Себастьян Сеунг - Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть

Тут можно читать онлайн Себастьян Сеунг - Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть - бесплатно ознакомительный отрывок. Жанр: Прочая научная литература, издательство Литагент «БИНОМ. Лаборатория знаний»a493f192-47a0-11e3-b656-0025905a06ea, год 2014. Здесь Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.
  • Название:
    Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    Литагент «БИНОМ. Лаборатория знаний»a493f192-47a0-11e3-b656-0025905a06ea
  • Год:
    2014
  • Город:
    Москва
  • ISBN:
    978-5-9963-2672-3
  • Рейтинг:
    4.13/5. Голосов: 81
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Отзывы:
  • Ваша оценка:
    • 80
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

Себастьян Сеунг - Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть краткое содержание

Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть - описание и краткое содержание, автор Себастьян Сеунг, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru

Что такое человек? Какую роль в формировании личности играют гены, а какую – процессы, происходящие в нашем мозге? Сегодня ученые считают, что личность и интеллект определяются коннектомом, совокупностью связей между нейронами. Описание коннектома человека – невероятно сложная задача, ее решение станет не менее важным этапом в развитии науки, чем расшифровка генома, недаром в 2009 году Национальный институт здоровья США запустил специальный проект – «Коннектом человека», в котором сегодня участвуют уже ученые многих стран.

В своей книге Себастьян Сеунг, известный американский ученый, профессор компьютерной нейробиологии Массачусетского технологического института, рассказывает о самых последних результатах, полученных на пути изучения коннектома человека, и о том, зачем нам это все нужно.

Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок

Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть - читать книгу онлайн бесплатно (ознакомительный отрывок), автор Себастьян Сеунг
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Почему же пока не удается создать компьютеры, видящие так же хорошо, как люди? По-моему, причина в том, что очень уж мы хорошо видим. Первые исследователи ИИ сосредоточились на том, чтобы наделить электронные машины способностями, которые требуют от человека немалых усилий. В частности, их пытались научить играть в шахматы или доказывать математических теоремы. Как ни удивительно, оказалось, что электронному устройству не так-то сложно освоить такие вещи: в 1997 году суперкомпьютер Deep Blue разгромил Гарри Каспарова, чемпиона мира по шахматам. По сравнению с шахматами зрение кажется чем-то по-детски простым. Мы открываем глаза и тут же видим окружающий мир. Возможно, именно из-за этой кажущейся легкости первые исследователи ИИ не ожидали, что научить машину видеть окажется столь трудным делом.

Иногда люди, умеющие что-то делать лучше остальных, оказываются худшими учителями. Сами они выполняют задание бессознательно и бездумно, а если их спросить, как они это проделывают, они лишь недоуменно покачают головой и не смогут ничего объяснить. Все мы – виртуозы зрения. Мы с рождения умеем видеть и не понимаем, как кто-то (или что-то) может этого не уметь. Поэтому из нас получаются такие паршивые учителя зрения. К счастью, нам никогда и не приходится никому преподавать этот предмет. За исключением того случая, когда наши ученики – компьютеры.

В последние годы некоторые исследователи вообще решили оставить попытку обучить машину зрению. Пускай она учится сама. Соберите огромное количество примеров визуальных задач, выполняемых людьми, и запрограммируйте компьютер так, чтобы он имитировал эти примеры. Если ему это удастся, значит, он «научится» выполнять задачу безо всяких прямых инструкций со стороны человека. Этот метод называется машинным обучением и представляет собой важную область компьютерной науки. Именно благодаря ему появились цифровые фотоаппараты, умеющие автоматически фокусироваться на лицах. Ему мы обязаны и многими другими успехами ИИ.

В мире существуют лаборатории (включая и мою собственную), где с помощью машинного обучения пытаются сделать так, чтобы компьютер наконец сумел увидеть нейроны. Начинаем мы с программ, подобных тем, которые разработали Джон Файэла и Кристен Харрис. Люди вручную реконструируют очертания нейронов. Эти очертания служат для компьютера примерами, которые он должен воспроизвести. Вирен Джейн и Шрини Турага (в начале нашей работы они были моими докторантами) придумали методы цифровой оценки успехов компьютера, определяя, насколько получаемые им результаты совпадают с человеческими. Компьютер учится видеть форму нейронов на примерах, и оценка его работы постепенно повышается. Когда его достаточно натаскают, ему подсовывают снимки, которые человек еще не реконструировал вручную. На рис. 37 показана компьютерная реконструкция нейронов сетчатки. Пока метод находится в стадии разработки, но уже дает беспрецедентную точность.

Рис 37Изображение нейронов сетчатки глаза автоматически реконструированное - фото 37

Рис. 37.Изображение нейронов сетчатки глаза, автоматически реконструированное компьютером

Но даже после таких усовершенствований компьютер все-таки допускает ошибки. Я уверен, что дальнейшее применение машинного обучения будет и дальше снижать долю этих погрешностей. Однако по мере развития коннектомики машинам будут поручать анализ всё более обширных изображений, и абсолютное количество ошибок все-таки останется большим, даже если их доля будет убывать. В ближайшем будущем, которое мы еще как-то можем предсказать, анализ таких снимков никогда не станет полностью автоматизированным: на каком-то его этапе всегда понадобится участие человеческого разума. Тем не менее этот процесс наверняка значительно ускорится.

* * *

Идею взаимодействия с компьютером при помощи мыши придумал легендарный изобретатель Дуглас Энгельбарт (1925–2013). Потенциал этого изобретения в полной мере осознали только в 1980-е годы, когда мир захлестнула техническая революция, связанная с массовым производством персональных компьютеров. Но Энгельбарт придумал компьютерную мышь еще в 1963 году, когда руководил исследовательской группой в Стэнфордском институте – калифорнийском инкубаторе идей. В том же году Марвин Минский (р. 1927) основал на другом краю Америки, в Массачусетском технологическом институте, свою Лабораторию искусственного интеллекта. Ее сотрудники оказались в числе первых ученых, взявшихся за проблему обучения компьютеров зрению.

Бывалые хакеры обожают рассказывать историю (возможно, апокрифическую) о встрече двух этих гениев. Минский гордо заявил: «Мы наделим машину разумом! Мы научим ее ходить и говорить! Мы вселим в нее сознание!» Энгельбарт парировал: «И всё это вы сделаете для компьютеров? А что же вы тогда сделаете для людей?»

Свои идеи Энгельбарт изложил в своего рода манифесте под названием «Расширение человеческого интеллекта», где он вводил понятие о новом направлении исследований – усилении интеллекта (УИ). По целям УИ несколько отличалось от традиционных разработок в области искусственного интеллекта. Минский стремился сделать машину умнее; Энгельбарт же хотел, чтобы машина сделала умнее человека.

Исследования, которые велись в моей лаборатории по части машинного обучения, принадлежали к сфере ИИ, тогда как программа, разработанная Файэлой и Харрис, стала прямой наследницей идей Энгельбарта. Ее нельзя назвать ИИ, поскольку у нее не хватает смышлености, чтобы самостоятельно различить границы. Вместо этого она усиливает человеческий интеллект, расширяет его возможности, помогая людям более эффективно анализировать снимки, полученные с помощью электронного микроскопа. Сейчас сфера УИ играет всё более важную роль в науке, ведь теперь становится возможным путем интернет-краудсорсинга привлекать к выполнению научных задач огромное количество людей по всему миру. К примеру, проект «Зоопарк галактик» («The Galaxy Zoo») приглашает всех желающих помочь астрономам классифицировать галактики по их наблюдаемым в телескоп очертаниям.

Впрочем, на самом-то деле ИИ и УИ не соперничают друг с другом, ведь оптимальный подход – их комбинация. Именно этим сейчас и занимаются в моей лаборатории. ИИ должен стать частью любой УИ-системы. ИИ будет брать на себя все легкие решения, а трудные оставлять человеку. Лучший способ добиться эффективной работы людей – свести к минимуму то время, которое они тратят на выполнение элементарных задач. К тому же УИ-система – идеальная платформа для сбора примеров, которые можно использовать для того, чтобы усовершенствовать ИИ путем машинного обучения. Венчание УИ и ИИ дает систему, которая с течением времени делается всё умнее, тем самым всё больше и больше усиливая интеллект человека.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Себастьян Сеунг читать все книги автора по порядку

Себастьян Сеунг - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть отзывы


Отзывы читателей о книге Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть, автор: Себастьян Сеунг. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x