Портал функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям.

Страницы: Пред. 1 ... 505 506 507 508 509 ... 513 След.
RSS
Мозг - это просто, френология или методология?
ЭХ, МА!
Где же вы теперь г - н Макрофаг.
Цитата
eLectric пишет:
Мне кажется, в этом противоречие. С одной стороны - не зависит от типа элементов, а с другой стороны зависит от свойств этих элементов, как они возбуждаются и в каком состоянии находятся.

Так в этом и вопрос - насколько механизмы работы мозга универсальны? Можно ли "очистить" мозг от биологии так, чтобы не выплеснуть с грязной водой и ребёнка? С одной стороны - кое-что сделать можно с помощью тех же нейросетей. Но вот как формализовать "эмоциональные процессы"? Насколько они существенны для сознания? Сымитировать, ввести формальную оценку "хорошо-плохо"(или просто положиться на волю случая и естественного отбора) - можно, без вопросов, но будет ли этого достаточно...  В общем, вопрос остаётся открытым )))

Цитата
А хорошая имитация это не враньё?

Есть нюансы )))
Ясность - одна из форм полного тумана
Цитата
Техник пишет:
Но вот как формализовать "эмоциональные процессы"? Насколько они существенны для сознания?
Снова про чуйства. Можно ли их описать формально, как систему.
15 стр назад я написал и, вроде, никто не возражал:
Цитата
У человека есть органы чувств, но то, что они чувствуют психологи называют не чувствами, а ощущениями. Органы чувств получают информацию извне, однако человек способен ощущать и своё внутреннее состояние. Мороз по коже, волосы дыбом, прилив крови к лицу и другим органам, голод, адреналин в крови. Возбуждение и апатию...
Чувство голода, это чувство?
Т.е. человек способен чувствовать своё внутреннее физиологическое состояние. И очень часто чувствуемые специфические состояния вызываются внешними стимулами, типа "запах женщины". Очевидно есть соответствия между внешними стимулами и ощущаемым физиологическим состоянием. Животное это соответствие не осознаёт, да, вроде, и не к чему это, а человек осознаёт и называет это "чувство женщины" или что-нибудь более возвышенное.
Моё упрощённое понимание:
1- Под воздействием внешних стимулов и реакции мозга в кровь (а может ещё куда) вбрасываются вещества распространяющиеся по организму.
2- Присутствие этих веществ организмом ощущается. Например, сосёт под ложечкой, мороз по коже, чувство возбуждения или апатии...
3- Эти ощущения ассоциируются с вызывающими стимулами и осознаются, как чувства: опасность, влечение, радость...

Чувства, это система до-сознательной химимческий регуляции поведения организма. Если жизнь, прежде всего, химическая система, то и химическая регуляция поведения самая естественная. Ещё Лилия Шаройко указывала на одноклеточных, которые избегают кислотной среды.
Я писал про рачков (имя их не помню), которые попадая в питательную среду вырабатывают специфический белок и химио-механическим способом меняют направление движения, с прямолинейного на круговое.
В многоклеточных организмах появилась потребность координации поведения всего организма, соответственно появилась способность централизованного синтеза и распространения веществ по организму. Т.е. химическая сигнальная система. Ну, если внимательно посмотреть на нервные клетки, то это весьма усовершенствованная хим. система. А распространение хим. сигналов через кровь, это типа архаика.

Думаю, всяких веществ может синтезироваться и поступать в кровь много и в разных количествах, что и обеспечивает человекам различную силу и разнообразие всяких чуйств.
В споре не рождается истина, но убивается время.
Цитата
eLectric пишет:
Снова про чуйства. Можно ли их описать формально, как систему.
Можно конечно. Только в результате вместо человеческого лица почему-то получается кривляющаяся рожа...
:)
Изменено: Техник - 17.04.2019 09:51:52
Ясность - одна из форм полного тумана
Чувствительно осознающая происходящие в себе реакции  сложноорганизованная  электрохимическая  структура. Гм ...  кроманьон. С человеческим лицом.  ;)  
Цитата
... рецепция больше, чем ощущение.
... чувствительность - часть рецепции, данная в ощущении ....
И так, так сказать, далее.
"Слова, слова... Вся ваша прелесть и игра  так забавна, как пепел биди, упавший на колесо. Подчас нам кажется, что все понятно".
------------------------------------------ простой русский парень Ра-Хари.
Изменено: Петр Тайгер - 17.04.2019 10:20:39
Простите, что возвращаю вас к исходной теме про мозг.
Меня интересует под тема "механизмы управление вниманием внутри мозга".
Приходилось ли вам сталкиваться с информацией на эту тему?
Цитата
Петр Тайгер пишет:
Чувствительно осознающая происходящие в себе реакции  сложноорганизованная электрохимическая  структура. Гм ...  кроманьон.
Цитата
ArefievPV цитирует Сасскинда (пост 4878):
Месторасположение информации становится неоднозначным и зависящим от наблюдателя, если гравитация становится значимым фактором.
А для наблюдения самого себя, интересно, является ли гравитация значимым фактором?  %o
Если да, то вряд ли электрохимическая структура, какой бы сложноорганизованной она ни была, себя когда-нибудь осознает. Что обнадеживает :) . “Поженить” электрохимию с гравитацией … это уже из области  “теории всего”.
Учёным впервые удалось прочитать мысли из мозга и озвучить их.
https://ria.ru/20190424/1553018725.html
Цитата
Калифорнийские исследователи создали нейрочип и алгоритм, позволяющие напрямую считывать мысли из центра речи человека и озвучивать их, используя виртуальный аналог голосовых связок.

в марте 2013 года бразильские и американские ученые смогли объединить мозг двух крыс, живущих в тысячах километров друг от друга, в своеобразную "локальную сеть", или, как назвали эту конструкцию сами ученые, "органический компьютер", и научить их обмениваться информацией.
Позже они создали аналогичный "коллективный разум", объединив мозг трех обезьян

Чартье и его коллеги смогли решить ее благодаря тому, что они подошли к этой проблеме с совершенно другой стороны. Они не пытались расшифровать сигналы мозга и напрямую "считать" слова и буквы, а предположили, что наши центры речи кодируют не конкретные звуки, а наборы инструкций для мускулов рта, гортани языка и голосовых связок.
Внимание! Данное сообщение содержит исключительно личное мнение автора. Есть основания полагать, что оно может не отвечать критериям научности.
Цитата
vasgo пишет:
Простите, что возвращаю вас к исходной теме про мозг.
Меня интересует под тема "механизмы управление вниманием внутри мозга".
Приходилось ли вам сталкиваться с информацией на эту тему?
Что является «субъектом, воспринимающим» разум как атрибут самого себя?
"Подобно завороженному ребенку, опуститесь на колени перед фактом – в готовности, отвергнув любые предвзятые мнения, смиренно следовать за природой, в какие бездны ни вел бы указуемый ею путь; иначе вы ничему не научитесь".
Т. Гексли
Изменено: Дмитрий 777 - 08.05.2019 14:11:29
Внимание! Данное сообщение содержит исключительно личное мнение автора. Есть основания полагать, что оно может не отвечать критериям научности.
Вот в тему недавнего обсуждения: Горький урок отрасли ИИ
Ричард Саттон :

По итогу 70-ти лет исследований в области ИИ главный урок заключается в том, что общие вычислительные методы в конечном счёте наиболее эффективны. И с большим отрывом. Конечно, причина в законе Мура, точнее, в экспоненциальном падении стоимости вычислений.

Большинство исследований ИИ предполагали, что агенту доступны постоянные вычислительные ресурсы. В этом случае практически единственный способ повышения производительности — использование человеческих знаний. Но типичный исследовательский проект слишком краткосрочен, а через несколько лет производительность компьютеров неизбежно возрастает.

Стремясь к улучшению в краткосрочной перспективе, исследователи пытаются применить человеческие знания в предметной области, но в долгосрочной перспективе имеет значение только мощность вычислений. Эти две тенденции не должны противоречить друг другу, но на практике противоречат. Время, потраченное на одно направление, — это время, потерянное для другого. Есть психологические обязательства инвестировать в тот или иной подход. И внедрение знаний в предметной области имеет тенденцию усложнять систему таким образом, что она хуже подходит для использования общих вычислительных методов. Было много примеров, когда исследователи слишком поздно усваивали этот горький урок, и полезно рассмотреть некоторые из самых известных.

В компьютерных шахматах система, которая победила чемпиона мира Каспарова в 1997 году, была основана на глубоком поиске вариантов. Тогда большинство исследователей компьютерных шахмат с тревогой смотрели на эти методы, потому что они применяли человеческое понимание предметной области — особой структуры шахматной игры. Когда более простой, основанный на поиске, подход со специальным оборудованием и программным обеспечением оказался значительно более эффективным, эти исследователи отказались признавать поражение. Они сказали, что метод «грубой силы», возможно, сработал один раз, но не является общей стратегией. В любом случае, люди не так играют в шахматы. Эти исследователи хотели победы методов, основанных на человеческом понимании игры, но их ждало разочарование.

Аналогичная ситуация сложилась в исследованиях игры го, только с задержкой на 20 лет. Огромные первоначальные усилия были направлены на то, чтобы избежать поиска, а использовать человеческие предметные знания или особенности игры, но все эти усилия оказались бесполезными, когда был эффективно применён глубокий поиск вариантов с массивными параллельными вычислениями. Важным оказалось и самообучение для усвоения функции ценности, как и во многих других играх и даже в шахматах, хотя эта функция не играла большой роли в программе 1997 года, которая впервые победила чемпиона мира. Обучение в игре с самим собой и обучение в целом подобны поиску в том смысле, что позволяют использовать массивные параллельные вычисления. Поиск и обучение — наиболее важные применения вычислительной мощи в исследованиях ИИ. Как и в компьютерных шахматах, в разработке программы для игры го исследователи сначала сконцентрировались на применении человеческого понимания предметной области (что требовало меньше поиска), и гораздо позже пришёл большой успех, когда они применили поиск и обучение.

В 1970-е годы DARPA провела конкурс систем распознавания речи. Конкурсанты предложили множество специальных методов, которые использовали знание предметной области — знание слов, фонем, человеческого голосового тракта и т. д. С другой стороны, были представлены новые методы, более статистические по своему характеру. Они делали гораздо больше вычислений, основанных на скрытых марковских моделях (HMM). И опять статистические методы одержали победу над методами, основанными на знаниях предметной области. Это привело к значительным изменениям во всей обработке естественного языка. Постепенно с годами статистика и вычисления стали доминировать в этой области. Недавний рост глубокого обучения в распознавании речи — последний шаг в этом направлении. Методы глубокого обучения ещё меньше полагаются на человеческие знания и используют ещё больше вычислений вместе с обучением на огромных наборах данных. Это позволило значительно улучшить системы распознавания речи. Как и в играх, исследователи всегда пытались создавать системы, которые работают по образцу их собственных умов: они пытались перенести своё знание предметной области в свои системы. Но в конечном счёте это оказалось контрпродуктивным и стало колоссальной тратой времени, когда закон Мура сделал доступными массивные вычисления и были разработаны инструменты для их эффективного использования.

В компьютерном зрении аналогичная картина. Ранние методы рассматривали зрение как поиск границ объектов, обобщённых цилиндров или в терминах SIFT-признаков. Но сегодня всё это отброшено. Современные нейронные сети глубокого обучения используют только понятия свёртки и некоторых инвариантов, при этом работают намного лучше.

Это большой урок. В целом по отрасли мы ещё не до конца усвоили его, поскольку продолжаем совершать те же ошибки. Чтобы эффективно противостоять этому, следует понять, в чём привлекательность этих ошибок. Мы должны усвоить горький урок: построение модели человеческого разума не работает в долгосрочной перспективе. Горький урок основан на нескольких исторических наблюдениях:

1. Исследователи часто пытались встроить свои знания в агентов ИИ
2. Это всегда помогает в краткосрочной перспективе и лично удовлетворяет исследователя, но
3. В долгосрочной перспективе такой подход упирается в потолок и даже тормозит дальнейший прогресс.
4. Прорывной прогресс в конечном итоге приходит благодаря противоположному подходу, основанному на массивных вычислениях путём поиска и обучения.

Конечный успех окрашен горечью и часто не до конца принимается, потому что это победа над привлекательным, ориентированным на человека подходом.

Из этого горького опыта нужно извлечь один урок: нужно признать огромную силу общих методов, которые продолжают масштабироваться с увеличением вычислительной мощности, даже когда требуются огромные объёмы вычислений. Кажется, поиск и обучение способны неограниченно масштабироваться.

Второй общий момент, который следует извлечь из горького урока, заключается в том, что реальное человеческое мышление чрезвычайно, безвозвратно сложно. Нам следует прекратить попытки найти простой способ представить содержимое ума как простые модели пространства, объектов или множественных агентов. Всё это часть внутренне сложного внешнего мира. Это невозможно смоделировать, поскольку сложность бесконечна. Вместо этого следует развивать мета-методы, способные найти и захватить эту произвольную сложность. Для этих методов важно то, что они могут найти хорошие приближения, но этот поиск осуществляется самими методами, а не нами. Нам нужны ИИ-агенты, которые могут сами вести исследования, а не использовать обнаруженные нами знания. Построение системы ИИ на человеческих знаниях только затрудняет её обучение.
***
Изменено: Техник - 03.06.2019 11:13:47
Ясность - одна из форм полного тумана
Страницы: Пред. 1 ... 505 506 507 508 509 ... 513 След.
Читают тему (гостей: 3, пользователей: 0, из них скрытых: 0)

Мозг - это просто