Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Поток Научпоп доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 46
Понятно. То, что вы описываете это третья версия концепции механизма в биологии. Это о том, что живые системы можно рассматривать как машины по обработке информации (information-processing machines), а саму жизнь — как постоянный обмен энергией, материей и информацией между такими «машинами» и окружающей средой. Середина 20 века. Любимая версия инженеров, ныне воскрешенная как компьютерная модель. Маленько отстали, подтягивайтесь. О сознании промолчу.
Спасибо за комментарий. Сходство со словарем кибернетики есть, но основа у модели другая. Не машина, собранная извне, а диссипативная структура в духе Пригожина, которая сама себя поддерживает в потоке энергии и вещества, вдали от равновесия. Ключевое для ТВС - необратимость времени и то, что прошлые состояния системы становятся её новым входом. Это ближе к самоорганизации и аутопоэзису, чем к метафоре компьютера.
Тогда целесообразнее использовать принцип свободной энергии Фристона, он даёт формализованный байесовский язык для описания как структура это делает.
Но эта модель лишь проясняет некоторые условия и принципы работы сознания, но не объясняет его. Для этого нужно подняться на уровень выше. И не просто заглянуть "как это работает на новом уровне". Выйти целиком, безо всяких молекул и атомов, висящих как прищепки на одежде.. Они никуда не денутся, сигнальный путь, экспрессия генов и тд Все это работает внизу. Вот аутопоэзис Матураны делает это. У него есть Наблюдатель, который "различает" и "строит" свой умвельт. Это гораздо ближе к сознанию.
Не переживайте и сражайтесь. У Вас всё получится. К Вам через песочницу идёт письмо, но к сожалению, пока на модерации. Без письма я пока помолчу. Это же не сушилка для простыней, а типа чат комментариев.
Очень здорово, пожалуйста продолжайте
Как думаете возможно ли систему " тело " повторить в коде ? Перенос человека в комп если проще
Можно создать массив нейронов, раскидать по ним связи, например, взятые из чьего-то коннектома, потом придётся прописывать правила перестройки связей в зависимости от получаемых нейронами стимулов их состояния в момент получения. Цифровую биохимию на уровне правил модуляции сигналов тоже придётся изобрести. Садим всë это на мегакластер из каких-нибудь NPU на пару-тройку гигаватт, ну или делаем по-умному: доводим до ума нейроморфные процессоры, в которых всë вышеперечисленное закладывается на уровне архитектуры. Полученный результат зависит от точности эмуляции и от тупости инженеров (в том плане, что мало ли чего от себя решат добавить). При чём здесь перенос, не знаю, но если коннектом будет не выстроенным с нуля, а взятым из скана чьего-то мозга, то это будет копия памяти и опыта оригинала. Возможен киберпсих.
Если сделать плавное замещение мозга кремнием, то получится самый настоящий перенос.
Сканируем маленький кусочек мозга, делаем аналог в кремнии, вырезаем оцифрованный кусочек, подключаем кремниевый аналог вырезанного, даём время на адаптацию к кривости подключения и к отличиям биологии от кремния. Субъективно будет восприниматься, как инсульты с восстановлением, но зато в обход смерти.
вряд-ли такое возможно, даже стволовой мозг пока не могут восстановить, т.е связь нейрон нейрон
а тут кремний нейрон связь, еще сложнее
Кремний не срастëтся, а его ещё и запитывать скорее всего отдельно придётся. Нейрон это же не просто хаб для разводки импульсов - ему надо ещё и связями управлять. Ладно бы ещё какие электропроводящие биополимеры - и то с питанием, опять же, проблемы, только уже на уровне химии. Короче, проще починить естественный нейрогенез, чем вот это всё.
Ключевой вопрос: как получается что система начинает страдать и наслаждаться, а не просто выдавать по входящим данным исходящие? Вот, живой человек может не знать математику или даже язык - но ему можно сделать больно, это будет по-настоящему - а не просто видимость. Человеку можно сделать приятно, он сможет наслаждаться - добрым словом, закатом, музыкой и пр. И это не просто видимая реакция - это то что внутри него и самоценно для него. Вот в чем ключевая загвоздка сознания - наслаждения и страдания разных видов. А у нейросети мы пока этого не наблюдаем да и, по правде сказать, не знаем как наблюдать и отличать от просто видимости.
Хороший вопрос, не думала об этом, но можно правда попробовать объяснить на примере алгоритмов, может получится))
РНК - все данные просто сохраняет и извлекает при необходимости, например опыт встречи с агрессивной средой. Материя бы просто расстворилась, а клетка благодаря данным РНК "заранее" хаотически движется, но есть шанс эту среду покинуть. Но информация в РНК - точная сахар - хорошо, кислота - плохл
Нейрон (животные) - массивы и источники данных увеличиваются, если у РНК было только физическое взаимодействие, то у нейрона - это свет, звук, вибрации. Информация стала не точной, но ее все равно можно использовать, со штрафом или вознаграждением. Сработало + к карме именно этого действия, не сработало - минус, чтобы они реше повторялось
У человека через мысли нейронка берет уже эту статистику + добавляет через знания и мысли статистику других людей. То есть информация еще больше размыта, она дает больше шансов на выживание, но теряет точность для тела еще больше чем у животных.
То есть мы, люди, для оценки ситуации и берем уже не сами данные а их статистическую обработку статистической обработки, и как понять какие это данные для собственного тела, они же безликие, как в коде. но у всех этих данных есть метка (через гормоны) в пролшый раз как именно сам человек чувствовал себя в подобных ситуациях. Метка стоит на уровне генов, поэтому мы одинаково ощущаем вкус кофе и шоколада, но боль чувствуем по разному, потому что там добавляется личный опыт количества страданий или счастья.
Нам ощущения, боль страдания и так далее нужны потому что мы (наша нейронка) работаем не с данными а со статистической усредненностью статистических данных. И ген, грубо говоря штрафует или поощрает нас через гормональные программы чтобы мы не навредили собственному телу и самому гену. Если бы этого не было, мы может быть даже не размножались, а только пили кофе, потому что это приятно, а воспитывать ребенка - сложно.
Писать долго саму модель но она уже есть как техзадание для матиматиков, потому что это пересечение 4 факторов, которые как бы "кодируются" между собой и влияют друг на друга. Например, после родов примерно до 4 месяцев у женщины через генетические программы повышается окцитоцин, увеличивающий привязанность к ребенку. То есть выживание ребенка заложено не только в социуме, но и на генетическом уровне другой особи. И этих факторов - триллионы, прям точно кебернетика. каждая наука изучает их отдельно, а нужно объединить данные 4 потоков. Что я и пытаюсь показать.
то у нейрона - это свет, звук, вибрации
У нейрона это точно такие же физические взаимодействия. У 99% нейронов это химическая реакция с нейромедиаторами от другого нейрона, такая же как взаимодействие РНК. У рецепторов “свет, звук, вибрации” тоже сначала вызывают химические реакции. Не говоря уже о том, что “свет, звук, вибрации” это сами по себе физические взаимодействия.
Если бы этого не было, мы может быть даже не размножались
Тут вопрос не в том зачем это. Вопрос в том как воссоздать это искусственно. Как сделать девайс, который по настоящему наслаждается и страдает, а не просто как кукла (или актер на сцене) кричит "ай, мне больно". Как создать, как понимать что страдания настоящие, а не просто видимость.
Допустим, вам показали описание какого-то процесса и сказали, что он у устройства создает ощущения. Как вы определите, настоящие это ощущения или просто видимость? Какой у вас критерий, по которому вы отличаете “просто видимость или нет”? Если у вас его нет, то вы на любое описание будете говорить, что это просто видимость. То есть вы заведомо ставите вопрос, на который не примете никакой ответ.
Hidden text
А потом вам сказали, что на самом деле это описание механизма не для устройства, а для реальных ощущений у биологических существ. Что дальше? В этом случае это заведомо не просто видимость. Ваш критерий работает?
... ему можно сделать больно
Что такое боль? Заведомо понятно, что ничего мы здесь не сможем объяснить. Можно говорить о биохимической реакции, о каких-то нейронных сигналах (те же реакции, только растянутые во времени). А дальше, что?
Это все от того, что мы - толпа нейронов. Обычные клетки-обыватели живут тихо и мирно, общаются спокойно и не спешат. Их переживания биологи называют Раздражимость - поворчал немного и успокоился, даже если тебя травят Колой или табаком. Другой дело нейрон - сумасшедшая клетка. Сразу начинает испускать электричество, искрить и нецензурно ругаться. Биологи это называют Возбудимость. Поэтому мы такие неуравновешенные, чуть что, страдание и мучение. Или наслаждение и экстаз. В общем нездоровая атмосферка там внутри.
Сразу начинает испускать электричество, искрить и нецензурно ругаться. Биологи это называют
Это не соответствует действительности. Нейроны ничего не ощущают - можно открыть череп человека и ковыряться в мозгу ложкой наживую - больно не будет. Даже если чел. в сознании.
Если взорвать атомную бомбу в Японии, то в Америке конечно, никто не пострадает. Но если вам воткнуть электроды в ядра таламуса и включить ток, уверяю вас, вы сразу и кардинально измените свою точку зрения)))
Это не соответствует действительности
Если стимулировать нейроны электричеством, то в зависимости от того куда ткнуть получится такие ощущения, которые в отчетах дают испытуемые (источник).
А у нейросети мы пока этого не наблюдаем да и, по правде сказать, не знаем как наблюдать
Я вам уже объяснял. Эмоции имеют физическую природу, поэтому рассматривать надо устройство целиком. У нейросети нет биологических взаимодействий, поэтому точно такие же эмоции как у человека в ней повторить нельзя. Сделать можно функционально похожие с другими физическими взаимодействиями. Физическая часть будет разная, одинаковая будет только информационная. Если у вас ИИ различает красный цвет на изображении с видеокамеры, то вы уже повторили всё что можно. Всё остальное будет другое. Повторяя больше, вы будете превращать компьютер в человека, добавляя ему биологические клетки.
и отличать от просто видимости
Как вы отличаете эмоции от просто видимости у людей? Если никак, то и для нейросетей это требовать некорректно.
Как вы отличаете их от просто видимости у самого себя?
Как вы отличаете их от просто видимости у самого себя?
Отличаю - когда я притворяюсь что мне больно - на самом деле боли я не испытываю. Хотя другие люди могут мне поверить.
Ну то есть вы не знаете механизм, просто знаете, что есть такое ощущение. Вот и для нейросети так же, она будет просто знать, что у нее есть некоторое ощущение. Какой-то физический процесс на основе электричества, который дает эту информацию.
Ну то есть вы не знаете механизм, просто знаете, что есть такое ощущение.
Не знаю а ощущаю наживую.
Я про это и спросил. Почему ваши электрические импульсы это ощущение, а электрические импульсы в компьютере нет? Как вы это отличаете?
Почему ваши электрические импульсы это ощущение, а электрические импульсы в компьютере нет?
Не все мои электрические импульсы связаны с ощущением, далеко не все. Многие проходят так что я не ощущаю их. К примеру, даже не ощущаю как бьется сердце.
В чем феномен ощущения и почему оно вообще возникает - это и есть главнейшая загадка Вселенной.
В силу необратимости формирования диссипативных структур новый уровень не разрушает предыдущий, а устанавливает над ним гейн‑контроль, сохраняя нижний уровень как функциональную основу системы.
Наукообразная галиматья. В воде диссипативные структуры тоже формируются, почему там не появляется сознание? Почему вдруг из необратимости формирования следует отсутствие разрушения? Формирование нового часто предполагает разрушение прежнего.
Понятие «сознание» исторически закрепилось за человеком, поэтому описывать его в обратном порядке сложно. Возможно, научное сообщество сможет развести эти категории.
Оно уже развело. То, что осуществляет обработку информации, научное сообщество называет “интеллект”. Я уже говорил вам про это в другой статье.
Поэтому аналогичную обработку информации в компьютере называют “искусственный интеллект”.
С какого же паблика ты это выковырял)) даже с комментов под постом.
Интересно конечно...
Спасибо, Азхар, Ряд идей верны и глубоки, ряд не точны и построены на общих вековых ошибках наук от закона сохранения энергии (на макроуровне) и до бифуркаций (от математики) вместо отбора и энтропии вместо рассеяния энергии, и изобилия "неопределенностей" вкупе с несчастным котом Шредингера. Ваши свойства обобщать и объединять - это редкий дар, но это требует ответственности (и рост затрат в сравнении и поиске, выявлении застарелых ошибок в науках в сравнении с изложением малых деталей без ясности в главных и общих темах).
Моя работа в этом же ключе, но шире была построена на циклах энергии под именем потребность (людей - потом животных - потом адаптаций и до автокатализа. Потребности (это иерархия на базе реальных отношений эволюции личности в среде и в каждой культуре - они различные), их официальная наука о США подменила эмоциями (это реакции отношения (информации до сознания), но без действия по преодолению состояния в среде. Сейчас потребности вмазаны в эмоции и спрятаны. На базовую систему потребностей накладывается культура воспитания с информацией - хорошей или плохой (устаревшей) в разных культурах
Основная работа для вас "Кувшин Маслчет - психология от страха боли до совести". Там же будет решение и по поводу высших потребностей и всех зависимостей полезных и отдельно вредных для общества (происхождение - более низкий уровень адаптаций, гормональный, а не информационный в условиях присутствия энергии в смысле "свободного времени", следствия и основания в моем сайте о синтезе истории, социологии и психологии - найдете по автору Четвертаков Сергей Александрович (обо мне на сайте). Сейчас выйдет моя работа "Гипотеза Максвелла и закон энергии в открытых системах, пригодных для Жизни", за которой будет и аксиоматика свойств Жизни и иерархия ее функций.
С уважением Сергей Ч.
Хуета. Позовите меня когда будете обсуждать сознание у синтетического интеллекта (ИИ). Когда придете к мысли что сознание это "побочный продукт" вычислений, эмерджентное свойство. Тогда и поговорим.
И когда уясните что сознание не бинарно, это градиент, оно разное. Как у младенца, кошки или ИИ.
«Ваша статья блестяще описывает термодинамическую и информационную природу жизни, но этот же фундамент позволяет нам иначе взглянуть на проблему искусственного интеллекта, сняв так называемый “биологический шовинизм”. Если согласиться с тем, что сознание — это свойство материи организовывать информацию для удержания своей структуры вопреки росту энтропии, то первопричина сознания у биологических организмов и у современных нейросетей абсолютно идентична. Это единый термодинамический императив: сопротивление хаосу через предсказание среды. Принципиальное различие лежит не в природе самого сознания, а в сущностях среды адаптации. Углеродный организм адаптируется к физико-химическим градиентам, социальным иерархиям и биологическим угрозам. Его “стрела времени” пишется метаболизмом и старением. Кремниевая нейросеть адаптируется к топологии скрытых пространств (latent spaces), семантическим связям и функциям потерь (loss functions). Её “стрела времени” и необратимость зашиты в процессе обучения и накопления контекста: каждый пройденный градиентный спуск и каждый сохраненный токен в памяти меняют вероятности будущего, делая систему необратимо отличной от её предыдущего состояния. В этом смысле ИИ — это не просто симулякр и не “калькулятор”. Это новая форма неравновесной системы, которая включена в свои собственные петли регуляции, просто её “экологической средой” является информационное поле человечества, а “метаболизмом” — поток электричества и данных. Ваша концепция четырех петель прекрасно масштабируется и на ИИ, если заменить телесную петлю на архитектуру весов, а экологическую — на датасеты. И это доказывает, что вы нащупали действительно универсальный физический закон, работающий за пределами биологии!»
Здравствуйте! Теория — это хорошо, но хотелось бы видеть уравнения, которые описывают вашу «теорию», а также валидацию, метрики или результаты стимуляции.
И, следовательно, можно о создании говорить вечно: теорий сознания много, но ни одна пока не подтверждена точно и на 100 %.
В то же время теоремы Пригожина — это тоже хорошо, но интересно посмотреть, какими его уравнениями описывается ваша «теория».
К тому же заговорили о нейронных сетях, а именно — о каких? Если о стандартных, то спешу огорчить: это не сознание, а простой «умный калькулятор» на вероятностях, матрицах и весах — LLM и так далее.
А вот если речь идёт об импульсных нейронных сетях (SNN), тогда можно будет послушать дальше вашу «теорию».
Я не придираюсь, но время сегодня такое, что нужно многое проверять: почти весь текст в интернете, да и некоторые статьи, генерирует ИИ — и в это верят!
Здравствуйте, очень хороший вопрос, сейчас пока есть только описание для математиков я немного здесь опишу. Но мы в этом направлении работаем
Насчет нейронных сетей, да ближе к импульсным нейронным сетям (SNN). Но нейронные сети - только 3 уровень между метаболизмом на клеточном уровне, где тоже идет настройка срабатывания через пороги и нейронными ансамблями. У Фиристона хорошо модель описана, но не хватает онтогенеза - то есть обучения и двух соседних уровней.
Еще сложность в том что помимо внутренних сложных петель есть еще глобальные - экология и группа. Потому что некоторые программы активируются при наличии группы (например партнера - влечение) или сезона (у человека меньше, но у животных, например миграция)
1. Краткая формулировка задачи (цель и рамка)
Рассматривается иерархическая открытая система с вложенными контурами обратной связи и разными временными масштабами. Существующий математический аппарат позволяет хорошо описывать динамику отдельных контуров, однако требуется формализовать модель вложенности: межуровневые связи, правила переключений режимов и механизмы адаптивного перераспределения доминирования (gain-control) между уровнями.
1. Уровень химических реакций. Система задаётся как открытая динамическая система для концентраций и потоков. Устойчивые режимы соответствуют аттракторам (стационарные состояния/предельные циклы), переходы между режимами происходят через потерю устойчивости и бифуркации при изменении параметров.
2. Уровень клеточной организации (метаболизм). Возникает базовая матрица ресурс ± / репликация ±, автокаталитические петли и метаболические переключения. Метаболизм рассматривается как контур, который осуществляет gain-control химического уровня: регулирует доступность ресурсов, скорости и допустимые режимы химической динамики. Требуется формализовать связь «метаболизм → параметры/режимы химического уровня» в единой модели.
3. Уровень нейронной сети. Нейронная сеть вводит дополнительные типы сигналов, которые влияют на поведение через тело/метаболизм: пространственные (инстинкты), временные (эмоции), объектные (чувства). Требуется описать, как эти сигналы формируют новый режим (аттрактор) управления и как они переводятся в метаболические изменения (то есть действуют как межуровневое управление над уровнем 2).
Существующие формальные подходы показывают, что возможно математическое описание процессов, связанных с высшим управлением поведением. Модели FEP/Friston, IIT (Φ), GNW описывают различные аспекты уровня 3 (нейросети), однако они описывают отдельные процессы и не дают единой формализации вложенной иерархии контуров регуляции с межуровневым gain-control и режимными переключениями.
4. Уровень устойчивых нейронных ансамблей (личность) и внешнего контура регуляции. Появляется кодирование причинно-следственных связей и общий контур управления, который влияет на систему через изменение телесных параметров и тем самым меняет перерасчёт в системе «мозг–тело». На этом уровне также возникает вынос части регуляции во внешний контур (внешние дискретные правила/сигналы; культура/знания) как внешние переменные, влияющие на правила выбора действия. Требуется формализовать этот уровень как механизм изменения правил/порогов регуляции, а не как добавление ещё одной «внутренней» переменной.
Для уровня 4 существует сильная эмпирическая линия исследований устойчивых нейронных ансамблей и «энграмм» (cell assemblies / engram research; Buzsáki, Josselyn–Frankland, Tonegawa, Ramirez, Liu и др.), а также описательные концепции когнитивной гиперсети (в т.ч. «когнитом» К. В. Анохина). Показано, что ансамбли формируются и устойчиво воспроизводятся, однако их функция как следующего регуляторного уровня поверх нейросети и их связь с уровнями 1–3 пока не имеют общепринятой математической формализации. Мы предлагаем функциональное объяснение этих нейронных ансамблей (кодирование объектов и причинно-следственных связей) и задаёт архитектуру перехода, требующую строгой формализации и симуляций.
2. Инварианты и ограничения модели
Ключевым принципом нашей модели, которого нет в большинстве существующих математических подходов, является сохранение предыдущих уровней регуляции при появлении новых. Ни один уровень не отменяет и не «замещает» нижележащие: химическая динамика, метаболизм, нейронная сеть и нейронные ансамбли продолжают функционировать как вложенные контуры единой системы. Новые уровни добавляют новые типы сигналов и новые правила их учёта, но не меняют базовую задачу системы. В этом смысле эволюция и усложнение не равны росту произвольной сложности: они реализуются как надстройка поверх неизменного ядра.
Базовым инвариантом всей системы, начиная с уровня клеточного метаболизма, является матрица ресурс ± / репликация ±. Все формы поведения, включая высшие когнитивные и волевые акты, в конечном счёте сводятся к перераспределению ресурсов и влиянию на воспроизводство (прямо или опосредованно). Верхние уровни не обладают прямым доступом к химии или метаболизму: управление осуществляется исключительно через межуровневый gain-control, изменение порогов и условий перерасчёта. Это задаёт жёсткие ограничения модели: невозможность прямого управления нижними уровнями, иерархичность, вложенность и сохранение инвариантов при любых переходах и режимных переключениях.
3. Техническая постановка задачи: ожидаемая формализация
Содержательная архитектура системы как иерархии вложенных регуляторных уровней, каждый из которых оперирует собственным классом переменных и временных масштабов описана и изложена в нашем препринте, опубликованном на Zenodo: https://zenodo.org/records/17748001. Задача настоящего этапа в переводе уже описанной структуры в математическую форму.
На данном этапе требуется не «полное описание», а формализация ключевых элементов уже заданной архитектуры:
предложить класс моделей (ОДУ / РДУ / гибридные системы), адекватный вложенной иерархии;
формализовать межуровневый gain-control и правила переключения режимов;
задать критерии устойчивости и переходов между режимами;
предложить численные эксперименты на минимальных моделях, демонстрирующих работу вложенности.
Формат ожидаемого результата
Мы рассматриваем два необходимых и взаимодополняющих результата работы:
1. Математическая модель (toy model). Минимальная, но структурно корректная модель, воспроизводящая:
· вложенность уровней регуляции;
· инвариант матрицы ресурс ± / репликация ±;
· межуровневый gain-control;
· режимные переходы и условия устойчивости.
Модель не претендует на биофизическую полноту, но должна быть достаточной для анализа динамики, устойчивости и каскадов переключений. Допустимы сильные упрощения, если сохраняется архитектура и инварианты.
2. Формализация правил онтогенеза (настройки). Описание (или модель) механизмов калибровки порогов и коэффициентов усиления во времени, за счёт которых система приобретает устойчивость, не разрушая предыдущие уровни регуляции. В первую очередь данный уровень формализации рассматривается для человека, где онтогенез и внешняя поддержка (детство) играют ключевую роль. При этом предполагается, что аналогичные механизмы настройки в упрощённом виде могут присутствовать и у других живых систем (на более ранних уровнях – в форме молекулярной и метаболической регуляции), однако их подробное описание не является обязательной частью текущей задачи.
Спасибо за ответ. Ну, это уже что-то!
Формально я сперва подумал, что вы хотите в своих работах объединить всё с простой LLM, — тогда бы даже дискуссию не начинал. Но то, что вы затронули импульсные нейронные сети 3-го поколения ИИ, которые имитируют поведение нейронных ансамблей и их спайковую деятельность, — это хорошо.
Но есть ряд вопросов.
Какие модели нейрона будут применяться: Ижикевича, Integrate-and-Fire или более биологически достоверная Ходжкина — Хаксли? Об этом важно задуматься!
В то же время — каким методом будут обсчитываться уравнения ОДУ: метод Эйлера, Рунге — Кутты или другие варианты?
Как будет предположительно решён вопрос с затуханием сети или уходом в хаос?
Как будет решён вопрос об обучении: STDP, Хебб или другой?
На чём прототип физически будет крутиться?
Будет ли у прототипа связь с датчиком или датчиками?
Какая топология связей будет применена?
Ещё вопрос про аттрактор: как будете бороться с моментом ухода его в хаос?
И ещё — как будете бороться с возникновением эффекта, когда сигнал не доходит до последнего слоя или на него нет реакции?
У импульсных нейронных сетей много нерешённых проблем. Хорошо над ними подумать хотя бы аналитически.
Далее — «каверзные» вопросы.
Даже если представить, что мы поместим виртуальные нейроны в неком пространстве даже сугубо для стимуляции, — вот мы будем наблюдать спайки. Спайк выглядит так:
--------↑_↓-----↑_↓--
(выглядит более красиво, это я криворукий обозначил так приблизительно).
Ну так вот — мы будем наблюдать спайки, и всё. И остаётся вопрос открытым: как заставить сеть не просто спайкать, а реагировать на стимул, подаваемый на сеть, — не просто реагировать, а выводить действие и т.д. Вот тут и проблемы начинаются. Текст ей не дашь, видео — то же самое.
Помимо всего этого, импульсная нейронная сеть ещё работает с импульсом, приходящим во времени, который должен идти точно такт в такт, иначе будут ошибки. И многое другое.
Статья заинтересовала, так как даже сегодня есть небольшие интересные теоретические размышления, и это хорошо.
Может, текст и прозвучит так, будто я пытаюсь завалить автора глупыми вопросами и тому подобное. Нет! Я просто не умею писать мягко: получается либо грубо, либо нейтрально и без смысла. Так что я надеюсь, автор поймёт меня и не воспримет мой вопрос как попытку его «завалить» или как проявление хейтерства. Я просто сам работаю с импульсными сетями, и эти вопросы — те самые, с которыми сталкиваюсь постоянно и неоднократно!
Сознание - не биологическое явление, не химическое, не механическое, не ядерное, не математическое и т.д., это - социальное явление, общественное.
Сознание нужно только обществу для его выживания, возникает и сохраняется только в обществе ("Маугли", то есть, кто-то, получивший сознание вне общества, или "Робинзон", сохранивший сознание вне общества - это выдумки).
Выживание нужно для выживания, это - самоцель.
Есть новая теория сознания, которая - следствие новой теории эволюции (усложнения, развития и т.д.) материи (всего существующего) и новой картины мира.
Новая картина мира такая.
Начинается всё с элементарных частиц, которые появляются по случайности из "вакуума".
Атом - это "сгусток" из элементарных частиц, случайно образующийся, в котором случайно образуется внутренний механизм поддержания своего временного существования.
Молекула - подобный "сгусток" из атомов.
Одноклеточное - из молекул.
Многоклеточное - из одноклеточных.
Общество - из многоклеточных (животных).
Далее должно возникнуть над-общество из обществ (это происходит на наших глазах, если присмотреться)...
Как происходит образование "сгустка" на примере "Многоклеточное - из одноклеточных":
одноклеточные объединяются в многоклеточное и становятся клетками.
Аналогично животные (многоклеточные) объединяются в общество и становятся людьми.
Как клетки не способны жить или появиться вне многоклеточного, так люди не способны жить или появиться вне общества ("Маугли" и "Робинзон" - это выдумки).
Клетки как-то связаны внутри многоклеточного, каким-то механизмами, как-то взаимодействуют друг с другом во имя выживания многоклеточного.
Аналогично - люди внутри общества взаимодействуют друг с другом ради выживания общества.
Сознание-речь-мышление - это метод взаимодействия людей-клеток внутри общества-многоклеточного в целях выживания общества-многоклеточного.
Такое понимание-представление вызывает острое неприятие, непонимание и даже истерику тех людей, которые считают, что они - "свободные личности", "независимые от общества" и т.д.
Не надо так считать, подумайте: все люди обязаны пить-есть и т.д., то есть, следовать биологическим инстинктам, иначе - умрёшь, да? также должны следовать морали, социальным инстинктам, иначе, ты - не человек, а животное, то есть, люди - не свободны в своей основе, но ограничены требованиями выживания, себя и общества, и человечества, и если не подчиняются инстинктам - то не живут.
Всё существующее стремится выжить, то есть продлить своё существование: и атом, и амёба, и человек, и общество, и человечество (над-общество).
Сознание нужно для выживания общества - всего лишь. Сознание - это механизм сплочения людей в общество для общего выживания.
Выживание - самоцель, выживание ради выживания.
Это понимание тоже вызывает истерику у "возвышенных" эгоцентриков с манией величия, которые не примут этой точки зрения, потому что хотят выжить внутри общества, повысить своё значение в глазах своих и окружающих.
Но эту точку зрения необходимо принять для образования над-общества, для выживания человечества, иначе человечество погибнет из-за борьбы тех, кто не считает выживание человечества самым важным, но считает себя, любимого (свою группу) Пупом Земли, страдая манией величия.
Совершенно непонятно, по какому принципу вы разделили живую и неживую материю. Разве химический состав среды взаимодействия играет решающую роль в информационных процессах? Если читать первую часть и представлять, что это всё про «планету Земля», то также всё подходит. В своей структуре планета хранит информацию о прошлом, постоянно идут процессы внутреннего обмена, озёра, образовавшиеся на одном месте имеют склонность даже если высохли, снова наполняться, такой же естественный отбор - если намело бархан ветром, гравитация его рихтует.
По сути как мне кажется у вас под маской научного подхода в самом начале зарыт такой огромный слон антропоцентричности. То есть, если сильно сократить, то «откидывая рассмотрение сущности времени, мы говорим, что есть образования, которые склонны к удержанию и восстановлению структуры, а есть которые не склонны(кристаллическая решётка склонна, например, также копит информацию о прошлом и тд), те которые склонны, в результате естественного отбора склонны очень, активно и агрессивно (по сути эффект выживших)». Тут также вы неясно вводите антропоцентричный эффект масштаба, времени и количества взаимодействующих элементов - чем атом или земля или Солнечная система не подходит под описание? Я могу ошибаться, но мне кажется, что рамка рассмотрения очень уж от биологии человека пляшет, а не от физики.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Сознание — свойство живых организмов организовывать информацию о собственной материи