Жидкий компьютер

[nature_wonder]

Альтернатива машине Тьюринга - Liquid State Machine или машина неустойчивых состояний. Вычисляющая часть машины ведет себя как жидкость, не имея фиксированных дискретных состояний, и обрабатывает непрерывный сигнал в реальном времени. Ей не нужно ждать окончания вычисления, чтобы начать новое. Каждая порция входных данных вызывает определенное

Comments

[plakhov]

Да. На самом деле клетка в вычислительном смысле - это liquid state finite automaton, а ткань многоклеточного организма можно рассматривать, как стек, сеть, или какую-то аналогичную регулярную структуру, состоящую из одинаковых LSFA. У этой модели есть очень интересная особенность: подобные структуры позволяют выполнять очень сложные, нелинейные "программы", вместе с тем "малое возмущение" "программы" вызывает "малое возмущение" ее поведения, что резко отличает их от компьютерных программ. Эти два свойства и есть то, что делает эволюцию возможной (с точки зрения программиста, естественно).
Я все хочу об этом написать, но руки не доходят.

[plakhov]

Хочу отдельно подчеркнуть, что мой комментарий не о нейронах, а о любых клетках, любых тканях.
Грубо говоря, я склоняюсь к той мысли, что liquid state machines - это новое знание о принципах работы эволюции, а не о принципах работы мозга.

[nature_wonder]

Вы бы написали подробнее, на русском об этом фактически ничего не находится.

[plakhov]

Да, конечно, постараюсь.

[ext_836326]

получилось ли у вас написать текст об этом? Не появилось ли у вас новых пониманий по этому поводу?

[nature_wonder]

Текст не писал, изредка попадаются публикации, развивающие это направление, и я вижу, что тема вполне жива. Но сейчас поляну захватили DL и нейросети, LSM пока на периферии. М.б. нужна новая элементная база, не КМОП, а что-то другое -- признаюсь, не могу судить, не углублялся сильно.

Как далеко вы забрались. Если бы не оповещение вверху, ни за что бы не узнал.

[ext_836326]

Спасибо за ответ!

Про "далеко забрались" - я просто 10 лет помню этот тред, ваш пост и ответ plakhov, и периодически к нему возвращаюсь.

Интересно, получилось ли что-то новое про это понять (или написать что-то уже понятое) у Андрея?
____________

>М.б. нужна новая элементная база, не КМОП, а что-то другое -- признаюсь, не могу судить, не углублялся сильно.

- но для теоретических ходов это же не выглядит непреодолимой проблемой?

Андрей Плахов тут писал про LSM, как про "новое знание о принципах работы эволюции, а не о принципах работы мозга" - это направление мысли IMHO можно и без какой-либо аппаратной реализации крутить.

Впрочем, как и часть "новое знание о принципах работы мозга" (в последнем случае - как будет показаны преимущества в теоретических работах, так и фреймворки подоспеют, и аппаратная реализация, - например, теоретически возможен и такой вариант).

Но да, согласен, наличие новой элементарной базы безусловно помогло бы...

[nature_wonder]

Вот еще человек писал на эту тему https://ushastyi.livejournal.com/302148.html
Некоторое время тому попалось исследование, где получен интересный результат
https://www.quantamagazine.org/machine-learnings-amazing-ability-to-predict-chaos-20180418

[ext_836326]

о, спасибо, ознакомлюсь! )

[nature_wonder]

Только сейчас понял, что коммент не мне адресован :))

[ext_836326]

это ничего, мне и ваши результаты интересны! Я рад, что мне не пришлось писать этот вопрос дважды )