Как нейробиология может помочь в создании искусственного интеллекта |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-12-25 15:54 Как нейробиология может помочь в создании искусственного интеллекта. Академик Константин Анохин Лекция Константина Анохина — лекция "Мозг для искусственного интеллекта, искусственный интеллект для мозга". Константин Анохин – профессор, академик РАН, директор Института перспективных исследований мозга МГУ имени М. В. Ломоносова, заведующий лабораторией нейробиологии памяти НИИ нормальной физиологии имени П.К. Анохина. Саров, 20-24 ноября 2023 г. Лекторий «Первой Всероссийской школы НЦФМ по искусственному интеллекту и большим данным». Запись трансляции третьего дня. Лекционная сессия. ТАЙМИНГ: 00:29 Введение • Константин Анохин, директор института перспективных исследований мозга МГУ, выступает на конференции по искусственному интеллекту. • Анохин подчеркивает важность понимания принципов работы мозга для развития искусственного интеллекта. 14:37 Нейробиология и искусственный интеллект • Анохин рассказывает о том, как нейробиология может помочь в создании искусственного интеллекта. • Он обсуждает принципы работы биологических нервных систем, которые не всегда применяются в искусственных системах, также упоминает о важности кодирования информации в химических сигналах и объемной передаче сигналов. 22:52 Нейроны и их функции • Нейроны способны распространять потенциал действия не только от тела по аксону, но и под дендритом. • Существует обратное распространение импульса из тела нейрона назад дендритом, регулирующее то, как дендрит принимает следующую информацию. 29:53 Память и ее особенности • Биологическая память не репрезентативна и реконструктивна, она не является точным отражением событий внешнего мира. • Воспроизведение памяти - активный процесс генерации предположения о том, что было. • Биологическая память вырождена и обладает автоассоциативностью. 33:44 Мерджентность и искусственный интеллект • Мерджентность - это взгляд на причинно-следственную структуру реальности, где типы сущностей могут состоять из организации материальных элементов более низкого уровня. • Большие языковые модели, обученные на одном языке, начинают понимать другие языки и обладают некоторыми способностями, на которые их не учили. 40:41 Нейронные сети и когнитивные функции • В больших нейронных сетях возникают когнитивные функции, такие как распознавание концепций и категорий. • Нейроны места и времени возникают в мозге и в искусственных нейронных сетях. 54:32 Нейроны места и времени в искусственных нейронных сетях • В больших языковых моделях возникают нейроны, которые классифицируют текст по времени и месту. • В нейробиологии можно управлять работой организма, влияя на работу когнитивно-специализированных нейронов. 58:24 Искусственный интеллект и сознание • Ученые могут стимулировать определенные зрительные категории у животных, вызывая галлюцинации. • Искусственный интеллект может быть использован для генерации текста, но не обладает сознанием. 01:06:36 Эмерджентность и искусственный интеллект • Мир становится взаимосвязанным, что может влиять на системную динамику и поведение искусственного интеллекта. 01:10:10 Теория мозга и когнитома • Мозг - это не только нейронная сеть, но и гиперсетевая структура, которая развивается эмбрионально и за счет обучения. • В мозге могут формироваться группы клеток, которые работают как кротовые норы и активируются в зависимости от прошлого опыта. • Это объясняет нелинейность и ассоциативность мышления, которые не всегда следуют линейной логике. 01:13:16 Исторические переходы и когнитивные системы • Видео обсуждает исторические переходы в когнитивных системах, которые происходят через объединение отдельных элементов в команды, конгломераты и оптимизации функций. • В результате этих переходов, элементы системы приобретают новые свойства и начинают кодировать функционал и причинно-действенный потенциал системы. 01:15:22 Супервентность и суперцедентность • Обсуждается концепция супервентности, которая означает, что свойства верхнего уровня полностью соответствуют свойствам нижнего уровня. • Вводится понятие суперцедентности, которое говорит о том, что более высокие уровни каузально вытесняют более низкие. • Система определяется своим максимальным потенциалом, а не физическими, химическими или биологическими уровнями. 01:18:30 Кластеризация и распознавание информации • Необходимо найти общие принципы, которые объясняют этот феномен в разных системах, таких как биологические, искусственные нейронные сети и когнитивные системы. • Обсуждается важность глубокого уровня нейронных сетей для распознавания информации и понимания причинно-следственных связей. Источник: vk.com Комментарии: |
|