Когда я смеялся над бравыми чуваками, которые хотели человеческий мозг поместить в 15 петабайт

[moonwalker72]

Я был прав. A Browsable Petascale Reconstruction Of the Human Cortex - для нескольких десятков тысяч нейронов (менее 1 миллионной от общего числа нейронов мозга) и 140 миллионов синапсов понадобилось 1.4 петабайта. И Гугл пока приостановил сканирование и картографирование, т.к. размерное масштабирование увеличивает объемы и (что важнее) потребные

Comments

[vlkamov]

А мозги попроще они пробовали ?

[moonwalker72]

Мышиный мозг отсканирован. 5-8 миллионов нейронов, и удельно количество синапсов там меньше. Только он не очень интересен - нейроны более "простые", нет прямых связей между клеточными телами и динамика сигналов другая - мышиный мозг "мерцает" как ёлочная гирлянда, в то время как уже крысиный (где есть прямые связи нейронов - как у высших животных и человека) сигналит "волновыми фронтами".

[vlkamov]

Кстати да, именно про крыс я и думал.
интеллект, эмоции, коллективное поведение с разделением ролей - и все это в сто раз меньшем объеме.

Если это смогли, значит должна быть виртуальная крыса, по поведению которой можно судить о том, правильная ли модель. Я слышал только о виртуальной нематоде, а дальше ученые как-то скромничают...

[moonwalker72]

Между "отсканировать" и "построить динамическую модель" пока лежит пропасть. Даже с примитивнейшим червем C.elegans с 320 нейронами не всё идеально.

[p2004r]

А что у них там сейчас на фронтах (просто Вы внимательно следите как я понимаю)?

Пока - только сбор данных

[moonwalker72]

Вот здесь A connectomic study of a petascale fragment of human cerebral cortex показано, что описанный фрагмент - это всего 1 кубический миллиметр мозговой ткани. Примерно коррелирует с одной миллионной от общего числа нейронов мозга. Чтобы его отсканить пришлось сделать 30000 срезов по 30 нм и отдельно томографировать каждый на электронном микроскопе. И конечно гигантский постпроцессинг с глубоким обучением. Грубо говоря нам нужен компьютер хотя бы в миллиард раз быстрее, чем есть сейчас, чтобы дело более-менее пошло. Причем это будет тоже лишь самый первый шаг - полный скан мозга. Потому что он...неполный. Роль цитоскелета здесь не рассматривается, а между тем она критична. Цитоскелет - это мозг эукариотической клетки. В нем есть функции памяти и обмена данными (сверхслабыми радиосигналами) между микротрубочками.

RE: Пока - только сбор данных

[p2004r]

1) Спасибо!

2) Так червя просто "недосканировали"? 320 цитоскелетов и золотой ключик наш?

С поведением - всё трудно

[moonwalker72]

Я практически уверен, что главная причина в том, что имеющиеся модели нейронов существенно неполны (цитоскелет), но в этом направлении тоже думают. Нет, червь давно и надежно отсканирован, но толку мало - сделали даже робота-змейку, куда вложили модель червя на основе коннектома и вот он ведет себя не совсем так. Впрочем, лично я твердо убежден в том, что на основе машины Тьюринга субстрат для переноса сознания (у червя тоже есть прото-сознание) сделать нельзя

RE: С поведением - всё трудно

[p2004r]

Тут как я понимаю основное возражение довольно простого плана:

Аргумент "за" всегда был такой - "смотрите ваши программы проигрывают человеку в задачах где объем перебора растет слишком быстро, а это значит что мозг квантовый и всё такое". Но симулированная "типо нейросеть" не имеющая никакой значимой "протечки к мультиверсу" (ну вот работает она на детерминированном генераторе псевдослучайных чисел) оказывается дает эту саму "непостижимо квантовую интуицию в NP полных задачах". И тогда получается что скрипач "квантовый мозг" не нужен

Нет, это возражение более техническое

[moonwalker72]

чем принципиальное. А принципиально здесь то, что мозг не связан проблемой останова. И главным критерием здесь является то, что мозг эту проблему обнаружил, а также смог обнаружить класс задач, алгоритмически неразрешимых. Пенроуза на эту тему часто перевирают (умышленно, разумеется), говоря, что он свел две тайны - квантовые объекты и сознание, чтобы их отождествить. Хотя он всего лишь исходит из одного важного тезиса и второго - менее важного. Первый - о том, что результат коллапса пси-функции принципиально нельзя алгоритмически рассчитать и то, что мозг способен на гипервычисление (он считает очень медленно по сравнению с компьютером, но тут речь не о быстроте), а второй тезис - фантастическая энергоэффективность мозга. То есть задачи распознавания образов (в широком смысле - не только визуальных!), с гигантской ресурсозатратностью при алгоритмическом подходе мозг решает радикально лучше (узнает человека с неудобного ракурса, на что никакая DL-система не способна) при это тратит в сотни тысяч раз меньше энергии. Этот второй тезис

RE: Нет, это возражение более техническое

[p2004r]

Ну вот считалось что для оценки позиции Го нужен "коллапс волновой функции", оказалось что не нужен и справляется система в которой просто нет никакой "тайной протечки из Мультиверса".

Энергоэффективность у не симулированных нейросетей сделанных на всяких мемристорах и просто fpga выше чем у "мокрых".

Распознавание образов после известных опытов с "обезьяной на баскетбольной площадке" и проигрывании экспертами машине в любом из тестов распазнования тоже не аргумент. И Го (и альфа-зиро) это именно "распознавание образа позиции".

Остается только всякая явная "экстрасенсорика" в виде "бабы Ванги" с ее "Курск уйдет под воду и люди будут горевать о нем"ТМ.

Го - конечная игра

[moonwalker72]

Она астрономически сложна с т.зр. полного расчета (на много порядков сложнее шахмат) и тем не менее - она не требует гипервычисления по сути, хотя разумеется для прямого расчета она недоступна (как и шахматы). Но вот например трехмерные многообразия могут быть алгоритмически классифицированы, а четырехмерные - уже нет и опять же речь не о вычислительной мощности. А мозг - может их классифицировать. Это тоже пример, приводимый Пенроузом. И его же - задача о возможности замощения плоскости произвольным пентамино - алгоритмически неразрешима, а мозг - может.

Ну про энергоэффективность это неизвестно _в целом_ - просто для каких-то узких задач. И нейросети не могут узнать человека в произвольном ракурсе, а мозг - может, хотя тоже не всегда.

RE: Го - конечная игра

[p2004r]

Узнает уже нейросеть объект в любом ракурсе (она тупо научилась восстанавливать 3д объект по единичному снимку) и не хуже чем человек, это уже факт.

Манифолд это собственно то что сетка и строит. Она всегда может кусочное решение (и только его по сути и умеет, просто регуляризация её навязывает ограничение размерности) в n+1 устроить.

https://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/

RE: Го - конечная игра

[p2004r]

Узнает уже нейросеть объект в любом ракурсе (она тупо научилась восстанавливать 3д объект по единичному снимку) и не хуже чем человек, это уже факт.

Манифолд это собственно то что сетка и строит. Она всегда может кусочное решение (и только его по сути и умеет, просто регуляризация её навязывает ограничение размерности) в n+1 устроить.

(ссылку скринит)

Сомневаюсь в общности

[moonwalker72]

Так вопрос о скажем так объеме класса этих снимков. Потому что пока это похоже на рекламу компаний-разработчиков. То, что нейросеть может быстро находить человека в толпе - сомнений нет, но ведь ищут по снимкам автоматических камер, которые снимают с разных ракурсов, так что подобрать нужный - это техническая задача, которую почти наверняка делают люди. То есть понятно, что есть процент срабатываний, просто потому что искомый человек попал в удачный ракурс.

RE: Сомневаюсь в общности

[p2004r]

Просто представьте, что ищите знакомого внезапно потерявшегося в супермаркете из вашего поля зрения. И все мифы о супер узнавании человеком и возможностях зрения человека сразу исчезнут.