автор: Palarm сообщение 34520:

у nan, как он уверяет лежит чуть ли не готовый путеводитель

Вот даже ты, который давно здесь тусуется, не уверен, а типа я тебя уверяю :)

Прикольная аналогия: пусть бы Хигс был не в автортете струи стандартных моделистов, а где-то с краю. И вот у него вырисовался бозон. Ему легко, в принципе: предметная область очень формализована и этим можно подкупить расположение даже если ты не в кормушке. Но для того, чтобы это было не фантастикой, меньше чем на колайдер ему бабок никак нельзя, потому как никакие его усилия и промежуточные проекты не обеспечат нужной фальсификации. Таких Хигсов в теорфизике дофигища, но коллайдер построили типа под Хигса с программой фальсификации (утрирую, не не сильно).

 

>>> ...ну я бы очень удивился, если бы кто-то из вас нашёл книгу, которая выходит в 2013... :)

У меня были такие, при этом покупал в книжном и как раз что-то с мозгом или с философией было связано :)

Не надо Nan пинать делать модель мозга, а то ведь он такой, может и сделать, и всё тогда, привет T-850 :)

автор: nan сообщение 34523

Вот даже ты, который давно здесь тусуется, не уверен, а типа я тебя уверяю

Я технарь, и чтобы меня убедить - нужно показать какую нить железяку, которая жужжит Статьи, пусть даже с кучами уважаемых тынцев не убеждают. То бишь до мудрости мне еще ой как далеко...

Ежели ты не врешь и взаправду разобрался с мозгами, обидно, что вместо того, чтобы ставить эксперименты на нейро-коллайдерах пишешь статьи о мировоззрении, разоблачаешь поповские проказы. Оно конечно тоже дело полезное и нужное, но блин неужели в науке все так пакостно, неужто в ней и в правду рулят жлобы и дураки, а все передовое прозябает на задворках и лишь по какой то случайности попадает в фокус внимания? Ну даже пусть и куркули там постоянно что то пилят, однако если им показать реальную перспективу допустим создания антигравитационного двигателя, неужто они не выставят за дверь всех Петриков, неужто не влупят кучу бабла, мигом смекнув, какие барыши принесет этот девайс тому, кто первый его запустит? Это же коммерция.

Даже если ты сделаешь демо-модель антигравитационного двигателя, то фиг так просто пробьешься, ведь нужно еще доказать, что ты не крутой такой копперфильд желающий навариться на доверчивых бизнесменах. Ну а если нет модельки то ваще автоматом в мошенниках :) или в самом деле сильно доверчивый попадется. Вот если ты работаешь в космической ОКБ то можешь свои безопорные инерцоиды на орбиту выводить и кричать об этом на весь мир, лажая сттрану :)

Не о том ты беспокоишься. Главная проблема - мало кто понимает твою нейрофизиологию. Вот по статье: чуваки сами признаются, что нифига не понимают - но им тем не менее отбашляли. Думается потому, что сумели доходчиво объяснить, КАК они собираются потратить бабки. А теперь прикинь: пришли к тебе серьезные люди с баблом - а ты их оправишь "почитать" свои статьи. Они развернутся и уйдут - и это 1000% что так будет.
Имхо, я бы так замутил:
1. Накатал рецензию типа:
текущие исследования по созданию ИР не приносят ощутимых результатов потому, что... но если взглянуть на проблему под таким... углом, то есть серьезные основания считать, что мы существенно приблизимся к ее решению, потому, что... Для этого необходимо провести серию экспериментов... Это займет времени... будет стоить...

Вот скажем советники буржуинов, потолкавшись в кулуарах физиков - ядерщиков доложили: есть такой Хигс, и согласно его теории есть такая то частица, которая решает кучу проблем, в том числе серьезно приближает к созданию антигравитационного двигателя. Многие видные ученые соглашаются с Хигсом. Но нужна куча бабла на постройку коллайдера.
Буржуины почесали затылки, посчитали возможные барыши - и отвалили бабло. Потому, что ПОНЯЛИ, за что они платят.

2. Найти человечков, вхожих в кулуары и через донести до нужных ушей свое резюме.

Самое сложное - п. 1, потому как если там будет типа "не понимают..." "нет целостного понимания..." "нужно рассматривать в совокупности..." - это тоже никто читать не будет. И надо, чтобы поместилось на одной странице.

Вообщем, если прочитают и поймут, в чем заковыка и как ее решить - лед тронется. И нехай даже первая реакцию попилить под щумок. Если будет выхлоп - его тут же перехватят, акулы не упустят свой шанс.

автор: Palarm сообщение 34528:

я бы так замутил

А ты замути, ведь наверняка есть достойные бизнес-идеи, тем более, что можно накатать всего лишь красивую рецензию. Во всяком случае приобретешь реальный, а не прогнозируемый опыт :)

 

Palarm, спасибо за неравнодушие и искренние попытки посоветовать!... и я не кокетничаю :) ну, давай для разрядки примем, что я реалист в этом деле и многое не только продумал, но и проделал. Так что в настоящий момент у меня вполне устоявшаяся стратегия: постепенно подсовывать в те или иные моменты вполне актуализированные идеи-утверждения с обоснованием и без каких-либо претензий на авторство, - пусть естественно все прорастает. Соответственна и текущая тактика.

Источник: http://habrahabr.ru/post/232645/

 

TrueNorth — процессор нового поколения

 

 

Достаточно странно, что никто не написал, но, на мой взгляд, сегодня произошло знаковое событие. IBM представила новый, полностью законченный чип, реализующий нейронную сетку. Программа его разработки, существовала давно и шла достаточно успешно. На Хабре уже была статья о полномасштабной симуляции.

В чипе 1 миллион нейронов и 256 миллионов синапсов. Судя по всему, как и в симуляции, чип имеет сходную с неокортексом архитектуру.

Чем это офигенно круто? Тем, что все сегодняшние нейронные сети должны производить астрономическое количество операций, особенно при обучении. Зачастую это упирается в производительность. В реальном времени на одном устройстве можно решать только простые задачки. Распараллеливание на кластеры и видеокарты значительно ускоряют обработку (за счёт огромных вычислительных мощностей и большого энергопотребления). Но всё упирается в главную проблему архитектуры Фон Неймана: память разнесена с блоками обработки. В настоящих нейронах всё по-другому: память сама выполняет обработку (на Хабре есть классный цикл статей про нейросети). 
Если IBM начнёт выпуск таких процессоров, то многие задачи видеоаналитики можно будет решать напрямую на них. Самое простое, что приходит в голову — классификация объектов в видеопотоке (люди, автомобили, животные). Именно эту задачу IBM и продемонстрировало в качестве примера работы. В видеопотоке 400*240 30fps они выделяли людей, велосипедистов, машины, грузовики и автобусы. 
Если всё настолько круто, то машины-роботы в скором времени не будут требовать лидаров, пяток видеокамер с таким чипом — и вперёд.

Кстати, если считать производительность такого чипа в терафлопсах, то получится астрономическое число. Ведь, по сути, такой чип это 1 миллион процессоров, за один такт каждый из которых обрабатывает информацию с 256 каналов входа (ну, приблизительно).

Ну вот теперь стало возможным начинать моделировать в реальном времени реальные адаптивные системы. Нужно только еще знать что именно адаптировать :) Но главный универсальный дискретный элемент, вроде бы, создан и, видимо, есть методы монтажа. Правда, похоже, что этот чип рассчитан на управление обычным процессором... Лишь бы только роль вспомогательного процессора сводилась к организации последовательности связи типа последовательных периодов созревания.

Касательно проектов IBM. Всё оказалось не так круто, как они пишут в своих пресс-релизах. Вот цитата из книги Себастьяна Сеунга "Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть" о том, как дела обстоят на самом деле:

 

Генри Маркрам прославился как создатель самой дорогостоящей в мире имитации мозга, однако нейробиологи больше знают Маркрама благодаря его пионерским экспериментам на синапсах. Он стал одним из первых, кто начал систематически изучать последовательный вариант правила Хебба – варьируя задержку времени между импульсами двух нейронов в системе с индуцированной синаптической пластичностью. Впервые я услышал Маркрама на одной научной конференции, где мне довелось встретить еще одного выдающегося нейробиолога – Алекс Томсон, заядлую курильщицу и очаровательную женщину. Она с огромным энтузиазмом делала доклад о синапсах, она была попросту влюблена в них и хотела, чтобы мы тоже их полюбили. Маркрам же выступал как почтенный епископ синаптической церкви, вселяя в нас трепет, восторг и уважение по отношению к их запутанным тайнам.

 

В своей лекции в 2009 году Маркрам пообещал, что компьютерная имитация всего человеческого мозга появится в течение ближайших десяти лет. Эта фраза облетела весь мир. Если вы найдете в Сети видеозапись той лекции, наверняка согласитесь со мной, что его изящно вылепленное лицо выглядит несколько свирепым, однако говорит он мягко и дружелюбно, с тихой убежденностью мечтателя. Впрочем, в том же году, позже, он имел случай выступить уже не так спокойно. Его научный конкурент, Дхармендра Модха из компании IBM, заявил о создании цифровой имитации кошачьего мозга – после того, как сам же сообщил об имитации мышиного в 2007 году. Маркрам ответил гневным письмом, адресованным главному технологу IBM:

 

“Дорогой Берни, еще когда Мохда [так!] сделал свое идиотское заявление об имитации мышиного мозга, вы уверяли меня, что в следующий раз будете держать этого парня за руки и за ноги.

 

Я думал, что… даже журналисты сумеют понять: то, что показала IBM, являет собой просто подделку, которая не имеет ничего общего с цифровой имитацией мозга кошачьих размеров. Но каким-то неведомым образом всех репортеров ввели в заблуждение эти невероятные утверждения.

 

Меня в высшей степени шокировало сие сообщение…

 

Полагаю, в моей власти «выпустить кота из мешка» (во всех смыслах) касательно этого неприкрытого обмана общественности.

 

Конкуренция – великая вещь, но этот поступок позорит всю нашу область науки и чрезвычайно вредоносен для нее. Видимо, дальше Мохда заявит, что ему удалось сделать цифровую имитацию человеческого мозга. Надеюсь, кто-нибудь присмотрит за этим парнем и в научном, и в этическом отношении.

 

Всего наилучшего,

 

Генри”

 

Маркрам не стал держать в тайне свое возмущение и раздражение. Он разослал копии письма многим журналистам. Один из них опубликовал в своем блоге рассказ об этой противоречивой истории, озаглавив его «Много мяуканья из-за кошачьих мозгов».

 

[…]

 

Письмо, в сущности, послужило своего рода поворотным пунктом в отношениях Маркрама с компанией IBM. В 2005 году они начинали эти отношения как союзники: тогда IBM подписала контракт с возглавляемым Маркрамом научно-учебным заведением – швейцарской École Polytechnique Fédérale (Федеральной политехнической школой), расположенной в Лозанне. Целью их совместного проекта являлась демонстрация возможностей Blue Gene/L – созданного IBM суперкомпьютера, на тот момент самого быстродействующего в мире. В рамках этого проекта компьютер должен был построить цифровую имитацию мозга. Маркрам обозвал этот проект Blue Brain («Синий мозг»), намекая на прозвище компании IBM – Big Blue («Синий великан»). Но в их отношениях произошло охлаждение, когда Модха запустил конкурирующий проект по цифровой имитации мозга в исследовательском центре IBM, расположенном в калифорнийском Алмадене.

 

[…]

 

«Синий мозг» состоит из моделей нейронов, сложнейшим образом обрабатывающих электрические и химические сигналы. Они ближе к реальным нейронам, чем модельные нейроны в имитации Модхи, которая, в свою очередь, более реалистична, чем модель неравноценного голосования, которую мы обсуждали выше.

 

Существует масса эмпирических доказательств в пользу того, что модель неравноценного голосования описывает многие нейроны с неплохим приближением. Но мы знаем, что эта модель несовершенна и может даже оказаться совершенно неприменимой к некоторым нейронам. Маркрам прав, когда подчеркивает, что у реальных нейронов есть немало тонких особенностей, которые не учитываются простыми моделями. Один-единственный нейрон – сам по себе целый мир. Как и любая клетка, он представляет собой чрезвычайно сложный ансамбль многочисленных и разнообразных молекул, машину, собранную из молекулярных деталей. А каждая из этих молекул, в свою очередь, является миниатюрной машинкой, сделанной из атомов.

 

Как я уже упоминал, ионные каналы относятся к одному из важнейших классов молекул, поскольку они ответственны за передачу электрических сигналов в нейронах. Аксоны, дендриты и синапсы содержат различные типы ионных каналов – или, по крайней мере, содержат разное их количество. Вот почему у этих частей нейронов разные электрические характеристики. В принципе каждый нейрон уникален по своему поведению благодаря уникальной конфигурации своих ионных каналов. Всё это очень далеко от модели неравноценного голосования, согласно которой все нейроны, в сущности, одинаковы. Плохая новость для имитаторов мозга? Если нейроны так бесконечно разнообразны, как же мы добьемся хоть какого-то успеха в их моделировании? Измеряя характеристики одного нейрона, мы ничего не выясним о другом.

 

Как вырваться из этой трясины бесконечного разнообразия? Есть одна надежда: типы нейронов. Может быть, вы помните, как Кахаль разделил нейроны на типы, основываясь на их месторасположении и форме. Эти свойства можно сравнить с местом обитания животного и его внешним видом. Когда нейробиолог говорит о «двойной букетной клетке неокортекса», он напоминает мне натуралиста, рассказывающего о полярном медведе, обитающем в Арктике. Натуралист может подчеркнуть, что белые медведи, в отличие от бурых, все охотятся на тюленей. Точно так же и нейроны одного типа, как правило, ведут себя сходным образом, когда речь идет о передаче электрического сигнала. Вероятно, это происходит благодаря тому, что ионные каналы в них распределены похоже.

 

Если это так, то в действительности нейронное разнообразие конечно. Можно составить каталог всех типов нейронов, «список запчастей» для мозга, и затем сконструировать модель для каждого типа. Мы предполагаем, что каждая такая модель будет правомочна для всех нейронов данного типа во всяком нормальном мозгу, подобно тому как мы предполагаем, что все однотипные резисторы ведут себя сходным образом в любом электронном приборе. А создав модели для всех нейронных типов, мы будем готовы к цифровой имитации мозга.

 

Специалисты из лаборатории Маркрама охарактеризовали электрические свойства многих типов неокортикальных нейронов – путем экспериментов in vitro. Основываясь на этих данных, они смоделировали каждый нейронный тип в виде сотен взаимодействующих электрических ячеек, что может служить промежуточным шагом на пути к имитации миллионов ионных каналов нейрона. Маркрам заслуживает благодарности за реалистичность многоячеечных модельных нейронов, задействованных в «Синем мозге».

 

Однако у «Синего мозга» имеется один серьезный недостаток. Поскольку ни одного кортикального коннектома мы пока не выявили, не совсем понятно, каким образом соединять эти модели нейронов друг с другом. Маркрам следует в этом правилу Питерса, теоретическому принципу, согласно которому схема связей в мозгу выстраивается случайным образом. Случайные столкновения аксонов и дендритов в спутанных «макаронах» мозга приводят к возникновению точек контакта. В каждой из таких точек с определенной вероятностью может образоваться синапс. По сути, мы словно бы наблюдаем за результатами подбрасывания искривленной монеты.

 

 

Правило Питерса концептуально связано с идеей, о которой мы уже говорили: речь идет о нейронном дарвинизме, предполагающем случайный процесс образования синапсов. Однако эти две идеи не равнозначны. Нейронный дарвинизм подразумевает самоуничтожение синапсов, регулируемое уровнем их активности, а значит, остающиеся связи не будут случайными. Специалисты уже обнаружили примеры нарушения правила Питерса. И я подозреваю, что такие примеры будут только множиться. Судя по всему, это правило так долго продержалось в науке лишь из-за того, что мы слишком мало знали о коннектомах.

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Dharmendra_Modha

Dharmendra S. Modha is an Indian American manager and lead researcher of the Cognitive Computing group at IBM Almaden Research Center.^[1][2] He is known for his pioneering works in Artificial Intelligence and Mind Simulation.^[3] In November 2009, Modha announced at a supercomputing conference that his team had written a program that simulated a cat brain.

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Henry_Markram

Henry Markram (born 28 March 1962^[1]) is a Professor at the École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in Switzerland and director of both the Blue Brain Project and the Human Brain Project.

 

Говоря простым языком, у двух этих ученых разные подходы к организации коннектома. Один из них делает акцент на связях коннектома, другой на физической работе реальных нейронов. Оба направления исследований безусловно полезны и интересны, но о симуляции мозга какого-либо животного (биологического мозга) пока говорить бесконечно рано.

 

 

Насколько я понимаю, даже симуляция коннектома (C. elegans) далека от завершения. C. elegans - это нематода с 302 нейронами и на сегодня всё ещё остались вопросы касательно работы синапсов, выявления их типов, не говоря уже о симуляции и теоретическом осмыслении коннектома. 

 

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK153591/ - по ссылке уникальная биографическая статья одного из исследователей коннектома червя.

 

>>Аксоны, дендриты и синапсы содержат различные типы ионных каналов – или, по крайней мере, содержат разное их количество. ... Если нейроны так бесконечно разнообразны, как же мы добьемся хоть какого-то успеха в их моделировании? ... Можно составить каталог всех типов нейронов, «список запчастей» для мозга, и затем сконструировать модель для каждого типа.

Вот она - ловушка несисемности, когда человек не понимает, что важно для системы, а что - лишь особенности реализации.

>>Маркрам следует в этом правилу Питерса, теоретическому принципу, согласно которому схема связей в мозгу выстраивается случайным образом. 

У этих людей вообще нет ни малейшего шанса что-то понять в системе адаптивности природной реализации.

>>> Вот она - ловушка несисемности

 

Я думаю, что тут нужно разделить симуляцию адаптивной системы, например, с помощью коннектома и симуляцию биологического мозга.

 

Я думаю, что для симуляции биологического мозга коннектома будет недостаточно, просто в силу специфики того, как формируются подобные биологические системы эволюционно. Мне кажется, что симуляция биологического мозга в принципе невозможна, или крайне сложна. Но это не значит, что исследования физической организации нейронов и глии etc не имеют перспективы, ведь изучение специфики биологической организации может помочь в исследовании болезней, разработке лекарств.

 

Моделирование физических нейронов пригодится во многих медицинских исследованиях, но для искусственных адаптивных систем - это не самое перспективное направление. Здесь, действительно, нужны эффективные абстракции. Я с тобой согласен.

3D атлас мозга мыши:

https://bbp.epfl.ch/nexus/cell-atlas/

 

Blue Brain Project поделился результатами своей работы: первым в мире цифровым 3D-атласом мозга мыши.

 

Сопровождающая научная работа:

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2018.00084/full?utm_source=FWEB&utm_medium=NBLOG&utm_campaign=ECO_FNINF_blue-brain-cell-atlas