Рубрика «мозг» - 42

Видеть сквозь иллюзии сфабрикованного мира

Какое лицо реально? - 1

«В интернете никто не знает, что ты собака»

Так говорит собака, сидящая за компьютером в мультфильме Питера Штайнера «Нью-Йоркер» 1993 года. Карикатура запечатлела радикальные изменения в характере человеческих взаимодействий, которые только начинались в 1993 году, изменения, которые не только радуют своими возможностями, но и пугают по той же причине.

За последние четверть века мы все усвоили «урок собаки». Случайным незнакомцем в Интернете может быть кто угодно и где угодно. Опытный импресарио на музыкальном форуме может быть ребенком в подвале его мамы. Четырнадцатилетняя девушка в чате может быть полицейским под прикрытием. Африканская нефтяная наследница в твоих входящих сообщениях, несомненно, мошенница.

Но в то время как мы научились не доверять именам и текстам, с изображениями всё по другому. Мы предполагаем, что изображение должно иметь реальный источник и мы склонны доверять изображениям. Бизнес-профиль с фотографией явно принадлежит кому-то. Человек на фотографии, на сайте знакомств, может оказаться на 10 килограмм тяжелее или на 10 лет старше, но если фотография есть, человек, очевидно, существует.

Но это уже не так. Новые алгоритмы машинного обучения позволяют быстро создавать синтетические «фотографии» людей, которых никогда не было.

Компьютеры хороши, но способность визуальной обработки вашего мозга еще лучше. Если вы знаете, что искать, вы можете заметить эти подделки одним взглядом (по крайней мере, на данный момент). Аппаратное и программное обеспечение, используемое для их генерации, будет продолжать совершенствоваться и может пройти всего несколько лет, пока люди не отстанут в этой гонке подделок и обнаружения.

Наша цель — дать вам понять, с какой легкостью можно подделать цифровую личность, и помочь вам обнаружить эти подделки одним взглядом.
Читать полностью »

Очередной список эмоций

Продолжу тему мотивации, начатую в “Прогулке по заводу желаний”.

Желания опираются на потребности. Потребности с искажениями, но ощущаются. Ощущения можно разделить на внешние и внутренние — на получаемые от органов чувств и на приходящие из глубин бессознательного.

Внутренние ощущения, порождающие желания, принято называть эмоциями. Эмоции влияют на работоспособность, помогая или мешая. Изучение эмоций выглядит небесполезным делом, мягко говоря.

Перечисление разных эмоций можно встретить в разных хабро-хабах, например: Управление персоналом, Научно-популярное, Машинное обучение, Обработка изображений, Тестирование IT-систем, Разработка веб-сайтов.

Упоминание отдельных эмоций можно встретить практически в любом живом хабе. Эмоции важны, не так ли? Кажется, что важная тема хорошо изучена.

Разрешите усомниться.
Читать полностью »

История про то, как обычное “Доброе утро, Клавдия Петровна” от коллеги по работе тормозит заложенный природой механизм агрессии, и, возможно, спасает чью-то жизнь на следующем офисном совещании.

image
Читать полностью »

Меня давно занимает тема познания. Так я столкнулся с изречением Сократа — «Я знаю, что ничего не знаю», с эффектом Даннинга-Крюгера. Уверился в истинности этих концепций. Увидел их взаимосвязь. А кроме того мне у меня появилась уверенность, что можно математически обосновать наличие эффекта Даннинга-Крюгера.

Читать полностью »

Бывает так что проект заходит в тупик, и дальнейшее его развитие становится невозможным. Не редко причиной такого провала становится неудачная архитектура, заложенная в начале разработки. Или приходится наблюдать споры о том какой из "двух стульев" лучше, а может даже участвовать и искренне не понимать, как оппонент может так думать!?

Тогда попробуем не много разобраться в абстракциях, откуда они берутся и что с ними делать.

Читать полностью »

Медовая арифметика: сложение и вычитание в исполнении пчел - 1

Больше не всегда значит лучше. Этой фразой можно четко описать соотношение умственных способностей существа с размером его мозга. Рекордсменом в мире животных является кашалот, чей мозг весит порядка 9 кг. Среди сухопутных существ этот титул заслужил индийский слон с 5 кг мозгов в своем распоряжении. Мозг страуса меньше его глазного яблока и весит 26 грамм. А вот мозг одного из самых интеллектуальных видов пернатых — серых попугаев — весит примерно 118 грамм, то есть около 22 % от общего веса тела. У человека же мозг в среднем весит 1.3 кг, при этом именно человек является венцом эволюции. Эти цифры наглядно демонстрируют, что дело не в количестве, а в качестве, так сказать.

Но что, если мозг существа весит всего лишь около 0.065 грамм и состоит из 950 000 нейронов (для сравнения, у человека их порядка 100 миллиардов)? Сможет ли такое существо показать интеллектуальные способности, способные удивить ученых? Еще как сможет, и этим существом является медоносная пчела, которая дружит с арифметикой. Сегодня мы с вами ознакомимся с исследованием математических способностей пчел, открывающее новые сведения для понимания их индивидуального, а не коллективного интеллекта. Помимо этого ученые стали лучше понимать соотношения веса и структуры мозга с уровнем интеллекта. Как ученые заставили пчел считать без калькулятора, как хорошо справились пчелы с поставленной задачей, и что ученым удалось выяснить? Ответы найдем в докладе исследовательской группы. Поехали.Читать полностью »

Вопрос устройства зрения заметная часть нейробиологии. Данному вопросу посвящены огромные объемы литературы и четыре нобелевские премии, но в сложившейся ситуации нельзя не заметить то, что изложенное в учебниках устройство зрения млекопитающих не справляется с поставленной задачей. Цель данного эссе показать свод причин, почему не стоит закрывать на это глаза. По сути, будет предъявлен портрет тайны зрения, начиная от разнообразия мелких деталей в самом начале потока зрительной информации у млекопитающих, угрозы от их игнорирования, и заканчивая ворохом проблем в понимании обработки мозгом в конце пути.

Устройство системы зрения

На взгляд любого учебника о зрении мы видим в три этапа. Первый этап: свет попадает на сетчатку и преобразуется в нервное возбуждение фоторецепторов – сенсорных нейронов сетчатки. Кроме того глаз нормализует контрастность и яркость, фокусирует изображение. Читать полностью »

Откуда приходят и куда исчезают желания?

Взять, к примеру, дерево — почему оно не цветет? Или дождей давно не было, или тень от других деревьев закрыла свет, или соль в почву попала, или вредные насекомые завелись, или дерево слишком молодое, или зима наступила, или это нарисованное дерево — можно придумать много очень разных причин. От причины зависит выбор действия, которое поможет увидеть цветущее дерево.

Взять, к примеру, не дерево — почему танк не заводится? Или водитель плохо обучен, или механик пошутил, или диверсант слил горючее, или денег не хватает на ремонт, или генерал приказал ждать команды, или танк утонул, или еще не сошел со сборочного конвейера — причины могут быть очень разные. От причины зависит выбор действия, которое поможет завести танк.

Ближе к теме — почему иногда трудно заставить себя работать? Заглядываем в интернет, и получаем простые решения — надо закрыть соцсети, разбить задачу на мелкие шаги и хвалить себя.

Или еще проще — проблемы нет, у вас воля слабая, отговорки ищете, возьми и сделай (just do it).

Позвольте усложнить.
Читать полностью »

Джефф Хокинс наконец готов объяснить свои исследования мозга - 1

Джефф Хокинс — ветеран Силиконовой долины, посвятивший последнее десятилетие изучению загадок человеческого мозга, организовал встречу с компанией DeepMind — одной из ведущих ИИ-лабораторий в мире.

Ученые из DeepMind, принадлежащей материнской компании Google — холдингу Alphabet, хотят создавать машины, способные делать все, что может делать мозг. Хокинс основал небольшую компанию с одной целью — выяснить, как работает мозг, а затем воссоздать его, исходя из полученных знаний.Читать полностью »

В 1969 году два исследователя из Беркли, Пол Кэй и Брент Берлин, опубликовали книгу о довольно новаторской идее: каждая культура в истории, развивая свой язык, придумывала названия для цветов в одном и том же порядке.

Они выяснили это на основе простого теста на идентификацию цвета, в котором 20 респондентов распределили 330 цветных карточек по названию.

Если язык имел шесть слов, это всегда были чёрный, белый, красный, зелёный, жёлтый и синий. Если четыре, это всегда были чёрный, белый, красный, а затем зелёный или жёлтый. Если их было всего три, то это всегда были чёрный, белый и красный, и так далее.

Теория была революционной — и она сформировала наше понимание того, как появляются цветовые термины.

image

Если бы я показал вам эти образцы и попросил назвать цвета, что бы вы ответили?
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js