Что такое алгоритм !!? Часть III «Память и мозг»
Используем алгоритм. Он ключ к решению головоломки с названием "Память".
Сравнение мозга с нейронной сетью
Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.
Протез для мозга: синхронизация искусственной и биологической нейронных сетей
Концепция протезирования, т.е. попытка замены недостающей части тела искусственным аналогом, существует уже очень давно. Первые упоминания о протезировании можно найти в записях, датируемых позднее 1500 года до н.э. И в этом нет ничего удивительного, поскольку простейшие формы протезирования действительно просты, а потому могли быть выполнены кустарно и в те далекие времена (вспомните пиратов с их крюками и деревянными ногами). Однако протезирование не ограничено лишь внешне очевидными проблемами здоровья. Все мы знаем про искусственные суставы, сосуды, клапаны и т.д. Но даже эти аугментации ничто по сравнению с протезированием части мозга, ибо мозг — самый сложный орган нашего тела. Сегодня мы с вами познакомимся с исследованием, в котором ученые из Токийского университета нашли способ заставить реальные нейроны работать в паре с искусственными. Какие технологии и методики были задействованы в разработке, насколько эффективна связь между синтетическим и биологическим, и какое применение сего открытия на практике? Об этом нам расскажет доклад ученых. Поехали.
Искусственный интеллект и кризис теорий сознания
Данная заметка представляет собой обзор связи философии сознания и искусственного интеллекта. Она не претендует на оригинальное исследование, но автор надеется на плодотворную дискуссию и уничтожающую критику. Введение В настоящее время трудно найти тему более актуальную и быстро развивающуюся, чем искусственный интеллект. Возникающие проблемы и достигнутые результаты, затрагивая острые для многих аспекты, такие как монополия человека на разум и сознание, требуют философского исследования, например, проблема различия «сильного» и «слабого» искусственного интеллекта и, в особенности, проблема возможности создания «искусственного сознания». В данной заметки предпринимается попытка дать обзор современных взаимоотношений между философскими теориями сознания и текущим состоянием искусственного интеллекта (ИИ).
Исследователи DeepMind создали виртуальную крысу, чтобы понять, как её мозг управляет движениями
Исследователи из DeepMind и Гарвардского университета создали виртуальную модель крысы с искусственным интеллектом, и запрограммировали её на выполнение нескольких задач. Затем они использовали методы нейробиологии, чтобы понять, как искусственный мозг управляет движениями цифрового грызуна.
Нейрофизиология осознанности: как медитация влияет на наш мозг
Фотография Джесси Оррико с Ансплэша Это перевод статьи Брайана Пенни, в прошлом героинового наркомана, который справился с зависимостью и стал нейробиологом, практикующим осознанность. Статья бережно перенесена из блога бегущего редактора. Кстати, следить за анонсами новых статей можно в моём телеграм-канале. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить!
Кривая Эббингауза: как хакнуть свою память и запоминать до 95% информации
Уже через час вы забудете до 60% любой полученной только что информации. А через неделю в памяти останется не более 10%. Как ни прискорбно, но это правда. Человеческая память подчиняется определенным паттернам, которые в конце XIX века вывел ученый Эббингауз. А если знать механизмы, по которым работает память, то можно ее хакнуть и запоминать до 95% всей информации, которая проходит через вас. Как это сделать? Рассмотрим в этой статье на примере изучения английского языка.
Нейро-стимуляция спинного мозга позволит ходить людям, парализованным после травм позвоночника
«Это потрясающее чувство. Я вновь могу согнуть колени, самостоятельно поднять ноги и даже пошевелить пальцами», — рассказывает один из участников экспериментального лечения, которому удалось вернуть свои двигательные способности за счет технологии спинномозговой стимуляции. После травмы позвоночника, полученной 2010 году, его ноги были парализованы. Фактически сразу несколько исследовательских групп как в России, так и за рубежом трудятся над различными способами лечения паралича, вызванного инсультом или травмой спинного мозга. Благодаря инновационным протоколам лечения пациенты с хронической параплегией заново учатся ходить. Подобные технологии позволяют стимулировать спинной мозг сверхточными электрическими импульсами, активировать нейромышечные связи ниже травмы и одновременно с этим усиливать остаточные команды от мозга. Какие механизмы реабилитации уже существуют и могут быть использованы для лечения?
Реверс-инжиниринг мозга. Память
Мозг — мой давний сосед. Учитывая то, сколько времени мы провели, и сколько нам еще предстоит быть вместе, не интересоваться им — полнейшая бестактность. Ходишь с черным ящиком внутри черепной коробки, и этот ящик понимает, что он сам себе дает такое описание. Это же очень любопытно. Если бы мне дали железку с такими возможностями, я бы все свободное время убил на то, чтобы понять, как она работает. Собственно, я и убиваю. Объект исследования всегда при мне — очень удобно. Жаль только, внутри покопаться нельзя. Мозг записывает и обрабатывает информацию. Но как? Почему что-то хранится долго, а что-то забывается за пару дней? Как это связано с нейронами? Можно ли, основываясь на информации из нейробиологии, построить модель мозга дающую похожее на реальный мозг поведение? А что гадать? Давайте просто попробуем.
Делимся самым большим в РФ пластом данных по онлайн-обучению с проектами по лингвистике, персонализации, педдизайну, ML
Перед Новым годом команда Михаила Sverdlove Свердлова объявила, что готова делиться обезличенными данными уроков Skyeng с внешними исследователями и стартапами. Вскоре после праздников мы поговорили с Мишей, о каких именно данных идет речь, что уже с ними делают и почему получить свой дата-сет можно, только написав ему на почту. — Если вы делитесь данными, то почему бы просто не залить датасет куда-нибудь? Самый большой корпус английского языка в России, по-моему, составляет 10 тысяч позиций. К концу января в нашей школе глобально прошло свыше 9,1 миллионов уроков — насколько знаю, большим набором именно по онлайн-образованию и урокам один-на-один обладают только китайские школы. Мы знаем, что происходило и как менялись действия учителя и ученика за все уроки, которые мы провели, у нас есть трек истории всех упражнений по ним. Это порядка 120 метрик по учителям, а также около 300 параметров по детям двух возрастных групп (4-11 и 11-18 лет) и взрослым разных возрастов, городов, статусов (например, студентам) и так далее. И это точно не все параметры, которые мы можем собирать, — кажется можно использовать в 2-3 раза больше. На таком объеме история «вот ссылка на датасет, покрутите, кто хочет» едва ли будет работать.
