Pull to refresh
26
Karma
0.4
Rating

Биофизика

  • Followers 34
  • Following

Зрительная афантазия от лица страдающего ею

В этом источнике приведена статистика цветов во снах для разных условий. В среднем порядка 50% черно-бело-серые, остальное др. цвета.

Зрительная афантазия от лица страдающего ею

В комент упомянуты недостаточная зрительная память, внимание, все это ресурсы восприятия, образного мышления. Вероятно у вас сильный крен в сторону абстрактного мышления, достаточно посмотреть на список публикаций. Чего стоят эти темы 1, 2, 3, 4, и др. Имхо, возможно ресурсы мозга перераспределены на поддержку этих способностей, такая глобальная адаптация. Рисунок с рекурсивной свиньей в пользу такого предположения. Если заняться путешествиями, спортом, танцами, чтением художественной литературы, и приударить… и меньше задумываться над мат. бесконечностями, то со временем баланс восстановится, и фантазии и воображение вернутся) Не воспринимайте это, как какие-либо рекомендации, если вас серьезно беспокоят описанные проблемы, то необходимо обратиться к специалистам, а не на Хабр.

Microsoft и NVIDIA представили крупнейшую в мире генеративную языковую ИИ-модель

Что за вбросы против сетей?
Болею я за сети-то, ой как болею, и надеюсь на ИИ на их основе в перспективе, см., напр, этот комент, кот. решит назревающие проблемы. Поэтому и пишу про недостатки, напр, как им смысл искать не брутфорся статистику связей слов, а ближе к тому, как это делает человек, контекстно.

Но к сожалению пока никакой переводчик корректно эту фразу не переводит. Судя по описанию и сабж использует только статмодель языка. Значит будут промахи со смыслом в более сложных случаях, статистик кот. не было в обучающей выборке, или была не достаточной. Но ошибок будет меньше чем в пред. решениях. Посмотрим. А хотелось бы, чтобы ИИ смыслил лучше человека. И не напрягайтесь так, надеюсь скрепки производить этим ИИ еще пока не доверят)

Microsoft и NVIDIA представили крупнейшую в мире генеративную языковую ИИ-модель

Различение смысла слов с несколькими значениями.
Неужели поймет смысл и правильно сделает, напр, перевод на английский такое предложение с омонимами:
Девушка с косой на косе косила траву косой.

Гугло-переводчик (трансформер) нет.

От неживой природы до интеллекта: сознание как этап эволюции материи

Например, сама наука не является объектом науки. Нет науки о науке.
Наука это деятельность по приобретению знаний — познание, и социальный институт. Процессами познания занимаются теория познания, как раздел философии и самостоятельная наука, статистическими показателями — наукометрия, как социальным институтом — науковедение. Классическим примером целостной теории познания является философия познания Канта. Хорошая теория познания объясняет не только преобретение научного знания, но и причины возникновение философских течений, по крайней мере, предлагает гипотезы. Именно этим отличается теория Канта от многих других. В настоящее время этими вопросами занимаются когнитивные науки, истолковывая познания шире, как процесс приобретения, передачи, представления, хранения, обработки и использования информации в различных формах и на разных уровнях (клеточном, тканевом, организменном, популяционном, социальном). В этом смысле знание высшая форма информации и сущностное свойство со-знания и самого процесса по-знания.

В совокупности эти науки позволяют создавать модели развития самой науки (процесса роста знания) и прогнозировать ее развитие. К сожалению в последнее время на Западе заговорили о наметившейся тенденции стагнации в науке, прежде всего в фундаментальной физике, см. этот комент, со ссылки на источники для пояснения.

От неживой природы до интеллекта: сознание как этап эволюции материи

Пища для раздумий. Если чо, есть еще забористее.

От неживой природы до интеллекта: сознание как этап эволюции материи

А можно еще лекцию про причинно-следственную связь тела с личностью?

Наш мозг не компьютер

Планеры могут летать..
Да, идея планеров тоже сдернута с часами парящих, без взмахов крыльев, стервятников в восходящих потоках воздуха) А летные качества шмеля достигнуты?

Не предавайте особого значения этому, повторю, сравнение зависит от критериев. В чем-то выигрывают эволюционные решения, в чем их усовершенствования человеком, т.к. преследовались разные цели.
Поискал что по поводу конгитивных наук пишут, есть статья на Хабре и обсуждения бурные, скопирую комментарий оттуда
Да, статья не очень. Вы доверяете коменту безымянного пользователя больше, чем статье очень известного психолога (профессор в Принстоне) Д. Миллера? Кот. стоял у истоков этого подхода, ссылку на кот. давал. Странно, видимо авторитеты вам ни почем) На русском по теме можно почитать статьи М. Фаликман, хорошо излагает, напр, эту, или посмотреть серию ее видеолекций на Постнауке.
Если кратко, в чем состоит этот подход?
Давно замечено, что знание сущностные элементы, как сознания, так и познания. Это отражено в самих словах, то же можно сказать о эквивалентных понятиях consciousness и cognition в английском. Но что такое знание? Данные, сведения, известия, и тп? — как это обычно мы понимаем. Как это оформить, а лучше формализовать? В 40-50 гг. в связи с разработкой математической теории связи и появления кибернетики, как науки об управлении в системах разной природы, включая живые, стало понятно, что на это может претендовать понятие информации. Знание это развитая форма информации, кот. включает не только количественный, но и качественный аспект — значение, смысл. Процессы информационной природы, связанные с ее получением, передачей, хранением, обработкой и использованием, на разных уровнях пронизывают биологические, социальные и технические системы, демонстрируя некоторую независимость от них. Это нашло отражение в функциональном подходе к рассмотрению психических процессов (привет Деннету), и распространению их принципов на технические, что подтолкнуло развитие тематики ИИ, так и обратно, что привело к возникновению компьютерной метафоры работы мозга. На дисциплинарном уровне это означало переплетение представлений и методов исследования до этого независимых наук, таких как психология, нейронауки, лингвистика, компьютерные науки, включая тематику ИИ, и философии, как источник методологии (не забываем, что другой стороной процессов сознания и познания является некая реальность в кот. они погружены и являются ее частью, кот. упрощенно представляется окружающей средой). В результате со временем появилась когнитивная психология, получившая название по ключевому процессу области исследования — процессу приобретения знаний (cognition). В чем состояла революционность этого перехода? В изменении базовой модели психологии — бихевиристской, в которой поведение рассматривалось, как отклик на внешние стимулы, на репрезентационную, в которой основную роль играют внутренние информационные модели, приводящих к росту числу «степеней своды» выбора форм поведения. Понятно, что это затронуло разные внутренние механизмы — мышление, память, внимание, принятие решений, язык, и тд. и привело к их рассмотрению во взаимосвязи. Тривиально, да) Сейчас. До этого эти когнитивные процессы и структуры обычно исследовались отдельно в разных дисциплинах. И, напр, специалисты по памяти все ментальные явления сводили к памяти, специалисты по вниманию к вниманию. Появилось к примеру множество теорий сознания, в которых все сводилось только к памяти, вниманию или мышлению. Когнитивный подход привел к появлению более универсальных теорий сознания на информационной основе, объединяющих разные когнитивные механизмы, таких как IIT (есть несколько вариантов теории), недавно появившаяся ICT, а также GWT, HOT, AST, и некоторые другие, кот. делают акцент на интеграции самих когнитивных механизмов. Их тоже не мало) но намного меньше узкоспециализированных теорий.

Что касается критики, не от балды, а конструктивной, то в когнитивном подходе имеются собственные конкурирующие течения связанные с ролью репрезентационных моделей, кот. успешно объясняют многие ментальные явления, но не столь успешны в объяснении феноменологии сознания, тех же пресловутых квалиа. Считается, что для этого больше годятся подходы воплощенного сознания и познания, учитывающих участие тела, среды и действия. Вероятно со временем произойдет интеграция этих подходов, т.к. воплощенность и внутренние модели во многом дополняют друг друга, имея разное влияние в разных условиях.

Природу на данном этапе развития человеку уже можно игнорировать, там тупики эвполюционные сплошные и набор костылей что сотни миллионов лет формировались.
Смотрите шире, эволюция создала человека с его интеллектом, чтобы продолжить свое дело) на новом уровне, его руками, его технологиями, уменьшая объем поиска путем проб и ошибок. Главное не дать ей загнуть самого человека в конкурентной борьбе с искусственными созданиями, которым нельзя доверять производство скрепок)

Наш мозг не компьютер

По аналогии с крыльями птицы, крылья самолета не являются их копией, они лучше.
Весьма спорные утверждения, смотря по каким критериям рассматривать. Если энергоэффективности, то нет, маневренности — нет, любая вертушка проиграет колибри. Самолет не может сесть на землю в любом месте, как птица, сложив крылья) пока что. Многие идеи авиации были вдохновлены природой — аэродинамика крыла, изменяющаяся геометрия, стабилизирующие закрылки, и тд, и главное сама идея полета с помощью крыльев) Что касается компьютерных технологий, включая проблематику ИИ, то здесь заимствований еще больше.
потому что идет развитие математического аппарата в целом.
Развитие направляется практическими задачами, в том числе исследовательскими в области когнитивных наук. Математика прежде всего метод.
По когнитивной революции есть и критика
Если не было критики, то это не было бы научным подходом — рассматривать деятельность человека сквозь призму познания, получения, передачи, обработки, хранения и использования информации, в разных формах и на разных уровнях. Часто она не обоснованная, из-за незнания достижений в исследованиях, как в текущей статье, если рассматривать проблему с информационной точки зрения. Нельзя буквально рассматривать мозг как процессор информации на фоннеймановской архитектуре, но в некоторых аспектах можно рассматривать, на более адекватной, нейроморфной архитектуре (популярно 1, 2, 3, 4, обзоры и исследования 5, 6, 7, 8). Однако автор раз за разом повторяет мантру — мозг не компьютер, мозг не компьютер… и все.

Предвижу вопрос — почему не на базе ИНС? Очень просто, развивающиеся модели ИНС + специализированное железо, типа тензорных процессоров, для их поддержки, со времен, обходным путем придут к тому же. ИНС больше подходят для исследования и разработок. Эволюция нашла оптимальные решения, как с крылом, так и с устройством интеллекта. Вот она не нашла решения быстрого перелета между планетами и звездами, потому что не решала их) и нам самим придется искать оптимальные путем проб и ошибок. Ну не только, у нас ведь есть интеллект, поэтому число ошибок можно будет уменьшить. А если человеческий интеллект будет расширен ИИ, то возможно их удастся избежать вообще. Конечно, если мы хотим получить в итоге предсказуемый, дружественный ИИ, если на других принципах, то это отдельная тема.

Наш мозг не компьютер

Это иррациональные исследования, типа философии, непонятно как извлечь из низ пользу.
Несколько удивляете таким заявлением. Компьютерная метафора мозга, которую огульно отвергает автор статьи, и исследования в области ИИ, как междисциплинарной проблемы, сложились в ходе так называемой когнитивной революции, кот. началась в 50-60 гг (краткое изложение одного из ее активных участников Д. Миллера). Многие идеи были позаимствованы из нейрофизиологических исследований нейронов, их сетей, перцепции. До сих идет такое заимствование. Это называется биологически инспирированные разработки (запустите поиски biologically inspired neural networks/neurons). Одна из самых известных сверточные сети — классификаторы изображений, является моделью вентрального тракта зрительной системы приматов. Еще раз подчеркну, влияние взаимное, подобное моделирование показывает пути решения и исследований нейробиологических проблем.

Наш мозг не компьютер

Вообще не нужно, обычных нейросетей достаточно, они уже лучше биологических прототипов, быстрее, точнее, глубже анализируют.
Никто не сомневается в их скорости и точности, можно строить гигантские сети с любой архитектурой, даже реальные нейроны моделировать) как по ссылкам. Все определяется исполнительными механизмами, их эффективностью, например, энергоэффективностью при работе (~20 вт для всего мозга для любых задач, включая непосильные любым существующим ИНСам) и обучении этих сетей. В нейроморфных технологиях пытаются совместить гибкость реальных нейронов с их энергоэффективностью.
По разновидностям, там форма нейрона отличается что ли? На суть работы это не влияет.
Это функциональная специализация нейронов. Отдаленнымы аналогами этого в модельных нейронах являются, напр, разные функции активации или смещения.

ИНСы техническая реплика с биологических сетей. Моделирование ИНСами привело к революции в когнитивных исследованиях. На мой взгляд, имеющей то же значение, что и введение мат. метода Галилеем и Ньютоном в физику. Физика со временем породила техпроцессы, кот. привели к созданию компьютеров всех форм и размеров. По аналогии когнитивные исследования со временем приведут к разработке ИИ сравнимого с человеческим. Все взаимосвязано.

Наш мозг не компьютер

В целом все же нейроны примитивнее искусственных нейронов, как писали в соседних сообщениях. Биологические нейроны «цифровые» и выдают 0 или 1 на выходе (серия импульсов), обычно 0. Искусственные нейроны на выходе имеют 256 или более значений, имитируя аналоговый сигнал. Получается искусственный нейрон точнее и совершеннее биологического.
Как такое может быть? Формальный нейрон модель биологического, урезанная функционально, описывающая основные черты прототипа. Биологические нейроны реализуют всю базовую математику. В некотором виде это воспроизводят благодаря суммативным способностям формальные нейроны. Но эти суммативные способности лишь приближение того, что могут биологические нейроны. В последнее время эти возможности пытаются моделировать целыми сетями формальных нейронов, см. 1, 2, 3, 4, 5. Нейроны могут кодировать информацию, как частотой импульсов, так и длительностью посылок. В перспективе, вероятно, моделирование биологических нейронов и практическое применением за нейроморфными решениями, но возможно и программно-аппаратные решения будут использоваться в своих нишах.
Все нейроны одинаковые. Если ДНК нейрона (или любой клетки) отличается от стандартного, он умирает сам или иммунная система его уничтожает.
Существует несколько сот видов нейронов, точное число не известно, кот. могут по разному классифицироваться, и открываются новые разновидности.

Наш мозг не компьютер

То бишь в сознании клетки вполне могут представлять некоторую вычислительную единицу с квантовыми состояниями, которые каким-то образом формируют наше сознание. Чем не квантовый компьютер?
Абиогенез и эволюция жизни шла в декогерированной кв. среде (макроскопической), если на этапе абиогенеза кв. эффекты могли сыграть роль, то на этапе эволюции они эффективными оказались только в системах энергообеспечения и сенсорики. В когнитивных системах требуются длительные когерентные состояния, реализовать которые трудно не только на биологическом уровне, но и технически. Однако в некоторой форме следы кв. уровня проявляются в них в виде квантовоподобных процессов. Сравнение подходов и ресурсы последней.
При всем при этом известно что это имеет какую-то связь с коллапсом волновой функции, который например влияет на исход двухщелевого эксперимента.
Пока не известно достоверно, все сложнее, чем мы думаем. ВФ элемент описания (физической модели), а не реально бытующая сущность, более простое объяснение результатов двухщелевого эксперимента youtu.be/ZIpoMR8XNqE

Решение парадокса Ферми от создателя Великого фильтра. «Громкие» и «жадные» инопланетяне

Мысль, что случайно наша цивилизация появилась одной из первых весьма банальна, и приходит первой для объяснении отсутствия др. цивилизаций. Эволюция жизни на Земле и появление разума намекает на редкость этого явления. Делал оценки в одной из тем. Вполне вероятно примитивные формы жизни на др. планетах с подходящими условиями будут обнаружены, но эта вероятность будет экспоненциально падать для все более развитых форм.

Наш мозг не компьютер

Автор оригинала: Robert Epstein на wiki. Когнитивная революция видимо прошла мимо него (лучше в описании одного из ее авторов Д. Миллера).

Змей и дротик. Путь от михраба до квазикристаллов

В 2020 году половину Нобелевской премии по физике получил Роджер Пенроуз. Премия была выдана с формулировкой «За открытие того, что образование чёрных дыр с необходимостью следует из общей теории относительности». Это произошло более чем через два года после смерти Стивена Хокинга, который наверняка бы получил эту премию, если бы дожил.
Пенроуз заслуженно получил премию за теоретические исследования ЧД, т.к. их существование окончательно было подтверждено детекторами ГВ. А за что должен получить премию С. Хокинг, при всем уважении к нему? За тепловое испарение ЧД? Но оно еще не подтверждено экспериментально, или даже прямыми наблюдениями. Поэтому, если бы он был даже жив, премия его пока не ждала. И это правильно, скидок не должно быть никому, иначе она обесценится.

Учёные рассмотрели в микроскоп, как квантовые эффекты помогают клеткам человека реагировать на магнитные поля

Для некоторых аборигенных народов характерно просто фантастическое чувство направления, они в любой момент знают в какую сторону света обращены и там где мы используем понятие «лево, право, сзади, спереди» они применяют «к северу, к югу, к юго-востоку от меня».
Проще списать это на ориентацию по Солнцу, звездам, ориентирам на местности, а также местным природным особенностям (типа пресловутого мха на деревья с северной стороны в северных широтах), и тд.
Будет интересно если окажется что мы как вид тоже обладаем магниторецепцией, просто в условиях цивилизации не регистрируем магнитное поле сознанием.
Или с помощью будущих генинженерных чудес, или скорее технологического решения типа выработки «чувства северного геомагнитного полюса» с помощью вибропояса. Беру в кавычки потому как это технология сенсорного дополнения, а не непосредственная передача информации о направлении на север в мозг. Такое решение также возможно с помощью технологии нейроинтерфейсов (по сути искусственного органа чувства). Восемь из девяти испытуемых по завершении исследования заявили о появлении дополнительного восприятия пространства и направления ориентации. Возможно это напоминает ощущение выделенного направления вниз в пространстве из-за работы вестибулярного аппарата. При этом к концу тренинга оно возникало без привязки к поясу и тактильным ощущениям от его работы.

Учёные рассмотрели в микроскоп, как квантовые эффекты помогают клеткам человека реагировать на магнитные поля

В 1975 году исследователь Клаус Шультен разработал теорию того, как магнитные поля могут влиять на химические реакции. В неё входит т.н. радикальная пара. Пример радикала – это электрон, находящийся на внешней орбитали электрона, не имеющий пары в виде второго электрона.
На Хабре есть перевод статьи в 4-х частях за авторствоством Yermack посвященной исследованиям К. Шультена биомолекул с использованием самодельных суперкомпьтеров для их моделирования.

Животные умеют считать и использовать ноль – насколько хорошо они обращаются с числами?

Закон Вебера-Фехнера про интенсивность ощущений. В модели же подсчёт предметов производится по бинарному типу — предмет есть или нет.
Естественно определяется решаемой задачей. Моделирование биологического аналога или техническими требованиями. Эволюция нашла оптимальное решение между эффективностью, затратами ресурсов, быстродействием, сжатием информации и тд, и как результат соответствие закону В-Ф, есть теоретические работы с доказательством такого вывода. В этом нет ничего удивительного, т.к. это универсальное решение эволюция выработала еще на одноклеточных микроорганизмах, перенесла на нервные клетки и сетевые решения. В технических системах, если таких ограничений нет, то можно точно подсчитывать любое число объектов, тем более, если не используются модели ИНС. Вспомнил, что у ваше решение работает на др. принципе.

Архитектура Вселенной, часть 1: Сознание

Это похоже на многомировую интерпретацию. Возможны 10^500 миров, но вот именно этот привычен (в этот раз, в этом рождении).
Поправочка, эта оценка числа возможных Вселенных в теории струн, сколько в ММИ никто даже не брался оценивать) Оба варианта сугубо теоретические, пока никаких намеков на подтверждение, тем более предсказательную силу. Хотя, как понимаю, вы привели это число в метафорическом смысле.

Information

Rating
1,504-th
Registered
Activity