Комментарии 49
Спасибо, интересная теория. В середине видео вы упоминаете пример, где берутся 2 варианта одного текста на разных языках и выясняется смысл текста и каждого отдельного слова в данном контексте. А можете описать этот алгоритм выявления смысла? Ясно, что я могу прочитать текст на английском языке и с помощью словаря понять его смысл. Но можно ли тоже самое сделать без моего участия, т. е. полностью автоматически?
И еще, в конце вы упоминаете про то, что эта теория объясняет эмоции. Вот хотелось бы в этой части тоже по-подробнее, потому что эмоции — это не тоже самое, что память. Например, что такое настроение? И чем эмоции отличаются от инстинктов и рефлексов. А еще было бы здорово, если бы эта теория как-то учитывала психологические механизмы, такие как теория привязанности, например.
Если будет больше практических примеров, то вашу теорию будет легче понять (по крайней мере, мне).
И еще, в конце вы упоминаете про то, что эта теория объясняет эмоции. Вот хотелось бы в этой части тоже по-подробнее, потому что эмоции — это не тоже самое, что память. Например, что такое настроение? И чем эмоции отличаются от инстинктов и рефлексов. А еще было бы здорово, если бы эта теория как-то учитывала психологические механизмы, такие как теория привязанности, например.
Если будет больше практических примеров, то вашу теорию будет легче понять (по крайней мере, мне).
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Про язык спасибо, интересная книга. Там на 13-й странице есть такая картинка:
Вот я так понял, что автор видео говорил об этих представлениях. Было бы интересно, как выглядит алгоритм преобразования в представления и обратно.
Про эмоции я имел ввиду, как они могут быть отображены в виде «узоров», о которых говорится в этой теории. Можно ли вообще отличить узор настроения от узора чувства голода, например.
Вот я так понял, что автор видео говорил об этих представлениях. Было бы интересно, как выглядит алгоритм преобразования в представления и обратно.
Про эмоции я имел ввиду, как они могут быть отображены в виде «узоров», о которых говорится в этой теории. Можно ли вообще отличить узор настроения от узора чувства голода, например.
В следующих частях обо всем этом будет подробно.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
лягуха видит картинку не так как мы, и в глаза уже встроена спец система наведения, т.о. в мозг поступает сигнал с дополнительной информацией о цели отсекая все лишнее. так что там может быть вообще пара контекстов =)
Распознавание изображений мы сделали. В следующих частях я покажу результат и объясню алгоритмы.
Блин, какими же интересными вещами вы занимаетесь. Я всю жизнь делаю только то, что хожу на работу чтобы завтра было что поесть. На работе мне нужны только навыки письма, счета, и умение отбиваться от ушлых лентяев, у которых смысл работы — переложить ее на других. Искренне вам завидую.
Надеюсь, что в результате вашей работы и прочим подобым исследованиям мы наконец перейдем к новому технологическому укладу, когда человек будет обеспечен хотя бы базовыми благами. Чтобы он мог заниматься творческими вещами, без оглядки на то, не окажется ли он завтра на улице.
Надеюсь, что в результате вашей работы и прочим подобым исследованиям мы наконец перейдем к новому технологическому укладу, когда человек будет обеспечен хотя бы базовыми благами. Чтобы он мог заниматься творческими вещами, без оглядки на то, не окажется ли он завтра на улице.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Очень понравилось способ изложения Вашей концепции и суть излагаемого. Спасибо Вам! Ждем новых монологов!
Все это очень интересно! Но скажите — какая научная основа у ваших заявлений? Какие исследования вы проводили? Какие результаты?
Я писал на эту тему во вступлении к циклу. Известно очень много фактов о мозге, но нет ни одной концепции, которая бы объяснила как он работает. Научная основа модели — это экспериментальные данные о мозге, модель не противоречит ничему, что на сегодня известно.
Скажите, вы уже раскрывали или может быть планируете следующие моменты:
1) Инстинкты — как они формируются в организме, в какой памяти хранятся и как они в целом вписываются в вашу модель
2) Согласно вашей концепции, есть ли принципиальная разница между логикой сознания человека и животного… насекомого?
1) Инстинкты — как они формируются в организме, в какой памяти хранятся и как они в целом вписываются в вашу модель
2) Согласно вашей концепции, есть ли принципиальная разница между логикой сознания человека и животного… насекомого?
Можно вопрос?
У нас есть колонка (она же контекст). Ей на вход поступает текущее описание (узор волны), и она осуществляет его преобразование, чтобы затем сравнить результат этого преобразования со словарем. А в каком виде хранится в ней это преобразование и чем обеспечивается, что у всех колонок будут выучены разные преобразования ( т.е. вот эта колонка будет сдвигать нашу черточку из верхнего угла в середину, а вот та колонка — поворачивать на 30 градусов).
И еще — а что делать, если для того, чтоб узнать нашу черточку, над ней надо проделать сразу серию таких преобразований (и сдвинуть, и повернуть, и еще масштаб и цвет поменять). Это ведь разные колонки-контексты будут делать, или нет?
У нас есть колонка (она же контекст). Ей на вход поступает текущее описание (узор волны), и она осуществляет его преобразование, чтобы затем сравнить результат этого преобразования со словарем. А в каком виде хранится в ней это преобразование и чем обеспечивается, что у всех колонок будут выучены разные преобразования ( т.е. вот эта колонка будет сдвигать нашу черточку из верхнего угла в середину, а вот та колонка — поворачивать на 30 градусов).
И еще — а что делать, если для того, чтоб узнать нашу черточку, над ней надо проделать сразу серию таких преобразований (и сдвинуть, и повернуть, и еще масштаб и цвет поменять). Это ведь разные колонки-контексты будут делать, или нет?
Правила преобразований — это память, которая в ответ на один узор (ключ) выдает другой узор (значение). Механизм такой памяти был описан ранее. Как формируются зрительные контексты будет описано позже. В основе этого формирования лежат микродвижения глаз.
Каждый зрительный контекст — это результат «серии» преобразований. То есть если смещений по x рассматривать 100 вариантов, по y — 100 и 100 вариантов по углу, то понадобится 1 000 000 (миллион) контекстов. Каждый из них будет соответствовать комбинации преобразований (конкретное смещение и поворот).
Каждый зрительный контекст — это результат «серии» преобразований. То есть если смещений по x рассматривать 100 вариантов, по y — 100 и 100 вариантов по углу, то понадобится 1 000 000 (миллион) контекстов. Каждый из них будет соответствовать комбинации преобразований (конкретное смещение и поворот).
Алексей, спасибо, очень интересно и вполне доступно получается у вас. Я посмотрел на http://www.aboutbrain.ru/programs/ у вас есть несколько программ — примеров, и я так понимаю это такой «Hello world». На сколько сейчас ваша концепция применима для реальных бизнес задач, уже как-то можно пробовать положить ее на код? Занимаетесь ли вы реальными бизнес задачами, например, распознавание смысла речи, «узнавание» людей по фото и видео?
У меня тоже есть вопрос, если не против. Кто или что снимает результат работы контекстов с коры? Это должно быть единая точка входа(она же сознание, находящееся в единственном экземпляре, и работающее уже не параллельно)? Вроде, должна быть ещё и обратная связь, когда собранный сигнал обрабатывается, принимается решение и сигнал посылается на рецепторы органов — это для осмысленной деятельности. Для инстинктов этот этап пропускается, и сигнал сразу может идти на рецепторы органов. Соответственно, сознание занимается сбором результатов работы контекстов с коры? В таком случае, интересно подумать над его структурой.
Алексей, конечно, вторая серия статей идёт легче, чем первая, но видео, скорее всего, путает, нежели помогает разобраться. Может быть стоит разбить одно большое видео на несколько маленьких по 10-15, но бьющих более точечно и прицельно (даже меньше, чем содержание одной статьи).
Мне понравилась идея с клеточными автоматами и волнами, насколько я её могу понять, конечно…
Мне понравилась идея с клеточными автоматами и волнами, насколько я её могу понять, конечно…
Алексей, после беглого знакомства с вашим материалом возникло ощущение, что вы пытаетесь переоткрыть импульсные нейронные сети (spiking neural networks), приписав мейнстримной науке попытку считать мозг розенблаттовским перцептроном. В действительности столь глупую ошибку наука никогда не совершала, розенблаттовский перцептрон никогда не считали биологически достоверной моделью. Современные биологически достоверные модели берут своё начало с модели «интегрировать-и-сработать» Луи Лапика, модели Ходжкина-Хаксли и т.д.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Импульсная_нейронная_сеть
https://en.wikipedia.org/wiki/Spiking_neural_network
https://ru.wikipedia.org/wiki/Импульсная_нейронная_сеть
https://en.wikipedia.org/wiki/Spiking_neural_network
Нет, описываемая модель не имеет ничего общего со спайковыми сетями. Приписывать современной науке примитивные взгляды я никогда не пытался. Вообще же после беглого знакомства с любой более менее сложной концепцией скорее всего останутся только превратные представления о ней.
Относительно современных биологически достоверных моделей замечу, что все они «условно» достоверные. С одной стороны, они используют только малую толику биологических механизмов, оставляя большую часть за бортом. С другой стороны, даже самые продвинутые из них не дают мало-мальски сложной вычислительной модели.
Относительно современных биологически достоверных моделей замечу, что все они «условно» достоверные. С одной стороны, они используют только малую толику биологических механизмов, оставляя большую часть за бортом. С другой стороны, даже самые продвинутые из них не дают мало-мальски сложной вычислительной модели.
Я пока не претендую на глубокое понимание вашей концепции, но обязательно постараюсь разобраться. То есть вы считаете, что предлагаемую вами модель нельзя считать разновидностью импульсной нейронной сети?
Знакомились ли вы с материалами, которые публикуют те, кто работают на Blue Brain? Например: https://www.youtube.com/watch?v=IL08fnRCb0k?
Знакомы ли вы с этой работой Хокинса: https://ru.wikipedia.org/wiki/Об_интеллекте_(книга)?
Знакомились ли вы с материалами, которые публикуют те, кто работают на Blue Brain? Например: https://www.youtube.com/watch?v=IL08fnRCb0k?
Знакомы ли вы с этой работой Хокинса: https://ru.wikipedia.org/wiki/Об_интеллекте_(книга)?
Да знаком. Эта модель далека и от того, что делает Blue Brain и еще дальше от темпоральной иерархической памяти Хокинса. Я говорю о том, что любая зона коры состоит из миниколонок (порядка 100 вертикально расположенных нейронов), каждая из которых является универсальным вычислительным модулем (развиваю идеи Вернона Маунткасла), который обладает полной копией памяти и способен автономно выполнить анализ информации. При этом я показываю: как биологически устроена память, как кодируется и передается информация, как и зачем происходит взаимодействие миниколонок, как математически определяется понятие «смысл», как биологически достоверно происходят операции, связанные со «смыслом».
Спасибо за разъяснения. Вот этот момент не совсем понятен:
> который обладает полной копией памяти и способен автономно выполнить анализ информации
Имеется в виду полной копией вообще всей памяти мозга?.. Видимо, всё-таки речь идёт о какой-то части памяти, иначе там просто число состояний отдельной колонки будет недостаточно, чтобы хранить тот объём информации, который по современным сведениям способен хранить мозг?..
> который обладает полной копией памяти и способен автономно выполнить анализ информации
Имеется в виду полной копией вообще всей памяти мозга?.. Видимо, всё-таки речь идёт о какой-то части памяти, иначе там просто число состояний отдельной колонки будет недостаточно, чтобы хранить тот объём информации, который по современным сведениям способен хранить мозг?..
Миниколонка хранит всю память своей зоны коры. К памяти относится не только память событий, но и память контекстных преобразований (подробнее в статьях). Сам механизм памяти основан не на пластичности синапсов, а на изменении конформацтии рецепторов, а это сосвсем другой принцип и совсем другие объемы (в статьях есть и описание механизма и расчет емкости). Число состояний возможных для миниколонки определяется не активностью нейронов, а активностью дендритных сегментов. Это значительно богаче. Комбинация активности нейронов миниколонки — это своего рода хеш от состояния дендриов (об этом еще будет много и подробно).
Ага, понятно, значит всё-таки не всего мозга, а зоны коры.
Кстати, Blue Brain тоже оперируют понятием колонки. Собственно то, что они пока показали, это отдельная колонка и мезозамыкание колонок. В последних работах они ещё обратили внимание на передачу сигнала через астроциты глиальной ткани (http://www.nature.com/neuro/journal/v19/n2/abs/nn.4201.html).
Кстати, Blue Brain тоже оперируют понятием колонки. Собственно то, что они пока показали, это отдельная колонка и мезозамыкание колонок. В последних работах они ещё обратили внимание на передачу сигнала через астроциты глиальной ткани (http://www.nature.com/neuro/journal/v19/n2/abs/nn.4201.html).
Blue Brain делает большое дело, но им очень трудно увидеть за деревьями лес. Если бы кто-то распилил корпус микропроцессора и воспроизвел фрагмет его кристала, то ему было бы чертовски трудно понять общий принцип работы копьютера, наблюдая за поведением нескольких тысяч логических вентилей. С мозгом еще сложнее…
Да, это понятно.
Для теорий, подобных вашей или Хокинса, очень важно иметь набор проверяемых следствий, а в идеале схемы конкретных экспериментов, которые в будущем позволили бы подтвердить или опровергнуть саму теорию.
Для теорий, подобных вашей или Хокинса, очень важно иметь набор проверяемых следствий, а в идеале схемы конкретных экспериментов, которые в будущем позволили бы подтвердить или опровергнуть саму теорию.
Я уже писал об этом во вступлении. В изучении мозга все не сосвсем так как в традиционной науке. Проверяемые следствия нужны, в основном, для того, чтобы понять чем новая теория лучше старой. Что такого она может объяснить/предсказать, что не смогла сделать старая теория. Относительно мозга нет старых теорий. Нет ни одной модели, объясняющей как работает мозг. Так что, задача номер один — объяснить уже известные факты и дать модель того как из них складываются информационные процессы.
Хокинс, кстати, так и не смог дать объяснений кроме как для совсем простых задач.
Хокинс, кстати, так и не смог дать объяснений кроме как для совсем простых задач.
Не думаю, что корректно говорить о том, что «нет старых теорий». Я бы сказал, что нет единой теории, которая бы объясняла все наблюдаемые феномены, но вот частных концепций довольно много. Приведу некоторые из них:
1. Модель памяти Аткинсона — Шиффрина
2. Уже упомянутая модель Хокинса
3. Модель ранней селекции Бротбента и её дальнейшее развитие в работах Морея и Трисман (кстати, получившая подтверждение в серии экспериментов)
4. Модель поздней селекции (Дойчей)
5. Модель рабочей памяти Алана Бэддели (развитие модели Аткинсона и Шиффрина)
6. Концепция кратковременной памяти как повторной многократной циркуляции импульсных разрядов по круговым замкнутым цепям нервных клеток (в работах Лоренте де Но)
И т.д. и т.п.
1. Модель памяти Аткинсона — Шиффрина
2. Уже упомянутая модель Хокинса
3. Модель ранней селекции Бротбента и её дальнейшее развитие в работах Морея и Трисман (кстати, получившая подтверждение в серии экспериментов)
4. Модель поздней селекции (Дойчей)
5. Модель рабочей памяти Алана Бэддели (развитие модели Аткинсона и Шиффрина)
6. Концепция кратковременной памяти как повторной многократной циркуляции импульсных разрядов по круговым замкнутым цепям нервных клеток (в работах Лоренте де Но)
И т.д. и т.п.
Перечисленные концепции «не из той оперы». Сказать, что память замоминает и делится на типы это интересно, но не позволяет сделать никакой работающей модели (модель Аткинсона — Шиффрина, модель Алана Бэддели и т.п.). В них нет даже предположений относительно того, как представляется информация и что является биологическим носителем памяти. Модели же более конкретные, типа модели Хокинса оказываются неработоспособны и слабо биологически достоверны.
Мне кажется, всё-таки, что мы пока что страдаем не от отсутствия гипотез, а от их избытка.
Вот, например: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3350748/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3971378/
Чем не стройная картина?
Вот, кстати, интересная работа: https://memorylab.stanford.edu/Publications/papers/Rissman_AnnuRevPsychol_2012.pdf
Вы не думали над тем, как можно подтвердить или опровергнуть вашу концепцию на основе анализа коррелятов?..
Вот, например: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3350748/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3971378/
Чем не стройная картина?
Вот, кстати, интересная работа: https://memorylab.stanford.edu/Publications/papers/Rissman_AnnuRevPsychol_2012.pdf
Вы не думали над тем, как можно подтвердить или опровергнуть вашу концепцию на основе анализа коррелятов?..
Вот тут я полностью согласен с Алексеем.
Нет ни одной приличной вычислительной модели мозга.
Нейрофизиологи обычно строят дескриптивную (описательную) модель: они говорят о том, какие части они в мозге нашли и рассуждают о чём угодно, но не о механизмах функционирования мозга.
Примерно на том же уровне в тринадцатом веке схоласты рассуждали о боге — вот он бог, вот так он проявляется, вот такой он, бог.
Вот цитата из первой работы по вашей ссылке (подпись под картинкой), проникнитесь духом возможностей и неопределённости: «The posterior cingulate gyrus and adjacent precuneus (green region) may function as an interface between the semantic network and the hippocampal memory system, helping to encode meaningful events into episodic memory. A similar, somewhat less extensive semantic network exists in the right hemisphere, although the functional and anatomical differences between left and right brain semantic systems are still unclear.»
Примерно как если бы о процессоре говорили «вот здесь у нас первое вычислительное ядро. А тут память. Они обмениваются информацией, наверное, по этим вот проводкам, с такой-то скоростью.»
Сможете ли вы по такой модели построить искусственный мозг?
Вот вам проводки, вот вам микросхемки, вот вам по большей части дескриптивная модель: http://www.frontiersin.org/files/cognitiveconsilience/index.html и http://blog.agi.io/2015/12/how-to-build-general-intelligence.html
— и вот тут-то вы и понимаете, что электронной схемы-то вам никакой не дали, и протоколы взаимодействия не описали.
Вот какую вычислительную модель хотелось бы иметь, и хочется, чтобы она была компактнее и быстрее, чем полная эмуляция нейронов.
А Джефф Хокинс не совсем этим занимается — он строит собственную универсальную вычислительную модель, основанную на некоторых механизмах человеческого мозга.
Нет ни одной приличной вычислительной модели мозга.
Нейрофизиологи обычно строят дескриптивную (описательную) модель: они говорят о том, какие части они в мозге нашли и рассуждают о чём угодно, но не о механизмах функционирования мозга.
Примерно на том же уровне в тринадцатом веке схоласты рассуждали о боге — вот он бог, вот так он проявляется, вот такой он, бог.
Вот цитата из первой работы по вашей ссылке (подпись под картинкой), проникнитесь духом возможностей и неопределённости: «The posterior cingulate gyrus and adjacent precuneus (green region) may function as an interface between the semantic network and the hippocampal memory system, helping to encode meaningful events into episodic memory. A similar, somewhat less extensive semantic network exists in the right hemisphere, although the functional and anatomical differences between left and right brain semantic systems are still unclear.»
Примерно как если бы о процессоре говорили «вот здесь у нас первое вычислительное ядро. А тут память. Они обмениваются информацией, наверное, по этим вот проводкам, с такой-то скоростью.»
Сможете ли вы по такой модели построить искусственный мозг?
Вот вам проводки, вот вам микросхемки, вот вам по большей части дескриптивная модель: http://www.frontiersin.org/files/cognitiveconsilience/index.html и http://blog.agi.io/2015/12/how-to-build-general-intelligence.html
— и вот тут-то вы и понимаете, что электронной схемы-то вам никакой не дали, и протоколы взаимодействия не описали.
Вот какую вычислительную модель хотелось бы иметь, и хочется, чтобы она была компактнее и быстрее, чем полная эмуляция нейронов.
А Джефф Хокинс не совсем этим занимается — он строит собственную универсальную вычислительную модель, основанную на некоторых механизмах человеческого мозга.
Ну насколько я понимаю, у Алексея пока что тоже достаточно далеко до модели, на основе которой можно было бы уже сейчас создать рабочую модель мозга.
Сложный вопрос. Наверное, да, соглашусь. Но, во всяком случае он уже дальше многих исследователей в данном вопросе.
Нужны эксперименты.
Сейчас выложено 11 частей. Это приблизительно половина цикла и многое пока выглядит фрагментарно. Надеюсь, что когда станет видна вся картина доверие к модели будет выше.
Кстати, вы вот ссылаетесь в этом видео на опыты Лэшли, но сам-то Лэшли придерживался концепции энграмм. И, более того, в более поздних экспериментах с кроликами он нашёл некоторое экспериментальное подтверждение:
«Later, Richard F. Thompson sought the engram in the cerebellum, rather than the cerebral cortex. He used classical conditioning of the eyelid response in rabbits in search of the engram. He puffed air upon the cornea of the eye and paired it with a tone. (This puff normally causes an automatic blinking response. After a number of experiences associating it with a tone, the rabbits became conditioned to blink when they heard the tone even without a puff.) The experiment monitored several brain regions, trying to locate the engram.
One region that Thompson's group studied was the lateral interpositus nucleus (LIP). When it was deactivated chemically, the rabbits lost the conditioning; when re-activated, they responded again, demonstrating that the LIP is a key element of the engram for this response» (см. https://en.wikipedia.org/wiki/Engram_(neuropsychology))
«Later, Richard F. Thompson sought the engram in the cerebellum, rather than the cerebral cortex. He used classical conditioning of the eyelid response in rabbits in search of the engram. He puffed air upon the cornea of the eye and paired it with a tone. (This puff normally causes an automatic blinking response. After a number of experiences associating it with a tone, the rabbits became conditioned to blink when they heard the tone even without a puff.) The experiment monitored several brain regions, trying to locate the engram.
One region that Thompson's group studied was the lateral interpositus nucleus (LIP). When it was deactivated chemically, the rabbits lost the conditioning; when re-activated, they responded again, demonstrating that the LIP is a key element of the engram for this response» (см. https://en.wikipedia.org/wiki/Engram_(neuropsychology))
Там, кстати, и дальше по тексту в статье «Engram» интересно — где идёт ссылка на более поздние опыты в MIT.
Энграмма — это след памяти. При этом для Лешли было не очевидно насколько он локализован. Его опыты показали, что точечной локализации нет.
Когда в мозжечке блокируется целиком целая область (аналог зоны коры), то выпадают все связанные с ней функции, что, похоже, и наблюдалось.
Когда в мозжечке блокируется целиком целая область (аналог зоны коры), то выпадают все связанные с ней функции, что, похоже, и наблюдалось.
Ну вот там по тексту наиболее интересно вот это: «An MIT study found that behavior based on high-level cognition, such as the expression of a specific memory, can be generated in a mammal by highly specific physical activation of a specific small subpopulation of brain cells. By reactivating these cells by physical means in mice, such as shining light on neurons affected by optogenetics, a long-term fear-related memory appears to be recalled». Вообще, конечно, оптогенетические эксперименты должны многое прояснить.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Логика сознания. Пояснение «на пальцах»