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.

[serjeii]

Очень интересно, спасибо :)

[ivanov_petrov]

кажется, это на новом уровне - возрождение идеи аналоговых машин вместо цифровых. Нет? старинное такое противопоставление. 60-х годов, и снова всплывает.

[plakhov]

Это довольно далекая аналогия. Аналоговые и цифровые машины отличались тем, как они решали одни и те же задачи, а тут отличие в том, что именно делается. Алгоритмы, "естественные" для LSM, можно исполнять на "обычном компьютере" (и исполняют), но без знания о существовании первых, до таких алгоритмов догадаться весьма нетривиально.

[alex_nacharov]

Так если алгоритмы для LSM можно исполнять на обычных электронных компьютерах, то тогда LSM тоже вроде бы должны сводится к машине Тьюринга. Или нет?

Если бы вы нашли время кратко описать в чем там суть, это было бы очень интересно.

[nature_wonder]

Вы еще ссылки посмотрите, они не просто так приведены.

[sanoid]

солярис ;)
вообще аналогия кажется очень поверхностной, пока не показана возможность этих машин обеспечивать управление, регулировку, поддержание некоторых параметров в норме - все задачи, которые делают живую клетку живой.
То есть сначала программы написать нужно, показать на что оно способно, потом уже аналогии с нейронами проводить!

[nature_wonder]

В LSM используется импульсная нейронная сеть, отсюда и аналогии. Но, конечно, любая аналогия хороша до определенного предела. Скажем, отдельные свойства мозга как вычислителя непрерывных сигналов эта модель описывает. А там уж...

[dema44]

Интересно сколько максимум нейронов получалось создать в нейронной сети LSM ). Митио Каку (которого ты мне советовал почитать) пишет, что пока получалось создать нейронные сети из нескольких сотен нейронов, такие сети даже не дотягивают до нейронных сетей простейшего червя :)

Или я что-то не так понимаю)

[nature_wonder]

В одной из работ пишут, что 135 нейронов оказалось достаточно, чтобы система различала произносимые цифры (т.е. аудио-распознавание). Так что потенциал хороший.

[dema44]

Как то такое не сразу укладывается :) типа из такого искусственный интеллект потом создадут?)

[nature_wonder]

На такое авторы не замахиваются. Скорее это поможет что-то понять в вычислительной работе мозга.