Почему настолько упрощены искусственные нейроны?

2020-11-18 00:10

биологические нейронные сети, модель мозга

Ответ на данный вопрос на самом деле довольно прост: дле многих сегодняшних задач хватает даже однослойного перцептрона, но попробуем взглянуть в прошлое и посмотреть, были ли попытки смоделировать не упрощенную, а именно полноценную модель.

Рассмотрим Клетки Пуркинье. Они отличаются большими размерами и сложными функциями и находятся в области коры мозжечка, оснащены активными дендритами, которые в ответ на импульс, поступающий через синапс генерируют ионы кальция. Аксон проходит сквозь белое вещество в направлении ядер мозжечка и вестибулярной системы, где инициируется запланированное движение.

Попытка моделирования функционала одной такой нервной клетки была предпринята бельгийским ученым Эриком Де Шуттером в 1990 году*, который, будучи научным сотрудником Калифорнийского технологического института, разработал модель клетки. Модель базировалась на электрохимических элементах, которые моделировали биоэлектрическую активность конкретных волокон (аксона и дендритов) и клеточной мембраны сомы нейрона. И оказалась необычайно точной. Попытку воспроизвести реальную структуру клетки Пуркинье, можно было считать вполне удачной.

Но.. для её построения понадобилось:

+ 1600 компартментов (фрагментов клетки, содержащих определенные химические соединения в строго определенных концентрациях);

+ 8021 модель ионных каналов;

+ 10 типов различных математических описаний упомянутых ионных каналов, зависимых от напряжения;

+ 32000 дифференциальных уравнений;

+ 19200 параметров, необходимых для оценивания настроек модели.

В итоге: для того, чтобы смоделировать несколько секунд работы такой нервной клетки понадобились десятки часов непрерывной работы суперкомпьютера. Модель оказалась очень дорогостоящей и довольно сложной.

Конечно же сейчас такие модели намного дешевле и меньше по размерам (например, как в https://vk.com/post_soznanie?w=wall-8042498_1543), но всё равно намного больше, чем нейроны биологического происхождения. Зная количество нейронов в мозге даже мушки-дрозофилы, потребуется довольно внушительное пространство для того, чтобы "собрать его" из данных нейронов (масштаб показан на картинке к новости).

Радует то, что когда-то компьютеры (да и жесткие диски к ним) были размером с хорошую квартиру или комнату, а сейчас помещаются в карман (а карты памяти уже с толщиной в иглу), что говорит о том, что в скором времени и искусственные нейроны можно будет использовать для более реальных дел, чем простые лабораторные эксперименты.

Источник: groups.oist.jp



		Почему настолько упрощены искусственные нейроны?
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Голосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ Разработка ИИ ИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Внедрение ИИ Big data Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Работа разума и сознание Изучение сна Изучение сознания Нейроинтерфейс Психология Работа мозга Работа памяти Работа разума Модель мозга Модель мозга Робототехника, БПЛА Беспилотные автомобили БПЛА Робототехника Трансгуманизм Трансгуманизм Обработка текста Анализ социальных сетей Компьютерная лингвистика Лингвистика Поисковые алгоритмы Теория эволюции Головной мозг Нейронные сети Поведение животных Теория эволюции Дополненная реальность Виртулаьная реальность Дополненная реальность Железо Интернет вещей Квантовые компьютеры Нейронные процессоры облачные вычисления Суперкомпьютеры Киберугрозы Кибербезопасность Научный мир Методы исследования Наука и образование Семинары ИТ индустрия ИТ-гиганты Новости ит Разработка ПО Разработка ПО Теория алгоритмов Теория информации Кластеризация Математика Актуальная математика Статистика Теория вероятности Теория информации Теория хаоса Цифровая экономика Технология блокчейн Цифровая экономика Авторизация RSS RSS новости		2020-11-18 00:10 биологические нейронные сети, модель мозга Ответ на данный вопрос на самом деле довольно прост: дле многих сегодняшних задач хватает даже однослойного перцептрона, но попробуем взглянуть в прошлое и посмотреть, были ли попытки смоделировать не упрощенную, а именно полноценную модель. Рассмотрим Клетки Пуркинье. Они отличаются большими размерами и сложными функциями и находятся в области коры мозжечка, оснащены активными дендритами, которые в ответ на импульс, поступающий через синапс генерируют ионы кальция. Аксон проходит сквозь белое вещество в направлении ядер мозжечка и вестибулярной системы, где инициируется запланированное движение. Попытка моделирования функционала одной такой нервной клетки была предпринята бельгийским ученым Эриком Де Шуттером в 1990 году*, который, будучи научным сотрудником Калифорнийского технологического института, разработал модель клетки. Модель базировалась на электрохимических элементах, которые моделировали биоэлектрическую активность конкретных волокон (аксона и дендритов) и клеточной мембраны сомы нейрона. И оказалась необычайно точной. Попытку воспроизвести реальную структуру клетки Пуркинье, можно было считать вполне удачной. Но.. для её построения понадобилось: + 1600 компартментов (фрагментов клетки, содержащих определенные химические соединения в строго определенных концентрациях); + 8021 модель ионных каналов; + 10 типов различных математических описаний упомянутых ионных каналов, зависимых от напряжения; + 32000 дифференциальных уравнений; + 19200 параметров, необходимых для оценивания настроек модели. В итоге: для того, чтобы смоделировать несколько секунд работы такой нервной клетки понадобились десятки часов непрерывной работы суперкомпьютера. Модель оказалась очень дорогостоящей и довольно сложной. Конечно же сейчас такие модели намного дешевле и меньше по размерам (например, как в https://vk.com/post_soznanie?w=wall-8042498_1543), но всё равно намного больше, чем нейроны биологического происхождения. Зная количество нейронов в мозге даже мушки-дрозофилы, потребуется довольно внушительное пространство для того, чтобы "собрать его" из данных нейронов (масштаб показан на картинке к новости). Радует то, что когда-то компьютеры (да и жесткие диски к ним) были размером с хорошую квартиру или комнату, а сейчас помещаются в карман (а карты памяти уже с толщиной в иглу), что говорит о том, что в скором времени и искусственные нейроны можно будет использовать для более реальных дел, чем простые лабораторные эксперименты. Источник: groups.oist.jp Комментарии:

Почему настолько упрощены искусственные нейроны?

Комментарии: