Мозг для искусственного интеллекта, искусственный интеллект для мозга. Константин Анохин

I Всероссийская школа-семинар
Национального центра физики и математики для студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов по искусственному интеллекту и большим данным в технических, промышленных, природных и социальных системах.
Саров, 20-24 ноября 2023 г.
Лекторий «Первой Всероссийской школы НЦФМ по искусственному интеллекту и большим данным».
Запись трансляции третьего дня. Лекционная сессия.
Лекция Константина Анохина — Мозг для искусственного интеллекта, искусственный интеллект для мозга.
Константин Анохин – профессор, академик РАН, директор Института перспективных исследований мозга МГУ имени М. В. Ломоносова, заведующий лабораторией нейробиологии памяти НИИ нормальной физиологии имени П.К. Анохина.

ТАЙМИНГ:
00:29 Введение
• Константин Анохин, директор института перспективных исследований мозга МГУ, выступает на конференции по искусственному интеллекту.
• Анохин подчеркивает важность понимания принципов работы мозга для развития искусственного интеллекта.
14:37 Нейробиология и искусственный интеллект
• Анохин рассказывает о том, как нейробиология может помочь в создании искусственного интеллекта.
• Он обсуждает принципы работы биологических нервных систем, которые не всегда применяются в искусственных системах, также упоминает о важности кодирования информации в химических сигналах и объемной передаче сигналов.
22:52 Нейроны и их функции
• Нейроны способны распространять потенциал действия не только от тела по аксону, но и под дендритом.
• Существует обратное распространение импульса из тела нейрона назад дендритом, регулирующее то, как дендрит принимает следующую информацию.
29:53 Память и ее особенности
• Биологическая память не репрезентативна и реконструктивна, она не является точным отражением событий внешнего мира.
• Воспроизведение памяти - активный процесс генерации предположения о том, что было.
• Биологическая память вырождена и обладает автоассоциативностью.
33:44 Мерджентность и искусственный интеллект
• Мерджентность - это взгляд на причинно-следственную структуру реальности, где типы сущностей могут состоять из организации материальных элементов более низкого уровня.
• Большие языковые модели, обученные на одном языке, начинают понимать другие языки и обладают некоторыми способностями, на которые их не учили.
40:41 Нейронные сети и когнитивные функции
• В больших нейронных сетях возникают когнитивные функции, такие как распознавание концепций и категорий.
• Нейроны места и времени возникают в мозге и в искусственных нейронных сетях.
54:32 Нейроны места и времени в искусственных нейронных сетях
• В больших языковых моделях возникают нейроны, которые классифицируют текст по времени и месту.
• В нейробиологии можно управлять работой организма, влияя на работу когнитивно-специализированных нейронов.
58:24 Искусственный интеллект и сознание
• Ученые могут стимулировать определенные зрительные категории у животных, вызывая галлюцинации.
• Искусственный интеллект может быть использован для генерации текста, но не обладает сознанием.
01:06:36 Эмерджентность и искусственный интеллект
• Мир становится взаимосвязанным, что может влиять на системную динамику и поведение искусственного интеллекта.
01:10:10 Теория мозга и когнитома
• Мозг - это не только нейронная сеть, но и гиперсетевая структура, которая развивается эмбрионально и за счет обучения.
• В мозге могут формироваться группы клеток, которые работают как кротовые норы и активируются в зависимости от прошлого опыта.
• Это объясняет нелинейность и ассоциативность мышления, которые не всегда следуют линейной логике.
01:13:16 Исторические переходы и когнитивные системы
• Видео обсуждает исторические переходы в когнитивных системах, которые происходят через объединение отдельных элементов в команды, конгломераты и оптимизации функций.
• В результате этих переходов, элементы системы приобретают новые свойства и начинают кодировать функционал и причинно-действенный потенциал системы.
01:15:22 Супервентность и суперцедентность
• Обсуждается концепция супервентности, которая означает, что свойства верхнего уровня полностью соответствуют свойствам нижнего уровня.
• Вводится понятие суперцедентности, которое говорит о том, что более высокие уровни каузально вытесняют более низкие.
• Система определяется своим максимальным потенциалом, а не физическими, химическими или биологическими уровнями.
01:18:30 Кластеризация и распознавание информации
• Необходимо найти общие принципы, которые объясняют этот феномен в разных системах, таких как биологические, искусственные нейронные сети и когнитивные системы.
• Обсуждается важность глубокого уровня нейронных сетей для распознавания информации и понимания причинно-следственных связей.

Мозг для искусственного интеллекта, искусственный интеллект для мозга. Константин Анохин

[ЗнанияиМозг]

Подпишитесь на обновления канала, чтобы не упускать полезные знания! Желаем Вам приятного просмотра.

[ИСКУССТВОЖИЗНИ]

Благодарю ВАС Константин Владимирович за лекцию!

[ТатьянаБыченко-ъж]

Константин Владимирович, благодаря увлекательнейшей популяризации Ваших Знаний, каждый день становится уникальным, Новым событием Жизни! С уважением Татьяна Быченко, научный сотрудник Краснодарского Сафари Парка

[VsevolodT]

Лекция настолько же офигенна !!, насколько неофигенны студенты =(

[kkottonn]

Для не отобранных на школу, можно бегущей строкой запустить перевод речей отцов основателей. Язык учить некогда, но тоже интересно😊.

[bigbel]

35 мин -Ну вот, не прошло и ... лет, и Анохин добрался до синергетического понимания строения и работы мозга. Ещё шажок нужно сделать к пониманию морфологии нейронной сети.

[АлександрОрлов-хкл]

Признак интеллекта в нейронной сети - чувство юмора.

[Надежда-ущв]

Спасибо академику!❤
И полное разочарование в студентах, печально за будущее нашей науки😢

[tarzan]

26:45 - это "отмирание" - оптимизация, индивидуальная настройка управления физическим телом собственным субстанциональным сознанием

[YanA-bknb]

Классная лекция, особенно вторая часть

[юрийникольский-щж]

Слушал на одном дыхании. Спасибо, было познавательно и увлекательно!
Как я понял, мы на пороге новых принципов освоения космического пространства. Уже не надо посылать человека на далекие планеты, когда можно послать материал для искусственного оплодотворения с искусственным интеллектом. Не надо думать о скорости межзвездного корабля, так как сигнал для замены одной формы ИИ на другую ограничен лишь скоростью света.
Биология ограничена возможностями для перемещения хотя бы из-за объема пища для длительных маршрутов, а ИИ ограничен возможностями интеллекта. Интеллект ИИ не способен преодолеть выход результатов за границы счетных множеств, а наука (человеческий разум) работает с множествами любой мощности.
Получается, что наступил конец кайнозойской эры, поэтому пора говорить о начале софиязойской эры (Σοφία — мудрость, ζωή — жизнь), где важен симбиоз естественного и искусственного интеллектов.
Ещё раз: спасибо!

[wildcat]

И читал про Илью и интервью с ним смотрел недавно, но по этим всратым картинкам и то не узнал. Спикер на основе этого какие-то выводы делает)

[flamehowk]

24:55 Передайте, пожалуйста, господину Анохину, что обратная замкнутая связь для самого себя нужна для контроля за эффективностью работы канала связи. Подобные технологии применяются во всех сложных линиях передачи данных, их периодически обязательно тестируют на проводимость и на уровень потерь данных на линии связи.

[vladimirmagnat]

Мы можем не только управлять своей энерго системой
Мы можем управлять певедение другого человека
Через теже зеркальные нейроны

[DrSergeyKibalnikov]

• Нейробиология может помочь в создании искусственного интеллекта, обсуждая принципы работы биологических нервных систем.

• Важность кодирования информации в химических сигналах и объемной передаче сигналов для применения в будущем искусственном интеллекте.

• Нейроны способны распространять потенциал действия не только от тела по аксону, но и под дендритом.

• Биологическая память не репрезентативна и реконструктивна, обладает автоассоциативностью.

• Большие языковые модели, обученные на одном языке, начинают понимать другие языки и обладают некоторыми способностями, на которые их не учили.

• В больших нейронных сетях возникают когнитивные функции, такие как распознавание концепций и категорий.

• В мозге могут формироваться группы клеток, которые работают как кротовые норы и активируются в зависимости от прошлого опыта.

[skiteskite]

Всё время удивляюсь тому, как многие лекторы ухитряются превратить интересный материал в снотворное...

[tigran.aghababyan]

Вторая часть лекции (про эмерджентность больших языковых моделей) фактически опровергает первую (где утверждается, что "ИИ всегда был про мозг"). В том-то и дело, что со времени изобретения искусственного нейрона в 1940х, в ИНС используются только самые базовые, максимально упрощенные понятия о мозге (а точнее о нейроне). Тогда как нейробиология шагнула далеко вперед. Я бы понял апеллирование к сложности мозга, если в ИИ была стагнация, но напротив - там бурное развитие. Благодаря чему? Благодаря изобретению искусственного нейрона, потом перцептрона, потом глубоких ИНС, метода обратного распространения ошибки, обучения с подкреплением, Word2vec (эмбеддинг и языковые модели) и трансформеров. Т.е. на заре ИИ была взята за основу базовая и максимально упрощенная концепция нейрона, а все остальное - математика. Это не отменяет пользы (причем потенциально - огромной) от математического моделирования мозга во всей его невообразимой сложности. Но и в отсутствии такого моделирования здесь и сейчас проблемы нет - нынешний подход пока себя более чем оправдывает.

[ОлегГафуров-уя]

Константин Владимирович, а Вы отвечаете в этом чате?
Послушав эту лекцию, у меня есть горячее желание познакомить Вас с PANN. Это технология появилась благодаря исправлению фатальной ошибки отцов-основателей ИИ, которых Вы показали в начале лекции.
Отсылаю Вас к лекции Бориса Злотина.
Можно ли с Вами встретиться в МГУ?

[ZivilisationdesGeist]

Круто, но слушатели конечно так себе подготовлены

[anvogel]

Кажется, это не наука, а философия науки: прекрасные исторические ссылки, прекрасные обобщения и модели. Но вот только реального выхлопа не видно, а из актуальности лишь сокращенный пересказ чужих работ с надеждой, что практика когда-нибудь приведет к бережно и расплывчато выстроенным моделям