Память является ключевым элементом в функционировании нашего мозга, обладая множеством разновидностей, каждая из которых играет свою особую роль. Существуют декларативная, эмоциональная, сенсорная, временная и долговременная память, и это лишь начало списка. Но давайте подойдем к этому вопросу с инженерной точки зрения: какие типы памяти можно выделить, если анализировать саму природу биологической памяти и механизмы, на которых она строится? Какие методы позволят нам воссоздать эти уникальные процессы? - Давайте разберемся вместе. Конечно биологическая память неразрывно связана с механизмом обучения - подкрепления, которые мы тоже разберем, а также выясним чего же не хватает правилу Хебба. И сделаем мы это максимально наглядно и доступно.  

С точки зрения природы биологической памяти на клеточном или молекулярном уровне, её можно разделить на три вида: моментальная, кратковременная и долговременная. Да, всего три механизма памяти в биологическом мозге которые обеспечивают многообразие видов памяти в зависимости от её применения в различных задачах и обстоятельствах.

Приветствую, дорогие друзья! Хочу рассказать о своём проекте. Моё хобби это исследование нервной системы и мозга в целом и попытки провести реверс‑инжиниринг этих систем. Этому собственно и посвящены мои статьи на habr. И сейчас я пришел к идеи, что мне нужно разработать некий инструмент который бы упростил работу над моими поисками и изысканиями, и сделал бы их более доступными. Да, существует множество фреймворков на эту тему, но мне всё это не подходит, во‑первых, у меня сложился несколько альтернативный взгляд на проблему, во‑вторых, мне кажется я смогу сделать лучше и доступней.)

Более шести лет назад я презентовал статьёй на habr свой проект OpenTadpole. Это был редактор коннектома некой спайковой нейронной сети которая управляла телом головастика лягушки в симуляции среды. Этот проект показывает возможность формировать с помощью достаточно простых нейронов сложное рефлекторное поведение. Тут речь идет конечно только о безусловных рефлексах, без какого либо обучения. Интересным моментом для меня стало, то что многие интересовались есть ли web версия (это же проект сделанный на unity) или есть ли версия для Mac, linux. По существу, даже людям которым тема проекта была интересна и были обладателями windows не спешили что‑то скачивать, распаковывать, пробовать. И это понятно, куда удобнее просто пройти по ссылке и получить нужный опыт работы с редактором. К сожалению, web версию я не мог представить, так как использовал для симуляции жидкости сторонние плагины которые конфликтовали с компилятором под WebGL unity, ну очень уж капризный этот компилятор. С того момента зародилось идея сделать подобный редактор и делать его еще более доступным.

Это можно сравнить с поиском Священного грааля, поиск алгоритма, по которому работают биологические нейронные сети. Конечно многие скажут, что никакого грааля не существует, это всё легенды, и в искусственных нейронных сетях уже всё реализовано, осталось дождаться развития этой технологии, вычислительных ресурсов и... и всё — настоящий искусственный интеллект будет создан. А, разбираться в сложном и запутанном органе для этих целей нет необходимости. Но, надеюсь есть добрая доля искателей приключений, которым будет интересны некоторые рассуждения где стоит искать этот “Священный грааль”. В статье мы проанализируем и сравним работу искусственных нейронных сетей с гипотезами о том, как работают биологические нейронные сети, и конечно, сопроводим это практическими опытами, разберем новую искусственную нейронную сеть, которая по своему принципу работы ближе к биологическому аналогу.

Здравствуйте, предлагаю обзор и разбор проекта Brain Simulator II от Чарльза Дж. Саймона, основателя FutureAI. Этот проект и компания малоизвестны, в русскоязычном сегменте интернета вообще нет никаких упоминаний о ней. Моё внимание компания привлекла благодаря сообщению о том, что недавно FutureAI привлекла 2 миллиона $ инвестиций. Проект оказался для меня очень любопытным и интересным, так как я сам во многом разделяю взгляды на проблематику создания AGI Чарльза Саймона, и у меня была практика создания симулятора подобного Brain Simulator II. Обзор проводится на основе общедоступных материалов с сайта FutureAI.guru, откуда можно свободно скачать сам симулятор (windows), а также найти ссылку на его исходный код (c#). Ниже будет представлен вольный перевод одной из статей с сайта, в сопровождении моих комментариев.