Рубрика «сознание» - 5

в 16:34, , рубрики: будущее здесь, искусственный интеллект, китайская комната, мински, Научно-популярное, разум, сознание, тьюринг, философский зомби, метки: ,

image

Концепция ИИ восходит к гораздо более ранним временам, чем время появления современных компьютеров – ещё к греческим мифам. Гефест, греческий бог ремесленников и кузнецов, создал автоматы, работавшие на него. Ещё один мифический персонаж, Пигмалион, вырезал статую прекрасной женщины из слоновой кости, в которую затем и влюбился. Афродита наградила статую жизнью в качестве дара Пигмалиону, который женился на уже живой женщине.

В истории постоянно встречались мифы и легенды об искусственных существах, наделённых интеллектом. Они разнились от просто сверхъестественных источников (греческие мифы) до более научных методов, таких, как алхимия. В художественных произведениях, в частности, в научной фантастике, ИИ стали всё чаще появляться в XIX веке.

Но только когда математика, философия и научные методы развились достаточно для того, в XIX и XX веках ИИ начали принимать всёрьёз в качестве реальной возможности. Именно тогда такие математики, как Джордж Буль, Бертран Рассел и Альфред Норт Уайтхед начали предлагать теории формализации логических рассуждений. С разработкой цифровых компьютеров во второй половине XX века эти концепции нашли практическое применение, и вопрос ИИ начали исследовать по-настоящему.
Читать полностью »

в 20:44, , рубрики: будущее здесь, искусственный интеллект, мозг, Научно-популярное, нейросети, обучение, сознание

Исследования показывают, что компьютерные модели, известные, как нейронные сети, используемые во всё возрастающем числе приложений, могут учиться распознавать последовательности в данных по тем же алгоритмам, что и человеческий мозг.

image

Мозг решает свою каноническую задачу – обучение – подстраивая множество своих соединений по неизвестному набору правил. Чтобы раскрыть эти правила, учёные 30 лет назад начали разрабатывать компьютерные модели, пытающиеся воспроизвести процесс обучения. Сегодня в растущем числе экспериментов становится видно, что эти модели ведут себя очень похожим на реальный мозг образом при выполнении определённых задач. Исследователи говорят, что эта похожесть говорит о базовом соответствии между алгоритмами обучения мозга и компьютера.

Алгоритм, используемый компьютерной моделью, называется машиной Больцмана. Он изобретён Джеффри Хинтоном и Терри Сейновски в 1983 году [на самом деле, в 1985 – прим. перев.]. Он выглядит весьма многообещающим в качестве простого теоретического объяснения нескольких процессов, происходящих в мозгу – развития, формирования памяти, распознавания объектов и звуков, цикла сна и бодрствования.
Читать полностью »

в 13:36, , рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 11. Естественное кодирование зрительной и звуковой информации - 1В предыдущей части были сформулированы требования к процедуре универсального обобщения. Одно из требований гласило, что результат обобщения должен не просто содержать набор понятий, кроме этого полученные понятия обязаны формировать некое пространство, в котором сохраняются представление о том, как полученные понятия соотносятся между собой.

Если рассматривать понятия как «точечные» объекты, то такую структуру можно отчасти описать матрицей взаимных расстояний и представить в виде взвешенного графа, где вершины — это понятия, а каждому ребру сопоставлено число, соответствующее расстоянию между понятиями, которые это ребро соединяет.

Ситуация несколько усложняется, когда понятия имеют природу множеств (рисунок ниже). Тогда возможны формулировки типа: «понятие C содержит понятия A и B», «понятия A и B различны», «понятия A и B имеют нечто общее». Если положить, что близость определяется в интервале от 0 до 1, то про рисунок слева можно сказать: «близость A и C равна 1, близость B и C равна 1, близость A и B равна 0).
Читать полностью »

в 14:18, , рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 10. Задача обобщения - 1 В принципе, любая информационная система сталкивается с одними и теми же вопросами. Как собрать информацию? Как ее интерпретировать? В какой форме и как ее запомнить? Как найти закономерности в собранной информации и в какой форме их записать? Как реагировать на поступающую информацию? Каждый из вопросов важен и неразрывно связан с остальными. В этом цикле мы пытаемся описать то, как эти вопросы решаются нашим мозгом. В этой части пойдет разговор о, пожалуй, самой загадочной составляющей мышления — процедуре поиска закономерностей.

Взаимодействие с окружающим миром приводит к накоплению опыта. Если в этом опыте есть какие-либо закономерности, то они могут быть выделены и впоследствии использованы. Наличие закономерностей можно интерпретировать, как присутствие чего-то общего в воспоминаниях, составляющих опыт. Соответственно, выделение таких общих сущностей принято называть обобщением.

Задача обобщения – это ключевая задача во всех дисциплинах, которые хоть как-то связаны с анализом данных. Математическая статистика, машинное обучение, нейронные сети – все это вращается вокруг задачи обобщения. Естественно, что и мозг не остался в стороне и как мы можем иногда наблюдать на собственном опыте, тоже порой неплохо справляется с обобщением.
Читать полностью »

в 0:05, , рубрики: будущее здесь, искусственный интеллект, мозг, нейробиология, нейронные сети, сознание

image
Отсюда

Эта статья — своеобразный ответ на статью "Что такое сознание", в которой затронуты две чрезвычайно важных темы — сознание человека и потенциальная возможность его оцифровки. Наверняка все мы хотели бы прожить больше, чем классическая сотня лет, пусть даже и в виде кода, имитирующего сознание где-то в компьютере.

После прочтения вышеуказанной статьи можно расстроиться по поводу некопируемости сознания или бессмысленности оного копирования. Что ж, на самом деле всё не так плохо, и, кажется, у человечества ещё есть шанс самому стать Скайнетом.

Читать полностью »

в 21:17, , рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, обработка изображений, Программирование, Разработка робототехники, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 9. Искусственные нейронные сети и миниколонки реальной коры - 1
Приходит ветеринар к терапевту. Терапевт: — На что жалуетесь? Ветеринар: — Нет, ну так каждый может!

Искусственные нейронные сети способны обучаться. Воспринимая множество примеров, они могут самостоятельно находить в данных закономерности и выделять скрытые в них признаки. Искусственные нейронные сети во многих задачах показывают очень неплохие результаты. Закономерный вопрос — насколько нейронные сети похожи на реальный мозг? Ответ на этот вопрос важен главным образом для того, чтобы понять, можно ли, развивая идеологию искусственных нейронных сетей, добиться того же, на что способен человеческий мозг? Важно понять, носят ли различия косметический или идеологический характер.

Как это ни удивительно, но очень похоже, что реальный мозг противоречит всем базовым принципам искусственных нейронных сетей. Это вдвойне удивительно, учитывая, что изначально искусственные нейронные сети создавались как попытка воспроизвести именно биологические механизмы. Но в том и коварство подобных ситуаций. Очень часто то, что на первый взгляд выглядит правдоподобно, на поверку оказывается полной противоположностью того, что есть на самом деле.
Читать полностью »

в 16:05, , рубрики: Биотехнологии, мозг человека, Научно-популярное, самосознание, сознание

В Гарварде считают, что нашли физический центр человеческого сознания - 1
Карта связей мозга человека

В течение многих сотен или даже тысяч лет люди пытаются понять, что такое сознание. Где располагается «я» каждого человека? Представители древних цивилизаций считали по-разному. Кто-то говорил, что «я» находится в животе, еще кто-то утверждал, что сознание человека размещается в сердце или вообще находится в неких космических сферах (не в нынешнем понимании космоса, вовсе нет). Чуть позже в этом стали «подозревать» мозг. Выяснить, где все же располагается сознание человека и понять, что это такое, означает понять и природу человека. Что такое «я», сознание и личность каждого человека — все еще вопрос. Но вот области мозга, которые отвечают за то, чтобы человек находился в сознании, похоже, найдены.

«Мы впервые обнаружили связь между той областью ствола головного мозга, который отвечает за бодрствование и областях, которые отвечают за мыслительный процесс. Элементы головоломки сложились в единое целое, указывая на то, что эта связь играет роль в сознании человека», — заявил Майкл Фокс из Медицинского центра Beth Israel Deaconess в Гарвардской медицинской школе.
Читать полностью »

в 13:38, , рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание
Логика сознания. Часть 8. Пространственные карты коры мозга - 1

Для любой модели, которая претендует на объяснение работы мозга, важна ее «работоспособность» и согласованность с экспериментальными данными. Например, традиционные нейронные сети обладают определенной работоспособностью, но слабой согласованностью. То есть, они решают некоторые задачи, которые решает реальный мозг, при этом их структура и поведение очень слабо похожи на структуру коры и поведение биологических нейронов.  В этой части пойдет разговор о согласованности той пространственной организации, что возникает в предлагаемой модели, и пространственной организации, свойственной реальной коре.

В свое время Вернон Маунткасл выдвинул гипотезу, что для мозга кортикальная колонка – это основная структурная единица переработки информации. В свете описываемой модели можно конкретизировать функции кортикальных миниколонок, механизмы их работы и принципы взаимодействия.

В предлагаемой модели мы исходим из того, что мозг оперирует информацией, которая состоит из дискретных понятий. Каждому понятию соответствует волна с определенным уникальным внутренним узором. Носителями волн, предположительно, являются дендритные сегменты. По узорам, которые создают информационные волны, распространяясь по какой-либо зоне коры, миниколонки этой зоны получает информационное описание происходящего. Одна и та же информация поступает в каждую миниколонку.Читать полностью »

в 15:22, , рубрики: биология, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание

Цикл статей «Логика сознания» подошел к своей середине. Семь предыдущих частей были посвящены описанию паттерно-волновой модели распространения информации в мозгу, присущего этой модели механизма квазиголографической памяти, смысловой модели информации и того как миниколонки коры создают пространство вычисления контекстов.

Предлагаемая модель не относится к мейнстриму нейронауки. Большинство современных исследователей считают, что искусственные нейронные сети и биологические нейронные конструкции близки по своей сути и основаны на общих принципах. В нашей модели, мозг не имеет ничего общего с нейронными сетями. Различие приблизительно такое же, как между классической и квантовой механикой. Внешне результаты местами могут быть похожи, но в основе лежат совершенно разные принципы.
Читать полностью »

в 22:19, , рубрики: Алгоритмы, биология, искусственный интеллект, машинное обучение, нейрон, нейронные сети, параллельное программирование, Программирование, смысл, сознание

Логика сознания. Часть 7. Самоорганизация пространства контекстов - 1
Ранее мы говорили о том, что любая информация имеет как внешнюю форму так и внутренний смысл. Внешняя форма — это то, что именно мы, например, увидели или услышали. Смысл — это то, какую интерпретацию этому мы дали. И внешняя форма, и смысл могут быть описаниями, составленными из определенных понятий.

Было показано, что если описания удовлетворяют ряду условий, то давать им интерпретацию можно, просто заменяя понятия исходного описания на другие понятия, применяя определенные правила.

Правила трактовки зависят от тех сопутствующих обстоятельств в которых мы пытаемся дать интерпретацию информации. Эти обстоятельства принято называть контекстом в котором трактуется информация.

Кора мозга состоит из нейронных миниколонок. Мы предположили, что каждая миниколонка коры — это вычислительный модуль, который работает со своим информационным контекстом. То есть каждая зона коры содержит миллионы независимых вычислителей смысла в которых одна и та же информация получает свою собственную трактовку.

Был показан механизм кодирования и хранения информации, который позволяет каждой миниколонке коры иметь свою полную копию памяти о всех предыдущих событиях. Наличие собственной полной памяти позволяет каждой миниколонке проверить насколько ее интерпретация текущей информации согласуется со всем предыдущим опытом. Те контексты в которых трактовка оказывается «похожа» на что-то ранее знакомое составляют набор смыслов, содержащихся в информации.
Читать полностью »

1...456...8
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js