«Нейронный код». Константин Анохин

«Нейронный код: в поисках клеточных принципов кодирования когнитивной информации» - пленарный доклад К.В.Анохина на BF-NAICS 2021 (Балтийский форум: нейронаука, искусственный интеллект и сложные системы) 13 сентября 2021 года. Константин Владимирович Анохин, академик РАН, директор Института перспективных исследований мозга МГУ имени М.В. Ломоносова. «Балтийский форум: нейронаука, искусственный интеллект и сложные системы», посвященный достижениям фундаментальной и прикладной науки на стыке исследований мозга, искусственного интеллекта и нелинейной динамики, теории сложных систем и социальных и этических аспектов глобальной цифровизации нашей жизни. «Нейронный код: в поисках клеточных принципов кодирования когнитивной информации» - пленарный доклад К.В.Анохина на BF-NAICS 2021. г Калининград. ТАЙМИНГ: 00:31 Введение 07:19 Главная проблема нейронауки 10:35 Теория нейронных гиперсетей • Теория, которая охватывает максимум феноменов, исходит из небольшого количества первых принципов и предсказывает эмпирические закономерности. • Три части теории: концептуальная, модельная и биологическая. • Теория описывает коги и лиги как нейронные группы, которые создают элементы более высокопорядкового уровня. 14:58 Нейронные группы и когнитивные группы 18:04 Гиперсети и когнитивные группы 25:14 Нейронный код и проблема комы 26:38 Нейро-имидж и ментальные процессы 33:04 Нейро-кодирование и ментальные образы 36:13 Микроко и нейрональная активность 38:34 Нейроны и когнитивная специализация 43:16 Нейроны и обучение • Нейроны могут обучаться и модифицировать свои связи для работы в разных функциональных системах. • Нейроны могут стать специализированными относительно определенного цвета или объекта, если они активируются в разных ситуациях. 48:04 Нейроны и искусственный интеллект • Нейроны могут быть использованы для создания искусственных нейронных сетей и глубокого обучения. • Нейроны могут быть обучены на определенных образах и объектах, что позволяет им стать более специализированными. 53:22 Нейроны и их специализация • В январе 2021 года была опубликована новая сеть алгоритма клип, которая тренируется на изображении и показывает, что нейроны в глубоких слоях искусственной нейронной сети имеют свойства, похожие на специализацию клеток в мозге. • Нейроны в искусственной нейронной сети видят изображения, на которые они реагируют максимально, и это позволяет им распознавать образы, даже если они не видят конкретный образ. 55:31 Эксперименты с нейронами • Владимир Сотсков использовал технологию микроэндоскопов для изучения нейронов в мозге животных. • Эксперименты показали, что нейроны могут приобретать когнитивную специализацию с первого раза, что противоречит идее о необходимости множества обучений. 01:00:22 Значение для искусственного интеллекта • Если будет понято, как биологическая нейронная сеть делает это, можно будет создать новое поколение систем искусственного интеллекта.