Как стать автором
Обновить

Комментарии 94

20 лет это оптимистично даже для оптимиста.

Учитывая существование 1тб микросд, вполне можно ими заполнить обьем первой флешки и получить 32тб

Это да, но она будет золотой :) За ту же цену, что у этих двух, сейчас максимум 256 Гб найти реально.
Цена — переменная, а не константа. Я свою первую флэшку на 250 МБ за $100 покупал. Сейчас за 100 баксов вполне себе можно на терабайт флэшку взять.
Да. А моя за эти же деньги была на 32М. Для палма m125. )))
Кстати, неплохая идея для книги-антиутопии: некий диктатор, мечтая о бессмертии, финансирует подобные разработки. Но к тому времени, как их завершают, он уже впал в маразм от старости и перенёс пару инсультов, что впрочем не помешало процессу бэкапирования.
И вот теперь страной правит вечный и бессменный компьютер-маразматик.
Оцифровка сознания это такая мечта… в клонирование и наносборку мозга проще поверить. Но такая книга уже есть :)
Беларус во мне перестал дышать от ужаса.
Так Westworld же! Там в районе предпоседних серий мы узнаём нафига в этот парк вложился его инвестор, и я даже по наивности подумал, что фильм предсказуем и я понял что будет в последней серии.
Я тоже «Мир Дикого запада» почему-то сразу вспомнил.
Олдос Хаксли что-то подобное писал в дивном новом мире, но без отцифрации
Проживите ещё лет двадцать — и, возможно, ваш мозг тоже получится забэкапить.

Использование 'тонких послойных разрезов мозга' это скорее архивирование, чем бэкап :)
Это копирование физической структуры процессора, оперативки и ssd, если на то пошло.
Которое чуть менее чем нифига дает для понимания а тем более бэкапирования крутившихся и хранившихся на них операционки, фоточек и архивов с текстами например.
Это не так. Тут как раз не очень удачный пример аналогии. Если бы в качестве аналогии взяли бы перфокарту, то у вас получился бы прямо противоположный результат.

В мозге информация хранится в виде структуры синаптических связей, при этом сила синаптических связей связана с изменением проводимости дендритных шеек [spine necks]. См. например www.pnas.org/content/111/28/E2895. Если бы информация в мозге хранилась бы в виде электрических зарядов, то человек бы легко бы полностью терял память, скажем, от удара током или от воздействия электромагнитного джаммера.

Если вас интересует эта тема, также советую работы, посвящённые исследованиям синаптической пластичности, зависящей от времени импульса (Spike-timing-dependent plasticity, STDP). Например, классическое исследование Малиноу: Malinow R. (1991). Transmission between pairs of hippocampal slice neurons: quantal levels, oscillations, and LTP. / Science, Vol. 252, Iss. 5006, pp. 722—724. // doi.org/10.1126/science.1850871
Это очень интересная тема. Если позволите — пару вопросов. Вы пишете, что информация в мозге хранится в виде структуры синаптических связей, но ведь еще есть краткосрочная память, есть ли наработки по ее считыванию?
Так же несколько лет назад всплывал проект openworm по воссозданию коннектома упоминающегося вами червя С.elegans. C одной стороны коннектом известен с 1986 года, состоит всего лишь из 302 нейронов, но тем не менее искусственного червя так и не появилось. В чем сложность подобных проектов и когда будут прорывы не только в считывании, но и воссоздании коннектомов?
> Вы пишете, что информация в мозге хранится в виде структуры
> синаптических связей, но ведь еще есть краткосрочная память,
> есть ли наработки по ее считыванию?

Да, конечно. Основные подходы на сегодня здесь это неинвазивные (ЭЭГ, МЭГ, фМРТ, ПЭТ) и инвазивные (имплантация микроэлектродов и оптогенетика). Я бы поставил на МЭГ и отптогенетику, а почему — у нас будет про это отдельный пост)

> но тем не менее искусственного червя так и не появилось

Мне кажется, что в OpenWorm неплохой прогресс. Это, правда, очень маленький проект с очень скромными фондами. Я думаю, что основная проблема в недостаточных ресурсах, выделяемых на такие проекты. Правительства делают ставку скорее на подход: давайте симулировать части мозга более сложных существ, как в проектах Маркрама. В HBP, BBP, в рамках Brain Initiative, China Brain и др. основной вектор исследований — сделать специализированные железки, подготовить параметры симуляций и провести таких симуляций побольше, чтобы уточнить параметры моделей. Симулировать C. elegans, аплизию и т.п. они не хотят, т.к. считают задачу тривиальной. Там сразу мозг крысы обычно берут.
ведь еще есть краткосрочная память, есть ли наработки по ее считыванию?
Кратковременная память — это текущая активность нейронов за последние 20 секунд. Нейролинк и все подобные зонды считывают текущую активность групп нейронов.
Когда вы изобретете способ послойно тонкими слоями, не теряя ни одного, картировать все сотни-тысячи дендритов 80 млрд нейронов мозга, тогда это будет картированием.

Когда вы изобретете способ неинвазивно картировать все сотни-тысячи дендритов 80 млрд нейронов мозга, тогда это будет реальным методом (но физически таких инструментов не будет, равно как и вычислительных мощностей на такой объем данных).

Ну и наконец, я верю, что можно определить группы нейронов, связанных в определенную зависимость более прочными синаптическими связями. И в случае какого-нибудь среднего мозга или базальных ганглиев вы даже точно скажете, что это какой-нибудь болевой сенсор или разгибатель. А вот в коре отличить вкус яблочного пирога от номера телефона бывшей вы ну никак не сможете.
Вот когда сможете измерить электрические импульсы в мозге, тогда и поговорим
Вот когда сможете различить под микроскопом отдельные клетки мозговой ткани, тогда и поговорим
Вот когда сможете доказать, что нервные волокна — это отростки клеток, тогда и поговорим
Вот когда сможете измерить электромагнитную активность мозга, не вскрывая черепную коробку, тогда и поговорим
Вот когда сможете найти нейроны, активирующиеся в ответ на отдельные визуальные признаки, тогда и поговорим
Вот когда покажете хеббовское обучение в биологических нейронах, тогда и поговорим
Вот когда покажете STDP в биологических нейронах, тогда и поговорим
Вот когда покажете коннектом хотя бы одного организма, тогда и поговорим
Вот когда научитесь автоматизировать построение коннектома, тогда и поговорим
Вот когда покажете коннектом, размером хотя бы 100 000 нейронов, тогда и поговорим

=== Вы находитесь здесь ===

Вот когда вы изобретёте способ послойно тонкими слоями, не теряя ни одного, картировать все сотни-тысячи дендритов 80 млрд нейронов мозга, тогда и поговорим
Вот когда вы изобретёте способ неинвазивно картировать все сотни-тысячи дендритов 80 млрд нейронов мозга, тогда и поговорим
Вот когда вы найдёте способ в коре отличить вкус яблочного пирога от номера телефона бывшей, тогда и поговорим
Вот когда вы сможете сделать протез головного мозга, тогда и поговорим
Это я на сколько отстал? В универе слушал про хеббовское обучение и полный коннектом, а вот STDP и коннектомные дела уже пропустил.
Там некоторые вещи были сделаны уже довольно давно, просто о них мало кто, кроме специалистов, писал. Например, про «анти-хеббовское обучение» (fire out-of-sync — lose your link), которое собственно дополняет хеббовское (fire together — wire together) до STDP. Ну и, конечно, очень интересные результаты не только в коннектомике, но и в нейроморфной инженерии.
Тогда ваш прогноз до разрушающего картирования мозга?
Да-да, ждал этот камент. Спереди можно еще кучу всего не относящегося к делу приписать, вроде первых работ Рамона-и-Кахаля, опытов с ногами лягушки от Вольтова столба… к чему эта демагогия?
Если все это и физически осуществимо (а принципиальные технологии все уже развились и могут только оттачиваться до своих технических пределов), то точно не восторженным читателям научпопа ближайших 3-х поколений об этом судить.

Опять же, вы напираете на ступень достижений, типа — кубик мозга откартировали, откартируем со временем все. Да зашибись, вы откартируйте его in vivo, а не порезав мозг человека на кусочки. Неужели вы не чувствуете этой принципиальной разницы? Современные неинвазивные методы iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-0221/13/02/C02039/pdf или www.nature.com/articles/srep14982 годятся пока только на грызунов и в принципе не смогут дотянуть по разрешению до отдельных дендритов и аксонов.

Если оперировать какими-то совсем общими понятиями и фантазировать, не существует способа ассоциировать активность нейронных связей с высшей нервной деятельностью, кроме мониторинга этой самой активности. Все современные зрительные протезы идут по этому пути — потыкали электродом сюда, зажглась искра справа вверху в глазах, отлично, откалибровали. Подумал о бывшей, считали активность коры каким-нибудь неинвазивным методом, нанесли на тепловую карту. Вот грезите вы о переносе личности в искусственный мозг, а как вы будете это делать — заставите по очереди продумать человека всю его жизнь? Принесете ему все запахи мира понюхать? Обучать нейроны протеза мозга так же будете?

Без хотя бы самой общей и принципиальной картины того, какими подходами вы будете создавать искусственный мозг и воспроизводить в нем накопленную информацию, — надеяться просто создать абсолютную копию мозга, чтобы она сама — это бессмысленный карго-культ. Это не научный подход, это просто фундаментальное исследование.

Вот ввалили миллиарды и десятилетия на расшифровку генома человека. Ну отсеквенировали весь, да. Ну подешевели эти методы, став с тех пор копеечными и доступными. Как прочтение всей аминокислотной последовательности помогло разом понять всю сущность человека? Да никак, это журналистские слова. Есть еще посттрансляционные модификации, эпигенетика, метаболом. Как геном — это база данных, так и мозг — всего лишь куча аксонов-проводов, сом-роутеров и ганглиев-коммутаторов. Как работа клетки определяется базой данных, не не ограничивается только ей, так и личность зависит от коммутации и хранения данных, но не является картой сети.
А почему вы решили, что принципиальные технологии все уже развились? Если в данный момент мы не видим очевидного способа дотянуться по разрешению до отдельных дендритов и аксонов, то это не значит, что его вообще нет. Найти такой способ — ну, нобелевка как минимум. Вы ж понимаете, что если показать Левенгуку современный электронный микроскоп, ну или тому же Рамону-и-Кахалю, скажем, томограф, то даже сложно будет представить уровень их восхищения.
Я полагаю, что от нас до первого функционального аналога мышиного мозга — это примерно как от Исаака Ньютона до первого космического полёта.
Ну, положим, хороший удар током вполне себе действует на память, да и ТМС уже довольно давно развлекаются, так что я бы сказал что информация хранится и в структуре, и зарядами, и хз в чём еще. Что возвращает нас к копии физической структуры SSD.
Долгосрочная память биохимические основы имеет. Электрические процессы влияют на долговременную потенциацию, но сама эта потенциация может быть выявлена без измерения заряда.
В мозге информация хранится в виде структуры синаптических связей, при этом сила синаптических связей связана с изменением проводимости дендритных шеек [spine necks]

Вот, это пожалуй главное что хотелось бы понять. Если с точностью воспроизвести толщину связей — достаточно ли это для того, чтобы он работал как родной :).
Кроме ширины «шейки» сила синапса задаётся количеством расположенных на «голове» молекулярных рецепторов — приёмников медиаторов.
Хотя биологические механизмы формирования LTP/LTD до сих пор активно изучаются, на сегодня хорошо известно, что синаптический вес определяется несколькими переменными факторами:

— проводимостью собственно аксона (на это влияет миелинизация);
— количеством рецепторов AMPA и NMDA на клеточной мембране;
— количеством связей между аксоном и дендритами (количество и структура дендритных шипиков, в т.ч. толщина дендритных шеек).

Что во всей этой истории хорошо, что на основе данных микроскопии веса синапсов рассчитать можно. Вот несколько статей по этой теме:

www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2018.00389/full
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4274056
www.nature.com/articles/s41467-019-09337-0

Вопрос сейчас стоит в повышении точности таких методов.
Оно именно что много даёт в плане понимания модели. В реальную модель очень сложно понатыкать датчиков к каждому нейрону, да ещё и смотреть, как растут новые dentridic spines.
Я уверен, что первая модель мозга какого угодно существа будет переусложнённой и чрезвычайно избыточной, но именно она позволит выяснить основные закономерности, как там всё происходит, и построить упрощённую и более реалистичную модель.
А хотя бы для самых маленьких мозгов получилось не только построить их карту, но и создать модель организма которая этим мозгом бы управлялась? Ползла пожрать, уползала от боли и т.п.?
Должен разочаровать всех, у кого есть какие либо надежды на какие либо существенные результаты от картирования мозга. Да, картировать можно. Но это почти ничего не даст без понимания происходящего внутри нейрона во времени. Тут упомянут Caenorhabditis elegans. Его коннектом построен уже лет 30 тому назад. И много раз достраивался разными исследователями. И что? И ничего. Где хоть какие либо значимые результаты в ML(недоИИ) основанные на этом знании? Их нет.
У Caenorhabditis elegans есть функция: самообучение не есть несъедобных и ядовитых простейших и бактерий. Это жизненно важная функция. За это отвечают 2 (ДВА) нейрона. А собственно память хранится в одном. Теперь вдумайтесь, есть огромный открытый мир, есть невероятное количество видов и штаммов бактерий и простейших. Один нейрон распознает несъедобных и ядовитых простейших и бактерий, и он же почти самостоятельно обучается и хранит в себе память о них. Без внешних сложных воздействий.
Другой один нейрон изменяет поведение всего червя и генерирует функцию уклонения от препятствия, когда с ними сталкивается. При такой насыщенности функциями отдельных нейронов понятно, почему 302 нейронов при его достаточно сложной жизни червю достаточно.
Все эти искуственные нейронные недосети работая по своим великим и секретным алгоритмам используя вычислительные подвалы тратящие магаватты энергии и близко ничего такого не могут. Именно за счет простоты схемы обучения (проще 2х нейронов врядли будет) можно логически восстановить как это реально работает. Попробуйте.
Есть насекомые которые распознают друг друга с помощью зрения состоящего из 12 пикселей всего. По 6 пикселей на каждый глаз.
Есть насекомые которые полноценно летают имея всего 600 пикселей (по 300 на каждый глаз). При этом не только распознают представителей своего вида, но и облетают препятствия, точно садятся на поверхности, избегают хищников, находят еду и делают много чего другого.
И еще одно место разочарования. В мозгу человека при рождении интеллекта нет. Без нахождения в человеческом обществе интеллект у человека и не появится никогда. То есть можно вдоль и поперек картировать мозг, реально понять как работают его отдельные части и как они работают вместе, и не понять что такое общий ИИ при наличии полноценной карты мозга.
oulenspiegel
Я пытаюсь говорит о том, как реально устроен мир. Вы мне противопоставляете фантазии и неограниченную временем веру. Прогресс ML по моему мнению смехотворен, особенно если сравнивать обещания MLнеров с его реальными достижениями. При чем, явно же понятно почему не будет существенных улучшений. Меня ничего не корежит. Мне реально смешно сравнивать заявления с реальными результатами.
А ещё нельзя построить летательный аппарат тяжелее воздуха :) Как много раз в истории науки что-то громогласно объявлялось «невозможным».

А от прогресса в области глубокого обучения всех поклонников символьного ИИ корёжит уже лет пять :) Проблема как раз в том, что такие сети могут очень и очень многое, но есть люди, которые будут упорно говорить, что обе пирамидки белые, просто игнорируя всё происходящее в области науки и технологий.

А ещё нельзя построить летательный аппарат тяжелее воздуха :)


Ну, надо заметить что ЛА тяжелее воздуха сделали вовсе не на основе тщательного изучения того как летают созданные природой птицы…
Это как посмотреть. Да Винчи, Мойяр, Адер, Лилиенталь довольно много уделяли внимания изучению полёта живых существ, и черпали в нём информацию для создания конструкций своих летательных аппаратов.
… и именно поэтому планер Лилиенталя с его профилем крыла и его управлением был тупиковой ветвью и Отто на нем разбился.
Довольно смелое утверждение. Многие летательные аппараты пионеров авиации разбивались.

До появления аэродинамических труб и современной аэродинамики, авиация во многом держалась именно на бионике. Только не обязательно прототипом были птицы — это были и различные планирующие объекты. Кроме того, бионика не обязательно означает, что природные прототип копируется досконально. Иной раз польза бионики вообще только в том, что наличие в природе того или иного объекта означает принципиальную возможность инженерного решения. То есть сам факт наличия летающих птиц или планирующих листьев деревьев или семян показывает, что полёт аппарата тяжелее воздуха в целом возможен.

Исследования полёта природных объектов оказало большое влияние на начальные стадии становления авиации. Разумеется, со временем люди стали создавать более отвечающие их потребностям конструкции, которые далеко ушли от своих природных прототипов, но это не значит, что бионика не внесла своего вклада в становление этого направления.

Если мы говорим о коннекционистских моделях, то работы Хьбела и Визеля по исследованию коры мозга кошек, например, привели к созданию свёрточных нейронных сетей, хотя нельзя сказать, что современные CNN являются точной копией прототипа.

Конечно, если хочется обязательно жить в чёрно-белом мире, в котором есть только два стула, то это можно организовать, но я не очень понимаю этого желания всё упростить и сказать, что детально изучать природные объекты не нужно и что для технологии это не нужно. По-моему, это очень близорукая позиция, не учитывающая опыта науки и не основанная на здравом смысле.
потому что этот планер не был частью организма и им нельзя управлять как делает это птица крыльями и хвостом. Потому и разбился. С чего-то надо было все равно начинать.
Проблема нашего мира в том, что комментарий, подобный вашему, не лень написать паре наших с вами коллег.
А большинство людей недостаточно образованы и критически мыслят, и хавают всю эту трансгуманистическую чушь вида «ооооо сейчас микроскопом заглянем в мозг и смоделируем на Нвидии сознание ооо заморозим себя будем тыщу лет жить, китовая акула смогла и мы сможем оооооо»
Проблема нашего мира в том, что у нас куда больше тех, кто говорит, что что-нибудь невозможно, чем тех, кто что-то делает.
А что в этом плохого?
За это отвечают 2 (ДВА) нейрона. А собственно память хранится в одном. Теперь вдумайтесь, есть огромный открытый мир, есть невероятное количество видов и штаммов бактерий и простейших. Один нейрон распознает несъедобных и ядовитых простейших и бактерий, и он же почти самостоятельно обучается и хранит в себе память о них. Без внешних сложных воздействий.
Сам нейрон распознаёт? Т.е. у него есть рецепторы, отвечающие за детект определённых соединений, на которые происходит реакция?

А насчёт одного нейрона памяти — если взаимодействие там чисто электрохимическое, т.е. на входе и на выходе только изменение AP, то можно описать этот нейрон и, чисто теоретически, вставить вместо него полностью синтетический нейрон с такой функцией зависимости выхода от входа.

А если кроме электрохимического взаимодействия присутствуют другие модели (например, химическое) — то имеет смысл в первую очередь искать их и пути их воздействия на нейрон.
Ну вообще человеческий мозг — удивительная штука. Я безусловно согласен с тем, что прогресс ML невелик (там ведь по большому счёту самая обычная логика), но вот попробуйте в уме перемножить два хотя бы шестизначных числа, ну или запомнить хотя бы первую сотню цифр знака Пи. И вот тут все наши хвалёные нейроны начинают буксовать и цепляться друг за друга. Кто может объяснить, как я умею без проблем, скажем водить машину, программировать, и т.д, но для элементарной арифметики мне нужен каклькулятор?

Но рывок техпрогресса, который человечество совершило буквально за последнюю пару сотен лет, просто огромен. Я вот помню в конце девяностых увидел электронный микроскоп в Физтехе, а программировал я тогда рентгеновский дифрактометер на ДВК с 56 КБ памяти и 5МБ винчестером, и тогда это казалось чуть ли не верхом совершенства.
Я это к тому, что всё это — дело времени, и создание функциональной модели мозга небольшого животного типа мыши — вопрос скорее всего нескольких сотен лет. Сейчас уже можно картировать, но ещё не очень понятны процессы в нейронах. Но я не думаю, что мы уже упёрлись в абсолютный предел знаний, просто надо упорно работать дальше.
Ну и сопроцессор в мозг ну очень хочется уже — тут картирование вполне может помочь — надо просто понять, куда подключиться. Вон, с болезнью Паркинсона научились отчасти бороться, стимулируя субталамическое ядро парой электродов (и при этом ещё даже не до конца разобрались как оно работает)
Кто может объяснить, как я умею без проблем, скажем водить машину, программировать, и т.д, но для элементарной арифметики мне нужен каклькулятор?

Мозг обезьяны эволюционно заточен под управление телом и распознавание образов. В нем нет АЛУ, ему нечем считать. Поэтому поверх распознавания образов, да ещё и поверх сознания строится эмуляция АЛУ. Разумеется, чудовищно неэффективная по сравнению со специализированными устройствами.

Дополню. Представьте себе, что счёт возможен только путём выведения знаков на экран и распознавания их с экрана. Вот как-то так мы и считаем. А потом возникает блик на экране — и весь счёт сбивается, надо начинать сначала.

Просто поразительно, что Ваш пост не заминусовали «в конец» (хотя в пресловутую карму, похоже, говнюки неоднократно «слазили»). Пишу лишь затем (нарываясь, понятное дело, на многократные «минусы» от здешней аудитории), чтобы Вы знали — я всецело поддерживаю Ваше отношение к этой статейке от Сбербанка (sic!), и поражаюсь аудитории «хабра», плюсующей данное словоблудие.

Как мне кажется, данный опус по своей «научности» не дотягивает даже до ленты.вру (там, порой — но очень редко! — все-таки появляются полу-специалисты, способные хотя-бы уяснить тематику). Тут же — какой-то безумный хайп, надерганные с миру по нитке цитирования. Впрочем, я слышал, что в необходимые умения менеджера Сбербанка логика и научное образование не входят…
Прогресс ML по моему мнению смехотворен, особенно если сравнивать обещания MLнеров с его реальными достижениями.

А вы сравните с прогрессом эволюции. Вон какие штуки вывела, но только за миллиарды лет.

Насколько нейроны и аксоны повреждаются замораживанием? Кто-нибудь читал бумаги на эту тему?
Точно так же, как и любая банка с водой лопается в морозилке. А клетка — это банка с водой, точнее пузырь с тончайшими жировыми стенками.
Замораживанием без пропитывания криопротекторами повреждается все и напрочь. Если вам предлагают за деньги заморозить ваш мозг в жидком азоте, «чтобы потомки воскресили» — смело сикайте ему поперек лица.
Если город залить жидким азотом, и оставить так. То и через сто тысяч лет можно восстановить систему водоснабжения. Информация не исчезнет, этого достаточно. А с прерыванием самосознания я готов смириться.
Вы бы стали восстанавливать систему водоснабжения этого города? Сколько бы это стоило?
Вот и ваши потомки не будут.
Ученые сейчас со слипшимися свитками из Геркуланума возятся, чтоб больше о прошлом узнать. А тут целый (ну, почти) очевидец исторических событий.
Иногда я думаю о всех тех, которые лежат в вечной мерзлоте…
С этим пока много проблем, но есть и ограниченный прогресс. Вот интересная статья про наших любимых C. elegans: www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4620520
Проживите ещё лет двадцать — и, возможно, ваш мозг тоже получится забэкапить.
Если 20ый год будет и дальше преподносить сюрпризы, боюсь обещать я ничего не могу
Разве немалая часть информауции не хранится в разнообразных химических веществах в клетках мозга и связях между ними? Как это картировать и потом симулировать?
К счастью, разнообразие этих веществ не так уж велико, а «веса» синаптических связей можно рассчитать по морфологическим признакам. См., например: www.pnas.org/content/111/28/E2895
А мне говорили, что на данный момент известно от 2000 до 6000 нейромедиаторов. Это, конечно, не так чтобы много…
Если мало, то можно ещё добавить уникальность состава коктейля из нейромедиаторов в каждом отдельном синапсе, которую нейробиологи сейчас начинают признавать очень важной.
Парни расходимсся.

Современныей нейросети придумывались когда люди знали один-два нейромедиатора, и думали, что всё остальное — топология. Слабо назвать сколько десятилетий назад эта идея устарела? :))

Послойное картирование никак не ответит на вопрос какие вещества накопленны в каждом дендрите нейрона, к чем сводится память, и тем более ничего не скажут о содержании нескольких тысяч известных на данный момент нейромедиаторов, и плотности рецепторов на них в поверхностях каждого нейрона.

К копированию её сознания это приближает точно так же как мекханические куклы 19-ого века на шестерёнках приближали к созданию андроидов, заменяющих людей на рабочих местах.
1. Как именно нейромедиаторы связаны с долгосрочной памятью? Вы понимаете, как устроены механизмы долгосрочной памяти?

2. Откуда взято это странное число (2000—6000)? Вообще-то их чуть больше 40. Вы, видимо, путаете число молекул, которые могут оказаться в синаптической щели (молекулярная ёмкость синаптических везикул?), а не число *разных* молекул. Но это не имеет отношения к долгосрочной памяти.
www.kenhub.com/en/library/anatomy/neurotransmitters
1) Я же кажется ясно написал, «какие вещества накоплены», причём тут нейромедиаторы? Там играют роли разные протеинкиназа А, цАМФ, CREB-1 и прочая сугубо внутренняя химохрень о которой мы пока очень мало знаем. Если вы уровень всего этого не померяли, а мерять придётся всё, потому что на мёртвом мозге продолжительность активности РКА по понятным причинам не выяснить, то от знания коннектома вам как бы не горячо и не холодно. Информацию о долговременной памяти вы не получите.
А ещё надо учитывать, что нейрон имеет очень не шарообразную форму, и в разных частях клетки уровень этой химии может быть разным и это тоже имеет значение.

2) Нейротрансмиттеров работающих в синаптической щели относительно мало, хотя далеко не один, как когда-то думали, а все наши нынешние ИНС упорно не хотят с этими сложностями связываться. Но нейрофизиологи давно поняли, что большое значение имеют нейромедиаторы работающие вне синаптических щелей и цифру в несколько тысяч называл во время своего доклада нейрофизиолог, которого попросили прокомментировать перспективу моделирования нервной системы. Дело было на конференции «Нейроинформатика 2015» и у меня есть все основания ему доверять, потому что он втыкал в мозг обезьяны электроды и моделировал положение её конечностей по собранным данным ещё до того, как это стало мейнстримом.
> цифру в несколько тысяч называл во время своего доклада нейрофизиолог

Ссылку давайте.
Картирование без определения синаптического веса каждого синапса бессмысленно, с этим согласен. Но это просто нужно более точное сканирование.
Я предполагаю, что срезание острым лезвием тут уже не поможет, нужно испарение лазером и считывание поверхности через микроскоп сверхвысокого разрешения (возможно даже атомно-силовой)
Про разные вещества в разных дендритах одного нейрона — есть ссылки, где про это можно почитать, как они влияют на функции самого нейрона?
Каждый год уровень абстракции, необходимой для копирования нейрона, понижается, — вчера резали кухонным ножом, сегодня уже микронной точности не хватает, завтра упрёмся в атомный уровень. Конечная, выходим.
нейросеть мыши
при этом на картинке — землеройка

Землеройка это не мышь.

А где-то в тексте написано, что землеройка это мышь?
В тексте написано и про коннектом многозубки и про коннектом мыши, которая mus musculus.

Адолф Бек сделал свои открытия, работая в городе Львов, который входил в те времена в состав Австро-Венгрии. Государства "Польша" в 1890м году не существовало.

Польша это не только государство, но и историческая область. Конечно, можно было бы написать Королевство Галиции и Лодомерии или Великое княжество Краковское (по месту рождения), но мне кажется, что это всё-таки лишняя информацию в данном случае.
Это очень чувствительная грань. Исторически принято называть человека по его гражданству.
Да, я понимаю. В книге у меня написано «В 1890 году физиолог Адольф Бек (Adolf Beck, 1863—1942) из Ягеллонского университета в Кракове», в блоге решили немного упростить. Собственно это работа была выполнена им ещё до львовского периода.
Почему должно?
С моей колокольни выглядит так, будто можно ускорить процесс в тысячи раз, не изменяя методологию.
Зачем делать такие тонкие срезы — 40 нм? Можно ведь делать слои по несколько микрометров, и они будут прозрачны для оптических микроскопов (размер нейрона — 5-150 мкм, поэтому «мёртвых зон» не будет). Можно было бы автоматически строить карту такого слоя с помощью алгоритма построения 3d-модели на основе стереоскопической пары изображений (для увеличения точности можно сканировать слой под разными углами, так что, не только стерео-, но и «мультископической»).
Идеи рабочая, я думаю, но на деле могут быть нюансы, конечно. Например, некоторые срезы получаются неудачными. Для восстановления информации в потерянных срезах используют специальные нейронные сетки. Если в процессе будет портиться более толстый срез, то вероятность потери информации увеличится. Но тут вполне можно написать авторам исследования и спросить их мнения — https://www.janelia.org/people/stephen-plaza. Стивену точно можно написать, он отвечает, я проверял)
Кажется, я уже сам понял, в чём моя ошибка. Толщина дендритов может быть гораздо меньше длины волны света, поэтому в микроскоп их не разглядеть :)
Вот реальный кусок. Стереоскопическая пара тут не помощник.
срез
image

Да уж, тогда понятно, спасибо.

Кмк, это не большее бессмертие, чем размножение.
Забэкапить мозг это конечно круто, но сомнительно, что мозг=сознание. Сознание, можно так сказать — это осознание себя, как главного персонажа, созерцателя мироздания. И если где-то параллельно со мной (пока я жив), запустить несколько моих копий/бэкапов, я сомневаюсь, что я буду их осознавать, как себя, как несколько людей одновременно. Я весьма уверен что для моего самосознания ничего не изменится. Каждый будет отдельной личностью и для меня они будут другими людьми, пусть и идентичными мне (во время бэкапа, потом все будут отличаться со временем), а когда я буду умирать, моё сознание будет, вероятно, окончательно пропадать из этого мира, и для меня он перестанет существовать (точнее, конечно, наоборот), и мне будет достаточно пофиг на то что там есть какие-то бэкапы.
Самосознание каждую ночь выключается.
Ох не помню я как называлось то короткое произведение.
Суть там была в том, что люди научились копировать сознание, просто, быстро, без проблем. И заботиться о физической оболочке нужды не было. После очередной аварии люди садятся в машины раз два… А ничего не случилось, по их мнению, по крайней мере. А вот другие они уже дома.
Поэтому я хоть и техно энтузиаст и двумя протезами за кибернетизацию, но всё же остаётся вопрос, а после моего резервного копирования это буду я?
Ну это будет делать абсолютно то же самое что и ты, так что для мира это будет ты. А для себя, только ты сам можешь можешь ответить на этот вопрос.
//Пробовал писать на вы, но как-то не звучит «вы» в этом контексте.
Я подумал, и решил для себя признать все свои копии собой. Это улучшает мои шансы в достижении моих целей и расширяет мои возможности.
Главное чтобы сепулькарий от хмепа выстоял.
а после моего резервного копирования это буду я?
Парадокс корабля Тесея каждый решает для себя сам.
Консенсусом современной философии сознания является физикализм — сознание супервенно над мозгом, то есть когда мы научимся с требуемой точностью копировать мозг, то научимся копировать и сознание, вопрос исключительно технический.
Рабочее предположение цифрового бессмертия, насколько я могу судить, состоит в том, что в случае смерти и восстановления из бэкапа у сознания не будет инструментов для определения этого факта. То есть «Вы» из бэкапа будете ощущать себя тем же самым «Собой», поскольку отсутствует возможность для различения)
:) «бэкапить мозг» и «копировать сознание» — это, разумеется, вариации «обучения осла стихосложению» от современных ходжей насреддинов. Но понимать, как эфирный гиперпоток сознания распределён по эфирной нейронной гиперсети (то есть по мозгу), безусловно, необходимо. Картирование мозга, действительно, может содействовать этой цели…

Можно ли взять некий «черный ящик наоборот» (ЧЯ), т.е. некую конструкцию, содержащую например не обученную цифровую нейронную сеть, и, прицепив входы и выходы к реальному элементу нервной сети (нейрону), «обучить» этот ЧЯ на достаточно точное повторение работы элемента (нейрона)?
А то же самое с небольшим участком мозга?

В машинном обучении это называется дистилляцией модели. Таким образом, из известной и тяжелой NLP модели (трансформера) BERT, получили Distilbert, который гораздо легче, но показывает ненамного хуже результаты на аналогичных задачах.

Правильно ли я понял, что к BERT прицепили ЧЯ и обучили его повторять за BERT и получили Distilbert?


А BERT в это время был в специальном режиме для обучения ЧЯ, или в рабочем режиме, выполнял свои стандартные функции? (Я думаю, в режиме обучения).

Правильно ли я понял, что к BERT прицепили ЧЯ и обучили его повторять за BERT и получили Distilbert?

Там чуть сложнее, но принцип такой, да. Ученика учат максимально точно повторять вероятности, которые учитель отдает на последних слоях модели. При этом середина может быть произвольной (для дистилляции её делают проще).


А BERT в это время был в специальном режиме для обучения ЧЯ, или в рабочем режиме, выполнял свои стандартные функции? (Я думаю, в режиме обучения).

Учитель в этот момент заморожен (в режиме вывода — inference). Обучается только ученик.

Я имею ввиду, какой-то из вариантов:


  1. учитель мог целенаправленно обучать ученика, т.е. например обрабатывать большой массив входных данных только для того, чтобы ученик обучился; другой цели у учителя при этом не было;
  2. Либо учитель мог стоять на штатном боевом посту и заниматься своим прямым делом, ну не знаю — распознавать тексты или писать статьи… а ученик в это время «подглядывает» и обучается.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.