Компьютер впервые воспроизвел работу нейронов-милиционеров |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-01-09 19:40 Кибернетики из Массачусетского технологического института создали компьютерную модель нейронного контура — элементарной структуры мозга, предназначенной для обработки информации. Для этого ученые заставили программу работать по схеме «победитель получает все», в которой входящие сигналы, принимаемые многими нейронами, на выходе превращаются в сигнал одного единственного нейрона. Группа Нэнси Линч (Nancy Lynch), профессора разработки программного обеспечения и проектирования в MIT изучала, как работает коммуникация в сетях ad hoc-типа — например, в чатах, в которых постоянно меняется состав пользователей. Недавно Линч решила приложить накопленные за годы этой работы знания к моделированию процессов, происходящих в живом мозге. Существующие сегодня нейросети в довольно огрубленном виде повторяют структуру живого мозга. Они состоят из узлов с определенной (небольшой) вычислительной мощностью. Сигнал принимается узлами (в мозге их роль играют нейроны) первого уровня. Если объем информации превышает тот, что узел способен обработать, сигнал передается на следующий уровень, и так далее. Но до сих пор в нейросетях не было того, что есть в живом мозге — а именно узлов, функция которых сводится к тому, чтобы заставлять другие узлы «молчать», своеобразной клеточной милиции. В мозге это делают тормозящие (inhibitory) нейроны, создавая в работе нейронной сети своего рода петлю. Тормозящий нейрон дает сигнал, заставляющий другой нейрон «молчать», и, в зависимости от входящего сигнала, иногда выключают и самих себя. Такая петля оказалась принципиально важной составляющей модели: без нее вычисления просто не выполнялись. Не работала и система с единственным тормозящим узлом. Оказалось, что для работы минимальной нейросети в модели требовалось как минимум два тормозящих «нейрона», второй (стабилизирующий) посылал слабые сигналы к прекращению работы после того, как первый (конвергирующий) переставал работать. Однако после двух минимальное необходимое количество тормозящих узлов растет очень медленно: на систему из 100 «нейронов» понадобилось всего 2 тормозящих; рост числа последних не давал увеличения скорости вычислительных операций. Ученые обнаружили, что для того, чтобы система работала, у тормозных узлов не должно быть никаких инструкций по части того, как именно фильтровать информацию. «Случай нужен нам, чтобы разрушить симметрию», — комментирует Меир Партер, один из соавторов исследования. Работа кибернетиков позволяет взглянуть на живой мозг, в том числе человеческий, как на очень сложный компьютер. «Мы не вникали в нейрофизиологические механизмы — например, нас не интересовало то, какие белки приводят в действие нейроны», — поясняют исследователи. Большое видится на расстоянии; работа Нэнси Линч ставит перед нейробиологами новые вопросы: сколько тормозящих нейронов нужно мозгу? Почему их меньше, чем других разновидностей клеток мозга? Есть ли в живых организмах клеточные аналоги «стабилизирующих» узлов, которые оказались необходимы в компьютерной модели Линч? На эти вопросы ученым еще предстоит ответить. Источник: www.popmech.ru Комментарии: |
|