[AI][мозг] Как человек мыслит?

>он отращивает туда щуп-аксон и подключается к этой группе электрически

Э... Не верится что-то :D Т.е. перестроения дендритов и даже аксонов - это бывает, но темпы там намного более длительные, чтобы учавствовать в «подключении к мысли» :)

>А ещё он аналоговый. Поэтому мгновенно находит паттерн изображения собаки в фотографии собаки, но проигрывает по скорости математических вычислений CPU 30 (если не 40) летней давности.

Он аналоговый, но пример с распознванием к аналоговости отношения не имеет, в цифровом виде то же самое было бы :)

И проигрывает мозг не только CPU 40-летней давности, но и арифмометрам столетней давности и абакам тысячелетней :)

Собственно, очень редкий человек в уме сможет хотя бы трёхзначные числа перемножать или, там, пятизначные именно в уме - складывать. А уже если выкинуть «алгоримические усилители» в виде арабских(индийскийх) чисел, то уже двухзначные числа складывать не осилит :D У римлян, вон, этим жрецы по счётным таблицам занимались :D

>Не там ищете. :) Мышление человека -- функция его взаимодействия с окружающей средой и социумом -- компанией себе подобных. :) Искать "мышление" в нейронах, все равно что искать дикторшу в транзисторах телевизора... :)

Социум дает знания и примеры поведения. А и ищу, как эти знания запоминаются в мозгу. Иными словами, как изображение дикторши попадает на экран =)

>давно задумываюсь и мне кажется что нейронная сеть - далеко не лучший способ (если не худший) реализации ИИ в терминах компьютера.

Я думаю, что нейронная сеть должна быть самым низким уровнем в реализации. А "управление" должна осуществлять [какая-то] символьная система.

Но существует же мнение, что AI совсем не обязательно должен имитировать работу мозга. Если оно верно, то куда копать - даже не подозреваю =(

>А и ищу, как эти знания запоминаются в мозгу.

Пока современная наука об этом знает довольно мало. Потому, как это часть комплексного процесса. Понять, как знания запомниаются в мозгу - это что-то сродни попытке понять, как работает комп, изучая его клавиатуру и вентилятор :)

...

Думаю, что механизмы запоминания будут раскрыты полностью, люди научатся частично управлять ими (типа, улучшать [веществами] память, бороться со склерозом и т.п.), но не поможет ответить в деталях на то, как работает наше сознание. А общая оценка принципов - она и сегодня есть :)

> перестроения дендритов и даже аксонов - это бывает, но темпы там намного более длительные, чтобы учавствовать в «подключении к мысли»

Подключение к мысли это конечно же образный пример. Просто к группе связанных нейронов, которые заняты чем-то одним. Так вот как он выбирает к какой группе этот аксон отращивать? А уж как выбор этой группы потом многими уровнями выше повлияет на мышление...

>Но существует же мнение, что AI совсем не обязательно должен имитировать работу мозга.

Но пока мы не знаем иных средств реализации интеллектуальных систем, кроме разных вариаций нейросетей :)

>А ещё он аналоговый. Поэтому мгновенно находит паттерн изображения собаки в фотографии собаки

Но это изображение все равно как-то кодируется. Вопрос - как?

>улучшать [веществами]

вон вильфред и сегодня этим занимается =)

>А общая оценка принципов - она и сегодня есть :)

Продолжая аналогию - "компьютер работает благодаря электричеству" =)

>Так вот как он выбирает к какой группе этот аксон отращивать?

Например, по ряду соединений, испускаемых группой. Я уже отмечал, что взаимодействие нейронов происходит не только электрически, но и химически. Нейроны, а особенно группы, могут выделять целый ряд химических соединений, назначение которых неизвестно. Вот, например, выделяется группами нейронов закись азота - N₂O. А зачем - фиг знает :) Может быть, как раз, для указания другим - давайте, соединяйтесь с нами, если вы, скажем, давно не загружены :)

Проблема в том, что чем сложнее мозг, тем мельче нейроны. И проблема стоит в сложности подключения. Плюс подключения проходят к очень малой их части. Плюс неизвестно что происходит между этими подключениями и т.п...

> Он аналоговый, но пример с распознванием к аналоговости отношения не имеет, в цифровом виде то же самое было бы :)

Чё ж тогда коре-два-квад капчу сломать не может, а далеко не самый умный я - могу? :)

Имхо это как с радиоприёмником. Аналоговая схема всё делает мгновенно на простейших медленных элементах, а так называемый software defined radio требует миллионы транзисторов и тысячи мегагерц частоты, и то не всегда хватает.

> Собственно, очень редкий человек в уме сможет хотя бы трёхзначные числа перемножать или, там, пятизначные именно в уме - складывать. А уже если выкинуть «алгоримические усилители» в виде арабских(индийскийх) чисел, то уже двухзначные числа складывать не осилит :D У римлян, вон, этим жрецы по счётным таблицам занимались :D

Вот-вот.

>Но пока мы не знаем иных средств реализации интеллектуальных систем, кроме разных вариаций нейросетей :)

Ну почему же? Разные варианты символьных систем.

> Но это изображение все равно как-то кодируется. Вопрос - как?

Аналогово. На видеокассету тоже далеко не нолики и единички или "есть сигнал/нет сигнала" пишутся...

> Социум дает знания и примеры поведения. А и ищу, как эти знания запоминаются в мозгу. Иными словами, как изображение дикторши попадает на экран =)

Социум дает значительно больше. Он определяет сам процесс мышления. :) Ну не суть важно... Если тебе интересен чисто технический процесс обмена сигналов в мозгу, будь готов к тому, что он не имеет ничего общего ни со "знаниями", ни с "запоминанием". Человеческая память принципиально отличается от памяти компьютера. А то, что "запоминается" принципиально отличается от "знаний" в общепринятом смысле слова. :)

>Но это изображение все равно как-то кодируется. Вопрос - как?

Кодируется не само изображение, кодируется реакция на него. Хранится потом, пока оперативно - непосредственно в сериях возбуждений. Долговременно - в виде химических соединений. Считывание - видимо, просто, воздействие этих соединений, приводящее в возбуждению, аналогичному исходному.

Узнавание идёт путём передачи кодированного и распознанного промежуточного сигнала (компьютерный аналог - разложили растр на вектора) на целый ряд областей, содержащих в памяти соответствующие реакции на сопоставление. Где реакция совпадает лучше - оттуда сигнал сильнее. Вот мы и "узнали" один из запомненных образов :)

>Продолжая аналогию - "компьютер работает благодаря электричеству" =)

Да, где-то так.

Тут просто вылезает фундаментальный принцип. Даже для простой нейросети нельзя понять, как она работает. В смысле - нельзя выделить, что вот этими нейронами она умножает 2 на 2, а вот этими - узнаёт цифру "2" в поданном сигнале. Про простые нейросети понятен либо низкий уровень (как она реализована, какого номинала транзисторы или какие пороговые функции в математической модели используются), либо высокий - общие принципы функционирования. А вот как она выполняет задачу, которой обучена на среднем уровне - этим вопросом задаваться бессмысленно :) Собственно, сама нейросеть и есть ответ. Алгоритм решения задачи. Её можно расписать в виде многочлена весовых коэффициентов и пороговых функций - но и из него ничего нельзя будет выделить.

А теперь возьмём миллиард таких нейросетей, составив нейросети нейросетей нейросетей... :D

>Чё ж тогда коре-два-квад капчу сломать не может, а далеко не самый умный я - могу? :)

Сделаешь нейросеть со ста миллиардами связанных транзисторов - сможет :D Для этого всего-то нужно взять что-нибудь около миллиона Cell-процессоров, связав их потроха триллионами связей :D

Да, ещё важно обучить потом это всё дело... Скажем, поставь на Дваче капчу с китайскими иероглифами и попроси тебя их вводить - ты этого не сможешь :) А, ведь, в тебя уже весь базис за многие годы твоего роста заложен, нужно только язык выучить :)

>Ну почему же? Разные варианты символьных систем.

Символьная система - это же абстракция. Ей носитель нужен. Что ты предложишь в роли носителя кроме очередной реинкарнации нейросети? :)

Если будут простые хранилища и будут взвешенные связи между ними - всё, это уже готовая нейросеть.

> Скажем, поставь на Дваче капчу с китайскими иероглифами и попроси тебя их вводить - ты этого не сможешь :)

Почему это? Если покажут как вводить каждый конкретный символ, я это сделаю. Могу даже интуитивно догадаться, что подойдёт какая-нибудь виндовая "таблица символов". Уж выделить зрительно отдельный иероглиф и подавно много ума не надо.

Да, а вот что компу точно слабО, так это найти вышеописанные решения задачи "с нуля". Интуиция, мать её так...

Я понял вопрос топикстартера так:

Возможно ли сделать систему по принципу современных нейросетей из AI, аналогичную мозгу? "Аналогичную" - значит можно скопировать туда состояние сети мозга, и она будет выполнять все тех же функции, что и мозг.

Грубо говоря, это как совместимость процессоров по системе команд - может ли он выполнять команды другого процессора "один к одному", без эмуляции. Ясно, что из GaAs можно сделать аналог любого Si процессора :) А вот можно ли сделать "чисто электрический" аналог нейросети мозга? Вот в этом вопрос (как я его понял).

И на этот вопрос, как я понял, ответ в этой теме дают такой:

Видимо, нет, т.к. есть, скажем, химические взаимодействия, которые, скорее всего, нельзя заменить 1:1 электрическими сигналами.

(от себя - по-видимому, химия может "включать и выключать" целые центры, что на уровне простых нейронных связей потребовало бы большого усложнения системы, примерно как в случае программной эмуляции системы команд).

> А ещё он аналоговый. Поэтому мгновенно находит паттерн изображения собаки в фотографии собаки, но проигрывает по скорости математических вычислений CPU 30 (если не 40) летней давности.

Кстати, человек тоже читать, например, относительно долго учится. А те, кто часто читают, они читают быстрее. Почему? А вот как раз из-за распознавания образов. Чем образ "знакомее", тем меньже движений глаз нужно, и тем меньше нейронов в обработке. Проводили тест, людям на короткое время показывали знакомые и не знакомые предметы (там еще что-то со смешиванием картинок было, не помню уже). Ну и соответственно, чем проще форма и чем обыденней предмет, тем быстрее он обрабатывался мозгом. Фиксировались и движения глаз. На знакомых предметах их гораздо меньше.

> тем меньже

навела на мысль своя же опечатка :-D - слова с ошибками расспознаются дольше обычного (на доли секунды конечно, но дольше) как раз потому же - мозг воспринимает слова на такой скорости как единый знакомый образ и старается не тратить время и ресурсы не перераспознание.

>как раз потому же - мозг воспринимает слова на такой скорости как единый знакомый образ и старается не тратить время и ресурсы не перераспознание.

И осютда же вомзонжотсь впонле ипсрвано чтаить икасжёныне ткесты. Мозг просто подбирает самый подходящий образ. А вот когда встречается незнакомое слово - мозг пасует. Например, мало кому в этой теме знакомо искажённое слово «влуфваьелн»

>иза. Вопрос разделять ли данные и код?

На лиспе? ;) Намёк понятен?

>Вообще, что интересно, в процессе мышления должны (по-моему) играть значительную роль какие-то квантовые эффекты, иначе мышление было бы строго детерменированным...

Не обязательно квантовые. Есть например теория что память представляет собой нечто вроде голограммы