Семинар в Московском физико-техническом институте
Расшифровка видео
0:00
[музыка]
0:07
[музыка] [аплодисменты] Ну все отлично Уважаемые слушатели
0:12
задачи моего доклада сегодня очень простая потому что как человека
0:18
занимающихся мозгом человека и животных как занимающиеся механизмами в том числе
0:23
и принятия решения и управляемому морфогенезом который позволяет создавать
0:30
то чего еще не было в природе А я много очень слушаю и смотрю разные информации
0:37
которые приходят ко мне в том числе и о компьютерном моделировании мозга и о
0:45
использовании нейробиологических приемов как бы для развития технологий поскольку
0:51
у вас технологически в общем Физический институт который занимается
0:57
фундаментальными проблемами Я посчитал своим долгом рассказать сравнивая Так слегка с позиции биолога о
1:06
том что на самом деле я лично думаю а так называемым искусственным интеллекте
1:14
нейросетях там искусственных синапсов и всем остальном Почему Потому что
1:21
существуют реальность о которой он сегодня расскажу о существует такая полу журналистки выдумки Ну аналоги и были
1:29
есть в биологии Ну пример клонирования который является просто враньем от
1:35
начала до конца никакой речки доли никогда не было как понимаете это очень легко проверить потому что институт
1:42
вместе с овечкой долей долей со всеми архивами сожжен Понимаете английский
1:49
подход к архивным материалам чтоб никаких следов не осталось на самом деле
1:54
там легко было Проверить еще в те времена это 80 фунтов всего стоит такой
1:59
анализ когда просто берется матч мать и дочка или там отец сын там ручей делается генная дактилоскопии Вот
2:07
почему-то собрав 3 млрд фунтов исследователей этой работы не сделали ну
2:13
и самого главного Конечно вы не знаете что этих замечательных людей всех вместе
2:18
из Англии которые сделали овечку Долли привезли в Китай ну вы знаете китайцев
2:24
не хватает хронических мало И они решили их клонировать но создали им все условия и
2:32
через пять лет с треском выгнали всю группу Почему Потому что они ничего не сделали это оказалось липой то же самое
2:40
стволовые клетки можно холодный термоядерный синтез что из таких глобальных панам последнего
2:48
времени митхондриальное наследственность и генетическое родство по митохондриальной
2:54
ДНК это вообще позор научный потому что 25 лет миллиарды долларов уходили на то
3:01
чтобы доказывать родственные связи между животными людьми расами нациями на
3:06
основании генетической так называемой генетических исследований исследований
3:11
митохондриального ДНК до тех пор пока ловкие молекулярные биологи не вытащили
3:18
митохондрии из одной клетки и Выяснилось что внутри одной клетки может быть 10-15
3:25
вариантов генома о чем это говорит о том что такими способами связаны с
3:31
метаболизмом митохондрии это метаболизм можно доказать ближайшее родство любого кролика с
3:38
морковкой легко поскольку Как вы понимаете митохондриальный геном
3:43
изменчив и сейчас все эти работы закрылись исчезли вот Ровно к таким же
3:49
принадлежит по принадлежат попытке создания искусственной модели мозга это так
3:57
сказать знаменитые события которые на самом деле начались еще в 19 веке но не буду вам
4:04
пудрить Мозги у вас профессора есть они дома все это рассказывают вам когда попытались моделировать нейроны то
4:13
есть искусственных искусственный нейроны пытались создавать Ну конечно я здесь
4:18
проходил у вас вот здесь просто антиквариат какой-то во времена гальвани
4:24
электрический ток из лимона бы тоже пошел на ура но мы продвинулись немного хотелось бы услышать что-то еще так вот
4:34
проблема заключается в том что еще в начале 20 века в общем-то были придуманы
4:39
первые появились первые идеи моделирования нейронов А в чем дело у Нейрон очень
4:47
простая функция Он собирает сигналы из внешнего мира их интегрирует и выдает
4:54
значит результирующий сигнал этот сигнал там происходит за счет перезарядки
5:00
мембраны и заряд распространяется со скоростью там от 30 до 100 метров в секунду и приходит там в синапсы которые
5:07
значит он передает на другие клетки после этого некоторое время не может ничего генерировать это называется
5:13
рефрактерным периодом в общем-то такое простое дело как активность нейронов и
5:19
было положено в модель емкостную Вот это был первый успех и тогда решили
5:26
что вот математически сейчас они им коснуй модель рефрактерным периодом ведут и сразу же
5:32
смоделируют мозги и в тридцатые годы уже все биоэлектрическая активность мозга
5:37
говорили все осталось еще два шага мы поймем Как работает человеческий мозг
5:42
представляете да то есть они смогли только 40 милливольт там отвести но уже фантазии было полно И в общем-то это
5:51
модель просуществовала Долго но кончилось ничем только в середине Второй
5:58
мировой войны значит была построена эта знаменитая Модель которая здесь написано макала копиться которые которые
6:06
рассматривала Нейрон как Все или ничего то есть в чем дело брали биологический объект выделяли у него
6:14
одну единственную функцию Что является уже идиотизмом и пытались на ее
6:20
основание построить сложные модели взаимодействие между многими нейронами я вам сейчас объясню
6:26
почему это бессмысленно по определению Ну и дальше самые знаменитая кинетическая модель Кошкина Хаксли она
6:33
интересна тем что они попытались учесть все известные к шестидесятым годам
6:38
свойства нейронов и воткнуть их в математическую модель для того чтобы моделировать работу нейронов но тут же
6:45
выяснилось Через несколько лет что она вообще ни Для чего не пригодна переменных так много что результат
6:52
непредсказуем то есть ну это как вы
6:57
знаете Бозон Хиггса существование 50 процентов
7:03
подкинул монетку Может есть а может нет очень высокая вероятность Просто мой приятель считает то что приходил
7:10
искалатор вот так что здесь то же самое упростили ее до предела и шестьдесят
7:15
втором году значит была сделана более-менее приемлемая модель которая позволяет
7:22
собственно говоря моделировать вот в рамках этих моделей все и танцуется
7:27
ничего больше не сдвинулось 60-х годов и
7:32
вот посмотрите это всем вам известны шуточки начиная что
7:44
вкусный интеллект в семнадцатом обещались уже точно насчет 18 прошел 19
7:51
обалденные успехи финансирование просто увеличивается увеличивается семимильными
7:56
шагами и дело дошло того что вот там внизу вот этот кусочек о том что
8:02
пожалуйста ваш мозг Как в кино американском могут скопировать это нужно
8:07
еще четыре года и 50 миллиардов евро так все хорошо Сами понимаете что это чистая
8:14
панама никаких таких вещей нет не было и в обозримом будущем не будет но тем не
8:19
менее деньги выделяются хотя есть и трезвые люди которые говорят о том что при ближайшем
8:28
модели искусственного интеллекта связанные даже с познаванием образов не работают и работают из рук вон плохо
8:36
то есть да запустив там такую штуку у нас в метро поймали 700 разыскиваем
8:42
преступников но По каким признакам грубейшим То есть те кто чуть-чуть Поумней уже такими системы не
8:51
идентифицируются об этом надо Ясно и четко понимать значит таким образом проблемы
8:58
моделирования мозга очень простые во-первых Невозможно ничего сделать
9:05
не создать неотличимые от реальности системы этого не существует создать
9:11
нельзя в принципе Сейчас объясню почему значит слежка и бесконтрольный надзор не получается способов ухода от нее
9:18
огромное количество эффективность Очень низкая И несмотря на миллиардные вложений плохо получается очень плохо
9:25
это дальше дальше имитация безопасности которую многие вас вы занимаетесь это на
9:33
самом деле ничего практически не дает то есть в реальной безопасности отношения
9:38
имеет пример стрелок три дня назад технологии слежения тотального в том
9:45
числе анализа интернет-ресурсов ничего не дали такие стрелки появляются в среднем по десятку
9:53
в месяц и у нас и где-то По полтора десятка на западе решается эта проблема
9:58
Да решается но не такими способами как считается сейчас Ну и дальше самое главное это
10:04
программирование работа с компьютерными системами повышенной сложности с базами
10:12
данных создает иллюзию знаний которых на самом деле нет специальное тестирование которое мы
10:18
проводили показывали что с программистов на 300-400 человек 2-3 вообще понимает что делают вот к сожалению такие
10:26
печальные картины теперь относительно крупных международных проектов
10:31
знаменитый Европейский они вот как раз сейчас и хотят заниматься распознаванием и
10:38
копированием человеческого мозга это крайне затруднительной здесь специально привожу
10:44
прогнозы на 16 год То есть то что было шесть лет назад и на 17
10:49
который полностью провалились несмотря на гигантские вложения и колоссальные
10:56
так сказать приложения человеческих ресурсов то есть
11:02
формирование иначе говоря целостной информационно связанной среды не получилось не вышло ну и падение роста
11:08
производства на сегодняшний день 24 процента понимаете Компьютеры На самом деле остановились и наращивали их просто
11:16
объемно увеличивая их мощность ничего добиться невозможно я работал со многими такими системами К сожалению они
11:22
довольно бесполезны это такая печальная картина на сегодняшний день то есть
11:29
неприятная остановка технического прогресса убогость программистских подходов
11:35
которые ничего не решают а являются по сути дела аналогом железного Феликса
11:40
такой вот Счетная машинка механическая И на самом деле в их основании лежат все
11:47
те же самые принципы которые лежат лежали в классификаторе еще классификаторов в начале 20 века и до
11:54
Второй мировой войны что же с другой стороны с другой стороны очень маленькая штучка наш мозг не думайте что ваша
12:02
голова все заполнена мозгами Нет это самообман он мозг намного меньше в среднем 17 сантиметров длиной вот здесь
12:09
как раз представлена относительно молодая девица
12:14
пониженной социальной ответственности до 35 лет и приведены массы Тех самых
12:21
мозгов которые у нас есть но есть обыватели от 670 грамм до 2300 имеется
12:29
ввиду обывателя например австралийский аборигены у них маленькие маски до килограмма в основном но есть и
12:36
с большими тоже люди ничем не отличающиеся значит патологические мозги до двух килограмм 800 грамм самый
12:43
большой большим количеством роста был найден А 240 грамм это обращаю внимание что это
12:51
чуть меньше чем у шимпанзе Это должно набивать на некоторые мысли Потому что эти люди некоторые с таким
12:59
мозгом 240 300 350 грамм могут что говорить небольшие фразы выполнять
13:06
социально важные функции курить например и даже рассказывать анекдоты то есть
13:12
дело не только в массе Ну и наконец-то гений от 1017 до 2230 грамм наверху это
13:21
Кромвель Тургенев и прочее внизу Это Анатолий Франц кони гамбетта
13:29
то есть известный достаточно люди которые тем не менее имели небольшой мозг таким образом ставится крест на
13:36
всех этих рассуждений приводов псевдо антропологов популяризаторов науки которые говорят что связь есть Связи нет
13:43
В чем дело это можно пояснить что же там внутри Почему эту штуку очень трудно
13:50
повторить Внутри там находится вот такие
13:56
упакованные клетки это разрез вдоль мозга с левой стороны здесь по
14:04
поверхности внутри подкорковые ядра и вот нейроны которые лежат Они разные
14:11
в чем дело дело в том что вот Дело в том что они по-разному
14:18
упакованы Как видно даже неопытному человеку вот эта разница упаковке это
14:23
специализация того или иного поля самые простые вы знаете вот речевые здесь есть
14:30
слуховые память на затылке зрения А здесь середине вокруг Центральной
14:38
борозды сосредоточены центры движения то есть физкультурники мозг вот так устроен
14:45
то есть в нем находится на самом деле 150 миллиардов нейронов Это довольно
14:51
много поскольку сложность функции их крайне высока И никакими отдельными
14:57
синапсами искусственными моделировать нельзя Сейчас объясню почему Потому что
15:02
Мозг думает не как вычислительная машина и в этом большая трагедия вот слегка
15:09
увеличены нейроны коры как раз это поверхность мозга с бороздами покрыта
15:16
такими шестислойным неокортексом он примерно 3,5 4 мм вот так крупные нейроны это как
15:25
раз моторные или сложные ассоциативные ну помельче здесь выделяется 6 слоев
15:30
которые выполняют совершенно четкие конкретные функции в каждом Поле
15:36
отвечающем разозрение В одни слои входят волокна через другие выходят здесь
15:43
колончатая структуру которая обрабатывает этот сигнал то есть иначе говоря это колоссальное количество
15:50
специализированных по полям фрагмента мозга отделов которые на поверхности
15:57
раскрашены были как вот на этой картинке в цвет а в реальности Они конечно мозг
16:04
серо-беленькие никакой какими выдающимися
16:09
особенностями кажется не обладает то есть для того чтобы понять какие границы
16:15
у нас полей надо смотреть вот такую цветочек то есть сделать шесть с
16:20
половиной тысяч срезов через мозг человека потом их наклеить на стекла покрасить и через два года такого труда
16:28
можно переходить к исследованию так были исследованы мозги в том числе и разных великих людей я имею в виду и Ленина
16:36
и Маяковского и спендиарова рыснер и прочих и на
16:43
основании как раз известного она мне удалось установить как размер полей связан с конкретными функциями это
16:50
оказалось связано между собой вещи и гений у нас может иметь маленький мозг
16:55
большой но его гениальность определяется комбинацией полей которые например отвечают за музыкальную одаренность если
17:04
все там 27 полей большие больше чем обычного человека тогда перед нами гений
17:11
А если хоть одно будет поменьше будет уже не гение только музыкальная критик
17:16
так вот разница вы скажете Какие же разницы между этими полями а разницы по
17:22
полям и под поля могут составлять 40 раз Ну вы легко можете представить себе
17:27
борьбу на ковре когда один человек высоту высотой 2 метра другой 80 Ну
17:35
понятно что победа будет за двухметровым если тот который 80 метров его заметит
17:41
вообще то есть иначе говоря разница между мозгами отдельных людей составляет
17:47
не проценты а десятки крат что собственно говоря и ставят
17:54
загоняет скажем так ниже плинтуса все эти разговоры о всеобщем
17:59
интеллектуальном равенстве и братстве значит в чем дело дело в том что кроме
18:05
вот этой сложности и огромной изменчивости существует и разные
18:10
метаболические штучки которые не позволяют нашему мозгу например
18:15
постоянно интенсивно работать у нас есть ограничения К сожалению Сколько бы
18:22
стряхнин не клевали опытные математики результат может оказаться очень печально
18:29
Почему Потому что здесь нарисована картинка в которой синенькие это нейроны
18:38
изоляторы поскольку у нас электрический Сигнал электрохимический это глиальные
18:44
клетки Олега дендроглей швановские но у нас существует проблемы с мозгами Дело в
18:51
том что у нас мозг то для вас инородное тело Если ваши иммунная система добирается до
18:58
вашего мозга можно включать счетчик Потому что при массовом пробое гематоэнцефалического
19:04
барьера человек умирает через шесть часов в чем дело дело в том что это и есть
19:11
внутренний Триггер ограничитель метаболизма мозга для того чтобы Нейрон
19:17
а нейроны обращая Ваше внимание самые большие клетки в нашем организме наиболее крупные из них лежат например
19:24
такой коре вот эти пирамидные клетки А их отросток напрямую тянется ваш спиной
19:30
мозг то может быть метр-двадцать если его собрать так все вместе приличный кубик То есть это крупные клетки а
19:38
крупные клетки как вы понимаете надо кормить Именно поэтому мозг потребляет
19:44
так много энергии но кормление напрямую невозможно поскольку он забарьерный
19:50
орган то есть иммунная система от иммунной системы надо защищать и весь ваш организм построен так чтобы с вашей
19:57
нервной системой вашей иммунная система не контактировала и до последней мышцы управляющей Все нервы и синоптические
20:05
окончания на мышцах покрыты специальной оболочкой здесь она нарисована в виде зелененьких
20:11
клеток глиальных которые перетаскивают еду и кислород из сосудов к нейронам а
20:17
продукты дефекации обратно Как вы понимаете скорость такого метаболизма крайне ограничена то есть бесконечно
20:25
увеличивать его никакими способами нельзя поэтому все Что вы читаете про какие-то особые способы стимуляции мозга
20:32
Это все вранье и просто надувательство чтобы изъять у вас лишние деньги на
20:38
самом деле увеличить можно метаболизм Да можно Каким образом
20:44
Дело в том что сосудов вокруг нейронов обычно немножко больше чем используется
20:51
об этом чуть-чуть пойдет речь дальше самое главное для того чтобы нейроны с
20:57
таким сверхсложным метаболизмом защищенная от иммунной системы у которых
21:03
нет прямых контактов синоптические контакты Они информационно-электрические то есть
21:09
электричество там почти нет электричества это нужно чтобы передать
21:14
сигнал а на выхлопе сейчас еще об этом пойдет речь дальше на самом синапсе там
21:20
комбинация довольно случайно это отдельный разговор из 24 основных
21:26
медиаторов которые каждый является информационным и вот этот вот выбрасывается таких
21:32
пузырьков С информационными метаболитными выбрасываются несколько сот при каждой при каждом сигнале сигнал
21:39
200 200 может проходить в секунду ну Сами понимаете Попробуйте закодировать
21:45
такую штучку так вот тем не менее попытки как только увиделись синапсы
21:52
сложилось первое базовая модель так называемая Вектор весов синапсов То есть
21:58
когда поняли что синапсы разные бывают они могут один проходить вот здесь а
22:03
другой здесь на одной мембране одного нейрона один может быть тормоза другой активирующий это вообще все модели
22:09
нейросетей отбрасывают начисто потому что они просто рассыпется бессмыслить получается Поэтому начали придумывать
22:17
всякие способы как эти синапсы разделить функционально то есть по результатам этого я думаю вам рассказывают вы знаете
22:23
значит и дальше начинают упрощать вот эту сложную сложнейшую систему начинают
22:29
упрощать Ну и дальше все получается как вам хорошо известно Я думаю вы сами
22:35
экспериментальные или программно пользуетесь этим это алгоритм обратного распространения ошибки
22:40
пожалуйста обучается веса между входными и скрытым слоем и весьма между скрытыми выходным
22:46
слоем То есть это то самое чего обычно сейчас используется в так называемых нейросетях нелепость это это даже не
22:55
Математика это не пойми что то есть на самом деле еще происходит параллельно
23:00
Нейрон что передать сигнал еще и специальный канал открывает Вдоль по
23:05
мембране вот здесь огромное количество каналов юных
23:11
зависимых и сигнал пробивает пробегает по нейрону был горе открытию закрыть этих каналов ребята то есть модель вот
23:19
такие которые построены потенциалов они не работали работать не будут потому что это частные случаи физиологии нейронов
23:28
Ну и поэтому Сами понимаете Я думаю вам этот еще раз показывали здесь ничего
23:34
нового нет то есть это моделька на самом модельки на самом деле абсолютно не пригодные Кроме того как вот там они
23:41
знают ракету по поверхности земли запускать но она и так отлично полетит Если вы профиль сняли поэтому Это скорее
23:48
попытки использовать как в дерево принятия решений к логистический анализ
23:55
известность 50-х годов настолько же бесполезной То есть вы все время должны вводить ограничения их там и оставляйте
24:03
разделение на три из одной точки нельзя и прочее прочее обратные ограничения которые не позволяют вам по сути дела и
24:10
приблизиться даже синоптическим передачам поэтому я на этом останавливаться особенно не буду вам это
24:17
все известно и это бесконечно шмурыгается во всех более-менее научно-популярных изданиях на самом деле
24:26
знаете как старых черно-белых фильмах А в это время что же у нас находится
24:32
внутри а внутри находится вот такие синапсы это на хорошем увеличении 100000 раз
24:39
видно не мозг не пустой как рисует пьяный художники это к Нейрон висит там
24:45
нейрона там сигнал побежал бред силы кобылы забудьте нет ничего такого вот
24:51
плотность упаковки нервной ткани это размерности в десятки ангстры
25:01
мозг сверхплотная система которая заполнена системой связи этих связей у
25:07
каждого нейрона от 100 тысяч до миллиона поэтому эти сказочные модели в которых
25:13
мы предполагаем 10 тысяч связей нейрона ха-ха ничего не получится с такими
25:19
моделями и это не главное а главное вот эти вот самые синоптические пузырьки которые в
25:27
контактах когда Нейрон контактирует один с другим выходят и передают сигнал то
25:32
есть в чем фокус Почему электрические модели которых мы с вами говорили вот эти антикварные не работают работать не
25:39
будут Почему Потому что сигнал Передается от тела нейрона аксонного
25:44
бугорка по телу нейрона синапсу как увеличен
25:50
с помощью электрического Да действительно перезарядка мембраны 40 милливольт побежала но информационно это
25:57
часть она химическая и передается вот таким набором вот наверху
26:03
медиатор в которой сочетаются внутри каждого пузырька
26:09
то есть информационная составляющая Когда вы моделируете нейросеть у вас вообще отсутствует
26:16
вы ее подавляете методом исключения дискриминацию вот все
26:21
то есть ничего от железного Феликса пока не отошло несмотря на скорость объемы
26:27
интегративные возможности программное обеспечение пока все еще также
26:33
примеров попыток создать самую простую сесть ну здесь такие круглые черви
26:39
нематоды там 140 нейронов вот на моей памяти уже было около 20 попыток создать даже
26:47
фирмы по производству тазиков жертвовали огромные деньги создавали в
26:53
пространстве в таком помещении полную модель со всеми отростками нейронов
26:58
этого самое нервной системы малюсенького круглого червя для того чтобы физические
27:04
построить а потом пытаться математически промоделировать Как вы понимаете воз и ныне Хотя это я наблюдаю уже 35 лет
27:12
поэтому попытки сказать мне Ну мы можем запрограммировать ничего не запрограммировать Сейчас объясню почему
27:19
потому что мозг работает не по электрохимическому принципу о котором я
27:26
вам говорил И решение мы не принимаем не по электрохимическому принципу а на
27:31
морфогенетической основе что это значит о том что
27:36
наша мысль на самом деле абсолютно физически материально если вам что-то
27:42
доходит вы сидите работают надо было сообразить какой же бестолковый давно в
27:48
чем дело дело в том что всю жизнь 150 миллиардов нейронов
27:53
формирует и разрывает связи этих связей еще раз напомню от 100 тысяч до миллиона
28:00
вот здесь на этой картинке я специально привожу антителами помечены только несколько
28:07
типов синапсов которые есть на поверхности нейрона на самом деле их примерно в 10
28:14
раз больше вот такое количество синус информационный Но самое ужасное не в том что он
28:21
информационный то что мы не знаем какие медиаторы там сидят в каждом пузырьке а проблемы заключается в том что эти
28:28
синапсы всю жизнь образуются разрушаются каждый день У 150 миллиардов нейронов от
28:35
3 до 5 синапсов разрушается и от 3 до 5 синапсов образуется Посчитайте легко
28:42
понять что ваше свежие мысль Это продукт морфогенеза Почему Потому что они
28:48
формируют связи Нейрон Это не имеет не такие вот отростки один сидит здесь а связи заканчивается здесь заканчивается
28:56
здесь между теми областями мозга которые в том числе от информацию и
29:02
закономерности некоторые для того чтобы воспользоваться и выстроить новую
29:07
систему взаимодействия между собой и когда вы говорите озарение не дошло
29:13
Какое же был балбес это как раз когда такие связи поэтому
29:18
надо долго думать Почему поверхностные вертопрахи таких у вас на каждом курсе полно не могут
29:26
ничего жить Легко схватывают легко схватили легко понесли Ну до пятерки на
29:33
экзамен но сами Ничего себе не представляет так называем поверхностный ум легкий
29:38
которому не требуется таких взаимодействий он просто схватил запомнил потом продал удачно слегка
29:45
переливается в таких полно А вот так чтобы что-то придумать новое нужно время
29:50
Почему Потому что скорость образования вот этих самых синапсов особенно
29:56
целенаправленных невысока и дорого стоит я вам специально
30:01
говорил про метаболизм мозга о том что это на это нужно время из чего вы будете
30:07
строить синус нужен белки липиды мембрана Из чего состоит не будете
30:14
ничего есть но и будете думать Как кролик надо чтобы в мозг попадала самое
30:21
главное белки липиды и самое главное электролиты в большом количестве поэтому
30:27
наше мышление человеческое животных долговременная память носит
30:33
морфогенетический электрохимический характер отсюда все эти провалы бесконечных попыток
30:40
моделирования мозга ничего не получается и не получится по
30:46
одной простой причине потому что не учитывается фундаментальный принцип образование новых связей между целыми
30:54
блоками системами которые существуют мозг я знаю малолетние программисты
30:59
особенно второй третий курс они Обычно начинают отклячивать нижнюю губу и говорят Ну мы это запрограммируем как
31:06
запрограммируете вы что Господь Бог чтобы предусмотреть все варианты морфогенеза Нет конечно в этом весь
31:14
смысл биологической эволюции она адаптивна и она позволяет приспособиться
31:19
к тем условиям которых не было до этого никакой Бог это запрограммировать не может в этом принцип выживания
31:26
организмов сложно нервной системы что они могут адаптироваться
31:32
перестраивая свой мозг физический Так что приспособление дает возможность
31:39
значит воспроизводить все подобных
31:46
Да конечно
32:04
и не взрывать вот Есть еще одна тема которой тоже все
32:11
паразитируют удачные в коем случае продавать в обмен на грантовые деньги это удается это так называемый
32:16
перцепторами которые возникли там 50 лет назад их продают направо и налево они не
32:23
работают абсолютно но тем не менее это попытка примитивной отгонки
32:29
моделирование работы нейронов еще раз говорю по электрическому принципу что теперь как вы понимаете Смешно слушать
32:35
но тем не менее многослойные такие системы идут путем усложнения они не
32:42
решают проблемы они просто инвариантность повышают то есть в результате все равно надо закладывать
32:50
априорные системы вовнутрь конструкции все равно надо самообучающую систему
32:56
Кать самообучающая система косить программист подгоняет алгоритм под результат чуть-чуть качнулся входные
33:03
условия все заканчивается как пшик то есть конкретное решение конкретных
33:08
промышленных технических задач прекрасно но поиски механизмов действительно
33:14
создания того нового Что происходит хотя бы в мозге пиявки не получается Поэтому
33:21
сравним значит проблема моделирования мозга но с одной стороны Значит у нас что
33:28
изменяемый адаптивная память временное заменяемая фальсифицируемые кто долго не
33:34
был дома в том приезжает и думает Ну какая гадость а в голове Это было как хорошо и дома большие и еда вкусная
33:43
девушки симпатичные приехала Кошмар катастрофа то же самое когда
33:50
девушка дожидается парни из армии ушел такой хороший вернулся такая дрянь в чем дело в том
33:57
что вот это распад и формирование синапсов идет всю жизнь и вы
34:03
целенаправленно перестраиваете свой мозг для того чтобы обмануть себя
34:08
давно Съеденные вкусная еда или выпитая рюмка коньяка особо вкусного и дорогого вам кажется чудесной на самом деле это
34:16
далеко не так потому что ваш мозг перестраивать синоптические связи непрерывно таким образом моделируя
34:23
Память то есть память у вас зависит от вашего личного метаболизма и ваших пристрастий в компьютере это есть нет
34:31
записали на флешку или там еще на что флешки не открываются иногда в общем
34:39
записали сделали 10 копий смотришь и проживет то есть там изменения никаких нет
34:45
адаптивность Нашей памяти это ключ к нашему выживаемости выживанию у
34:50
компьютера таких фокусов нет как было так и есть в этом отношении он точнее получше полезные вещи в общем дальше
34:58
морфогенетический интеллект Запоминание мышления анализ как биологический процесс непрерывного роста
35:04
То есть у нас отростки образуются и разрушаются А если вы еще горькую
35:09
некачественную пьете то и Нейрон может погибнуть от нехватки кровоснабжения тут вообще выпадение Тоже неплохо потому что
35:17
у некоторых мозгов слишком много и они мешают особенно в тех областях которые отвечают за еду размножение и
35:24
доминантность там можно и поубавить хотя там сосудистой системы самое надежные
35:30
у нас псевдоинтеллектуальная комбинаторика ничего не сделать какой алгоритм засунули такое будет новый не возникнет
35:37
наш мозг благодаря морфогенетической активности позволяет делать что
35:42
создавать новые сложные алгоритмы О чем мечтают все программисты Давайте придумаем машину чтобы она создала не
35:49
будет такой машины Почему Потому что не должна быть цель поэтому
35:55
у нас по сути дела в мозге заложено динамическая адаптивное изменение
36:00
конструкция за счет разрыва образования новых связей А здесь ничего не сделаете
36:05
это может только имитировать но все равно вам надо все заложить в конструкцию
36:10
вы не можете это сделать так чтобы она сама шведы в 70 80-е годы сделали такой
36:16
процессор который перепаивался в процессе работы был такая Такой фокус
36:23
Но это в общем старая мечта взять вступили 150 миллиардов процессоров
36:29
посадить туда китайцев когда их станет много клонированных Вот они пусть перепаивают Вот тогда будет модель
36:34
компьютера электрическая мозга электрическая электрохимическая потому
36:40
что понятно что сигналы в этом случае электрохимического содержания иметь не будут значит дальше принципиальный
36:47
момент я думаю что все знают как находить компьютеры по
36:54
энергопотребление это жуткая дрянь потребляющая как электростанция видел
37:00
мощные компьютеры одни из самых мощных в стране Но это ужас мозг у нас решает те
37:05
же задачи 1300 грамм и при этом энергопотребление мизерное 10 Вт обращаю Ваше внимание это
37:14
на все творчество 10 Вт Вообще ни о чём то есть что
37:20
100 Ватт Но это вы загнули это наверное у гения не видел чтобы так кипели
37:27
а насчет килокалории это вы знаете отдельная песня 400 килокалорий этого знаете очень
37:34
сложно потому что вы знаете как в свое время Герберт изучал килокалории так я
37:41
скажу на всякий случай степень маразма чтобы было понятно ему задали в Германии
37:47
30-х годов задачу определить сколько надо потреблять солдатам вермах еще формировался и он
37:56
долго мыкался потому что он был известный физиолог немецкий а потом придумал сжигать в чистом кислороде 100
38:02
грамм любой еды и смотреть сколько выделится тепла вот поэтому с колониями здесь как-то Так
38:09
у нас потому что основной энергетический источник поддержания температуры мозга это тремор мускулатуры Вы знаете что у
38:17
некоторых паркинсоников начинается вот такая штука это просто торможение дофаминовое прекращается и начинается
38:25
тремор А так у нас мышцы в этом темпе все время трясутся благодаря им у нас температура тела стабильной
38:31
поддерживается Для чего мозг может работать только при гиперстабилизированной температуре
38:36
поэтому у нас туда сонные артерии идут и там самое стабильная ситуация поэтому
38:41
килокалории Нереальных около десяточки всего и то это у тех кто думает большинство же не думает сейчас до этого
38:48
дойдём Вообще ни о чем на ту то есть в рамках биологических задач таким образом
38:54
регулируем потребление которое В общем ставит сводит на ноль эти компьютерные
38:59
системы Ну и дальше здесь электрическая передача электрохимического кодирования сигнала
39:05
сверхсложная система нейроны могут передавать Да по своим разветвленным
39:11
отросткам аксонов уже выпуская сигнал там на 100-150 синапсов причем они
39:18
разнонаправлены секунду до 200 то есть вот смотрите что получается Ну и дальше
39:23
здесь понятно что линейные решения Значит все попытки их разветвить
39:29
кончаются колодизм в чистом виде или чем-то им подобен А здесь идут
39:34
параллельные процессы то есть мышление параллельно никак у бехтере вы который
39:39
утверждал что она может думать только одну мысль Хотя может так и было то есть
39:44
о чем идет речь о том что нейроны вот эти самые это реальные нейроны
39:50
человеческого головного мозга Вот они так выглядят окрашенные серебром один из
39:56
тысячи окрашивается и глиальные клетки которых обслуживают и сохраняют
40:02
гематоэнцефалический барьер Ну и дальше вот эти принципы нейрональные они
40:07
одинаковые в червяка и у таракана и У хорька и у человека все равно нейроны
40:14
работают по общим принципам и кстати говоря поскольку мозг за барьерный орган
40:19
то есть инородное тело для вашего же организма если он доберется его уничтожит их можно очень легко соединять
40:27
то есть строить Химер Можно да можно это было уже 30 лет назад но самое главное
40:33
для нас с вами это то что нейроны не воспроизводятся то есть найти похожий
40:39
Нейрон можно только у насекомых причем у высших у которых там 50.000 нейронов и
40:46
ветвление дендрит и аксонов наследуется но там 50
40:52
тысяч нейронов это можно генетически детерминировать человеческий мозг
40:57
генетически терминирует невозможно У нас всего с вами 24 тысячи генов
41:03
Это ни о чем учитывая 150 миллиардов нейронов Поэтому в развитии человека работают морфогенетические механизмы
41:10
такие же точно как при мышлении когда образуется только они посложнее но там
41:15
модель тьюринга диффузия активатор ингибитор просто в котором эти два
41:20
компонента разного физического происхождения это отдельный разговор если позовете Он про эмбриональное
41:27
развитие расскажу как это происходит на самом деле Вот это метаболическое
41:33
ограничение но проблематично Проблема в том что он ограничивает наши возможности до
41:42
каких до какой степени представим себе что вы задумались не дай Бог конечно но
41:48
тем не менее тогда у вас потребление всех энергетических ресурсов организма
41:55
мозгом который весит одну пятидесятую от массы тела достигнет 24 процентов долго
42:03
можно так нет через пару недель наступает чудовищное
42:08
истощение нервное раньше это вообще лечили там полгода на курортах то есть
42:14
напряжение интеллектуальное очень дорого стоит мозг не может так быстро работать причем работая он при этом сам себя
42:21
убивает Почему Потому что внутри нейронов накапливаются невыводимые продукты
42:26
распада и поэтому вы решаете Как вступить интенсивно подумать интенсивно подумать в том пораньше впасть в маразм
42:33
или Так постепенно использовать свои собственные мозги но маразм тогда
42:39
Отложить на некоторое время так вот метаболические проблемы связанные с тем что вода электролита у нас проходит
42:45
напрямую кислород проходит напрямую А вот Белки жиры углеводы они переносятся
42:51
телами гениальных клеток которая говорил и в результате что происходит это и есть
42:57
тормозной процесс понимаете Если вы задумались до того что у вас 24 процента
43:03
потребление мозгом всех энергии Что значит зайдя в туалет Вы можете полюбоваться вниз вот 25% от этого это
43:09
От мозга это продукты распада который мозг
43:16
выбрасывает через говядины клетки назад и они выводятся из вашего организма то
43:21
есть долго работать он не может Поэтому существует масса механизмов Которые тормозят
43:29
интеллектуальную деятельность вы все знаете что думать вредно И не хочется Как вы начинаете думать что хочется
43:36
сразу пойти пойти поиграть волейбол бы помочь маме даже посуду
43:42
помыть некоторые пытаются и постирать чего-нибудь для девочек развлечений
43:48
Почему Да потому что стирать в два с половиной раз дешевле чем думать
43:55
поэтому сразу у вас начинаются проблемы с дефекацией хочется есть Писать какать
44:00
спать и вообще всего на свете потому что мозг борется страшной силой с вашим
44:06
неинтеллектуальными нагрузками отсюда огромные проблемы Дело в том что
44:14
снижение потребления энергии вашим мозгом поддерживается замечательными веществами
44:22
особенно у молодых людей вижу здесь даже есть парочка сладеньких
44:28
канабиоидами эндогенными которые образуют внутри мозга
44:33
вы бы разбрасываете на один процент потребления энергии вам тут же это внутривенно
44:39
мозг сами нейроны вырабатывают для поддержки экономии энергии от
44:45
эволюционный процесс отработанный они вырабатывают очень полезное вещества у молодых людей иконопиоиды эпилоиды
44:52
эндогенные а у взрослых только канабиоиды поэтому мы с вами вспоминаем я к более возрастной аудитории
44:59
обращаюсь детство как очень светлый период яркий красивый конечно два
45:05
наркотика конечно яркие красивые поэтому имейте в виду что мозг интеллектуальной
45:12
нагрузки сопротивляется невероятно потому что метаболический он ограничен ничего с этим сделать нельзя Нужно всю
45:19
жизнь учиться преодолевать такие штучки А разница если жизнь закончилась как вот
45:25
здесь на левой стороне здесь данном случае сосудистая система профессора
45:31
математики санкт-петербуржских высших женских курсов Некрасова наверху санкт-петербургского извозчика который
45:38
злоупотреблял как понимаете извозчики Посмотрите разницу сосудистых систем
45:43
понятно что Некрасов обладал не только свежей Ясной памятью но и большими
45:49
сексуальными достоинствами а извозчик был мало того что туповатым импотентом
45:54
он еще и соображал очень плохо так что решайте думать головой или имитировать
46:00
воруют чужие мысли знания и так сказать результаты поэтому полезно думать и при
46:06
этом здесь как раз на этой картинке показано как это происходит вот сосуд с
46:12
белыми дырочками То бишь эритроцитами это то что у нас работает в норме Когда вы не думаете и все хорошо и у вас
46:19
эндогенные опиоиды попадают в мозг Но если вы задумались то включается еще
46:25
четыре и именно здесь сидит еще один принципиальный момент различия мозга и
46:30
компьютера мозг начинает кровоснабжаться дифференциально Если вы думаете что вы будете скакать с
46:39
палками в теннис играть Луна и у вас мозг будет кровоснабжаться уже не обманывайте себя это вранье будет только
46:47
вот эта область кровоснабжаться потому что весь мозг снабжаться так не может и
46:52
поэтому существует специальный механизм открываются вот эти вот 5 капилляров и
46:58
снабжается Моторная область А если Вы перестали с палками скакать стали вглядываться во что-то Ну например в
47:05
подозрении что вам дали 100 долларов фальшивым купюру и вас мозг закипел вот в этот
47:12
момент зрительные области также начинают снабжаться Зато остальные лишаются этих преимуществ то есть мозг еще обладает
47:20
дифференциальной способностью изменять свой метаболизм что тоже В
47:25
общем полезно знать таким образом если подводить итог мы краткой лекции то Значит сами процессы
47:34
которые сейчас распространены в компьютерных технологиях которых я
47:39
рассказываю насчет они хорошо воспринимаются И хорошо и сильно любимый
47:47
человечеством потому что они выполняют несколько важных биологических процессов
47:52
Ну во-первых это снижение биологических критериев созревания на Кортекс и замена
47:58
личностного опыта на инстинктивно гормональный набор из готовых вариантов падает энергия падает наркотики идут
48:04
отлично значит таким образом происходит массовое тупение хорошо это отлично для
48:11
Эволюции чудесно скорость искусственного отбора увеличивается АйТи зомбирование
48:17
иллюзиями знаний специфических доступностей этих знаний
48:22
Тоже замечательно потому что позволяет снизить энерге доходы оставить тех кто
48:29
значит идет на поводу таких событий дураками просто и удобно поэтому эти
48:35
технологии они цифровизация примите вызывает примитивизацию они усложнения
48:40
работы мозга Ну и дальше физио накопления разделения физиологической интеллектуальных функций
48:46
тоже совершенно Понятно значит Дело в том что человеческий мозг устроен Так
48:52
что лишнего Как вы понимаете работать не будет Ну и поэтому все что вызывает
48:58
энергетическую дискредитацию расходов отлично пример точно на самом деле пишет
49:04
Даже носи мало питон Однако это что
49:10
это понижение энергетических расходов мозг который благословляется очень хорошо Наша нервной системы в результате
49:16
чего достигается методом цифровизационных процессов увеличение
49:22
репродуктивных способностей снижение интеллектуальной нагрузки то есть потребление энергии то есть это те самые
49:29
биологические процессы которым человечество и стремилось последней несколько тысяч лет
49:35
у меня всегда задают вопрос Можно ли создать неристор Да можно из того что сегодня
49:41
рассказал как вы понимаете но он должен обладать связями с другими нерестами
49:46
разрывать и создавать новые связи причем случайным образом что очень важно он
49:52
может не только посылать сигналы как это очень сейчас модно в этих нейросетях а
49:58
тормозить и обрезать это постепенно доходит 20 лет об этом рассказываю даже
50:03
до самых бестолковых уже стал доходить но Дальше он должен уметь воспринимать суммировать сигналы обязательно
50:10
обладать собственной памятью потому что нейроны обладают собственной памятью но она не химическая она закончена
50:17
заключена в этих самых синапсов которым гоняет сигнал в том числе от синапса к
50:22
телу и назад Ну и самое главное вся эта система должна уметь умирать
50:30
самоуничтожаться по решении проблем мозг так делает кстати говоря и часто специально или блокирует работу или даже
50:39
так сказать уничтожая часть себя это да есть Ну и я уж не говорю про сигналы
50:45
противоположного значения и самое главное подчиняться основной тенденцией нейронального
50:52
так сказать программирование всего мозга Ну и самое главное я немного занимался
50:58
этим что надо делать для того чтобы создать не искусственный интеллект хотя
51:04
бы искусственно даже не тараканы червя он должен уметь делать то чего сейчас не
51:10
может делать ни одна система он должен иметь целеполагания не связанные с конкретной
51:15
задачей программирование цели делает бессмысленным любую конструкцию
51:20
это можно не обсуждать и дальше он должен получать градиентное удовольствие то есть что значит не достигнув
51:26
результата он должен получать удовольствие Попробуйте запрограммировать очень интересно будет ну и менять энергопотребление в
51:34
зависимости от нагрузки и уметь жертвовать энергией структуры Во имя цельнополагание Вот тогда будет зверек
51:41
он сразу же неизбежные последствия он будет бесконтрольным плевать ему на
51:46
вашу программу его выпустишь не поймаешь я неоднократно говорил у меня есть на
51:52
сайте издательства визе такая большая дискуссия с известным программистом лопатиным где мы обсуждали эти вещи Нет
52:00
это надо строить моделировать это на бумажке не вычислишь не запрограммируешь Ну и дальше искусственный интеллект это
52:08
решение чужих задач а не Ваш ни одно существо с таким набором свойств
52:14
ваши программы Ваши проблемы решать не будет решать свои и тогда вы его не
52:19
поймаете потому что управлять сложнее придется нанимать опять человек Кто его придумал
52:25
чтобы он придумал как его поймать на этом Позвольте закончить Спасибо за
52:30
внимание
52:35
[музыка] [аплодисменты] [музыка]