Достигнут существенный прогресс во вскрытии "чёрного ящика" искусственного интеллекта. Хотя психика искусственного интеллекта только зарождается, то, что было сейчас сделано в Anthropic и OpenAI, уже можно называть началом "картирования искусственной психики".

https://m.hightech.plus/2024/06/20/issledovateli-vpervie-vskrili-mozg-ii-i-ponyali-kak-na-nego-mozhno-vliyat

Выдающийся психофизиолог Эвелина Федоренко в вышедшей вчера в Nature статье убедительно, на обширном экспериментальном материале, доказывает, что язык является прежде всего инструментом общения, а не мышления.

Language is a defining characteristic of our species, but the function, or functions, that it serves has been debated for centuries. Here we bring recent evidence from neuroscience and allied disciplines to argue that in modern humans, language is a tool for communication, contrary to a prominent view that we use language for thinking. We begin by introducing the brain network that supports linguistic ability in humans. We then review evidence for a double dissociation between language and thought, and discuss several properties of language that suggest that it is optimized for communication. We conclude that although the emergence of language has unquestionably transformed human culture, language does not appear to be a prerequisite for complex thought, including symbolic thought. Instead, language is a powerful tool for the transmission of cultural knowledge; it plausibly co-evolved with our thinking and reasoning capacities, and only reflects, rather than gives rise to, the signature sophistication of human cognition.

https://www.nature.com/articles/s41586-024-07522-w

Интересная проблематизирующая статья, исследующая с точки зрения основных современных психофизиологических теорий сознания вопрос о возможности наличия у червя нематоды признаков минимального феноменального сознания

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10723751/

График вычислительной мощности, необходимой для обучения модели, как функция от времени (логарифмическая шкала). Анализ графика показывает, что мы, действительно, экспоненциально приближаемся к AGI / ASI / сингулярности, причём не так важно, что это происходит на базе архитектуры языковых трансформеров, прежде всего важна доступная и эффективно используемая вычислительная мощность. Все наличные тенденции однозначно продолжают подтверждать глубокую верность знаменитого "горького урока" Ричарда Саттона (https://hi-news.ru/research-development/gorkij-urok.html).

https://epochai.org/blog/tracking-large-scale-ai-models

Транскраниальная магнитная стимуляция медиальной префронтальной коры человека изменяет степень его привлекательности в глазах других людей

https://medicalxpress.com/news/2024-06-medial-prefrontal-cortex-person.html

Новый удивительный экспериментальный факт, показывающий, что, скорее всего, большие языковые модели действительно являются верным путём к равному по мощности человеческому мозгу искусственному интеллекту:

даже ещё необученная большая языковая модель уже работает очень похожим на человеческий мозг образом!

https://arxiv.org/abs/2406.15109

Интересный обзор фронтирных исследований глубинных механизмов сознания, осуществляемых через психофизиологический фМРТ- и ЭЭГ-анализ состояний медитации, включая оригинальное исследование мозговых коррелятов момента "ниродха", во время которого опытный буддийский мастер субъективно останавливает поток своего сознания. Лично мне кажется, что это очень важное направление исследований и мы обязательно должны дополнить современную когнитивную нейронауку о сознании теми глубокими и тонкими субъективными аспектами, которые были открыты восточными практиками за столетия напряженной интроспективно-систематизирующей и внутренне-преобразовательной работы, построенной на началах универсального сострадания ко всем живым существам. Особенно этот восточный опыт этико-мотивированной работы с глубинной природой своего сознания может быть полезен для выработки эмпатического отношения к проблеме искусственного сознания (хотя современный буддизм пока достаточно скептически относится к возможности его возникновения).

https://www.scientificamerican.com/article/advanced-meditation-alters-consciousness-and-our-basic-sense-of-self

Сегодня в Пятигорске открывается юбилейная Десятая международная конференция по когнитивной науке. Наша научная группа сетевой психофизиологии кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ будет делать устный доклад "Исследование мозговых механизмов альтруизма: сетевой подход" (27 июня, секция "Фундаментальные подходы к междисциплинарным исследованиям мозга", лекционный зал № 3, 18:45-19:10).

Опубликованные материалы конференции уже выложены:
устные доклады: https://disk.yandex.ru/i/EUmSOkWFaBaeNw
стендовая сессия: https://yadi.sk/d/ia5q-DHgFkVt-A

Желаю успеха этой замечательной конференции!

Завтра на Десятой международной конференции по когнитивной науке в Пятигорске состоится мемориальный симпозиум, посвященный памяти выдающегося ученого-когнитивиста Бориса Митрофановича Величковского (1947-2022). Борис Митрофанович был учеником создателя отечественной нейропсихологии, основателя кафедры нейро- и патопсихологии факультета психологии МГУ Александра Романовича Лурия, и сумел реализовать на современном технологическом уровне (фМРТ, айтрекинг и т.д.) огромный "когнитивный" исследовательский драйв, заложенный в устремлениях гениального Александра Романовича. Учебник Бориса Митрофановича "Когнитивная наука: основы психологии познания", посвященный памяти Александра Романовича, мы всегда рекомендуем нашим студентам факультета психологии МГУ как лучшее введение в когнитивистику.

Почтим огромный вклад Бориса Митрофановича в создание и развитие отечественной когнитивистики!

Профессор факультета психологии Гарварда психофизиолог Сэмюэль Гершман описал сложную историю взаимного, но асимметричного "вдохновления" нейронауки и искусственного интеллекта, которое должно перейти в их конвергенцию

Полный текст на сайте его лаборатории: https://gershmanlab.com/pubs/NeuroAI_critique.pdf

https://link.springer.com/article/10.1007/s00422-024-00983-2

Прогресс в вычислительной нейронауке:

группой Дмитрия Чкловского разработана новая модель нейрона, в которой он является гораздо более активным вычислителем, чем в более ранних идущих от Мак-Каллока, Питтса и Розенблатта моделях, и более активно управляет своим окружением. Возможно, новая вычислительная модель нейрона позволит быстрее двигаться в сторону создания более мозгоподобного искусственного интеллекта (методологическая парадигма "NeuroAI").

https://www.eurekalert.org/news-releases/1048959

Недавно вышел обновленный прогноз скорости развития искусственного интеллекта, при формировании которого было опрошено 2778 исследователей, публикующихся в ведущих научных изданиях по искусственному интеллекту. Конкретные прогнозные даты достижения ключевых "контрольных отсечек" не так важны (все равно их надежность невозможно оценить), важна тенденция – по сравнению с аналогичным опросом 2022 года респонденты ставят достижение этих "контрольных отсечек" на существенно ранние сроки. Например, в 2022 году респонденты считали, что если наука будет развиваться без влияния каких-то внешних катастроф, то с вероятностью 50% машины, действующие без посторонней помощи, превзойдут людей во всех возможных задачах к 2060 году, а в новом опросе эта дата сдвинулась сразу на 13 лет – уже на 2047 год. Видно, что академическое сообщество максимально квалифицированных в научных исследованиях в области искусственного интеллекта экспертов четко ощущает стремительное ускорение прогресса – и от этого принципиального факта можно далее отталкиваться при выстраивании своих собственных прогнозов (например, взять как базу знаменитый прогноз 2005 года Рэя Курцвейла "сингулярность к 2045 году", лично мне он кажется оптимальным для выстраивания личных стратегий жизни).
https://arxiv.org/abs/2401.02843

Поздравляю всех студентов и преподавателей с окончанием сессии и всего учебного года и желаю хорошего летнего отдыха!

Вчера моя дипломница 2022 года выпуска Дина Митюрева на Десятой международной конференции по когнитивной науке в Пятигорске успешно представила результаты реализации проекта нашей кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ, посвященного изучению сетевой организации мозговых механизмов альтруистического поведения. Дина была моей первой студенткой по этой тематике, несколько лет назад мы с ней первой в рамках ее курсовых работ начали размышлять о системном применении идей сетевой нейронауки для вскрытия мозговой архитектуры функциональной системы альтруизма. За следующие годы к нам присоединились еще много искренне вдохновленных проблематикой социальной психофизиологии студентов и мы вышли на несколько хороших новых идей, которые нам удалось экспериментально реализовать. Статья с представленными результатами находится на рецензировании в редакции одного из ведущих журналов, и, мы надеемся, скоро должна выйти.

Спасибо организаторам этой замечательной конференции за возможность представить результаты наших исследований!

Соавторы нашего доклада "Исследование мозговых механизмов альтруизма: сетевой подход" Василиса Абросимова, Дина Митюрева и Софья Скрипкина с Вадимом Леонидовичем Ушаковым на заднем фоне ) Пятигорск, Десятая международная конференция по когнитивной науке.

Поздравляю свою дипломницу этого года, лаборантку кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ Веронику Зубко с поступлением в нашу аспирантуру! Мы с Вероникой планируем продолжать уже на уровне кандидатской диссертации ее исследования мозговых механизмов эмпатии в парадигме сетевой нейронауки. С точки зрения дифференциальной психофизиологии мы будем исследовать мозговые механизмы склонности человека ко всем основным типам эмпатии (эмоциональной эмпатии, когнитивной эмпатии, эмпатической заботе), причем будем делать это комплексно, в разных проекциях, на разных системных уровнях (уровне пассивного режима работы мозга, уровне восприятия лицевых экспрессий, уровне восприятия телесной боли Другого). Мы продолжим активно использовать весь прогрессивный методический аппарат сетевой нейронауки, связанный с вычислением функциональной ЭЭГ-связности между зонами мозга, вычислением на этой основе различных мер сетевой центральности ключевых хабов и построением общемозговых графов связности с их последующим анализом с точки зрения математической теории графов (вычисление различных метрик сетевой интеграции и сегрегации типа характеристической длины пути, коэффициента кластеризации, индекса «тесного мира» и т.д.). На психодиагностическом уровне мы продолжим использовать нашу тщательно подобранную батарею самых валидных и надежных как классических, так и новых методик диагностики разных видов эмпатии. Все полученные электрофизиологические и психодиагностические данные, кроме традиционных методов, будут также анализироваться современными методами машинного обучения.

Будем держать в курсе наших исследований! )