Рубрика «мозг» - 84

Илон Маск — об аппаратном улучшении людей - 1
Интервью снималось на фоне конвейера по сборке автомобилей Tesla со снующими туда-сюда роботами

Илон Маск дал большое интервью своему другу и единомышленнику Сэму Альтману из инновационного бизнес-инкубатора Y Combinator. Напомним, в прошлом году Маск вместе с Альтманом основали некоммерческую организацию OpenAI для создания открытого демократичного (доброго) ИИ, который убережёт человечество от появления централизованного (злого) ИИ. Их обоих волнует наше будущее.

Илон Маск сразу сформулировал три важные задачи, которые стоят перед человечеством:

  1. Искусственный интеллект.
  2. Генетика.
  3. Скоростной интерфейс к мозгу.

Читать полностью »

Действительно ли искусственный интеллект непостижим? - 1

Дмитрий Малютов мало что может рассказать о своём творении.

Он работает в исследовательском отделе IBM, и часть своего времени посвящает созданию систем машинного обучения, решающих задачи корпоративных клиентов компании. Одна такая программа разрабатывалась для большой страховой компании. Задание было непростым, требовался сложный алгоритм. Когда пришло время объяснять результаты клиенту, возникла заминка. «Мы не могли объяснить им эту модель, потому что они не разбирались в машинном обучении».

А даже если бы и разбирались, это могло им не помочь. Потому что моделью была искусственная нейросеть, программа, принимающая данные нужного типа – в нашем случае, дела клиентов страховой компании – и находившая в них шаблоны. Подобные сети используются на практике уже полстолетия, но недавно они испытали возрождение, и помогают совершать прорывы везде, от распознавания речи и переводов до игры в Go и робомобилей.
Читать полностью »

«Мы используем лишь 10% от всего мозга» и другие мифы - 1

Во всех лабораториях, где я работала, упоминание фильма Люка Бессона «Люси» (2014) вызывало широкий спектр реакций, большинство из которых находилось в промежутке от усталого вздоха до плохо скрываемого напряжения вен на лбу. А его даже не все смотрели! Так почему же его так невзлюбили? Сам фильм вполне может быть развлекательным, но при этом он продолжает продвигать миф о том, что мы используем наш мозг лишь на 10% (после увеличения использования мозга до 90% героиня Скарлетт Йохансон научилась телепатии, телекинезу и антигравитации). Меня жутко угнетает зрелище того, как пропагандируют мифы о моей области деятельности. Поэтому я хотела разоблачить некоторые живучие мифы о самой удивительной вещи во Вселенной (ладно, постараюсь без фанатизма).

1) Мы используем лишь 10% от мощности нашего мозга

TL;DR: НЕТ нет нет НЕТ НЕТ нет НЕТ!
Читать полностью »

Память, консолидация памяти и бабушкины нейроны - 1

Первый вопрос, который возникает перед исследователями нервной системы и когнитивных процессов это, что такое память? Что такое память в биологическом аспекте? Как проявляется память на уровне отдельного нейрона? И в какой форме хранится информация в нервной системе?

И сейчас мы ответим на эти вопросы.
Читать полностью »

image

Если вы попытаетесь вспомнить дом или квартиру в котором провели детство, то вам будет легко вспомнить не только дом, в котором вы жили, а еще и соседние дома, детскую площадку, здания на другой стороне улицы. Нейробиологи из Массачусетского технологического университета нашли области в мозгу, которые участвуют формировании подобных воспоминаний.

Данные участки мозга, помогают нам составлять целостную 360° панораму из мельчайших воспоминаний о том или ином месте.

«Большинство наших представлений о том, что нас окружает формируются в нашей памяти из того, что мы видели» — говорит Каролин Робертсон доктор наук в лаборатории исследования мозга Макговерна Массачусетского технологического университета и младший научный сотрудник Гарвардского общества стипендиатов. «Мы искали центры в мозгу, в которых происходит интеграция воспоминаний в общую панорамную картинку.» Каролин Робертсон – главный автор статьи, которая была опубликована 8 сентября в журнале Current Biology.Продолжение под катом…
Читать полностью »

Симулятор нервной системы. Часть 3. Ассоциативный нейроэлемент - 1

В работе над симулятором нервной системы пока мы касались только с хорошо изученными аспектами её работы. Но сложность моделирования нервной системы и причина, по которой до сих пор не создан искусственный интеллект – это отсутствие полного представления о том, как работает нервная клетка. Подробно описаны многие процессы, протекающие в нервной клетке и нервной системы в целом, но нет четкого алгоритма их работы, который можно было бы перенести в модель или компьютерную программу.

Простая идея алгоритма работы нейрона позволила решить эту проблему.
Читать полностью »

Симулятор нервной системы. Часть 2. Модулируемый нейроэлемент - 1

На заглавном изображении моллюск рода Аплизия, в его нервной системе всего 20 000 нервных клеток. Практически таких же как и в Вашей нервной системе, те же самые дендриты, аксоны, медиаторы. Те же самые белки и вещества. И путь к понимаю природы сознания и сложного интеллектуального поведения не может проходить мимо этого скромного существа.

Здравствуй, Geektimes, и мы переходим ко второй части, которая будет посвящена второму типу нейроэлементов – это модулируемому нейроэлементу.
Читать полностью »

45-летнее исследование жизненных успехов вундеркиндов - 1
Многие из детей, чьи результаты вошли в 1% лучших в стране по математическому разделу SAT, добились определённого успеха во взрослой жизни. На фотографиях — трое из тех, кто прошёл через центр Хопкинса для одарённых детей в 1980-е и 1990-е годы

Пошёл 45-й год долговременного эксперимента SMPY (Study of Mathematically Precocious Youth). Почти полвека учёные внимательно изучают и фиксируют достижения 5000 человек, которые в юном возрасте показали максимальные оценки по математическому тесту.

«Нравится вам или нет, но эти люди реально контролируют наше общество, — говорит Джонатан Вай (Jonathan Wai), психолог из программы выявления юных талантов Университета Дьюка. — Ребята, которые входят в верхний 1% по математическому тесту, как правило, становятся выдающимися учёными и академиками, руководителями крупнейших корпораций, федеральными судьями, сенаторами и миллиардерами». Разумеется, речь идёт про США, где хорошо работает социальный лифт.
Читать полностью »

Почему бумажные порезы такие болезненные - 1

Бумага кажется совсем безобидной, но каждый, кто перезаполнял копировальную машину или быстро листал книгу, знает, что этот скромный материал таит в себе зловещий секрет. При правильном применении она превращается в серьёзное оружие: бумажные порезы хуже всего.

Научных исследований по поводу боли от бумажных порезов проведено не так много, наверно, потому что никто не захочет записаться на контролируемый эксперимент со случайной выборкой, в котором исследователи будут резать испытуемых. Но согласно доктору Хэйли Голдбах [Hayley Goldbach], врачу-дерматологу из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, «для этого мы можем использовать наши познания в анатомии. Всё зависит от анатомии».

Всё зависит от нервных окончаний. В кончиках пальцев находится гораздо больше нервных окончаний, чем в большинстве остальных мест вашего тела. Правда, Голдбах уточняет, что «наверное, также будет больно, если порезать бумагой лицо или гениталии». Так что, в то время как порез руки, бедра или лодыжки может быть неприятным, он будет более обыденным, чем адский порез кончика пальца бумагой.
Читать полностью »

Что такое свёрточная нейронная сеть - 1

Введение

Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд классификации ошибок с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.

Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.

Задача

Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.

Что такое свёрточная нейронная сеть - 2Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js