![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Нейронный код: в поисках клеточных принципов кодирования когнитивной информации |
|
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 |
2024-06-09 12:44 Нейронный код: в поисках клеточных принципов кодирования когнитивной информации. Константин Анохин. ВИДЕО Анохин Константин Владимирович - признанный учёный, который не нуждается в перечислении своих регалий. ТАЙМИНГ: 00:26 Нейронаука и искусственный интеллект 05:57 Проблема соотношения разума и мозга • Ученый обсуждает проблему соотношения разума и мозга, которая является главной проблемой нейронауки. • Он утверждает, что изучение мозга без изучения этой проблемы равносильно изучению желудка без изучения пищеварения. 11:13 Теория нейронных гиперсетей • Ученый представляет свою теорию нейронных гиперсетей, которая является фундаментальной теорией мозга. • Он объясняет, что теория должна быть универсальной и исходить из небольшого количества первых принципов, чтобы объяснить сложные явления, такие как разум и психика. 16:21 Теория когнитивных групп • Вводится понятие линкера групп или лига, которое связывает группы в гиперсети. • Возбуждение группы повышает вероятность срабатывания этой группы, что является мыслью и движением мысли в сети когнитивных элементов. 25:44 Нейронный код и его значение • Проблема нейронного кода: как мозг кодирует ментальные феномены. • Примеры исследований: МРТ у девушки, попавшей в автомобильную катастрофу, и эксперименты с машинным обучением. • Вывод: нейронный код распределен и определяется нейроанатомией и функциональной предназначенностью. 33:51 Биологические предсказания из теории • Теория нейронных гиперсетей предполагает, что простейшим когнитивным элементом является не группа клеток, а отдельный нейрон. • Специализация нейронов происходит за счет клеточных механизмов каждого из нейронов, входящих в группу. 41:56 Нейроны и их специализация • Нейроны с когнитивной специализацией были обнаружены у всех животных с когнитивной активностью. • Примеры когнитивной специализации включают нейроны мест, регистрируемые из гиппокампа, и нейроны, активирующиеся на образы конкретных людей. 46:04 Механизм формирования когнитивной специализации • Формирование когнитивной специализации возникает из-за вовлечения одного и того же нейрона в разные функциональные системы, имеющие общее звено. • В ходе перекрытий таких функциональных систем на одном нейроне формируется сложное рецептивное поле, которое может кодировать общий признак для всех систем. • Чем глубже в слоях глубокой нейронной сети находятся клетки, тем более абстрактными являются их рецептивные поля. 49:44 Нейроны и их специализация • В работе группы нейрофизиолога Маргарет Ливенстоун, изучающей зрение обезьян, используется генеративная нейронная сеть и генетические алгоритмы для регистрации активности нейронов нижней височной коры. • Вместо предъявления картинок, исследователи используют синтетические изображения, чтобы выяснить, на что нейрон реагирует максимально. • Большинство нейронов не являются стопроцентно специализированными, они способны видеть разные вещи и менять свои синоптические веса. 54:21 Искусственные нейронные сети и их специализация • В работе группы компаний OpenAI, используя метод максимизации реакции нейрона, они тренируют искусственную нейронную сеть на изображениях. • В результате, в глубоких слоях сети появляются нейроны, похожие по своим свойствам на специализированные клетки в мозге. • Эти нейроны способны распознавать цвета, эмоции и выражения на лицах людей. 57:01 Эксперименты с нейронами места Источник: vk.com Комментарии: |
|