Можно ли научить человека пониманию ? 

karaganda писал : Хотел бы поговорить на тему - что такое понимание.

Какие будут мнения ?

Можно ли научить человека пониманию скажем компьютерного текста ?

скажем, компьютерного можно
а так... да еще идиота...
не можно

Перевод Логика сознания

[внешняя ссылка]

о том мозг создает функционирующее сознание

На конференции IEEE Custom Integrated Circuits исследователи из Qualcomm, Университета Брауна и Калифорнийского университета Сан-Диего представили схему коммуникации для нейрогранул (neurograins) — миниатюрных беспроводных имплантатов площадью 0,25 мм². Она обеспечивает двустороннюю связь с внешним устройством на частоте 30 МГц со скоростью передачи 10 Мбит/с и приёма 1 Мбит/с. Благодаря сети из таких имплантов нейроинтерфейсы следующего поколения перестали быть научной фантастикой.

Профессор Брауновского университета — Арто Нурмикко — принимал участие в их решении этих задач, но даже он признаёт, что эти технологии находятся в зачаточном состоянии.

«Мы пытаемся перейти от сгибания пальцев к завязыванию шнурков и концерту на рояле. Это требует от нейроинтерфейса гораздо большей пространственной и временной детализации», — говорит Нурмикко. Его команда верит, что такой детализации можно будет достичь, перейдя от одиночных проводных зондов к сети из крошечных беспроводных имплантов.



Разработка нейрогранул началась в 2017 году, когда Университет Брауна получил грант на создание нейроинтерфейсов нового поколения. Каждое устройство состоит из антенны и чипа и работает как пассивная RFID-метка: улавливает внешний радиосигнал и использует полученную энергию для питания электрода, который считывает скачки напряжения от отдельных нейронов. Набор антенн снаружи головы обеспечивает нейрогранулы энергией и обменивается с ними информацией.

Для управления тысячью имплантов с одной антенны ученым и инженерам пришлось решить несколько сложных задач. Гранулы не могли синхронизировать время между собой, принимали сигнал разной мощности, из-за чего у них не было опорного напряжения для разделения максимумов и минимумов входящих битов.

«Мы должны были создать синхронизированную сеть без единой опорной точки и часов между узлами и использовать минимум мощности и минимум площади», — рассказывает Винсент Люнг, технический директор лаборатории Qualcomm в Калифорнийском университете Сан-Диего.

Решение нашли в виде маломощного компаратора напряжения и схемы коммутации, совместившей амплитудную манипуляцию с широтно-импульсной модуляцией (ASK with PWM). В этой схеме цифровому сигналу соответствует как изменение амплитуды, так и изменение длительности импульса. У каждого бита есть высокое и низкое значение. У «1» максимум импульса длится в два раза дольше следующего за ним минимума, а у «0» — в полтора раза. Это гарантирует, что сигнал может быть принят, даже если ни одна из гранул не синхронизирована и нет надежного опорного напряжения, с которым можно было бы сравнить их сигнал.

Для сбора информации, внешний контроллер подает инициирующий радиосигнал, а затем последовательно обращается к каждой нейрогрануле и даёт команду на передачу данных со скоростью 10 Мбит/с. При такой схеме, информация с тысячи имплантов будет собрана за 100 миллисекунд.

Теперь перед учёными встала другая задача: интегрировать чтение информации с нейронов и систему стимуляции. Но даже с этим дополнением нейрогранулы могут уменьшиться в десять раз, имплантация станет менее травматичной, а нас потенциально ждет дивный новый мир.

[внешняя ссылка]

Инженеры из Университета Карнеги – Меллона в сотрудничестве со специалистами из Миннесотского университета совершили настоящий прорыв в области разработки неивазивных методов управления роботизированным устройством. Используя неинвазивный нейрокомпьютерный интерфейс (BCI) ученые создали первую в мире роботизированную руку, управляемую человеческим мозгом и обладающую возможностью следить за направлением курсора мыши на экране компьютера. Как отмечает портал Tech Explore, сообщающий о разработке, возможность использования неинвазивного метода управления роботизированными устройствами будет иметь широкий спектр применений. Например, данная технологий может оказаться очень полезной для парализованных людей.

Проблема заключается в том, что использование неинвазивных нейрокомпьютерных интерфейсов, которые собирают информацию о сигналах мозга через внешние электроды, а не через имплантируемые в мозг чипы, сопровождается передачей вместе сигналами мозга количества «шума», который снижает точность управления. Поэтому неивазивные методы мысленного управления роботизированными устройствами сильно проигрывают технологиям с использованием имплантатов. Несмотря на это, разработчики не сдаются и пытаются создать более точные методы управления, которые не будут требовать хирургического вмешательства.

И, похоже, заведующему кафедрой биомедицинской инженерии Университета Карнеги – Меллона, профессору Бину Хе это удалось.

Используя новые методы сенсорных технологий и машинного обучения Хе вместе со своей командой смог получить доступ к глубинным сигналам мозга, достигнув высокой точности управления роборукой. Благодаря неинвазивной нейровизуализации и новой парадигме непрерывного преследования, система научилась преодолевать шумные сигналы ЭЭГ, что привело к значительному улучшению нейронного декодирования и облегчило непрерывное управление роботизированными устройствами в режиме реального времени.

Используя неинвазивный BCI для управления роботизированной рукой, которая отслеживает курсор на экране компьютера, Хе с командой впервые продемонстрировал, что манипулятор теперь может непрерывно следовать за курсором. Ранее подобные устройства следовали за движением курсора резкими, дискретными движениями, как будто пытались «догнать» команды мозга – теперь конечность следует за курсором плавно и непрерывно.

В статье указано, что уникальный подход команды к решению этой проблемы улучшил систему обучения BCI почти на 60 процентов для традиционных задач центрирования, а также повысил качество непрерывного отслеживания компьютерного курсора более чем на 500 процентов.

[внешняя ссылка]

Нейроинтерфейс для сварщиков изменит фабрики

В предложенной инженерами системе оператор не наводит сварочный аппарат вручную. Наблюдая на экране компьютера тип соединения, он выбирает из нескольких предлагаемых вариантов сварки. Этот выбор и распознает машина.

В настоящее время все опыты проходят в трехмерной симуляции. Кесавадас говорит, что до коммерциализации коллектив отделяет еще «пара лет». Задача ближайшего будущего — добавить в симулятор больше разных вариантов сварных соединений для обучения ИИ.

[внешняя ссылка]

Нейроны зрительной коры оказались универсальными

[внешняя ссылка]

Эксперимент на макаках показал, что, вопреки общепринятой модели, цвет, форму и ориентацию видимых предметов обрабатывают одни и те же нейроны первичной зрительной коры головного мозга

Elon Musk’s Neuralink to livestream special project update on July 16

[внешняя ссылка]

В интервью Business Insider Саксена отметил, что мы неправильно расцениваем угрозу, исходящую со стороны ИИ. Опасаться следует не восстания машин, которое предрекает Илон Маск, а повсеместного распространения алгоритмов.

Постепенно люди начнут использовать их для принятия любых решений, от диагностики болезней до выбора авиакомпании для путешествия.

Появление этого невидимого «слоя интеллекта» будет такой же революцией, как распространение электричества. Сама по себе технология этически нейтральна, отмечает Саксена, однако ее неправильное применение может навредить людям.

Независимо от того, улучшит ли ИИ нашу жизнь или ухудшит, он сильно повлияет на эволюцию человека, отмечает Саксена.

Homo sapiens постепенно уступит место Homo digitalis — новому виду, который возникнет в результате слияния разума с искусственным интеллектом.

Французский философ Бернар Стиглер также видит в распространении алгоритмов потенциальную угрозу. По его мнению, использование новых технологий делает людей глупее. Кроме того, мыслитель скептически относится к идеям технологической сингулярности и трансгуманизма — для него это не более чем рекламные слоганы предпринимателей из Кремниевой долины.

[внешняя ссылка]

по печени
по печени

Французский исследователь компании Facebook и один из «крестных отцов ИИ» Ян Лекун предложил новый метод обучения, который назвал самоконтролируемым. В этом случае, в отличие от контролируемого и неконтролируемого обучения, ИИ должен делать выводы сам, что позволит машине «взаимодействовать с миром» полноценно.

Исследователь считает, что акценты в обучении должны быть изменены, а машина должна копировать методы обучения человека. «Все, чему мы учимся как люди, усваивается через самоконтроль. Лишь немногому обучаемся под контролем, все остальные знания мы укрепляем сами».

Лекун отмечает, что первый шаг к такому обучению — временное прогнозирование. Другими словами, к примеру, ученые должны обучать нейронные сети предсказывать вторую половину видео при просмотре первой части. «Это своего рода симуляция того, что происходит в голове. Следующая революция ИИ не будет контролироваться», — добавил он.

[внешняя ссылка]

Elon Musk’s Company Takes Baby Steps to Wiring Brains to the Internet

[внешняя ссылка]

Neuralink: Brain-Machine Interface Experts Size Up Elon Musk's Neural Implant
"I think it's very impressive."

[внешняя ссылка]

Илон Маск показал имплантат для связи мозга с компьютером. Насколько далеко он зашел? Интервью нейробиолога Михаила Лебедева, из чьей лаборатории вышли сотрудники компании Маска

[внешняя ссылка]