Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 16
необходимо обнаружить наборы нейронов, которые реагируют на широкий спектр гормоновГормон и нейромедиатор — профессии. Некоторые вещества имеют только одну профессию. Другие могут выступать гормоном или нейромедиатором в разных случаях. В комментариях к первой части Вы упомянули, что считаете нейромедиаторы частным случаем гормонов. Но это может привести к путанице, особенно при разговоре об управлении работой отдельных нейронов или отделов ЦНС. Насколько я понял, могу ошибаться, вы считаете гормоны внутренними маркерами, делая вывод об эволюции сети нейронов. Но нейромедиаторы не разносятся кровью по организму, как гормоны, у них иной механизм появления и действия. И не состав «коктейля» определяет работу той или иной группы нейронов.
Также можно заметить, что любое усвоение знаний, это стресс.Еще один термин с неоднозначным значением. Если «стресс» это любое выведение какого бы то ни было органа из равновесия, то есть ускорение или торможение любого процесса, то всю жизнедеятельность можно назвать скоплением стрессов. Вряд ли изобретатель слова «стресс» подразумевал настолько широкое толкование.
Спасибо за ваш коментарий. Мне кажется что вы пытаетесь играть в слова. У меня есть пара отзывов от нейробиологов. И я намеренно упрощаю модель и обобщаю термины. Иначе это будет не статья, а приличного обьема книга. Да и для конечной задачи, полноценной модели в рамках компьютера, эти детали не слишком важны. Война план покажет.
Мозг работает как проактивная (имеет собственные задачи, исходя из которых отвечает на стимул), а не реактивная (обрабатывающая и управляемая потоком данных) система. Ваши схемы слишком упрощены, чтобы иметь хороший результат для моделирования. Ваша система будет работать в корне отлично от реального мозга.
Спрошу только один вопрос.
Если вы так хорошо понимаете как работает мозг, где же ваша модель хотя бы в виде картинок алгоритмов? :)
Если вы так хорошо понимаете как работает мозг, где же ваша модель хотя бы в виде картинок алгоритмов? :)
Не читал но осуждаю? Как там ваш проект, участник многочисленых выставок? Продвинулись за год дальше создания вебсайта?
Мне не нужно что бы меня считали экспертом. Я не ищю инвестиций. Это мой проект выходного дня. У меня для его реализации все есть.
Как уже писал. Английская статья написана по просьбе ребят с одной корпорации зла. Я пользую один их продукт в проекте и они попросили написать пару статей о цели такого нестандартного использования. Русскую версию разместил «вдруг кому пригодится».
Мне не нужно что бы меня считали экспертом. Я не ищю инвестиций. Это мой проект выходного дня. У меня для его реализации все есть.
Как уже писал. Английская статья написана по просьбе ребят с одной корпорации зла. Я пользую один их продукт в проекте и они попросили написать пару статей о цели такого нестандартного использования. Русскую версию разместил «вдруг кому пригодится».
— «проактивность» мозга — это «факт»,
Сильно зависит от определений, то есть от того на каком уровне абстракций смотреть.
На высоком уровне абстракции это действительно очевидно, что мозг работает исходя из каких-то «целей».
На низком уровне абстракции очевидно, что никаких целей в принципе нет, там есть куча клеток, взаимодействующих друг с другом по законам физики.
А ученые зачастую (не всегда, но зачастую) крутят определениями так, чтобы в статье лучше смотрелось (увы).
Сильно зависит от определений, то есть от того на каком уровне абстракций смотреть.
На высоком уровне абстракции это действительно очевидно, что мозг работает исходя из каких-то «целей».
На низком уровне абстракции очевидно, что никаких целей в принципе нет, там есть куча клеток, взаимодействующих друг с другом по законам физики.
А ученые зачастую (не всегда, но зачастую) крутят определениями так, чтобы в статье лучше смотрелось (увы).
Или я перечитал статей с черезчур подробным изложением и формализованной подачей мысли, то ли я привык, что картинки должны вносить немного больше ясности, но мне одному все это кажется как-то уж слишком квазиправдоподобным?
Предположим, что один нейрон может запоминать и реагировать на один конкретный сигнал. То есть один сигнал на входе и, если нейрон свободен, он его “запоминает” и в дальнейшем реагирует только на этот сигнал. Если данный сигнал не обновляется какое то время, то нейрон возвращается в свое исходное состояние.
- что есть «сигнал»?
- что означает «нейрон свободен»?
- как нейрон запоминает сигнал?
- как нейрон реагирует на сигнал?
- как нейрон различает когда запоминать сигнал, а когда реагировать на него?
- что означает «сигнал не обновляется»?
- что означает «исходное состояние» у нейрона?
старый граф
Это именно та широкая дорога, которую люди протоптали за полвека.
Я ещё раз повторю, — достаточно было одной этой картинки. Без бульона гормонов. Все, кто пытался играться с ИИ, рисовали на листе такие картинки как в статье.
Так что же есть такое у вас, чего не вытянули из графов остальные? Зачем прятать в рукаве козыря (если он, конечно, есть)? Я вот подозреваю, что пока вы только прошли до отметки, где строят граф (как выше на картинке) на основе текста. Вы просили меня не говорить вам что будет дальше. Ок, не буду. Поездка по графовой дороге (из жёлтого кирпича) на своём велосипеде тоже полезное занятие.
PS Спойлер. Мозг не хранит и не обрабатывает слова, дробя их на части.
Это именно та широкая дорога, которую люди протоптали за полвека.
Я ещё раз повторю, — достаточно было одной этой картинки. Без бульона гормонов. Все, кто пытался играться с ИИ, рисовали на листе такие картинки как в статье.
Так что же есть такое у вас, чего не вытянули из графов остальные? Зачем прятать в рукаве козыря (если он, конечно, есть)? Я вот подозреваю, что пока вы только прошли до отметки, где строят граф (как выше на картинке) на основе текста. Вы просили меня не говорить вам что будет дальше. Ок, не буду. Поездка по графовой дороге (из жёлтого кирпича) на своём велосипеде тоже полезное занятие.
PS Спойлер. Мозг не хранит и не обрабатывает слова, дробя их на части.
Конечно не хранит и необрабатывает дробя на части. Зачем ему это?! У него нет такой необходимости. Он собирает их в множества и оперирует этими множествами.
Собственно я могу вам подсказать где моя модель расходится с общепринятыми на сегодня нейросетями. В том месте где они решили что возраст грани графа имеет значение и приделали там весы. А я говорю о том что возраст не имеет значения. И ключевым моментом является количество множеств использующих данную вершину.
А козырь, который вы ищите, описан в статье. Попробуйте прочитать.
Собственно у меня не стоит цель кого то в чем то убедить. Та часть модели что уже существует не оставляет сомнений в правильности пути. Обе статьи написаны по просьбе. И русская версия опубликована тут просто до кучи.
Но я всегда рад послушать критику. Только давайте конструктивней. Доводы про изьезженые графы это весело конечно, особенно если учесть сам граф приличного размера, это даже для современных компов тяжелая конструкция.
Собственно я могу вам подсказать где моя модель расходится с общепринятыми на сегодня нейросетями. В том месте где они решили что возраст грани графа имеет значение и приделали там весы. А я говорю о том что возраст не имеет значения. И ключевым моментом является количество множеств использующих данную вершину.
А козырь, который вы ищите, описан в статье. Попробуйте прочитать.
Собственно у меня не стоит цель кого то в чем то убедить. Та часть модели что уже существует не оставляет сомнений в правильности пути. Обе статьи написаны по просьбе. И русская версия опубликована тут просто до кучи.
Но я всегда рад послушать критику. Только давайте конструктивней. Доводы про изьезженые графы это весело конечно, особенно если учесть сам граф приличного размера, это даже для современных компов тяжелая конструкция.
Только давайте конструктивней.
Для этого я задал элементарные вопросы, которые вылезают из первых трёх предложений.
Конечно не хранит и необрабатывает дробя на части.
Тогда к чему эта пояснительная картинка с графом, где данные раздроблены?
То что множества и их отношения лучше всего описывает граф для вас видимо не очевидно.
Но в принципе обьяснимо, абстрактное мышление оно такое.
Но в принципе обьяснимо, абстрактное мышление оно такое.
То что множества и их отношения лучше всего описывает граф для вас видимо не очевидно.
С чего вдруг? Ну «проиндексировали» вы какие-то множества, вставили их как вершины графа. И? Опять — «у попа была собака».
Может оно и «в принципе обьяснимо», но вы не прикладываете никаких усилий, чтобы объяснить. Судя по комментам, никто не понимает вашего абстрактного мышления. Хотите чтобы вас понимали, не игнорируйте элементарные вопросы из списка.
Я не знаю что и куда вы там индексируете. Можете создать систему описывающую динамически изменяющиеся множества и их отношения, и обойтись при этом без графа. Ну отлично. Сразу скажу что через многомерные векторы это геморой редкостный. Такая была первая версия софта.
А ваши вопросы о биохимии вообще не имеют отношения к моделированию. Прочитайте до конца.
Судя по коментам. 4 человека начали коментить не прочитав:)
А ваши вопросы о биохимии вообще не имеют отношения к моделированию. Прочитайте до конца.
Судя по коментам. 4 человека начали коментить не прочитав:)
я говорю о том что возраст не имеет значения.
Не обязательно возраст может определять веса, согласен. Но я так и не понял, что в вашей модели их определяет.
Собственно ничего не определяет. В виду отсутсвия весов. Не нужны они оказались. При описании множеств через граф, не возникает проблем в сравнении входящей информации с имеющейся. «обучение с подкреплением» тоже оказалось не нужным. Важно в процессе понимания оставаться на одном уровне абстракции. В данном случае на уровне тригеров и наборов из них.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Теоретическая Нейробиология. Часть вторая. Сингулярность?