Изучение человеческого мозга при помощи искусственных нейронных сетей

Изучение человеческого мозга при помощи искусственных нейронных сетей

Нейробиологи при помощи алгоритмов искусственных нейронных сетей анализируют человеческий мозг

Как рождается сознание ? Исследователи подозревают, что ответ на этот вопрос лежит в связи между нейронами. Однако к сожалению, мало известно об нейронах головного мозга. Это связано также с проблемой времени: отслеживание связей между нейронами в собранных данных потребует огромное количество человеко-часов.

На сегодняшний день, ни один компьютер не смог идентифицировать нейронные контакты клеток достаточно хорошо. Ученые из института нейробиологии Макса Планка в Мартинсрид планируют изменить это с помощью искусственного интеллекта.

Они обучили несколько искусственных нейронных сетей и тем самым позволили значительно ускорить анализ реальных нейронных цепей.

Обратите внимание

Нейроны нуждаются в группе. По отдельности эти клетки могут мало чего достичь, но когда они объединяются то образуют единую мощную сеть, которая контролирует даже поведение человека. Как часть этого процесса, клетки обмениваются информацией через свои точки соприкосновения, синапсы.

Информация о том, как нейроны соединены друг с другом, имеет решающее значение для нашего понимания основных функций головного мозга и вышестоящих процессов, таких как обучение, память, сознание и расстройство нервной системы. Исследователи подозревают, что ключ ко всему лежит в связях 100 млрд.

клеток в человеческом мозге.

Чтобы использовать этот ключ нужно понимать что каждый нейрон в мозге имеет тысячи контактов и партнерских клеток. Буквально несколько лет назад, перспектива достижения этого казалось нереальным.

Однако ученые из института Макса Планка отказываются пугаться понятия, что что-то «нереально».

Таким образом, за последние несколько лет, они развивали и совершенствовали методы окрашивания и микроскопию, которые могут быть использованы для преобразования образцов ткани головного мозга в трехмерные электронно-микроскопические изображения.

Их последний микроскоп, который используется департаментом в качестве прототипа, сканирует поверхность образца с 91 пучками. По сравнению с предыдущей моделью, это увеличивает скорость сбора данных с коэффициентом более 50 . В результате чего, целый головной мозг можно изучать в течение нескольких лет, а не десятилетий.

Хотя теперь можно разложить кусок ткани головного мозга на миллиарды пикселей, анализ данных изображений электронной микроскопии может продлиться несколько лет.

Важно

Это связано с тем, что стандартные компьютерные алгоритмы часто слишком неточные, чтобы надежно отслеживать тончайшие прогнозы нейронов и для выявления синапсов.

По этой причине, людям приходится часами сидеть перед мониторами компьютеров для выявления синапсов в шпунте изображений, созданных с помощью электронного микроскопа

Обучение нейронных сетей

На сегодняшний день, ученые из института Макса Планка, возглавляемый Юргеном Крнфельд уже сейчас преодолевают это препятствие при помощи искусственных нейронных сетей. Эти алгоритмы способны обучаться и делать обобщения на основе этих знаний. Уже сейчас они очень успешно применяются в обработке изображений и распознавания образов.

«Это было очень правильным решением применять искусственные нейронные сети для изучения реальной нейронной сети», — говорит руководитель исследования Йорген Корнфельд. Тем не менее, это было не совсем просто, как кажется на первый взгляд.

В течение нескольких месяцев ученые обучали и тестировали так называемые, сверточные нейронные сети, для распознавания клеток, компонентов клеток и синапсов и способность отличать их друг от друга.

После краткого этапа обучения, в результате чего сеть SyConn теперь способна идентифицировать эти структуры самостоятельно и точно. Ее использование показало, что SyConn настолько надежна, что нет необходимость проверять ее на наличие ошибок.

«Это абсолютно фантастика! Мы даже не ожидали достичь такой высокой точности!», — говорит Корнфельд с явным восхищением успеха SyConn, который является частью его докторских исследований.

И он имеет все основания быть в восторге, так как разработанная нейронная сеть позволяет разгрузить нейробиологов, сэкономив тысячи часов монотонной работы в будущем.

искусственные нейронные сети искусственный интеллект

Источник: https://neuronus.com/stat/1269-izuchenie-chelovecheskogo-mozga-pri-pomoshchi-iskusstvennykh-nejronnykh-setej.html

Тайна мифотворчества и мышления: нейронные сети мозга

Ещё одно научное открытие вызвало мой интерес в контексте причин мифотворчества, которое вписывается в бинарную структуру мозга и мышления, вынуждающую человека мыслить на двух уровнях — левополушарном, рациональном, логическом и правополушарном, образно-символическом и мифологическом. И как может быть иначе, если мы мыслим всем телом?

Смотрим у matveychev_oleg в Материализация событий в Вашей жизни начинается на квантовом уровне

Доктор Джо Диспенза (Joe Dispenza) стал одним из первых, кто начал исследовать влияние сознания на реальность с научной точки зрения. Его теория взаимосвязи между материей и сознанием принесла ему мировую известность после выхода документального фильма «Мы знаем, что делает сигнал».Ключевое открытие, сделанное Джо Диспензой, заключается в том, что мозг не отличает физические переживания от душевных. Грубо говоря, клетки «серого вещества» абсолютно не отличают реальное, т.е. материальное, от воображаемого, т.е. от мыслей!Мало кто знает, что исследования доктора в области сознания и нейрофизиологии начались с трагического опыта. После того, как Джо Диспенза был сбит машиной, врачи предложили ему скрепить поврежденные позвонки с помощью импланта, который впоследствии мог привести к пожизненным болям. Только так, по мнению врачей, он смог бы снова ходить.Но Диспенза решил бросить вывоз традиционной медицине и восстановить свое здоровье с помощью силы мысли. Всего через 9 месяцев терапии Диспенза снова мог ходить. Это и послужило толчком к исследованию возможностей сознания.Первым шагом на этом пути стало общение с людьми, пережившими опыт «спонтанной ремиссии». Это спонтанное и невозможное с точки зрения врачей исцеление человека от тяжелого заболевания без применения традиционного лечения. В ходе опроса Диспенза выяснил, что все люди, прошедшие через подобный опыт, были убеждены в том, что мысль первична по отношению к материи и может исцелять любые заболевания.

Нейронные сети

Теория доктора Диспензы утверждает, что каждый раз, переживая какой-либо опыт, мы «активируем» огромное количество нейронов в нашем мозге, которые в свою очередь влияют на наше физическое состояние.Именно феноменальная сила сознания, благодаря способности к концентрации, создает так называемые синаптические связи – связи между нейронами.

Повторяющиеся переживания (ситуации, мысли, чувства) создают устойчивые нейронные связи, называемые нейронными сетями. Каждая сеть является, по сути, определенным воспоминанием, на основе которого наше тело в будущем реагирует на похожие объекты и ситуации.

Совет

Согласно Диспензе, все наше прошлое «записано» в нейросетях мозга, которые формируют то, как мы воспринимаем и ощущаем мир в целом и его конкретные объекты в частности. Таким образом, нам лишь кажется, что наши реакции спонтанны. На самом деле, большинство из них запрограммировано устойчивыми нейронными связями.

Каждый объект (стимул) активирует ту или иную нейронную сеть, которая в свою очередь вызывает набор определенных химических реакций в организме.Эти химические реакции заставляют нас действовать или чувствовать себя определенным образом – бежать или застывать на месте, радоваться или огорчаться, возбуждаться или впадать в апатию и т.д.

Все наши эмоциональные реакции – не более чем результат химических процессов, обусловленных сложившимися нейросетями, и основываются они на прошлом опыте. Другими словами, в 99% случаев мы воспринимаем реальность не такой, какая она есть, а интерпретируем ее на основе готовых образов из прошлого.

Основное правило нейрофизиологии звучит так: нервы, которые используются вместе, соединяются. Это значит, что нейросети образуются в результате повторения и закрепления опыта. Если же опыт долгое время не воспроизводится, то нейросети распадаются.

Таким образом, привычка образуется в результате регулярного «нажимания» кнопки одной и той же нейросети. Так формируются автоматические реакции и условные рефлексы – вы еще не успели подумать и осознать, что происходит, а ваше тело уже реагирует определенным образом.

Сила внимания

Только вдумайтесь: наш характер, наши привычки, наша личность являются всего лишь набором устойчивых нейросетей, которые мы в любой момент можем ослабить или укрепить благодаря осознанному восприятию действительности! Концентрируя внимание осознанно и выборочно на том, чего мы хотим достичь, мы создаем новые нейронные сети.

Раньше ученые считали, что мозг является статичным, но исследования нейрофизиологов показывают, что абсолютно каждый малейший опыт производит в нем тысячи и миллионы нейронных изменений, которые отражаются на организме в целом.

В своей книге «Эволюция нашего мозга, наука изменять наше сознание» Джо Диспенза задает логичный вопрос: если мы будем с помощью нашего мышления вызывать в организме определенные негативные состояния, то не станет ли в итоге это аномальное состояние нормой?

Диспенза провел специальный эксперимент для подтверждения возможностей нашего сознания.

Люди из одной группы в течение часа ежедневно нажимали на пружинистый механизм одним и тем же пальцем. Люди из другой группы должны были только представлять, что нажимают. В результате пальцы людей из первой группы окрепли на 30%, а из второй – на 22%. Такое влияние чисто мысленной практики на физические параметры – результат работы нейронных сетей.

Обратите внимание

Так Джо Диспенза доказал, что для мозга и нейронов нет никакой разницы между реальным и мысленным опытом. А значит, если мы уделяем внимание негативным мыслям, наш мозг воспринимает их как реальность и вызывает соответствующие изменения в теле. Например, болезнь, страх, депрессию, всплеск агрессии и т.д.

Откуда грабли?

Еще один вывод из исследований Диспензы касается наших эмоций. Устойчивые нейронные сети формируют неосознанные паттерны эмоционального поведения, т.е. склонность к тем или иным формам эмоционального реагирования. В свою очередь, это ведет к повторяющемуся опыту в жизни.

Мы наступаем на одни и те же грабли только потому, что не осознаем причины их появления! А причина проста – каждая эмоция «ощущается» вследствие выброса в тело определенного набора химических веществ, и наш организм просто становится в некотором роде «зависим» от этих химических сочетаний.

Осознав эту зависимость именно как физиологическую зависимость от химических веществ, мы можем от нее избавиться.

Необходим только сознательный подход.

Сегодня посмотрела лекцию Джо Диспенза «Сломай привычку быть собой» и подумалось: «Таким ученым золотые памятники надо ставить…» Биохимик, нейрофизиолог, нейропсихолог, хиропрактик, отец троих детей (двое из которых по инициативе Диспензы родились под водой, хотя 23 года назад в США этот способ считался полным сумасшествием) и очень обаятельный в общении человек.

Лекции читает с таким искрометным юмором, о нейрофизиологии говорит настолько простым и понятным языком — настоящий энтузиаст от науки, просвещающий обычных людей, щедро делясь своим 20-летним научным опытом.

В своих объяснениях он активно использует последние достижения квантовой физики и говорит об уже наступившем времени, когда людям сейчас мало просто узнать о чем-то, но теперь они обязаны применять свои знания на практике:«Зачем ждать какого-то особого момента или начала нового года для того, чтобы начать кардинально менять свое мышление и жизнь к лучшему? Просто начинайте это делать прямо сейчас: перестаньте проявлять часто повторяющиеся ежедневные негативные моменты поведения, от которых хотите избавиться, например, скажите себе утром :»Сегодня я проживу день, никого не осуждая» или «Сегодня я не буду ныть и жаловаться на все подряд» или «Не буду сегодня раздражаться»….Старайтесь делать что-то в другом порядке, например, если сначала умывались, а потом чистили зубы, сделайте наоборот. Или возьмите и простите кого-нибудь. Просто так. Ломайте привычные конструкции!!! И вы почувствуете необычные и очень приятные ощущения, вам понравится, уж не говоря о тех глобальных процессах в своем теле и сознании, которые вы этим запустите! Начните привыкать размышлять о себе и беседовать с собой, как с лучшим другом.

Изменение мышления приводит к глубоким изменениям и в физическом теле. Если человек взял и задумался, беспристрастно посмотрев на себя со стороны:

Читайте также:  Умный холодильник icybreeze

«Кто я?Почему мне плохо?Почему я живу так, как не хочу?Что мне нужно в себе изменить?Что именно мне мешает?От чего я хочу избавиться?» и т.д. и почувствовал острое желание не реагировать, как прежде, или не делать чего-то, как прежде,- это значит, что он прошел через процесс «осознания».Это внутренняя эволюция. В этот момент он совершил скачок. Соответственно личность начинает меняться, а новой личности нужно новое тело.Так происходят спонтанные исцеления: с новым сознанием болезнь больше не может оставаться в теле, т.к. меняется вся биохимия организма (мы меняем мысли, а от этого меняется набор химических элементов, участвующих в процессах, наша внутренняя среда становится токсичной для болезни), и человек выздоравливает.Зависимое поведение (т.е. аддикцию к чему угодно: от видеоигр до раздражительности) можно определить очень легко: это то, что вам трудно остановить, когда вы хотите.

Если не можете отлипнуть от компьютера и проверяете свою страницу в соцсети каждые 5 минут, или понимаете, например, что раздражительность мешает вашим отношениям, но не можете перестать раздражаться, — знайте, что у вас зависимость не только на ментальном уровне, но и на биохимическом (ваше тело требует вброса гормонов, отвечающих за данное состояние).

Научно доказано, что действие химических элементов длится период от 30 секунд до 2 минут, и если вы продолжаете испытывать то или иное состояние дольше, знайте, что все остальное время вы искусственно поддерживаете его в себе, мыслями провоцируя цикличное возбуждение нейросети и повторный выброс нежелательных гормонов, вызывающих негативные эмоции, т.е. вы сами поддерживаете в себе это состояние!По большому счету, вы добровольно выбираете свое самочувствие. Лучший совет для таких ситуаций — научитесь переключать свое внимание на что-то другое: природа, спорт, просмотр комедии, да что угодно, способное отвлечь и переключить вас. Резкая перефокусировка внимания позволит ослабить и «потушить» действие гормонов, отвечающих на негативное состояние. Эта способность называется нейропластичностью.И чем лучше вы разовьете в себе это качество, тем легче вам будет управлять своими реакциями, что, по цепочке, приведет к огромному множеству изменений в вашем восприятии внешнего мира и внутреннему состоянию. Данный процесс и называется эволюцией.Потому что новые мысли приводят к новому выбору, новый выбор ведет к новому поведению, новое поведение ведет к новому опыту, новый опыт ведет к новым эмоциям, которые, вместе с новой информацией из окружающего мира, начинают менять ваши гены эпигенетически (т.е. вторично). А потом эти новые эмоции, в свою очередь, начинают вызывать новые мысли, и так вы развиваете самоуважение, уверенность в себе и т.д. Именно таким образом мы можем усовершенствовать себя и, соответственно, свою жизнь.

Депрессия — тоже яркий пример зависимости. Любое состояние зависимости говорит о биохимическом дисбалансе в теле, а также о дисбалансе в работе связи «сознание-тело»

Важно

Самая большая ошибка людей в том, что они ассоциируют свои эмоции и линии поведения со своей личностью: мы так и говорим «Я нервный», «Я слабовольный», «Я больной», «Я несчастный» и т.д.

Они считают, что проявление определенных эмоций идентифицирует их личность, поэтому постоянно подсознательно стремятся повторять схему реагирования или состояние (например, физическую болезнь или депрессию), как бы подтверждая себе каждый раз, кто они такие. Даже если сами очень страдают при этом! Огромное заблуждение.

Любое нежелательное состояние можно при желании убрать, а возможности каждого человека ограничены только его фантазией.И когда хотите изменений в жизни, представьте четко, чего именно вы желаете, но не разрабатывайте в уме «жесткий план» того, КАК ИМЕННО это произойдет, для возможности «выбора» самого лучшего для вас варианта, который может оказаться совершенно неожиданным.

Достаточно внутренне расслабиться и попытаться порадоваться от души тому, что еще не произошло, но обязательно произойдет. Знаете почему? Потому что на квантовом уровне реальности это уже произошло, при условии, что вы четко представили и от души порадовались. Именно с квантового уровня начинается зарождение материализации событий.Так начните действовать сначала там.

Люди привыкли радоваться только тому, что «можно потрогать», что уже реализовалось. Но мы не привыкли доверять самим себе и своим способностям к СО-ТВОРЕНИЮ реальности, хотя занимаемся этим каждый день и, в основном, на негативной волне.

Достаточно вспомнить, как часто реализуются наши опасения, хотя эти события ведь тоже сформированы нами, только без контроля… А вот когда вы выработаете в себе способность к контролю над мышлением и эмоциями, начнут происходить настоящие чудеса.Поверьте, я могу привести тысячи прекрасных и воодушевляющих примеров.

Знаете, когда кто-то улыбается и говорит, что что-то произойдет, а его спрашивают: «Откуда ты знаешь?», а он спокойно отвечает: «Просто знаю…». Это яркий пример контролируемой реализации событий… Уверен, что абсолютно каждый хоть раз испытывал это особое состояние.»Вот так просто о сложном рассказывает Джо Диспенза. Всем горячо посоветую его книги, как только их переведут на русский и начнут продавать в России.

«Самой главной нашей привычкой должна стать привычка быть самими собой».

И еще Диспенза советует: никогда не переставайте учиться. Лучше всего информация усваивается, когда человек удивлен.

Совет

Старайтесь каждый день узнавать что-то новое — это развивает и тренирует ваш мозг, создавая новые нейронные связи, что в свою очередь, будет менять и развивать вашу способность к осознанному мышлению, которое поможет вам смоделировать вашу собственную счастливую и полноценную реальность.

Источник: https://skeptimist.livejournal.com/1460528.html

Секрет сильного искусственного интеллекта следует искать в мозге человека

Алгоритмы искусственного интеллекта, такие как глубокое обучение и сверточные нейронные сети, значительно помогли в распознавании изображений, создании беспилотных автомобилей и решении других сложных задач. Многочисленные AI-компании пытаются оседлать эту волну инвестиций и приобретения стартапов.

Но ведущие исследователи понимают, что все не так гладко. Несмотря на впечатляющий прогресс, существующие методы искусственного интеллекта ограничены. Например, сети глубокого обучения обычно требуют миллионов обучающих примеров для корректной работы, в то время как человек может изучить что-то новое гораздо проще.

Это ограничивает применение сетей глубокого обучения. Хотя их средняя точность высока, они могут допускать ужасные ошибки. Например, небольшое изменение изображения может привести к тому, что ИИ-система примет зубную щетку за бейсбольную биту. В некоторых случаях это может привести к катастрофе, травмам и смертям.

Из-за этих и других ограничений лидеры области считают, что нужен другой подход.

Джофф Хинтон, один из самых выдающихся AI-специалистов, недавно сказал, что нам нужно начать все заново, так как он “очень подозрительно” относится к существующим методам: “Я считаю, что нам нужно всё выбросить и начать с начала”.

Франсуа Шолле, ведущий практик сетей глубокого обучения, сказал: “Вы не можете достичь сильного интеллекта при помощи масштабирования существующих техник”.

Шолле предполагает, что глубокое обучение по своей сути является ограниченным, в отличие от человеческого мышления. В самом деле, человеческий мозг удивительно гибок.

Люди не только водят автомобили, мы строим небоскребы, управляем фермами и программируем компьютеры.

Обратите внимание

Даже наша способность поднимать простые объекты, например, кружки с кофе, и манипулировать ими сильно превосходит способности любого искусственного интеллекта.

Каждый из нас имеет сотни сложных навыков, которые мы смешиваем и используем. Системы глубокого обучения хорошо работают только на небольшом наборе задач, и они могут делать одну вещь за раз.

Их нужно переобучать для каждого нового задания. Люди — это обучающиеся организмы общего применения, а ИИ-системы — нет.

Превзойти существующие ограничения ИИ можно, приспособив системы под более общие цели.

Недавно ученые, работающие с искусственным интеллектом, обратились за вдохновением к мозгу. Демис Хассибис, сооснователь DeepMind, сказал: “Человеческий мозг — это единственное существующее доказательство того, что общий тип интеллекта, который мы пытаемся создать, возможен, поэтому мы считаем, что стоит попытаться понять, как достичь этих возможностей”.

Я согласен. Я изучаю мозг более тридцати лет. В 2004 я написал книгу On Intelligence, которая предполагала, что изучение мозга пригодится для создания ИИ.

И в 2005 я стал сооснователем Numenta, компании по реверсинжинирингу коры головного мозга, самой большой его части, которая чаще всего ассоциируется с интеллектом.

Мы хотим понять, как клетки в голове работают вместе, создавая восприятие и поведение.

Важно

Существуют некоторые сходства между работой мозга и текущих методик искусственного интеллекта, значит, ИИ сейчас находится на верном пути. Но существуют и значительные различия. Мозг не только имеет больше способностей, но и его физическая структура более сложна, чем искусственные нейронные сети.

Исследования Numenta раскрыли несколько важных принципов, которые использует мозг и которые придется освоить искусственному интеллекту. Например, у каждого нейрона в мозге есть тысячи синапсов (связей между нейронами).

Предназначение многих из синапсов остается загадкой. Мы открыли, что нейроны используют большую часть синапсов, чтобы делать прогнозы. Эти предсказания появляются в клетках и играют решающую роль в наших ожиданиях от будущего.

Искусственные нейроны не имеют этой функции и не могут делать такие прогнозы. Мы также обнаружили, почему обучение мозга достигается по большей части при помощи формирования новых синапсов.

Это более мощная форма обучения, чем изменение существующих связей, которое происходит в глубоком обучении. Это объясняет, почему мы узнаем новые вещи быстрее.

Хотя у нас есть и другие открытия, я хочу поделиться последним и самым важным из них. Мы изучали, как мы распознаем объекты при прикосновении.

Мы обнаружили новое качество коры мозга, которое связано не только с осязанием, но и со зрением и всеми остальными функциями коры. Иногда я называю это свойство “пропавшим ингредиентом” или “секретом сильного ИИ”.

Мы недавно опубликовали статью об этом открытии, здесь я приведу его вкратце.

Посмотрите на эту картинку. Очевидно, это кружка. Но, конечно, на самом деле это не кружка, а набор линий на плоской поверхности. Нам сложно увидеть эти линии в плоскости, а не как трехмерный объект. Распространенное убеждение среди нейробиологов гласит, что кора воспринимает изображение от глаз и шаг за шагом она выделяет всё больше свойств, пока не сможет распознать предмет.

Совет

Так работают сети глубокого обучения. Этот процесс называется распознаванием паттернов, и нейронные сети хороши в этом. После обучения на многих изображениях они могут взять новую картинку и сказать, что на ней показано. Но они не могут понять, какой объект скрывается за ярлыком.

Напротив, когда вы видите изображение, вы сразу воспринимаете его трехмерную форму. Вы можете представить, как предмет выглядит с разных углов и каков он на ощупь, и понять, что он может содержать жидкость.

Сеть глубокого обучения хорошо определяет изображение, не понимая, что на нем находится, а кора головного мозга понимает структуру объекта и его поведение.

До недавнего времени никто не понимал, как кора головного мозга трансформирует плоское изображение в ментальную репрезентацию настоящего объекта. Мы поняли, как это происходит.

Мы обнаружили, что все входные данные для коры связываются с сигналом, представляющим “локацию”.

Когда вы смотрите на изображение кружки, для каждой части картинки и каждого отрезка линии назначается локация, связанная с реальной трехмерной кружкой. Похожим образом компьютеры создают CAD-модели объектов.

Читайте также:  В скором времени роботы будут наделены чувством морали и достоинства

Наша теория объясняет, почему вы воспринимаете кружку в трех измерениях и почему вы можете представить, как бы она выглядела с разных сторон.

Это также объясняет, почему ваше восприятие кружки является стабильным, хотя ваш взгляд перемещается и останавливается на разных частях изображения.

Обратите внимание

Если для входных данных назначены правильные локации кружки, то неважно, как вы смотрите на изображение.

Мы изучаем применение этого открытия и считаем, что оно может раскрыть многие загадки работы мозга. Хотя мы вывели это свойство, изучая осязание и зрение, нейронные структуры, которые определяют локации для сигналов существуют в каждой части коры.

Можно предположить, что обработка любых данных в коре головного мозга связана с локациями, хотя эти локации не всегда соотносятся с физическими объектами в мире. Это значит, что мы управляем абстрактными концепциями с помощью тех же механизмов, что используем для физических объектов.

Конечно, управление концепциями является ключевой функцией интеллекта общей направленности.

Уже десятилетиями ведутся споры о том, насколько ИИ должен имитировать мозг. Недавний успех глубокого обучения, которое почти не связано с мозгом, укрепил аргумент о том, что ИИ может развиваться без нейробиологии.

Но этот успех показал пределы глубокого обучения и сделал очевидной потребность в новых подходах. Мозг — это очевидное место для поиска новых идей.

Как недавно сказал Джефф Безос: “Люди фундаментально отличаются от того, что мы сегодня делаем с машинным обучением и машинным интеллектом”.

Когда мы работаем над созданием искусственного интеллекта общего назначения, мы не должны имитировать всё, что делает мозг. Но некоторые принципы нельзя игнорировать, они лежат в основе любой системы, которая служит для интеллекта общего назначения.

Важно

Мы уже открыли несколько принципов в ходе своих исследований, и я считаю, что наше последнее открытие окажется самым важным. Оно полностью меняет наше представление об обработке сенсорных сигналов в мозге и о том, как мозг представляет знание о мире.

Я надеюсь, что когда больше людей, работающих с ИИ, осознает пределы существующих методов, они поймут, что создание сильного искусственного интеллекта будет идти от нейробиологии. Интеграция этих открытий в ИИ может занять несколько лет, но мне сейчас абсолютно понятно, как это сделать.

Если вы нашли опечатку — выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.

Источник: https://apptractor.ru/info/articles/sekret-silnogo-iskusstvennogo-intellekta-sleduet-iskat-v-mozge-cheloveka.html

Японскую нейросеть научили «читать мысли»

Похоже на то, что компьютеры уже могут читать наши мысли.

Автозаполнение Google, возможные друзья в Facebook и таргетированная реклама, которая всплывает у вас в браузере, иногда заставляют вас задуматься: как это работает? Мы медленно, но уверенно движемся в направлении компьютеров, читающих наши мысли, и новое исследование из Киото, Япония, стало недвусмысленным шагом в этом направлении.

Команда ученых из Киотского университета использовала глубокую нейронную сеть, чтобы читать и интерпретировать мысли людей. Звучит невероятно? На самом деле подобное проделывают уже не в первый раз.

Разница в том, что предыдущие методы — и результаты — были проще, они деконструировали изображения на основе и пикселей, и основных контуров.

Новая технология, получившая название «глубокая реконструкция изображения», выходит за пределы двоичных пикселей и дает исследователям возможность декодировать изображения с несколькими слоями цвета и текстурой.

«Наш мозг обрабатывает визуальную информацию путем иерархического извлечения черт разных уровней или компонентов разной сложности», говорит Юкиясу Камитани, один из ученых, принимавших участие в исследовании. «Эти нейронные сети или модели ИИ могут быть использованы как прокси для иерархической структуры человеческого мозга».

Исследование проходило 10 месяцев. В рамках исследования три человека изучали изображения трех разных категорий: природные явления (животные или люди), искусственные геометрические фигуры и буквы алфавита.

Активность мозга наблюдателей измерялась либо во время просмотра изображений, либо после. Чтобы измерить активность мозга после просмотра изображений, людей просто просили подумать об изображениях, которые им показывали.

Записанную активность затем скармливали нейронной сети, которая «декодировала» данные и использовала их для генерации собственных интерпретаций мыслей людей.

Совет

У людей (и, по сути, всех млекопитающих) зрительная кора расположена в задней части мозга, в затылочной доле, которая над мозжечком. Активность в зрительной коре измеряли с использованием функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), которая преобразовалась в иерархические особенности глубокой нейронной сети.

Начиная со случайного изображения, сеть многократно оптимизирует значения пикселей этого изображения. Особенности вводного в нейросеть изображения становятся похожими на особенности, декодированные из активности мозга.

Что важно, модель ученых обучалась с использованием только натуральных изображений (людей или природы), но научилась реконструировать искусственные формы. Это значит, что модель действительно «генерировала» изображения, отталкиваясь от активности мозга, а не сопоставляла эту активность с существующими примерами.

Неудивительно, что модель с трудом декодировала активность мозга, когда людей просили вспомнить изображения, и ей проще, когда они напрямую просматривали эти изображения. Наши мозги не могут вспомнить всех деталей увиденных изображений, поэтому воспоминания всегда будут расплывчатыми.

Реконструированные изображения из исследования сохраняют некоторое сходство с исходными изображениями, которые просматривали участники, но по большей части выглядят как минимально детализированные кляксы. Однако точность технологии будет только улучшаться, а вместе с тем будут расширяться и возможные применения.

Представьте себе «мгновенное искусство», когда вы можете создать произведение искусства, просто представив его в своей голове. Или если ИИ будет записывать активность вашего мозга, пока вы спите, а затем воссоздавать ваши сны для анализа? В прошлом году полностью парализованные пациенты впервые смогли пообщаться со своими семьями с помощью нейрокомпьютерного интерфейса.

Есть масса возможных применений модели, используемой в Киотском исследовании. Но нейрокомпьютерные интерфейсы также могут воссоздавать жуткие образы, если мы не научимся должным образом интерпретировать активность мозга. Цена ошибки в случае неправильного прочтения мыслей может быть слишком высокой.

При всем этом японская компания не одинока в своих усилиях по созданию читающего мысли ИИ. Илон Маск основал Neuralink с целью создания нейрокомпьютерного интерфейса, соединяющего людей и компьютеры. Kernel работает над созданием чипов, которые могут считывать и записывать нейронный код. Чтение мыслей понемногу развивается.

Источник: https://Hi-News.ru/technology/yaponskuyu-nejroset-nauchili-chitat-mysli.html

Использование искусственного интеллекта для картирования «нейронной проводки» головного мозга

В июле нейробиолог Себастьян Сеунг (кор. 승현준, англ. Hyunjune Sebastian Seung) и его сотрудники завершили свой 18-месячный марафон.

Работая примерно с терабайтом данных, учёные использовали искусственный интеллект для реконструкции всей нейронной проводки в пределах 0,001 кубического миллиметра фрагмента коры головного мозга мыши.

Результатом стала замысловатая схема проводки, которую лаборатория Сеунга будет использовать для дальнейшего изучения коры головного мозга. Например, исследователи смогут выяснить, как связаны отдельные контуры и как они выполняют вычисления.

Обратите внимание

Однако у Сеунга и его команды нет времени наслаждаться достигнутым. Учёные спешат пройти следующий этап проекта, на котором предусмотрено добиться в тысячу раз большего: реконструировать кубический миллиметр мышиной коры головного мозга.

Обе карты являются частью программы «Машинный интеллект из нейронных сетей кортекса» (Machine Intelligence from Cortical Networks, MICrONS), реализуемой сразу несколькими лабораториями.

Эта программа финансируется Агентством передовых исследований в сфере разведки (Intelligence Advanced Research Projects Activity, IARPA) федерального правительства США. Проект направлен на развитие искусственного интеллекта при помощи исследования головного мозга.

«Целью нейробиологии при выполнении этой пятилетней программы является наблюдение за активностью и связями каждого нейрона в кубическом миллиметре мышиного неокортекса», — объясняет Сеунг.

В сеунговскую IARPA-команду входят лаборатории Медицинского колледжа Бейлора (Baylor College of Medicine) в Хьюстоне, штат Техас, и Института Аллена по изучению мозга (Allen Institute for Brain Science) в Сиэтле, штат Вашингтон. Бейлорцы занимаются физиологией: они используют визуализацию кальция, чтобы отслеживать нейронную активность в целевом кубе головного мозга.

Затем они отправят исследованный ими фрагмент кортекса учёным из Института Аллена, которые выполнят сканирующую электронную микроскопию этого кубического миллиметра. Полученные данные будут отправлены в лабораторию Сеунга для реконструкции связей 100 000 нейронов.

Две другие команды, финансируемые IARPA, работают параллельно: они пытаются сделать то же самое другими методами.

Алгоритмы машинного обучения Сеунга являются важным компонентом данной программы. Без искусственного интеллекта (ИИ) для реконструкции 0,001 кубического миллиметра фрагмента мышиного кортекса (первая фаза проекта) потребовалось бы примерно 100 тыс.

человеко-часов. По мнению Сеунга, достигнутый успех отчасти обусловлен бурным развитием машинного обучения в последние пять лет.

«Мы и сами удивились тому, насколько нам удалось повысить точность искусственного интеллекта менее чем за 18 месяцев», — признаётся Сеунг.

От игры — к головному мозгу

Стремительный рейд Сеунга в область исследований, составляющей предмет изучения науки коннектомики, начался в 2006 г. Именно тогда нейробиолог решил радикально переориентировать деятельность своей лаборатории.

Учёные создавали инструменты для отображения устройства головного мозга с разрешением на уровне синапса, но сведение кучи данных микроскопии в единое целое шло чрезмерно медленно.

Нужна была эффективная альтернатива, и Сеунг решил применить свёрточные нейронные сети — технику машинного обучения, разработанную на основе изучения головного мозга, с которой он познакомился в 1990-х годах, работая в Лаборатории Белла (Bell Labs).

Важно

Создавая схемы нейронной проводки вручную, учёные начинают с создания поперечных образов среза мозговой ткани. На каждом образе представлены поперечные сечения отдельных аксонов и дендритов, отслеженные путём анализа стопки изображений.

Конечным результатом этой кропотливой работы становится реконструкция клеток и их многочисленных связей. Алгоритмы машинного обучения построены аналогично: используя вручную маркированный набор данных, машина выявляет отдельные нейроны, чтобы затем вписать их в единую карту нейронной проводки.

«Компьютер учится мыслить как человек», — говорит Сеунг.

Уже ранние сеунговские алгоритмы внесли значительный вклад в автоматизацию процесса реконструкции нейронной проводки, однако данный процесс всё ещё требовал участия большого количества людей. Поэтому в 2012 г. Сеунг и его сотрудники запустили краудсорсинговую компьютерную игру под названием Eyewire, в которой нужно исследовать нейронную проводку.

В игре приняла участие целая армия «гражданских нейробиологов» (более 100 тыс. человек). Благодаря созданному игроками набору нейронных данных были опубликованы две научные статьи.

Полученную в ходе игры информацию учёные использовали для обнаружения в сетчатке нового типа клеток, и определения того, как некоторые нейроны сетчатки реагируют на направление движения.

В онлайн-музее Eyewire можно увидеть нейроны, реконструированные с помощью игроков.

Реконструкция шести пирамидальных клеток — наиболее известного типа клеток кортекса. Дендриты этих клеток в местах синаптических связей покрыты крохотными шипами. Фото предоставлено лабораторией Сеунга.

Примерно в то время, когда популярность Eyewire стала сбавлять обороты, в сфере глубокого обучения произошла революция. У алгоритмов нейробиологии, благодаря появлению графических процессоров для видеоигр, появилась мощная вычислительная платформа.

«Графические процессоры создавались так, чтобы даже десятилетние дети могли играть в видеоигры, но оказалось, что эти устройства просто идеально подходят для ИИ», — отмечает Сеунг.

Внедрение новой технологии обеспечило алгоритмам нейробиологии бурное развитие. Они превратились в программы распознавания образов и речи, получившие широкое распространение в смартфонах и других устройствах.

Совет

Сеунг и его сотрудники воспользовались этим прогрессом, чтобы улучшить софт для коннектомики, усилить его возможности в деле реконструкции головного мозга. «В сфере глубокого обучения нас захлестнуло цунами, — говорит Сеунг.

Читайте также:  Испанский робот может испытывать 14 эмоций

 — Благодаря усилиям всего общества и миллиардным инвестициям известных компаний мы получили мощный импульс для движения вперёд».

Новейшие версии нейробиологического программного обеспечения производительнее и изощрённее, чем прежние, они способны, например, различать аксоны и дендриты.

И в самом деле: новейший софт сеунговской команды настолько хорош, что в некоторых случаях превосходит возможности человеческого интеллекта.

В 2013 году сеунговцы организовали соревнование между обучающейся машиной и человеком в деле реконструкции трёхмерных данных электронной микроскопии.

Участники соревнования «обкатывали» алгоритмы на маркированном наборе данных, а затем тестировали своих соперников на двух новых массивах изображений. Сеунговская команда продолжает совершенствовать и тестировать создаваемые ею алгоритмы машинного обучения, сравнивая результаты их применения с теми, что ранее для тех же данных получили два учёных-аналитика.

В начале этого года один из машинных алгоритмов превзошёл человеческий. «Впервые есть основания заявить, пусть и с множеством оговорок, что компьютер проявил сверхчеловеческую точность, — констатирует Сеунг. — Существующие средства генерации объективной истины, увы, ущербны. Однако многие годы никак не удавалось превзойти уровень человеческой точности».

Тысячекратное улучшение

Несмотря на быстрое развитие ИИ, реализация следующего этапа проекта IARPA вызывает беспокойство.

Для реконструкции увеличенного в тысячу раз объёма мозговой ткани потребуется тысячекратное улучшение ИИ или комбинированное применение искусственного и человеческого интеллекта.

Массив информации поднимется с тера- на петауровень, что, весьма вероятно, потребует создания новых систем управления и обработки потока данных.

Обратите внимание

Сон не сомневается, что его команда справится с этой задачей. «Благодаря успехам в глубоком обучении мы обрели такой огромный потенциал, что, безусловно, сможем анализировать растущее количество данных в разумные сроки, — утверждает Сеунг.

 — На мой взгляд, сейчас более чем когда-либо прежде есть основания, чтобы с оптимизмом смотреть на осуществимость автоматической реконструкции, почти не требующей человеческого участия.

Автоматическая реконструкция всё ещё дело будущего, но это осуществимо».

А пока участие большого количества людей, частично обеспечиваемое краудсорсингом, остаётся важным компонентом проекта. «Даже улучшив ИИ в 100 раз, мы будем нуждаться в добавочном десятикратном улучшении, — говорит Сеунг. — Мы хотим мобилизовать помощников».

С этой целью сеунговцы работают над игрой-преемником Eyewire, которая получила название NEO. «Квантовый скачок, осуществлённый нами в сфере искусственного интеллекта, требует различных видов краудсорсинговых платформ и различных способов взаимодействия человека с ИИ», — заявляет Сеунг.

Усилия лаборатории Сеунга сосредоточены, главным образом, на исследовании нейронных связей, тогда как, согласно проекту MICrONS, следует в равной степени учитывать и анатомию, и физиологию.

«Я думаю, что сочетание анатомической и физиологической информации в столь крупном масштабе значительно ускорит наше исследование», — считает Сеунг.

Например, с его точки зрения, карта коннектома может помочь нейробиологам разрабатывать физиологические эксперименты.

Сон надеется, что технологии, которые его лаборатория разрабатывает для проекта IARPA, включая автоматическое получение изображений и автоматизированный анализ и реконструкцию каналов связи, получат широкое распространение. «На мой взгляд, чем более продвинутой является технология, тем легче её использовать всем, кому она может понадобиться», — говорит он.

На деятельность Сеунга существенно повлияли успехи в сфере ИИ.

В конце концов, IARPA рассчитывает завершить нынешний цикл исследований, используя для дальнейшего улучшения ИИ новое понимание работы головного мозга.

Нейробиология вдохновила на создание первого поколения искусственных нейронных сетей, и теперь нейробиологи используют их для изучения головного мозга, отмечает Сеунг: «Почему бы не пройти этим путём повторно».

Источник: https://22century.ru/popular-science-publications/seung-neurons-ai

Ассиметрия мозга

Локализация функций в коре головного мозга. Эволюционно-морфологические предпосылки сознания. Определение сознания с точки зрения психологии и физиологии мозга. Внутренний мир и состояния сознания. Отделы нервной системы животных, отвечающие за сознание.

Психика как функция головного мозга: проблема соотношения психики и мозга; основные положения системной динамической локализации высших психических функций ; структурно-функциональные принципы работы мозга. Характеристика сознания человека.

Психика человека как сложная система, состоящая из отдельных иерархически организованных подсистем. Психические процессы, свойства, состояния. Строение головного мозга. Взаимодействие психики и особенностей головного мозга. Строение нервной системы.

Важно

Задачи нейропсихологии в изучении мозговых механизмов на материале локальных поражений мозга. Разработка и создание теоретических моделей функционирования мозга как субстрата психики. Функциональная асимметрия полушарий и голографическая модель мозга.

Функциональная асимметрия полушарий человеческого мозга. Способность функциональной асимметрии существенно расширять возможности мозга, делать его более совершенным. Межполушарная асимметрия и межполушарное взаимодействие. Связь асимметрии мозга с полом.

Теории связи психики и мозга. Психическое и нервно-физиологическое в работе мозга. Зрительное восприятие. Физиологические механизмы внимания. Функционирование и происхождение эмоций. Общие модели регуляции поведения.

Нейропсихологические синдромы поражения лобных долей мозга, методика и направления соответствующих исследований, анализ полученных результатов. Синдром и клиническая картина функциональной несформированности лобных отделов мозга и методы его диагностики.

Проблема межполушарной асимметрии и межполушарного взаимодействия, ее типы: моторная и сенсорная. Классификация восприятий и главные факторы, влияющие на их формирование. Изучение взаимосвязи специфики зрительного восприятия и латерализации мозга.

Характеристика функциональных блоков мозга: приема и переработки сенсорной информации; модуляции и активации нервной системы; программирования, запуска и контроля поведенческих актов. Их взаимодействие и роль в организации психической деятельности.

Приложение А. Биологические нейронные сети. ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Структура искусственных нейронных сетей была смоделирована как результат изучения человеческого мозга. Как мы отмечали выше, сходство между ними в действительности очень незначительно, однако даже эта скромная эмуляция мозга приносит ощутимые результаты.

Например, искусственные нейронные сети имеют такие аналогичные мозгу свойства, как способность обучаться на опыте, основанном на знаниях, делать абстрактные умозаключения и совершать ошибки, что является более характерным для человеческой мысли, чем для созданных человеком компьютеров.

Учитывая успехи, достигнутые при использовании грубой модели мозга, кажется естественным ожидать дальнейшего продвижения вперед при использовании более точной модели. Разработка такой модели требует детального понимания структуры и функций мозга.

Совет

Это в свою очередь требует определения точных характеристик нейронов, включая их вычислительные элементы и элементы связи. К сожалению, информация не является полной; большая часть мозга остается тайной для понимания.

Основные исследования проведены в области идентификации функций мозга, однако и здесь отсутствуют подходы, отличающиеся от чисто «схематических». Биохимия нейронов, фундаментальных строительных блоков мозга, очень неохотно раскрывает свои секреты.

Каждый год приносит новую информацию относительно электрохимического поведения нейронов, причем всегда в направлении раскрытия новых уровней сложности. Ясно одно: нейрон является намного более сложным, чем представлялось несколько лет назад, и нет полного понимания процесса его функционирования.

Нейронные сети мозга оказались не такими запутанными, как предполагалось

28 апреля 2012

Благодаря данным американского исследования стало возможным увидеть трехмерную сетевую структуру человеческого мозга, которая оказалась более простой, нежели считалось.

Мозг человека до сих пор хранит от ученых множество тайн. Точная анатомия нейронов, информация об их электрохимическом поведении, связи отдельных частей мозга и другие важные его свойства остаются недостаточно изученными.

Наиболее эффективный метод, позволяющий прижизненно оценить анатомию головного мозга это магнитно-резонансная томография . Однако даже с помощью МРТ ученым до сих не удавалось получить изображение нейронных сетей высокой детализации.

Отчасти происходило это потому, что изгибы извилин и борозды в коре головного мозга препятствуют визуализации проводящих путей.

Команда ученых из Гарвардского университета во главе с доктором Ведином и учеными из Калифорнии занялись оптимизацией технологии МРТ. В результате ученые смогли получить изображения, на которых сеть пересекающихся волокон видна с разрешением, в 10 раз превышающим разрешение обычной МРТ.

Они выяснили, что нейронная сеть головного мозга устроена проще, чем предполагалось. Пучки проводящих волокон располагаются в трех взаимоперпендикулярных направлениях; на поверхности они образуют сеть подобно волокнам ткани.

Вопреки ожиданиям, не было обнаружено путей, тянущихся в диагональных и других направлениях.

Обратите внимание

В начале развития, по мысли ученых, связи в головном мозге формируются вдоль перпендикулярных путей, тянущихся по горизонтали, вертикали и поперек. По мере того как мозг становится более вместительным, новые окончания растут вдоль уже имеющейся структуры, которая обеспечивает их направленность.

Регулярное употребление нежирных молочных продуктов снижает риск инсульта

Искусственная нейронная сеть заменит головной мозг

Боахен возглавляет группу учёных, ведомую разработки микрокомпьютеров, которые будет может быть использовать в нейрохирургии. Эти исследования также могут привести к созданию искусственной сетчатки глаза.

Каждый отдел мозга отвечает за определённую функцию организма, такую как к примеру речь, слух либо зрение. Группа Боахена собирается смоделировать эти отделы при помощи искусственной нейронной сети, которая будет делать до 10 квадриллионов вычислений за секунду.

Пока такового быстродействия можно достигнуть с помощью суперкомпьютера, потребляющего гигаватт электроэнергии.

По словам доктора, на данный момент его команда занимается созданием микрочипа, в каком уместятся около 100000 искусственных нейронов, также над объединением нескольких таких чипов в сеть, состоящую из 1-го миллиона нейронов.

Энтузиазм к разумным компьютерам появился у доктора ещё в детстве, которое прошло в Гане. 1-ый компьютер, приобретенный для грядущего учёного, стал для него открытием.

Боэн сразу взял в библиотеке книжки, посвящённых вычислительной технике. Изучая их он узнал, что принцип её деяния довольно примитивен, и с того момента задумался об его усовершенствовании.

Об этом докладывает Компьюлента со ссылкой на Physorg.

Нейронные сети

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Теория случайных графов, модели сетей Разработка ускоренного алгоритма калибровки больших сетей по коэффициенту кластеризации на языке Java в среде Eclipse. Анализ экспериментальных данных.

Исследование стационарного распределения сетей массового обслуживания и доказательство инвариантности. Уравнения глобального равновесия и понятие эргодичности. Доказательство инвариантности стационарного распределения, а также определение его вида.

Подходы к оценке кредитного риска: недостатки методик Базеля II. Модели оценки: качество и прозрачность методик, структура данных. Скоринговые методики, кластерный и дискриминантный анализ, нейронные сети и дерево классификаций, data mining и регрессии.

Важно

Задача о кенигсбергских мостах, четырех красках, выходе из лабиринта. Матрица инцидентности для неориентированного и графа. Степень вершины графа. Ориентированное дерево. Линейные диаграммы или графики Ганта. Метод критического пути.

Рассмотрение видов арифметических задач, используемых в работе с дошкольниками. Этапы обучения решению арифметических задач. Изучение структуры, модели записи математического действия. Алгоритм решения задач. Роль данных занятий в общем развитии ребенка.

Понятие и сущность факториала, его обозначение и применение в математических исчислениях. Основные свойства факториалов, история создания и способы представления формулы Стирлинга-Муавра. Научная деятельность Джеймса Стирлинга и Абрахама де Муавра.

Вводные понятия. Классификация моделей. Классификация объектов по их способности использовать информацию. Этапы создания модели. Понятие о жизненном цикле систем. Модели прогнозирования.

История создания теоремы. Краткая биографическая справка из жизни Пифагора Самосского. Основные формулировки теоремы. Доказательство Евклида, Хоукинса. Доказательство через: подобные треугольники, равнодополняемость. Практическое применение теоремы.

Технические системы, их разновидности, характеристика. Система электроснабжения, ее свойства и надежность. Определение показателей оценки надежности готовности. Составление модели структуры сети, анализ надежности логико-вероятным методом, ее значение.

Источники: otherreferats.allbest.ru, www.steps-to-trade.com, cnsinfo.ru, nlo-mir.ru, knowledge.allbest.ru

Источник: http://gorizont-x.moy.su/publ/tainstvennaja_nauka/assimetrija_mozga_zagadka_nejronnoj_seti/9-1-0-258

Ссылка на основную публикацию