Искусственный интеллект, нейросети

Цитата: TAU от 19.03.2019 17:14:50Садись, двойка! (С). Марш учить матчасть!
Обучение без учителя

Вы бы хоть сами сначала прочитали свою ссылку дальше названия прежде чем оценки ставить.
По вашей ссылке

ЦитатаКак правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами.

Цитата: Поверонов от 19.03.2019 21:44:30Вы бы хоть сами сначала прочитали свою ссылку дальше названия прежде чем оценки ставить.
По вашей ссылке

Да зачем мне Википедию внимательно читать, я ее правлю. Привел ссылку на нее просто как первое найденное и где попроще излагают.

Суть не меняется - оценки я поставил совершенно обоснованно. Как-никак, преподаю ИИ не первый год в разных университетах.

Книгу должен в этом году написать, в план издательства включена.

Цитата: TAU от 19.03.2019 23:51:34Да зачем мне Википедию внимательно читать, я ее правлю. Привел ссылку на нее просто как первое найденное и где попроще излагают.

Суть не меняется - оценки я поставил совершенно обоснованно. Как-никак, преподаю ИИ не первый год в разных университетах.

Книгу должен в этом году написать, в план издательства включена.

Суть как  раз и не меняется - не может НС начать работать без предварительной обучающей последовательности, которая задается внешним образом то есть учителем.
Приведите опровергающий пример.

Цитата: Поверонов от 20.03.2019 08:15:46Суть как  раз и не меняется - не может НС начать работать без предварительной обучающей последовательности, которая задается внешним образом то есть учителем.

Вы сути понятия "учитель" не понимаете. Как я уже советовал - читайте матчасть!!!

Цитата: Поверонов от 20.03.2019 08:15:46Суть как  раз и не меняется - не может НС начать работать без предварительной обучающей последовательности, которая задается внешним образом то есть учителем.
Приведите опровергающий пример.

Можно подумать что человек сможет. Сколько лет приходится ребенка обучать всему, прежде чем он вырастет?
Любой пустой изначально интеллект, хоть человеческий, хоть искусственный, нужно хоть чему-то обучить изначально.
Основной вопрос - как это сделать с минимальными усилиями. Насколько я помню, в го нейросеть училась играть без спарринга со стороны человека, просто по базе уже сыгранных людьми партий и играя сама с собой.

Цитата: Прокруст от 22.03.2019 07:28:17Можно подумать что человек сможет. Сколько лет приходится ребенка обучать всему, прежде чем он вырастет?
Любой пустой изначально интеллект, хоть человеческий, хоть искусственный, нужно хоть чему-то обучить изначально.
Основной вопрос - как это сделать с минимальными усилиями. Насколько я помню, в го нейросеть училась играть без спарринга со стороны человека, просто по базе уже сыгранных людьми партий и играя сама с собой.

У человека, в отличии от, есть базис в виде инстинкта выживания выраженный наличием воли. Опорой является вся накопленная мощность системы, содержащая все события за всё время её существования. Это и есть основа самообучения позволяющая познать мир "голым, на голой земле".
 Исскуственный интеллект опирается лишь на заблуждения индивидуумов / учителей, порождённых ложным восприятием мира под влиянием социума.
ПС ограничения воли, в виде приведённых выше "законов робототехники" никогда не позволят создать интеллект сопоставимый с человеческим.
 А значит всё это не более чем автоматы и говорить об "искусственном интеллекте" значит снова погружаться в мир иллюзий.
 

Цитата: Прокруст от 22.03.2019 07:28:17Можно подумать что человек сможет. Сколько лет приходится ребенка обучать всему, прежде чем он вырастет?
Любой пустой изначально интеллект, хоть человеческий, хоть искусственный, нужно хоть чему-то обучить изначально.
Основной вопрос - как это сделать с минимальными усилиями. Насколько я помню, в го нейросеть училась играть без спарринга со стороны человека, просто по базе уже сыгранных людьми партий и играя сама с собой.

В формализованных средах типа игр успех/неуспех может быть установлен формализованными правилами игры. Как уже отмечалось выше для таких сред обучающая последовательность может быть задана записями игр. Далее НС может саморазвиваться играя со своим клоном, автоматически занося каждую новую сыгранную партию в обучающую последовательность. Так НС может быстро набрать опыт миллионов партий.
Но в неформальных средах типа красиво-некрасиво, болен-неболен и т.п. оценка ситуаций служащих обучающей последовательностью может быть задана только внешним экспертом. Поэтому в таких средах НС не сможет превзойти человека количественно, так  как эксперт ( или их группа ) определяет скорость обучения. В таких средах у НС отсутствует самостоятельная обратная связь - она подменена экспертом-учителем.
Поэтому успехи НС в формализованных средах никоим образом не являются залогом их успеха в неформальных. Это принципиально разные сферы применения. 
Другое дело что сами неформальные среды могут намеренно формализовываться, но этот процесс не имеет отношения к ИИ.

Цитата: Поверонов от 22.03.2019 08:58:49В формализованных средах типа игр успех/неуспех может быть установлен формализованными правилами игры. Как уже отмечалось выше для таких сред обучающая последовательность может быть задана записями игр. Далее НС может саморазвиваться играя со своим клоном, автоматически занося каждую новую сыгранную партию в обучающую последовательность. Так НС может быстро набрать опыт миллионов партий.
Но в неформальных средах типа красиво-некрасиво, болен-неболен и т.п. оценка ситуаций служащих обучающей последовательностью может быть задана только внешним экспертом. Поэтому в таких средах НС не сможет превзойти человека количественно, так  как эксперт ( или их группа ) определяет скорость обучения. В таких средах у НС отсутствует самостоятельная обратная связь - она подменена экспертом-учителем.
Поэтому успехи НС в формализованных средах никоим образом не являются залогом их успеха в неформальных. Это принципиально разные сферы применения. 
Другое дело что сами неформальные среды могут намеренно формализовываться, но этот процесс не имеет отношения к ИИ.

Все намного проще. Ну к примеру нейросети сейчас вполне по силам с имитировать дождевого червяка. Все 93 (или 94 - не помню сколько ученые насчитали) способа утаскивания листика в норку. При этом не нужно человеку всему этому обучать - достаточно хорошо с имитировать червяка, норку и местность, листик,  и конечно задать направляющую успеха - листик должен быть в норке.
Еще проще научить наконец робота всегда хорошо завинчивать гайки на конвейере, несмотря на все случайные смещения.
То есть прямо сейчас можно наконец конвейерное производство полностью автоматизировать. При этом программы писать придется - но это будут общие алгоритмы, а вот решать локальные проблемы -  орудовать манипулятором завинчивая гайки будет нейросеть.
И так можно автоматизировать любую работу, на которой заняты рабочие. Не вдруг разумеется, постепенно.
И я не понимаю, почему так надо напирать на формализованность, обучение - есть датчики, есть механизмы - задаешь крайне простой алгоритм заворачивания - и все, дальше нейросеть пытается повторить.
PS.
И таки да - совершенно самостоятельно человек из ребенка может вырасти только в маугли. Если конечно волки помогут и обучат.

Цитата: Прокруст от 22.03.2019 15:51:34Все намного проще.
...
И я не понимаю, почему так надо напирать на формализованность, обучение - есть датчики, есть механизмы - задаешь крайне простой алгоритм заворачивания - и все, дальше нейросеть пытается повторить.
PS.
И таки да - совершенно самостоятельно человек из ребенка может вырасти только в маугли. Если конечно волки помогут и обучат.

Нейросеть - это распознающее устройство. Из миллионов вариантов на входе она выбирает один из  возможных исходов на выходе, соответственно тому как ее обучили.Когда нейросеть играет в игру - она не планирует ходы, а просто распознает следующий ход, основываясь на аккумулированном опыте прежних игр.
С движениями сложнее - все возможные исполнимые траектории движения должны быть в множестве возможных исходов, и соответственно должны быть отработаны в процессе обучения. Такое пространство состояний несложно разработать, но вот задать функцию соответствия возможных входных ситуаций и правильных движений ( реакций ) неизмеримо сложнее хотя бы потому что имея такую функцию далее НС становится ненужной - эта функция уже сама решает задачу будучи воплощенной в автомате.
Для самообучения НС движениям необходимо замкнуть обратную связь так чтобы автоматически определять была реакция НС успешной или нет. Например при самообучении стрельбе из оружия автоматически фиксировать попадание в мишень как успешный исход. Тогда после миллионов раз вскидываний оружия НС сможет научиться попадать в цель, изрешетив всю окружающую среду в процессе самообучения.

Цитата: Прокруст от 22.03.2019 07:28:17...
Любой пустой изначально интеллект, хоть человеческий, хоть искусственный, нужно хоть чему-то обучить изначально.
Основной вопрос - как это сделать с минимальными усилиями. Насколько я помню, в го нейросеть училась играть без спарринга со стороны человека, просто по базе уже сыгранных людьми партий и играя сама с собой.

Часто, когда речь заходит про возможности нейронных сетей, почему-то вспоминают шахматы или го, как примеры уверенного развития технологии. Но мы в этом развитии практически стоим на месте, а увеличиваются лишь возможности железа.
Например, программа AlphaZero - это такой же переборный алгоритм, как и предыдущие. Ведь для эффективной игры все равно требуется осуществлять перебор многих тысяч вариантов в секунду. В программе можно срезать перебор до нескольких десятков (как у обычного человека), и тогда мы увидим, что движок играет в лучшем случае в силу КМС, а то и первого разряда. Некоторые зевки в игре могут удивить даже обыкновенного любителя. Это может проверить каждый. При этом нейросеть должна сыграть миллионы партий, чтобы дойти до такого уровня. Сколько при этом нужно человеку? Я недавно считал про себя.. примерно 10 тысяч партий и примерно 2 тысячи решенных задач в интернете потребовалось мне чтобы достичь уровня крепкого первого разряда. Без учителя. Где-то в сети попадалась статья, где приблизительно рассчитывали количество условных шаблонов, которые хранит в памяти гроссмейстер. Приблизительно 50 тысяч. Не миллионы.
В общем, налицо крайне низкая эффективность нейросетевых алгоритмов на данный момент. Даже в таких легко формализуемых шахматах, где 6 разновидностей фигур и 64 клетки пространства. При этом в обучаемой выборке должны быть примеры позиций на каждый ход, иначе этот ход будет с нулевым коэффициентом, и сеть его никогда не сделает. Никогда. И таких нюансов куча. Слово "самообучилась" вообще не выдерживает никакой критики, так как в программе просто куча коэффициентов в методе перебора, которые выставлялись вручную, а без этого эффективность обучения ниже плинтуса.  Короче, если разобраться, то мы опять имеем грубый счетчик, а не ИИ, который что-то там понимает. К сожалению.
Подтверждением этому служат попытки DeepMind сделать бота для стратегии Starcraft 2. Нейросеть, берет всю информацию прямо из API игры по каждому объекту в любой момент времени. Все юниты и здания, где бы они не находились, доступны с полной детализацией их состояния и расположены в едином реестре. Человеку даже не снились такие возможности. И только поэтому программе удается перекликать белковых игроков. Стратегическое же видение у программы - просто кошмар. И если мимо проходящим людям все это кажется волшебным, то специалистам, которые следят за развитием уже долгое время, этот проект является лишь доказательством тупикового развития из-за непреодолимого комбинаторного взрыва. Задачу опять требуется разбивать на этапы, каждый этап обучать отдельно. Куча головняка и главное - ручной работы. Самообучение? ))) Пока это все сказки.

Цитата: Papakarlo от 27.03.2019 12:55:12Часто, когда речь заходит про возможности нейронных сетей, почему-то вспоминают шахматы или го, как примеры уверенного развития технологии.

Часто сравнивая человека и ИИ забывают количество нейронов у человека и у искусственной нейросети. Поэтому странно ждать одинаковые результаты у устройств заведомо разной мощности.

Цитата: Прокруст от 22.03.2019 15:51:34Все намного проще. Ну к примеру нейросети сейчас вполне по силам с имитировать дождевого червяка. Все 93 (или 94 - не помню сколько ученые насчитали) способа утаскивания листика в норку. При этом не нужно человеку всему этому обучать - достаточно хорошо с имитировать червяка, норку и местность, листик,  и конечно задать направляющую успеха - листик должен быть в норке.
Еще проще научить наконец робота всегда хорошо завинчивать гайки на конвейере, несмотря на все случайные смещения.
То есть прямо сейчас можно наконец конвейерное производство полностью автоматизировать. При этом программы писать придется - но это будут общие алгоритмы, а вот решать локальные проблемы -  орудовать манипулятором завинчивая гайки будет нейросеть.
И так можно автоматизировать любую работу, на которой заняты рабочие. Не вдруг разумеется, постепенно.
И я не понимаю, почему так надо напирать на формализованность, обучение - есть датчики, есть механизмы - задаешь крайне простой алгоритм заворачивания - и все, дальше нейросеть пытается повторить.
PS.
И таки да - совершенно самостоятельно человек из ребенка может вырасти только в маугли. Если конечно волки помогут и обучат.

Покуда не будет промробота по сортировке мусора (золотое дно, не надо продавливать общественность на беспилотные такси и прочие ограничения), говорить о развитии ИИ преждевременно.
Пока это автоматы со сложной логикой.
А вот мусор разобрать на составляющие по типу материалов алгоритмизировать не получается.

Цитата: Foxhound от 27.03.2019 16:45:41Часто сравнивая человека и ИИ забывают количество нейронов у человека и у искусственной нейросети. Поэтому странно ждать одинаковые результаты у устройств заведомо разной мощности.

Мы сейчас говорим не о силе игры, а об эффективном использовании своего предыдущего опыта. В данном случае (AlphaZero) увеличение нейросети никак не сможет повлиять на уменьшение примеров и времени для обучения. Скорее наоборот. Как были миллионы игр, так и останутся. Сейчас есть открытый проект Leela Chess Zero, который уже превзошел по силе игры AlphaZero, но разработчики пока не спешат увеличивать нейросеть. В данном случае нужен баланс со скоростью перебора. 
А факт остается: человеку требуется проиграть несколько тысяч игр, а машине - миллионы. Человеку иногда хватает анализа одной игры, чтобы распространить этот опыт на целый класс похожих позиций, а машине требуется куча статистики по одному ходу, чтобы хоть как-то изменилось ее поведение. И это только 6 фигур и 64 клетки. Чем сложнее задача, тем больше будет разрыв в "понимании". 
Нейросеть в данном случае - это просто классификатор на основе статистики. Сравнивать нейросеть с мозгом, - это все равно что сравнивать сумматор с процессором. Уровни разные.

Цитата: Papakarlo от 27.03.2019 12:55:12Часто, когда речь заходит про возможности нейронных сетей, почему-то вспоминают шахматы или го, как примеры уверенного развития технологии. Но мы в этом развитии практически стоим на месте, а увеличиваются лишь возможности железа.
Например, программа AlphaZero - это такой же переборный алгоритм, как и предыдущие. Ведь для эффективной игры все равно требуется осуществлять перебор многих тысяч вариантов в секунду.

Нейросеть в принципе ничего не перебирает, она распознает - это совершенно другой алгоритм, параллельный. Никто не смог сделать сколько-нибудь эффективный ИИ для игры в го на переборном алгоритме.

ЦитатаМы сейчас говорим не о силе игры, а об эффективном использовании своего предыдущего опыта. В данном случае (AlphaZero) увеличение нейросети никак не сможет повлиять на уменьшение примеров и времени для обучения. Скорее наоборот. Как были миллионы игр, так и останутся. Сейчас есть открытый проект Leela Chess Zero, который уже превзошел по силе игры AlphaZero, но разработчики пока не спешат увеличивать нейросеть. В данном случае нужен баланс со скоростью перебора. 
А факт остается: человеку требуется проиграть несколько тысяч игр, а машине - миллионы. Человеку иногда хватает анализа одной игры, чтобы распространить этот опыт на целый класс похожих позиций, а машине требуется куча статистики по одному ходу, чтобы хоть как-то изменилось ее поведение. И это только 6 фигур и 64 клетки. Чем сложнее задача, тем больше будет разрыв в "понимании". 
Нейросеть в данном случае - это просто классификатор на основе статистики. Сравнивать нейросеть с мозгом, - это все равно что сравнивать сумматор с процессором. Уровни разные.

Неправильно расставлены акценты. Речь вовсе не о сравнении текущего ИИ с человеком, а о его возможностях.
ИИ может учиться во много раз быстрее человека - виртуальная среда позволяет ускорить обучение. Обученный ИИ легко клонируется, обучил один - обучил миллионы.
AlphaZero показал какие классы задач теперь доступны ИИ. Например полностью автоматизированное конвейерное производство. Управление самолетом, полностью автономное - прилетел без GPS, сам распознал цель, разбомбил. Охранный дрон, уничтожающий всех людей нарушителей, но не трогающий кошечек (забота о природе на первом месте, ага).
PS.

ЦитатаПокуда не будет промробота по сортировке мусора (золотое дно, не надо продавливать общественность на беспилотные такси и прочие ограничения), говорить о развитии ИИ преждевременно.

на мой взгляд это задача намного сложнее работы на конвейере, мусор очень уж разнообразен. Впрочем ее можно решить по принципу автоматической сортировки 80-90% мусора.

24.05.2019
Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), включающая 36 стран, и шесть стран-партнеров (Аргентина, Бразилия, Колумбия, Коста-Рика, Перу и Румыния) договорились при разработке искусственного интеллекта придерживаться общих стандартов, гарантирующих надежность, безопасность, доверенность ИИ-систем, сообщает ОЭСР.

В работе над документом «Принципы искусственного интеллекта ОЭСР» принимали участие более 50 экспертов – представители власти, академического и бизнес-сообщества, профсоюзов, IT-индустрии, гражданского общества.

Документ содержит пять принципов разработки ИИ-систем и пять рекомендаций, относящихся к международному сотрудничеству и национальным интересам.


Россия в ОЭСР не входит.)
http://d-russia.ru/p…trany.html

Цитата: TAU от 19.03.2019 23:51:34Да зачем мне Википедию внимательно читать, я ее правлю. Привел ссылку на нее просто как первое найденное и где попроще излагают.

Суть не меняется - оценки я поставил совершенно обоснованно. Как-никак, преподаю ИИ не первый год в разных университетах.

Книгу должен в этом году написать, в план издательства включена.

Мне жалко студентов, которым пудрят мозги "нейронными сетями в вакууме"

ЦитатаVladimirkox
Постоянный участник


  27.05.2019 21:36                  
    URL #27  

Поскольку тезисы на съезд биофизиков отклонили, то я могу опубликовать и тезисы, и рецензию.

ЦитатаНЕЙРОГЛИАЛЬНАЯ КООПЕРАЦИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ
NEURO-GLIAL COOPERATION IN THE PROCESSING OF INFORMATION FLOWS

Коханов В.С.
Ростов-на-Дону KOXAHOB@yandex.ru

Известно, что потенциал действия генерируется в ответ на суммацию постсинаптических потенциалов, однако есть пейсмейкерная и берстовая активность нейронов. Пейсмейкерную активность нейрона  связывают с колебаниями концентрации внутриклеточного Ca+2 между цитозолем и внутриклеточным депо Ca+2, где минимальный период колебаний, выявленный экспериментально, 0,3сек [1]. Для берстовой активности нейрона  период колебаний составляет от нескольких до десятков миллисекунд[2]. Колебания трансмембранного потенциала, являющимся результатом активного и пассивного транспорта, как катионов, так и анионов, составляют единицы миллисекунд[3]. Несмотря на различия по частоте колебаний, осцилляторы Ca+2 взаимодействуют между собой. Так безкальциевая околоклеточная среда приводит к затуханию колебаний внутриклеточного Ca+2 осциллятора, а лантаноидная блокада в тех же условиях, отменяет феномен[4]. Истощение запасов внутриклеточного депо кальция открывает каналы Ca+2 на плазмолемме, и  Ca+2 попадает сначала в цитозоль, а потом аппарат Гольджи[5] и эндоплазматический ретикулум, которые и являются внутриклеточным депо Ca+2.
Как известно [6], в эндоплазматическом ретикулуме происходит интратрансляционное (поскольку происходит одновременно с наращиванием пептидной цепи) N-гликозилирование протеинов, когда процесс контроля качества фолдинга отбраковывает протеины с неправильной третичной структурой. Гликопротеины с правильной третичной укладкой транспортируются в аппарат Гольджи, где на обогащенное маннозой ядро гликана наращиваются полисиаловые кислоты, а так же происходит посттрансляционное O-гликозилирование протеинов. Как известно,  ферменты, принимающие участие в синтезе гликанов, транслируются исключительно в мембранноассоциированных изоформах и имеют «ножку», «трансмембранный домен», «цитозольную цепь», следовательно, имеют стерические ограничения при взаимодействии с субстратом. Однако, в результате ограниченного протеолиза, ферменты переходят в растворимые изоформы, что снимает стерические ограничения при взаимодействии с субстратами, так же локализованными во внутриклеточном депо кальция.
Несмотря на важность внутриклеточных колебаний Ca+2, околоклеточные колебания Ca+2 не менее важны. Так, Скачков[7] указывает на возможность открытия коннексиновых полуканалов астроцитов в трехкомпонентном синапсе и выброс полиаминов. Происходит это при  падении локальной концентрации кальция, вследствие поглощения Ca+2 нейроном при потенциале действия.  Полиамины способны не только проникать в цитозоль, где связываются с нуклеиновыми кислотами, но и взаимодействовать с карбоксильными группировками полисиаловых кислот[8] гликопротеинов плазмолеммы. Как известно, от структуры гликанов зависят вольтамперные характеристики ионных каналов [9], в которых они могут представлять треть от молекулярной массы (у натриевых каналов[10] и у субъединицы Cv2 кальциевых каналов в частности).
Ассоциированный с начальным сегментом нейрона микроглиоцит [11],отвечая на локальное  падение концентрации  Ca+2,  при потенциале действия, может (имея повышенную, по сравнению с нейроном, транскрипцию орнитиндекарбоксилазы) секретировать полиамины, тем самым оперативно изменить у нейрона  вольтамперные характеристики ионных каналов, работу транспортеров и, чуть позже, структуру гликанов плазмолеммы.

Список литературы.
1 Kort AA, Lakatta EG Calcium-dependent mechanical oscillations occur spontaneously in unstimulated mammalian cardiac tissues. Circ Res. 1984 Apr;54(4):396-404.
2 C P J de Kock, B Sakmann High frequency action potential bursts (≥ 100 Hz) in L2/3 and L5B thick tufted neurons in anaesthetized and awake rat primary somatosensory cortex J Physiol. 2008 Jul 15; 586(Pt 14): 3353–3364
3 Никитин Е. С. Пространственная организация нервной клетки как основа клеточных и сетевых механизмов пластичности. Дисс. на Д.Б.Н. ФГБУН ИВНДиН РАН
4 Genevie`ve Dupont at al Calcium Oscillations http://cshperspectives.cshlp.org/ on March 30, 2019
5 Shaobai Xue  at al High concentration of calcium ions in Golgi apparatus Cell Research, Jun 1994 p. 97-108
6 Editors: Ajit Varki et al.Essentials of Glycobiology, 2nd edition
7 Скачков С.Н. Глия и глиальные полиамины. Роль в функционировании мозга в норме и патологии // Biologicheskie membrany 33(1):3-31 January 2016
8 Häyrinen J at al High affinity binding of long-chain polysialic acid to antibody, and modulation by divalent cations and polyamines. Mol Immunol. 2002 Nov;39(7-8):399-411
9 Stocker PJ1, Bennett ES. Differential sialylation modulates voltage-gated Na+ channel gating throughout the developing myocardium. J Gen Physiol. 2006 Mar;127(3):253-65. Epub 2006 Feb 13.
10 Duclohier Hervé / Biochimica et Biophysica Acta (BBA) – Biomembranes Volume 1788, Issue 11, November 2009, Pages 2374–2379 «Structure–function studies on the voltage-gated sodium channel».
11 Kelli Baalman et al Axon Initial Segment–Associated Microglia//The Journal of Neuroscience, February 4, 2015 • 35(5):2283–2292 • 2283
12 http://web.stanford.…ameIn=ODC1

ЦитатаУважаемый Владимир Сергеевич!
Оргкомитет принимает к рассмотрению тезисы, содержащие оригинальные научные исследования. В связи с отсутствием в поданных тезисах Коханов В.С. "нейроглиальная кооперация при обработке информационных потоков" признаков такого исследования тезисы, не приняты к рассмотрению.
--
С уважением, Оргкомитет
VI съезда биофизиков России

Что ж, подожду пока не будет опубликованы оргинальные исследования: "Действие полиаминов на пейсмейкерную активность нейронов", "Влияние электрофизиологической активности на структуру гликанов нейрона".

Э-э-э..., то что я изложил в тезисах уже общепризнано (ну, если там не признаков оригинального)? А что ж теперь будет с "нейроными сетями", это "теплород намба 2"?

Сообщение было отредактировано Vladimirkox - 27.05.2019 21:38

В биологии известен феномен мимикрии, а поскольку "Человек не "произошел от обезьяны", а остался ею", то и на него действуют биологические законы. Именно поэтому "нейронные сети" назваются нейронными, давая возможность кормиться за счет "формального нейрона", который похож на прототип, как телефон изготовленный стариком Хотабычем(из чистого мрамора).
В мозге есть глиоциты, которые пролиферирую, меняют свое расположение , накапливают соматические мутации, принимают участие в перестройке коннектома.

29.05.2019
В частности, высказался профессор Йельского университета США Венделл Валлах. Он считает, что технология искусственного интеллекта совершенно безопасна, но опасность будет заключаться в том, как человек будет ее использовать.

Он отметил, что искусственный интеллект может быть опасным, если кто-то захочет использовать его для манипуляции поведением и чувствами других людей. Особенно пугающим для Валлаха кажется возможность использования ИИ в целях слежки.

Однако по его же словам, человечество еще очень далеко от создания полноценного искусственного интеллекта, который будет сравним с человеческим мозгом. Более того, на пути ученых встанет вопрос этики.

Впрочем, применение технологии ИИ и машинного обучения уже возможно в наше время. Например, вы можете прочесть о том, как томский искусственный интеллект «починил» финальный сезон «Игры Престолов» или же нашел в нем следы плагиата на «Звездные войны».
https://www.tomsk.ru…um=desktop

Цитата: Slav Rus от 30.05.2019 14:24:04
29.05.2019
В частности, высказался профессор Йельского университета США Венделл Валлах. Он считает, что технология искусственного интеллекта совершенно безопасна, но опасность будет заключаться в том, как человек будет ее использовать.

Он отметил, что искусственный интеллект может быть опасным, если кто-то захочет использовать его для манипуляции поведением и чувствами других людей. Особенно пугающим для Валлаха кажется возможность использования ИИ в целях слежки.

Однако по его же словам, человечество еще очень далеко от создания полноценного искусственного интеллекта, который будет сравним с человеческим мозгом. Более того, на пути ученых встанет вопрос этики.

Впрочем, применение технологии ИИ и машинного обучения уже возможно в наше время. Например, вы можете прочесть о том, как томский искусственный интеллект «починил» финальный сезон «Игры Престолов» или же нашел в нем следы плагиата на «Звездные войны».
https://www.tomsk.ru…um=desktop

ИИ финансируется для использования именно в целях слежки для эффективного задействования  в режиме реального времени тех миллионов камер которые устанавливаются повсеместно в мире.

Страна, которая сможет обеспечить монополию в области искусственного интеллекта, станет властелином мира, заявил президент России Владимир Путин на совещании по развитию технологий в данной сфере.

«Уже говорил и хочу ещё раз повторить: если кто-то сможет обеспечить монополию в сфере искусственного интеллекта, последствия нам всем понятны — тот станет властелином мира», — сказал он.

По его словам, многие развитые государства уже приняли свои планы действий по развитию таких технологий.

Глава государства призвал обеспечить технологический суверенитет в этой сфере. 

Как отметил Путин, это важнейшее условие состоятельности российского бизнеса и экономики, качества жизни граждан, безопасности и обороноспособности.
Ранее российский лидер заявил, что высокотехнологичные профессии в будущем станут наиболее востребованными.
https://russian.rt.c…um=desktop

Отредактировал тезисы

ЦитатаЦитировать (выделенное)
НЕЙРОГЛИАЛЬНАЯ КООПЕРАЦИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ
NEURO-GLIAL COOPERATION IN THE PROCESSING OF INFORMATION FLOWS

Коханов В.С.
Ростов-на-Дону KOXAHOB@yandex.ru

Нейрональная активность с различными частотными характеристиками (в результате суммации постсинаптических потенциалов, пейсмейкерная и берстовая) сопровождается колебаниями концентраций цитозольного кальция. Колебания концентрации цитозольного кальция зависят от содержания кальция во «внутриклеточном депо кальция», от содержания кальция во внеклеточной среде, и от состояния каналов и ионных транспортеров [1]. Внутриклеточное депо кальция - это эндоплазматический ретикулум, аппарат Гольджи и митохондрии. Как известно [2], в эндоплазматическом ретикулуме, одновременно с наращиванием полипептидной цепи, происходит процесс контроля качества фолдинга, с помощью N-гликозилирования формируется богатый маннозой кор(ядро) гликана, этот процесс правильней назвать интратрансляционной модификацией. После первичного гликозилирования в эндоплазматическом ретикулуме, будущие гликопротеины транспортируются в аппарат Гольджи, где и происходит наращивание олигосахаридных цепей (глюкозаминогликан, полиацетилнейраминовая кислота) на кор гликана, а так же О-гликозилирование, что относится к посттрансляционным модификациям. Правильная ориентировка в плоскости плазмолеммы достигается с помощью везикулярного транспорта гликопротеинов. К гликопротеинам относятся большинство ионных каналов, у которых выявлена гетерогеность и по гликановой составляющей в том числе, в частности β2-субъединица ГАМК-канала имея три сайта гликозилирования экспрессирует в четыре раза больше вариантов гликанов выявляемых методом Matrix Assisted Laser Desorption/Ionization масс-спектрометрией [3]. От структуры гликанов ионных каналов, которые могут представлять треть общей молекулярной массы белка[4], зависят вольтамперные характеристики каналов[5].  Структура же гликанов зависит от процессинга Carbohydrate-Active enZYmes (CAZy)[6] , т.е. ограниченного протеолиза. Как известно[2], многие CAZy представлены в геноме и транслируются в виде мембранно-ассоциированной изоформы, имеющей «ножку», трансмембранный домен и «цитозольную цепь». Из исходной изоформы, а результате ограниченного протеолиза, образуются различные мембранно-ассоциированные и растворимые изоформы ферментов. Понятно, что при взаимодействии с мембранно-ассоциированным субстратом, которым является наращиваемая пептидная цепь гликопротеина, и мембранно-ассоциированным CAZy могут иметься стерические ограничения взаимодействия, которые устраняются при переходе фермента в растворимую форму, что и приводит к вариациям в структуре гликанов. Таким образом, электрофизиологические процессы, происходящие в миллисекундных интервалах, кодируются для взаимодействия на биохимическом уровне, а ограничения по скорости везикулярного транспорта гликопротеинов переводят процесс обработки информации на минутные временные интервалы.
Информация, содержащаяся в гликановой составляющей ионных каналов, используется межклеточным сообществом. В трехсоставном синапсе, падение локальной концентрации кальция приводит к открытию коннексиновых полуканалов астроцитов[7], через которые из астроцитов выходят полиамины, а полиамины могут «склеить» карбогидратные группировку N-ацетилнейраминовой кислоты и/или хондроитинсульфата. Ассоциированный с инициативным сегментом аксона микроглиоцит [8], меняя соотношение между активностями орнитиндекарбоксилазы и деаминазы[9], может секретировать либо нитроксид, либо полиамины, управляя активностью и нейрона, и олигодендроцита, возможно, вмешиваясь в их экзосомальное общение. Более длительные последствия нейрональной активности могут обеспечить oligodendrocyte progenitor cells, пролиферационная активность которых существенно превышает численность восполняемых олигодендроцитов, [10], что указывает на возможность клональной селекции в этой популяции.  
Список литературы.
1.   Genevie`ve Dupont at al Calcium Oscillations http://cshperspectives.cshlp.org/ on March 30, 2019
2.   Ajit Varki et al. «Essentials of Glycobiology» 2nd edition - Cold Spring Harbor Laboratory Press; 2009. 784 pages
3.   Wen-yi Lo et al. Glycosylation of β2 Subunits Regulates GABAA Receptor Biogenesis and Channel Gating//J. Biol. Chem July 16, 2010  p.1-31
4.   Hervé Duclohier Structure–function studies on the voltage-gated sodium channel // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) – Biomembranes Volume 1788, Issue 11, November 2009, Pages 2374–2379
5.   Stocker PJ1, Bennett ES. Differential sialylation modulates voltage-gated Na+ channel gating throughout the developing myocardium. J Gen Physiol. 2006 Mar;127(3):253-65. Epub 2006 Feb 13.
6.   http://www.cazy.org/
7.   Скачков С.Н. Глия и глиальные полиамины. Роль в функционировании мозга в норме и патологии // Biologicheskie membrany 33(1):3-31 • January 2016
8.   Kelli Baalman et al Axon Initial Segment–Associated Microglia//The Journal of Neuroscience, February 4, 2015 • 35(5):2283–2292 • 2283
9.   Sawano T et al. Changes in L-arginine metabolism by Sema4D deficiency induce promotion of microglial proliferation in ischemic cortex.//Neuroscience. 2019 Mar 26;406:420-431
10.   Anthony Fernandez-Castaneda and Alban Gaultier Adult oligodendrocyte progenitor cells - multifaceted regulators of the CNS in health and disease Brain Behav Immun. 2016 Oct; 57: 1–7.

Получил рецензию

ЦитатаЦитировать (выделенное)
Здравствуйте, Владимир Сергеевич!
Несмотря на важность рассматриваемых в Ваших тезисах "НЕЙРОГЛИАЛЬНАЯ КООПЕРАЦИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ" вопросов, Программный комитет не считает возможным включить их в программу Съезда. В Вашей работе отсутствуют признаки научной публикации, нет  оригинальных результатов. В упомянутых тезисах приведен сумбурный набор фактов и голословных утверждений, без доказательств, анализа и собственно проведенного исследования.
Например, фраза "Информация, содержащаяся в гликановой составляющей ионных каналов, используется межклеточным сообществом." вызывает множество вопросов, от указания на вид информации до механизма ее хранения и понятия межклеточного сообщества.
--
С уважением, Оргкомитет
VI съезда биофизиков России

Отвечаю рецензенту публично, копию направляю в орг.комитет съезда.
Цитировать (выделенное)

ЦитатаВ упомянутых тезисах приведен сумбурный набор фактов

Именно потому, что многие, в том числе  и рецензент, набор фактов воспринимают как сумбурный, мне и пришлось написать эти тезисы, где показана возможная взаимосвязь между явлениями.
Я удивлен, что рецензент не считает научной работой выявление взаимосвязей между явлениями. Возможно, из-за сходимости результатов, мои выводы не оргинальны, но тогда я бы был признателен за ссылки на приоритетные работы по этому направлению.

ЦитатаЦитировать (выделенное)
голословных утверждений, без доказательств,

Мои якобы голословные упверждения подкреплены ссылками на первоисточники, которые являются публикациями в рецензируемых изданиях, что и является доказательством.
Если у рецензента есть основания для сомнений в достоверности использованной мной информации, то он может направить свои соображения соответствующим издательствам.

ЦитатаЦитировать (выделенное)
Например, фраза "Информация, содержащаяся в гликановой составляющей ионных каналов, используется межклеточным сообществом." вызывает множество вопросов, от указания на вид информации до механизма ее хранения и понятия межклеточного сообщества.

Ввиду регламента на объем публикации принятым орг.комитетом, во избежание автоплагиата, я не касался вопросов рассмотренных в более ранних моих публикациях. Понимая, что анализировать первоисточники - дело хлопотное, воспроизвожу иллюстрации из первоисточников, использованные в качестве слайдов при устном докладе на 5-ом съезде биофизиков России(видеозапись имеется). И повторно рассматриваю заинтересовавший рецензента вопрос.
1. Информация об электрофизиологической активности нейрона, с помощью модуляции концентраций цитозольного кальция, и кальция "внутриклеточного депо" отображается на структуре гликанов, за счет перехода ферментов из мембранно-ассоциированной формы в растворимую.
Цитировать (выделенное)

Цитата2.   Ajit Varki et al. «Essentials of Glycobiology» 2nd edition - Cold Spring Harbor Laboratory Press; 2009. 784 pages

Прикрепленный файл "Гетерогенность гликанов", на котором показано изменение ветвления кор-гликана при неопластической трансформации, и вероятный механизм обеспечивающий такую вариацию. Слайд сформирован объединением двух иллюстраций учебника.
На втором слайде

Цитировать (выделенное)

Цитата5.   Stocker PJ1, Bennett ES. Differential sialylation modulates voltage-gated Na+ channel gating throughout the developing myocardium. J Gen Physiol. 2006 Mar;127(3):253-65. Epub 2006 Feb 13.

Показано изменение вольтамперной характеристики натриевого канала в зависимости от количества полисиаловой кислоты входящей в его состав.
На третьем слайде 
Цитировать (выделенное)

Цитата3.   Wen-yi Lo et al. Glycosylation of β2 Subunits Regulates GABAA Receptor Biogenesis and Channel Gating//J. Biol. Chem July 16, 2010  p.1-31

показано, что вариантов гликанов больше, чем сайтов гликозилирования. Что подразумевает наличие механизма контролирующего эту вариабельность, и ставит вотрос о функциональном предназначении этого механизма.
2. Хранение информации.
Хранение информации в виде специфических гликановых структур не может быть длительным, ввиду обновляемости мембранных белков. Однако, в тезисах показана возможность клональной селекции oligodendrocyte progenitor cells. Ссылка на работу
Edgardo Castro-Pérez et al. Identification and Characterization of the V(D)J Recombination Activating Gene 1 in Long-Term Memory of Context Fear Conditioning //Neural Plasticity Volume 2016 (2016), Article ID 1752176, 19 pages https://www.ncbi.nlm…PMC4710954
не вошла в тезисы из-за жесткого регламента на объем публикации, но о взаимодействии
иммунокомпетентных клеток и ОРСs - хорошо известно, а о экспрессии гена RAG1 в клетках мозга - поступают противоречивые данные.
Поиск информации о генетической гетерогеннсти ОРСs выявляемой с помощью single cell dna sequencing ведётся.
3.и понятия межклеточного сообщества. Под межклеточным сообществом я подразумеваю: нейроны, нейроглию, межклеточный матрикс. экзосомы, ликвор, локальные концентрации нейро-глио-медиаторов. Хотелось бы узнать, что под этим понятием подразумевает рецензент? Но о работе Шмальгаузен И. И. Организм как целое в индивидуальном и историческом развитии. М.-Л. Изд-во академии наук СССР, 1938. 144 с.
я помню.