Предсказания становятся приоритетом.
3й пост постосериала «ЦРУ создает кентавров для предсказания будущего».

Новый этап исследований и разработок по предсказанию будущих событий для обеспечения национальной безопасности США возглавила разведка. Он продолжался до прошлого 2017 года и отличался от 1го этапа двумя принципиальными моментами:
1) Законодательный запрет на игру на деньги в области предсказаний, заставил сместить фокус исследований с рынков предсказаний на поиск супер-предсказателей и ряд других методов повышения эффективности предсказаний «коллективного интеллекта».
2) Объемы финансирования и, соответственно, число и разнообразие проектов качественно выросло после оглашения в 2004 результатов работы комиссии по теракту 9/11. Разведсообщество было поставлено перед фактом – делайте, что хотите, но такого повториться не должно.
Этот этап исследований можно условно назвать «Поиск максимума человеческих возможностей в предсказаниях». Об этом и будет рассказ.

Продолжить чтение в Instant View на Medium
https://goo.gl/4Y1Kp1

Предыдущие посты постосериала:
№1 https://goo.gl/2AemSJ
№2 https://goo.gl/9J2321

#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA

Почему у одних много секса без любви, а у других - только при отношениях.
Ответ на этот вопрос наконец-то получен. Мэрилин Монро оказалась права, говоря: «Секс — часть природы. Я в согласии с природой»

Индивидуальные различия в предпочтении секса без ограничений (без необходимости любви) или ограниченного (только в рамках долговременных отношений) называются социосексуальной ориентацией.

У людей с неограниченной ориентацией много больше партнеров в прошлом, и с кем-то они провели всего ночь или час. Этот тип людей рассчитывает на большее количество партнеров и в будущем. Они раньше в отношениях с другими переходят к сексу, чаще заводят нескольких партнеров, ощущают меньший эмоциональный вклад в отношения, менее преданны, испытывают меньше любви и меньше ощущают взаимозависимость от своих нынешних партнеров.

Еще более важно, - люди с неограниченной и ограниченной ориентацией ищут партнеров разного типа.

Первые выбирают социально заметных и привлекательных (женщин, например, привлекают альфа-самцы с выраженной маскулинной внешностью, повадками и поведением).
Вторые предпочитают партнеров с чертами хороших родительских качеств: ответственность, привязанность, стабильность и верность.

Все это хорошо известно. А у психологов и сексологов даже есть специальная шкала и опросник для измерения социосексуальности (см. под 1м катом).

Одна проблема, - не понятно, от чего зависит социосексуальная ориентация: гены, воспитание, среда?

— Действительно ли люди с ограниченной ориентацией обладают слабым сексуальным драйвом? Оказалось, нет.
— Связана ли социосексуальная ориентация с частотой занятий сексом? Оказалось, тоже нет.
Как только люди вступают в удовлетворяющие взаимоотношения, то, независимо от уровня социосексуальности, столько же занимаются сексом и получают такое же удовлетворение.
— А может люди с неограниченной ориентацией не склонны к ощущению вины за измены?
— Может они не испытывают чувства стыда по отношению к противоположному полу?

Или же все не так, и дело лишь в генах?
Вроде как, получается последнее (Мэрилин Монро была права ☺️ ).

На только что закончившемся Social & Affective Neuroscience Society Annual Meeting 2018 в еще не опубликованном докладе Sociosexuality and behavioral inhibition: electrophysiological evidence of inhibitory control deficits to sexual stimuli представлены экспериментальные доказательства, что людям с более неограниченной социосексуальностью нужно тратить ощутимо больше когнитивных ресурсов, чтобы успешно угнетать свои поведенческие реакции на сексуальные стимулы.
Примерно так, как более тяжелому человеку (скажем, 120 кг) нужно сильнее постараться и потратить куда больше энергии, чтобы остановиться на полном бегу, чем бегущему с той же скоростью человеку весом 60 кг.

То, что разные люди на одни и те же сексуальные стимулы реагируют по-разному, понятно любому.
Однако, зафиксировать на электроэнцефалографе, как нарастает уровень «стоп-сигнала» поведенческой реакции («держите меня семеро!») на такие стимулы у разных людей, смогли впервые.

И не только зафиксировать, а также измерить и классифицировать. Т.е. теперь пары, не входя в романтические отношения, смогут понять, что из себя представляет партнер, и «скольким людям его будет нужно держать» при появлении на горизонте сексопобуждающих стимулов, чтобы он не улетел во все тяжкие.

А то ведь люди озадачиваются, как подбирать спутника жизни по духу и взглядам. Тогда как совпадение уровней социосексуальности, может, и поважнее будет.

Кому интересно, вот 3 ссылки:
— Restricted vs. Unrestricted Sociosexuality: What Does It Mean? https://goo.gl/hPXAKi
— Sociosexual orientation and risk of divorce https://goo.gl/KfWtxp
— Dating experts explain polyamory and open relationships https://goo.gl/HShzRN

#Психология #Нейронаука

Не знаю, как читать, но писать о том, о чем в мире очень мало кто знает, - весьма увлекательно. Хочется писать и писать. Но даже лонгрид не резиновый.
Ну а как кратко описать, о чем этот лонгрид – вообще загадка.
Попробую последовать с детства любимому Жюлю-Верну.

Краткое содержание лонгрида про «топор под компасом американской разведки» и про то, кто кого сборет - краудсорсинг против рынков предсказаний:

Бомба замедленного действия. — Таинственная смерть на Эвересте. — Триумф и крах Intrade. — Упреждающая разведка. — ЦРУ спешит на помощь. — Результативность прогнозов растет. — Но точность хромает. — Два сокрушительных удара. — Черные лебеди не ловятся. — Требуются кентавры.

Мой новый пост https://goo.gl/ggcXCo

#ИнтеллектКентавра #AI #ИИ #IA #AIA #Краудсорсинг #РынкиПредсказаний #АльтернативныйИИ #Прогнозирование #Будущее #ПринятиеРешений #Случайность #Память #КогнитивныеСистемы #Нейронаука #IARPA

Мир не иллюзия, а конкуренция иллюзий.
Так работает наиважнейший для эволюции нейро-алгоритм.
Знаменитый Калифорнийский институт технологий (Caltech) предъявил миру новую гениально простую «Иллюзию Кролика», позволяющую каждому удостовериться в справедливости заголовка.
— Нет никакого объективного мира.
— Наш мозг получает информацию от органов чувств и строит по ней модели мира, необходимые для принятия решений (это и есть вершина эволюции для обеспечения выживания и воспроизводства).
— Т.к. чувств несколько, приходится строить много моделей: моно-модели для каждого из чувств и мульти-модели для кросс-сенсорных пересечений.

Все эти модели нужно как-то интегрировать (иначе как принимать решения?)
Алгоритм интеграции – уникальный копирайт эволюции:
• какая из моделей возьмет верх – большой вопрос (хотя, казалось бы, модель на основе зрительной инфы должна доминировать);
• для того нас и так много, чтобы эволюции экспериментировать с этим важнейшим для нее супер-алгоритмом (подбирая параметры и подстраивая алгоритм на каждом из уникальных индивидов).

N.B. Эксперименты с «Иллюзией Кролика» также показывают, что Эйнштейн был прав, говоря «время - это иллюзия». На деле, «Иллюзия Кролика» – это иллюзия путешествия во времени (авторы так и называют её Time-Traveling Illusion)

Предлагаю каждому самому убедиться в вышесказанном:
- пройдите тестирование на «Иллюзию Кролика» (это займет 49 сек) https://www.youtube.com/watch?v=yCpsQ8LZOco&feature=youtu.be
- прочтите описание того, как она работает https://www.sciencedaily.com/releases/2018/10/181009113612.htm
- для углубленного изучения вот доступ к авторским материалам (тексты, видео, таблицы …)
https://authors.library.caltech.edu/90151/
- если кому-то нужно на русском https://thebigtheone.com/?p=2927 (со странным заголовком))
А также:
Про предыдущее не столь научное, но очень красивое подтверждение иллюзорности мира https://t.iss.one/theworldisnoteasy/479

#Мозг #Нейронаука #Сознание

Инновационная «Теория интеллекта тысячи мозгов», бросает вызов привычным взглядам и способна кардинально поменять не только ИИ, но и нейронауку будущего.
Но самое поразительное, что эту революционную теорию начинают признавать, и значит она может прорваться в научный мейнстрим.
Поводом для такого утверждения стала позавчерашняя публикация в Psychology Today статьи Cami Rosso «New Theory of Intelligence May Disrupt AI and Neuroscience», рассказывающей о новейшем исследовании, раздвигающем рамки новой теории “The Thousand Brains Theory of Intelligence”.

Это исследование «A Framework for Intelligence and Cortical Function Based on Grid Cells in the Neocortex» было в октябре опубликовано компанией Numenta и представлено идеологом и основателем Numenta Джеффом Хокинсом на проходившем в Маастрихе Human Brain Project Summit.

Суть «Теории интеллекта тысячи мозгов» проста и элегантна, как Е=mC2.
В мозге создаются сотни, если не тысячи, моделей для каждого из объектов окружающего мира. Их интеграция происходит в каждом кортикальном столбце. И это происходит не только на всех уровнях иерархии, но и параллельно.

Из этого следует очень многое. И в частности, что многое из уже написанного здесь – правда:
• «Мир – это не просто галлюцинация», а «Конкуренция множества иллюзий»
• «Новая теория того, как мозг строит модель мира, - это прорывной шаг к построению сильного ИИ»
• «Куда идет ИИ – уже не столь уж большой секрет»

#ИИ #Нейронаука

• На каком языке программирования написан нейрокод эмоций.
• Чем концептуальная структура страха отличается у немцев и русских.
• Зачем нужна семантизация чувств/эмоций.
Об этом мой новый пост «Русский боится холода, а немец — тесноты» (4 мин)
- на Medium https://bit.ly/2NF6rJa
- на Яндекс Дзене https://clck.ru/HqwJm
#Эмоции #ЭволюционнаяПсихология #Нейронаука

​​Нейрокод шахида.
Готовность сражаться и умереть сидит в каждом. И если уметь ее активировать …
В недавнем посте «Русский боится холода, а немец — тесноты. Нейрокод эмоций у разных народов разный» я писал:
«Далеко не только инстинкты, но и сложные поведенческие акты основаны на выполнении заложенных в человека нейропрограмм. Кто «написал» этот нейрокод — некий гипер-умный Творец или природа за миллионы лет эволюции — спорить не будем (пост не об этом)».

Сегодня продолжение этой темы. Новейшие исследования на стыке когнитивной и эмоциональной нейробиологии открывают все новые поразительные сюрпризы.

• Каким образом устроена в человеке мотивация заплатить за что-либо собственной жизнью – т.н. «готовность сражаться и умереть» (Willingness to fight and die)?
• Какая логика или рациональная оценка может подвигнуть человека отдать жизнь за некие абстрактные идеалы?
• Куда при этом девается рациональное сопоставление приобретаемой выгоды и уплаченной цены?
• Почему, черт возьми, в таких ситуациях молчит разум?

Новое исследование показало.
При принятии решения заплатить за что-либо собственной жизнью, в мозге работает другая область, чем при повседневных решениях.
Обычно это область, которую можно условно назвать «область сопоставления затрат и выгод» (dlPFC), а когда ставка – жизнь, работает, условно называемая «область субъективных ценностей» (vmPFC), вообще не заморачивающаяся сопоставлением «приобретений» от поступка и его «цены».
Готовый пожертвовать жизнь делает это за «идел», за «праведность», которые областью мозга vmPFC относятся к субъективным ценностям, не подлежащим сравнительной оценке.

Вот ведь природа отчудила нейрокодик!
Но как много это объясняет в истории человечества.
И каким ужасом для мира может стать очередной шаг в этих исследованиях. Когда простым переключением области исполняемого нейрокода, можно будет мозг священника превратить в мозг шахида.

#ЭволюционнаяПсихология #Нейронаука

Переворот в представлениях об интеллекте людей и машин.
Это лишь 1й шаг, но за ним идут супер-прорывные открытия.
Назвав Альберта-Ласло Барабаши Эйнштейном 21 века, я все же не ошибся. Он открыл безмасштабные сети (scale-free network) и математически обосновал: они - основа мира. Вселенная на всех уровнях как бы энергетически запитывается этой безмасштабностью, главный механизм которой «предпочтительность установления связей» (preferential attachment) – следствие из 2го закона термодинамики, гласящего, что для вселенной в целом энтропия (мера хаоса) возрастает.

Последние несколько лет ушли на проверку – действительно ли сеть, образованная миллиардами нейронов человеческого мозга, работает по тем же информационным законам, что и Интернет.
Это сейчас самый фундаментальный вопрос на пути понимания интеллекта людей и машин.
Ибо если ответ «да»,
• раскрывается тайна того, как мозг, просеивая шум, выборочно запоминает только самое важное и не захлебывается в деталях;
• это сулит переворот в алгоритмике глубокого обучения ИИ, сегодня просто не обладающего механизмом нахождения компромисса между степенью детализации данных и продуктивностью выявления закономерностей в них.

Новое экспериментальное открытие позволило вплотную подойти к раскрытию загадки:
• каким образом мозг обрабатывает информацию, отбрасывая большую часть её в пользу более простых нейронных описаний;
• как усовершенствовать алгоритмы глубоко обучения ИИ, дабы они работали не тупо, как сейчас (за счет безумной производительности вычислений), а умно и экономно, как это делает мозг.

В основе эксперимента новая техника записи процесса одновременной работы 10 тыс. нейронов. С ее помощью мышам показывали тысячи изображений, наблюдая за реакциями в зрительной коре и обнаруживая паттерны, соответствующие более высоко-размерной (более детальной) картине нейронной активности.

В результате удалось понять, как работает «балансировочный акт» - тот самый механизм компромисса между объемом данных и вылавливаемым из них «смыслом».
Все объясняется наличием критический («фазовых») переходов при наращивании размерности (детализации) входной информации. Эти переходы нарушают свойство процесса обработки информации, названное «гладкостью» (непрерывностью), в результате чего небольшие изменения на входе могут генерировать большие изменения на выходе.
По сути, этот механизм позволяет выявлять во входных данных тот «один пиксель», изменение которого приведет к отображению в памяти уже другой ситуации. Извините за не совсем корректный пример, но похожим образом работает развертка на экранах – меняются только определенные пиксели, а не все изображение.

Но как идентифицировать эти «критические пиксели»?
Ответ тоже найден – нужно найти критический порог размерности (детализации), после которого появится фрактал (функция потеряет гладкость).
Иными словами, представления в памяти должны быть настолько подробными и объемными, насколько это было возможно, чтобы они оставались гладкими.

Итоговый новый закон - паттерны нейронной активности настолько детализированы (многомерны), насколько это возможно, не становясь фрактальными (негладкими).

В заключение пример.
Изрезанная береговая линия – это фрактал. Если идете вдоль берега, открывающаяся взору картинка все время меняется, т.к. вся кромка берега состоит из зубцов. Избавьтесь от фрактала, не дав «взорваться» степени детализации. Например (условный, но похожий на правду), - сфоткайте этот берег из космоса. И получите компромиссную по точности картину, информационно в миллионы раз меньшего объема, чем миллионы фото, снимаемых на каждом 10ом шаге обхода побережья. А «смысл» (понимание очертания побережья) вы при этом не потеряете.

Подробней:
- популярно https://www.quantamagazine.org/a-power-law-keeps-the-brains-perceptions-balanced-20191022/
- научно https://www.nature.com/articles/s41586-019-1346-5
#Нейронаука

Наш интеллект знает, что живет в мультивселенной.
ИИ теперь научат принимать решения, как люди.
Первый прорыв года, и это круто!
Великий физиолог И. Павлов использовал собак, чтоб понять, как учится их мозг, если собак поощрять за правильные действия и наказывать за неправильные.
Один из отцов ИИ М. Минский использовал тот же принцип при создании компьютера, способного непрерывно учиться, получая условные вознаграждения (т.н. обучение с подкреплением).
Этот метод сейчас широко используется во многих алгоритмах ИИ.
Но он, к сожалению, все же далеко не так хорошо и быстро учится, как человеческий мозг.

Первое прорывное открытие 2020 может решить эту проблему.
• Во-первых, наконец, поняв, почему человеческий мозг учится быстрей и эффективней.
• Во-вторых, переняв этот метод для ИИ, что сильно улучшит работу его алгоритмов.

Но больше всего поражает сам способ и лежащая в его основе божественная простота в сочетании с возможной фантастической спекуляцией о причинах этой простоты.

Все просто.
1) Принимая любое решение, мозг (а в случае ИИ – алгоритм) должен смоделировать будущее, чтоб адаптировать свое решение под него.
2) Цель такой адаптации всегда одна – получить вознаграждение за свой выбор: кусочек сахара для собаки, удовольствие человека в результате впрыска допамина или условное вознаграждение для обучающегося алгоритма.
3) До сих пор награда представлялась (собакам, людям, алгоритмам) в виде единственного варианта:
• угадал – получи свой кусочек, впрыск и т.д.
• не угадал – кури бамбук, а в следующий раз выбирай среди вариантов по-другому.

Новое открытие, сделанное в DeepMind, заключается в том, что мозг как бы знает,
✔️ что мир устроен сложно и в нем царит случайность;
✔️ поэтому здесь нет единственного варианта будущего, а есть вероятностные распределения для любого будущего события;
✔️ и потому представлять вознаграждение за любой свой выбор нужно не в виде единственного выбора (получу- не получу), а в виде распределения вероятностей получения вознаграждения.

Но держитесь за стул.
- Это значит, что в модели реальности, сидящей в нашем мозге, просто не существует единого будущего, в котором материализуется лишь один из возможных вариантов каждого из событий.
- Мозг будто знает, что живет в мультиверсе, в котором ВСЕ варианты событий возможны. И чтоб преуспеть в жизни, нужно их все держать в уме (в соответствие с заданным распределением вероятности)

«Удивительно, как эта очень простая реакция дофамина предсказуемо следует интуитивным паттернам основных биологических процессов обучения, которые теперь становятся компонентом ИИ» - написал в емейле про это исследование Вольфрам Шульц, пионер поведения дофаминовых нейронов.

Последствия этого открытия многочисленны.
Оно позволит иначе взглянуть на многие процессы: от мотивации до психического здоровья.
Что может означать, например, наличие «пессимистичных» и «оптимистичных» допаминовых нейронов?
Если мозг избирательно прислушивается только к одному или другому, может ли это привести к химическому дисбалансу и вызвать депрессию?
И как вообще допаминовые нейроны выбирают предпочтительный вариант будущей реальности из бесконечного мультиверса возможных?

Подробней:
- популярно
- научно

#Нейронаука #ИИ

Вот замечательный вопрос, - казалось бы, чрезвычайно простой, но при этом таинственно непостижимый и тем самым чарующий и манящий.
Особенно же он хорош, чтобы подумать над ним в дни вынужденного локдауноподобного домашнего времяпрепровождения.
Что мы знаем о структуре и ритмике литературных текстов?
✔️ Правда ли, если в романах убрать все слова и оставить лишь «партитуру музыки» литературного текста — его пунктуацию, будет весьма трудно спутать тексты Пелевина и Пушкина, Сорокина и Бунина, а вот Гоголя и Булгакова можно и спутать?
✔️ Почему «партитура музыки» литературного текста значит для нашей оценки его привлекательности чуть ли не больше его смысла?
✔️ Можем ли мы по «партитуре музыки» текста любимых книг раскрыть для себя секрет того, почему именно они нам нравятся, и почему мы любим читать именно этих авторов?

И в качестве вишенки на торте – какое отношение имеет все это к тупику, в котором оказалась сегодня нейронаука?

Об этом мой новый пост (5 мин чтения)
- на Medium https://bit.ly/3mqrKPZ
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/YWiwy
#Литература #Нейронаука