Comments 35
И в чем же может заключаться преимущество вселенной, в которой может возникнуть мозг от остальных?
Если например черные дыры — механизм размножения вселенных, то каким боком тут может пригодится мозг или продукты его деятельности — например технологии? Там же энергии, которые не то что мозг — звезды разрываются.
Если например черные дыры — механизм размножения вселенных, то каким боком тут может пригодится мозг или продукты его деятельности — например технологии? Там же энергии, которые не то что мозг — звезды разрываются.
Уверен, что есть. Причем это невероятно важно для понимания природы человека. Постараюсь написать об этом не затягивая.
Если например черные дыры — механизм размножения вселенных, то каким боком тут может пригодится мозг или продукты его деятельности — например технологии?
Ну например человеки расселятся по Галактике и начнут взрывать звёзды одну за другой для каких-то своих целей (для путешествия в пространстве и времени через чёрные дыры, или же банальная война). Побочный продукт этой деятельности — ненормально большое количество чёрных дыр, а значит такая вселенная оказалась более «плодовитой», чем конкуренты.
Весьма впечатлен вашей деятельностью. Очень интересную тему разрабатываете и довольно далеко в ней продвинулись, как мне кажется. Не стоит только увлекаться аналогиями. Бывает, что они помогают хорошо объяснить некий факт или явление, но увязывать на них такую сложную тему, я считаю, не правильно. Особенно неудачно выглядит аналогия с квантовой механикой. Она ничего не объясняет, а только путает. Сразу приходит на ум работа Пенроуза с его квантовой природой сознания, а смысл вы вкладываете другой. Голографическая же модель мозга мне кажется весьма перспектитвной, она собственно как раз и вытекает из вашей работы, насколько я успел понять. Особенно интересно это в свете работы Девида Бома о голографической природе Вселенной.
Квантовая аналогия принципиально важна. Именно она позволяет описать совсем другую, отличную от Фон-Неймановской, архитектуру вычислений. Архитектура мозга гораздо ближе к квантовым компьютерам чем к традиционным.
UFO just landed and posted this here
Да, приложил, принцип неопределенности работает и в вашем примере. Изначально принцип неопределенности следовал из того рассуждения, что если у нас есть волна, то, взяв ее малый фрагмент, мы можем сказать про место где эта волна, но не можем измерить ее частоту. Если мы увеличим фрагмент, то частота станет понятна, но место расползется. Эта логика применима и к информации. Попробуйте указать точно в каком месте фразы содержится ее смысл.
UFO just landed and posted this here
В примере с частотой подразумевается, что сигнал можжет быть непостоянен по частоте. Мы можем измерить сколько колебаний пришлось в выбранный интервал, но чем меньше интервал тем выше погрешность.
UFO just landed and posted this here
Приведу цитату, чтобы не писать самому:
Существует точная количественная аналогия между соотношениями неопределённости Гейзенберга и свойствами волн или сигналов. Рассмотрим переменный во времени сигнал, например звуковую волну. Бессмысленно говорить о частотном спектре сигнала в какой-либо момент времени. Для точного определения частоты необходимо наблюдать за сигналом в течение некоторого времени, таким образом теряя точность определения времени. Другими словами, звук не может одновременно иметь и точное значение времени его фиксации, как его имеет очень короткий импульс, и точного значения частоты, как это имеет место для непрерывного (и в принципе бесконечно длительного) чистого тона (чистой синусоиды). Временно́е положение и частота волны математически полностью аналогичны координате и (квантово-механическому) импульсу частицы. Что совсем не удивительно, если вспомнить, что p_x = \hbar k_x, то есть импульс в квантовой механике — это и есть пространственная частота вдоль соответствующей координаты. (Википедия)
Существует точная количественная аналогия между соотношениями неопределённости Гейзенберга и свойствами волн или сигналов. Рассмотрим переменный во времени сигнал, например звуковую волну. Бессмысленно говорить о частотном спектре сигнала в какой-либо момент времени. Для точного определения частоты необходимо наблюдать за сигналом в течение некоторого времени, таким образом теряя точность определения времени. Другими словами, звук не может одновременно иметь и точное значение времени его фиксации, как его имеет очень короткий импульс, и точного значения частоты, как это имеет место для непрерывного (и в принципе бесконечно длительного) чистого тона (чистой синусоиды). Временно́е положение и частота волны математически полностью аналогичны координате и (квантово-механическому) импульсу частицы. Что совсем не удивительно, если вспомнить, что p_x = \hbar k_x, то есть импульс в квантовой механике — это и есть пространственная частота вдоль соответствующей координаты. (Википедия)
Я хотел бы еще раз обратить ваше внимание на то, что вы приводя пример КМ используете аналогию.
Да, волновая природа сознания присутствует, вы это вроде как доказали. Да что-то есть похожее. Но КМ описывает процессы из совсем другой оперы. Ну да, процесс «вычисления» не такой как мы привыкли в компьютерах. Но языки VHDL тоже создают структуры в ПЛИС, работающие параллельно и обычному программисту зачастую трудно сразу сориентироваться в таком процессе вычисления, когда программа выполняется сразу вся параллельно, но мы же не сравниваем это с квантовой механикой. Похоже не значит что это оно и есть. Даже если очень похоже. Характерный пример в физике подобных ошибочных аналогий — это солитоны. Как заманчиво было прикрутить их к фотонам и другим элементарным частицам. Если бы не одно но. Среди решений уравнений Максвелла нет тех, которые описывали бы солитоны. А многие «ученые» до сих пор пытаются их туда засунуть, что легко нагугливается на всяких околонаучных площадках…
Вероятность истинности заключений выводов по аналогии низка даже по сравнению с популярной индукцией. Поэтому в науке аналогия редко используется как средство обоснования или доказательства суждений.Отсюда
Да, волновая природа сознания присутствует, вы это вроде как доказали. Да что-то есть похожее. Но КМ описывает процессы из совсем другой оперы. Ну да, процесс «вычисления» не такой как мы привыкли в компьютерах. Но языки VHDL тоже создают структуры в ПЛИС, работающие параллельно и обычному программисту зачастую трудно сразу сориентироваться в таком процессе вычисления, когда программа выполняется сразу вся параллельно, но мы же не сравниваем это с квантовой механикой. Похоже не значит что это оно и есть. Даже если очень похоже. Характерный пример в физике подобных ошибочных аналогий — это солитоны. Как заманчиво было прикрутить их к фотонам и другим элементарным частицам. Если бы не одно но. Среди решений уравнений Максвелла нет тех, которые описывали бы солитоны. А многие «ученые» до сих пор пытаются их туда засунуть, что легко нагугливается на всяких околонаучных площадках…
UFO just landed and posted this here
Ваша модель, безусловно интересна, но аналогии притянуты за уши. При том почти все. Например, свойства, которыми Вы связали неопределённость Гейзенберга и вашу модель, проявляются у тех же клеточных автоматов. При том сами по себе эти свойства к принципу неопределённости отношения не имеют. Про квантовую механику можно сказать то же самое — мозг в вашей модели реализует умное и эффективное распараллеливание, но о каких-то намёках на квантовые вычисления говорить не приходится. Не знаю где Вы взяли тезис о том, что квантовый компьютер производит «параллельную проверку всех возможных гипотез».
Гипотезы для квантового компьютера — это все возможные состояния, определяемые комбинациями кубит. Унитарные преобразования (гейты) меняют вероятности этих состояний. Вся прелесть в том, что одно преобразование затрагивает сразу все состояния (гипотезы). То есть по сути за несколько тактов работы квантового компьютера расчитывается вероятность для каждой из гипотез (возможных комбинаций кубит). В момент измерения квантовая система выбирает состояние, исходя из сложившихся вероятностей. Тезис о «параллельной проверке всех возможных гипотез» вполне уместен. Именно реализация этого свойства роднит мозг и квантовый компьютер. Но при этом мозг не работает с кубитами и не проверяет все возможные комбинации.
Ни о какой «проверке гипотез» при описании квантовых вычислений речи не идёт. За счёт запутанности квантовая система изменяется целиком за одно применение оператора, но в вашей модели нет ничего подобного. Фактически, это то же самое, что сказать, будто достаточно мощный компьютер с большим количеством ядер действует подобно квантовой системе, но это не так. В этой аналогии нет смысла.
Нет смысла для вас. Видеть смысл или нет вещь субъективная. Модель строится именно так, что за одно применение оператора (подачу новой информации) происходит изменение состояния сразу всех участков коры, каждый из которых отвечает за свою гипотезу (возможное состояние). Отличие от квантовой системы в том, что совсем маловероятные состояния могут отсеятся за счет предыдущего опыта и не проверяться вообще. Для меня это вполне рабочая аналогия. Но повторюсь, что видеть в аналогии смысл или нет процесс субъективный.
Спасибо, очень интересная статья. Конечно сразу появилась несколько идей. Например, теоретически насколько реально внедрить в мозг искусственное устройство, которое в состоянии записывать и/или воспроизводить определенные волны. Получается что защет такого устройства можно будет вызвать определенные воспоминания.
Да. Возможно считать мысли. Возможно навеять любой образ (воспроизвести необходимые понятия). Возможно заставить вспомнить что-либо конкретное. Технически это хотя и непросто, но вполне реализуемо. Главное, что нейроинтефейс оказывается гораздо проще чем казалось раньше. Он не требует слежения за всей корой, а допускает съем информации с «точечных» областей. Именно так делает сам мозг, реализуя систему проекций между зонами коры.
Простейший пример: вот слушаешь музыку, часто в процессе прослушивания о чем-то думаешь, какие-то события происходят. Потом можно долго долго не слушать какую-то песню, а потом при прослушивании контекст мозга автоматически переключится на яркий момент, связанный с этой песней.
Насколько мне известно, это явление называется «Якорение». Есть несколько Input-каналов (визуальный, акустический, кинестетический). Если человек смотря на определенный пейзаж (визуальная информация) слушает определенную музыку (акустическая информация), то информация «записывается вместе». После этого воспроизведя такую же информацию из одного Input-канала, загружается и другая информация.
есть интересный аналог принципа неопределенности в химии, упомянутый в книге «Гастон Башляр. Философское отрицание»: «противоположности понятий субстанции и операции: если операция грубая, то субстанцию можно считать определенной; если же операция проведена чисто, субстанция становится неопределенной»
Принцип неопределенности — это следствие идеологии «описания через понятия». Мы вводим понятия хорошо описывающее систему в определенных обстоятельствах (масштабе, контексте и так далее). Когда эти обстоятельства сильно меняются оказывается, что понятия «начинают размываться». Стоит воспринимать принцип неопределенности не как физический закон, а как свойство информационных понятий. Подходя к некой границе применимости для набора понятий, описывающих какое-либо явление, мы всегда оказываемся в ситуации когда четкое использование одних понятий возможно только за счет размывания (изменения) смысла других. Это справедливо для любых наук и описаний.
вообще, тут может больше оказаться полезным не общефилософский контекст, а конкретно химический: рецепторы на нейроне осуществляют «измерение» химического состава(впрочем, как и выпуск нейромедиаторов, потому как любая операция может рассматриваться как измерение): «знание субстанции не может быть одновременно и ясным и отчетливым. Если это знание ясное, значит, мы не позаботились о различении изучаемого вещества от похожих близких веществ, не постарались изучить значение колебаний ее характеристик»
Когда я начинал работать с семантикой текста и речи (после физического ф-та) у меня точно такие же аналогии напрашивались. Но воплотить их в жизнь (смоделировать) не представлялось возможным, поскольку квантовые вычисления применимы в симметричном (относительно времени) микромире. Например, принцип неопределенности не будет работать на нейронах. А главное, со временем я обнаружил разные методы, которые ничуть не хуже могут смоделировать работу мозга (относительно процессов понимания). В основном это алгоритмы с нечеткой логикой, латентно-семантическое моделирование, скрытое размещение Дирихле и пр. Поэтому ваша аналогия достойна внимания скорее ради генерации новых идей и моделей для описания работы мозга, нежели сама способна на оное, имхо.
Аналогия не более чем аналогия. Но от многозначности информации никуда не денешся. Все алгоритмы, которые используют неоднозначные трактовки понятий, тем или иным образом моделируют спектр состояний и процедуру выбора. Даже сверточные сети — это одна из разновидностей этого подхода. Есть одно ядро свертки (одно понятие), но в зависимости от контекста смещения по слою к которому свертка применяется оно (понятие) дает разные возможные реализации. Я показываю, что эти подходы можно многократно усилить, используя правильным образом предыдущий опыт.
ваша идея распознавания напоминает сеть Хопфилда, но с более гибким обучением
Нашёл время посмотреть выступление и ещё несколько видео на канале.
Возникла пара вопросов о волновой теории:
— каким образом волна затухает? может ли иметь место ситуация, когда сигнал зацикливается и бесконечно ретранслируется от одной группы нейоронов к другой и обратно. если нет, то почему?
Второй вопрос касался параллельного прохождения нескольких волн, как одна волна не мешает другой. Вопрос был исчерпан, когда речь дошла до фильтра Блума, понятно что имеет место его аппаратная реализация.
Возникла пара вопросов о волновой теории:
— каким образом волна затухает? может ли иметь место ситуация, когда сигнал зацикливается и бесконечно ретранслируется от одной группы нейоронов к другой и обратно. если нет, то почему?
Второй вопрос касался параллельного прохождения нескольких волн, как одна волна не мешает другой. Вопрос был исчерпан, когда речь дошла до фильтра Блума, понятно что имеет место его аппаратная реализация.
может ли иметь место ситуация, когда сигнал зацикливается и бесконечно ретранслируется от одной группы нейоронов к другой и обратно. если нет, то почему?
Может быть эпилепсия — это как раз оно? Либо же двухстепенчатое зацикливание: волна1 -> волна2 -> волна1 ->…
Второй вопрос касался параллельного прохождения нескольких волн, как одна волна не мешает другой.
В распространении волны учавтсвует небольшая доля нейронов (~1% в модели). Другие волны просто распространяются другими нейронами.
Однонаправленное распространение волны обеспечивается тем, что есть период релаксации. Активность, связанная с тем же сигналом, может повториться не сразу, а только спустя определенное время. За это время волна успевает «уйти из виду», что блокирует обратное распространение. Похожий механизм обеспечивает однонаправленное распространение спайков и по аксонам, и по дендритам. Под однонаправленностью имеется в виду то, что возникнув в одном месте спайк разбегается от него в обе стороны.
Когда в одном месте пересекается несколько волн, то, если не предусматривать специальных механизмов, начинаются ложные срабатывания, которые нарастают лавинообразно. При моделировании картина, действительно, очень напоминает эпилепсию.
Насчет фильтра Блума все верно — это он.
Когда в одном месте пересекается несколько волн, то, если не предусматривать специальных механизмов, начинаются ложные срабатывания, которые нарастают лавинообразно. При моделировании картина, действительно, очень напоминает эпилепсию.
Насчет фильтра Блума все верно — это он.
Интересно, а временные параметры процесса известны или хотя бы предполагаются?
Сколько миллисекунд занимает движение фронта от одного нейрона к следующему, какой период релаксации?
Сколько миллисекунд занимает движение фронта от одного нейрона к следующему, какой период релаксации?
Порядки величин можно представить, исходя из известных фактов. Скорость распространения аксонных спайков в коре 1-2 м/с. Дендритных в несколько раз меньше. По зоне коры поперечником 4-5 см волновой сигнал, распространяясь со скоростью спайка, пройдет где-то за 1/20 секунды. Это приблизительно соответствует ритмам мозга (бетта-ритм). Релаксация для нейрона при спайке менее 1 мс.
Sign up to leave a comment.
Мозг. Голографическая память. Биология квантовых вычислений