Informacja

Jak mózg trenuje swoją sieć neuronową?

Jak mózg trenuje swoją sieć neuronową?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Jednym z pytań, które pojawiło się ucząc się, jak działają sztuczne sieci neuronowe, było to, jak mózg może trenować swoją sieć neuronową?

Kiedy mówimy, że mamy sztuczną sieć neuronową, problemem za nią jest typowy, ale rzadko spotykany problem minimalizacji. Matematyka za tym jest logiczna i dość prosta. Ale to matematyka, więc komputer może to obliczyć, wykonując miliony iteracji. Ale mózg nie może tego zrobić (byłbym zaskoczony)

Jak mózg rozwiązuje to zadanie. Trial & Error, nie wiemy, czy kryje się za tym jeszcze bardziej złożony system?

Z góry dziękuję. GA


Odpowiedzią na to pytanie jest prawdopodobnie Hebbian Learning.

Naukę Hebba można ładnie podsumować słowami „Komórki, które razem się uruchamiają, łączą się ze sobą”. Zatem zasadniczo synapsy neuronów są wzmacniane, jeśli działają synchronicznie, a osłabiane w przeciwnym razie.

Można łatwo zauważyć, że a) ten rodzaj lokalnego mechanizmu uczenia się ma o wiele większy sens dla mózgu niż jakaś globalna metoda, taka jak zejście gradientowe ib) ten mechanizm prowadzi do stabilnych reprezentacji wzorców.

W sztucznych sieciach neuronowych ten rodzaj uczenia jest modelowany w sieciach Hopfielda i Restricted Boltzmann Machines.

Oczywiście ta prosta zasada ledwo drapie powierzchnię tego, co dzieje się w ludzkim mózgu, kiedy się czegoś uczymy. Pełny obraz prawdopodobnie obejmowałby złożone mechanizmy sprzężenia zwrotnego hamujących i pobudzających połączeń między neuronami, funkcjonalnymi modułami neuronów i różnymi częściami mózgu.

Ale obawiam się, że te szczegóły nie są jeszcze dobrze zrozumiane…


Zachowanie człowieka: czy to wszystko w mózgu, czy w umyśle?

Widziałeś nagłówki: To twój mózg o miłości. Albo Bóg. Albo zazdrość. Albo szczęście. I niezawodnie towarzyszą im zdjęcia przesiąkniętych kolorami mózgów – skany przedstawiające medytujących buddyjskich mnichów, narkomanów spragnionych kokainy i studentów wybierających colę zamiast pepsi. Media – a nawet niektórzy neurobiolodzy, jak się wydaje – uwielbiają odwoływać się do neuronowych podstaw ludzkiego zachowania, aby wyjaśnić wszystko, od fiaska finansowego Berniego Madoffa po niewolnicze przywiązanie do naszych iPhone’ów, seksualne niedyskrecje polityków, odrzucenie przez konserwatystów globalnego ocieplenia i obsesja na punkcie samoopalania.

W kampusie również mózgi są duże. Weź mapę dowolnego dużego uniwersytetu i prześledź marsz neuronauki od laboratoriów badawczych i centrów medycznych do szkół prawa i biznesu oraz wydziałów ekonomii i filozofii. W ostatnich latach neuronauka połączyła się z wieloma innymi dyscyplinami, tworząc nowe dziedziny nauki, takie jak neuroprawo, neuroekonomia, neurofilozofia, neuromarketing i neurofinanse. Mózg zawędrował do tak nieprawdopodobnych redut, jak wydziały anglistyki, gdzie profesorowie debatują, czy skanowanie mózgów badanych podczas czytania fragmentów powieści Jane Austen jest: a) płodnym dociekaniem o potęgę literatury, czy b) desperacką próbą wstrzyknięcia nowości w pole, które wyczerpało swój romans z psychoanalizą i postmodernizmem. Jako nowo wybity artefakt kulturowy, mózg jest przedstawiany na obrazach, rzeźbach i gobelinach oraz wystawiany w muzeach i galeriach. Jak zauważył jeden z ekspertów naukowych, „gdyby Warhol był dzisiaj w pobliżu, miałby serię sitodruków poświęconych korze, którą ciało migdałowate wisiałoby obok Marilyn Monroe”.

Najwyraźniej mózgi są gorące. Perspektywa rozwiązania najgłębszej zagadki, jaką ludzkość kiedykolwiek rozważała – sama przez badanie mózgu – od wieków urzeka uczonych i naukowców. Ale nigdy wcześniej mózg tak energicznie nie angażował publicznej wyobraźni. Głównym bodźcem tego entuzjazmu jest forma obrazowania mózgu zwana fMRI lub funkcjonalnym rezonansem magnetycznym, instrumentem, który mierzy aktywność mózgu i przekształca ją w ikoniczne, żywe obrazy, które można zobaczyć na naukowych stronach gazety codziennej.

Jako narzędzie do eksploracji biologii umysłu neuroobrazowanie nadało nauce o mózgu silną obecność kulturową. Jak zauważył jeden z naukowców, obrazy mózgu „zastępują teraz planetarny atom Bohra jako symbol nauki”. Dzięki domniemanej obietnicy rozszyfrowania mózgu, łatwo zrozumieć, dlaczego obrazowanie mózgu ma omamić prawie każdego zainteresowanego odsunięciem kurtyny przed życiem umysłowym innych: polityków, którzy mają nadzieję manipulować postawami wyborców, agentów prawa poszukujących niezawodnego wykrywacza kłamstw , marketerzy stukający w mózg, aby dowiedzieć się, co konsumenci naprawdę chcą kupić, badacze uzależnień próbujący ocenić, jak przyciągają pokusy, i prawnicy walczący o udowodnienie, że ich klientom brakuje złośliwych intencji, a nawet wolnej woli.

Problem polega na tym, że obrazowanie mózgu nie może zrobić żadnej z tych rzeczy – przynajmniej jeszcze nie.

Autor Tom Wolfe był niezwykle proroczy, kiedy pisał o fMRI w 1996 r., zaledwie kilka lat po jego wprowadzeniu: „Każdy, komu zależy na wczesnym wstawaniu i uchwyceniu naprawdę oślepiającego świtu XXI wieku, będzie chciał mieć na to oko”. Teraz nie możemy odwrócić wzroku.

Dlaczego fiksacja? Po pierwsze, jest oczywiście sam przedmiot skanów: sam mózg, narząd naszego najgłębszego ja. Mózg, bardziej złożony niż jakakolwiek struktura w znanym kosmosie, jest arcydziełem natury obdarzonym zdolnościami poznawczymi, które znacznie przewyższają możliwości jakiejkolwiek krzemowej maszyny zbudowanej do naśladowania go. Zawierający około 80 miliardów komórek mózgowych lub neuronów, z których każdy komunikuje się z tysiącami innych neuronów, wszechświat ważący 3 funty kołysany między naszymi uszami ma więcej połączeń niż gwiazd w Drodze Mlecznej. Sposób, w jaki ten ogromny gmach neuronowy wywołuje subiektywne odczucia, jest jedną z największych tajemnic nauki i filozofii.

Obrazy skanowania mózgu nie są tym, czym się wydają. Nie są to zdjęcia mózgu w akcji w czasie rzeczywistym. Naukowcy nie mogą po prostu zajrzeć do mózgu i zobaczyć, co on robi. Te piękne, nakrapiane kolorami obrazy są w rzeczywistości reprezentacjami poszczególnych obszarów mózgu, które pracują najciężej – mierzone zwiększonym zużyciem tlenu – gdy osoba wykonuje zadanie, takie jak czytanie fragmentu lub reagowanie na bodźce, takie jak zdjęcia twarzy. Potężny komputer znajdujący się w maszynie skanującej przekształca zmiany poziomu tlenu w znajome, cukierkowe plamy wskazujące obszary mózgu, które stają się szczególnie aktywne podczas występu obiektu. Pomimo dobrze poinformowanych wniosków, największym wyzwaniem związanym z obrazowaniem jest to, że naukowcom bardzo trudno jest spojrzeć na ognisty punkt na skanie mózgu i dokładnie stwierdzić, co dzieje się w umyśle danej osoby.

Barack Obama wkrótce po wygraniu wyborów prezydenckich w USA w 2008 roku. Badania przeprowadzone przez neuronaukowców sugerowały, że nie uda mu się nawiązać kontaktu z wyborcami. Zdjęcie: Tannen Maury/EPA

Wiele lat temu, gdy zbliżał się sezon wyborów prezydenckich w 2008 roku, zespół neurobiologów z UCLA starał się rozwiązać zagadkę niezdecydowanego wyborcy. Skanowali mózgi swingujących wyborców, którzy reagowali na zdjęcia i nagrania wideo kandydatów. Naukowcy przełożyli wynikającą z tego aktywność mózgu na niewypowiedziane postawy wyborców i wraz z trzema konsultantami politycznymi z waszyngtońskiej firmy FKF Applied Research przedstawili swoje odkrycia w New York Times w artykule pod tytułem „This is Your Brain on Politics”. Czytelnicy mogli oglądać skany usiane mandarynkami i neonowożółtymi punktami wskazującymi na obszary, które „rozświetlały się”, gdy badani mieli kontakt ze zdjęciami Hillary Clinton, Johna Edwardsa, Rudy'ego Giulianiego i innych kandydatów. Autorzy twierdzili, że w tych wzorcach aktywności ujawniły się „pewne wrażenia wyborców, na których mogą się obrócić te wybory”. Wśród tych wrażeń było to, że dwóm kandydatom zupełnie nie udało się „zaangażować” w swingujących wyborców. Kim byli ci niepopularni politycy? John McCain i Barack Obama, dwaj ewentualni nominowani na prezydenta.

Uniwersyteckie biura prasowe są znane z reklamowania sensacyjnych szczegółów w swoich przyjaznych dla mediów komunikatach: oto miejsce, które zapala się, gdy badani myślą o Bogu („Znaleziono centrum religijne!”) lub badacze znajdują region miłości („Miłość odnaleziona w mózgu” ). Sami neurolodzy czasami lekceważąco nazywają te badania „blobologią”, ich przymrużeniem oka dla badań, które pokazują, które obszary mózgu aktywują się, gdy badani doświadczają x lub wykonać tak zadanie.

Wykwalifikowani dziennikarze naukowi drżą, gdy czytają relacje, w których twierdzą, że skany mogą uchwycić umysł w akcji. Poważni pisarze naukowi starają się dokładnie opisać wysokiej jakości badania neurologiczne. Rzeczywiście, powstaje wir niezadowolenia. „Neuromania”, „neurohubris” i „neurohype” – „neuro-bzdury”, jeśli jesteś Brytyjczykiem – to tylko niektóre z etykiet, o których krążyli, czasem sami sfrustrowani neuronaukowcy.

Zbytnie wczytywanie się w skany mózgu może stać się naprawdę konsekwencją, gdy na szali wiszą problemy świata rzeczywistego. Zastanów się nad prawem. Kto popełnia przestępstwo, kto jest winien: sprawca czy jego mózg? Oczywiście jest to fałszywy wybór. Jeśli biologia czegoś nas nauczyła, to tego, że „mój mózg” kontra „ja” jest fałszywym rozróżnieniem. Mimo to, jeśli można zidentyfikować biologiczne korzenie – a jeszcze lepiej, uchwycone na skanie mózgu jako soczyste plamy koloru – laikom zbyt łatwo jest założyć, że badane zachowanie musi być „biologiczne”, a zatem „wpisane na stałe”, mimowolne lub niekontrolowane. Nic dziwnego, że prawnicy kryminalni coraz częściej wykorzystują obrazy mózgu, które rzekomo pokazują biologiczny defekt, który „skłonił” ich klientów do popełnienia morderstwa.

Patrząc w przyszłość, niektórzy neurolodzy przewidują dramatyczną transformację prawa karnego. Na przykład neurobiolog David Eagleman z zadowoleniem przyjmuje czas, kiedy „może pewnego dnia odkryjemy, że wiele rodzajów złego zachowania ma podstawowe wyjaśnienie biologiczne [i] ostatecznie myślimy o podejmowaniu złych decyzji w taki sam sposób, w jaki myślimy o każdym fizycznym procesie, takim jak jak cukrzyca lub choroba płuc”. Jak to się stanie, przewiduje, że „więcej ławy przysięgłych umieści oskarżonych po nie zasługującej na winy stronie linii”. Ale czy jest to właściwy wniosek, jaki można wyciągnąć z danych neuronaukowych? W końcu, jeśli każde zachowanie zostanie ostatecznie przypisane do wykrywalnych korelatów aktywności mózgu, czy to oznacza, że ​​pewnego dnia możemy odpisać wszystkie niechciane zachowania na podstawie teorii przestępstwa „nie obwiniaj mnie-obwiniaj-mój mózg”?

Naukowcy poczynili wielkie postępy w zmniejszaniu złożoności organizacyjnej mózgu od nienaruszonego organu do tworzących go neuronów, białek, które zawierają, genów i tak dalej. Korzystając z tego szablonu, możemy zobaczyć, jak ludzka myśl i działanie rozwijają się na wielu poziomach wyjaśniających, wychodząc od najbardziej podstawowych elementów. Na jednym z niższych poziomów tej hierarchii znajduje się poziom neurobiologiczny, który obejmuje mózg i jego komórki składowe. Geny kierują rozwojem neuronów, neurony łączą się w obwody mózgowe. Przetwarzanie informacji lub obliczenia i dynamika sieci neuronowych znajdują się powyżej. Na środkowym poziomie znajdują się świadome stany psychiczne, takie jak myśli, uczucia, spostrzeżenia, wiedza i intencje. Konteksty społeczne i kulturowe, które odgrywają potężną rolę w kształtowaniu naszych treści i zachowań psychicznych, zajmują najwyższe miejsca w hierarchii.

Według neurobiologa Sama Harrisa badanie mózgu ostatecznie i wyczerpująco wyjaśni umysł, a tym samym ludzką naturę. Ostatecznie, mówi, neuronauka będzie – i powinna – dyktować ludzkie wartości. Semir Zeki, brytyjski neurobiolog i prawnik Oliver Goodenough, wita „tysiącletnią” przyszłość, być może za kilkadziesiąt lat, [kiedy] dobra wiedza na temat mózgowego systemu sprawiedliwości i tego, jak mózg reaguje na konflikty, może dostarczyć kluczowych narzędzi w rozwiązywaniu konfliktów. międzynarodowe konflikty polityczne i gospodarcze”. Nie mniej znaczącą postacią niż neurobiolog Michael Gazzaniga ma nadzieję na „filozofię życia opartą na mózgu" opartą na etyce, która jest „wbudowana w nasze mózgi. Wiele cierpienia, wojny i konfliktów można by wyeliminować, gdybyśmy zgodzili się żyć zgodnie bardziej świadomie”.

Mówi się, że mózg jest ostatnią granicą naukową i naszym zdaniem słusznie. Jednak w wielu kręgach wyjaśnienia oparte na mózgu wydają się mieć rodzaj wrodzonej wyższości nad wszystkimi innymi sposobami wyjaśniania ludzkiego zachowania. Założenie to nazywamy „neurocentryzmem” – poglądem, że ludzkie doświadczenia i zachowanie można najlepiej wytłumaczyć z dominującej, a nawet wykluczającej perspektywy mózgu. Z tego popularnego punktu widzenia badanie mózgu jest w jakiś sposób bardziej „naukowe” niż badanie ludzkich motywów, myśli, uczuć i działań. Uwidaczniając to, co ukryte, obrazowanie mózgu jest spektakularnym dobrodziejstwem dla neurocentryzmu.

Rozważ uzależnienie. „Zrozumienie biologicznych podstaw przyjemności prowadzi nas do fundamentalnego przemyślenia moralnych i prawnych aspektów uzależnienia” – pisze neurobiolog David Linden. To popularna logika wśród ekspertów od uzależnień, ale dla nas nie ma to większego sensu. To prawda, że ​​może istnieć dobry powód, aby zreformować sposób, w jaki system wymiaru sprawiedliwości zajmuje się uzależnionymi, ale biologia uzależnienia nie jest jednym z nich. Czemu? Ponieważ fakt, że uzależnienie wiąże się ze zmianami neurobiologicznymi, sam w sobie nie jest dowodem na to, że osoba uzależniona nie ma możliwości wyboru. Spójrz tylko na amerykańskiego aktora Roberta Downeya Jr. „To tak, jakbym miał naładowany pistolet w ustach, palec na spuście i lubię smak brązu” – powiedział. Wydawało się, że to tylko kwestia czasu, zanim spotka go straszliwy koniec. Ale Downey Jr wszedł na odwyk i postanowił zmienić swoje życie. Dlaczego Robert Downey Jr używał narkotyków? Dlaczego zdecydował się przestać i pozostać czystym i trzeźwym? Badanie mózgu, bez względu na to, jak bardzo skomplikowane, nie może nam tego powiedzieć w tej chwili i prawdopodobnie nigdy tego nie powie. Kluczowym problemem z neurocentryzmem jest to, że dewaluuje znaczenie wyjaśnień psychologicznych i czynników środowiskowych, takich jak chaos rodzinny, stres i powszechny dostęp do narkotyków w podtrzymywaniu uzależnienia.

Nowe neuroentuzjazmy są nieodłącznym elementem współczesnej nauki o mózgu i wydają się kiełkować codziennie. Aspirujący przedsiębiorcy sięgają teraz po książki o neurozarządzaniu, takie jak: Twój mózg i biznes: neuronauka wielkich liderów, który radzi nerwowym prezesom, aby „byli świadomi, że ośrodki lękowe w mózgu łączą się z ośrodkami myślenia, w tym z PFC [korą przedczołową] i ACC [przednią korą obręczy]”. Umysł jest ulotny i tajemniczy, ale mózg jest konkretny. Obiecuje przynieść obiektywne odkrycia, które utwardzą nawet najdelikatniejszą naukę, a przynajmniej tak mówi wątpliwa logika. Rodzice i nauczyciele są łatwymi ocenami za „siłownie mózgu”, „edukację zgodną z mózgiem” i „rodzicielstwo oparte na mózgu”, nie wspominając o dziesiątkach innych technik. Ale przeważnie te sprytne przedsiębiorstwa po prostu ubierają dobre rady lub przepakowują bromki z odkryciami neuronaukowymi, które nie wnoszą nic do ogólnego programu. Jak zażartował jeden z psychologów poznawczych: „Nie możesz przekonać innych do swojego punktu widzenia? Weź neuro-prefiks – wpływ rośnie lub zwrot pieniędzy”.

Mamy wiek, w którym badania nad mózgiem kwitnie – czas naprawdę wielkich oczekiwań. Jednak jest to również czas bezmyślnej neuronauki, która prowadzi nas do przeceniania tego, jak bardzo neuronauka może poprawić praktyki prawne, kliniczne i marketingowe, nie mówiąc już o kształtowaniu polityki społecznej. Naiwne media, sprytny neuroprzedsiębiorca, a nawet od czasu do czasu nadgorliwy neurobiolog wyolbrzymiają zdolność skanów do ujawniania zawartości naszych umysłów, wywyższają fizjologię mózgu jako z natury najcenniejszy poziom wyjaśnienia zrozumienia zachowania i spieszą się z zastosowaniem niedopracowanych, jeśli olśniewających , nauka do użytku komercyjnego i sądowego.

Domeną neurobiologiczną są mózgi i przyczyny fizyczne, domeną psychologiczną są ludzie i ich motywy. Oba są niezbędne do pełnego zrozumienia, dlaczego postępujemy tak, jak robimy. Ale mózg i umysł to różne ramy wyjaśniania ludzkiego doświadczenia. A rozróżnienie między nimi nie jest kwestią akademicką: ma kluczowe znaczenie dla tego, jak myślimy o ludzkiej naturze, a także jak najlepiej łagodzić ludzkie cierpienie.

Rozwój nanotechnologii mózgu może doprowadzić do powstania protez mózgu, a nawet mózgów syntetycznych. Zdjęcie: Istock


Bioinformatyka

6.01.1 Wprowadzenie

Algorytmy sztucznej inteligencji są od dawna wykorzystywane do modelowania systemów decyzyjnych, ponieważ zapewniają zautomatyzowaną ekstrakcję wiedzy i wysoką dokładność wnioskowania. Sztuczne sieci neuronowe (ANN) to klasa algorytmów sztucznej inteligencji, które pojawiły się w latach 80. w wyniku rozwoju badań kognitywnych i informatycznych. Podobnie jak inne algorytmy sztucznej inteligencji, SSN były motywowane do zajęcia się różnymi aspektami lub elementami uczenia się, takimi jak sposób uczenia się, indukowanie i dedukowanie. W przypadku takich problemów SSN mogą pomóc w wyciągnięciu wniosków z obserwacji przypadków i rozwiązaniu kwestii przewidywania i interpretacji.

Ściśle mówiąc, większość algorytmów uczenia używanych przez sieci ANN jest zakorzenionych w klasycznej statystycznej analizie wzorców. Większość z nich opiera się na dystrybucji danych, w przeciwieństwie do algorytmów zbiorów przybliżonych (Komorowski, Rozdział 6.02 ). Sieci SSN wprowadzają nowy sposób obsługi i analizy bardzo złożonych danych. Większość algorytmów SSN ma dwie wspólne cechy. Po pierwsze, jego sieć składa się z wielu sztucznych neuronów, które są wzajemnie połączone. Połączenia nazywane są parametrami, a wiedza wyuczona ze zbioru danych jest następnie reprezentowana przez te parametry modelu. Ta cecha upodabnia model SNN do ludzkiego mózgu. Po drugie, model SNN zazwyczaj nie przyjmuje żadnych wcześniejszych założeń dotyczących dystrybucji danych przed uczeniem się. To znacznie zwiększa użyteczność sieci ANN w różnych aplikacjach.

Badanie SSN przeszło kilka ważnych etapów. Na początku badania ANN były motywowane głównie zainteresowaniami teoretycznymi, tj. badaniem, czy maszyna może zastąpić człowieka w podejmowaniu decyzji i rozpoznawaniu wzorców. Pionierscy badacze (Mcculloch i Pitts, 1943) wykazali możliwość skonstruowania sieci neuronów, które mogą ze sobą oddziaływać. Sieć została oparta na symbolicznych relacjach logicznych. Ta wcześniejsza idea McCullocha i Pittsa nie była teoretycznie rygorystyczna, jak wskazał Fitch (1944). Później, w 1949 roku, Hebb przedstawił bardziej konkretne i rygorystyczne dowody na to, jak i dlaczego działa model McCullocha-Pittsa (Hebb, 1949). Pokazał, w jaki sposób ścieżki neuronowe są wzmacniane po aktywacji. W 1954 roku Marvin Minsky ukończył doktorat na temat sieci neuronowych, a jego dyskusja na temat sieci neuronowych pojawiła się później w jego przełomowej książce (Minsky, 1954). Miało to zasadniczy wpływ na zainteresowanie badaniami nad ANN na szeroką skalę. W 1958 roku Frank Rosenblatt zbudował na Uniwersytecie Cornell komputer zwany perceptronem (później zwanym perceptronem jednowarstwowym (SLP)) zdolny do uczenia się nowych umiejętności metodą prób i błędów poprzez naśladowanie ludzkiego procesu myślowego. Jednak Minksy (1969) wykazał swoją niezdolność do radzenia sobie ze złożonymi danymi, co nieco osłabiło działalność badawczą ANN na wiele kolejnych lat.

W latach siedemdziesiątych i osiemdziesiątych badania nad ANN faktycznie nie zostały całkowicie przerwane. Na przykład, mapa samoorganizująca się (SOM) (Kohonen, 2001) i sieć Hopfielda były szeroko badane (Hopfield, 1982). W 1974 roku Paul Werbos przeprowadził swoje studia doktoranckie na Uniwersytecie Harvarda na temat procesu szkoleniowego zwanego wsteczną propagacją błędów, który został później opublikowany w jego książce (Werbos, 1994). Ten ważny wkład doprowadził do pracy Davida Rumelharta i jego współpracowników w latach 80. nad algorytmem wstecznej propagacji błędów, zaimplementowanym do nadzorowanych problemów uczenia się (Rumelhart i McClelland, 1987). Od tego czasu SSN stały się bardzo popularne zarówno w przypadku studiów teoretycznych, jak i ćwiczeń praktycznych.

W tym rozdziale skupimy się na dwóch konkretnych modelach ANN – wielowarstwowym perceptronie Rumelharta (MLP) oraz SOM Kohonena. Pierwsza z nich to standardowa sieć ANN do nadzorowanego uczenia się, a druga do uczenia się nienadzorowanego. Obaj przyjmują proces uczenia się metodą prób i błędów. MLP ma na celu zbudowanie funkcji mapowania jednego typu obserwacji na inny typ (np. od genotypów do fenotypów), a SOM bada wewnętrzną strukturę w ramach jednego zestawu danych (tylko dane genotypowe).

W przeciwieństwie do Rosenblatt's SLP, Rumelhart's MLP wprowadza ukryte neurony odpowiadające ukrytym zmiennym. Model MLP jest w rzeczywistości hierarchiczną kompozycją kilku SLP. Rozważmy na przykład trójwarstwową MLP do mapowania genotypów na fenotypy. Jeśli mamy dwie zmienne x1 oraz x2 opisując status genotypowy, możemy zbudować dwa SLP, z1 = F(x1,x2) oraz z2 = F(x1,x2), dla niektórych określonych funkcji F(∘). Oparte na z1 oraz z2budowany jest wyższy poziom SLP, tak = F(z1,z2), gdzie tak nazywa się modelem wyjściowym odpowiadającym zebranym danym fenotypowym oznaczonym przez T. x1, x2, oraz T są obserwowanymi danymi (zebranymi w wyniku eksperymentu), podczas gdy z1 oraz z2 są niezauważone – z1 oraz z2 są zmiennymi ukrytymi. W tym przykładzie MLP modeluje nieliniową relację między danymi genotypowymi i fenotypowymi, nie wiedząc, jaka jest prawdziwa funkcja między nimi. Zarówno SLP, jak i MLP są nadzorowanymi modelami uczenia się, dzięki czemu podczas uczenia się obserwacje fenotypów działają jak nauczyciel nadzorujący estymację parametrów.

Z drugiej strony sieć Kohonena jest algorytmem uczenia nienadzorowanego. Celem SOM jest ujawnienie, w jaki sposób obserwacje (instancje lub próbki) są podzielone. Jest to podobne do analizy skupień, z której jednak nie wynika, jak klastry korelują. Z drugiej strony SOM może dostarczyć informacji na temat korelacji klastrów. SOM jest algorytmem uczenia nienadzorowanego, ponieważ nie wykorzystuje danych fenotypowych do estymacji parametrów modelu.

Omówimy estymację parametrów, regułę uczenia i algorytmy uczenia zarówno dla MLP, jak i SOM. Proces optymalizacji parametrów zwykle opiera się na minimalizacji funkcji błędu, wybranej dla konkretnego problemu. Pokażemy, w jaki sposób wyprowadza się reguły uczenia się dla MLP i SOM na podstawie ich funkcji błędów, a następnie omówimy niektóre biologiczne zastosowania tych dwóch algorytmów ANN.


Stosunek do rzeczywistości

Morrison używa komputerów do symulacji sieci neuronowych obejmujących około 100 000 komórek, próbując modelować ludzki mózg. Ponieważ jednak wciąż nie wiadomo, w jaki sposób gigantyczny chaos komórek i synaps w ludzkim mózgu uczy się i myśli, Morrison zawsze najpierw stawia hipotezę. Mówiąc konkretnie, oznacza to: „Na przykład myślę o tym, jak sieć uczy się określonego zadania”, powiedział Morrison. „Następnie modeluję to zadanie za pomocą oprogramowania symulacyjnego, aby dowiedzieć się, czy sieć może rzeczywiście nauczyć się tego konkretnego zadania”. Jak powinny być ze sobą połączone poszczególne komórki? Jakie czynności umożliwiają konsolidację obwodów, a które powodują ich osłabienie?

Nawet jeśli model komputerowy działa, niekoniecznie oznacza to, że Morrison odkrył coś o prawdziwym mózgu. System teoretyczny modelowany przez komputer musi udowodnić swoją wartość w porównaniu z ustaleniami empirycznymi. Jeden z projektów Morrison z jej partnerami badawczymi dotyczył sieci, która była w stanie nauczyć się orientować w przestrzeni. Ma to odpowiednik w prawdziwym świecie. Wyobraź sobie, że wkładasz mysz do zbiornika z wodą. Platforma, na którą mysz może wejść, znajduje się tuż pod powierzchnią wody, gdzie mysz jej nie widzi. Po kilku próbach mysz zorientuje się, gdzie znajduje się platforma, a następnie będzie w stanie dość szybko ją znaleźć, gdy zajdzie taka potrzeba. „Wdrożyliśmy bardziej abstrakcyjną wersję tego algorytmu uczenia się w naszej sieci” – powiedział Morrison, który stwierdził, że właściwości poszczególnych neuronów sieci ściśle korespondują z właściwościami prawdziwych neuronów scharakteryzowanych w wielu projektach empirycznych.

Podejście używane do symulacji sieci neuronowej, która jest w stanie nauczyć się zadania orientacji przestrzennej. &kopiuj prof. dr Abigail Morrison


Czym jest sieć neuronowa i czym różni się jej działanie od komputera cyfrowego? (Innymi słowy, czy mózg jest jak komputer?)

Sztuczne sieci neuronowe to równoległe modele obliczeniowe, składające się z gęsto połączonych jednostek przetwarzania adaptacyjnego. Sieci te składają się z wielu, ale prostych procesorów (w stosunku, powiedzmy, do komputera PC, który zazwyczaj ma jeden, potężny procesor) działających równolegle, aby modelować nieliniowe systemy statyczne lub dynamiczne, w których istnieje złożona relacja między wejściem a odpowiadającym mu wyjściem .

Bardzo ważną cechą tych sieci jest ich adaptacyjny charakter, w którym „uczenie się na przykładzie” zastępuje „programowanie” w rozwiązywaniu problemów. Tutaj „uczenie się” odnosi się do automatycznego dostosowania parametrów systemu, tak aby system mógł generować prawidłowe dane wyjściowe dla danego wejścia, ten proces adaptacji przypomina sposób, w jaki uczenie się zachodzi w mózgu poprzez zmiany w wydajności synaptycznej neuronów. Ta funkcja sprawia, że ​​modele te są bardzo atrakcyjne w dziedzinach aplikacji, w których istnieje niewielkie lub niepełne zrozumienie problemu do rozwiązania, ale dostępne są dane szkoleniowe.

Jednym z przykładów może być nauczenie sieci neuronowej konwersji tekstu drukowanego na mowę. Tutaj można by wybrać kilka artykułów z gazety i wygenerować setki par treningowych&mdashan input i powiązany z nim „pożądany” dźwięk wyjściowy&mdashas: wejście do sieci neuronowej byłoby ciągiem trzech kolejnych liter z danego słowa w tekście. Pożądanym wyjściem, które powinna wygenerować sieć, może być dźwięk drugiej litery ciągu wejściowego. Faza treningowa składałaby się następnie z cyklicznego przechodzenia przez przykłady treningowe i dostosowywania parametrów sieci&mdash zasadniczo, uczenia się&mdash, aby każdy błąd w dźwięku wyjściowym był stopniowo minimalizowany dla wszystkich przykładów wejściowych. Po szkoleniu sieć mogła być następnie testowana na nowych artykułach. Pomysł polega na tym, że sieć neuronowa „uogólniałaby” poprzez możliwość prawidłowego konwertowania nowego tekstu na mowę.

Inną kluczową cechą jest wewnętrzna architektura równoległa, która pozwala na szybkie obliczanie rozwiązań, gdy sieci te są wdrażane na równoległych komputerach cyfrowych lub ostatecznie, gdy są wdrażane na niestandardowym sprzęcie. W wielu aplikacjach są jednak zaimplementowane jako programy uruchamiane na komputerze PC lub stacji roboczej.

Sztuczne sieci neuronowe są wykonalnymi modelami dla szerokiej gamy problemów, w tym klasyfikacji wzorców, syntezy i rozpoznawania mowy, adaptacyjnych interfejsów między ludźmi a złożonymi systemami fizycznymi, aproksymacji funkcji, kompresji obrazu, prognozowania i przewidywania oraz nieliniowego modelowania systemów.

Sieci te są „neuronowe” w tym sensie, że mogły być inspirowane mózgiem i neuronauką, ale niekoniecznie dlatego, że są wiernymi modelami zjawisk biologicznych, neuronowych lub poznawczych. W rzeczywistości wiele sztucznych sieci neuronowych jest ściślej powiązanych z tradycyjnymi modelami matematycznymi i/lub statystycznymi, takimi jak nieparametryczne klasyfikatory wzorców, algorytmy grupowania, filtry nieliniowe i modele regresji statystycznej, niż z modelami neurobiologicznymi.


3 odpowiedzi 3

Jednym z prawdopodobnych czynników ograniczających sprzęt jest przepustowość wewnętrzna. Ludzki mózg ma synapsy o wartości 10^<15>$. Nawet jeśli każda z nich wymienia tylko kilka bitów informacji na sekundę, jest to rzędu 10$^<15>$ bajtów/s przepustowości wewnętrznej. Szybki procesor graficzny (jak te używane do trenowania sieci neuronowych) może osiągnąć wewnętrzną przepustowość do 10^<11>$ bajtów/s. Mógłbyś mieć ich razem 10 000, aby uzyskać coś zbliżonego do całkowitej wewnętrznej przepustowości ludzkiego mózgu, ale połączenia między węzłami byłyby stosunkowo powolne i ograniczyłyby przepływ informacji między różnymi częściami „mózgu”.

Innym ograniczeniem może być surowa moc obliczeniowa. Nowoczesny procesor graficzny ma może 5000 jednostek matematycznych. Każda jednostka ma czas cyklu

1000 cykli, aby wykonać równoważną pracę przetwarzania, którą jeden neuron wykonuje w czasie

1/10 sekundy (ta wartość jest całkowicie wyciągnięta z powietrza, tak naprawdę nie znamy najbardziej wydajnego sposobu dopasowania przetwarzania mózgu w krzemie). Tak więc pojedynczy GPU może być w stanie dopasować neurony o wartości 5 $ imes 10^8$ w czasie rzeczywistym. Optymalnie potrzebowałbyś 200 z nich, aby dopasować moc przetwarzania mózgu.

To obliczenie z tyłu koperty pokazuje, że wewnętrzna przepustowość jest prawdopodobnie poważniejszym ograniczeniem.

To była moja dziedzina badań. Widziałem poprzednie odpowiedzi, które sugerują, że nie mamy wystarczającej mocy obliczeniowej, ale to nie do końca prawda.

Szacunki obliczeniowe dla ludzkiego mózgu wynoszą od 10 petaFLOPS ( $1 imes 10^<16>$ ) do 1 exaFLOPS ( $1 imes 10^<18>$ ). Użyjmy najbardziej konserwatywnej liczby. TaihuLight może zrobić 90 petaFLOPSów, czyli $9 imes 10^<16>$ .

Widzimy, że ludzki mózg jest prawdopodobnie 11 razy silniejszy. Tak więc, jeśli obliczeniowa teoria umysłu byłaby prawdziwa, TaiHuLight powinno być w stanie dopasować zdolność rozumowania zwierzęcia około 1/11 jako inteligentnego.

Jeśli spojrzymy na listę kory nerwowej, małpa wiewiórka ma około 1/12 liczby neuronów w korze mózgowej jako człowiek. Dzięki sztucznej inteligencji nie możemy dorównać zdolnościom rozumowania małpy wiewiórki.

Pies ma około 1/30 liczby neuronów. Dzięki sztucznej inteligencji nie możemy dorównać zdolnościom rozumowania psa.

Brązowy szczur ma około 1/500 liczby neuronów. Dzięki sztucznej inteligencji nie możemy dorównać zdolnościom rozumowania szczura.

To sprowadza nas do 2 petaFLOPS lub 2000 teraFLOPS. Na całym świecie jest 67 superkomputerów, które powinny być w stanie dorównać temu.

Mysz ma o połowę mniej neuronów niż brązowy szczur. Istnieje 190 superkomputerów, które powinny być w stanie dopasować się do jego zdolności rozumowania.

Żaba lub ryba, która nie uczy się, to około 1/5 tego. Wszystkie z 500 najlepszych superkomputerów są 2,5 razy wydajniejsze. Jednak żaden nie jest w stanie dorównać tym zwierzętom.

Jaka dokładnie jest przeszkoda, przed którą stoimy?

Problem w tym, że systemu kognitywnego nie można zdefiniować wyłącznie za pomocą Churcha-Turinga. Sztuczna inteligencja powinna być zdolna do dopasowywania zwierząt nieposiadających zdolności poznawczych, takich jak stawonogi, glisty i płazińce, ale nie większych ryb lub większości gadów.

Chyba muszę podać bardziej konkretne przykłady. System NEST zademonstrował 1 sekundę działania 520 milionów neuronów i 5,8 biliona synaps w 5,2 minuty na 5 petaFLOPS BlueGene/Q. Obecne myślenie jest takie, że gdyby mogli przeskalować system o 200 do exaFLOPS, to mogliby symulować ludzką korę mózgową z tą samą prędkością 1/300 normalnej. Może to brzmieć rozsądnie, ale tak naprawdę nie ma sensu.

Mysz ma 1/1000 tyle neuronów, ile kora ludzka. Więc ten sam system powinien być w stanie symulować mózg myszy przy 1/60 normalnej prędkości. Dlaczego więc tego nie robią?


Popularne artykuły AI:

Obecnie istnieją dwa obszary badań sieci neuronowych.

  1. Tworzenie modeli komputerowych, które wiernie powtórz funkcjonujące modele neuronów prawdziwego mózgu. Pozwala to lepiej wyjaśnić zarówno mechanizmy rzeczywistej pracy mózgu, jak i lepiej poznać diagnostykę/leczenie chorób i urazów ośrodkowego układu nerwowego. In ordinary life, for example, it allows us to learn more about what a person prefers (by collecting and analyzing data), to get closer to the human creating more personalized interfaces, etc.
  2. Creation of computer models that abstractly repeat the functioning models of neurons of the real brain. It makes possible to use all the advantages of the real brain, such as noise immunity and energy efficiency, in the analysis of large amounts of data. Here, for example, deep learning is gaining popularity.

Like the human brain, neural networks consist of a large number of related elements that mimic neurons. Deep neural networks are based on such algorithms, due to which computers learn from their own experience, forming in the learning process multi-level, hierarchical ideas about the world.

The architecture of the British Deepmind programs, according to one of the co-founders, is based on the functioning principles of the brain of different animals. Having worked in the game industry, he went to get a doctorate in MIT and studied how autobiographical memory works, how hypothalamus damages cause amnesia. The head of Facebook AI Reasearch also sees the future of machine learning in the further study of the functioning principles of living neural systems and their transfer to artificial networks. He draws such an analogy: we are not trying to make mechanical bats, but we are studying the physical laws of airflow around the wing while building airplanes — the same principle should be used to improve neural networks.

Deep learning developers always take into account the human brain features — construction of its neural networks, learning and memory processes, etc, trying to use the principles of their work and modeling the structure of billions of interconnected neurons. As a result of this, Deep learning is a step-by-step process similar to a human’s learning process. To do this, it is necessary to provide a neural network with a huge amount of data to train the system to classify data clearly and accurately.

In fact, the network receives a series of impulses as the inputs and gives the outputs, just like the human brain. At each moment, each neuron has a certain value (analogous to the electric potential of biological neurons) and, if this value exceeds the threshold, the neuron sends a single impulse, and its value drops to a level below the average for 2–30 ms (an analog of the rehabilitation process in biological neurons, so-called refractory period). When out of the equilibrium, the potential of the neuron smoothly begins to tend to the average value.

In general, deep learning is very similar to the process of human learning and has a phased process of abstraction. Each layer will have a different “weighting”, and this weighting reflects what was known about the components of the images. The higher the layer level, the more specific the components are. Like the human brain, the source signal in deep learning passes through processing layers further, it takes a partial understanding (shallow) to a general abstraction (deep), where it can perceive the object.

An important part of creating and training neural networks is also the understanding and application of cognitive science. This is a sphere that studies the mind and the processes in it, combining the elements of philosophy, psychology, linguistics, anthropology, and neurobiology. Many scientists believe that the creation of artificial intelligence is just another way of applying cognitive science, demonstrating how human thinking can be modeled in machines. A striking example of cognitive science is the Kahneman decision-making model, determining how a person makes a choice at any given moment — consciously or not (now often used in marketing AI).

At the moment, the biggest challenges to use deep learning lie in the field of understanding the language and conducting dialogs — systems must learn to operate the abstract meanings that are described semantically (creativity and understanding the meaning of a speech). And yet, despite the rapid development of this area, the human brain is still considered the most advanced “device” among neural networks: 100 trillion synaptic connections, organized into the most complex architecture.
Though, scientists believe that in the next half-century (forecasts vary greatly — from 10 to 100 years), the Universe will be able to step towards artificial neural networks that exceed human capabilities.


An Introduction to Spiking Neural Networks (Part 1)

Recently, Elon Musk owned neurotech startup Neuralink announced its ambitious plans to enhance the human brain’s computational capabilities by implanting minuscule, flexible robotic electrodes onto the surface of the brain. These nanomachines would then effectively be able to function as a part of your brain, making us superhuman cyborgs if all goes according to plan!

That brings us to the question, how would these nanomachines be able to process the signals in our brain and further contribute additional signals to enhance the brain’s capabilities? In order to understand this, let’s first take a look at how the neurons in the brain are wired and how information is represented and transmitted by them.

We will also then see how the biological neural networks in our brain compared to the artificial neural networks(ANNs) that have led to the emergence of deep learning. Finally, we will explore whether modeling neural networks by using more biologically realistic neuron models and learning rules could be the next big step in the world of deep learning.

I am writing this article mainly for readers who are fascinated by the seemingly magical powers of deep learning and have little to no background in biology, so pardon me if some of the next information seems very elementary to some of you!

Understanding how biological neurons create and transmit information

Although there are hundreds of different types of neurons in the brain, the above diagram which can be found in most introductory textbooks can be considered a good functional representation of a neuron.

The biochemical conditions in our brain are such that concentrations of ions are unequal inside and outside the membrane of a neuron which leads to the development of a potential difference. There is a higher concentration of positively charged ions outside the cell membrane, which means that there is a negative potential difference between the inside and the outside.

Neurons communicate with each other through voltage spikes! That is, from an engineer’s point of view, a neuron is nothing but a battery with a switch which only can be closed for the tiniest instant, thus producing a voltage spike and then becoming open again!

Biologists will complain that this is a very crude way to describe neuron function, but it works. Although there are beautiful biochemical mechanisms at play behind all of this, essentially a biological neuron is a battery with a switch that stays closed only momentarily. If you are interested in understanding how the sodium-potassium pump works and how voltage spikes are generated, I would recommend watching Khan Academy's video series on this topic:

You might be thinking,”Wait, that sounds easy enough but when does the switch close?” In order to answer that allow me to introduce you to the concept of ‘receptive field’ of a neuron.

Receptive field

Let us consider the neurons in your eyes (known as photoreceptors) to understand this concept. The photoreceptors are connected to the visual cortex(the part of your brain that processes visual input) through the optic nerve and some other neurons in the eye.

Now read this carefully! Each photorecepetor’s ‘switch’ closes when light is incident upon it in a particular manner.The exact way in which light has to be incident on a photoreceptor to close its switch is different for each photoreceptor.

For example, one photoreceptor may respond to red light falling on it at 60 degrees. Another photorecpetor may be receptive to the intensity of light. Its switch may close when light below a certain intensity level falls on it at any angle. The particular way in which light needs to fall upon a photoreceptor is called its ‘receptive field’ and we say that it fires an ‘action potential’ (fancy biologists’ way of saying spike of high voltage). If the manner in which light is incident on a neuron does not align with its receptive field, the neuron will not be as ‘activated’ and thus its switch is much less likely to close as compared to the case in which the light does align with its receptive field.

Each neuron in the nervous system has a receptive field! It is easy for us to figure out what the receptive field is for neurons that directly receive external input from the surroundings of the organism. However, as we go deeper inside the nervous system, the receptive fields of neurons become more complex. For example, there may be a neuron in your brain that fires an action potential when you see a picture of Cristiano Ronaldo or one that fires when you hear high pitched screaming as you are walking through the woods!

But how does that neuron deep inside your brain come to know that you are looking at a picture of Cristiano Ronaldo? Drawing a parallel to ConvNets, our neuron here has learned to detect a feature. But what learning rule is at play here? Does our brain actually carry out backpropagation?! Before I answer that, let me explain to you how action potentials are transmitted to other neurons.

When a neuron fires an action potential, the voltage spike travels along the axon of the neuron (which essentially acts like a conducting wire, for biochemical mechanism refer to Khanacademy). When the action potential reaches an axon terminal(the end part of an axon), it causes the release of neurotransmitters.

What are neurotransmitters?

Neurotransmitters are chemicals which are stored in bags called synaptic vesicles in the axon terminals. These bags are burst when an action potential reaches the terminal. The chemicals travel through the region between the axon terminal of the initial neuron (presynaptic neuron) and the next neuron’s dendrites (postsynaptic neuron). The connection between two neurons is called a synapsy. The neurotransmitters attach to receptors present on the dendrites of the postsynaptic neuron. The effect of the neurotransmitters attaching to receptors depends on the type of neurotransmitter. Let’s see what the types are.

Types of neurotransmitters

Excitatory and inhibitory are the two types of neurotransmitters. Kiedy excitatory neurotransmitters attach onto receptors, they cause a net flow of positive ions into the neuron, which is called depolaryzacja. The openings in the neuron’s cell membrane through which the positive ions flow are called kanały jonowe.

Initially the voltage changes occuring due to opening of ion channels are linear and additive in nature. However once enough positive ions have come inside and the potential difference has reached a value called ‘threshold potential’ there is a sudden mass entry of positive ions which results in an action potential (ie. closing of the switch). After an action potential has occurred, the neuron returns to its initial stable state over a period of time.

On the other hand, if an inhibitory neurotransmitter that attaches to the receptors , it causes opening of ion channels that allow negatively charged ions to flow in or let positively charged ions flow out. Due to this, the potential difference between the exterior and interior becomes more negative and this process is called hyperpolarization.

How different types of neurotransmitters together determine neuron function

Almost all neurons in the brain have thousands of synapses(connections to other neurons). Neurons themselves can be classified as excitatory and inhibitory. Excitatory neurons contain only excitatory neurotransmitters in their synaptic vesicles whereas inhibitory neurons contain only inhibitory neurotransmitters. It is reasonable to assume that the average neuron in the brain is connected to tens or maybe hundreds of neurons of each type. As a result, at any point of time, a neuron in an active organism would be receiving inputs at multiple synapses. The net effect of this is that inhibitory and excitatory presynaptic neurons would compete to influence the activity of our postsynaptic neuron. Sometimes, the excitatory neurons win and the postsynaptic neuron fires a spike. Whereas sometimes the inhibitory neurons are able to shut it up for quite a long time!

Now here’s what makes it even more interesting. If the neuron that fired a spike is inhibitory, it will try to suppress the other neurons it is connected to. This even though its presynaptic excitatory neurons won the battle and managed to get it to spike, they might lose the war because our current neuron may suppress other excitatory neurons from firing and slow down the flow of information!

Strength of connections between neurons

The strength of a connection between two neurons decides to what extent the presynaptic neuron is able to influence the spiking behavior of the postsynaptic neuron. The strength depends upon the amount of neurotransmitter the presynaptic neuron releases and how receptive the postsynaptic neuron is to it. The strength of a connection between two neurons is not fixed. I will discuss how the magnitudes of connections are changed in the next part of this series :).

What happens after an action potential is fired?

Earlier in this post I said that after a neuron fires an action potential, it returns to its stable state. However, this is not an instantaneous process. The time period after the end on an action potential is called okres refrakcji.

During the refractory period, it is difficult or in some cases impossible to trigger another action potential in the neuron no matter how strong the excitatory inputs to it are. This happens because the sodium ion channels which play a crucial role in the depolarization phase that causes the action potential are in an inactivated state and do not open at any membrane potential.

This is how it is ensured that a neuron receiving constant excitatory input does not go on a crazy firing spree and end up producing a lot more information for other neurons to process than necessary.

Computational models of neurons

How can we make computer models of biological neurons? Note that all information transmission related processes in biological neurons occur due to change in concentrations of ions. Could we model these biochemical processes using differential equations?

In 1952, two scientists Hodgkin and Huxley attempted to do so and ended up winning a Noble prize for their efforts! They modeled the cell membrane of and do not open at any membrane potential.the neuron as an electric circuit, similar to the one shown below:

They considered only the two most common ions involved in the generation of action potentials: Sodium(Na+) and Potassium(K+). They also incorporated a ‘leak current’ into their model, which basically accounts for the cell membrane not being completely impermeable to ions at all times. Using Ohm’s Law(V = IR) they wrote down the following circuit equations:

We know that the current flowing through the circuit is the sum of these three currents and the current through the capacitor. Using the current-voltage relation for a capacitor we get:


Our Brain Can Be Used As A Pattern

The neuron also called the "brain cell" is an electrically excitable cell that processes and transmits information by electrochemical signals. The synapse is a junction, between a pair of neurons, where the impulse is being transmitted. The neurons are never divided or replaced by new ones. On the other hand, the synapses can be modified, in such a way, that we can make connections where the signals had never been transmitted before. The workings of these generate a sequence of systematically different structures of our brain.

Neurons &ndash brain cells (Source: Pixabay)

Like biological neurons, an artificial neural network's simulated neurons work together.

To each connection between one synthesized neuron and another, we assign a value called a weight. This number represents the strength of the linkage and defines the internal procedures of the machine.

Every time we use the NN, the system is re-modifying the weights and targeting the minimization of errors, which, in turn, gets us one step closer to our goals &ndash the right classification of the data. This means that the outputs are correct or have a good probability rate of being the correct solutions.

Machine learning is intended for a larger purpose i.e., achieving a high rate of intelligence.

Using an innovative artificial intelligence tool, the NN learns how to generate contextually relevant reviews. For example, if we ask for the best food around us, the system will answer. But the language will include various adjectives, which are not consistent with our way of talking.

If we use every single input available for a valuable result, then high performance could be obtained.


Dyskusja

We here present an initial framework for quantitatively comparing any artificial neural network to the brain’s neural network for visual processing. With even the relatively small number of brain benchmarks that we have included so far, the framework already reveals interesting patterns: It extends prior work showing that performance correlates with brain similarity, and our analysis of state-of-the-art networks yielded DenseNet-169, CORnet-S and ResNet-101 as the current best models of the primate visual stream. On the other hand, we also find a potential disconnect between ImageNet performance and Brain-Score: many of the best ImageNet models fall behind other models on Brain-Score, with the winning DenseNet-169 not being the best ImageNet model, and even small networks (“BaseNets”) with poor ImageNet performance achieving reasonable scores.

We do not believe that our initial set of chosen metrics is perfect, and we expect the metrics to evolve in several ways:

By including more data of the same type used here

More neural sites collected with even the same set of images will provide more independent data samples, ensuring that models do not implicitly overfit a single set of benchmarks. Moreover, more data from more individuals will allow us to better estimate between-participant variability (i.e., the noise ceiling), establishing the upper bound of where models could possibly be (see below).

By acquiring the same types of data using new images

Presently, our datasets use naturalistic images, generated by pasting objects on a random backgrounds. While these datasets are already extremely challenging, we will more stringently be able to test model ability to generalize beyond its training set by expanding our datasets to more classes of images (e.g., photographs, distorted images (Geirhos et al., 2018), artistic renderings (Kubilius et al., 2018a), images optimized for neural responses (Bashivan et al., 2018)).

By acquiring the same types of data from other brain regions

The current benchmarks include V4, IT and behavioral readouts, but visual stimuli are first processed by the retina, LGN, V1 and V2 in the ventral stream. Including spiking neural data from these regions further constrains models in their early processing. Moreover, top-down modulation and control warrants recordings outside the ventral stream in regions such as PFC.

By adding qualitatively new types of data

Our current set of neural responses consists of recordings from implanted electrode arrays, but in humans, fMRI recordings are much more common. Local Field Potential (LFP), ECoG, and EEG/MEG could also be valuable sources of data. Moreover, good models of the primate brain should not only predict neural and behavioral responses but should also match brain structure (anatomy) in terms of number of layers, their order, connectivity patterns, ratios of numbers of neurons in different areas, and so on. Finally, to scale this framework to a more holistic view of the brain, adding benchmarks for other tasks and domains outside of core object recognition is essential.

By providing better experimental estimates of the ceilings of each component score

Note that it is still difficult to establish whether the ANN models are truly plateauing in their brain similarity – as implied in the results presented above – or if we are observing the limitations of our experimental datasets. For instance, neural ceilings only reflect the internal consistency of individuals neurons and, in that sense, are only an upper bound on the ceiling. That is, those neural responses are collected from individual monkeys, and it may be unreasonable to expect a single model to correctly predict every monkey’s neuron responses. A more reasonable ceiling might therefore need to reflect the consistency of an przeciętny monkey, leaving individual variabilities aside. However, in typical neuroscience experiments, recordings from only two monkeys are obtained, making it currently impossible to directly estimate these potentially lower ceilings.

Behavioral ceilings, on the other hand, might not be prone to such ceiling effects as they are already estimated using multiple humans responses (i.e. the “pooled” human data, see Rajalingham et al. (2015, 2018)). However, reaching consistency with the pooled human behavioral may not be the only way that one might want to use ANN models to inform brain science, as the across-subject variation is also an important aspect of the data that models should aim to inform on.

By developing new ways to compute the similarity between models and data

Besides computing neural predictivity, there are multiple possible ways and particular parameter choices. Others have used for instance different versions of linear regression (Agrawal et al., 2014), RDMs (Khaligh-Razavi and Kriegeskorte, 2014 Cichy et al., 2016) or GLM (Cadena et al., 2017). We see neural predictivity as the current strongest form of comparing neural responses because it maps between the two systems and makes specific predictions on a spike-rate level. One could also use entirely new types of comparison, such as precise temporal dynamics of neural responses that are ignored here, even though they are likely to play an important role in brain function (Wang et al., 2018), or causal manipulations that may constrain models more strongly (Rajalingham and DiCarlo, 2018).

By developing brain scores that are tuned separately for the non-human primate and the human

Our current set of benchmarks consist of recordings in macaques and behavioral measurements in humans and models are thus implicitly assumed to fit both of these primates. We do not believe that one ANN model should ultimately fit both species, so we imagine future versions of Brain-Score will treat them separately.

We caution that while Brain-Score reveals że one model is better than another, it does not yet reveal Czemu that is the case. Due to current experimental constraints, we are not yet able to use Brain-Score to actually train a model. Both of these are key goals of our ongoing work.

To aid future efforts of aligning neural networks and the brain, we are building tools that allow researchers to quickly get a sense how their model scores against the available brain data on multiple dimensions, as well as compare against other models. Researchers can use our online platform Brain-Score.org to obtain all available brain data, submit new data and score their models on standardized benchmarks. The online platform provides an interface for submitting candidate models which are then automatically run on the current version of all benchmarks (code open-sourced at github.com/brain-score) and notify the submitting user about scores.

By providing this initial set of benchmarks we hope to ignite a discussion and further community-wide efforts around even better metrics, brain data and models. In this respect, our field is far closer to the beginning than the end, but it is important to get started and this is our version of such a start. We hope that Brain-Score will become a way of keeping track of computational models of the brain in terms of “how close we are” and quickly identifying the strongest model for a specific benchmark.


Beyond System 1 neural networks

One thing that can’t be denied, however, is that humans do in fact extract rules from their environment and develop abstract thoughts and concepts that they use to process and analyze new information. This complex symbol manipulation enables humans to compare and draw analogies between different tasks and perform efficient transfer learning. Understanding and applying causality remain among the unique features of the human brain.

“It is certainly the case that humans can learn abstract rules and extrapolate to new contexts in a way that exceeds modern ANNs. Calculus is perhaps the best example of learning to apply rules across different contexts. Discovering natural laws in physics is another example, where you learn a very general rule from a set of limited observations,” Hasson and Nastase say.

These are the kind of capabilities that emerge not from the activations and interactions of a single neural network but are the result of the accumulated knowledge across many minds and generations.

This is one area that direct-fit models fall short, Hasson and Nastase acknowledge. Scientifically, it is called System 1 and System 2 thinking. System 1 refers to the kind of tasks that can be learned by rote, such as recognizing faces, walking, running, driving. You can perform most of these capabilities subconsciously, while also performing some other task (e.g., walking and talking to someone else at the same time, driving and listening to the radio). System 2, however, requires concentration and conscious thinking (can you solve a differential equation while jogging?).

“In the paper, we distinguish fast and automatic System 1 capacities from the slow and deliberate cognitive functions,” Hasson and Nastase say. “While direct fit allows the brain to be competent while being blind to the solution it learned (similar to all evolved functional solutions in biology), and while it explains the ability of System 1 to learn to perceive and act across many contexts, it still doesn’t fully explain a subset of human functions attributed to System 2 which seems to gain some explicit understanding of the underlying structure of the world.”

So what do we need to develop AI algorithms that have System 2 capabilities? This is one area where there’s much debate in the research community. Some scientists, including deep learning pioneer Yoshua Bengio, believe that pure neural network-based systems will eventually lead to System 2 level AI. New research in the field shows that advanced neural network structures manifest the kind of symbol manipulation capabilities that were previously thought to be off-limits for deep learning.

In “Direct Fit to Nature,” the authors support the pure neural network–based approach. In their paper, they write: “Although the human mind inspires us to touch the stars, it is grounded in the mindless billions of direct-fit parameters of System 1. Therefore, direct-fit interpolation is not the end goal but rather the starting point for understanding the architecture of higher-order cognition. There is no other substrate from which System 2 could arise.”

An alternative view is the creation of hybrid systems that incorporate classic symbolic AI with neural networks. The area has drawn much attention in the past year, and there are several projects that show that rule-based AI and neural networks can complement each other to create systems that are stronger than the sum of their parts.

“Although non-neural symbolic computing—in the vein of von Neumann’s model of a control unit and arithmetic logic units—is useful in its own right and may be relevant at some level of description, the human System 2 is a product of biological evolution and emerges from neural networks,” Hasson and Nastase wrote in their comments to TechTalks.

In their paper, Hasson and Nastase expand on some of the possible components that might develop higher capabilities for neural networks. One interesting suggestion is providing a physical body for neural networks to experience and explore the world like other living beings.