«ИИ более полувека, и он возит с собой слишком много багажа». Карлос Э. Перес

В мозгу человека примерно одна сотня миллиардов нейронов.

100,000,000,000

Это много нейронов, которые нужно смоделировать на компьютере с помощью нейронной сети - возможно, чтобы добраться до «интеллекта» в его обычном значении. Подробнее об интеллекте и ста миллиардах нейронов чуть позже.

Карлос Э. Перес недавно опубликовал фантастический обзор текущего состояния ИИ, различных областей ландшафта искусственного интеллекта, сформулированный в его историческом контексте, Множество племен искусственного интеллекта. Красиво написано и рекомендовано всем, кто интересуется текущим ландшафтом искусственного интеллекта.

В духе прозрачности мои увлечения попадают в категорию биологических вдохновителей, описанную Карлосом Э. Пересом: Люди, которые создают модели, которые ближе к тем, что появляются в биологии, поддерживающие вымысел Десять. Кроме того, что более уместно, подумайте о влиянии улучшения зависимого поведения на состояние человека. То есть зная, что делать, как воздействовать на нейроны, лежащие в основе зависимости. Я придерживаюсь мнения, что компьютерные модели ДНК этих нейронов - хорошее место для начала создания исчерпывающего списка факторов влияния и конечного поведения этих нейронов, потенциально поддерживающего улучшенные подходы к борьбе с зависимостью. Это просто личное предположение. Как я отмечаю в конце этой статьи, я всего лишь наблюдатель и задающий вопросы, учусь по ходу дела.

В чем причина такого подхода? Долгая игра.

Интеллект определяется по-разному, в том числе как способность к« логике , пониманию , самосознанию , обучению , эмоциональному знанию , планированию , творчеству . »И решение проблем . В более общем смысле это можно описать как способность воспринимать информацию и сохранять ее как знания, которые можно применять к адаптивному поведению в среде или контексте ». Википедия Разведка

Таким образом, хотя машинное обучение и глубокое обучение придают огромную ценность текущим человеческим занятиям, применение термина «интеллект» к этим усилиям кажется и кажется неправильным, учитывая, как этот термин используется и интерпретируется как имеющий особое значение другими, в частности способность к самосознанию.

Длинная игра

Подумайте на мгновение, что значит быть самосознательным, думать, а затем наложить на это способность подходить к вводимым данным с чувством логики, чтобы понять , в большей или меньшей степени. Подумайте, что значит понять.

Если бы вы, будучи самосознательными, знали и понимали все об объекте, сущности, о том, как она себя ведет, о ее назначении относительно ее контекста, обо всем в ней, то где было бы трение относительно непонимания этого объекта? -А это существо? Никакого трения не было бы по определению - благодаря тому факту, что вы знали бы все об объекте и системе, в которой он существует. У каждого из нас есть определенные умственные способности, и системы, в которых они существуют, являются дополнительным сдерживающим элементом. По мере того, как системы интеллекта выходят за пределы возможностей человеческого интеллекта, возможно, эти системы с искусственным интеллектом теоретически смогут больше узнать о нас и о том, как мы взаимодействуем с окружающей средой, и, возможно, даже помочь нам добиться улучшенных взаимовыгодных результатов.

Переходим к длинной игре с искусственным интеллектом. Давайте рассмотрим, что облачная архитектура предоставляет нейронной сети - облачный интерфейс на высоком уровне, являющийся слоем абстракции между аппаратным и программным обеспечением, - нейронные сети и фактические процессоры, память, хранилище и сеть, в которой находится это программное обеспечение. Ценность - прозрачная масштабируемость оборудования, основанная на требованиях спроса. Вернемся к началу - сколько нейронов в человеческом мозге? Сто миллиардов. Если отложить в сторону сравнение между моделированием нейрона человеческого мозга со всеми сложностями его ДНК (влияние на цепочку ДНК какого-либо гена, скажем, например, Tet3, ген, кодирующий белок), на компьютере внутри В архитектуре нейронной сети количество вычислительной мощности, требуемой всего для ста миллиардов нейронов, зависит от уровня, на котором спроектирована модель. Модельная сеть из ста миллиардов нейронов в виде точек, не считая внутренней сети нейрона, потребует меньше компьютерных ресурсов, чем, скажем, модель каждого нейрона и его внутренних составляющих частей, причем одна ДНК требует огромных компьютерных ресурсов. Евгений Григорьев на Bitesize Bio подсчитал, что для представления 1 последовательности ДНК (всего диплоидного генома человека в байтах) требуется примерно 1,5 гигабайта.

1,5 Гбайт x 100 миллиардов нейронов = 150 миллиардов Гбайт или 150 x десять в девятой степени

Один миллиард гигабайт = 1 эксабайт, поэтому нам потребуется 150 эксабайт.

Насколько это велико?

« Было сказано, что 5 эксабайт будет равняться всем словам, когда-либо сказанным человечеством .»

Мы идем дальше.

«В нейробиологии ведется большая работа над вычислительными моделями, которые учитывают гораздо больше деталей не только о тормозящих нейронах, но и о том, какие белки управляют этими нейронами и так далее», - говорит Зив Бар-Джозеф, профессор информатики в Университете Карнеги-Меллона ». 01/09/2017 Автор: Ларри Хардести, МОДЕЛЬ ИСПОЛЬЗУЕТ СВЕТ НА ИНГИБИТОРНЫЕ НЕЙРОНЫ

Интересно, и да, я знаю, что это натянуто, почти страшно, потому что у нас есть возможность создать этот базовый тест в качестве компьютерной модели нейронной сети сегодня, у нейробиологии есть тестируемая модель для определения« осведомленности у новорожденных», которая теоретически может быть применена к компьютерной модели осведомленности в качестве теста.

«… Филиппетти и ее коллеги протестировали 40 новорожденных в возрасте от 12 часов до четырех дней. Младенцы сидели у экспериментатора перед экраном на коленях. На экране было показано видео, как детское лицо гладят кистью. Исследователь либо поглаживал лицо ребенка кисточкой одновременно с поглаживанием, отображаемым на экране, либо задерживал поглаживание на пять секунд.

Затем младенцы увидели то же видео, но перевернутое вверх ногами. И снова исследователь поглаживал лица младенцев одновременно с изображением перевернутого ребенка или задерживал поглаживание на три секунды.

Как сказал Филиппетти LiveScience, работать с такими маленькими детьми - непростая задача.

«Это сложно только с точки зрения времени, которое у вас есть, когда ребенок полностью просыпается и реагирует», - сказала она.

Чтобы определить, ассоциировали ли младенцы поглаживание лица, которое они видели на экране, с их собственным телом, как в иллюзии резиновой руки, исследователи измерили, как долго младенцы смотрели на экран в каждом состоянии. Время просмотра - это стандартная мера, используемая в исследованиях младенцев, потому что младенцы не могут отвечать на вопросы или устно выражать свой интерес.

Исследователи обнаружили, что младенцы дольше всего смотрели на экран, когда поглаживание соответствовало тому, что они чувствовали на собственном лице. Это было верно только для изображений с правой стороной вверх; младенцы, похоже, не ассоциировали перевернутые лица со своими собственными.

Полученные данные свидетельствуют о том, что дети рождаются с основными механизмами, необходимыми для развития осознания тела… »« Младенцы рождаются с некоторой самооценкой », Live Science, 21 ноября 2013 г.

Суть «длинной игры» заключается в том, что, во-первых, мы оба ближе и дальше, чем мы думаем, в отношении создания настоящего искусственного интеллекта, используя то, что мы обычно понимаем под интеллектом, в качестве основы. Мы ближе, чем мы думаем, по скорости, с которой мы узнаем о том, как человеческие нейроны работают, чтобы поддерживать человеческое сознание, а также о том, как использовать компьютерные модели для воспроизведения этих процессов. Мы, возможно, дальше, чем думаем, из-за огромной вычислительной мощности, необходимой для поддержки такой модели. Тем не менее, скорость, с которой мы создаем новые вычислительные парадигмы, увеличивается, что можно увидеть в облаке, контейнерах и бессерверных вычислениях.

И, наконец, когда мы изучаем текущее состояние ИИ, эти системы используются в качестве инструментов для поддержки человеческой деятельности. Рассмотрим историю людей с их инструментами. С течением времени наша история была посвящена синергетическим отношениям человека и инструмента. Компьютеры - это всего лишь инструменты. Имея кардиостимуляторы, искусственные легкие, протезы и т. Д., Мы находимся на пути интеграции технологий в наше существование, и можно утверждать, что так было почти всегда. Тем не менее, несмотря на инструменты, которые мы используем, мы останемся уникальными людьми.

Заключительная мысль о том пути, на котором мы все идем:

«Брин отмечает, что, несмотря на то, что Джефф Дин находился на расстоянии нескольких скрепок от Google Brain, он не ожидал появления глубокого обучения. Если сам Брин, создавший Google, не мог предсказать развитие глубокого обучения, то что мы можем сказать о многих других практиках из других конкурирующих племен ИИ? То есть люди с корыстным интересом? В заключение, не доверяйте своему постоянному эксперту по ИИ, он просто может принадлежать к другому племени ». Карлос Э. Перес

И вы можете сказать, что ничего не знаете о том, что пишете! И, хихикая, я отвечаю: «Так верно», отсюда и ссылки. А теперь, когда мы с этим согласны, давайте обсудим обоснованность ссылок. Ваше здоровье.

Использованная литература:

« Множество племен искусственного интеллекта» https://medium.com/intuitionmachine/the-many-tribes-problem-of-artificial-intelligence-ai-1300faba5b60#.gmpi7uvx2

Нейронные сети, поддерживающие исследования ДНК: архитектуры сверточных нейронных сетей для прогнозирования связывания ДНК с белками, 2016, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4908339/#!po=31.1594

« Неврология для детей https://faculty.washington.edu/chudler/what.html»

« В чем разница между биологическими и искусственными нейронными сетями? » Http://cogsci.stackexchange.com/questions/7880/what-is-the-difference-between-biological-and-artificial-neural-networks

Википедия, Разведка https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence

Ученые из Гарварда считают, что они определили физический источник сознания http://www.sciencealert.com/harvard-scientists-think-they-ve-pinpointed-the-neural-source-of-consciousness

Младенцы рождаются с некоторой самооценкой http://www.livescience.com/41398-baby-awareness.html

Эрл Миллер получает премию Гольдмана-Ракика за выдающиеся достижения в области когнитивной нейробиологии, нейробиолог получил признание за свою роль в моделировании схем мозга, способствующих развитию познания. Http://news.mit.edu/2016/earl-miller-receives-goldman-rakic-prize-in-cognitive-neuroscience-1101

ДНК клеток мозга различается https://www.sciencenews.org/article/brain-cells%E2%80%99-dna-differs

Соматическая мутация в отдельных нейронах человека отслеживает историю развития и транскрипцию http://science.sciencemag.org/content/350/6256/94

Нейроны постоянно переписывают свою ДНК http://www.hopkinsmedicine.org/news/media/releases/neurons_constally_rewrite_their_dna

МОДЕЛЬ ИСПОЛЬЗУЕТ СВЕТ НА ЦЕЛИ ИНГИБИТОРНЫХ НЕЙРОНОВ http://www.csail.mit.edu/model_sheds_light_on_purpose_of_inhibitory_neurons

Википедия, загрузка разума, https://en.wikipedia.org/wiki/Mind_uploading#Computational_complexity

Википедия, Модели нейронных вычислений https://en.wikipedia.org/wiki/Models_of_neural_computation

Сколько информации хранится в геноме человека? Http://bitesizebio.com/8378/how-much-information-is-stored-in-the-human-genome/

Я приходит в голову: конструирование сознательного мозга Антонио Дамасио

Мегабайты, гигабайты, терабайты… Что это такое? Http://www.whatsabyte.com/

Кто такой Хэнк М. Грин?

Я то, что я сказал, рассказчик. Но вы можете спросить, откуда я пришел и куда мне идти? «Десять является ключом к тому, куда я иду, и это должно быть определено, откуда я пришел ».

Прочтите черновик книги 1: десять Хэнка М. Грина @ https://sites.google.com/view/time-a-trilogy/

Twitter на @hankmgreene или https://twitter.com/hankmgreene

Facebook: https://www.facebook.com/hankmgreene

Флипборд: HankMGreene