Не все постигнул ум надменный, не все светло для мудреца

[egovoru]

Бестселлер Ника Бострома (настоятельно рекомендованный мне уважаемым 109) в основном посвящен проблемам искусственного интеллекта, но в первых главах автор разбирает и возможные способы когнитивного усовершенствования биологического варианта.

Comments

[greygreengo]

И чем случайней тем вернее рождаются стихи навзрыд... (с)

> Для сколько-нибудь реалистической модели мозга нам потребуется не клеточный, а молекулярный и даже субмолекулярный уровень детализации: знание не только числа и распределения индивидуальных молекул рецепторов и ионных каналов каждого типа в мембране каждого нейрона, но и модификаций этих молекул (в частности, степени фосфорилирования, влияющего на функцию)

Для того, чтобы описывать сложную систему, состоящую из большого количества подсистем с одинаковыми свойствами вовсе не обязательно отслеживать индивидуальные качества каждой подсистемы - вполне достаточно уловить статистический вклад от подсистем по вполне определенным параметрам. Модель реального газа вполне работает по данным температура-давление-плотность несмотря на то, что мы никогда не сможем узнать импульсы и координаты всех включенных в рассмотрение молекул.

ЗЫ С нейронными цепями и алгоритмами обучения принятий решений абсолютно аналогично.

[egovoru]

"вовсе не обязательно отслеживать индивидуальные качества каждой подсистемы - вполне достаточно уловить статистический вклад от подсистем по вполне определенным параметрам"

Сложность в том, что нейроны, составляющие мозг - не только все разные, но их свойства еще и постоянно меняются!

[greygreengo]

Молекулы и атомы, входящие в состав смеси неидеального газа тоже разные. Свойства тоже меняются в зависимости от того в основном или возбужденном уровне находится тот или иной атом, та или иная молекула.

ЗЫ А уравнение состояния и участие этой смеси в термодинамических процессах считается как простая задача для третьекурсника.

ЗЗЫ К тому же примеры патологий головного мозга говорят нам о том, что разные области мозга могут переключаться на не свойственные для них задачи.

[egovoru]

"Свойства тоже меняются в зависимости от того в основном или возбужденном уровне находится тот или иной атом, та или иная молекула"

Верно, но число возможных состояний нейрона неизмеримо больше числа возможных состояний атома или молекулы.

[greygreengo]

Можно начать с простой модели перцептрона Розенблатта.

[egovoru]

Но ведь понятно, что эта модель не слишком точно воспроизводит свойства моделируемого объекта:

"Однако возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла надёжно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера, расположенные со сдвигом или поворотом, нежели те, которые использовались на этапе её обучения[6]."

[greygreengo]

Так и сама модель перцептрона предлагалась еще с семидесятых годов прошлого века. Есть многослойные модели, с обучением, самообучением, обратной прогонкой - они хорошо аппроксимируют распознавание, обработку и стохастическую алгоритмизацию для приложений к ИИ-процессам.

[egovoru]

Конечно, с тех времен модели усовершенствовались, но и сейчас они и близко не работают так, как мозг.

[greygreengo]

Мозг, в котором порядка 200 000 нейронов уже успешно моделируется на суперкомпьютерных системах.

[egovoru]

А как измеряется успех?

[greygreengo]

Динамика шмеля предсказывается вполне правдоподобно.