мозг.
Нейробиология объяснила, зачем мы видим сны. А кто их показывает?
Несколько лет назад Дэвид Иглман из Стэнфорда опубликовал работу (официально опубликована 21 мая 2021), которая тихо закрыла один из самых волнующих вопросов в истории человечества. За пределами узкого круга нейробиологов о ней почти никто не знает.Вопрос звучит просто: зачем мы видим сны.Не что они означают, а почему вообще существуют
Спиральная активность специфических нейронов буквально координирует мозг в пространстве-времени
Звучит как название сюжетной линии для сериала «Лост» или «Грань»? Суть в том, что наш мозг работает циклами, и сон/бодрствование это лишь один из многих примеров. Есть еще ультрадианные ритмы: 1,5 часа собран, в фокусе и продуктивности, а потом голова ватная, ноль концентрации, надо бы передохнуть. То есть сама природа циклов – это нечто привычно и естественное, что мы ощущаем каждый день. Но вот теперь открыта группа нейронов, которые буквально расположены по спирали, работают по спирали, а активность самих мозговых волн этой структуры спиральна во времени! Что это вообще такое и какой в этом смысл?
81 000 интервью с Claude: чего на самом деле хотят люди от ИИ (и что их пугает)
Anthropic (создатели Claude) провели, пожалуй, самое масштабное качественное исследование об отношении людей к ИИ. 80 508 человек из 159 стран на 70 языках поговорили с «Anthropic Interviewer» (специальной версией Claude) о своих надеждах, страхах и реальном опыте.«Впервые я почувствовал, что ИИ превзошёл человеческие качества в рабочей задаче. В тот день я вовремя ушёл с работы и забрал дочь из детского сада» — инженер‑программист, Япония «Меня уволили в мае, потому что компания решила заменить меня AI‑системой».
Как пересмотр теории выученной беспомощности меняет концепцию баз знаний?
Как нам всем иногда не хватает такого "решателя проблем" мистера Вульфа!
Нейронные сети нетрадиционного вычисления
Статья призвана познакомить читателя с тем, как биологические механизмы могут применяться при разработке искусственных нейронных сетей для создания сильного искусственного интеллекта (AGI). Статья написана мной и ранее публиковалась на LOR. Выкладываю её здесь для расширения охвата и обмена опытом с хабровчанами.В прошлых статьях , мы рассмотрели сложную структуру нейронной сети в виде кортикальных колонок со спайковой передачей сигнала. Пришло время изменить подход к самим вычислениям, чтобы выйти за пределы кремниевой логики.Мы привыкли думать, что искусственный интеллект — это бесконечное умножение матриц. Миллиарды параметров, гигаватты энергии и детерминированная логика. Но если мы хотим приблизиться к природе настоящего мышления, нам придется признать:
