НАЙДЕН ОПТИМАЛЬНЫЙ СПОСОБ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Это потрясающее открытие имеет колоссальные перспективы.
Оно может принципиально изменить способ принятия решений в бизнесе, социальной сфере, госуправлении и даже в организации государственной власти.
Повышение качества управления (важнейший фактор в конкурентной борьбе) - это улучшение соотношения удачно принятых (то есть правильных) решений к общему количеству принимаемых решений.
Сегодня, согласно McKinsey, как минимум, половина управленческих решений оказываются не верными, не смотря на все усилия науки и управленческих практик - см. например, здесь, здесь, здесь и здесь.
И хотя человечество уже вплотную подошло к необходимости включения в процесс принятия решений «социального интеллекта» («social intelligence»), методы краудсорсинга, «интеллекта роя» и пр. пока что не смогли изменить удручающую ситуацию с неумением людей найти оптимальную схему принятия сложных решений.
Прорыв произошел довольно неожиданно. На стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
Природа, в ходе эволюции, смогла создать так и не превзойденные современной наукой механику и биохимию живых существ. Логично предположить, что и в вопросе поиска наилучшей схемы принятия решений нейронами головного мозга природа опережает достигнутый уровень развития науки.
Новое исследование Центра Биосоциальных Сложных Систем и «Института сумасшедших идей» в Сата-Фе не только определило схему принятия решений нейронами головного мозга, но и доказало, что эта схема является оптимальной для любых коллективных вычислений, производимых сетью интеллектуальных агентов.
Эта схема, названная «кодирующая двойственность» состоит их 2х этапов.
— Первый этап более всего похож на то, что я, в свое время, назвал термином синтеллектуальный краудсорсинг - отличающийся от традиционного краудсорсинга, в первую очередь, ограничением на взаимодействие интеллектуальных агентов в начальной фазе процесса принятия решения.
Цель данного этапа – накопление информации в условиях подавления информационного шума.
— Второй этап – это «формирование консенсуса», в ходе которого информация быстро распространяется от «знающих» нейронов (имеющих доступ к информации) к множеству остальных участвующих в схеме нейронов, резко увеличивая этим избыточность в системе.
Принципиальным для эффективности схемы является то, что этапы накопления и консенсуса, отличаются разными временными шкалами.
#Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
Это потрясающее открытие имеет колоссальные перспективы.
Оно может принципиально изменить способ принятия решений в бизнесе, социальной сфере, госуправлении и даже в организации государственной власти.
Повышение качества управления (важнейший фактор в конкурентной борьбе) - это улучшение соотношения удачно принятых (то есть правильных) решений к общему количеству принимаемых решений.
Сегодня, согласно McKinsey, как минимум, половина управленческих решений оказываются не верными, не смотря на все усилия науки и управленческих практик - см. например, здесь, здесь, здесь и здесь.
И хотя человечество уже вплотную подошло к необходимости включения в процесс принятия решений «социального интеллекта» («social intelligence»), методы краудсорсинга, «интеллекта роя» и пр. пока что не смогли изменить удручающую ситуацию с неумением людей найти оптимальную схему принятия сложных решений.
Прорыв произошел довольно неожиданно. На стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
Вопросы, поставленные авторами исследования, были достаточно сумасшедшими, равно как и 100%но научными:
-- как принимаются решения мозгом?
-- на уровне отдельных нейронов или огромной сетью коммуницирующих нейронов?
-- какова схема этого - как это происходит, и как организован процесс принятия решений?
Природа, в ходе эволюции, смогла создать так и не превзойденные современной наукой механику и биохимию живых существ. Логично предположить, что и в вопросе поиска наилучшей схемы принятия решений нейронами головного мозга природа опережает достигнутый уровень развития науки.
Новое исследование Центра Биосоциальных Сложных Систем и «Института сумасшедших идей» в Сата-Фе не только определило схему принятия решений нейронами головного мозга, но и доказало, что эта схема является оптимальной для любых коллективных вычислений, производимых сетью интеллектуальных агентов.
Эта схема, названная «кодирующая двойственность» состоит их 2х этапов.
— Первый этап более всего похож на то, что я, в свое время, назвал термином синтеллектуальный краудсорсинг - отличающийся от традиционного краудсорсинга, в первую очередь, ограничением на взаимодействие интеллектуальных агентов в начальной фазе процесса принятия решения.
Цель данного этапа – накопление информации в условиях подавления информационного шума.
— Второй этап – это «формирование консенсуса», в ходе которого информация быстро распространяется от «знающих» нейронов (имеющих доступ к информации) к множеству остальных участвующих в схеме нейронов, резко увеличивая этим избыточность в системе.
Принципиальным для эффективности схемы является то, что этапы накопления и консенсуса, отличаются разными временными шкалами.
#Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
Frontiers
Dual Coding Theory Explains Biphasic Collective Computation in Neural Decision-Making
A central question in cognitive neuroscience is how unitary, coherent decisions at the whole organism level can arise from the distributed behavior of a large population of neurons with only partially overlapping information. We address this issue by studying…
ОШИБКА МАСКА
Результаты исследования «Саклеровского центра наук о сознании» университета Сассекса позволяют дать новую интерпретацию гипотезе Илона Маска о пребывании человечества в матрице.
Эту громко озвученную Маском гипотезу поддерживают некоторые философы, физики, космологи и специалисты в области AI
(обзор различных версий гипотезы здесь).
Аналитики Bank of America Merrill Lynch в своем отчете даже подсчитали вероятность того, что эта гипотеза окажется правдой (шансы оцениваются до 50%). А Ник Бостром из Оксфордского университета дал важное пояснение:
«Важно понимать, что то, что мы находимся в симуляции, несет не метафорический, а буквальный смысл, что мы сами и весь этот мир вокруг нас, который мы видим, слышим и чувствуем, существует внутри компьютера, построенного некоторой развитой цивилизацией».
Еще в 19-ом столетии Гельмгольц предположил, что мозг – это машина прогнозирования. А то, что мы видим, слышим и ощущаем, является не чем иным, как предположениями мозга о причинах сигналов на его сенсорных входах. Ведь мозг заперт в костном черепе. И все, что он получает, - это неоднозначные и шумные сенсорные сигналы, которые только косвенно связаны с объектами окружающего мира. Следовательно, восприятие должно быть процессом вывода, в котором неопределенные сенсорные сигналы сочетаются с предыдущими ожиданиями или «убеждениями» о том, как устроен мир. Цель этого процесса - формировать оптимальные гипотезы мозга о причинах поступающих в него сенсорных сигналов. Т.е. то, что мы осознаем, - это «результирующее предположение» мозга о том, каков мир вокруг нас.
Спустя 150 лет идея Гельмгольца находит все больше сторонников, будучи обогащена результатами междисциплинарных исследований функциональной мозговой визуализации, теоретического и вычислительного моделирования и базовой нейробиологии.
Со-директор «Саклеровского центра наук о сознании» проф. Анил Сет рассказал об этой идее и подтверждающем ее исследовании.
Резюме таково.
Все, что мы переживаем - даже если это основано на трезвом расчете - всего лишь своего рода «контролируемая галлюцинация» очень своеобразного вида. Наше восприятие - это просто «разумное» предположение мозга о том, что происходит, базируясь на поступающих сенсорных сигналах. И если, как это бывает в большинстве случаев, мы соглашаемся друг с другом о наших «галлюцинациях», то мы называем их реальностью.
Видео рассказа на 17 мин
Подборка популярных статей
Эссе с кратким изложением теории (на 20 мин)
#Нейронаука #Сознание #АнилСет
МИР – НЕ МАТРИЦА, А КОЛЛЕКТИВНАЯ ГАЛЛЮЦИНАЦИЯРезультаты исследования «Саклеровского центра наук о сознании» университета Сассекса позволяют дать новую интерпретацию гипотезе Илона Маска о пребывании человечества в матрице.
Эту громко озвученную Маском гипотезу поддерживают некоторые философы, физики, космологи и специалисты в области AI
(обзор различных версий гипотезы здесь).
Аналитики Bank of America Merrill Lynch в своем отчете даже подсчитали вероятность того, что эта гипотеза окажется правдой (шансы оцениваются до 50%). А Ник Бостром из Оксфордского университета дал важное пояснение:
«Важно понимать, что то, что мы находимся в симуляции, несет не метафорический, а буквальный смысл, что мы сами и весь этот мир вокруг нас, который мы видим, слышим и чувствуем, существует внутри компьютера, построенного некоторой развитой цивилизацией».
ОДНАКО, АБСОЛЮТНО НЕ ПОНЯТНО, ГДЕ ОН – ЭТОТ КОМПЬЮТЕР?
Новое исследование отвечает на этот вопрос - ЭТИМ КОМПЬЮТЕРОМ ЯВЛЯЕТСЯ НАШ МОЗГ.
Еще в 19-ом столетии Гельмгольц предположил, что мозг – это машина прогнозирования. А то, что мы видим, слышим и ощущаем, является не чем иным, как предположениями мозга о причинах сигналов на его сенсорных входах. Ведь мозг заперт в костном черепе. И все, что он получает, - это неоднозначные и шумные сенсорные сигналы, которые только косвенно связаны с объектами окружающего мира. Следовательно, восприятие должно быть процессом вывода, в котором неопределенные сенсорные сигналы сочетаются с предыдущими ожиданиями или «убеждениями» о том, как устроен мир. Цель этого процесса - формировать оптимальные гипотезы мозга о причинах поступающих в него сенсорных сигналов. Т.е. то, что мы осознаем, - это «результирующее предположение» мозга о том, каков мир вокруг нас.
Спустя 150 лет идея Гельмгольца находит все больше сторонников, будучи обогащена результатами междисциплинарных исследований функциональной мозговой визуализации, теоретического и вычислительного моделирования и базовой нейробиологии.
Со-директор «Саклеровского центра наук о сознании» проф. Анил Сет рассказал об этой идее и подтверждающем ее исследовании.
Резюме таково.
Все, что мы переживаем - даже если это основано на трезвом расчете - всего лишь своего рода «контролируемая галлюцинация» очень своеобразного вида. Наше восприятие - это просто «разумное» предположение мозга о том, что происходит, базируясь на поступающих сенсорных сигналах. И если, как это бывает в большинстве случаев, мы соглашаемся друг с другом о наших «галлюцинациях», то мы называем их реальностью.
Видео рассказа на 17 мин
Подборка популярных статей
Эссе с кратким изложением теории (на 20 мин)
#Нейронаука #Сознание #АнилСет
Nature
Increased spontaneous MEG signal diversity for psychoactive doses of ketamine, LSD and psilocybin
Scientific Reports - Increased spontaneous MEG signal diversity for psychoactive doses of ketamine, LSD and psilocybin
Упертые несогласные кардинально повышают качество коллективных решений.
Этот 3й за полгода удивительный научный прорыв https://goo.gl/eqdpo6 подводит нас все ближе к открытию нового класса законов природы.
1) В июльском посте «Найден оптимальный способ принятия решений» https://t.me/theworldisnoteasy/282 я рассказал о прорывном открытии на стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики.
Исследователям Центра Биосоциальных Сложных Систем (С4) удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
С помощью этой модели была выявлена схема организации процесса принятия решений в мозге огромной сетью коммуницирующих нейронов, названная авторами «кодирующая двойственность».
2) А в ноябре состоялся другой научный прорыв, о котором я писал в посте «На пороге открытия нового класса законов природы» https://t.me/theworldisnoteasy/357.
Центр С4 опубликовал революционные результаты нового исследования, объясняющего, зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры (от колоний бактерий до государств у людей).
Было показано, что создание иерархических многоуровневых структур – это закон природы, типа 2го закона термодинамики для живых систем. Это происходит для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы в условиях большой информационной зашумленности и разброса мнений.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
3) 1ое прорывное исследование открыло общую схему организации процесса принятия коллективных решений в сетях нейронов.
2й революционный прорыв распространил эту схему на принятие коллективных решений во всей живой природе (стая, племя, общество) и выявил ключевой механизм, отличающий процесс коллективного взаимодействия элементов в био-социальных (живых) и физических (неживых) системах. Этот механизм - создание иерархической многоуровневой структуры обработки информации, принятия решений и управления.
Только что опубликованное 3е исследование, с помощью еще более сложной и точной модели, выявило основной модельный фактор, повышающий качество коллективных решений, вырабатываемых вышеупомянутым механизмом, реализующим вышеупомянутую схему. После чего выявленный модельный фактор был проверен в полевых условиях на процессах принятия решений в сообществах обезьян (в этом смысле, жутко похожих на нас).
Выявленным ключевым фактором оказалась численность упертых несогласных, - имеющих собственное мнение, не вписывающееся в агрегированный итог иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой трепки от более сильных вожаков, признаваемых большинством за власть.
Чем больше упертых несогласных – тем выше качество коллективных решений. И похоже, это новый закон природы.
P.S. Снаряды ложатся все кучнее. Революционное открытие прошлого года в области эффективности краудсорсинга говорит, по сути, о том же - наибольшее вознаграждение в краудсорсинге должно выдаваться упертым несогласным, оказавшимся в итоге правыми (см. «Особое мнение – 2я революция в краудсорсинге» https://t.me/theworldisnoteasy/243)
Новое исследование https://goo.gl/6C7xB8 (сложно и за пейволом; кому нужен текст, пишите)
Популярно о нем: https://goo.gl/EN3J2u и https://goo.gl/pWdtVJ (оба по 1 мин)
Эссе об этом направлении работ С4 «Как природа решает проблемы с помощью вычислений» https://goo.gl/3b71TR (5 мин)
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
Этот 3й за полгода удивительный научный прорыв https://goo.gl/eqdpo6 подводит нас все ближе к открытию нового класса законов природы.
1) В июльском посте «Найден оптимальный способ принятия решений» https://t.me/theworldisnoteasy/282 я рассказал о прорывном открытии на стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики.
Исследователям Центра Биосоциальных Сложных Систем (С4) удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
С помощью этой модели была выявлена схема организации процесса принятия решений в мозге огромной сетью коммуницирующих нейронов, названная авторами «кодирующая двойственность».
2) А в ноябре состоялся другой научный прорыв, о котором я писал в посте «На пороге открытия нового класса законов природы» https://t.me/theworldisnoteasy/357.
Центр С4 опубликовал революционные результаты нового исследования, объясняющего, зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры (от колоний бактерий до государств у людей).
Было показано, что создание иерархических многоуровневых структур – это закон природы, типа 2го закона термодинамики для живых систем. Это происходит для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы в условиях большой информационной зашумленности и разброса мнений.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
3) 1ое прорывное исследование открыло общую схему организации процесса принятия коллективных решений в сетях нейронов.
2й революционный прорыв распространил эту схему на принятие коллективных решений во всей живой природе (стая, племя, общество) и выявил ключевой механизм, отличающий процесс коллективного взаимодействия элементов в био-социальных (живых) и физических (неживых) системах. Этот механизм - создание иерархической многоуровневой структуры обработки информации, принятия решений и управления.
Только что опубликованное 3е исследование, с помощью еще более сложной и точной модели, выявило основной модельный фактор, повышающий качество коллективных решений, вырабатываемых вышеупомянутым механизмом, реализующим вышеупомянутую схему. После чего выявленный модельный фактор был проверен в полевых условиях на процессах принятия решений в сообществах обезьян (в этом смысле, жутко похожих на нас).
Выявленным ключевым фактором оказалась численность упертых несогласных, - имеющих собственное мнение, не вписывающееся в агрегированный итог иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой трепки от более сильных вожаков, признаваемых большинством за власть.
Чем больше упертых несогласных – тем выше качество коллективных решений. И похоже, это новый закон природы.
P.S. Снаряды ложатся все кучнее. Революционное открытие прошлого года в области эффективности краудсорсинга говорит, по сути, о том же - наибольшее вознаграждение в краудсорсинге должно выдаваться упертым несогласным, оказавшимся в итоге правыми (см. «Особое мнение – 2я революция в краудсорсинге» https://t.me/theworldisnoteasy/243)
Новое исследование https://goo.gl/6C7xB8 (сложно и за пейволом; кому нужен текст, пишите)
Популярно о нем: https://goo.gl/EN3J2u и https://goo.gl/pWdtVJ (оба по 1 мин)
Эссе об этом направлении работ С4 «Как природа решает проблемы с помощью вычислений» https://goo.gl/3b71TR (5 мин)
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
phys.org
How living systems compute solutions to problems
How do decisions get made in the natural world? One possibility is that the individuals or components in biological systems collectively compute solutions to challenges they face in their environments. ...
Черные лебеди, как новый закон природы.
Важнейшим последствием продолжения прорывной серии открытий центра С4 (о чем я писал вчера), может стать выработка стратегий предотвращения «Черных лебедей».
И поскольку у вас могут не дойти руки:
— до рекомендованного мною вчера эссе https://goo.gl/3b71TR
— до научных статей C4 https://goo.gl/DMjYRg
— до превосходных публичных лекций С4 https://goo.gl/mXaM8q , —
попробую выжать «сухой остаток» из этих сотен страниц и десятков часов видео на 2 мин. вашего чтения.
I) О «Черных лебедях» и коллективном поведении.
«Черные лебеди» возникают в результате коллективного поведения людей в предкритических ситуациях. Это относится к любым «Черным лебедям», - непредвиденные глобальные обвалы финансовых рынков, национальные и глобальные экономические кризисы, эпидемии схлопывания политических режимов, типа «Арабской весны».
Ключевых факторов того, взлетит ли новый «Черный лебедь» или все как-то утрясется без катастроф, два:
1) насколько близко подошла система к критической (переломной) точке - фазовому переходу системы;
2) в какую сторону: к критической точке или от нее подталкивает систему коллективное поведение.
Это похоже на толпу у обрыва над пропастью.
— Как поведет себя толпа?
— Будет ли она в результате сотен индивидуальных действий еще ближе приближаться к краю, а потом и просто выдавливать в пропасть людей?
— Или сумеет самоорганизоваться, начнет пятиться от края и тем самым предотвратит катастрофу?
Понять степень близости системы к критической точке – задача междисциплинарных исследований в соответствующей области: финансы и т.д. Этим занимаются в исследовательских центрах типа NECSI.
Понимание того, по каким схемам и с помощью каких механизмов формируются коллективные: поведение, действия, принятие решений – это задача исследований центра С4.
II) О большой войне, как новом законе природы
Исследования на матмоделях с проверкой на обезьянах позволило понять, как социальные и другие био-системы переходят из состояния А в Б. Например:
— Коллективное вычисление, выясняющее, кто в обезьяньей стае власть, требует множества драк с участием от 2х до 30+ особей.
— Маленькие драки часты, большие - редки.
— На модели с проверкой на практике удалось собрать данные о решениях отдельных особей присоединиться к драке.
— На основе этого определили число обезьян, чья склонность присоединиться к драке должна увеличиться, чтобы приблизить систему к критической точке (тотальная потасовка с непредсказуемым для стаи результатом).
— Оказалось, что требуется всего 3-5 особей, чтобы подтолкнуть систему к краю пропасти.
— Дальше определили, как самые статусные индивиды способны чуть ли ни в одиночку довести до тотальной драки.
И вот тут откровение!
Выяснилось, что катастрофа тотального боя как бы притягивает участников. А его последствия, при всей катастрофичности, позволяют решить иначе не решаемую задачу:
✔️ полностью переконфигурировать стаю в ситуации, когда окружающая среда меняется от известной до неизвестной.
Т.е. вот она причина того, что большой войны оказывается не миновать.
Оказывается, что «Черные лебеди» прилетают к нам не по собственной воле.
Это наше коллективное рассогласование с кардинально изменившейся средой так меняет наше поведение, что мы сами толкаем ситуацию в пропасть.
И это, похоже, еще один новый закон природы.
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг #ЧерныйЛебедь
Важнейшим последствием продолжения прорывной серии открытий центра С4 (о чем я писал вчера), может стать выработка стратегий предотвращения «Черных лебедей».
И поскольку у вас могут не дойти руки:
— до рекомендованного мною вчера эссе https://goo.gl/3b71TR
— до научных статей C4 https://goo.gl/DMjYRg
— до превосходных публичных лекций С4 https://goo.gl/mXaM8q , —
попробую выжать «сухой остаток» из этих сотен страниц и десятков часов видео на 2 мин. вашего чтения.
I) О «Черных лебедях» и коллективном поведении.
«Черные лебеди» возникают в результате коллективного поведения людей в предкритических ситуациях. Это относится к любым «Черным лебедям», - непредвиденные глобальные обвалы финансовых рынков, национальные и глобальные экономические кризисы, эпидемии схлопывания политических режимов, типа «Арабской весны».
Ключевых факторов того, взлетит ли новый «Черный лебедь» или все как-то утрясется без катастроф, два:
1) насколько близко подошла система к критической (переломной) точке - фазовому переходу системы;
2) в какую сторону: к критической точке или от нее подталкивает систему коллективное поведение.
Это похоже на толпу у обрыва над пропастью.
— Как поведет себя толпа?
— Будет ли она в результате сотен индивидуальных действий еще ближе приближаться к краю, а потом и просто выдавливать в пропасть людей?
— Или сумеет самоорганизоваться, начнет пятиться от края и тем самым предотвратит катастрофу?
Понять степень близости системы к критической точке – задача междисциплинарных исследований в соответствующей области: финансы и т.д. Этим занимаются в исследовательских центрах типа NECSI.
Понимание того, по каким схемам и с помощью каких механизмов формируются коллективные: поведение, действия, принятие решений – это задача исследований центра С4.
II) О большой войне, как новом законе природы
Исследования на матмоделях с проверкой на обезьянах позволило понять, как социальные и другие био-системы переходят из состояния А в Б. Например:
— Коллективное вычисление, выясняющее, кто в обезьяньей стае власть, требует множества драк с участием от 2х до 30+ особей.
— Маленькие драки часты, большие - редки.
— На модели с проверкой на практике удалось собрать данные о решениях отдельных особей присоединиться к драке.
— На основе этого определили число обезьян, чья склонность присоединиться к драке должна увеличиться, чтобы приблизить систему к критической точке (тотальная потасовка с непредсказуемым для стаи результатом).
— Оказалось, что требуется всего 3-5 особей, чтобы подтолкнуть систему к краю пропасти.
— Дальше определили, как самые статусные индивиды способны чуть ли ни в одиночку довести до тотальной драки.
И вот тут откровение!
Выяснилось, что катастрофа тотального боя как бы притягивает участников. А его последствия, при всей катастрофичности, позволяют решить иначе не решаемую задачу:
✔️ полностью переконфигурировать стаю в ситуации, когда окружающая среда меняется от известной до неизвестной.
Т.е. вот она причина того, что большой войны оказывается не миновать.
Оказывается, что «Черные лебеди» прилетают к нам не по собственной воле.
Это наше коллективное рассогласование с кардинально изменившейся средой так меняет наше поведение, что мы сами толкаем ситуацию в пропасть.
И это, похоже, еще один новый закон природы.
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг #ЧерныйЛебедь
Quanta Magazine
How Nature Solves Problems Through Computation
The evolutionary biologist Jessica Flack seeks the computational rules that groups of organisms use to solve problems.
ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего.
Эта тема — одна из моих любимых. И уже не первый месяц, как я собираюсь начать о ней писать.
Хотя не совсем так. Кое-что я уже про это писал. И даже не раз. Но не системно, а как-то по касательной. Как бы подступаясь к этой многогранной истории с разных сторон:
— писал об интеллектуальных кентаврах — симбиозе интеллекта человека и компьютера, — альтернативе мейнстриму ИИ технологий, плодящему «бездумные машины»;
— о том, как устроен интеллект человека, и в чем его принципиальное отличие от интеллекта компьютера;
— о возможности предсказания будущего;
— о роли случайности.
Наверное, наиболее проницательные из моих читателей уже поняли, куда я клоню.
К тому, что всё вышеперечисленное — грани одной комплексной темы: взаимосвязи интеллекта (человеческого, машинного, кентаврического) и предсказаний будущего. Но как они связаны — интеллект и предсказания?
Полагаю, хватить дробить эту тему. Пора попытаться нарисовать общую картину.
Но такой рассказ в один или даже пару постов не втиснуть. Слишком много здесь захватывающих, крайне малоизвестных и интригующих поворотов. Хочу попробовать редкий для е-каналов жанр — постосериал, еженедельно публикуя продолжение одной большой истории.
Ну а начну с прояснения заголовка. Как в этой теме сплелись кентавры и предсказания будущего, объясню чуть позже. А начну с интриги, — при здесь ЦРУ, да еще и на ключевой позиции.
Тегов у этого постосериала будет много:
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Мда… И обо всем этом я собираюсь написать в одном постосериале? … Ну хотя бы попробую 😊
Вот 1й пост 1го сезона нового постосериала. https://goo.gl/2AemSJ
Эта тема — одна из моих любимых. И уже не первый месяц, как я собираюсь начать о ней писать.
Хотя не совсем так. Кое-что я уже про это писал. И даже не раз. Но не системно, а как-то по касательной. Как бы подступаясь к этой многогранной истории с разных сторон:
— писал об интеллектуальных кентаврах — симбиозе интеллекта человека и компьютера, — альтернативе мейнстриму ИИ технологий, плодящему «бездумные машины»;
— о том, как устроен интеллект человека, и в чем его принципиальное отличие от интеллекта компьютера;
— о возможности предсказания будущего;
— о роли случайности.
Наверное, наиболее проницательные из моих читателей уже поняли, куда я клоню.
К тому, что всё вышеперечисленное — грани одной комплексной темы: взаимосвязи интеллекта (человеческого, машинного, кентаврического) и предсказаний будущего. Но как они связаны — интеллект и предсказания?
Полагаю, хватить дробить эту тему. Пора попытаться нарисовать общую картину.
Но такой рассказ в один или даже пару постов не втиснуть. Слишком много здесь захватывающих, крайне малоизвестных и интригующих поворотов. Хочу попробовать редкий для е-каналов жанр — постосериал, еженедельно публикуя продолжение одной большой истории.
Ну а начну с прояснения заголовка. Как в этой теме сплелись кентавры и предсказания будущего, объясню чуть позже. А начну с интриги, — при здесь ЦРУ, да еще и на ключевой позиции.
Тегов у этого постосериала будет много:
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Мда… И обо всем этом я собираюсь написать в одном постосериале? … Ну хотя бы попробую 😊
Вот 1й пост 1го сезона нового постосериала. https://goo.gl/2AemSJ
Medium
ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего
Постосериал: 1й сезон, 1й пост — “Мистер Q и футбол”
Новое экспериментальное подтверждение, что мир - это галлюцинация.
Это не реальность, а смоделированная мозгом конструкция.
Вот, например, ваш мозг считает, что элементы статичной картинки должны двигаться. И вы никуда не денетесь, - увидите движущуюся картинку. А ведь это, как не трудно догадаться, - всего лишь иллюзия, подсовываемая мозгом вашему сознанию.
😎 Читатели, не любящие видеть в тексте много гиперссылок и желающие посмотреть картинки, могут дальше читать этот пост в Instant View на Medium https://goo.gl/S9u6CH )
🤓 Прочие могут просто читать дальше этот пост.
Сознательная реальность каждого человека – не более чем галлюцинация, созданная мозгом. И все мы постоянно галлюцинируем, а когда согласовываем наши галлюцинации, то называем их «реальностью».
Обоснование таких представлений вы можете получить из:
— моего поста «Ошибка Маска. Мир – не матрица, а коллективная галлюцинация» https://goo.gl/8fepJi
— выступления на TEDe профессора когнитивной и вычислительной нейробиологии Анил Сет (видео на 17 мин https://goo.gl/KKHaz3 и текст перевода https://goo.gl/U7eKwL ).
В основе этих представлений – набирающая популярность Теория/Гипотеза прогнозирующего кодирования.
— В 2012 это была лишь теоретическая гипотеза https://goo.gl/mKi8BQ
— А сегодня эта теория уже вовсю используется для программирования ИИ https://goo.gl/vQJizC.
Суть Теории прогнозирующего кодирования, в двух словах, такова.
— Наше восприятие генерируется мозгом и лишь корректируется внешней информацией от органов чувств. В противном случае ему пришлось бы обрабатывать слишком много данных, а это нерационально.
— Поэтому эволюция нашла для мозга обходной путь. Мозг постоянно прогнозирует, строя модель окружающего мира, и непрерывно сравнивая совпадает ли поступающая сенсорная информация с его прогнозом.
— Если совпадает – отлично (значит модель мира хороша).
— Если же нет, – приходится менять:
— — либо прогноз (переделывать модель), что накладно и потому редко,
— — либо саму информацию (подключать другие органы чувств), что, например, для картинки и не сделаешь;
— — либо менять свои представления.
Иными словами, Информация из внешнего мира поступает к нам через узкое окно Восприятия и формирует наши Убеждения. Но затем эти Убеждения действуют подобно линзе: фокусируясь на том, что им нужно увидеть, а не на том, что видится в реальности.
В результате, мы видим не реальность, а то, что «хочет» видеть наш мозг.
Новое исследование https://goo.gl/98U4q1 Национального института естественных наук Японии довольно прорывное.
✔️ До сих пор удавалось получить экспериментальное подтверждение «галлюцинотворчества мозга», лишь по отношению к восприятию статических изображений (см. How Your Brain Decides Without You https://goo.gl/XrxonM и сокращенный перевод «Иллюзия объективности» https://goo.gl/LqSpdS - лениво читать, так хоть картинки иллюзий посмотрите)
✔️ Новое исследование позволило научить ИИ (а именно, алгоритм распознавания картинок):
— не только распознавать наличие на картинке оптической иллюзии, но еще и
— определять, с какой скоростью и в какую сторону будет двигаться та или иная часть статической картинки https://goo.gl/AoqRnX
И самое важное.
❗️ Если объединить:
1) теорию прогнозирующего кодирования,
2) вышеописанную практику «галлюцинотворчества мозга»,
3) теорию сенсомоторного вывода (см. https://goo.gl/HuQpi6),
❗️ получается, что ВСЕ наши представления о реальности (вырабатываемые на основе ВСЕХ органов чувств) – всего лишь галлюцинация.
#ИИ #Мозг #Нейронаука #Сознание #АнилСет
Это не реальность, а смоделированная мозгом конструкция.
Вот, например, ваш мозг считает, что элементы статичной картинки должны двигаться. И вы никуда не денетесь, - увидите движущуюся картинку. А ведь это, как не трудно догадаться, - всего лишь иллюзия, подсовываемая мозгом вашему сознанию.
😎 Читатели, не любящие видеть в тексте много гиперссылок и желающие посмотреть картинки, могут дальше читать этот пост в Instant View на Medium https://goo.gl/S9u6CH )
🤓 Прочие могут просто читать дальше этот пост.
Сознательная реальность каждого человека – не более чем галлюцинация, созданная мозгом. И все мы постоянно галлюцинируем, а когда согласовываем наши галлюцинации, то называем их «реальностью».
Обоснование таких представлений вы можете получить из:
— моего поста «Ошибка Маска. Мир – не матрица, а коллективная галлюцинация» https://goo.gl/8fepJi
— выступления на TEDe профессора когнитивной и вычислительной нейробиологии Анил Сет (видео на 17 мин https://goo.gl/KKHaz3 и текст перевода https://goo.gl/U7eKwL ).
В основе этих представлений – набирающая популярность Теория/Гипотеза прогнозирующего кодирования.
— В 2012 это была лишь теоретическая гипотеза https://goo.gl/mKi8BQ
— А сегодня эта теория уже вовсю используется для программирования ИИ https://goo.gl/vQJizC.
Суть Теории прогнозирующего кодирования, в двух словах, такова.
— Наше восприятие генерируется мозгом и лишь корректируется внешней информацией от органов чувств. В противном случае ему пришлось бы обрабатывать слишком много данных, а это нерационально.
— Поэтому эволюция нашла для мозга обходной путь. Мозг постоянно прогнозирует, строя модель окружающего мира, и непрерывно сравнивая совпадает ли поступающая сенсорная информация с его прогнозом.
— Если совпадает – отлично (значит модель мира хороша).
— Если же нет, – приходится менять:
— — либо прогноз (переделывать модель), что накладно и потому редко,
— — либо саму информацию (подключать другие органы чувств), что, например, для картинки и не сделаешь;
— — либо менять свои представления.
Иными словами, Информация из внешнего мира поступает к нам через узкое окно Восприятия и формирует наши Убеждения. Но затем эти Убеждения действуют подобно линзе: фокусируясь на том, что им нужно увидеть, а не на том, что видится в реальности.
В результате, мы видим не реальность, а то, что «хочет» видеть наш мозг.
Новое исследование https://goo.gl/98U4q1 Национального института естественных наук Японии довольно прорывное.
✔️ До сих пор удавалось получить экспериментальное подтверждение «галлюцинотворчества мозга», лишь по отношению к восприятию статических изображений (см. How Your Brain Decides Without You https://goo.gl/XrxonM и сокращенный перевод «Иллюзия объективности» https://goo.gl/LqSpdS - лениво читать, так хоть картинки иллюзий посмотрите)
✔️ Новое исследование позволило научить ИИ (а именно, алгоритм распознавания картинок):
— не только распознавать наличие на картинке оптической иллюзии, но еще и
— определять, с какой скоростью и в какую сторону будет двигаться та или иная часть статической картинки https://goo.gl/AoqRnX
И самое важное.
❗️ Если объединить:
1) теорию прогнозирующего кодирования,
2) вышеописанную практику «галлюцинотворчества мозга»,
3) теорию сенсомоторного вывода (см. https://goo.gl/HuQpi6),
❗️ получается, что ВСЕ наши представления о реальности (вырабатываемые на основе ВСЕХ органов чувств) – всего лишь галлюцинация.
#ИИ #Мозг #Нейронаука #Сознание #АнилСет
Medium
Новое экспериментальное подтверждение, что мир — это галлюцинация
Это не реальность, а смоделированная мозгом конструкция
Проект «Карта будущего»
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Соперничество между военными и разведкой в США еще круче, чем соперничество между КГБ и МВД (во всех их исторических ипостасях). Т.е. было всегда и ныне процветает, касаясь, казалось бы, самых экзотических и неожиданных областей.
Самым ярким примером такого соперничества в последние десятилетия стала «30летняя война» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологии предсказания будущего.
В 1й серии этого постосериала было рассказано, что:
✔️ предсказание будущего — это вовсе не шаманство, а острая необходимость для принятия решений в любом мало-мальски ответственном деле;
✔️ не смотря на крайнюю сложность более-менее точных предсказаний, людям все равно приходится делать предсказания каждый раз, когда нужно принимать решения — т.е. от предсказаний все равно никуда не денешься, и потому задача повышения точности предсказаний — крайне актуальная, вполне практическая и высокоприоритетная;
✔️ существуют 2х основных направления в области исследования методов и технологий повышения точности предсказаний:
— поиск и выявление супер-предсказателей;
— агрегация информации от многих предсказателей с использованием рыночных механизмов — рынков предсказаний.
Во 2ом посте будет рассказано о генеральном сражении «30летней войны» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологией предсказания будущего.
Это генеральное сражение произошло 15 лет назад. Наступающей стороной было Министерство обороны США, а победителем стало ЦРУ.
Ну а главным героем этой битвы, во многом определившим направление исследований предсказания будущего на годы вперед, стал адмирал Пойндекстер — ключевая фигура наиболее хитроумных спецопераций американских военных, прозванный за это «Адмирал-затейник», а также:
— изобретатель ставшей сегодня широко известной технологии создания «Ситуационных центров»,
— отец стратегии информационных войн, программы тотального прослушивания и контртеррористических информационных операций,
— а ко всему прочему, страстный приверженец идеи необходимости поиска методов улучшения предсказаний будущего, как основного средства повышения национальной безопасности США.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»
Соперничество между военными и разведкой в США еще круче, чем соперничество между КГБ и МВД (во всех их исторических ипостасях). Т.е. было всегда и ныне процветает, касаясь, казалось бы, самых экзотических и неожиданных областей.
Самым ярким примером такого соперничества в последние десятилетия стала «30летняя война» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологии предсказания будущего.
В 1й серии этого постосериала было рассказано, что:
✔️ предсказание будущего — это вовсе не шаманство, а острая необходимость для принятия решений в любом мало-мальски ответственном деле;
✔️ не смотря на крайнюю сложность более-менее точных предсказаний, людям все равно приходится делать предсказания каждый раз, когда нужно принимать решения — т.е. от предсказаний все равно никуда не денешься, и потому задача повышения точности предсказаний — крайне актуальная, вполне практическая и высокоприоритетная;
✔️ существуют 2х основных направления в области исследования методов и технологий повышения точности предсказаний:
— поиск и выявление супер-предсказателей;
— агрегация информации от многих предсказателей с использованием рыночных механизмов — рынков предсказаний.
Во 2ом посте будет рассказано о генеральном сражении «30летней войны» Министерства обороны США и ЦРУ за первенство в обладании технологией предсказания будущего.
Это генеральное сражение произошло 15 лет назад. Наступающей стороной было Министерство обороны США, а победителем стало ЦРУ.
Ну а главным героем этой битвы, во многом определившим направление исследований предсказания будущего на годы вперед, стал адмирал Пойндекстер — ключевая фигура наиболее хитроумных спецопераций американских военных, прозванный за это «Адмирал-затейник», а также:
— изобретатель ставшей сегодня широко известной технологии создания «Ситуационных центров»,
— отец стратегии информационных войн, программы тотального прослушивания и контртеррористических информационных операций,
— а ко всему прочему, страстный приверженец идеи необходимости поиска методов улучшения предсказаний будущего, как основного средства повышения национальной безопасности США.
Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/9J2321
#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA
Medium
Проект «Карта будущего»
2й пост 1го сезона постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего»