Новости бизнесаСтатьиАналитические колонкиДеньгиКурс валютБизнес технологии
Главная > Новости бизнеса > Hi-Tech > Компьютер впервые воспроизвел работу нейронов-милиционеров

Компьютер впервые воспроизвел работу нейронов-милиционеров

Понедельник, 9 января 2017 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

Кибернетики из Массачусетского технологического института создали компьютерную модель нейронного контура — элементарной структуры мозга, предназначенной для обработки информации. Для этого ученые заставили программу работать по схеме «победитель получает все», в которой входящие сигналы, принимаемые многими нейронами, на выходе превращаются в сигнал одного единственного нейрона.





Группа Нэнси Линч (Nancy Lynch), профессора разработки программного обеспечения и проектирования в MIT изучала, как работает коммуникация в сетях ad hoc-типа — например, в чатах, в которых постоянно меняется состав пользователей. Недавно Линч решила приложить накопленные за годы этой работы знания к моделированию процессов, происходящих в живом мозге.

Существующие сегодня нейросети в довольно огрубленном виде повторяют структуру живого мозга. Они состоят из узлов с определенной (небольшой) вычислительной мощностью. Сигнал принимается узлами (в мозге их роль играют нейроны) первого уровня. Если объем информации превышает тот, что узел способен обработать, сигнал передается на следующий уровень, и так далее. Но до сих пор в нейросетях не было того, что есть в живом мозге —, а именно узлов, функция которых сводится к тому, чтобы заставлять другие узлы «молчать», своеобразной клеточной милиции. В мозге это делают тормозящие (inhibitory) нейроны, создавая в работе нейронной сети своего рода петлю. Тормозящий нейрон дает сигнал, заставляющий другой нейрон «молчать», и, в зависимости от входящего сигнала, иногда выключают и самих себя. Такая петля оказалась принципиально важной составляющей модели: без нее вычисления просто не выполнялись.

Не работала и система с единственным тормозящим узлом. Оказалось, что для работы минимальной нейросети в модели требовалось как минимум два тормозящих «нейрона», второй (стабилизирующий) посылал слабые сигналы к прекращению работы после того, как первый (конвергирующий) переставал работать. Однако после двух минимальное необходимое количество тормозящих узлов растет очень медленно: на систему из 100 «нейронов» понадобилось всего 2 тормозящих; рост числа последних не давал увеличения скорости вычислительных операций.

Ученые обнаружили, что для того, чтобы система работала, у тормозных узлов не должно быть никаких инструкций по части того, как именно фильтровать информацию. «Случай нужен нам, чтобы разрушить симметрию», — комментирует Меир Партер, один из соавторов исследования.

Работа кибернетиков позволяет взглянуть на живой мозг, в том числе человеческий, как на очень сложный компьютер. «Мы не вникали в нейрофизиологические механизмы — например, нас не интересовало то, какие белки приводят в действие нейроны», — поясняют исследователи. Большое видится на расстоянии; работа Нэнси Линч ставит перед нейробиологами новые вопросы: сколько тормозящих нейронов нужно мозгу? Почему их меньше, чем других разновидностей клеток мозга? Есть ли в живых организмах клеточные аналоги «стабилизирующих» узлов, которые оказались необходимы в компьютерной модели Линч? На эти вопросы ученым еще предстоит ответить.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 316
Рубрика: Hi-Tech
(CY)

Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

18: 40
Apple интегрирует Touch ID в дисплей iPhone 8 |
18: 40
3D ручка — совершенно новые возможности в рисовании |
18: 40
Чем завоевывает популярность моноблок? |
18: 40
TSMC подтверждает намерение начать серийный выпуск 7-нанометровой продукции в будущем году |
18: 40
NVIDIA представила графику GeForce MX150 для ноутбуков |
18: 40
Молоток-носорог: инструмент для любителей безумных вещей |
18: 20
Mannequin head dance — вернулась странная забава интернета |
18: 20
Тренажёр для Аквамэна или, как устроить конкурс мокрых маек в тренажёрном зале |
18: 00
Исследование: как тип устройства влияет на понимание сложных текстов |
17: 20
Что будет, если просверлить смартфон дрелью? |
17: 20
Что посмотреть на выходных #122: зубодробительная подборка |
17: 20
Первый в мире мультимедийный надгробный памятник |
16: 40
Осторожно, этот баг ломает компьютеры под Windows 7 и 8 |
16: 40
Барбекю и пинг-понг: почему наличие шикарного офиса слишком переоценивается |
16: 40
Uber и КФУ назвали Санкт-Петербург наиболее обеспеченным такси российским городом |
16: 20
Пользователи Яндекс.Такси заметили зависимость цен от телефона |
16: 20
Samsung выпустит Galaxy S8 и S8+ в трёх новых цветах |
16: 20
В Китае заработала крупнейшая в мире плавучая электростанция |
15: 40
Крупнейшая в мире ветряная электростанция начала работу в Британии |
14: 40
El Matador: самый стильный редизайн классического Ford |
14: 20
Дельфин умер, пытаясь пообедать осьминогом |
14: 00
Глобальный предзаказ на смартфон LEAGOO M7 с двойной камерой |
14: 00
ФАС разрешила структуре ЕСН приобрести контроль над РБК |
13: 40
«ВКонтакте» анонсировала музыкальную премию VK Music Awards |
13: 40
Toshiba сообщила кредиторам, что ей трудно будет договориться с Western Digital |
13: 40
Стартуют бесплатные выходные в Overwatch |
13: 40
Чехол для iPhone 8 сравнили с iPhone 7 и iPhone 7 Plus [видео] |
13: 40
Что за точка на твоём iPhone? |
13: 20
Пентагон получит космический беспилотник |
12: 20
iPhone спас девушку от шрапнели разорвавшейся бомбы |
12: 20
DJI Spark: карманный дрон, которым можно управлять с помощью жестов |
Новости бизнесаСтатьиАналитические колонкиДеньгиКурс валютБизнес технологии
Rating@Mail.ru
Условия размещения рекламы

Наша редакция

Обратная связь

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Skype: rosinvest.com (Русский, English, Zhōng wén).

Архивы новостей за: 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003