мы предпочитаем использовать, когда  нет необходимости заострять внимание на способе ее передачи или  форме представления.

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».

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.

Когда с нами что-то происходит наш мозг фиксирует это, создавая воспоминания. Изменения, которые при этом происходят с мозгом, принято называть энграммами или следами памяти.

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.

Ранее мы описали клеточный автомат, в котором могут возникать волны, имеющие хитрый внутренний узор. Мы показали, что такие волны способны распространять информацию по поверхности автомата. Оказалось, что любое место автомата может быть, как приемником, так и источником волн. Чтобы принять волну в каком-либо месте, достаточно посмотреть, какой узор получается в нем в момент прохождения волны. Если этот узор запомнить и впоследствии воспроизвести в том же месте, то от этого узора распространится волна, повторяющая на своем пути узор исходной волны.

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.

В предыдущей части мы показали, что в клеточном автомате могут возникать волны, имеющие специфический внутренний узор. Такие волны могут запускаться из любого места клеточного автомата и распространяться по всему пространству клеток автомата, перенося информацию. Соблазнительно предположить, что реальный мозг может использовать схожие принципы. Чтобы понять возможность аналогии, немного разберемся с тем, как работают нейроны реального мозга.

Начнем разговор о мозге с несколько отвлеченной темы. Поговорим о клеточных автоматах. Клеточный автомат – это дискретная модель, которая описывает регулярную решетку ячеек, возможные состояния ячеек и правила изменений этих состояний. Каждая из ячеек может принимать конечное множество состояний, например, 0 и 1. Для каждой из ячеек определяется окрестность, задающая ее соседей. Состояние соседей и собственное состояние ячейки определяют ее следующее состояние.
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.

В свое время на Хабре был опубликован цикл статей «Логика мышления». С тех пор прошло два года. За это время удалось сильно продвинуться вперед в понимании того, как работает мозг и получить интересные результаты моделирования. В новом цикле «Логика сознания» я опишу текущее состоянии наших исследований, ну а попутно попытаюсь рассказать о теориях и моделях интересных для тех, кто хочет разобраться в биологии естественного мозга и понять принципы построения искусственного интеллекта.

Перед началом хотелось бы сделать несколько замечаний, которые будет полезно помнить во время чтения всех последующих статей.

Ситуация, связанная с изучением мозга, особенная для науки. Во всех остальных областях естествознания есть базовые теории. Они составляют фундамент на котором строятся все последующие рассуждения. И только в нейронауке до сих пор нет ни одной теории, которая хоть как-то объясняла, как в нейронных структурах мозга протекают информационные процессы. При этом накоплен огромный объем знаний о физиологии мозга. Получены очень обнадеживающие результаты с помощью искусственных нейронных сетей. Но перекинуть мостик от одного к другому, пока, не удается. То, что известно о биологических нейронных сетях очень плохо соотносится с созданными на сегодня архитектурами искусственных нейронных сетей.

Не должна вводить в заблуждение распространенная фраза о том, что многие идеи искусственных нейронных сетей позаимствованы из исследований реального мозга. Заимствование носит слишком общий характер. По большому счету, оно заканчивается на том, что и там и там есть нейроны и между этими нейронами есть связи.

Прошло чуть больше года с момента публикации моей второй статьи о дизайне корпуса персонального компьютера в форм-факторе UCFF PC. За это время мне удалось запустить первую партию в производство и начать онлайн продажи не только корпусов, но и конфигураций на его основе. Особенно радостно, что проект по большей части состоялся благодаря поддержке и интересу со стороны читателей Хабрахабр сообщества.

Привет! Наверное, каждый из нас когда-то сталкивался с ситуацией, когда нужно срочно куда-то уехать, но все Ж/Д билеты уже раскуплены. В этой статье я расскажу о том, как я писал Telegram бота для отслеживания и покупки освободившихся билетов Укрзалізниці.

Как это работает

Для покупки железнодорожных билетов в Украине компания Укрзалізниця запустила ресурс http://booking.uz.gov.ua/. Ресурс удобен тем, что не нужно посещать кассы, чтобы забрать сам билет. Достаточно показать проводнику QR код с посадочного талона на экране смартфона либо распечатав на принтере.

Проблема состоит в том, что на популярные рейсы места очень быстро заканчиваются и иногда купить билет довольно проблематично. Однако, многие люди не покупают билет, а бронируют его. Бронь действует лишь 24 часа и после этого, если она не выкуплена в кассе, билет возвращается в пул свободных. Таким образом, необходимо успеть словить этот момент, когда билет доступен для покупки до того, как его снова забронируют или купят.

Было принято решение решить эту задачу с помощью скрипта, который раз в минуту проверяет свободные билеты на интересующий поезд и, в случае наличия, резервирует его на 15 минут. После чего пользователю необходимо завершить процедуру оплаты через веб браузер.

В качестве интерфейса был выбран Telegram так как это новая платформа для меня и я хотел с ней немного разобраться. В качестве бонуса сразу получаем уведомления на мобильный, не задумываясь о push нотификациях или email'ах.
В качестве языка программирования был выбран Python.

Знакомый линуксоид упрекнул меня, мол, в винде ни переключения языка Caps Lock'ом нет, ни даже раскладку нельзя отредактировать. Посмотрел я, и правда, все раскладки содержатся в файлах C:\Windows\System32\kbd*.dll, и редактировать такое hex-редактором ну никак не назвать удобным.

Как достичь удобства? Для переключения раскладок Caps Lock'ом можно использовать всякие навесные программы, тяжёлые вроде Punto Switcher, или простые вроде lswitch. Для редактирования раскладок есть MSKLC, но он малофункционален и неудобен, а аналоги вроде KbdEdit или KLM32 платные.

И тогда я решил написать на flat assembler'е код, собирающий DLL раскладки.

В этой небольшой статье речь пойдет о том, можно ли легко использовать Python для написания скриптов вместо Bash/Sh. Первый вопрос, который возникнет у читателя, пожалуй, а почему, собственно, не использовать Bash/Sh, которые специально были для этого созданы? Созданы они были достаточно давно и, на мой взгляд, имеют достаточно специфичный синтаксис, не сильно похожий на остальные языки, который достаточно сложно запомнить, если вы не администратор 50+ левела. Помните, ли вы навскидку как написать на нем простой if?

if [ $# -ne "$ARGCOUNT" ]
then
    echo "Usage: `basename $0` filename"
    exit $E_WRONGARGS
fi

Элементарно правда? Интуитивно понятный синтаксис. :)

Тем не менее в python эти конструкции намного проще. Каждый раз когда я пишу что то на баше, то непременно лезу в поисковик чтобы вспомнить как писать простой if, switch или что-то еще. Присвоение я уже запомнил. :) В Python все иначе. Я хоть и не пишу на нем круглые сутки, но никогда не приходилось лезть и смотреть как там сделать простой цикл, потому что синтаксис языка простой и интуитивный. Плюс ко всему он намного ближе к остальным мейнстримовым языкам типа java или c++, чем Bash/Sh.

Также в стандартной и прочих библиотеках Python есть намного более удобные библиотеки чем консольные утилиты. Скажем, вы хотите распарсить json, xml, yaml. Знаете какой я недавно видел код в баше чтобы сделать это? Правильно:

python -c "import json; json.loads..." :)

И это был не мой код. Это был код баше/питоно нейтрального человека.

То же самое с регексом, sed бесспорно удобная утилита, но как много людей помнит как правильно ее использовать? Ну кроме Lee E. McMahon, который ее создал. Да впринципе многие помнят, даже я помню как делать простые вещи. Но, на мой взгляд, в Python модуль re намного удобнее.

В этой небольшой статье я хотел бы представить вам диалект Python который называется shellpy и служит для того, чтобы насколько это возможно заменить Bash на python в скриптах.

Велкам под кат.

Представляю вашему вниманию перевод статьи Джеффа Атвуда о тестировании новых компьютеров. Я не видел ни одной статьи подобного качества на эту тему; в статье приведена вся необходимая информация и ничего лишнего, а так же хорошо структурирован материал. Надеюсь, и вам она придётся по нраву.

Джефф — основатель StackOverflow. Ныне он работает над проектом Discourse.

Оригинальная статья: Is Your Computer Stable?

Дисклеймер: Хоть статья и называется "Надёжен ли твой компьютер?", речь идет не о надёжности как термине(англ. reliability), а, скорее, о стабильности (англ. stability). Статья о том, как автор тестирует новые компьютеры на стабильность и прочность.


Если мне не изменяет память, я собрал около сотни компьютеров за последние двадцать лет. Это не так уж и сложно и, в действительности, со временем становится только легче, так как компьютеры становятся все более совместимыми.

Например, вот что может понадобится для сборки Scooter Computer:

1. Нанести немного термопасты на верхнюю часть корпуса.
2. Поместить в корпус материнскую плату.
3. Прикрутить материнскую плату к корпусу.
4. Вставить плату SSD.
5. Вставить плату RAM.
6. Подключить внешнее питание.
7. Загрузиться.

Вот и все.



Это до смешного просто. Мы с моим шестилетним сыном собирали конструкторы Лего, которые были намного сложнее. Сборка традиционных ПК отличается всего парой дополнительных шагов: вставить процессор, радиатор, подключить кабели. И, наконец, сборка сервера добавляет еще пару незначительных действий, возможно, с ограничениями на размер сборки. Мини-компьютер, обычный ПК или сервер — если вы смогли собрать один из них — считайте вы собрали их все.

Каждый из нас выдыхает с облегчением, когда только что собранный компьютер загружается первый раз, и не важно сколько собранных машин на вашем счету. Но загрузка это только начало. Это отлично, если он загружается, но этим никого не удивишь. На самом деле, нам нужно знать, надёжен ли этот компьютер.

Маретт Флайс (Marette Flies) было 11 лет, когда её иммунная система восстала против неё. В 1983 году у девочки нашли волчанку. Системная красная волчанка — это аутоимунное заболевание, при котором антитела повреждают ДНК здоровых клеток. От иммуноподавляющих препаратов лицо Маретт опухло, а волосы выпадали. Позже начали воспаляться почки, появились судороги и поднялось кровяное давление.

В 1985 году антитела атаковали факторы свёртывания в крови. Маретт удалили матку — девочка могла истечь кровью во время месячных. Несмотря на множество препаратов кровяное давление росло. Появились проблемы с сердцем, и врачи решили применить Цитоксан, крайне токсичное лекарство, которое могло убить девочку.

Но организм человека способен выучить условный рефлекс не только на выработку желудочного сока, как это было у собаки Павлова, но и на подавление иммунитета. Девочку спасли с помощью рыбьего жира и розовых духов.


Aaron Tilley and Kerry Hughes

В прошлых статьях был рассмотрен принцип работы синхронного и асинхронного электродвигателей, а также рассказано, как ими управлять. Но видов электродвигателей существует гораздо больше! И у каждого из них свои свойства, область применения и особенности.

В этой статье будет небольшой обзор по разным типам электродвигателей с фотографиями и примерами применений. Почему в пылесос ставятся одни двигатели, а в вентилятор вытяжки другие? Какие двигатели стоят в сегвее? А какие двигают поезд метро?

Каждый электродвигатель обладает некоторыми отличительными свойствами, которые обуславливают его область применения, в которой он наиболее выгоден. Синхронные, асинхронные, постоянного тока, коллекторные, бесколлекторные, вентильно-индукторные, шаговые… Почему бы, как в случае с двигателями внутреннего сгорания, не изобрести пару типов, довести их до совершенства и ставить их и только их во все применения? Давайте пройдемся по всем типам электродвигателей, а в конце обсудим, зачем же их столько и какой двигатель «самый лучший».

Компания ABBYY создала хорошую программную оболочку для работы со словарями, однако не меньшим её вкладом в цифровую лексикографию стал побочный продукт разработки ABBYY Lingvo — язык словарной разметки DSL. Он давно уже вышел за границы Lingvo, стал самостоятельным стандартом и форматом для других словарных оболочек, в том числе одной из самых известных в своём роде — GoldenDict.

Но сама по себе компания ABBYY не достигла бы таких успехов без помощи многочисленной армии энтузиастов-лексикографов, маниакально год за годом оцифровывавших бумажные словари и конвертировавших словари цифровые — от миниатюрных специальных до огромных общего назначения.

Одна из самых известных и плодотворных групп давно уже работает на сайте forum.ru-board.com. Со временем там накопилась как обширнейшая коллекция словарей, так и основательнейшая база знаний и инструментов в помощь их создателям и редакторам. Было написано множество скриптов и программ, набор которых отражает историю и изменения популярности языков программирования, более или менее приспособленных для обработки текста. Тут и Perl с Python, и языки пакетных файлов для оболочек, и макросы MS Word и Excel, и компилируемые программы на языках общего назначения.

Однако до последнего времени один из языков почти не был представлен в данной сфере. Хотелось бы восполнить этот пробел и отдать должное стремительному росту мощности, функциональности и популярности языка JavaScript. Думается, он может оказать большую помощь современным программистам-лексикографам, особенно на границе сетевой и локальной лексикографии.

Данные обещания надо выполнять, тем более, если они сделаны сначала в заключительной части опуса о безопасности UEFI, а потом повторены со сцены ZeroNights 2015, поэтому сегодня поговорим о том, как заставить UEFI SecureBoot работать не на благо Microsoft, как это чаще всего настроено по умолчанию, а на благо нас с вами.
Если вам интересно, как сгенерировать свои собственные ключи для SecureBoot, как установить их вместо стандартных (или вместе с ними), как подписать ваш любимый EFI-загрузчик, как запретить загрузку неподписанного или подписанного чужими ключами кода, как выглядит интерфейс для настройки SecureBoot у AMI, Insyde и Phoenix и почему это, по большому счету, совершенно не важно — добро пожаловать под кат, но опасайтесь большого количества картинок и длинных консольных команд.

С месяц назад в блоге Google research появилась запись про визуализацию работы нейросети — мол, как она видит изображения при обработке, пестрящая картинками типа этой.
Народу стало интересно как такое можно сделать самостоятельно и спустя пару недель появилась новая запись с исходниками на гитхаб, которые позволяют все проделать самостоятельно.
Но нашлись те, кому быстро стало скучно, так что осторожно, подкатом психодел.